[vc_row] [vc_column] [vc_column_text] Alle Unternehmen bemühen sich, datenorientierter zu werden. Kleine, mittlere und große Unternehmen — sie alle erforschen den Markt und suchen nach effizienten Tools für Analyse und Automatisierung, die ihre tägliche Arbeit erheblich verbessern können. Warum ist Datenwissenschaft für Einzelhandelsunternehmen so wichtig? Lesen Sie unseren Artikel, um mehr zu erfahren. Im Einzelhandel findet ein Verkauf zwischen einem Unternehmen und einem einzelnen Verbraucher (nicht einem anderen Unternehmen) statt. Eine Einzelhandelstransaktion liegt vor, wenn der Käufer der Endverbraucher des gekauften Produkts ist. Der Verkauf selbst kann über verschiedene Vertriebskanäle abgewickelt werden (er muss nicht direkt erfolgen, er kann auch in einem Online-Shop erfolgen). Data Science für den Einzelhandel ist eine Sammlung von Techniken und Technologien, die Einzelhandelsunternehmen dabei helfen können, die Qualität ihrer Dienstleistungen zu verbessern und ihre Kundenzahl zu erhöhen.
Datenwissenschaft im Einzelhandel — Statistik
Es wurde erwartet, dass der Wert des weltweiten Marktes für Einzelhandelsanalysen bis 2022 deutlich steigen würde. Es hat sich seit 2016 sicherlich stark verändert, insbesondere aufgrund der COVID-19-Pandemie, die zu einem dynamischen Wachstum des E-Commerce-Sektors im Allgemeinen führte. Heute prognostizieren Experten, dass der Markt für Analyselösungen für den Einzelhandel in den kommenden Jahren noch weiter wachsen wird. Gleichzeitig können wir mehr über die besonderen Anwendungsfälle lesen. Die Statista-Autorin Sarah Feldman schrieb 2019, dass sich Einzelhandelsunternehmen beim Thema KI auf maschinelles Lernen konzentrieren. Ein starker Fokus auf KI, ML und fortschrittliche Analytik bedeutet, dass Einzelhandelsunternehmen versuchen, datenorientierter zu werden. 74% der KI-Anwendungsfälle im Jahr 2019 betrafen kundenorientierte Projekte, und 16% davon bezogen sich auf den Geschäftsbetrieb. Ganz gleich, in welcher Abteilung Ihres Einzelhandelsunternehmens Sie fortschrittliche Lösungen einsetzen, Sie müssen immer auf Ihre Datenqualität achten. Schließlich nutzen moderne Geschäftslösungen Geschäftsinformationen, und wenn Sie auf Datensätze von geringer Qualität vertrauen, riskieren Sie die Zukunft Ihres Unternehmens.
Datenwissenschaft für Einzelhandelsunternehmen — was sind die Herausforderungen?
Der Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien und Analysen für Geschäftszwecke bietet viele Vorteile, aber die Nutzung der Datenwissenschaft kann eine Herausforderung sein. Es gibt einige sehr häufige datenwissenschaftliche Probleme im Einzelhandel, die Sie bei der Planung Ihres Data-Science-Projekts berücksichtigen sollten, wie z. B.:
- Gewährleistung einer hohen Datenqualität — Geschäftsdaten im Einzelhandel stammen aus verschiedenen Quellen und in vielen verschiedenen Typen und müssen möglicherweise überprüft und bereinigt werden. In vielen Fällen müssen Informationen zuerst verarbeitet werden, bevor sie für Analysen verwendet werden, da sie unvollständig, doppelt oder ungenau sein können. Bevor Sie mit der Datenwissenschaft für den Einzelhandel beginnen, sollten Sie eine solide Strategie entwickeln, um qualitativ hochwertige Datensätze sicherzustellen.
- Schutz sensibler Informationen — Die meisten Unternehmen aus allen Branchen befassen sich mit sensiblen Daten. Das Vertrauen Ihrer Kunden ist eines Ihrer wichtigsten Vermögenswerte. Wenn es einmal verloren ist, kann es sehr schwierig sein, es wiederzugewinnen. Darüber hinaus kann das Zulassen von Datenschutzverletzungen und Datendiebstahl zu teuren Strafen führen.
- Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften — Eine konforme Software ist eine hervorragende Möglichkeit, von Anfang an ein Mindestmaß an Datensicherheit zu gewährleisten. Heutzutage ist die Einhaltung der Vorschriften nicht optional, sondern verpflichtend. 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 anwenden, schauen wir uns einige potenzielle Anwendungsfälle der Datenwissenschaft an.
Was sind Data-Science-Anwendungsfälle im Einzelhandel?
