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Innowise ist ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen Unternehmen, das 2007 gegründet wurde. Wir sind ein Team von mehr als 2000+ IT-Experten, die Software für andere Fachleute weltweit.
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Innowise ist ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen Unternehmen, das 2007 gegründet wurde. Wir sind ein Team von mehr als 2000+ IT-Experten, die Software für andere Fachleute weltweit.

Big Data im Einzelhandel: Mit Big-Data-Lösungen die Abläufe im Einzelhandel überdenken

Nehmen wir ein alltägliches Beispiel, um zu veranschaulichen, wie Big Data genutzt werden kann, um lästige Probleme zu lösen, die Unternehmern zu schaffen machen.

Treffen Sie John. John ist Inhaber eines Bekleidungsgeschäfts in Cleveland, USA. Seit Anbeginn der Zeit verwendet John traditionelle Methoden, um sein Geschäft zu verwalten: Klemmbretter, Stifte und Kopfrechnen (bravo, John). Er verfolgt die Verkäufe des Ladens, indem er durch die Gänge geht und jeden verkauften Artikel manuell aufschreibt. Die Verwaltung des Lagerbestands ist eine weitere Herausforderung, da er ständig die Lagerbestände abgleicht, um zu verhindern, dass Produkte aus der Mode kommen. Mit all den Verkaufsdaten, die in Notebooks gespeichert sind, ist John überfordert und hat es schwer, mit den technisch versierten Konkurrenten zu konkurrieren.

Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass ein modernes Einzelhandelsunternehmen so nicht funktionieren sollte.

Vorbei sind die Zeiten, in denen fortschrittliche Analysen und Prognosemodelle den riesigen Technologiekonzernen vorbehalten waren - jetzt hat jeder Zugang zu diesen revolutionären Tools. Für John bedeutet dies bessere Einblicke in die Vorlieben seiner Kunden, eine intelligentere Auswahl der Lagerbestände und eine bessere Bestandsverwaltung. Mehr Effizienz. Weniger Verschwendung.

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf riesige Datensätze, die aufgrund der Vielzahl von Datenformaten und -quellen nicht manuell oder mit Microsoft Excel verarbeitet werden können. Diese Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen - Zahlungstransaktionen, Aktivitäten in sozialen Medien, Sensoren in Geschäften - und ihre Analyse kann Trends aufzeigen, die Unternehmen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Es ist auch erwähnenswert, dass "Big Data" ein ziemlich dynamischer Begriff ist, der sich im Zuge des technologischen Fortschritts ständig verändert. Was heute als riesige Datenmenge gilt, etwa ein Terabyte, kann sich in ein paar Jahren wie ein Gigabyte anfühlen.

Die Rolle von Big Data in der Einzelhandelsbranche

Der Markt für Big-Data-Analytik im Einzelhandel wird von $7,73 Mrd. im Jahr 2025 auf $20,22 Mrd. im Jahr 2030 anwachsen, was einer CAGR von 21,2% entspricht, was seine zentrale Rolle bei der Neugestaltung der Branche unterstreicht.

Die Expansion wird vor allem durch den verstärkten Wunsch der Verbraucher nach personalisierten Erlebnissen vorangetrieben. Laut einer Umfrage von MIT Technology Review EinblickeHier ist, was wir wissen:

66%

der Einkäufer wünschen sich eine maßgeschneiderte Ansprache

44%

Vergünstigungen bei Wiederholungskäufen

32%

schätzen personalisierte Produktempfehlungen

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

Werfen wir nun einen Blick darauf, wie sie den Einzelhandel umgestaltet und Möglichkeiten für interaktivere und kundenorientierte Ansätze eröffnet.

Kundenprofilierung

Einzelhandelsunternehmen können Big Data zur Analyse von Faktoren wie z. B.:

Trends beim Einkauf

Demografische Daten der Kunden

Standorte

Einkaufsmuster

Anhand dieser Daten können Unternehmen verschiedene Kundengruppen identifizieren - z. B. preisbewusste Käufer und solche, die Premiumprodukte suchen - und vorhersagen, was jedes Segment wahrscheinlich kaufen wird.

Optimierte Bestände

Mithilfe von Big Data im Einzelhandel können Unternehmen ihre Bestände genau abstimmen, um sicherzustellen, dass sie auf die künftige Nachfrage vorbereitet sind. Ein Supermarkt kann zum Beispiel anhand von Verkaufsdaten aus der Vergangenheit vorhersagen, welche saisonalen Artikel sich im nächsten Monat am besten verkaufen werden. So wird sichergestellt, dass genau die richtige Menge bestellt wird, um Engpässe, überhöhte Lagerbestände oder - was am schlimmsten ist - die Verschwendung verderblicher Artikel zu vermeiden.

