Wie Führungskräfte im Einzelhandel Datenanalyse anwenden

Einzelhändler können Big Data nutzen, um Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen, das Customer-Experience zu verbessern, das Marketing zu optimieren und die Preisgestaltung, das Bestands- und supply chain zu optimieren. Die Sammlung riesiger Datenmengen und die Nutzung fortschrittlicher Einzelhandelsanalysen zur Gewinnung von Erkenntnissen, Vorhersagen und Empfehlungen bieten enorme Möglichkeiten. Durch datengesteuerte Entscheidungen können Umsatz und Gewinn maximiert, die Kundenbindung gestärkt, die betriebliche Effizienz verbessert und die Kosten gesenkt werden.

Im Folgenden finden Sie einen kurzen Überblick über einige der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von Einzelhandelsanalysen:

Einzelhandelsanalyse (auch bekannt als "Customer 360")

Retails Analytics, auch bekannt als Customer 360, gibt Einzelhändlern einen vollständigen Überblick über die Kunden, indem es Daten aus den verschiedenen Berührungspunkten zusammenführt, über die ein Kunde mit einem Unternehmen in Kontakt treten kann, um Produkte zu kaufen und Service und Support zu erhalten. Dies erfordert die Zusammenführung von Big Data aus Unternehmens- und SaaS-Anwendungen wie CRM, ERP, Kundenservice und -support, Vertrieb, sozialen/Verhaltensdaten und Datenquellen von Drittanbietern sowie die Anwendung von Advanced Analytics um tiefe Einblicke zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Empfehlungen zu geben.

Customer 360 kann zu verbesserten Geschäftsergebnissen und, was noch wichtiger ist, zu höheren Einnahmen führen. Mithilfe von Customer 360 erfahren Sie mehr über Ihre Kunden, die besten Möglichkeiten, mit ihnen in Kontakt zu treten, gezielte Angebote, die auf Resonanz stoßen, die Abwanderungswahrscheinlichkeit und die besten Möglichkeiten, das Customer-Experience in Echtzeit zu personalisieren, um mehr Geschäft zu gewinnen und die Kundentreue zu erhöhen. Sie können auch mehr über Ihre Produkte herausfinden, einschließlich der profitabelsten Produktgruppen, welche Produkte den größten Nutzen aus der Verbindung mit anderen Produkten Nutzen , die optimale Regalanordnung und die Optimierung von Werbeaktionen.

data driven Preisfestsetzungsentscheidungen

Durch den Einsatz von Advanced Analytics zur Unterstützung von Preisentscheidungen können Einzelhändler fundiertere, data-driven Entscheidungen auf der Grundlage von Kundenverhalten und Marktbedingungen treffen. Einzelhändler benötigen Big Data, einschließlich interner Daten wie Kundenverhalten und Verkaufsdaten sowie externer Daten wie Markt- und Wettbewerbsdaten, um die Preisanalyse voranzutreiben:

Preis-Optimierung

• Dynamische Preisgestaltung zur Anpassung der Preise in Echtzeit auf der Grundlage von Kundennachfrage, Wettbewerb und anderen Faktoren.
• Preislückenanalyse zum Vergleich der Preise mit denen der Wettbewerber.
• Bündelpreisanalyse zur Festlegung des optimalen Rabattpreises für ein Bündel aus mehreren Produkten oder Dienstleistungen.

Optimierung von Beständen und Supply Chain

Durch die Analyse von Big Data für die Bestandsverwaltung können Einzelhändler Verkaufstrends erkennen, die Nachfrage prognostizieren und informierte Entscheidungen über Bestellung, Lagerhaltung und Vertrieb treffen. Dies hilft Einzelhändlern, ihre Bestände zu optimieren, um Fehlbestände und Überbestände zu reduzieren.

Big Data Analytics kann Einzelhändlern auch dabei helfen, ihre supply chain in den Bereichen Beschaffung, Verarbeitung und Erfüllung von Waren neu zu gestalten. Die Daten der Supply chain stammen aus der Beschaffung, dem Bestandsmanagement, der Auftragsverwaltung, der Lagerverwaltung, der Auftragsabwicklung, dem Transportmanagement und Weitere Quellen. Die Analyse dieser Daten zeigt Möglichkeiten auf, das Angebot mit der schwankenden Nachfrage in Einklang zu bringen, Lieferengpässe zu vermeiden, eine schnellere Lieferung zu erreichen und die Arbeitskosten zu senken.

Bereit zu beginnen?

Einzelhändler müssen ihre Nutzung von Big Data und fortschrittlichen Einzelhandelsanalysen beschleunigen, um sich ändernde Kundenbedürfnisse und dynamische Marktbedingungen zu antizipieren. Wir haben gerade erst an der Oberfläche der use case gekratzt, einschließlich 360 Kunden, data-driven Preisgestaltung sowie Bestands- und supply chain .

Suchen Sie nach einer Lösung für Ihre Big Data ? Die Actian Data Platform macht es einfach, Big Data von Terabytes bis Petabytes zu analysieren. Erfahren Sie mehr über die Actian Data Platform und wie einfach es ist, Daten zu verbinden, verwalten und zu analysieren.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian und sorgt für die Bekanntheit der Integrations-, Management- und Funktionen der Actian Data Platform. Sie verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Marketing für Analyse-, Sicherheits- und Cloud bei Branchenführern wie Cisco, McAfee und VMware. Teresa konzentriert sich darauf, Kunden dabei zu helfen, mit Daten ein neues Innovations- und Umsatzniveau zu erreichen. Im Actian-Blog hebt Teresa den Wert von analytischen Lösungen in verschiedenen Branchen hervor. In ihren Beiträgen finden Sie Geschichten aus der Praxis.