Im Einzelhandel gibt es viele Anwendungsfälle für die Datenwissenschaft. Im Folgenden beschreiben wir einige interessante datenwissenschaftliche Geschäftsanwendungen.
1. Preisoptimierung
Wir alle würden gerne glauben, dass die Preise der Produkte auf ihrer Qualität und ihren Herstellungskosten basieren. Nun, das mag teilweise stimmen, aber heutzutage werden bei der Preisgestaltung viele andere Dinge berücksichtigt, und in vielen Fällen ist es die Software, die für jeden Kunden den richtigen Preis auswählt. Ja, die richtigen Tools, die in der Lage sind, schnelle Analysen in Echtzeit durchzuführen, können historische Daten nutzen, um festzustellen, welcher Kundentyp das Produkt kauft, und den richtigen Preis für genau diesen einzelnen Kunden festlegen.
2. Personalisierung von Inhalten und Empfehlungen
Preisoptimierung ist vielleicht nichts, worüber sich Ihre Kunden freuen würden, aber die Personalisierung von Inhalten wurde tatsächlich erfunden, um ihr Erlebnis zu verbessern. Praktisch alles kann personalisiert werden — Texte, Schlagzeilen, Videos, Angebote usw. Jede Art von Inhalt kann in vielen Versionen erstellt werden, und die richtige Version wird je nach Kundentyp angezeigt. Ihre Nutzer können anhand der Analyse ihrer Präferenzen und ihres bisherigen Verhaltens in sogenannten Segmenten zusammengefasst werden. Nachdem die Benutzer gruppiert wurden, muss das System ihnen nur noch die richtigen Inhalte auf der Website des Einzelhändlers oder in der E-Commerce-Anwendung anzeigen. Sie können auch Empfehlungsmaschinen nutzen. Basierend auf den bisherigen Transaktionen, Präferenzen oder dem Nutzungsverhalten Ihrer Kunden in Echtzeit können solche Suchmaschinen Produkte und Dienstleistungen auswählen, an denen eine bestimmte Person am meisten interessiert sein könnte, und sie auf der Website oder in der App als „empfohlen“ für diese Person präsentieren.
3. Erweiterte Realität
Erweiterte Realität (AR) ist, ähnlich wie VR, komplexer und immer noch keine so beliebte Lösung für den Einzelhandel, aber einige Unternehmen testen sie in ihren Anwendungen und Websites. AR ermöglicht es Benutzern, die Ansicht eines realen, vorhandenen Raums und virtuelle grafische Darstellungen anderer Dinge in einer Anwendung zu kombinieren. Wie gut ist das für den Einzelhandel? Es bietet Kunden ein Produkterlebnis in Echtzeit, auch wenn sie nicht im Ladengeschäft sein können. Heutzutage wird diese Technologie von Modegeschäften, Möbelgeschäften (eine solche AR-Lösung wurde den Kunden von Ikea vorgestellt) und anderen Unternehmen getestet. Augmented Reality ist ziemlich unterhaltsam. Es hilft Benutzern, fundiertere Kaufentscheidungen zu treffen, obwohl sie einen Artikel in der Realität nicht sehen können. Durch die Anwendung dieser Technologie in Ihrer App oder Website kann die Gesamtzahl der Rücksendungen enttäuschter Kunden tatsächlich reduziert werden.
4. Verwaltung des Inventars
Durch die Analyse von Daten in Echtzeit bleiben Sie am Puls der Zeit, egal wo Sie sich befinden und was Sie gerade tun. Es ist sehr nützlich für Einzelhändler und E-Commerce-Unternehmen. Dank fortschrittlicher Analysen können Sie die Vorteile der Automatisierung der Bestandsverwaltung nutzen. Es gibt Software auf dem Markt, die Ihre früheren Bestellungen und die Vertriebseffizienz analysieren kann, um vorzuschlagen, wie viele neue Produkte Sie bestellen sollten, oder die Bestellung sogar automatisch generieren kann.
5. Analyse der Kundenzufriedenheit
Mit den richtigen Tools können Sie leicht herausfinden, was Ihre Kunden von Ihnen halten. Einige Analysefunktionen sind sogar in Tools zur kommerziellen Marketingautomatisierung enthalten. Sie nutzen Natural Language Processing (NLP), um die Stimmung anhand des Textes zu ermitteln, der auf vielen Kommunikationskanälen (soziale Medien, Kommentare auf Websites, Diskussionsgruppen usw.) veröffentlicht wird.
Data-Science-Projekte im Einzelhandel — wie fängt man an?
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. Weitere Informationen zu Big Data finden Sie in unserem Blog:
- Was ist Big-Data-Analytik? Beispiele, Typen, Definitionen
- Warum ersetzt BigQuery Hadoop für Unternehmensanalysen?
- Optimierung von Apache Spark
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