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Big Data im Einzelhandel: Einzelhandelsabläufe mit Big Data-Lösungen umdenken

BI und Datenanalytik

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Nehmen wir ein alltägliches Beispiel, um zu veranschaulichen, wie Big Data zur Lösung lästiger Probleme von Unternehmern eingesetzt werden können.

Lernen Sie John kennen. John besitzt ein Bekleidungsgeschäft in Cleveland, USA. Seit jeher verwendet John traditionelle Methoden, um sein Geschäft zu führen: Notizblätter, Stifte und Kopfrechnen (Bravo, John). Er verfolgt die Verkäufe des Geschäfts, indem er durch die Gänge geht und jeden verkauften Artikel manuell aufschreibt. Die Bestandsverwaltung ist eine weitere Herausforderung, da er ständig die Lagerbestände ausgleicht, damit Produkte nicht aus der Mode kommen. Da alle Verkaufsdaten in Notizbüchern gespeichert sind, ist John überfordert und hat Mühe, mit technisch versierten Konkurrenten mitzuhalten.

Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass ein moderner Einzelhandelsbetrieb nicht so geführt werden sollte.

Vorbei sind die Zeiten, in denen erweiterte Analysen und prädiktive Modellierung dem riesigen Technologiekonzern vorbehalten waren – heute hat jeder Zugriff auf diese transformativen Tools. Für John bedeutet das bessere Einblicke in Kundenpräferenzen, intelligentere Warenauswahl und verbessertes Bestandsmanagement. Mehr Effizienz. Weniger Abfall.

Was sind Big Data?

Big Data bezeichnen riesige Informationsmengen, die aufgrund der Vielfalt an Datenformaten und -quellen weder manuell noch mit Microsoft Excel verarbeitet werden können. Diese Daten stammen aus den unterschiedlichsten Quellen – Zahlungstransaktionen, Social-Media-Aktivitäten, Ladensensoren – und ihre Analyse kann Trends aufdecken, die Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Es ist auch erwähnenswert, dass „Big Data“ ein ziemlich dynamischer Begriff ist, der sich mit dem technologischen Fortschritt ständig ändert. Was heute als riesige Datenmenge gilt, etwa ein Terabyte, könnte sich in nur wenigen Jahren wie ein Gigabyte anfühlen.

Die Rolle von Big Data im Einzelhandel

Der Markt für Big Data-Analysen im Einzelhandel soll Prognosen zufolge von 7,73 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 20,22 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 21,2 %. Dies unterstreicht die zentrale Rolle des Marktes für die Neugestaltung der Branche.

Der Ausbau wird vor allem durch den gestiegenen Wunsch der Verbraucher nach personalisierten Erlebnissen vorangetrieben. Einer Umfrage von MIT Technology Review Insights zufolge wissen wir Folgendes:

66%

der Käufer wünschen sich maßgeschneiderte Kontaktaufnahme

44%

bevorzugen Rabatte bei Wiederholungskäufen

32%

schätzen personalisierte Produktempfehlungen

Einzelhändler können diese Erwartungen erfüllen, indem sie Erkenntnisse mithilfe von Big Data in relevante, maßgeschneiderte Erlebnisse umwandeln.

Sehen wir uns nun an, wie sich dadurch der Einzelhandel verändert und Möglichkeiten für interaktivere und kundenorientiertere Ansätze eröffnet werden.

Kundenprofilierung

Einzelhandelsunternehmen können Big Data nutzen, um Faktoren wie die folgenden zu analysieren:

Einkaufstrends

Kundendemografie

Standorte

Einkaufsmuster

Anhand dieser Daten können Unternehmen unterschiedliche Kundengruppen identifizieren – etwa preisbewusste Käufer im Vergleich zu solchen, die nach Premiumprodukten suchen – und vorhersagen, was jedes Segment wahrscheinlich kaufen wird.

