Data Science im Handel

Online und stationär bietet der Handel ein riesiges Potenzial für den Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Von der Steuerung von Angebotsaktionen bis zur Standortwahl der nächsten Filiale sind die Einsatzmöglichkeiten, in denen mit Data Science Mehrwerte generiert werden können, nahezu grenzenlos.

Die Generierung dieser Mehrwerte aus Daten ist unsere tägliche Mission. Seit 2010 unterstützen wir die Handelsbranche mit unseren Data-Science-Lösungen. Setzen Sie auf unsere Erfahrung und verwandeln Sie Ihr Datenpotenzial in spürbare Wettbewerbsvorteile.

Eine Auswahl der Fragen, die wir in unseren Data-Science-Projekten für den Handel beantwortet haben:


Wie lässt sich die tatsächliche Wirkung von Angebotsaktionen bestimmen?


Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen (Bondaten, Stammdaten, Aktionsmerkmale) und Einsatz von Zeitreihenanalysen zur Identifizierung und Bereinigung saisonaler Trends in den KPIs. Ergebnis: Report mit Aussagen über den Einfluss von Preisaktionen auf den Warenkorb.

Welcher Standort ist der beste für den Bau der nächsten Filiale?


KPIs, Markteigenschaften, Kundendaten, regionale Kennzahlen: Analyse der Erfolgsfaktoren bestehender Einzelhandelsfilialen. Schaffung einer belastbaren Wissensbasis für die Standortplanung.

Wie lässt sich das Streugebiet für Werbeprospekte optimieren?


Ermittlung der Wirkung von vergangenen Streuaktionen in Postleitzahlengebieten auf Basis des generierten Umsatzes. Bestimmung eines Streueffekts, der die Veränderungen in Euro ausdrückt und so die erfolgreiche Planung zukünftiger Aktionen entscheidend unterstützt.

Wie lässt sich die Responsequote von E-Mail Kampagnen erhöhen?


Differenzierung von Bestandskunden entsprechend ihres Umsatzpotenzials auf Basis von Informationen wie ihrer Verkaufshistorie und vorhandener demografischer Daten. Entwicklung eines Scoring-Modells zur Bewertung der Kunden und zur Steuerung zukünftiger Kampagnen.

Wie lassen sich Produktpreise dynamischer anpassen?


Durchschnittsbons, historische Preisaktionen, Tageszeit und Informationen über die Marktumgebung: Einbeziehung unterschiedlicher Variablen für das Dynamic Pricing um Algorithmus-gestützt stets den optimalen Verkaufspreis festsetzen zu können.

Wie lassen sich Out-of-Stock-Situationen und lange Lagerzeiten vermeiden?


Prognose der zu erwartenden Absatzmengen auf Basis interner und externer Einflussgrößen auf das Kaufverhalten der Kunden. Dadurch lassen sich die Beschaffungsprozesse leichter steuern und die Durchlaufzeiten insgesamt weiter verkürzen.

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