So verwandeln Sie alltägliche Daten in große Gewinne für Ihr Einzelhandelsgeschäft

Mai 12, 2025 14 Minuten lesen

Wie Deloitte berichtet, werden die Ausgaben für langlebige Güter voraussichtlich weiter steigen und 4,7 % erreichen, während die gesamten Konsumausgaben um 3,1 % wachsen werden. Diese Zahlen sind auf die Normalisierung der Inflation, einen stabilen Arbeitsmarkt und erwartete Zinssenkungen zurückzuführen, die alle zu steigenden Konsumausgaben führen werden. Es gibt jedoch weiterhin Herausforderungen. 35 % der Marketer geben an, dass schlechte Datenqualität eine präzise Zielgruppenansprache verhindert. Kein Wunder, denn wenn Kundendaten über verschiedene Kanäle verstreut sind, erhält niemand einen klaren Überblick. Ein BI-gestützter Ansatz bringt alles zusammen. In diesem Blog möchte ich erklären, wie Sie zu den führenden Unternehmen gehören können, die das Potenzial von BI im Einzelhandel erkennen und davon profitieren.

"Stellen Sie sich Business Intelligence im Einzelhandel als Ihren stillen Strategen vor, der Ihnen hilft zu verstehen, was in Ihrem Geschäft wirklich vor sich geht: Was verkauft sich schnell, wann ist der Kundenverkehr am höchsten, welche Teammitglieder glänzen und wo möglicherweise Gewinneinbußen auftreten. Ich sehe jeden Tag, wie BI Daten aus Systemen extrahiert und daraus übersichtliche Diagramme, Berichte und Erkenntnisse erstellt, die Sie für intelligentere Entscheidungen nutzen können."

Volha Ralko

Delivery Manager in E-Сommerce

Was ist Business Intelligence für den Einzelhandel?

Einfach ausgedrückt handelt es sich bei Business Intelligence (BI) um eine Reihe von Tools, Systemen und Verfahren, die Unternehmen dabei helfen zu verstehen, was in ihrem Geschäft wirklich passiert – von der Verkaufsleistung, dem Kundenverhalten und den Lagerbeständen bis hin zum Marketingerfolg und allem, was dazwischen liegt.

Warum lohnt sich Business Intelligence im Einzelhandel? Möchten Sie verstehen, welcher Kanal die umsatzstärksten Käufer anzieht? BI kann das zeigen. Möchten Sie Verhaltensweisen im Laden erkennen, die mit Online-Käufen korrelieren? BI kann diese Muster aufdecken. Möchten Sie wissen, welche Kampagnen bei Mobile-First-Käufern im Vergleich zu Ladenbesuchern gut ankommen? BI liefert Ihnen klare Erkenntnisse.

Business Intelligence im Einzelhandel lässt Sie über Vermutungen hinausgehen. Sie gibt Ihnen die Sicherheit, intelligentere Marketingkampagnen zu starten, personalisierte Erlebnisse zu bieten und Strategien in Echtzeit zu optimieren.

Komponenten von Business Intelligence im Einzelhandel

BI ist nicht nur ein statisches Dashboard. Es ist vielmehr eine Sammlung von Informationen, die Ihr gesamtes Unternehmen widerspiegeln. Es sammelt Daten über Verkäufe, Lagerbestände und Kundenaktivitäten, damit Sie alles vollständig verstehen, analysieren und im entscheidenden Moment präzise Entscheidungen treffen können. Hier sind die wichtigsten BI-Komponenten im Einzelhandel, die Ihrem Unternehmen helfen können, intelligenter und effektiver zu arbeiten.