Optimierter Bestand

Mithilfe von Big Data im Einzelhandel können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, um sicherzustellen, dass sie für die zukünftige Nachfrage gerüstet sind. Ein Supermarkt kann beispielsweise anhand von Verkaufsdaten aus der Vergangenheit vorhersagen, welche Saisonartikel sich im nächsten Monat am besten verkaufen werden. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass genau die richtige Menge bestellt wird, wodurch Engpässe, Überbestände oder – im schlimmsten Fall – die verdorbenen Waren vermieden werden.

Personalisiertes Einkaufserlebnis

Nehmen wir dieses Beispiel: Ein Kunde, der häufig Outdoor-Ausrüstung kauft, erhält ein Sonderangebot für neue Wanderschuhe. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs aus zwei Gründen: Erstens fühlt sich der Kunde nicht beleidigt, wenn er schon wieder eine Werbeaktion in seinem Posteingang erhält, weil sie relevant ist. Und zweitens erhöht das Unternehmen seine Verkaufschancen, weil es die Kaufgewohnheiten des Kunden kennt. Bei der Personalisierung geht es darum, Interaktionen anzupassen, z. B. durch das Anbieten von Sonderrabatten oder Empfehlungen auf der Grundlage früherer Einkäufe oder Vorlieben, damit das Einkaufserlebnis relevant und kundenorientiert ist. Hier funktioniert Big Data im Einzelhandel am besten, um die spezifischen Anforderungen der Kunden zu erfüllen.

Prädiktive Analyse

Anstatt sich auf ihr Bauchgefühl zu verlassen, können Einzelhändler mithilfe Predictive Analytics fundierte Entscheidungen treffen. Denken Sie an ein Sportgeschäft, das Meisterschaften und Trends kontinuierlich überwachen kann, um die besten Zeitpunkte für die Bestandsauffüllung oder das Anbieten von Sonderaktionen zu bestimmen. Die Ergebnisse? Keine verpassten Gelegenheiten, ein optimierter Lagerbestand, höhere Umsätze und zufriedenere Kunden.

Schnelle Reaktion auf Konkurrenz

Haben Sie bemerkt, dass ein Konkurrent kurz vor einem Kälteeinbruch die Preise für Wintermäntel senkt? Dann ist es an der Zeit, Ihren eigenen Ausverkauf zu starten und die Aufmerksamkeit auf sich zu ziehen! So helfen Big Data im Einzelhandel Unternehmen dabei, die Konkurrenz zu verfolgen, indem sie Preise, Werbeaktionen und Produktangebote auf dem gesamten Markt analysieren, um diese Geschäfte zur ersten Wahl zu machen, wenn die Nachfrage in die Höhe schießt.

Social Listening

Ein Modeunternehmen entdeckt in den sozialen Medien ein Interesse an übergroßen Wintermänteln. Durch die Kombination von Social Listening und Big Data werden nachfragestarke Regionen und demografische Zielgruppen ermittelt. Das Unternehmen passt seine Waren an, schaltet gezielte Anzeigen und verzeichnet einen Umsatzanstieg, während es gleichzeitig sein Markenimage stärkt. So führt Social Listening in Verbindung mit Big Data zu Ergebnissen.

„Big Data im Einzelhandel sind nicht nur eine Ansammlung von Zahlen – sie sind Ihr Schlüssel, um Ihr Publikum wirklich zu verstehen, seine Bedürfnisse zu erfüllen und Ihr Geschäft auszubauen. Wenn Sie diese Erkenntnisse nutzen, können Sie aufhören zu raten und anfangen, persönliche und punktgenaue Erfahrungen zu schaffen. Lassen Sie uns Ihnen helfen, mit Ihren Kunden in Kontakt zu treten und Ihr Geschäft auf eine Weise auszubauen, die sich authentisch anfühlt.“

Pilip Tsikhanovich

Leiter der Big Data-Abteilung

Wie wird Big Data im Einzelhandel genutzt?

