Business Intelligence im Einzelhandel: Wichtige Funktionen, Vorteile & Plattformen
10. Oktober 2024
Business Intelligence für den Einzelhandel ist der Prozess der Analyse von Geschäftsdaten und der Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse, die Einzelhändlern dabei helfen, ein tieferes Verständnis ihrer Zielgruppe zu gewinnen, das Kundenerlebnis zu personalisieren, das Sortiment und die Preisgestaltung zu optimieren und erfolgreiche Marketing- und Verkaufskampagnen zu entwickeln.
Itransition bietet umfassende BI-Beratungs- und Implementierungsdienstleistungen an, die Unternehmen in die Lage versetzen, die Auswirkungen schwankender Kundennachfrage und anderer branchenspezifischer Herausforderungen abzumildern, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und ihre Gewinne zu steigern.
Die Rolle von BI im Einzelhandelssektor
der Verbraucher erwarten, dass Unternehmen personalisierte Interaktionen anbieten
McKinsey
der Unternehmen erwarten, dass der Wettbewerb hauptsächlich auf der Grundlage der Kundenerfahrung stattfindet
Gartner
Umsatz erzielt von Unternehmen, die sich durch personalisiertes Marketing auszeichnen
McKinsey
Anwendungsfälle für Business Intelligence im Einzelhandel
Mit Business-Intelligence-Tools können Unternehmen sowohl die Back- als auch die Front-Office-Abläufe im Einzelhandel auf der Grundlage von Kundenpräferenzen und aktuellen Markttrends optimieren, was zu höheren Gewinnen führt.
Optimierung des Produktsortiments
Bestimmen des richtigen Produktmixes für ein bestimmtes Kundensegment, einen bestimmten Standort und einen bestimmten Vertriebskanal, um den Absatz zu steigern und die Lagerbestände zu reduzieren.
- Identifizierung von Produkten, die sich schlecht oder gut verkaufen
- Bewertung der Einzigartigkeit von SKUs für den Kunden
- Überwachung und Analyse der wirtschaftlichen Leistung, einschließlich Gesamtproduktumsatz und Bruttomarge
- Bewertung der SKU-Produktivität durch Analyse der finanziellen Leistung, der Einzigartigkeit, des Kundennutzens, der Cost-to-Serve und der strategischen Bedeutung.
- Berechnung der Produktdurchdringungsrate
- Bewertung des erwarteten zusätzlichen finanziellen Beitrags eines neuen Produkts und des Neuheitswertes für die Kunden
- Cost-to-Serve-Analyse (SKU End-to-End-Logistikkosten pro Filiale, Schwundquote, Out-of-Stock-Quote)
- Produktsortimentsplanung (Unternehmen, Filialkette, einzelne Filiale, Vertriebskanal)
Verbraucherinformationen
Erfahren Sie mehr über die Bedürfnisse und Verhaltensmuster Ihrer Kunden, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu stärken.
- 360-Grad-Sicht auf den Kunden
- Kundensegmentierung auf der Grundlage von demografischen, geografischen, psychografischen und verhaltensbezogenen Daten
- Überwachung der Kundeninteraktion über alle Kanäle hinweg
- Überwachung von Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle
- Berechnung des Net Promoter Score (NPS)
- Analyse des Kundenerlebnisses und der Kundeninteraktion
- Bewertung und Analyse der Kundenzufriedenheit
- Kundenumwandlungsanalyse
- Kundengewinnungsanalyse
- Kundenabwanderungsanalyse
- Kundenprofitabilitätsanalyse und LTV-Berechnung
- Kundenentscheidungsbäume (CDTs)
Die Entwicklung kosteneffizienter Marketingstrategien zur Gewinnung neuer Kunden, zur Optimierung der Marketingausgaben und zur Verringerung der Kundenabwanderung.
