Warum sollte Ihr Einzelhandelsunternehmen seine Investitionen in fortschrittliche Datenanalysen erhöhen?

Unternehmen, die digitale Revolutionen durchmachen, waren vor einigen Jahren technologisch an der Spitze. Heute werden Unternehmen mit digitalen Erfahrungen jedoch feststellen, dass ein digitales Unternehmen der Standard und kein Unterscheidungsmerkmal ist. Unabhängig davon, wo sich Unternehmen bei ihren Bemühungen um die digitale Transformation vor der Pandemie befanden, müssen sie diese neue Art der Geschäftsabwicklung und Kommunikation mit Kunden schnell annehmen, indem sie in die Technologien investieren, mit denen sie eines ihrer wertvollsten Vermögenswerte nutzen können: die Daten.

Der Einzelhandel ist mit Schwierigkeiten wie mangelnder Datensicherheit und Vertraulichkeit konfrontiert. Die Unfähigkeit der Unternehmen, die aus der Analytik gewonnenen Erkenntnisse in ihr Geschäft umzusetzen, sowie das Fehlen eines qualifizierten Teams, um Schlussfolgerungen zu ziehen, sind weitere Probleme.

Die Datenanalyse kann jedoch dazu beitragen, die Kundenbindung zu verbessern und die Markenbekanntheit zu steigern, indem die Kundenzufriedenheit mit den richtigen Fähigkeiten und präzisen Rückschlüssen von Einzelhändlern bereitgestellt wird. Es kann davon ausgegangen werden, dass Investitionen in die Datenanalyse eine entscheidende Komponente der Einzelhandelsbranche bleiben, da Technologien in den Vordergrund rücken.

Im Vergleich zu den letzten zwei Jahrzehnten macht der Einzelhandel deutliche Fortschritte.

Physische Geschäfte verlieren Geschäft an Online-Händler, da sich Käufer häufiger für Online-Shopping entscheiden. Der Einzelhandel hatte sich bisher auf Marketing und Kundenservice konzentriert. Jetzt liegt der Schwerpunkt darauf, Daten zu sammeln, zu analysieren und die Marketingstrategie anhand der Erkenntnisse zu verbessern. Die Notwendigkeit, auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse schnell handeln zu können, war noch nie so groß wie heute.

Einzelhändler können neue Go-to-Market-Pläne entwickeln, die Kunden erfolgreicher ansprechen, indem sie Datenwissenschafts- und Analyselösungen verwenden , um ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Der Einsatz von Datenanalysen im Einzelhandel kann die Markenbekanntheit steigern und die Kundenbindung stärken, indem die Kundenzufriedenheit sichergestellt wird.

Datenanalyse für Einzelhandelsunternehmen

Traditionelle stationäre Einzelhändler wurden durch die Datenanalyse radikal überarbeitet, was die Branche von den Beinen gefegt hat. Um die Bedürfnisse der Verbraucher zu bewerten, die Verwaltung der Lieferkette zu verbessern und die Gewinne zu steigern, hat es eine neue Perspektive eingeführt. Darüber hinaus versucht es, die Einnahmen zu optimieren, indem es die Markenstrategie, Rabattcoupons maximiert und sicherstellt, dass übermäßiger Bestandsverlust auf ein absolutes Minimum beschränkt wird.

Darüber hinaus hilft die Datenanalyse dabei, die Verkaufstrends jedes Geschäfts zu bewerten und zu verstehen und das Kaufverhalten seiner Verbraucher zu identifizieren. Dank dieser Mustererkennung können Unternehmen ihre Geschäfte mit Lieblingsprodukten füllen und Waren und Dienstleistungen bewerben. Unternehmen können Kunden auch binden, indem sie ihnen Anreize oder Werbeaktionen anbieten.

Heutzutage bieten viele Unternehmen Mitgliedschaftspläne an, bei denen alle Transaktionen eines Kunden mit einem einzigen Profil verbunden sind, unabhängig davon, ob sie im Geschäft oder online getätigt wurden. Dies hilft Unternehmen, jeden Verbraucher gründlich zu verstehen und Verkäufe effektiv anzugehen.

Wie verändert fortschrittliche Datenanalyse die Einzelhandelsbranche?