Datenerfassung und -integration

Einzelhändler schwimmen in Daten! Sie sammeln Daten aus zahlreichen Quellen, wie Verkaufstransaktionen, Kundendaten, Bestandsdaten usw. Sogar Daten von Drittanbietern wie Lieferanteninformationen oder Wetterdaten können eine Rolle spielen. Wie können Sie das alles sortieren? Manuell? Auf keinen Fall.
Die Tools AWS Glue, Azure Data Factory und GCP Dataproc erfassen Daten aus Ihrem gesamten Einzelhandels-Ökosystem: Kassensysteme, Online-Shops, Bestandstools und Kunden-Apps. Diese Daten werden in Cloud-Speichern wie AWS S3 oder Azure Blob zentralisiert, bereinigt und für Analysen bereitgestellt. Von dort werden sie an Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift übermittelt, wo BI-Tools sie in präzise, umsetzbare Informationen umwandeln, um den Bestand zu optimieren, den Umsatz zu steigern und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Datenanalyse und Visualisierung

Rohdaten in Tabellenkalkulationen helfen niemandem. Doch wenn man diese Daten in ein BI-Tool einbindet, werden sie zu etwas ganz Besonderem. Die meisten Einzelhändler nutzen Tools wie Tableau, Power BI oder Looker, um einen klaren Überblick über ihre Daten und KPIs zu erhalten.

So funktioniert es normalerweise:

Das BI-Tool zieht Daten aus Ihrem Data Warehouse oder integrierten Quellen (wie POS, CRM und Inventar).
Sie legen die Parameter fest – was Sie messen möchten, wie oft es aktualisiert wird und wie es aussehen soll.
Visuelle Elemente wie Balkendiagramme, Heatmaps, Kreisdiagramme oder Trendlinien erleichtern das Erkennen von Mustern, Vergleichen von Regionen oder Identifizieren von Ausreißern.

Möchten Sie aus dem Gesamtumsatz den Umsatz nach Produktkategorie, Filiale oder sogar Tag bekommen? Klicken Sie einfach. Möchten Sie nach Region, Kampagne oder Kundensegment filtern? Kein Problem. Das ist meiner Meinung nach der beste Teil.

Prädiktive Analyse

Predictive Analytics kombiniert eine Fülle historischer Informationen, statistischer Modelle und maschinelles Lernen, um eine große Frage zu beantworten: Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?

Zunächst wird das System mit einer umfangreichen Datenmischung gefüttert, beispielsweise zu vergangenen Verkaufsmustern, Saisonalitätstrends, Kundenverhalten und externen Faktoren wie Wetter, Feiertagen oder sogar lokalen Veranstaltungen. Anschließend verarbeitet die BI-Plattform diese Daten durch Algorithmen – oft integriert in Tools wie SAS, IBM SPSS oder Azure Machine Learning. Diese Modelle erkennen Muster, die Menschen sonst übersehen würden, und erstellen Prognosen, die Ihnen bei der Vorausplanung helfen.

Für Einzelhändler bieten viele Plattformen vorgefertigte Prognosevorlagen, die speziell auf diese Branche zugeschnitten sind. Sie legen einfach Ihre Variablen fest, wählen einen Zeitrahmen und überlassen dem System den Rest.

IoT

IoT ist wie die Augen und Ohren Ihres Einzelhandelsgeschäfts. Diese Geräte sammeln ständig Daten aus der physischen Welt und übertragen sie direkt in Ihr BI-System.

Mal sehen, wie alles zusammenkommt:

Intelligente Regale (wie die vom SES-imagotag) erkennen, wenn Artikel abgeholt werden oder zur Neige gehen, und aktualisieren die Lagerbestände automatisch.
RFID-Tags verfolgen, wohin jedes Produkt geht – vom Lager über das Regal bis zur Kasse – und bieten so einen vollständigen Bewegungsverlauf.
Sensoren und Kameras im Geschäft messen Fußgängerverkehr, Verweildauer und Wege der Kunden durch das Geschäft.

All diese Echtzeitdaten erweitern Ihre digitalen Erkenntnisse um eine lebendige, reale Ebene. Das bedeutet, dass Sie nicht nur wissen, was sich verkauft hat, sondern auch die Nuancen hinter den Gründen für den Erfolg verstehen. Lag es an der Produktplatzierung? An der Sichtbarkeit im Regal? An einem plötzlichen Anstieg der Kundenfrequenz im Laden? Die Daten senden Signale – Sie müssen nur darauf achten.