Umsätze steigern, Kosten senken und Kunden zufriedenstellen – all das ist für Einzelhändler von größter Bedeutung, wenn sie ihr Geschäft erfolgreich gestalten wollen. Big Data helfen dabei, diese Ziele zu erreichen, indem sie Rohinformationen in verwertbare Daten umwandeln.

So nutzen Sie sie zu Ihrem Vorteil.

Big Data-Implementierung

Wie Big Data funktionieren

Ergebnisse

Kundensegmentierung und zielgerichtetes Marketing

Gruppieren von Kunden basierend auf ihren Vorlieben und Verhaltensweisen

Höherer durchschnittlicher Bestellwert
Leistungsstärkere Marketingkampagnen
Mehr treue Kunden

Bestandsverwaltung und Bedarfsprognose

Entschlüsselung früherer Verkaufstrends und Überwachung des Mindesthaltbarkeitsdatums von Produkten

Geringere Lagerkosten
Weniger unverkaufte Artikel
Schnellerer Lagerumschlag

Betrugserkennung und -schutz

Kennzeichnung verdächtiger Aktivitäten, wie häufige Rückgaben oder ungewöhnliche Transaktionsmuster

Reduzierte finanzielle Verluste
Stärkere Betriebskontrolle
Verbesserter Ruf

Preisoptimierung

Überwachung der Preise der Konkurrenz, des Kundenverhaltens und der Nachfragetrends, um intelligentere Preise festzulegen

Höhere Gewinnmargen
Erhöhtes Verkaufsvolumen
Stärkere Marktpositionierung

Analyse der Kundenstimmung und Feedback

Zugriff auf Bewertungen und Social-Media-Erwähnungen, um herauszufinden, was Kunden wirklich denken

Mehr treue Kunden
Besserer Ruf
Höhere Kundenbindung

Online-Marketing

Analysieren von Traffic-Quellen, Klicks und Kundensegmenten

Maßgeschneiderte Marketingstrategien
Verbesserter ROI
Erhöhte Konversionen

Schaffen Sie ein Einkaufserlebnis, das die Kunden immer wieder zurückkommen lässt!

Vorteile von Big Data in der Einzelhandelsbranche

Die Vorteile von Big Data im Einzelhandel liegen auf der Hand: Sie eröffnen Wachstumschancen, ermöglichen Flexibilität und sichern die Wettbewerbsfähigkeit in einem sich ständig verändernden Markt. Erfahren Sie, wie Einzelhändler mithilfe dieser Vorteile erfolgreich sein können, und erfahren Sie mehr darüber, wie Sie diese Vorteile effektiv umsetzen können.

Verbesserter Kundenservice

Um mithilfe von Big Data ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen, müssen Sie Ihren Kunden das Gefühl geben, verstanden zu werden. Wenn Kunden regelmäßig Nike-Artikel kaufen, warum bieten Sie ihnen dann nicht ein personalisiertes Angebot für ein Paar Nike-Schuhe an? Mithilfe von Big Data können Einzelhändler die Daten nutzen, um tiefer in die Kundenpräferenzen einzutauchen und ihnen sogar Artikel vorzuschlagen, die zu ihrem gewählten Stil passen. Diese Empfehlungen helfen den Kunden, gehört zu werden, und erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufs. Eine Win-Win-Situation.

Optimiertes Bestandsmanagement

Unternehmen können historische Verkaufsdaten, saisonale Schwankungen und Verbrauchertrends analysieren, um sich ein klares Bild über die zukünftige Nachfrage zu machen. Mithilfe von Big Data können sie vorhersagen, welche Produkte ausverkauft sein werden, und so ihre Lagerhaltung optimieren. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Lagerfläche, weniger Abfall und einer verbesserten Rentabilität. Und das Beste daran? Es führt zu einer deutlichen Umsatzsteigerung des Einzelhändlers.