Personalisiertes Einkaufserlebnis

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

Prädiktive Analytik

Anstatt sich auf das Bauchgefühl zu verlassen, können Einzelhändler fundierte Entscheidungen treffen, indem sie prädiktive Analytik. Stellen Sie sich ein Sportgeschäft vor, das Meisterschaften und Trends kontinuierlich beobachten kann, um die besten Zeitpunkte für die Wiederauffüllung der Lagerbestände oder für Sonderangebote zu ermitteln und sich entsprechend einzudecken. Das Ergebnis? Keine verpassten Gelegenheiten, ein optimierter Bestand, höhere Umsätze und zufriedenere Kunden.

Schnelle Reaktion der Wettbewerber

Sie haben einen Konkurrenten entdeckt, der kurz vor einem Kälteeinbruch die Preise für Wintermäntel senkt? Dann ist es an der Zeit, Ihren eigenen Ausverkauf zu starten und das Rampenlicht zu stehlen! Big Data im Einzelhandel hilft Unternehmen dabei, ihre Konkurrenten aufzuspüren, indem sie Preise, Werbeaktionen und Produktangebote auf dem gesamten Markt analysieren, damit sie die erste Wahl sind, wenn die Nachfrage steigt.

Soziales Zuhören

Ein Modeunternehmen entdeckt in den sozialen Medien ein Interesse an nachhaltigen, übergroßen Wintermänteln. Durch die Kombination von Social Listening und Big Data werden nachfragestarke Regionen und demografische Zielgruppen ermittelt. Das Unternehmen passt sein Inventar an, schaltet gezielte Werbung und verzeichnet einen Umsatzanstieg, während es gleichzeitig sein Markenimage stärkt. So geht's soziales Zuhören mit Hilfe von Big Data zu Ergebnissen führt.

"Big Data im Einzelhandel ist nicht nur ein Haufen Zahlen - es ist der Schlüssel, um Ihre Zielgruppe wirklich zu verstehen, ihre Bedürfnisse zu erfüllen und Ihr Geschäft auszubauen. Wenn Sie diese Erkenntnisse nutzen, können Sie aufhören, zu raten, und anfangen, Erlebnisse zu schaffen, die persönlich und treffsicher sind. 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 bei Innowise

Wie wird Big Data im Einzelhandel eingesetzt?

1TP49Die Steigerung des Umsatzes, die Senkung der Kosten und die Zufriedenheit der Kunden - all das ist für Einzelhändler von größter Bedeutung, wenn sie ihr Geschäft zum Erfolg führen wollen. Big Data hilft dabei, diese Ziele zu erreichen, indem Rohdaten in verwertbare Daten umgewandelt werden.

Hier erfahren Sie, wie Sie sie zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Implementierung von Big Data

Wie Big Data funktioniert

Ergebnisse

Kundensegmentierung und gezieltes Marketing

Gruppierung von Kunden auf der Grundlage ihrer Präferenzen und Verhaltensweisen
  • Höherer durchschnittlicher Bestellwert
  • Leistungsfähigere Marketingkampagnen
  • Mehr treue Kunden

Bestandsverwaltung und Bedarfsprognose

Entschlüsselung früherer Verkaufstrends und Überwachung des Mindesthaltbarkeitsdatums von Produkten
  • Niedrigere Lagerkosten
  • Weniger unverkaufte Artikel
  • Schnellerer Lagerumschlag

Aufdeckung und Schutz vor Betrug

Kennzeichnung verdächtiger Aktivitäten, wie häufige Rückgaben oder ungewöhnliche Transaktionsmuster
  • Geringere finanzielle Verluste
  • Stärkere operative Kontrolle
  • Verbesserter Ruf

Preisoptimierung

Überwachung der Preisgestaltung der Wettbewerber, des Kundenverhaltens und der Nachfragetrends, um intelligentere Preise festzulegen
  • Höhere Gewinnspannen
  • Gesteigerte Verkaufszahlen
  • Stärkere Marktpositionierung

Kundenstimmungsanalyse und Feedback

Zugang zu Bewertungen und Erwähnungen in sozialen Medien, um herauszufinden, was die Kunden wirklich denken
  • Mehr treue Kunden
  • Besserer Ruf
  • Höhere Kundenbindung

Online-Vermarktung

Analyse von Verkehrsquellen, Klicks und Kundensegmenten auf Seiten mit Werbeaktionen und Einzelhandelsinformationen.
  • Maßgeschneiderte Marketingstrategien
  • Verbesserter ROI
  • Gesteigerte Konversionen

Schaffen Sie ein Einkaufserlebnis, das Kunden zum Wiederkommen bewegt!