Bestandsverfolgung in Echtzeit und automatische Lagerbenachrichtigungen

Zwei klassische Albträume im Einzelhandel sind Überbestände und Fehlbestände. Überbestände binden Geld, verbrauchen Platz und führen oft zu Preisnachlässen oder Abfall, da die Regale (und Lager) zwar voll sind, die Produkte aber nicht verkauft werden. Wenn Bestseller genau dann verschwinden, wenn die Nachfrage ihren Höhepunkt erreicht, führt dies zu Fehlbeständen, Umsatzeinbußen und frustrierten Kunden.

Das BI-System verfolgt jeden Verkauf, jede Retoure, jede Lagerauffüllung und jeden Transfer und ermöglicht Ihnen die Analyse von Lagerbeständen zusammen mit Verkaufstrends, saisonalen Mustern und Kundenverhalten, um den Bestand intelligent zu verwalten.
So funktioniert es:

POS-Systeme, RFID-Scanner und intelligente Regale senden Echtzeit-Updates an Ihr zentrales Bestandsverwaltungssystem.
BI-Tools greifen auf diese Daten zu, um Trends zu visualisieren und Probleme zu kennzeichnen.
Wenn der Lagerbestand einen festgelegten Schwellenwert erreicht, werden automatische Warnmeldungen ausgegeben, sodass Sie immer einen Schritt voraus sind.

Auswirkungen von Business Intelligence auf den Einzelhandel

Aus eigener Erfahrung weiß ich, wie Business Intelligence die Arbeitsweise im Einzelhandel drastisch verändert – von alltäglichen Entscheidungen bis hin zur langfristigen Strategie. Im Folgenden möchte ich Ihnen eine realistischere Perspektive auf die tatsächlichen Auswirkungen von Business Intelligence auf Ihr Unternehmen geben.

Bestandsverwaltung wird intelligenter

In meinen Jahren im Einzelhandel habe ich das Chaos erlebt, das entsteht, wenn man keinen klaren Überblick über die Lagerbestände hat. Fehlbestände? Ein Albtraum. Überbestände? Auch ein großes Problem, insbesondere bei verderblichen Waren oder Saisonartikeln. Business Intelligence im Einzelhandel löst dieses Problem, indem es Ihnen einen minutengenauen Überblick über Ihre Lagerbestände ohne manuelle Kontrollen ermöglicht. Es prognostiziert die Nachfrage anhand historischer Daten, sodass Sie vorausplanen können.

Kundenverständnis vertieft sich

Mir ist aufgefallen, dass BI ein tieferes Verständnis der Kunden ermöglicht als herkömmliche Methoden. Einzelhändler verfügen oft über Daten wie Verkaufshistorie, demografische Daten usw., doch BI konsolidiert diese Informationen und liefert klare Muster. Es geht nicht nur darum, wer kauft, sondern auch darum, zu verstehen, warum und wie sie einkaufen. Dieses Wissen ermöglicht gezielte Ansätze, die die Kundenbedürfnisse viel persönlicher ansprechen und sie zum Wiederkommen bewegen.

Vertriebseinblicke helfen bei der Strategieverfeinerung

Um zu verstehen, welche Werbeaktionen erfolgreich waren, welche Produkte die besten Margen erzielten oder welche Kundensegmente positiv auf bestimmte Kampagnen reagierten, ist BI von entscheidender Bedeutung. Mit diesen Informationen können Sie Preise intelligent anpassen, Bestseller gezielt auswählen, um ihre Verfügbarkeit zu gewährleisten, und Werbeaktionen durchführen, die auf die Interessen Ihrer Kunden zugeschnitten sind.

Entscheidungen basieren auf Daten

Ich arbeitete mit einem mittelgroßen Modehändler zusammen, der eine saisonale Rabattaktion für mehrere Produktlinien durchführte, in der Hoffnung, dies würde den Absatz steigern. Das war jedoch nicht der Fall. Einige Geschäfte bewegten ihre Lagerbestände kaum, und die Margen gingen zurück.