Zielgerichtetes Marketing

Intelligentere Marketingstrategien, die auf Big Data im Einzelhandel basieren, führen zu Kampagnen, die wirklich unterschiedliche Kundengruppen ansprechen. Ein Bekleidungshändler beispielsweise identifiziert drei Kundentypen: Vielkäufer, Schnäppchenjäger und Premiumkäufer. Mit Big Data könnte er für jeden Kundentyp personalisierte Kampagnen entwickeln. Dieser zielgerichtete Ansatz spricht nicht nur direkt die Wünsche der Kunden an, sondern steigert auch den ROI des Einzelhändlers erheblich.

Kundeneinblicke

Nehmen wir an, eine große Supermarktkette nutzt Big Data aus Kundenbefragungen und sozialen Medien, um die größten Probleme ihrer Kunden zu identifizieren – wie endlose Warteschlangen an den Kassen oder mangelnde Auswahl in bestimmten Bereichen des Ladens. Mit diesen Verbraucherinformationen kann der Einzelhändler die Ladenaufteilung optimieren, die Kassenvorgänge beschleunigen und in bestimmten Bereichen beliebtere Artikel anbieten. Diese einfachen, aber effektiven Änderungen führen zu einer deutlichen Steigerung der Kundenzufriedenheit, sodass die Kunden immer wieder in den Laden kommen.

Dem Wettbewerb einen Schritt voraus sein

Mithilfe von Big Data Analytics im Einzelhandel können Unternehmen Markttrends erkennen und in Echtzeit darauf reagieren. So ist es viel einfacher, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und die Kundenbindung aufrechtzuerhalten. Ein großer Elektronikhändler beispielsweise stellt durch Datenanalyse fest, dass ein Konkurrent die Preise für eine beliebte Kopfhörermarke gesenkt hat. Anstatt in Panik zu geraten oder potenzielle Kunden zu verlieren, reagiert er mit einer Werbeaktion, bei der die besagten Kopfhörer mit einem tragbaren Lautsprecher zu einem günstigeren Preis gebündelt werden.

Bessere Produktplatzierung

Daten über Kundenfrequenz und Kaufverhalten ermöglichen bessere Entscheidungen darüber, wo Produkte zu platzieren. Wenn bestimmte Artikel oft zusammen gekauft werden, wie Chips und Salsa, ist es sinnvoll, sie nahe beieinander zu platzieren. Dieser datengesteuerte Ansatz verfeinert die Produktpräsentation und führt zu höheren Umsätzen und einer verbesserten Einzelhandelsleistung.

Cashflow-Management

Big Data unterstützen ein intelligenteres Cashflow-Management und ermöglichen eine strategische Budgetzuweisung. Sie gehen auf ein Hauptproblem der Lieferanten ein –– verspätete Zahlungen – indem sie die Kreditorenbuchhaltung-Prozesse optimieren und dynamische, personalisierte Zahlungsoptionen anbieten. Darüber hinaus können Unternehmen Cashflow-Schwankungen genauer vorhersagen, Möglichkeiten zur Kosteneinsparung erkennen und günstige Konditionen mit Lieferanten aushandeln.

So setzen Sie Big Data im Einzelhandel effektiv ein

Um Big Data im Einzelhandel optimal zu nutzen, brauchen Sie eine richtige Strategie: die richtigen Tools, qualifizierte Mitarbeiter in Ihrem Team, intelligente Ziele und mehr. Diese leicht verständliche Schritt-für-Schritt-Anleitung erläutert den Prozess der Implementierung von Big Data im Einzelhandel.

Setzen Sie klare Ziele

Beginnen Sie damit, Ihre Analyseziele zu identifizieren. Ob es nun um die Optimierung des Lagerbestands, die Verbesserung der Kundenpersonalisierung oder die Steigerung der Verkaufsumsätze geht.

