David gegen Goliath – so wirkt manchmal das Kräfteverhältnis zwischen ortsansässigen Einzelhändlern und Online-Versandhändlern wie Amazon, Zalando und Co. Der Wettbewerbsdruck auf die stationären Retailer nimmt immer mehr zu. Doch es gibt Mittel und Wege, um sich am stationären Point of Sale gegen die Onlineriesen behaupten zu können. Data Science ist für Einzelhändler ein Schlüssel zum Erfolg, um durch datenbasierte Entscheidungen Wettbewerbsvorteile zu generieren.
Szenarien in denen Retailer Datenanalysen zu ihrem Vorteil einsetzen können gibt es genug. Umfangreiche Datenbestände, die eben nicht nur online, sondern auch im stationären Einzelhandel zur Verfügung stehen, bilden dabei die Basis. Genauer gesagt die Wissensbasis um Lagerkosten zu senken, Produkte optimal in den Märkten zu platzieren oder den Personaleinsatz noch effizienter zu gestalten.
Die Anwendungsfälle im Einzelhandel sind also vielfältig:
Bondatenanalyse als Ausgangspunkt für erfolgreiche Angebotsaktionen
Mit dem Kassenbon als Ausgangspunkt können insbesondere die optimale Platzierung der Waren und Angebotsaktionen optimiert werden. Mit Verfahren des Data Minings lassen sich Artikelkombinationen und – preise steuern, um die bestmögliche Wirkung von Angebotsaktionen zu erzielen. Dabei werden zum Beispiel Kannibalisierungseffekte, Preiselastizität und saisonale Effekte berücksichtigt. Im Anschluss an eine Angebotsaktion können Frequenzeffekte sowie der Durchschnitts- und Restbon präzise Aufschluss darüber geben, welche Auswirkungen die Aktion tatsächlich hatte. Auch lassen sich Informationen darüber gewinnen, welche Artikel Kunden zum Besuch der Filiale bewegen. Diese Informationen fließen wieder in zukünftige Kampagnen ein und ermöglichen eine optimale Koordination der Aktionen und damit verbunden eine höhere Rentabilität.
Analyse der Erfolgsfaktoren als Grundlage für die Standortplanung
Die Wahl des richtigen Standorts gehört zu den wichtigsten Entscheidungen im Hinblick auf den Erfolg einer Einzelhandelsfiliale. Analysemodelle können auf Basis der vorhandenen Informationen aus bestehenden Filialen empirische Grundlagen für die Wahl des richtigen Standorts geben. Dabei fließt eine Vielzahl an Variablen in das Modell ein:
- Eigenschaften der Filialen (Ladenfläche, Anzahl Parkplätze, Ausstattung etc.)
- KPIs der Filialen (Umsatz, Durchschnittsbon, Anzahl Bons etc.)
- Merkmale der Filialumgebung (Raumart, Mietspiegel, Entfernung zu Wettbewerberfilialen etc.)
Unter Verwendung all dieser und auch weiteren Faktoren, erhält der Retailer eine optimale Entscheidungs- und Wissensbasis für die Standortplanung.
Verkaufsraumgestaltung auf Basis der Warenkorbanalyse
Die Warenkorbanalyse ist eine bewährte Methode, um das Kaufverhalten der Kunden transparenter darzustellen und sich optimal an den Marktanforderungen auszurichten. Durch den Einsatz von Assoziationsanalysen können Muster und Regeln in den historischen Kaufdaten von Kunden ermittelt werden. So können wertvolle Erkenntnisse über die Gestaltung des Verkaufsraums, für das Pricing oder die Bereitstellung des richtigen Angebots für die Zielgruppe gewonnen werden.
Mit einer präzisen Marktkenntnis zum Dynamic Pricing
Das Preismanagement ist die Stellgröße zur Steuerung des Absatzes. Im Onlinehandel ist Dynamic Pricing – die Algorithmus-gestützte Preisfestsetzung – längst gelebte Praxis. Auch aufgrund der aufwändigeren Umsetzung sind flexible Preiskonzepte im stationären Bereich eher die Ausnahme. Aber auch hier lässt es die Informationslage zu, über regelmäßige Angebotsaktionen hinaus, Produktpreise dynamischer anzupassen. Um die jeweils optimalen Preise zu ermitteln, werden die Erkenntnisse aus zurückliegenden Preisaktionen sowie Durchschnittsbons und die allgemeine Marktumgebung herangezogen. Bei der Bondatenanalyse werden insbesondere auch Uhrzeiten und Wochentage im Hinblick auf die zeitliche Komponente analysiert. Denn Frequenzeffekte spielen eine wichtige Rolle bei der Preisplanung für tagesabhängige Angebote. Für den Einflussfaktor der Marktumgebung werden unter anderem die Fläche des Marktes, die Art des Sortiments sowie die Wettbewerbssituation analysiert. Eine einfach PLZ-Abfrage an der Kasse kann durchgeführt werden, um noch mehr über das Einzugsgebiet eines Marktes zu erfahren. Je nach Käuferstruktur und allgemeinem Wettbewerbsdruck kann der Preissetzungs-Spielraum am Ende dann bestmöglich genutzt werden.
Sentiment-Analyse als Frühwarnsystem
Bei einer Sentiment-Analyse oder auch Sentiment Detection wird zum Beispiel in sozialen Netzwerken, Internet-Foren oder Kundenbefragungen versucht, Stimmungen von Kunden und Interessenten in Bezug auf die Marke, einzelne Filialen oder Portfoliokomponenten zu ermitteln. Diese dem Text Mining zugeordneten Analysen ermöglichen es Einzelhändlern proaktiv auf sich ändernde Bedürfnisse und Meinungen ihrer Kunden einzugehen und das Angebot zu optimieren.
So kann der Einzelhandel punkten
Data Science und der damit verbundene Informationsvorsprung ist eines der Erfolgsgeheimnisse des Online-Handels. Doch es ist diesem nicht alleine vorbehalten. Umfangreiche Datenschätze und erfolgsversprechende Use Cases bietet auch der klassische Einzelhandel vor Ort – es gilt sie zu nutzen.
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