Vorteile von Big Data für den Einzelhandel

Die Vorteile von Big Data im Einzelhandel liegen auf der Hand: Sie eröffnen Möglichkeiten für Wachstum, Flexibilität und einen Vorsprung in einem sich ständig verändernden Markt. Erfahren Sie, wie diese Vorteile Einzelhändlern helfen können, sich zu profilieren, und erhalten Sie weitere Einblicke, wie Sie sie effektiv umsetzen können.

Verbesserter Kundenservice

Wenn Sie mithilfe von Big Data bessere Kundenerlebnisse schaffen wollen, müssen Sie Ihren Kunden das Gefühl geben, verstanden zu werden. Wenn Kunden regelmäßig Nike-Kleidung kaufen, warum sollten Sie ihnen dann nicht ein personalisiertes Angebot für ein Paar Nike-Schuhe machen? Mithilfe von Big Data können Einzelhändler ihre Daten nutzen, um die Vorlieben ihrer Kunden zu ergründen und ihnen sogar Artikel vorzuschlagen, die zu ihrem gewählten Stil passen. Diese Empfehlungen helfen den Kunden, gehört zu werden, und erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs. Eine Win-Win-Situation.

Optimiertes Bestandsmanagement

Unternehmen können historische Verkaufsdaten, saisonale Schwankungen und Verbrauchertrends untersuchen, um sich ein klares Bild von der künftigen Nachfrage zu machen. Mithilfe von Big Data können sie vorhersagen, welche Produkte aus den Regalen fliegen werden, und so die Bestandsverwaltung optimieren. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung des Lagerraums, weniger Abfall und einer höheren Rentabilität. Und das Beste daran? Es führt zu einer erheblichen Steigerung des Umsatzes des Einzelhändlers.

Gezieltes Marketing

Intelligente Marketingstrategien, die sich auf Big Data im Einzelhandel stützen, führen zu Kampagnen, die unterschiedliche Kundengruppen wirklich ansprechen. Ein Bekleidungseinzelhändler hat beispielsweise drei Kundentypen identifiziert: Vielkäufer, Schnäppchenjäger und Premium-Käufer. Mithilfe von Big Data können personalisierte Kampagnen für jeden Kundentyp erstellt werden. Dieser gezielte Ansatz spricht nicht nur direkt die Wünsche der Kunden an, sondern steigert auch den ROI des Einzelhändlers erheblich.

Kundeneinblicke

Nehmen wir an, eine große Lebensmittelkette nutzt Big Data aus Kundenbefragungen und sozialen Medien, um die größten Kundenprobleme zu ermitteln - wie die endlosen Warteschlangen an den Kassen oder die mangelnde Vielfalt in bestimmten Bereichen der Geschäfte. Mit diesen Erkenntnissen kann der Einzelhändler das Ladenlayout optimieren, die Abläufe an der Kasse beschleunigen und in bestimmten Regionen mehr beliebte Artikel vorrätig halten. Diese einfachen, aber effektiven Änderungen führen zu einer drastischen Steigerung der Kundenzufriedenheit, so dass die Kunden gerne wiederkommen.

Dem Wettbewerb immer einen Schritt voraus

Big-Data-Analysen im Einzelhandel ermöglichen es Unternehmen, Markttrends zu erkennen und in Echtzeit zu reagieren. So ist es viel einfacher, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und Kunden zu binden. Ein Beispiel: Ein großer Elektronikhändler stellt mit Hilfe von Datenanalysen fest, dass ein Mitbewerber die Preise für eine beliebte Kopfhörermarke gesenkt hat. Anstatt in Panik zu verfallen und potenzielle Kunden zu verlieren, reagiert er mit einer Werbeaktion, bei der er die Kopfhörer mit einem tragbaren Lautsprecher zu einem reduzierten Preis bündelt. Kunden lieben ein gutes Geschäft.