- Verfolgung und Analyse der Effektivität von Marketing-Kampagnen (Traffic, Verkaufsvolumen, Stammkunden, Website-Traffic, Stimmung in sozialen Medien)
- Analyse der durchschnittlichen Zusammensetzung des Warenkorbs nach Kundensegmenten
- Datenanalyse der durchschnittlichen Zusammensetzung des Warenkorbs nach Kundensegmenten
- Bewertung und Analyse der Leistung der Marketingkanäle
- Analyse der Kundenempfindlichkeit gegenüber Produktangeboten
- Analyse der Effizienz der Produktplatzierung und Modellierung der optimalen Platzierung
- Up- & Cross-Selling
- Abverkaufsplanung
- Analyse von Treueprogrammen
- Kundenwahlmodellierung
- Modellierung der nächstbesten Aktion
Standortinformationen
Erstellung effektiver standortspezifischer Werbeaktionen und Angebote sowie Optimierung der Logistik und des Lagerbestands auf der Grundlage geografischer Daten zur Maximierung der Investitionsrentabilität an mehreren Standorten.
- Marktanalyse (Marktdurchdringungsgrad, Analyse der Marktlücke, Marktchancen und -bedrohungen)
- Produktabsatzanalyse nach Geschäft und Region
- Überwachung des Lagerbestands der einzelnen Einzelhandelsunternehmen
- Identifizierung und Analyse von Geschäften mit unzureichender Leistung (laufende Rentabilität, Fähigkeit zur Gewinnsteigerung)
- Standorte für neue Filialen und Lager auf der Grundlage der Lage der profitabelsten Kunden, der Nähe zu konkurrierenden Geschäften und der Verkehrswege
- Prognose filialspezifischer Budgets auf Basis der Größe der umliegenden Bevölkerung und standortspezifischer Informationen
- Entwicklung nachhaltiger Kundenbindungsprogramme auf Basis standortbezogener Marketingmetriken
- Indoor-Analysen (Verkehr, Konversion, Verweildauer) und Kartierung
- Makro-Raumplanung
Produktpreise
Die Festlegung wettbewerbsfähiger Preise und deren Anpassung an die Marktbedingungen, die Preisgestaltung der Wettbewerber und die Kundennachfrage, um die Rentabilität zu steigern und gleichzeitig die Unzufriedenheit der Kunden zu vermeiden.
- Kundennachfrageanalyse
- Bestimmung der Preissensibilität nach Kundensegmenten/Märkten
- Analyse der verlorenen Umsätze
- Bestimmung des vom Kunden wahrgenommenen Wertes
- Preis-Benchmarking
- Preiselastizitäts- & Lückenanalyse
- Preismodellierung (Anfangspreise, Aktionspreise, Preisnachlässe) auf der Grundlage von Verbrauchernachfrage, saisonalen Schwankungen der Produkte, Preisen der Wettbewerber, Einzelhandelskanälen, Marktbedingungen, Branchenprognosen und Wettbewerb
- Kundenindividuelle Preisstrategien für bestimmte Kundengruppen
- Regionale und internationale Preisstrategien
Lieferketteninformationen
Mehr Transparenz in der Lieferkette, um die Bestände an die Nachfrageschwankungen anzupassen, die Transportkosten zu optimieren und Unterbrechungen der Lieferkette zu minimieren.
- Bestandsverfolgung über mehrere Kanäle
- Bestandsverfolgung über mehrere Filialen (Lagerbestand, Überbestand, Unterbestand, veralteter Bestand, Lagerort usw.)
- Bestandsanalyse (durchschnittlicher Lagerumschlag, Bestandsrentabilitätsanalyse, Schwund, Lagerhaltungskosten, Retourenquote usw.)