Der moderne Beschleuniger, der Unternehmensführer in ihre vorteilhafte Position gebracht hat, ist die Datenanalyse. Der Markt für Einzelhandelsanalysen wird voraussichtlich von 2020 bis 2027 mit einer CAGR von 19,1 % auf 23,8 Mrd. USD wachsen .

Nun steht fest: Der Einsatz von Data Analytics im Einzelhandel hat eine vielversprechende Zukunft. Darüber hinaus spielt die Datenanalyse im Einzelhandel eine bedeutende Rolle.

Erfassung von Daten

Im Einzelhandel gehören Prämienkarten zu den gängigsten Methoden, um Big Data zu sammeln. Finanztransaktionen, Netzwerkverbindungen, Kundenanmeldungen und andere Techniken werden jetzt auch verwendet, um es zu erwerben. Wenn mehr Informationen gesammelt werden, können Einzelhandelsunternehmen umsetzbare Erkenntnisse nutzen, um die vergangenen Zu- und Abflüsse von Verbraucherausgaben zu analysieren, um potenzielle Einkäufe zu antizipieren und maßgeschneiderte Vorschläge zu machen.

Ausgabenprognose

Basierend auf Ihren bisherigen Suchanfragen und Transaktionen geben Unternehmen wie Amazon Empfehlungen für Sie basierend auf Kundeninformationen. Ihr Empfehlungsalgorithmus untersucht mehr als 150 Millionen Profile und generiert 35 % ihres Umsatzes . Das Online-Unternehmen hat dadurch erhebliche Einnahmen erzielt.

Maßgeschneidertes Kundenerlebnis

Data Science und Advanced Analytics im Einzelhandel bieten die Möglichkeit, die Kundenbeziehungen zu verbessern. Um ihre Kunden zufrieden zu stellen, überwachen Unternehmen wie Walmart Transaktionsdetails.

Bedarfsprognose im Einzelhandel

Um zukünftige Entwicklungen auf dem Einzelhandelsmarkt vorherzusagen, berücksichtigen mehrere Algorithmen neben der Datenanalyse jetzt auch Social Media- und Surfgewohnheiten. Die Atmosphäre ist wohl einer der faszinierendsten Stichprobenpunkte für Absatzprognosen.

Mit Hilfe des Wetterberichts modifizierten Unternehmen wie Pantene Produktvorschläge für Kunden, indem sie Klimamuster berücksichtigten. Um ihre Ressourcen während der verschiedenen Jahreszeiten richtig einzusetzen, verwenden Einzelhändler kommerzielle Vorhersagen und Einzelhandelsschätzungen.

Kundenerfahrungen analysieren

Die Flugbahn eines Verbrauchers ist nicht kontinuierlich. Von der Recherche bis zum Kauf verläuft der Zyklus über die Kanäle hinweg kreuz und quer. Der einzige Weg, das Kundenerlebnis zu verstehen und das Benutzererlebnis zu verbessern, ist der Einsatz von Big Data. Einzelhändler, die Analyselösungen verwenden, können Antworten auf Anfragen erhalten wie: Wo suchen Käufer nach Produktseiten? Wo genau vermissen Sie sie? Was wären die besten Strategien, um auf sie zuzugehen und sie zum Kauf zu bewegen?

Warum sollte Ihr Einzelhandelsunternehmen in fortschrittliche Datenanalysen investieren?

Heutzutage bietet der Einsatz von Datenanalysen im Einzelhandel nicht nur spezifische Kundeneinblicke, sondern auch Daten zu den Abläufen und Prozessen des Unternehmens mit Verbesserungsmöglichkeiten.

Hier sind die wichtigsten Gründe, warum Einzelhandelsunternehmen ihre Investitionen in fortschrittliche Datenanalysen skalieren sollten.

Personalisierte Kundeninteraktionen

Unternehmen können sich von ihren Konkurrenten abheben, indem sie ihre Dienstleistungen personalisieren.

Mithilfe von Data Analytics können Einzelhandelsunternehmen Daten in jeder Phase des Kaufprozesses überwachen. Darüber hinaus verfolgen sie die vorherigen Transaktionen des Verbrauchers. Maßgeschneiderte Gespräche, die auf den Kunden ausgerichtet sind und diese Daten verwenden, sind effektiver als herkömmliche Marketingtechniken.

