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, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Empfehlungen zu generieren, bieten enorme Möglichkeiten. data driven Entscheidungen können Umsatz und Gewinn maximieren, die Kundenbindung stärken, die betriebliche Effizienz verbessern und Kosten senken.

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, die ein Kunde nutzen kann, um mit einem Unternehmen in Kontakt zu treten, 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 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 advanced analytics für 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 Preisanalysen 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 Lagerbestände zu optimieren, um Fehlbestände und Überbestände zu reduzieren.

Big data können 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, dem Fulfillment, 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 veränderte 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 .

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Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.