- Prognose optimaler Lagerbestände (Produkt/SKU, Vertriebskanäle, Filialstandorte)
- Lagerauffüllung/Beschaffung/Liquidation/Allokationsplanung
- Abgleich der Sortimente zwischen den Filialen
- Analyse der Lieferantenleistung (vollständige und pünktliche Lieferung, Anteil korrekter Bestellungen und beschädigter Waren)
- Lieferanten-Benchmarking (Sortiment, Preis, Vertragsbedingungen, Einhaltung von Vorschriften, soziale Verantwortung)
- Prognose und Abgleich von Angebot und Nachfrage
- Modellierung der Optimierung der Versorgungskette
Vertriebsinformationen
Analyse der Verkaufsleistung und Prognose künftiger Verkäufe zur Optimierung der Verkaufsprozesse, Identifizierung neuer Verkaufschancen und Senkung der Betriebskosten.
- Verfolgung und Analyse von Vertriebs-KPIs (Umsatz pro Kanal, Region, Filiale, Marke, Produktkategorie, SKU, pro Vertreter, Verkaufsziel, durchschnittlicher Einkaufswert)
- Benchmarking (Umsatz pro Region, Produktkategorie, Filiale, Verkäufer, Vertriebskanal)
- Prognose des Verkaufsvolumens für eine bestimmte Marke, Produktkategorie oder SKU auf der Grundlage von Faktoren der Verkaufspipeline
- Teamanalysen (Leistung der Vertriebsmitarbeiter, Gesamteffektivität des Vertriebsteams, Bestleistungen usw.)
- Visualisierung und Analyse der Verkaufspipeline
- Analyse der Vertriebsmethoden
- Analyse der Kundenkontakte
- Verkaufsranglisten
- Warenkorb-Analyse
Implementieren Sie Ihre BI-Lösung für den Einzelhandel mit Itransition
BI im Einzelhandelssektor: eine Fallstudie
Event tracking
Event collecting
Event processing
Data storage
Data processing
Integration layer
Steigerung der Konversionsrate von Besuchern zu Käufern
Der Kunde ist ein Online-Modehändler mit mehr als 20 Millionen registrierten Kunden. Mit mehr als 200.000 Nutzern, die täglich auf die Website und die mobile Anwendung zugreifen, musste das Unternehmen große Mengen an Echtzeitdaten verarbeiten, um den Anforderungen seiner Kunden gerecht zu werden. Aus diesem Grund entschied sich der Einzelhändler für eine zentralisierte BI-Lösung, die Datensätze aus einer Vielzahl von Quellen sammelt und speichert, um das Nutzerverhalten zu analysieren und Vorhersagemodelle zu erstellen, mit denen sich Konversionsraten, Produktinteresse und künftige Umsätze vorhersagen lassen.
Itransition hat eine Lösung entwickelt, mit der Clickstream-Daten, mobile Daten, Serverereignisse und Interaktionsdaten aus E-Mail-Kampagnen nahezu in Echtzeit erfasst und analysiert werden können, um Websites und mobile Anwendungen zu personalisieren. Durch die Implementierung einer einzelhandelsspezifischen BI-Lösung konnte der Kunde seine monatlichen Infrastrukturkosten senken, das Online-Nutzerverhalten besser verstehen und den Umsatz durch KI-gestützte Personalisierung steigern.
Wesentliche Integrationen für Business Intelligence-Lösungen im Einzelhandel
Business-Intelligence-Plattformen für den Einzelhandel müssen mit verschiedenen Arten von handelsbezogener Software integriert werden, um Daten zu importieren, zu analysieren und analytische Erkenntnisse weiter in das Unternehmen zu exportieren.