Planen Sie die Datenerfassung

Bestimmen Sie, welche Daten Sie benötigen (z. B. Verkaufstransaktionen, Website-Verhalten oder Aktivitäten im Treueprogramm) und welche die besten Quellen sind. Schließen Sie strukturierte Daten wie Produktdetails und unstrukturierte Daten wie Kundenbewertungen oder Erwähnungen in sozialen Medien ein.

Bauen Sie Expertise auf

Stellen Sie ein Team mit unterschiedlichem Fachwissen zusammen: Dateningenieure für die fehlertolerante Datenerfassung und -verarbeitung, Datenanalysten zur Anomalieerkennung und Generierung von Erkenntnissen, Ingenieure für maschinelles Lernen zum Erstellen von Vorhersage- und Klassifizierungsmodellen und BI-Entwickler für die Datenvisualisierung und das Storytelling.

Führen Sie Pilotprojekte durch

Beginnen Sie im kleinen Rahmen mit einem gezielten Pilotprojekt, beispielsweise mit der Analyse saisonaler Verkaufsmuster oder dem Testen personalisierter Angebote. Nutzen Sie die Ergebnisse, um den ROI zu demonstrieren und Ihren Ansatz vor der Skalierung zu optimieren.

Integrieren Sie Systeme

Verbinden Sie alle Datenquellen – POS-Systeme, ERP, CRM – zu einer einheitlichen Plattform. Stellen Sie sicher, dass die Daten in Echtzeit aktualisiert werden, um schnellere Entscheidungen zu ermöglichen und Verzögerungen zu reduzieren.

Verwenden Sie erweiterte Analysen

Wenden Sie Techniken wie prädiktive Modellierung zur Nachfrageprognose, Clustering zur Kundensegmentierung oder maschinelles Lernen zur Trendanalyse an.

Entwerfen Sie Dashboards

Erstellen Sie interaktive Dashboards zur Visualisierung wichtiger KPIs wie etwa der meistverkauften Produkte, der Kundenabwanderungsrate oder des Lagerumschlags.

Sichern Sie Ihre Daten

Implementieren Sie solide Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung. Überprüfen Sie Ihre Praktiken regelmäßig, um Datenschutzbestimmungen wie DSGVO oder CCPA einzuhalten und dem Vertrauen der Kunden gerecht zu werden.

Erweitern und verfeinern Sie

Skalieren Sie erfolgreiche Strategien im gesamten Unternehmen – erweitern Sie von einem Geschäft auf alle Standorte oder wenden Sie Erkenntnisse aus einer Produktkategorie auf andere an. Sammeln Sie kontinuierlich Feedback, aktualisieren Sie Modelle und verfeinern Sie Strategien, um mit Marktveränderungen Schritt zu halten.

01 Setzen Sie klare Ziele

Beginnen Sie mit der Identifizierung Ihrer Ziele für Analytik. Ob es um die Optimierung des Bestands, die Verbesserung der Kundenpersonalisierung oder die Steigerung der Konversionen.

02 Planen Sie die Datenerfassung

Bestimmen Sie, welche Daten Sie benötigen (z. B. Verkaufstransaktionen, Website-Verhalten oder Aktivitäten im Rahmen von Treueprogrammen) und die besten Quellen. Berücksichtigen Sie strukturierte Daten wie Produktdetails und unstrukturierte Daten wie Kunden Bewertungen oder Erwähnungen in sozialen Medien.

03 Bauen Sie Expertise auf

Stellen Sie ein Team mit einer Reihe von Fachkenntnissen zusammen: Dateningenieure für die fehlertolerante Datenerfassung und -verarbeitung, Datenanalysten für die Erkennung von Anomalien Erkennung von Anomalien und Gewinnung von Erkenntnissen, Ingenieure für maschinelles Lernen zur Erstellung von Vorhersage- und Klassifizierungsmodellen und BI-Entwickler für Datenvisualisierung und Storytelling.