Nach der Implementierung der BI-Tools ergab sich ein klareres Bild: Oberbekleidung verkaufte sich im Frühherbst in Vororten besser, während in städtischen Geschäften kleinere Artikel wie Schals und Taschen abverkauft wurden. Die nächste Werbeaktion wurde entsprechend angepasst – mit gezielten Lagereinheiten, besserem Timing und gezielteren Preisnachlässen. Es war keine Zauberei, sondern nur bessere Entscheidungen auf Basis realer Zahlen. Und es bewahrte das Unternehmen davor, denselben kostspieligen Fehler zu wiederholen.

Betrieb wird vereinfacht

Mit BI sehen Sie, wo sich Lagerbestände stapeln oder wo Lieferungen Sie behindern, sodass Sie Probleme sofort beheben können. So planen Sie Ihren Personaleinsatz basierend auf der tatsächlichen Kundenfrequenz und vermeiden Über- oder Unterbesetzung. Außerdem können Sie Ihre Zeit, Ihre Mitarbeiter und Ihr Budget besser auf die Bereiche konzentrieren, die zu 100 % Ergebnisse bringen.

Verwandeln Sie alltägliche Herausforderungen im Einzelhandel in Wachstumschancen.

Business Intelligence im Einzelhandel: Schlüsselintegrationen

Integrationen sind weit mehr als nur zusätzliche Kosten. Sie helfen Ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, Zeit zu sparen und Ihre Gewinne zu steigern. Und um dies zu erreichen, bieten Ihnen diese wichtigen Integrationen einen präzisen 360-Grad-Überblick über Ihr Unternehmen.

E-Commerce-Plattformen

Online-Verkauf ohne die Integration Ihrer E-Commerce-Plattform ist wie Blindflug. Bestellungen, Kundendaten und kanalspezifische Trends bleiben verstreut. Anders sieht es jedoch aus, wenn Sie Plattformen wie Shopify oder Magento in Ihr BI einbinden.

Wie? Sie sehen endlich, welche Produkte, Zielgruppen und Kampagnen wirklich etwas bewirken. Sie sehen Warenkorbabbruchraten, Bestseller-Artikelnummer, Konversionsraten und viele weitere aussagekräftige Zahlen – alles an einem Ort.

Meiner Erfahrung nach entwickeln Einzelhändler, die frühzeitig E-Commerce integrieren, eine deutlich bessere Omnichannel-Strategie. Wer dies nicht tut, ist meist überfordert, wenn er versucht, Berichte manuell zusammenzustellen.

Kundenservice-Software

Kunden sagen Ihnen genau, was sie brauchen. Wichtig ist, zu wissen, wo man zuhören muss. Die meisten Marken lassen ihre Servicedaten (Zendesk, Freshdesk) im Vakuum arbeiten.

Eine mittelgroße Modemarke, die ich einmal beraten habe, stellte fest, dass die Beschwerden über Lieferverzögerungen unmittelbar nach saisonalen Werbeaktionen sprunghaft anstiegen. Nachdem das Team seine Zendesk-Kundenservicedaten mit der BI-Plattform zusammengeführt hatte, konnte es die Beschwerdemuster im Laufe der Werbeaktionszeiträume verfolgen. Die Analyse ergab, dass der Bestellanstieg während saisonaler Werbeaktionen die Prognosen vor der Werbeaktion übertraf. Anders ausgedrückt: Die Nachfrage wurde nicht genau vorhergesagt, und oft standen viel zu wenig Ressourcen zur Verfügung, um den Zustrom zu bewältigen. Das Problem waren mangelhafte Prognosen.

Ich denke, in Servicedaten steckt zukünftiger Umsatz. Serviceteams sammeln bereits wertvolles Feedback. Sie müssen es nur in Ihre größere Strategie integrieren.

