Einzelhandel revolutionieren: Wie Big-Data-Analytik den Erfolg antreibt

Jede Branche hat Echtzeitdaten absorbiert, angepasst und befindet sich in der modernen digitalen Landschaft. Dieser Wandel zwingt den Einzelhandel, Services, Geschäftsprozesse und Kundenansprüche zu optimieren. Digitalisierung hat Konsumenten Macht gegeben – heute sind sie „digitale Kunden“ oder „Omni-Kunden“. Ihnen ist der Kanal egal, solange er bequem ist und Erwartungen erfüllt. Um zu überleben, müssen Händler nicht nur Dinge verkaufen, sondern das Erlebnis mitverkaufen.

Mit der digitalen Technologie gab es zahlreiche operative Veränderungen im Handel. Big-Data-Analytik spielte eine kritische Rolle, um smarte Händler bei der Verwaltung wertvoller Daten zu unterstützen. Die E-Commerce-Plattform ist eines der besten Beispiele für Big-Data-Nutzer und hat die meisten Vorteile erzielt.

Beispiel: Amazon, der weltweit größte E-Commerce-Konzern, ist massiver Anwender von Big-Data-Analytik. Wenn ein Nutzer die Website besucht, sendet das System basierend auf dessen Verhalten Empfehlungen ähnlicher Produkte, für die er Interesse zeigte, oder basierend auf Algorithmen, die vorhersagen, was er mögen könnte. Forschungen zeigen, dass rund 30 % der Verkäufe aus Empfehlungen stammen. Big Data hilft Amazon also, den Umsatz massiv zu steigern.

Was ist Big Data?

Big Data ist ein riesiger Informationssatz. Big-Data-Analytik hilft Unternehmen, Zusammenhänge und Lösungen aus großen Datenmengen mithilfe leistungsstarker Tools zu extrahieren – sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten –, um Insights zu liefern. Es bietet eine zuverlässige Vision und enorme Chancen. Drei Hauptvorteile:

• Einsatz in der strategischen Unternehmensplanung.
• Verbesserung der Entscheidungsfindung.
• Kostensenkung und Steigerung der Leistungseffizienz.

Wie transformiert es die Einzelhandelsbranche?

Der Erwerb von Big-Data-Analytik half Händlern, das Verhalten von Kunden und potenziellen Kunden besser zu interpretieren. Die kosteneffektive Technik half sowohl Online- als auch Offline-Händlern, Analyselösungen zu nutzen, um Zielgruppen effektiv anzusprechen und Supply-Chain-Operationen zu optimieren.

Der Einzelhandel hat einen langen Weg zurückgelegt – diese Analytik half nicht nur, Kunden zu identifizieren, sondern sie „insgesamt“ zu kennen. Durch die schnelle digitale Transformation können Händler nun tiefere Einblicke per Big-Data-Analytik gewinnen – vorausgesetzt, sie verfügen über 적절한 Tools, eine fehlerfreie Strategie und Personal, das den maximalen Nutzen zieht.

Wie hilft Big Data der Einzelhandelsbranche?

Preisoptimierung ist keine Wahl mehr, sondern Notwendigkeit

Big-Data-Analytik spielt eine entscheidende Rolle bei der Preisgestaltung. Algorithmen liefern tiefe Einblicke in Nachfragefluss, Lagerstatus und ermöglichen einen smarten Blick auf Wettbewerber. Basierend auf Daten entscheiden Händler, wann Preise gesenkt oder erhöht werden. Früher änderten Modehändler Preise saisonal – am Saisonende sanken Preise aufgrund erwarteter geringerer Nachfrage. Nach Big-Data-Implementierung verfügen Händler über datengestützte Informationen und Preise, die auf Echtzeitnachfrage optimiert sind. Preise können nun minütlich angepasst werden.

Vorhersage zukünftiger Trends und Nachfrage

Big Data hilft Händlern, die aktuelle Lage zu bewerten und die Zukunft vorherzusehen. Fortgeschrittene Machine-Learning-Algorithmen sagen kommende Trends mithilfe von Social Media und Web-Browsing-Mustern voraus. Gesammelte Kundendaten helfen der Branche, Produktnachfrage vorherzusagen und Nutzer entsprechend in bestimmten Kategorien anzusprechen.

Laut KPMG Retail Survey 2017 nutzen Millennials Social Media, um Informationen zu Modetrends, Produkten oder Marken zu sammeln, die sie ansprechen. Händler nutzen diese Informationen für ein digitales Gateway, um eine Datenbank von Kundenpräferenzen aufzubauen. Mit richtigen Daten und Analytik können Händler Kampagnen basierend auf Demografie, Geschlecht und Nutzerverhalten vorhersagen und gezielt aussteuern.

Smartes Kundenerlebnis bieten

Der Wettbewerb im Einzelhandel nimmt zu – Kundenerlebnis steht auf der Prioritätenliste. Jede Transaktion oder Kundenaktivität wird aufgezeichnet und erhält eine eindeutige ID, auf die Händler zugreifen können. Big-Data-Analytik spielt hier eine wesentliche Rolle, um zu erkennen, welches Produkt ein Kunde interessiert. Mit den gesammelten Daten kann der Händler bei jeder Interaktion ein smartes Einkaufserlebnis schaffen.

Händler bestimmen per Datenanalytik, welche Produkte stark nachgefragt sind, und stellen sicher, dass kein Lagerengpass entsteht. Sie regulieren Preise, senden relevante Promotionen für angenehmes Shopping. Laut Harvard Business Research steigern Händler, die smartes Shopping-Erlebnis bieten, ROI um das 5- bis 8-fache und Umsatz um bis zu 10 %.

Der Schlüssel zu besserem Kundenerlebnis im Handel ist die Integration hochwertiger Technologien zur Datenerfassung. Augmented Reality und Internet of Things (IoT) sind zwei aufstrebende Technologien mit großem Zukunftspotenzial. Juniper prognostizierte 2015, dass Händler bis 2020 2,5 Milliarden US-Dollar in vernetzte Geräte investieren.

Die wahren Assets eines Händlers sind Kunden und Daten. Um Kundenverhalten besser zu verstehen, werden alle smarten Händler Big-Data-Analytik nutzen, um effizientes Kundenerlebnis zu gewährleisten.