Preisoptimierung

Mittels Mustererkennung lassen sich Wachstum und Rückgang der Nachfrage weitgehend vorhersagen. Unternehmen haben durch prädiktive Forschung festgestellt, dass die Nachfrage wieder steigt, wenn der Preis eines Produkts von dem Punkt an, an dem die Nachfrage sinkt, allmählich gesenkt wird.

Die umfassenden Data-Science-Lösungen von Appinventiv haben die betriebliche Effektivität der Kunden um 30 % gesteigert.

Verbessertes Kundenerlebnis

Ziel der Datenanalyse ist es, jedem Kunden einen individuellen Service zu bieten, von Produktempfehlungen bis hin zu Transaktionen. Dadurch bleiben Kunden länger im Unternehmen.

Die Datenanalyse verbessert auch die Kundenzufriedenheit, indem sie die Dinge bewertet, die Verbraucher gemeinsam kaufen, und ihnen Vorschläge unterbreitet, damit sie eine Kombination von Produkten zu einem reduzierten Preis kaufen.

Cross-Selling-Verkäufe werden durch Datenanalysealgorithmen generiert, die Händlern helfen, ihre Einnahmen zu steigern und somit die Benutzerzufriedenheit zu erhöhen.

Markttrendprognosen

Die meisten Marken bieten festliche oder saisonale Angebote an, da die Daten ihre Rentabilität unterstützen. Um die Einstellungen des Marktes zu analysieren, verwenden Vermarkter die Stimmungsanalyse. Selbst die meistverkauften Produkte können anhand von Daten vorhergesagt werden, die von ausgeklügelten Algorithmen für maschinelles Lernen gesammelt werden.

Benutzerbindung

Mithilfe von Datenanalysen können Sie Kunden finden, die sich nicht mit Ihrem Unternehmen beschäftigen, aber in Zukunft langfristige Verbraucher oder Stammkunden werden können.

Dies erleichtert es dem Einzelhändler, spezielle Prämien und Angebote anzubieten, um Kunden zu gewinnen und zu binden.

Erhöhter ROI

Unternehmen können durch Investitionen in die Datenanalyse Chancen mit einem hohen ROI aufdecken. Um zu beurteilen, wie Kunden auf Marketingkampagnen reagieren, und um ihre Kaufneigung zu bestimmen, kann die prädiktive Analyse verwendet werden .

Bestandskontrolle und Bedarfsprognose

Einzelhandelsunternehmen, die Datenanalysen einsetzen, können die Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen und Produktkategorien mit starker Nachfrage hervorheben. Datengestützte Schlussfolgerungen helfen Unternehmen, die Nachfrage abzuschätzen und Lagerbestände angemessen zu pflegen .

Erfolgreiche Einzelhandelsflächen

Investitionen in Datenanalysen helfen dem Unternehmen dabei, die Orte zu identifizieren, denen Kunden den größten Teil ihrer Aufmerksamkeit widmen.

Darüber hinaus bietet Analytics Daten zu Demografie, Lebensstandard der Menschen und Marktbedingungen. Dies ist sehr hilfreich bei der Entscheidung, wo sie ihr Einzelhandelsgeschäft platzieren sollen, damit sie die meisten Kunden anziehen können.

Strategische und datenbasierte Entscheidungsfindung

Unternehmen verlassen sich auf Daten, um kluge Entscheidungen über ihre Produkte und Kunden zu treffen, indem sie eine einzige, zuverlässige Informationsquelle nutzen.

Die 5 wichtigsten Funktionen, auf die Sie bei der Auswahl eines Datenanalysetools achten sollten

In diesem Abschnitt besprechen wir die wichtigsten Funktionen, auf die Sie achten müssen, wenn Sie ein Datenanalysetool für Ihr Unternehmen auswählen. Wenn Sie sich ein Bild von den Funktionen machen, die Sie benötigen, können Sie das richtige Tool für Ihre geschäftlichen Anforderungen und Anforderungen auswählen. Also lasst uns anfangen.