Bestandsverwaltungssoftware

Sie ertrinken entweder in überschüssigen Lagerbeständen oder verlieren Umsatz durch leere Regale. Beides ist nicht gut. Integrierte Plattformen wie NetSuite, Brightpearl oder benutzerdefinierte IMS-Tools übermitteln Bestandsstatus, Schwundraten und Umschlagsgeschwindigkeiten in Echtzeit an Ihr BI-Dashboard.

Dadurch können Sie:

Verfolgen, wie der erweiterte Lagerbestand aussieht;
Bestände erkennen, die Gefahr laufen, veraltet zu sein;
Sicherheitsbestandsniveaus an die tatsächliche Nachfrage anpassen;
Wiederauffüllung anhand früherer Verkaufstrends und saisonaler Muster planen.

Ich habe selbst gesehen, wie Unternehmen, denen dieses Gleichgewicht gelingt, schneller wachsen, weil sie Barmittel freisetzen und die Nachfrage der Kunden konsequenter befriedigen können.

CRM-Software

Kundendaten sind oft in CRM-Systemen gespeichert, bleiben aber von der BI-Analyse im Einzelhandel getrennt. Die Verknüpfung von CRM-Systemen wie Salesforce oder HubSpot mit BI-Systemen ist eine gute Entscheidung. Sie ermöglicht eine tiefere Analyse des Kaufverhaltens, des Kundenlebenszeitwertes und der Segmentierung. Das Ergebnis sind zielgerichtetere Kampagnen, gestärkte Kundenbeziehungen und wiederkehrende Käufe dank datenbasierter Personalisierung.

Verkaufsort-Systeme (PoS)

Soweit ich das beurteilen kann, behandeln die am schnellsten wachsenden Einzelhändler ihre PoS-Systeme nicht als Registrierkassen, sondern als ständige Feedbackschleifen zum Kundenverhalten.

Eine Haushaltswarenkette ging davon aus, dass alle Filialen gleich gut liefen. Nach der Integration von PoS-Daten in ihr BI-System stellte sich heraus, dass Filialen in Vororten einen völlig anderen Warenbestand benötigten als Filialen in der Stadt. Lokalisierte Lagerbestände steigerten Kundenfrequenz und Einkaufsmenge fast sofort. Solche hervorragenden Ergebnisse sind mehr als realistisch, wenn PoS-Systeme mit BI-Plattformen verknüpft werden.

Software zur Verwaltung von Marketingkampagnen

Marketingkampagnen werden oft isoliert gemessen. Dadurch ist es schwierig, den wahren ROI zu verstehen oder zu erkennen, wie sich Marketingbemühungen auf die allgemeinen Geschäftsziele auswirken. Machen Sie diesen Fehler nicht. Investieren Sie mit Bedacht.

Plattformen wie Mailchimp, Klaviyo oder benutzerdefinierte Tools in Ihrem BI-Ökosystem zeigen die gesamte Customer Journey und verknüpfen die Kampagnenleistung mit dem tatsächlichen Umsatz, den Bindungsraten und dem Lebenszeitwert – nicht nur mit Klicks oder Öffnungen.

Software für Versorgungsmanagement

Meiner Meinung nach verdienen Lieferdaten die gleiche Aufmerksamkeit wie Kundendaten, insbesondere nach den pandemiebedingten Zusammenbrüchen der Lieferketten. Plattformen wie SAP Ariba, Coupa oder sogar einfache, benutzerdefinierte Lieferantenportale zeigen, wenn sie in BI integriert sind, Lieferantenlieferzeiten, Fehlerquoten und Vertragseinhaltung in Echtzeit an.

Intelligente IoT-Regale und Sensoren

Herkömmliche Bestandsverfolgung ist reaktiv. Sie merken erst, dass ein Produkt nicht vorrätig ist, wenn es den Umsatz bereits beeinträchtigt. Intelligente Regale mit IoT-Technologie drehen das um. Sie erfassen den Lagerbestand in Echtzeit direkt am Regal, nicht nur im Lagersystem.