Bessere Produktplatzierung

Daten über Laufkundschaft und Kaufverhalten ermöglichen bessere Entscheidungen über die Platzierung von Produkten. Wenn bestimmte Artikel häufig zusammen gekauft werden, wie z. B. Chips und Salsa, ist es sinnvoll, sie nebeneinander zu platzieren. Dieser datengesteuerte Ansatz maximiert die Produktpräsenz und führt zu höheren Umsätzen und einer besseren Leistung des Einzelhandels.

Cashflow-Management

Big Data unterstützt ein intelligenteres Cashflow-Management und ermöglicht eine strategische Budgetzuweisung. Durch die Optimierung der Kreditorenbuchhaltung und das Angebot dynamischer, personalisierter Zahlungsoptionen wird ein wichtiges Problem der Lieferanten - verspätete Zahlungen - gelöst. Darüber hinaus können Unternehmen auch Cashflow-Schwankungen genauer vorhersagen, Möglichkeiten zur Kosteneinsparung erkennen und günstige Konditionen mit Lieferanten aushandeln.

Wie man Big Data im Einzelhandel effektiv einsetzt

Um das Beste aus Big Data im Einzelhandel herauszuholen, kommt es auf die richtige Strategie an: die richtigen Tools, qualifizierte Mitarbeiter in Ihrem Team, intelligente Ziele und vieles mehr. Diese leicht verständliche Schritt-für-Schritt-Anleitung beschreibt den Prozess der Implementierung von Big Data im Einzelhandel.

01
Klare Ziele setzen
Beginnen Sie damit, Ihre Ziele für die Analytik zu bestimmen. Sei es die Optimierung des Lagerbestands, die Verbesserung der Kundenpersonalisierung oder die Steigerung der Verkaufsumsätze.
02
Datenerhebung planen
Bestimmen Sie, welche Daten Sie benötigen (z. B. Verkaufstransaktionen, Website-Verhalten oder Aktivitäten im Rahmen von Treueprogrammen) und welche Quellen am besten geeignet sind. Berücksichtigen Sie strukturierte Daten wie Produktdetails und unstrukturierte Daten wie Kundenrezensionen oder Erwähnungen in sozialen Medien.
03
Fachwissen aufbauen
Stellen Sie ein Team mit unterschiedlichen Fachkenntnissen zusammen: Dateningenieure für die fehlertolerante Datenerfassung und -verarbeitung, Datenanalysten für die Erkennung von Anomalien und die Gewinnung von Erkenntnissen, Ingenieure für maschinelles Lernen zur Erstellung von Vorhersage- und Klassifizierungsmodellen und BI-Entwickler für die Datenvisualisierung und das Storytelling.
04
Durchführung von Pilotprojekten
Beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt, z. B. der Analyse saisonaler Umsatzmuster oder dem Testen personalisierter Angebote. Nutzen Sie die Ergebnisse, um den ROI nachzuweisen und Ihren Ansatz zu verfeinern, bevor Sie ihn skalieren.
05
Systemintegration
Verbinden Sie alle Datenquellen - POS-Systeme, ERP, CRM - zu einer einheitlichen Plattform. Stellen Sie sicher, dass Daten in Echtzeit aktualisiert werden, um schnellere Entscheidungen zu ermöglichen und Verzögerungen zu reduzieren.
06
Erweiterte Analytik verwenden
Wenden Sie Techniken wie prädiktive Modellierung für Nachfrageprognosen, Clustering für Kundensegmentierung oder maschinelles Lernen für Trendanalysen an.
07
Dashboards entwerfen
Erstellen Sie interaktive Dashboards, um wichtige KPIs zu visualisieren, z. B. die meistverkauften Produkte, Kundenabwanderungsraten oder den Lagerumschlag.
08
Sichere Daten
Implementieren Sie solide Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung. Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Praktiken, um Datenschutzbestimmungen wie GDPR oder CCPA einzuhalten und das Vertrauen Ihrer Kunden zu schützen.
09
Erweitern und verfeinern
Skalieren Sie erfolgreiche Strategien auf Ihr gesamtes Unternehmen - dehnen Sie sie von einem Geschäft auf alle Standorte aus oder übertragen Sie die Erkenntnisse aus einer Produktkategorie auf andere. Sammeln Sie kontinuierlich Feedback, aktualisieren Sie Modelle und verfeinern Sie Strategien, um mit den Marktveränderungen Schritt zu halten.
01 Klare Ziele setzen
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 Datenerhebung planen
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 Fachwissen aufbauen
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 Durchführung von Pilotprojekten
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 Systemintegration
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 Erweiterte Analytik verwenden
Anwendung von Techniken wie prädiktive Modellierung für Bedarfsprognosen, Clustering für Kundensegmentierung oder maschinelles Lernen für Trendanalysen Analyse.
07 Dashboards entwerfen
Erstellen Sie interaktive Dashboards zur Visualisierung kritische KPIs, wie z. B. die meistverkauften Produkte, Kundenabwanderungsraten oder den Lagerumschlag.
08 Sichere 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
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-Analysen im Einzelhandel klingt in der Theorie großartig, aber die technische Komplexität und organisatorische Probleme können Ihnen einen Strich durch die Rechnung machen. Im Folgenden skizzieren wir die häufigsten Herausforderungen und schlagen Lösungsansätze vor.

