Wofür werden Analytics benötigt, wenn es doch Business Intelligence gibt? Die Unterschiede liegen im Detail. Während Intelligence auf Daten aus der Vergangenheit aufbaut, befasst sich Analytics mit Trends und Prognosen. Genau das richtige Instrument für den Einzelhandel, denn er ist hochdynamisch, innovations- und technologiegetrieben sowie vulnerabel, wie die Corona-Krise vorgeführt hat.
Mittlerweile ist fast jedem klar, dass im Internetverkehr Nutzerdaten erhoben werden. Das fällt beispielsweise bei harmlosen Google-Suchanfragen auf. An einem Tag suchen wir nach bequemen Socken, am nächsten Tag ist unser Facebook-Feed voll mit Werbung für eben diese Socken. Jedoch sollte uns klar sein, dass Datenerhebung und -analyse nicht nur im elektronischen Handel eine wesentliche Rolle spielen. Sie betreffen jede Nische des Einzelhandels. Besonders wichtig werden somit Retail Analytics.
Der stationäre Einzelhandel verändert sich – und das nicht nur seit Corona. Durch den stetig wachsenden Markt, vor allem im E-Commerce Bereich, entstehen instabile Marktbedingungen. Prozesse werden individueller und komplexer. Die Kundenbedürfnisse und Marktanforderungen schwanken. Insgesamt steigt der Wettbewerbs- und Anpassungsdruck auf den Handel.
Dabei zeigte sich in einer Studie von McKinsey & Company, dass Retail Analytics entscheidend dafür sein können, ob ein Unternehmen erfolgreich ist – oder um sein Überleben kämpfen muss. Doch was sind Retails Analytics? Und wie kann der Handel sie nutzen, um Kosten zu senken, Margen zu steigern, neue Kundenbedürfnisse vorauszusehen und Geschäftsmodelle anzupassen?
Wortwörtlich übersetzt bedeutet Retail Analytics schlicht „Einzelhandels-Analytik“. Für ein genaueres Verständnis dieses Begriffs ist es erforderlich, beide Komponenten, Einzelhandel und Analytik, zu definieren. Unter Einzelhandel sind alle Geschäfte gemeint, die als letzter Stopp in der Lieferkette die Ware direkt an den Verbraucher bringen. Heutzutage bildet der Einzelhandel einen wichtigen zentralen Schwerpunkt der deutschen Wirtschaft. 2019 betrug sein Umsatz im engeren Sinne (ohne Apotheken, Kraftfahrzeugen und Tankstellen) über 543 Milliarden Euro. Zum Vergleich: Die Automobilindustrie erzielte im selben Jahr einen Umsatz in Höhe von 436 Milliarden Euro.
Analytics hingegen sind die Gesamtheit an Informationen, die genutzt werden, um schnelle, datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dadurch wird eine effektivere Lenkung des Unternehmens erreicht. Entscheidungen basieren nicht nur auf der Wirklichkeitswahrnehmung eines einzelnen Geschäftsführers, sondern auf der Grundlage tatsächlicher Fakten.
Eingeschlossen in die Prozesse von Retail Analytics sind demnach Datenerhebung, Datenspeicherung sowie ihre Analyse. Dies kennt man bereits von Business Intelligence. Diese Analyse geht viel weiter. Zusammengefasst wird diese Art der Analyse als Advanced Analytics. Sie enthält vier Arten der Marktanalyse:
Retail Analytics erstellen ein detailliertes Bild über alle Gebiete des Einzelhandels: Unternehmensgesundheit, Umsätze, Betriebsabläufe, Marketing und vieles mehr. Folgendermaßen lassen sich getroffene Entscheidungen auf die folgenden Bereiche aufteilen:
Marktanalysen sind nichts Neues: schon immer wurde Inventar aufgenommen, um zukünftige Bestellmengen einzuschätzen. Allerdings waren die Daten nur selten auf alle Leistungsindikatoren, oder auch Key Performance Indicators (KPIs), bezogen. Die KPIs des Einzelhandels beschreiben unter anderem den Einkaufswert, Gesamtumsätze, Rückgabequoten und -gründe, Kundenbindung, Verkaufszahl und Bestellraten. Mit Retail Analytics gehen die Informationen weit darüber hinaus.