04 Führen Sie Pilotprojekte durch

Beginnen Sie klein mit einem gezielten Pilotprojekt, wie z. B. Analyse von saisonalen Verkaufsmustern oder Testen von personalisierten Angeboten. Nutzen Sie die Ergebnisse, um den ROI nachzuweisen und Feinabstimmung Ihres Ansatzes vor der Skalierung.

05 Integrieren Sie Systeme

Verbinden Sie alle Datenquellen - POS-Systeme, ERP, CRM - in eine einheitliche Plattform. Stellen Sie sicher, dass die Daten in Echtzeit aktualisiert werden, um schnellere Entscheidungen zu ermöglichen und Verzögerungen zu reduzieren.

06 Verwenden Sie erweiterte Analysen

Anwendung von Techniken wie prädiktive Modellierung für Bedarfsprognosen, Clustering für Kundensegmentierung oder maschinelles Lernen für Trendanalysen Analyse.

07 Entwerfen Sie Dashboards

Erstellen Sie interaktive Dashboards zur Visualisierung kritische KPIs, wie z. B. die meistverkauften Produkte, Kundenabwanderungsraten oder den Lagerumschlag.

08 Sichern Sie Ihre Daten

Implementieren Sie solide Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung. Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Praktiken zur Einhaltung von Datenschutz Datenschutzbestimmungen wie GDPR oder CCPA zu erfüllen und das Vertrauen der Kunden zu schützen.

09 Erweitern und verfeinern Sie

Skalieren Sie erfolgreiche Strategien auf Ihr Ausweitung von einem Geschäft auf alle Standorte oder Übertragung der Erkenntnisse aus einer Produktkategorie auf andere. Sammeln Sie kontinuierlich Feedback, aktualisieren Sie Modelle und verfeinern Sie Strategien, um mit den Marktveränderungen Schritt zu halten. Veränderungen.

Big Data im Einzelhandel: Herausforderungen und Chancen

Der Einsatz von Big Data Analytics im Einzelhandel klingt in der Theorie großartig, doch über die technische Komplexität und organisatorischen Probleme können Sie stolpern. Im Folgenden skizzieren wir die häufigsten Herausforderungen und schlagen Ansätze zu ihrer Bewältigung vor.

Datenintegration und -verwaltung

Herausforderung: Wenn Ihre Daten unvollständig oder dupliziert sind, wird Ihre Analyse verzerrt. Und wenn Systeme wie POS-Geräte, Online-Transaktionen und soziale Medien nicht synchronisiert sind, ist es unmöglich, das Gesamtbild zu sehen.

Lösung: Richten Sie eine starke Datenverwaltung mit klaren Richtlinien und Standards ein. Sorgen Sie mit regelmäßigen Audits und automatisierten Tools, die in Echtzeit prüfen, für saubere und genaue Daten.

Cybersicherheit und Compliance

Herausforderung: Big Data im Einzelhandel enthält viele persönliche Informationen und ist daher leider ein bevorzugtes Ziel für Cyberangriffe. Datenlecks können Millionen kosten und Sie müssen sich um die Schadensbegrenzung bemühen.

Lösung:
Verwenden Sie eine Multi-Faktor-Authentifizierung, verschlüsseln Sie Daten und beschränken Sie den Zugriff. Erwägen Sie die Anonymisierung von Daten und machen Sie Ihre Big-Data-Erfassungspraktiken transparent, um spätere Fallstricke zu vermeiden.

Skalierbarkeit und Technologieinfrastruktur

Herausforderung: In Spitzenzeiten (Hallo, Weihnachtseinkäufe!) müssen Ihre Systeme die Datenexplosion bewältigen. Ohne die richtige Technologie könnten Ihnen Verkaufschancen entgehen oder es kommt zu Verzögerungen bei der Analyse der Verkaufsdaten.

Lösung:
Cloud Computing lässt sich je nach Bedarf hoch- oder herunterskalieren und vereinfacht die Datenverwaltung. Fügen Sie für mehr Flexibilität Microservices hinzu, sodass Sie einen Teil des Systems aktualisieren können, ohne den Rest zu beeinträchtigen.

