Händler und Handel haben heutzutage Zugang zu einer enormen Menge an Daten – und damit die Grundlage für eine personalisierte Ansprache, die Kunden inzwischen erwarten. Richtig eingesetzt, kann Analytics der Schlüssel für alle möglichen Geschäftsvorteile sein – sei es, dass es darum geht, ein besseres Online-Erlebnis für den Kunden zu schaffen oder Schlechtwetterperioden mit einer schnelleren, effizienteren und flexiblen Lieferkette auszugleichen.
Das Interesse der Kunden an einem Unternehmen oder einer Marke ändert sich erstaunlich schnell nach dem Black Friday oder dem Januar-Schlussverkauf. Die Preisstrategie ist selbst in besten Zeiten verwirrend. 50 Euro Nachlass auf ein teures Produkt oder 70 Prozent Rabatt auf ein billiges – was ist der bessere Deal? Welchem Angebot trauen Verbraucher und warum? Und was noch wichtiger ist: Inwieweit prägt das die Wahrnehmung einer Marke?
Eines ist sicher: Markentreue und das Vertrauen der Verbraucher sind heute keine sichere Bank mehr in einer Handelsumgebung, die rasanten Änderungen unterliegt. Unternehmen müssen daher einen alternativen Weg finden, um Kunden an sich zu binden.
Die „dunkle Magie“ des Forecasting
Jahrelang haben Einzelhandelsunternehmen Kundendaten mittels Treuekarten, E-Mail-Marketing, Point-of-Sale-Kassen oder Online-Surfverhalten und Bestellungen gesammelt. Was sich über die Jahre hinweg geändert hat, ist die Technologie, die es Händlern erlaubt, die Daten wirklich zu analysieren und zu verstehen. Kostengünstige Technologien wie Hadoop haben die Entwicklung von Advanced-Analytics-Lösungen begünstigt. Mit diesen können Anbieter von Produkten oder Services aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und zeitnah auf die Anfragen ihrer Kunden reagieren – ein wichtiger Aspekt insbesondere zu Stoßzeiten wie dem Vorweihnachtsgeschäft.
Ein weiterer interessanter Punkt ist, dass oftmals die gesammelten Handelsdaten einen Zeitraum von drei Jahren oder mehr umfassen. Diese Informationen werden in der Regel von Filialleitern genutzt, um Preise und Nachfrage vorherzusagen. Allerdings ist bekannt, dass überholte historische Daten in Verbindung mit unvorhersehbaren äußeren Faktoren wie dem Wetter regelmäßig zu ungenauen Prognosen führen.
Weniger ist manchmal mehr
Ein weiterer häufig begangener Fehler ist ein Übermaß an Marketing – ohne eine relevante Botschaft. Mit einer (oder manchmal sogar zwei) E-Mails pro Tag, die den Schnäppcheninstinkt des Einkäufers wecken sollen, vergraulen Handelsunternehmen ihre potenziellen Kunden eher. Ehe man sich versieht, melden sich Verbraucher von solchen E-Mail-Newslettern ab, auch wenn diese von eigentlich geschätzten Marken stammen. Das passiert vor allem dann, wenn sie das Gefühl haben, dass sie mit irrelevanten und unerwünschten Produktempfehlungen bombardiert werden, die lediglich ihren Posteingang verstopfen.
Echte Personalisierung benötigt daher zweierlei: ein genaues Verständnis des Kunden und dessen Bereitwilligkeit, sich darauf einzulassen.
Einer unserer Kunden hat Datenanalyse eingesetzt, um personalisierte Produktdisplays ausspielen. Diese sind hochgradig individualisiert und sollen das lästige Scrollen überflüssig machen. Statt sich wie ein 0815-Einkäufer zu fühlen, wenn sie auf die Website kommen, genießen Kunden nun eine wirklich persönliche Interaktion mit dem Händler. Das Verhalten lässt sich exakt vorhersagen und Produktempfehlungen basieren auf dem Surfverhalten sowie auf einem riesigen Pool an Kunden- und Transaktionsdaten.
Je bessere Einblicke Händler in Kundenverhalten und deren Kaufgewohnheiten haben, desto besser können sie ihre Nachrichten auf deren spezielle Interessen und Bedürfnisse abstimmen. Im Gegenzug werden Einkäufer merken, dass sie individuellere Angebote bekommen und sich stärker wahrgenommen fühlen. Dieser positive Gesamteindruck von der Marke verstärkt sich noch durch Maßnahmen wie Treueprogramme, die ihnen zusätzliche Vorteile oder Upgrades verschaffen.
Auf der Welle der Online-Revolution surfen
Eines ist schon jetzt sicher: Händler dürfen sich nicht länger nur auf historische Daten verlassen, um Preismodelle oder Aktienmarktentwicklungen vorherzusagen. Die Kosten können ins Unermessliche steigen, wenn der Händler nicht in der Lage ist, die Nettorentabilität einer Ware im Vorfeld einer Hochsaison akkurat zu analysieren.
Mit Big Data können Unternehmen genauere Prognosen im Hinblick auf die tatsächliche Nachfrage treffen. Dazu müssen sie die aktuellen Moden und Trends, den Zeitpunkt und den wahrscheinlichen Ort für diese Nachfrage berücksichtigen. Ein paar Beispiele, wie Big Data hier helfen kann:
Demand Forecast: Auf Basis der analysierten Daten kann eine Vorhersage getroffen werden, welches Produkt in einem Laden zu einer bestimmten Zeit wie oft verlangt wird und dementsprechend der Lagerbestand angepasst werden.
Empfehlungen: Es lässt sich einschätzen, was ein Kunde eventuell im Zuge der selben Transaktion kaufen möchte und entsprechend die Produktempfehlung personalisieren.
Kanalwahl: Unternehmen können das Verhalten des Kunden auf den verschiedenen Kanälen vorhersagen und auch dessen Vorlieben einschätzen. Lässt er sich die Ware nach Hause liefern? Wie steht es um seine Lust, sich durch Seiten zu klicken und Punkte zu sammeln?
Verhandlungen mit Lieferanten: Auf Basis von Informationen zur Nachfrage können Händler effektiver mit ihren Lieferanten verhandeln, wann sie was kaufen. Darüber hinaus lassen sich Lieferkette und Transport kohärenter und kostengünstiger planen, sowie dabei externe Faktoren wie extreme Wetterbedingungen berücksichtigen.
Segmentierung: Aufgrund von Demografiedaten können die wertvollsten Kunden herausgefiltert werden. Für diese wird dann ein effektiver Weg ausgearbeitet, um sie zum Kaufen zu bringen und eine starke Markenbindung aufzubauen.
Im Großen und Ganzen ist das Wissen, was wer wann möchte, noch eine „Kunstform“ des Einzelhandels aus der goldenen Ära der Werbung und des „Knowing Your Customer“(KYC)-Prinzips. Händler, die ihre Talente in diesem Bereich ausgebaut haben, werden weiter wachsen und gedeihen. Und in eben diesem Maße wird auch die Nachfrage nach Datenanalyse-Technologie in den kommenden Jahren zunehmen.
Zum Schluss noch ein Terminhinweis, der zum Thema passt: Führende B2C-Anbieter, darunter Conrad Electronics, dm-drogerie markt oder MediaSaturn, präsentieren auf dem SAS Forum 2016 ihre innovativen Lösungskonzepte für ein analytisches Marketing- und Kundenmanagement. Alles Wissenswerte erfahren Sie hier.