So sammeln wir im E-Commerce Daten darüber, welche Produkte am längsten oder meisten angesehen werden. Relevant könnte auch sein, aus welchem Land die meisten Käufe stammen oder welche Produkte zwar angesehen, aber nicht gekauft wurden. Klarna ist ein gutes Beispiel. Der Zahlungsanbieter aus Schweden schlussfolgerte als Grund für Kaufabbrüche, dass die Kunden ihre Kreditkarteninformationen nicht unmittelbar parat haben. Daraufhin entwickelte Klarna ein Verfahren, mit dem die Kunden erst nach Erhalt der Waren zahlen müssen.
Im stationären Einzelhandel sieht die Datenerhebung schwieriger aus. Doch auch dort gibt es stetig mehr Ideen, wie Daten gesammelt werden können. Eine simple Methode dafür sind Kundenzähler an den Eingängen sowie Zufriedenheitsumfragen. Die Spanne reicht jedoch von Videokameras bis zu Eye-Tracking Technologien. Radio-Frequency Identification (RFID) sind Barcode-ähnliche Etiketten. Mit ihnen kann der Bestand oder die Bewegung von Produkten im Laden verfolgt werden. Near-Field Communication (NFC) Chips und Quick Response (QR) Codes dienen als zusätzliche Informationsquellen für die Kunden. So können sie einfach mit ihrem Smartphone ein Produkt scannen und der Einzelhändler selber sammelt Daten darüber, welche Produkte ein Kunde kauft. Bluetooth Low Energy (BLE) Beacons können im Geschäft verteilt werden und erkennen Bluetooth Signale von Smartphones. Anhand dessen können Push-Nachrichten oder Coupons über eine App verschickt werden, während der Kunde sich noch im Geschäft befindet.
Laufweganalysen geben einen wichtigen Einblick in die Wahrnehmung des Kunden über die Ladeneinrichtung. Auf diese Weise kann man verfolgen, wo sich ein Kunde im Geschäft bewegt oder länger verweilt. Damit können Waren punktgenau positioniert oder Personal effizient eingeteilt werden. Solche Daten werden meist über Videokameras gesammelt.
Es ist offensichtlich, dass Retail Analytics einen großen Teil der Business Intelligence ausmacht. Ihre Bedeutung wird in den kommenden Jahren und im Wandel der Wirtschaft nur steigen. Schon jetzt erheben 81 Prozent der deutschen Einzelhandelsunternehmen Daten über ihre Kunden. Leider scheinen allerdings die wenigsten zu verstehen, was dies genau beinhaltet. Vorhandenes Potenzial liegt im eigenen Unternehmen brach. Aus diesem Grund ist es naheliegend, sich mit Themen, etablierten Anbietern aber auch Startups zu diesem Kompetenzfeld auseinanderzusetzen.
Die digitale Transformation der Wirtschaft, die auch unter dem Begriff Industrie 4.0 diskutiert wird, ist ein Megatrend, der alle Arbeits- und Lebensbereiche durchdringt und sie verändert. Sie betrifft das Bildungssystem genauso wie das Gesundheitswesen, die Kommunen ebenso wie den Handel und selbstverständlich auch die industrielle Hochtechnologie, die das Herzstück des deutschen Standorts bildet. Umso wichtiger ist es, diese vielfältigen und dynamischen Entwicklungen der digitalen Transformation übersichtlich darzustellen und verständlich zu erklären. Wie wichtig dies ist, kennen wir aus unserer täglichen Arbeit bei der Iodata GmbH. Als Daten-Spezialisten strukturieren, analysieren und visualisieren wir Unternehmensdaten, damit das Management begründete und fundierte Entscheidungen treffen kann. Um die vielfältigen Entwicklungen der Digitalisierung zu beschreiben und zu verstehen, müssen ergänzend zu den quantitativen Daten auch qualitative Indikatoren beachtet werden. Denn heute blicken wir auf dem Fundament von Business Intelligence auf neue Herausforderungen: Smart Data, künstliche Intelligenz, autonome Fertigungsbetriebe, vernetzte Fabriken, Mensch-Roboter-Kollaborationen, predictive analytics, Internet der Dinge oder virtuelle Realitäten, um nur einige Highlights zu nennen. Iovolution.de ist daher nicht nur ein Online-Magazin, das sich an Entscheider aus Wirtschaft, Verbände, Politik und Wissenschaft wendet. Es ist eine Erweiterung des Angebots der Iodata GmbH: ein Instrument zur Trend- und Innovationsbeobachtung.
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