Fachkräftemangel

Herausforderung: Gute Datenwissenschaftler und -ingenieure sind schwer zu finden. Ohne sie ist die Optimierung von Big Data oder der Einsatz von maschinellem Lernen wie das Navigieren ohne Karte.

Lösung:
Sie können die Fähigkeiten Ihres Teams weiterbilden (wenn Sie Zeit und Geduld haben) oder Ihr Projekt an ein Unternehmen übergeben, das diese Lücken schließen und sicherstellen kann, dass Ihre Daten für Sie arbeiten.

Wir helfen Ihnen dabei, Big Data in große Erfolge für Ihr Unternehmen umzuwandeln.

Big Data im Einzelhandel: Beispiele

Große Einzelhändler nutzen Big Data, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und beeindruckende Ergebnisse zu erzielen. Sie nutzen Kunden- und Betriebsdaten, um ihr Bestandsmanagement zu optimieren, die Personalisierung zu steigern und ihre Marketingstrategien zu verbessern. So nutzen die weltweit führenden Einzelhändler Big Data als Erfolgsgaranten.

Walmart wendet KI-gestützte Analysen an, um die Preise dynamisch an Angebot und Nachfrage anzupassen. Während der Pandemie beispielsweise steigerten automatisierte Preissysteme in der Fleischabteilung die Betriebseffizienz um 90%, was den Umsatz um 30 % steigerte und gleichzeitig den Abfall reduzierte.

Amazon sammelt riesige Datenmengen über jeden Kunden. Dazu gehören, was sie sich ansehen, was sie kaufen und sogar ihre Lieferadresse, was Aufschluss über Einkommensniveau und Vorlieben geben kann. Solche Daten helfen Amazon, eine „360-Grad-Sicht“ jedes Kunden zu erstellen, was hochgradig personalisierte Empfehlungen ermöglicht.

Starbucks nutzt KI, um das Erlebnis für seine Starbucks Rewards-Mitglieder zu personalisieren. Das System berücksichtigt verschiedene Faktoren wie Bestellhistorie, Wetterbedingungen, Tageszeit und Wochentag. Das Ergebnis sind maßgeschneiderte Getränke- und Essensvorschläge.

Zara nutzt KI für Social Listening und Stimmungsanalyse, um neue Trends in sozialen Medien und Online-Communitys schnell zu erkennen. Dies verkürzt die Markteinführungszeit und ermöglicht es Zara, schneller als die Konkurrenz auf sich ändernde Verbraucheranforderungen zu reagieren.

Sephora nutzt KI-Algorithmen, um die Bestandsverwaltung zu optimieren. So sind beliebte Produkte immer verfügbar und der Überbestand an langsamer drehenden Artikeln wird minimiert. Eine solche Strategie eliminiert das Risiko von Lagerausfällen und sorgt für eine konstante Produktverfügbarkeit.

Abschluss

Dank technologischer Fortschritte und Dienstleistungen wie Lieferung am nächsten Tag oder kontaktlosem Bezahlen sind die Menschen auf schnelle Einkaufserlebnisse eingestellt. Da immer mehr Einzelhändler diese Annehmlichkeiten anbieten, steigen die Erwartungen und Ansprüche der Kunden. Angesichts der zunehmenden Konkurrenz müssen sich Geschäfte schnell anpassen, sonst laufen sie Gefahr, Kunden wegen Unternehmen zu verlieren, die all diese Vorteile bieten.

Big Data im Einzelhandel helfen Ihnen dabei, ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu bieten, indem Sie das Verbraucherverhalten besser verstehen. Sie können damit Trends vorhersehen, Ihre Konkurrenz im Auge behalten und ein agiles, sehr reaktionsschnelles Unternehmen werden. Datengesteuert zu sein bedeutet bessere Entscheidungen, größere Gewinne und die Möglichkeit zur Skalierung. Bleiben Sie nicht zurück, sprechen Sie noch heute mit unseren Experten und erfahren Sie, wie Big Data Ihrem Unternehmen helfen kann, voranzukommen.

