Big Data bringt Schwung in den Einzelhandel

Feature | 12. Juni 2012 von Jacqueline Prause 0

(Foto: istockphoto.com)

Die Geschäftsprozesse im modernen Einzelhandel basieren heutzutage wesentlich auf Echtzeitinformationen. Jede Interaktion mit dem Kunden und jede Produktbewegung innerhalb eines Distributionsnetzwerks wird erfasst, um Preisstrategien zu optimieren, Bestandsentscheidungen zu aktualisieren oder mit maßgeschneiderten Angeboten über Websites, E-Mails oder Mobilgeräte Kunden anzulocken.

Abschied vom POS-Zeitalter

Die Zeiten sind vorbei, als man sich für die Preisbestimmung und Bestandsverwaltung einzig und allein auf POS-Daten verließ. Auch Zeitungsanzeigen und Gutscheinsendungen per Post reichen längst nicht mehr aus, um Kunden zu gewinnen. Die Pflege langfristiger, profitabler Kundenbeziehungen erfordert einen konstanten wechselseitigen Informationsfluss zwischen den Einzelhandelsgeschäften (ob Ladengeschäfte oder Online-Shops) und ihren Lieferanten und Distributionsnetzwerken.

Die erfolgreichsten Einzelhändler setzen neue Mobility-Funktionen, Big-Data-Technologien oder Neuerungen wie In-Memory Computing ein, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Eine große Herausforderung im Einzelhandel besteht von jeher darin, entgangene Verkaufschancen zu erkennen und zu beziffern. Die Registrierkasse ist das System, das alle erfolgreichen Transaktionen letztlich aufzeichnet. Doch wie verhält es sich mit den entgangenen Verkaufschancen? Wer hat das Geschäft oder die Website besucht, was haben sich die Interessenten angesehen, aber am Ende doch nicht gekauft?

Auch „Schaufensterbummler“ gewinnen

In der Vergangenheit war es sehr schwer, diese Art von Information zu erhalten, doch Big-Data-Technologien wie Hadoop und In-Memory Computing eignen sich ideal für die Erfassung und Analyse unstrukturierter Datentypen wie zum Beispiel Weblogs, die jede Bewegung eines Kunden in einem Online-Shop aufzeichnen. In Kombination mit vorhandenen Business-Intelligence-Anwendungen und Verkaufsdaten ermöglichen diese Web-Daten neue Einblicke.

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So können Einzelhändler beispielsweise vergleichen, wie viele Besucher sich ein bestimmtes Produkt auf ihrer Website angesehen haben und wie häufig es tatsächlich verkauft wurde. In der Regel würde man erwarten, dass Besucherverkehr und Verkaufszahlen miteinander korrelieren, die Konsumenten also das von ihnen gewünschte Produkt finden und kaufen. Ist stattdessen der Besucherverkehr sehr hoch und das Produkt wird kaum verkauft, dann stimmt etwas nicht. Es ist ein Signal für den Einzelhändler, das Produkt auch weiterhin zu führen (in der Vergangenheit hätte man es auf aufgrund der geringen Verkaufszahlen vielleicht aus dem Sortiment genommen), aber verschiedene Aspekte zu prüfen. Beispielsweise ob der Preis wettbewerbsfähig ist, ob die Produktpräsentation ansprechend und informativ ist, ob verschiedene Farben und Größen erhältlich sind und alles, was sonst noch erforderlich ist, damit der Kunde sich zum letzten und wichtigsten Schritt entscheidet: das Produkt zu kaufen.

Besucherzahlen und Verkaufsdaten miteinander korrelieren

Und was ist mit normalen Ladengeschäften? Ist es möglich, dieselben Techniken anzuwenden, um das Käuferverhalten besser zu verstehen? Die Antwort heißt: tendenziell „Ja“. Einige der führenden Einzelhändler setzen inzwischen die neuen Technologien ein, um Videomaterial aus den Verkaufsläden zu analysieren und die Laufwege der Kunden zu erfassen. Die riesigen Datenströme werden mit Verkaufsdaten kombiniert, um die Anordnung der Verkaufsflächen und die Produktplatzierung zu optimieren. Außerdem lässt sich so feststellen, wo der Kundenverkehr (also das Interesse  an dem Produkt) nicht mit den erwarteten Verkaufszahlen übereinstimmt. Denn dies wäre ein Problem, dem man auf den Grund gehen muss.