Datenintegration und -verwaltung

Herausforderung: Wenn Ihre Daten unvollständig oder doppelt vorhanden sind, werden Ihre Analysen verzerrt. Und wenn Systeme wie POS-Geräte, Online-Transaktionen und soziale Medien nicht synchronisiert sind, ist es unmöglich, das gesamte Bild zu sehen.

Lösung: Führen Sie eine strenge Data Governance mit klaren Richtlinien und Standards für die Datenverwaltung ein. Halten Sie die Daten mit regelmäßigen Audits und automatisierten Tools, die in Echtzeit prüfen, sauber und genau.

Cybersicherheit und Compliance

Herausforderung: Big Data im Einzelhandel nutzt viele persönliche Informationen, was sie leider zu einem bevorzugten Ziel für Cyberangriffe macht. Ein Datenleck kann Millionen kosten und dazu führen, dass Sie sich um Schadensbegrenzung bemühen müssen.

Lösung:
Verwenden Sie eine mehrstufige Authentifizierung, verschlüsseln Sie Daten und beschränken Sie den Zugriff. Ziehen Sie in Erwägung, Daten zu anonymisieren und Ihre Big-Data-Erfassungspraktiken transparent zu machen, um spätere Fallstricke zu vermeiden.

Skalierbarkeit und technologische Infrastruktur

Herausforderung: In Spitzenzeiten (Hallo, Weihnachtseinkauf!) müssen Ihre Systeme die Datenexplosion bewältigen. Ohne die richtige Technologie könnten Sie Verkaufschancen verpassen oder Verzögerungen bei der Analyse von Verkaufsdaten erleiden.

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

Mangel an qualifizierten Fachkräften

Herausforderung: Gute Datenwissenschaftler und Ingenieure sind schwer zu finden. Ohne sie ist die Optimierung von Big Data oder der Einsatz von maschinellem Lernen wie eine Navigation ohne Karte.

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

Wir helfen Ihnen, große Daten in große Gewinne für Ihr Unternehmen zu verwandeln.

Big Data im Einzelhandel: Beispiele

Große Einzelhändler nutzen Big Data, um sich von der Konkurrenz abzuheben und beeindruckende Ergebnisse zu erzielen. Sie nutzen Kunden- und Betriebsdaten, um das Bestandsmanagement zu verbessern, die Personalisierung zu steigern und Marketingstrategien zu optimieren. Hier erfahren Sie, wie die weltweit führenden Einzelhändler mit Big Data erfolgreich sind.

Walmart beantragt KI-gesteuerte Analytik um die Preise dynamisch an Angebot und Nachfrage anzupassen. Während der Pandemie verbesserten beispielsweise automatisierte Preissysteme im Fleischgang die betriebliche Effizienz um 90% und steigerten den Umsatz um 30% - bei gleichzeitiger Reduzierung des Abfalls.

Amazon sammelt große Mengen an Daten über jeden Kunden. Dazu gehört, was sie sich ansehen, was sie kaufen, und sogar ihre Lieferadresse, die Aufschluss über Einkommensniveau und Vorlieben geben kann. Solche Daten helfen Amazon dabei, eine "360-Grad-Sicht" auf jeden Kunden zu erstellen, die hochgradig personalisierte Empfehlungen ermöglicht.

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

Zara nutzt KI für Social Listening und Sentiment-Analysen, um aufkommende Trends in sozialen Medien und Online-Communities schnell zu erkennen. Dies verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung und ermöglicht es Zara, schneller als die Konkurrenz auf veränderte Verbraucherwünsche zu reagieren.