FAQ

Was sind Big Data?

Big Data bezeichnen extrem große Datensätze, die zu komplex sind, um mit herkömmlichen Datenverwaltungstools verarbeitet zu werden. Sie zeichnen sich in der Regel durch das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der darin enthaltenen Informationen aus. Bei der Analyse liefern Big Data wichtige Erkenntnisse, die Unternehmen dabei helfen, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, Prozesse zu verfeinern und zukünftige Trends vorherzusagen.

Was sind Beispiele für Big Data?

Die Rolle von Big Data und Predictive Analytics im Einzelhandel kann sich auf die Analyse des Kaufverhaltens beziehen, während sie im Gesundheitswesen die Patientenversorgung durch datengesteuerte Erkenntnisse unterstützen. Beispiele für Big Data erstrecken sich über viele Branchen und beinhalten die Verarbeitung umfangreicher Informationen, um Muster aufzudecken, Ergebnisse vorherzusagen und Abläufe zu verbessern.

Was sind die fünf Aspekte von Big Data?

Die fünf Aspekte definieren die wichtigsten Punkte von Big Data und ihrer Komplexität. Volumen bezieht sich auf die enorme Datenmenge, die täglich generiert wird. Geschwindigkeit bedeutet, wie schnell Daten generiert und analysiert werden, oft in Echtzeit. Vielfalt erfasst die verschiedenen Datenformate und -typen, einschließlich strukturierter Daten wie Tabellen und unstrukturierter Daten wie Videos und Bilder. Richtigkeit befasst sich mit Datenqualität und -zuverlässigkeit. Wert betont, wie wichtig es ist, aus den Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Wie wird Big Data im Einzelhandel genutzt?

Mithilfe von Big Data können Einzelhändler das Kundenverhalten analysieren, Lagerbestände optimieren, Marketingmaßnahmen personalisieren und dynamische Preisstrategien implementieren. Darüber hinaus verbessern sie das Kundenerlebnis, indem sie Präferenzen vorhersagen und betrügerische Aktivitäten aufdecken.

Wie schnell kann Big Data in den Einzelhandel integriert werden?

Es hängt ganz vom Fachwissen der Berater und des Teams ab. Ein starkes Team weiß genau, wie man die richtigen Tools auswählt und sie effektiv kombiniert, um die Leistung zu steigern. Das Fachwissen unseres Teams ist außergewöhnlich. Von den ersten Wochen an liefern wir produktionsreife Lösungen und schaffen Ad-hoc-Wert.

Ist der Einsatz von Big Data im Einzelhandel teuer?

Die Kosten hängen von der Projektgröße und den Zielen ab. Mit der großen Auswahl an heute verfügbaren Tools ist es jedoch möglich, kostengünstige und dennoch leistungsstarke Analyseplattformen zu erhalten. Unsere Experten können Ihnen dabei helfen, die richtigen Tools auszuwählen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Betrieb zu optimieren oder den Umsatz zu steigern – und das alles bei überschaubaren Kosten.

Ist Big Data ein vorübergehender Trend im Einzelhandel?

Mit der Weiterentwicklung der Technologien und den sich ändernden Kundenerwartungen wird Big Data immer wichtiger. Es handelt sich nicht nur um einen Hype, sondern um einen echten Wandel, der Einzelhändlern dabei hilft, den Vorsprung zu halten, indem sie die Kundenbedürfnisse besser erkennen, die Abläufe und das Einkaufserlebnis insgesamt verbessern.

Volha Ralko Delivery Manager im eCommerce bei Innowise

Datum: 22. Januar 2025

Volha Ralko Delivery Manager im eCommerce bei Innowise

Datum: 22. Januar 2025

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