Intelligente Regale sind mit Sensoren ausgestattet. Wenn wir bei intelligenten Regalen von „Sensoren“ sprechen, meinen wir in der Regel drei Haupttypen:

Gewichtssensoren

Kleine, im Regal eingebaute Wägezellen oder Druckmatten erfassen, wie viel Gewicht auf dem Regal liegt. Nimmt jemand ein Produkt auf, sinkt das Gewicht leicht – und das System protokolliert dies.

RFID-Leser

Mit RFID-Antennen ausgestattete Regale erkennen, wenn markierte Artikel hinzugefügt, bewegt oder entnommen werden. Jedes Produkt mit einem RFID-Tag sendet ein winziges Funksignal, sodass das Regal genau weiß, welche Artikel vorhanden sind.

Computer Vision-Sensoren (Kameras + KI)

Kleine Kameras überwachen die Regalfläche visuell, und KI-Modelle identifizieren Produkte, Lücken und Kundeninteraktionen. Sie können genau verfolgen, wie oft Kunden ein Produkt berühren, aber ohne Kauf gehen.

Daten von diesen Sensoren fließen über APIs oder IoT-Integrations-Hubs in Ihr BI-System. Ihre BI-Dashboards können Ihnen dann Folgendes anzeigen:

Warenverfügbarkeit in Echtzeit nach Artikel und Filiale
Wie oft Artikel abgeholt, aber nicht gekauft werden
Ob die Regale so bestückt und organisiert sind, wie sie sein sollten

Wenn beispielsweise ein Produkt mit hoher Gewinnspanne in einem Geschäft ständig ausverkauft ist, in einem anderen jedoch im Regal bleibt, erkennt Ihr System dies, bevor es zu Umsatzeinbußen oder Überbeständen kommt.

Geschäftsanalysen und Business Intelligence-Lösungen im Einzelhandel

Business Intelligence eignet sich hervorragend, um vergangene Ereignisse zu analysieren. Business Analytics (BA) geht jedoch noch einen Schritt weiter: Es liefert Ihnen Einblicke in die Ursachen von Ereignissen und prognostiziert zukünftige Entwicklungen. BA zeigt nicht nur Trends auf, sondern analysiert auch Zahlen, erkennt verborgene Muster und prognostiziert zukünftige Veränderungen.

Man könnte also sagen:

BI schafft die Grundlage (Berichte, Dashboards, Datentransparenz)

BA geht noch weiter (Trends, Prognosen, Handlungspläne)

In vielen Einzelhandelssystemen und -plattformen ist BA heute als erweiterte Ebene direkt in BI-Lösungen integriert (denken Sie an prädiktive Analysen, Trenderkennung und Empfehlungen). Beide sind eng miteinander verknüpft und arbeiten im Einzelhandel meist im Rahmen einer Smart-Data-Strategie zusammen.

Integrationstyp	Lösungen (Beispiele)	Vorteile
E-Commerce-Plattformen	Shopify, Magento	Einheitliche Ansicht von Produkten, Zielgruppen, Kampagnen; bessere Omnichannel-Strategie; klarere Umsatztreiber
Kundenservice-Software	Zendesk, Freshdesk	Verknüpft Feedback mit Geschäftstrends; identifiziert Service-Schwachstellen; verbessert Prognosen und Planung
Bestandsverwaltungssoftware	NetSuite, Brightpearl, benutzerdefiniertes IMS	Bestandsverfolgung in Echtzeit; verhindert Überbestände/Ausfälle; verbessert die Wiederbeschaffung und den Cashflow
CRM-Software	Salesforce, HubSpot	Tiefere Kundeneinblicke; bessere Segmentierung; fördert Wiederholungskäufe durch Personalisierung
Verkaufsort-Systeme (PoS)	Square, Lightspeed, Clover	Erkennt Muster in lokalen Geschäften und steigert Kundenfrequenz und Umsatz durch intelligentere Bestandszuweisung
Management von Marketingkampagnen	Mailchimp, Klaviyo, benutzerdefinierte Tools	Verbindet Kampagnen mit tatsächlichen Verkäufen und Kundenbindungen; zeigt den wahren ROI, nicht nur Klicks
Software für das Lieferantenmanagement	SAP Ariba, Coupa, Lieferantenportale	Überwacht die Leistung der Lieferanten, reduziert Risiken und verbessert die Belastbarkeit der Lieferkette
Intelligente IoT-Regale und Sensoren	RFID-Systeme, Gewichtssensoren, Computer Vision	Verfolgt die Warenverfügbarkeit im Regal, erkennt Umsatzeinbußen frühzeitig und optimiert Regalplatz und Warenwälzung

