Was ist Retail Analytics?

Einzelhandelsanalyse, englisch Retail Analytics, ist der Prozess der Erfassung, Analyse und Verwendung von Daten, um die Leistung eines Einzelhandelsunternehmens zu verbessern. Einzelhandelsanalysen können verwendet werden, um fundierte Entscheidungen in einer Vielzahl von Bereichen zu treffen, darunter:

• Produktauswahl und Sortiment: Mithilfe von Einzelhandelsanalysen kann festgestellt werden, welche Produkte bei Kunden am beliebtesten sind, welche Produkte am rentabelsten sind und welche Produkte sich nicht gut verkaufen. Diese Informationen können verwendet werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, welche Produkte auf Lager sind, wie viel Inventar aufbewahrt werden muss und wo Produkte im Geschäft platziert werden sollen.
• Preisgestaltung: Einzelhandelsanalysen können verwendet werden, um optimale Preise für Produkte zu ermitteln, wobei Faktoren wie Kundennachfrage, Wettbewerberpreise und Kosten berücksichtigt werden.
• Marketing und Werbung: Einzelhandelsanalysen können verwendet werden, um zu ermitteln, welche Marketingkampagnen am effektivsten sind, und um Kunden mit personalisierten Werbeaktionen anzusprechen.
• Filialbetrieb: Einzelhandelsanalysen können verwendet werden, um das Ladenlayout, den Personalbestand und die Bestandsverwaltung zu optimieren.

Einzelhandelsanalysen können mit einer Vielzahl von Tools und Techniken durchgeführt werden, darunter Data Mining, maschinelles Lernen und statistische Analysen. Analysesoftware für den Einzelhandel kann verwendet werden, um den Datenerfassungs- und Analyseprozess zu automatisieren, sodass Einzelhändler leichter Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können.

Einzelhandelsanalysen sind ein wichtiges Instrument für Einzelhändler aller Größen. Mithilfe von Einzelhandelsanalysen können Einzelhändler ihre Rentabilität, Kundenzufriedenheit und Gesamtleistung verbessern.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Einzelhandelsanalysen verwendet werden können:

• Ein Einzelhändler könnte mithilfe von Einzelhandelsanalysen ermitteln, welche Produkte in der Weihnachtszeit bei Kunden am beliebtesten sind. Diese Informationen können verwendet werden, um sicherzustellen, dass der Einzelhändler genügend Produkte auf Lager hat, und um sie an gut sichtbaren Stellen im Geschäft zu platzieren.
• Ein Einzelhändler kann mithilfe von Einzelhandelsanalysen ermitteln, welche Marketingkampagnen am effektivsten zur Umsatzsteigerung beitragen. Diese Informationen können verwendet werden, um Marketingressourcen effizienter zuzuweisen und in Zukunft effektivere Kampagnen zu entwickeln.
• Ein Einzelhändler könnte Einzelhandelsanalysen verwenden, um das Ladenlayout zu optimieren. Beispielsweise könnte der Einzelhändler mithilfe von Einzelhandelsanalysen ermitteln, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden, und diese Produkte im Geschäft nebeneinander platzieren.

Technologien für Einzelhandelsanalysen

Eine Vielzahl von Technologien kann verwendet werden, um Daten für Einzelhandelsanalysen zu sammeln, zu analysieren und zu verwenden. Zu den gängigsten Technologien gehören:

• POS-Systeme (Point-of-Sale): POS-Systeme sammeln Daten über Kundenkäufe, z. B. die gekauften Artikel, den gezahlten Preis sowie Datum und Uhrzeit des Kaufs.
• Systeme für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM): CRM-Systeme sammeln Daten über Kundeninteraktionen mit dem Einzelhändler, z. B. Webseitenbesuche, E-Mail-Öffnungen und Kundensupport-Tickets.
• Web- und App-Analysetools: Web- und App-Analysetools sammeln Daten darüber, wie Besucher mit der Website und den mobilen Apps des Einzelhändlers interagieren, z. B. die Seiten, die sie besuchen, die Zeit, die sie auf jeder Seite verbringen, und die Produkte, auf die sie klicken.
• Tools zur Analyse des Ladenverkehrs: Tools zur Analyse des Ladenverkehrs sammeln Daten darüber, wie sich Kunden im Geschäft des Einzelhändlers bewegen, z. B. welche Gänge sie besuchen und welche Produkte sie sich ansehen.
• Analysetools für soziale Medien: Analysetools für soziale Medien sammeln Daten darüber, wie Kunden in den sozialen Medien mit dem Einzelhändler interagieren, z. B. die Beiträge, die sie mögen und teilen, und die Kommentare, die sie hinterlassen.

Zusätzlich zu diesen gängigen Technologien gibt es eine Reihe neuer Technologien, die für Analysen im Einzelhandel verwendet werden können. Zu diesen Technologien gehören:

• Künstliche Intelligenz (KI): KI kann verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die manuell schwer oder unmöglich zu identifizieren wären. KI kann beispielsweise verwendet werden, um zu ermitteln, welche Produkte am wahrscheinlichsten zusammen gekauft werden oder welche Kunden am wahrscheinlichsten abwandern.
• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine Art von KI, die es Computern ermöglicht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Prognosemodelle zu entwickeln, mit denen zukünftige Umsätze, Inventaranforderungen und Kundenverhalten vorhergesagt werden können.
• Big-Data-Analytik: Big-Data-Analytik ist der Prozess der Analyse großer und komplexer Datensätze. Big-Data-Analysen können verwendet werden, um Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und die Betriebsleistung zu gewinnen.

Diese neuen Technologien ermöglichen es Einzelhändlern, mehr Daten als je zuvor zu sammeln und zu analysieren. Durch den Einsatz dieser Technologien können Einzelhändler tiefere Einblicke in ihre Kunden und Unternehmen gewinnen und bessere Entscheidungen treffen, um ihre Leistung zu verbessern.