POS Einzelhandel
CRM-Software
Software zur Preisgestaltung
E-Commerce-Plattform
Marketing-Kampagne Management-Software
Management der Lieferkette Software
IoT-Geräte
Zentrale Integrationen
Importieren von Verkaufsdaten, Bestandsdaten, der Kaufhistorie von Kunden und persönlicher Kundeninformationen:
- Identifizierung des Ausgabeverhaltens der Kunden (Verwendung von Coupons, bevorzugte Zahlungsmittel, Einkaufshäufigkeit)
- Bewertung der Leistung von Geschäften und Verkaufsförderungsmaßnahmen
- Überwachung der Effektivität von Marketingkampagnen
- Messung der Mitarbeiterleistung
- Volle Kontrolle über das Inventar
- Identifizierung ergänzender Produkte für Up- und Cross-Selling
Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Importieren von persönlichen Kundendaten, Kundeninteraktionsdaten, Kaufhistorie, Kundendienstanfragen und Kundenfeedback:
- Sie erhalten Golden-Customer-Akte
- Ermöglicht eine dynamische Kundensegmentierung
- Umfassende Kundenanalysen
- Modellierung des Kundenverhalten
Software zur Preisgestaltung
Importieren Sie Preisdaten, Preislisten, Verkaufs- und Transaktionsdaten zur:
- Entwicklung der besten Preisstrategie für verschiedene Szenarien (Anfangspreis, Abschlagspreis und Rabattpreis)
- Analyse der Produktpreise
- Modell der Preiselastizität der Nachfrage
- Entwicklung datengestützter Preisstrategien (regional, international, saisonal)
- Generieren Sie individuelle Preisstrategien für bestimmte Kundensegmente
E-Commerce-Plattform
Importieren von Kundendaten, Kaufhistorie, Warenkorbabbrüche, Versanddetails, Kundenanfragen und Feedback zur:
- Identifizierung der demografischen Merkmale des Kundenstamms eines Unternehmens und der Kaufpräferenzen
- Untersuchung des Kaufverhaltens der Kunden
- Messung der Kundenreaktionen auf Marketingkampagnen
- Bewertung der Leistung von Marketing- und Vertriebskanälen
- Schätzung der Kosten für die Gewinnung neuer Kunden
- Messung der Konversionen (Konversionsrate, durchschnittlicher Bestellwert und Abbruchrate)
Software für die Verwaltung von Marketingkampagnen
Importieren von Daten aus früheren Marketingkampagnen, Kundendaten (Alter, Einkommen, Interessen und Kaufgewohnheiten) und Daten aus Kundenumfragen zur:
- Durchführung dynamischer Kundensegmentierungen
- Durchführung von Warenkorbanalysen
- Anpassung von Marketingkampagnen für einzelne Kundensegmente über verschiedene Marketingkanäle
- Verfolgung und Bewertung der Leistung von Marketingkampagnen
- Simulation von Marketingkampagnen zur Vorhersage des Verhaltens von bestehenden und potenziellen Kunden
- Analyse der Kundenabwanderung und Kundenbindung
Supply-Chain-Management-Software
Importieren von Lagerbestandsdaten, Lieferantenkapazitätsdaten, Versanddaten und Produktdaten zur:
- Ermittlung optimaler Lagerbestände
- Planung von Beschaffung/Wiederbeschaffung
- Berechnung der Lagerhaltungskosten
- Bewertung der Lieferantenleistung und Durchführung von Lieferanten-Benchmarking
- Vorhersage von Risiken in der Lieferkette
IoT-Geräte
Importieren von Daten aus Bewegungsverfolgungssystemen, kassenlosen Zahlungssystemen, intelligenten Einkaufswagen und Videokameras zur:
- Identifizierung der Kundenbedürfnisse in Echtzeit
- Gewinnung eines tieferen Verständnis des Kaufverhaltens der Kunden
- Intelligenten Verwaltung des Einzelhandelsbestands
- Zuweisung und Lokalisierung von Makroraum
- Optimierung der Abläufe in den Filialen
Die wichtigsten BI-Plattformen für den Einzelhandel
Wesentliche Merkmale
- Mehr als 150 Datenquellenverbindungen, darunter Salesforce, Google Analytics, Amazon Redshift, Oracle und Google BigQuery