Business Intelligence für den Einzelhandel: Implementierungsleitfaden

Wissen Sie immer noch nicht, wo Sie anfangen oder wie Sie skalieren sollen? Keine Sorge – Sie sind nicht allein. BI kann anfangs viel Aufwand bedeuten, aber mit der richtigen Anleitung wird es zu einem wertvollen Vorteil für Ihr Unternehmen. Hier ist ein klarer, unkomplizierter Leitfaden, der Ihnen den Einstieg erleichtert.

1. Definieren Sie die Ziele und die Integrations-Roadmap

Bevor Sie sich mit Technologie befassen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, was Sie erreichen möchten. Wollen Sie die Lagerkosten senken? Oder müssen Sie den Kundenlebenszeitwert verbessern? Ich stelle das an erste Stelle, weil BI ohne konkrete Ziele zu einer Datenhalde mit hübschen Dashboards und ohne Orientierung wird. Vage Ziele – sagen wir „bessere Erkenntnisse“ – führen daher nicht zu besseren Entscheidungen bei Lagerhaltung, Preisgestaltung oder Marketing. Ich schlage vor, sich zunächst auf zwei bis drei konkrete KPIs (z. B. Abverkaufsrate und Customer Lifetime Value) zu konzentrieren.

2. Überprüfen Sie Ihre aktuellen Datenquellen

Sie verfügen wahrscheinlich bereits über Daten auf E-Commerce-Plattformen, PoS-Systemen, CRM-Tools und Marketingplattformen. Jetzt ist es an der Zeit herauszufinden, was verfügbar ist – und was fehlt. Ordnen Sie alle Datenquellen zu. Identifizieren Sie, welche Sie über APIs verbinden können und welche möglicherweise eine individuelle Extraktion erfordern.

3. Skizzieren Sie die Strategie zur Datenaufnahme und -integration

Datenaufnahme bedeutet, Daten aus allen Bereichen Ihres Unternehmens zusammenzutragen: Ihre CRMs, ERPs, Transaktionssysteme und sogar externe Akteure wie APIs, Drittanbieterplattformen und öffentliche Quellen sollten einbezogen werden. Als Nächstes müssen Sie entscheiden, wie Ihre Systeme miteinander kommunizieren. Werden Daten in Echtzeit gestreamt? Täglich gebündelt? Verwenden Sie ein ETL-Tool (Extrahieren, Transformieren, Laden). Mein Tipp: Arbeiten Sie mit einem zuverlässigen IT-Partner zusammen, um einen sauberen, skalierbaren Integrationsplan zu entwickeln.

4. Bereinigen und normalisieren Sie Ihre Daten

Schlechte Daten ruinieren selbst gute BI. Bevor Sie etwas visualisieren, müssen Sie Namenskonventionen standardisieren, fehlende Felder berücksichtigen und Formate systemübergreifend anpassen. Bauen Sie stattdessen frühzeitig einen Datenvalidierungsprozess auf. Automatisieren Sie die Bereinigung so weit wie möglich mithilfe von Skripten oder BI-Tool-Funktionen.