Regelmäßiges und individualisiertes Mitbewerber-Tracking

Die Kontrolle über die Herkunft der Daten ist unerlässlich. Die Kontrolle darüber, wen und was Sie auf dem Markt sehen, ist von entscheidender Bedeutung, da dies als Grundlage für Ihr Fachwissen dient. Ein Datensatz muss mindestens drei zu bewertende Hauptquellen enthalten, wobei 5 die ideale Anzahl ist. Diese Quellen sollten Ihre Konkurrenten und andere Einzelhändler umfassen, die dieselben Arten von Artikeln und Werbestrategien führen wie Sie in Ihrem Offline- oder Online-Geschäft.

Die Fähigkeit, tief in die Daten einzudringen

Eine umfassende Betrachtung des Marktes bei gleichzeitiger Einarbeitung in kleinere Besonderheiten führt zu den erfolgreichsten Strategien in prosperierenden Branchen. Alle Akteure können wichtige Entscheidungen zum optimalen Zeitpunkt treffen, wenn ihnen Daten in allen Marktphasen zur Verfügung stehen, die KPIs der Lieferkette, Waren- und Leitartikelauswahl sowie Ladenpreise und Rabatte umfassen. Der Einzelhändler kann intelligente Entscheidungen treffen, indem er weiß, wo Artikel platziert sind und ob sie durchverkauft sind oder nicht.

Ranking der Gegner in Echtzeit

Die Anpassungsfähigkeit der Preise kann in einem Marktumfeld, in dem Einzelpersonen in der Zeit nach der Pandemie preisempfindlich sind, äußerst schwierig sein. Heutzutage wird es für Käufer immer einfacher, Tarife zu vergleichen und nach den besten Angeboten zu suchen, sowohl persönlich als auch online.

Auf diese Weise können Sie und Ihr Team Änderungen an der Preisstrategie in Echtzeit vornehmen, indem Sie Ihre Preise mit denen Ihrer Konkurrenten vergleichen. Dies entlastet Sie von einer arbeitsintensiven und zeitaufwändigen manuellen Untersuchung der Preise Ihrer Konkurrenten, ein Prozess, der häufig die Produktivität verringert und Ihre Versuche zur Neubewertung schließlich wertlos macht.

Cross-Selling-Empfehlungen und Vorschläge vor Ort

Der prädiktive Algorithmus empfiehlt Verbrauchern Produkte, die für Verbraucher relevant sein könnten, während sie einen Online-Marktplatz erkunden, Produkte zum Kauf suchen und auswählen, abhängig von ihren Surfgewohnheiten und der Marktdynamik in der Analyselösung.

Dies kann die neuesten Versionen, Produktlinien, die nicht erfolgreich funktionieren, und Produkte umfassen, die Verbraucher durchsuchen oder in ihren Einkaufswagen legen. Um die Effektivität von Produkt-Up-Selling und Cross-Selling zu optimieren, kann der Algorithmus eine Vielzahl von Strategien wie Produktgruppierung und Rabattierung verwenden.

Benachrichtigungen und Handlungsaufforderungen

Um Ressourcen und Aufwand zu sparen und gleichzeitig Preisverbesserungen zu maximieren, vereinfachen diese Funktionen den Prozess der proaktiven Festlegung von Einzelhandelspreisen und Lagersortimenten zwischen Unterkategorien in Echtzeit. Letztendlich läuft alles darauf hinaus, zu den Ersten zu gehören, die die Vorteile einer sich entwickelnden Situation verstehen und nutzen, wenn sie auf der Grundlage von Prognosedaten und Einzelhandelsanalysen das am besten geeignete Urteil fällen. Angesichts der Anzahl der regulierten Branchen und Produktartikel kann es nahezu unmöglich sein, die Auswahl an Waren, die sich über mehrere Plattformen erstrecken, in zeitkritischer Weise physisch zu aktualisieren.

Die oben genannten Qualitäten sollten neben einer hochflexiblen und benutzerfreundlichen Oberfläche bei der Auswahl einer Datenanalyselösung für den Einzelhandel sorgfältig berücksichtigt werden. Die Entwicklung einer intelligenten Marketing- und Vertriebsstrategie für den Einzelhandel und die Optimierung von Lieferketten hängen alle von der effizienten Nutzung von Echtzeit-Datenanalysen ab. Diese Analyse liefert wertvolle Interpretationen, Empfehlungen und Mechanisierungen, die letztendlich die größten positiven Auswirkungen auf Ihr Endergebnis haben werden.

Wie kann Appinventiv Ihrem Einzelhandelsgeschäft mit Data Science- und Analyselösungen helfen?

