Alle Unternehmen bemühen sich, datengesteuerter zu werden. Kleine, mittlere und große Unternehmen – sie alle recherchieren den Markt und suchen nach effizienten Tools für Analytics und Automation, die die Art und Weise, wie sie täglich arbeiten, erheblich verbessern können. Warum ist Data Science für Einzelhandelsunternehmen so wichtig? Lesen Sie unseren Artikel, um mehr zu erfahren.
Im Einzelhandel findet ein Verkauf zwischen einem Unternehmen und einem einzelnen Verbraucher statt (nicht einem anderen Unternehmen). Eine Einzelhandelstransaktion findet statt, wenn der Käufer der Endverbraucher des gekauften Produkts ist. Der Verkauf selbst kann über verschiedene Vertriebskanäle abgewickelt werden (er muss nicht direkt sein, sondern kann auch in einem Online-Shop erfolgen). Data Science für den Einzelhandel ist eine Sammlung von Techniken und Technologien, die Einzelhandelsunternehmen helfen können, die Qualität ihrer Dienstleistungen zu verbessern und die Anzahl ihrer Kunden zu erhöhen.
Data Science in der Einzelhandelsbranche – Statistiken
Der Wert des weltweiten Marktes für Retail Analytics sollte bis 2022 deutlich wachsen. Seit 2016 hat sich sicherlich viel verändert, insbesondere aufgrund der COVID-19-Pandemie, die zu einem dynamischen Wachstum des E-Commerce-Sektors im Allgemeinen geführt hat. Heute prognostizieren Experten, dass der Markt für Retail-Analytics-Lösungen in den kommenden Jahren noch stärker wachsen wird. Gleichzeitig können wir mehr über seine besonderen Use Cases lesen.
Statista-Autorin Sarah Feldman schrieb 2019, dass sich Einzelhandelsunternehmen im Bereich AI auf Machine Learning konzentrieren. Ein starker Fokus auf AI, ML und Advanced Analytics bedeutet, dass Einzelhandelsorganisationen versuchen, datengesteuerter zu werden. 74 % der AI-Use-Cases im Jahr 2019 waren kundenorientierte Projekte und 16 % davon bezogen sich auf die Geschäftstätigkeit.
Unabhängig davon, in welcher Abteilung Ihres Einzelhandelsunternehmens Sie fortschrittliche Lösungen einsetzen, müssen Sie sich immer um die Qualität Ihrer Daten kümmern. Schließlich nutzen moderne Geschäftslösungen Geschäftsinformationen, und wenn Sie Ihr Vertrauen in minderwertige Datensätze setzen, riskieren Sie die Zukunft Ihres Unternehmens.
Data Science für Einzelhandelsunternehmen – was sind die Herausforderungen?
Die Verwendung fortschrittlicher AI-Technologien und Analytics für Geschäftszwecke bietet viele Vorteile, aber die Nutzung von Data Science kann eine Herausforderung sein. Es gibt einige sehr häufige Data-Science-Probleme im Einzelhandel, die Sie bei der Planung Ihres Data-Science-Projekts berücksichtigen sollten, wie z. B.:
- Garantie einer hohen Datenqualität – Geschäftsdaten im Einzelhandel stammen aus verschiedenen Quellen und in vielen Arten und können auch eine Validierung und Bereinigung erfordern. In vielen Fällen müssen Informationen zuerst verarbeitet werden, bevor sie in Analytics verwendet werden, da sie unvollständig, dupliziert oder ungenau sein können. Bevor Sie mit Data Science für den Einzelhandel beginnen, erstellen Sie eine solide Strategie zur Sicherstellung hochwertiger Datensätze.
- Sicherung sensibler Informationen – die meisten Unternehmen aus allen Branchen haben mit sensiblen Daten zu tun. Das Vertrauen Ihrer Kunden ist eines Ihrer wichtigsten Güter. Sobald es verloren ist, kann es wirklich schwierig sein, es zurückzugewinnen. Darüber hinaus kann die Zulassung von Datenschutzverletzungen und Datendiebstahl zu teuren Strafen führen.
- Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – konforme Software ist eine großartige Möglichkeit, um von Anfang an ein Mindestmaß an Datensicherheit zu gewährleisten. Heutzutage ist Compliance nicht optional, sondern obligatorisch. Stellen Sie sicher, dass Sie in konforme Geschäftstools und -systeme investieren.
Nachdem Sie nun wissen, auf welche Herausforderungen Sie sich vorbereiten müssen, bevor Sie Data Science im Einzelhandel einsetzen, werfen wir einen Blick auf einige potenzielle Data-Science-Use-Cases.
Was sind Data-Science-Use-Cases im Einzelhandel?
Es gibt viele Data-Science-Use-Cases in der Einzelhandelsbranche. Im Folgenden beschreiben wir einige interessante Data-Science-Business-Anwendungen.
- Price Optimization
Wir alle möchten glauben, dass die Preise von Produkten auf ihrer Qualität und den Herstellungskosten basieren. Nun, das mag teilweise stimmen, aber heutzutage werden viele andere Dinge bei der Festlegung von Preisen berücksichtigt, und in vielen Fällen ist es Software, die den richtigen Preis für jeden Kunden auswählt. Ja, die richtigen Tools, die in der Lage sind, schnelle Analysen in Echtzeit durchzuführen, können historische Daten nutzen, um festzustellen, welche Art von Kunde das Produkt kauft, und den richtigen Preis genau für diesen einzelnen Kunden festlegen.
- Content Personalization und Empfehlungen
Price Optimization ist vielleicht nicht etwas, worüber sich Ihre Kunden freuen würden, aber Content Personalization wurde tatsächlich erfunden, um ihre Erfahrung zu verbessern. Praktisch alles kann personalisiert werden – Texte, Überschriften, Videos, Angebote usw. Jeder Inhaltstyp kann in vielen Versionen erstellt werden, und die richtige Version wird basierend auf dem Kundentyp angezeigt.
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen noch nie ein Data-Science-Projekt durchgeführt haben, gibt es einige Überlegungen und Dinge, die Sie tun müssen. Zunächst müssen Sie entscheiden, ob Sie verschiedene neue Prozesse intern ausführen möchten oder ob Sie lieber nach einer erfahrenen Data-Science-Organisation suchen, die Sie dabei unterstützt. Dann geht es darum, Ihr Data-Science-Team zusammenzustellen und die richtigen Tools und Software auszuwählen. Sie müssen Ihr Unternehmen gut auf den Einstieg in die Welt der Datenwissenschaft und fortgeschrittenen Analytik vorbereiten, und wir können Ihnen dabei helfen. Kontaktiere uns um mehr zu erfahren.
Relationale vs nicht relationale datenbanken ein-vergleich