5. Wählen Sie die richtigen Business Intelligence-Tools

Es ist Zeit für Business Intelligence, zu glänzen. Allerdings erfüllt nicht jede BI-Plattform sofort die Anforderungen des Einzelhandels. Und es ist klar, dass der Kauf des falschen Tools Zeit und Geld verschwendet. Priorisieren Sie Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Wählen Sie Plattformen wie Power BI, Tableau und Looker – oder entwickeln Sie eine individuelle Lösung, insbesondere bei komplexen Anforderungen.

6. Erstellen Sie visuelle Dashboards, die von Bedeutung sind

Ich muss sagen, dass niemand gleich nach der Einrichtung von BI-Tools 20 Dashboards gleichzeitig nutzen wird. Datenüberflutung lähmt die Entscheidungsfindung. Weniger ist oft mehr. Entwerfen Sie Dashboards nach Ihren Zielen, nicht nur nach messbaren Aspekten. Beginnen Sie mit einer Handvoll, die zum Handeln anregt – denken Sie an Verkaufsraten, Bruttorendite (GMROI), Wachstum des Warenkorbs oder den Kundenlebenszeitwert.

7. Schulen Sie Ihre Teams (nicht nur die Führungskräfte)

Ihr BI-System ist nur so gut wie seine Nutzer. Eine geringe Akzeptanz bremst die BI-Dynamik. Jeder, vom Filialleiter bis zum Marketingteam, muss wissen, wie er auf die Erkenntnisse zugreifen und sie interpretieren kann. Investieren Sie daher mutig in Onboarding-Sitzungen, Kurzanleitungen und regelmäßige, auf die jeweilige Rolle zugeschnittene Auffrischungskurse.

8. Überwachen, anpassen und skalieren Sie

Bei BI handelt es sich nicht um ein „Einrichten und vergessen“. Optimieren Sie kontinuierlich. Mit dem Wachstum Ihres Einzelhandelsgeschäfts entwickeln sich auch Ihre Datenanforderungen und Ziele weiter. Planen Sie regelmäßige Check-ins ein (ich empfehle vierteljährlich), um Ihre Dashboards zu überprüfen, neue KPIs hinzuzufügen und irrelevante Kennzahlen zu entfernen.

Hier sind sie – acht Schritte, die auf dem Papier gut aussehen. Selbst dann scheint es, als müssten Sie etwas Zeit und Mühe investieren, um BI so zu gestalten, dass es für Sie funktioniert, nicht gegen Sie. Meine ehrliche Empfehlung lautet: Wenn Sie das Gefühl haben, dass es zu viel ist und Sie nicht genügend Ressourcen haben, um jeden Schritt richtig umzusetzen, beauftragen Sie die Experten, die sich bestens damit auskennen, die erfolgreich abgeschlossene Projekte und echtes Kundenfeedback haben. Innowise ist ein solcher Partner – praxisorientiert, erfahren und fokussiert auf BI, das tatsächlich Ergebnisse liefert.

Lassen Sie uns Ihr BI-Projekt zu einer Erfolgsgeschichte machen.

Zusammenfassung

Meiner Ansicht nach geht es bei Business Intelligence im Einzelhandel vor allem darum, zu wissen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind und wann sie zu ergreifen sind. Die Einführung eines BI-Systems im Einzelhandel kann Ihr größter Wachstumstreiber sein. Wichtig ist, es richtig zu machen. Setzen Sie klare Ziele, verfolgen Sie die richtigen Kennzahlen, vermeiden Sie unnötige Komplikationen und vereinfachen Sie, wo immer möglich. Wenn Sie das Gefühl haben, es alleine nicht schaffen zu können, beraten wir Sie gerne und helfen Ihnen weiter.

Dmitry Nazarevich

Technischer Direktor bei Innowise

Dmitry leitet die Technologiestrategie hinter maßgeschneiderten Lösungen, die auch wirklich für Kunden funktionieren – jetzt und in der Zukunft. Er verbindet die Vision des großen Ganzen mit der praktischen Umsetzung und stellt sicher, dass jede Entwicklung intelligent, skalierbar und auf das Geschäft abgestimmt ist.

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