Einzelhändler suchen immer nach Möglichkeiten, sich einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen, darunter effektivere und effizientere Kundenerlebnisse, verbesserte Methoden zur Kontaktaufnahme mit Verbrauchern und Möglichkeiten zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen.

Appinventiv unterstützt Ihr Unternehmen auf vielfältige Weise mit seinen Data-Science- und Analyselösungen. Der Erfolg hängt davon ab, den größtmöglichen Nutzen aus Daten zu ziehen, und Appinventiv tut genau das mit seiner breiten Palette an Data-Science- und Analyselösungen:

Datenanalyse-Beratung: Die von Appinventiv bereitgestellten Beratungsdienste für Expertenanalysen helfen dabei, Daten in relevante Erkenntnisse umzuwandeln, die Unternehmensleistung sicherzustellen und Ihnen einen Marktvorteil zu verschaffen.

Datenbankverwaltung: Unabhängig davon, ob sich Ihre Datenbank-Engine vor Ort oder in der Cloud befindet, unsere Experten können Sie dabei unterstützen, Ihre Daten dorthin zu bringen, wo sie benötigt werden. Wir bewerten die Anforderungen Ihrer Benutzer, um ein einzigartiges Data Warehouse zu erstellen.

Supply Chains analysieren: Mit Hilfe unserer Lösungen zur Supply-Chain-Optimierung können Sie Umsätze steigern und Ausgaben senken.

Durch eingehende Marktanalysen helfen wir Ihnen, die Bedürfnisse Ihrer Kunden und die Ambitionen Ihrer Gegner zu verstehen.

Beispielsweise haben wir dem weltgrößten Möbelhändler IKEA eine robuste ERP-Lösung bereitgestellt , indem wir standortbezogene Kiosklösungen für Geschäfte an verschiedenen Standorten bereitgestellt haben, wobei jedes Geschäft seinen eigenen individuellen Server hatte. Die bereitgestellte Lösung wird nun auf andere Geschäfte in den Vereinigten Arabischen Emiraten ausgeweitet und gilt als die größte ROI-Quelle.

Innovation und Herausforderungen sind die beiden Treiber, die unsere Experten dazu bringen, Lösungen anzubieten, die für jeden Kunden und seine Anforderungen einzigartig sind. Wir sind stolz darauf, Lösungen anzubieten, die auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten sind. Nehmen Sie also noch heute Kontakt mit uns auf!

Häufig gestellte Fragen

F. Wie werden Datenanalysen in Einzelhandelsunternehmen angewendet?

A. Advanced Analytics im Einzelhandel ermöglicht es Unternehmen, Kundenvorschläge auf der Grundlage ihrer bisherigen Kaufhistorie zu entwickeln, was zu einem individuelleren Kauferlebnis und einem besseren Service für die Kunden beiträgt. Neben der Teilnahme an Trendprognosen und strategischen Entscheidungen auf der Grundlage von Marktforschung helfen diese enormen Datensätze auch bei der Trenderkennung.

F. Welche Vorteile bietet Retail Data Analytics?

A. Im Folgenden sind die 5 wichtigsten Vorteile der Einzelhandelsdatenanalyse aufgeführt:

• Einblicke in das Kundenverhalten
• Verbesserung der Retention
• Grundlagen verwalten
• Optimierung des In-Store-Managements
• Steigerung der Rendite der Investition

F. Was sind die Must-Have-Features eines Analysetools für den Einzelhandel?

A. Die unverzichtbaren Funktionen des Einzelhandelsanalysetools sind:

• Funktionen zur Bewertung von Kundenverhaltensdaten
• Cross-Selling und Vor-Ort-Empfehlungen
• Warnungen und Aktivitätsereignisse
• Echtzeit-Referenz für Wettbewerberpreise
• Einzelhandelsprognosen und -analysen

F. Was sind die Vorteile und Fallstricke der Datenanalyse?

A. Investitionen in Datenanalysen bieten sowohl Vor- als auch Nachteile.

Vorteile

• Verbesserte Entscheidungsfindung
• Verbesserte Kundenerfahrung
• Preisoptimierung

Nachteile

• Datenschutz
• Mangelnde Kommunikation mit Teams
• Schlechte Datenqualität