- Nahtlose Integration in das Azure-Ökosystem (Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure SQL-Datenbank, Azure Machine Learning Studio)
- Aufbereitung, Analyse, Reporting und Visualisierung von Daten im Self-Service
- Visuell gestützte Datenerkennung
- Interaktive Dashboards
- Erweiterte Analytik
- Text-, Sentiment- und Bildanalyse
- Verfügbar als SaaS-Lösung, die in der Azure-Cloud ausgeführt wird, oder als lokale Lösung in Power BI Report Server
- NLP-Fähigkeit
- Vorgefertigte, anpassbare Visualisierungen
- Funktionen für Daten-Storytelling
- Teamkommentare und Inhaltsabonnements
- Sicherheit auf Zeilenebene
- Mobilgerätefähig
- Eingebettete BI
Preise
- Power BI Desktop
- kostenlos
- Power BI Pro
- 10 € pro Benutzer/Monat
- Power BI Premium
- 20 € pro Benutzer/Monat
- Power BI Embedded
- ab 0,96 €/Stunde
- Kostenlose Testversion für zwei Monate
- für jeden neuen Benutzer
Wichtigste Unterscheidungsmerkmale
- Erweiterte Analysefunktionen, einschließlich intelligenter Narrative und Funktionen zur Erkennung von Anomalien
- Kann als eigenständiges, kostenloses Self-Service-BI-Tool verwendet werden
Einschränkungen
- Eine Vor-Ort-Version weist im Vergleich zum Cloud-Dienst funktionale Lücken auf
- Bereitstellung nur in Azure
Wesentliche Merkmale
- Native Integrationen mit 80 Datenquellen, darunter Salesforce, Google Analytics, Google Sheets, Cloudera, Hadoop, Amazon Athena, SQL Server, Dropbox, Presto, SingleStore
- Datenaufbereitung in Selbstbedienung
- Codefreie analytische Datenabfrage
- Unterstützung für Zeitreihen und Prognosen
- Einfache Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung in Echtzeit
- Erweiterte Visualisierungsfunktionen
- Intuitive Erstellung von Dashboards
- NLP-Fähigkeiten
- Erstellung benutzerdefinierter Dashboards
- Sicherheit auf Zeilenebene
- Handytauglich
- Eingebettete Analytik
Preise
- Tableau Creator
- 72 €/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Creator
- 110 €/Benutzer/Monat
- Tableau-Explorer
- 40 €/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Explorer
- 67 €/Benutzer/Monat
- Tableau Viewer
- 14 €/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Viewer
- 33 €/Benutzer/Monat
- Kostenlose Testversion
Wichtigste Unterscheidungsmerkmale
- Intuitives Analyseerlebnis auf der Grundlage der patentierten VizQL-Engine
- Design ist auf die Benutzererfahrung ausgerichtet
Einschränkungen
- Hohe Preisaufschläge
- Steile Lernkurve
Wesentliche Merkmale
- Nahtlose Konnektivität zu Hunderten von Datenquellen, darunter Salesforce, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, DropBox, Google Analytics, Google BigQuery, Microsoft Excel, Microsoft SQL Server und Oracle
- Automatisch erstellte Analysen und Diagrammempfehlungen
- Data Storytelling
- Gemeinsame Nutzung & Zusammenarbeit
- [keine]
- [keine]
- Unterstützung für mehrere Benutzertypen
- Erstellung von Berichten und Dashboards per Drag-&-Drop
- NLP-Fähigkeit
- Intelligente Suche
- Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene
- Automatisierte ML-Funktionen
- Eingebettete Analytik
- Unterstützt Mobilgeräte
Preise
- Standard-Plan
- ab 785 € pro Monat
- Premium-Plan
- ab 2380 € pro Monat
- Enterprise-Preis
- kundenspezifische Preise sind auf direkte Anfrage an den Verkäufer erhältlich
- Kostenlose Testversion
Wichtigste Unterscheidungsmerkmale
- Flexibilität bei der Bereitstellung, einschließlich SaaS- und Hybridoptionen für Unternehmen
- Multi-Cloud-Installation, ohne die Kunden auf eine bestimmte Cloud zu beschränken
Einschränkungen
- Qlik Cloud hat Einschränkungen hinsichtlich der Datenmenge, die verarbeitet werden kann, und der Berichte, die gleichzeitig erstellt werden können.