Sephora setzt KI-Algorithmen ein, um die Bestandsverwaltung zu optimieren. So sind beliebte Produkte stets verfügbar, während der Überbestand an Artikeln mit geringerer Umschlagshäufigkeit minimiert wird. Eine solche Strategie eliminiert das Risiko von Fehlbeständen und sorgt für eine konstante Produktverfügbarkeit.

Abschluss

Dank technologischer Fortschritte und Dienstleistungen wie Lieferung am nächsten Tag oder kontaktlose Zahlungen sind die Menschen auf schnelle Einkaufserlebnisse eingestellt. Je mehr Einzelhändler diese Annehmlichkeiten anbieten, desto höher sind die Erwartungen und Ansprüche der Kunden. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs müssen sich die Unternehmen schnell anpassen, um nicht Gefahr zu laufen, Kunden an Unternehmen zu verlieren, die all diese Annehmlichkeiten bieten.

Big Data im Einzelhandel hilft Ihnen dabei, ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu schaffen, indem Sie das Kundenverhalten besser verstehen. So können Sie Trends vorhersehen, Wettbewerber beobachten und ein flexibles, extrem reaktionsschnelles Unternehmen werden. Eine datengesteuerte Vorgehensweise bedeutet bessere Entscheidungen, größere Gewinne und die Möglichkeit zur Skalierung. Sprechen Sie noch heute mit unseren Experten und erfahren Sie, wie Big Data Ihrem Unternehmen helfen kann, voranzukommen.

FAQ

Unter Big Data versteht man extrem große Datensätze, die zu komplex sind, um von herkömmlichen Datenmanagement-Tools verarbeitet zu werden. Sie zeichnen sich in der Regel durch das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Informationen aus, die sie umfassen. Bei der Analyse von Big Data lassen sich wichtige Erkenntnisse gewinnen, die Unternehmen dabei helfen, die Entscheidungsfindung zu verbessern, Prozesse zu verfeinern und zukünftige Trends zu prognostizieren.

Die Rolle von Big Data und prädiktiver Analytik im Einzelhandel kann sich auf die Analyse des Kaufverhaltens beziehen, während sie im Gesundheitswesen die Patientenversorgung durch datengestützte Erkenntnisse unterstützt. Beispiele für Big Data gibt es in allen wichtigen Branchen. Sie umfassen die Verarbeitung umfangreicher Daten, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Abläufe zu verbessern.

Die fünf Vs definieren die wichtigsten Aspekte von Big Data und ihrer Komplexität. Das Volumen bezieht sich auf die enorme Menge an Daten, die täglich erzeugt werden. Velocity (Geschwindigkeit) bedeutet, wie schnell Daten erzeugt und analysiert werden, oft in Echtzeit. Variety steht für die verschiedenen Datenformate und -typen, einschließlich strukturierter Daten wie Tabellenkalkulationen und unstrukturierter Daten wie Videos und Bilder. Wahrhaftigkeit bezieht sich auf die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten. Der Wert unterstreicht die Bedeutung der Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus den Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.

Big Data hilft Einzelhändlern, das Kundenverhalten zu analysieren, den Bestand zu optimieren, Marketingmaßnahmen zu personalisieren und dynamische Preisstrategien umzusetzen. Außerdem verbessern sie das Kundenerlebnis, indem sie Vorlieben vorhersagen und betrügerische Aktivitäten aufdecken.

Es hängt ganz von der Kompetenz der Berater und des Teams ab. Ein starkes Team weiß genau, wie man die richtigen Instrumente auswählt und sie effektiv kombiniert, um die Leistung zu steigern. Die Kompetenz unseres Teams macht den Unterschied. Schon in den ersten Wochen liefern wir produktionsreife Lösungen und schaffen Ad-hoc-Werte.

Die Kosten hängen von der Größe und den Zielen des Projekts ab, aber mit der breiten Palette an Tools, die heute zur Verfügung stehen, ist es möglich, budgetfreundliche und dennoch leistungsstarke Analyseplattformen zu erhalten. Unsere Experten können Ihnen bei der Auswahl der richtigen Tools helfen, um die Kundenerfahrung zu verbessern, Abläufe zu optimieren oder den Umsatz zu steigern - und das alles bei überschaubaren Kosten.

Mit der Weiterentwicklung der Technik und den veränderten 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 kennenlernen, die Abläufe verbessern und das Einkaufserlebnis insgesamt verbessern.

Autor
Volha Ralko Delivery Manager im eCommerce bei Innowise

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Volha Ralko Delivery Manager im eCommerce bei Innowise

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