Die Einzelhändler verwenden Big Data auch, um ihre Distributionsnetzwerke besser zu nutzen und die Zufriedenheit ihrer Kunden durch pünktliche Lieferungen zu verbessern. In der Vergangenheit überwachten Dispatcher, nur mit Klemmbrett und Funksprechgerät ausgestattet, die täglichen Kundenlieferungen. Bei Problemen durch Staus, Baustellen, schlechtes Wetter oder sehr kurzfristige Bestellungen mussten sie kreative Lösungen finden. Der Erfolg dieses Systems hing in hohem Maße von der Intuition und Erfahrung des jeweiligen Dispatchers ab. Heute gibt es Möglichkeiten, dem Dispatcher das Leben zu erleichtern und seine Entscheidungen mit Informationen aus Echtzeit-Datenquellen zu untermauern.

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In der Lieferplanung einen Schritt voraus

Auf jedem Lastwagen sind Funksender angebracht; jedes Paket wird mit Strichcodes oder RFID-Chips versehen. Die so erzeugten Daten werden mit Echtzeit-Geodaten und -Verkehrsinformationen verknüpft, sodass Dispatcher jeden Schritt einer Lieferung genau überwachen und visualisieren können. Buchstäblich in den ersten Minuten eines Tages, nach nur ein oder zwei Lieferungen, erhält der Dispatcher eine Neuberechnung der geschätzten Lieferzeiten für die übrigen Bestellungen. Eine Predictive-Analytics-Anwendung zieht hierzu die Daten vergangener Lieferungen sowie aktuelle Echtzeit-Verkehrsdaten von der Strecke jedes einzelnen LKW heran. Sobald der Dispatcher erkennt, dass ein LKW die Lieferung nicht schaffen wird, kann er sofort eingreifen und beispielsweise die Lieferung umleiten oder einen neuen Termin mit dem Kunden vereinbaren.

Doch das ist noch längst nicht alles. Der heilige Gral des Einzelhandels ist von jeher, die Nachfrage der Verbraucher zu antizipieren. Ein entscheidendes Wettbewerbsplus erzielen Einzelhändler, wenn sie Kunden ein attraktives Angebot machen und sie zum Kauf bewegen, noch bevor diese ihren Bedarf an dem Produkt überhaupt erkennen oder Konkurrenzprodukte in Erwägung ziehen. Denken Sie zum Beispiel an Druckerpatronen. Heutzutage können Einzelhändler die Käufe eines Kunden anhand von Kundenkreditkarten oder Bonuskarten verfolgen und aufgrund dieser Kaufhistorie nachvollziehen, wann ein Kunde das Produkt voraussichtlich nachbestellen wird. Der Einzelhändler kann dann per E-Mail ein Angebot für Druckerpatronen und ein paralleles Angebot für Druckerpapier zuschicken und gleichzeitig eine Lieferung innerhalb von 24 Stunden garantieren. Viele Unternehmen, die Produkte oder Dienstleistungen an Endverbraucher verkaufen, arbeiten mit ähnlichen Methoden, zum Beispiel Reiseveranstalter (Haben Sie schon Ihren Sommerurlaub gebucht?) oder Autohändler (Ihr nächster Servicetermin steht in Kürze an.).

Von Druckerpatronen und “Gefällt mir”-Buttons

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Einzelhändler künftig mithilfe der neuartigen Technologien ihr Wissen über den Verbraucher vertiefen können – beispielsweise durch Analysen des Kundenverhaltens in sozialen Medien oder Websites. So können sie den Bedarf und die Interessen der jeweiligen Kunden besser vorhersehen und wirklich relevante Angebote unterbreiten. Ein Fachgeschäft für Büromaterialien würde Ihnen so nicht nur ein Angebot für eine Druckerpatrone zuschicken, sondern könnte Sie auch darüber informieren, welche anderen Nutzer innerhalb Ihres sozialen Netzwerks das Produkt mit „Gefällt mir“ bewertet haben und welche anderen Artikel sie gekauft haben.

Oder Sie interessieren sich für einen Urlaubsort und können sehen, dass Freunde aus Ihrem sozialen Netzwerk dort ihren Urlaub verbracht und eine schöne Zeit verlebt haben – oder auch nicht. Natürlich müssen Datenschutzaspekte in diesem Zusammenhang sehr sorgfältig bedacht werden. Doch sofern Kunden die Möglichkeit haben, eine eindeutige Zustimmung zu erteilen und selbst Einfluss darauf haben, welche Informationen für wen zugänglich sind, könnte sich eine große Chance für Einzelhändler bieten: Sie können die Servicequalität verbessern und die Kundentreue steigern, da die Kunden statt unpersönlichen Spam- und Junk-Mails eine gezielte Beratung erhalten.

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