Wesentliche Merkmale
- Einwandfreie Integration mit mehreren SQL-Datenbanken und Data Warehouses
- Schnelle Erstellung von Datenanalysemodellen dank anpassbarer Codeblöcke
- Predictive-Analysis- und Big-Data-Services
- Eingebettete Analytik
- Benutzerfreundliche Selbstbedienungsfunktionen
- Große Auswahl an Visualisierungsoptionen
- Geplante Berichte & personalisierte Warnmeldungen
- Tools für die Zusammenarbeit im Team
- Schnittstelle für Abfragen in natürlicher Sprache (NLQ)
- Unterstützung für mobile Geräte
- Multicloud-Kompatibilität (Google Cloud, Microsoft Azure, AWS)
- Sicherheitsmaßnahmen wie Authentifizierung, Aktivitätsverfolgung, Datenbankzugriffskontrolle und rollenbasierte Berechtigungen
Preise
- Individuelle Preisgestaltung
- auf direkte Anfrage erhältlich
- Kostenlose Testversion
Wichtigste Unterscheidungsmerkmale
- LookML, eine spezielle Looker-Modellierungssprache, ermöglicht es Anwendern, Rohdaten für die Analyse schnell und präzise zu strukturieren und Geschäftslogik zu definieren, sodass sie in mehreren verschiedenen Modellen verwendet werden können.
Einschränkungen
- Die Kosten können für kleine Teams zu hoch sein
- Für die effektive Nutzung ist eine Benutzerschulung erforderlich
- Nur erfahrene Benutzer können die Datenmodellierung durchführen
Wesentliche Merkmale
- Zeitgesteuerte Zuweisung von Berichten
- Tools für Zusammenarbeit & Austausch
- Kompatibel mit Mobilgeräten
- Mehrere Bereitstellungsoptionen (Cloud, vor Ort und Hybrid)
- Verfügbar als SaaS-Lösung auf Microsoft Azure und AWS
- Umfangreiche Optionen zur Datenintegration (integrierte Gateways, Treiber, benutzerdefinierte Konnektoren)
- Self-Service-Funktionen für die Datenaufbereitung & -analytik
- Funktionen für Datenermittlung, -verknüpfung & -visualisierung
- Benutzerfreundliche Dashboards und Scorecards dank einer umfangreichen Bibliothek mit vorgefertigten Rastern, Diagrammen, Tabellen & Kartenvorlagen
Preise
- Essential-Plan
- 1.200 € pro Monat
- Pro- & Enterprise-Pläne
- werden individuell berechnet
- Kostenlose Testversion
Wichtigste Unterscheidungsmerkmale
- Ermöglicht technisch nicht versierten Nutzern die Suche nach wertvollen Informationen mithilfe natürlicher Sprache
- Nutzt KI und ML durch seine SpotIQ-Engine, um automatisch Trends, Ausreißer und Muster in Daten zu erkennen
Einschränkungen
- Verfügt nur über grundlegende Funktionen zur Datenaufbereitung
- Die reine NLQ-Schnittstelle schränkt den Umfang der Operationen ein, die mit diesem Werkzeug durchgeführt werden können.
Benötigen Sie Unterstützung bei der Auswahl der besten Lösung für Ihr BI-Projekt?
Business-Intelligence-Software für den Einzelhandel: Checkliste zur Auswahl
Um einen optimalen BI-Techstack für den Einzelhandel zusammenzustellen, müssen Unternehmen ihre individuellen Geschäftsbedürfnisse, Ziele und Anforderungen an Business Intelligence sorgfältig analysieren. Die Wahl der falschen Technologien kann nicht nur teurer werden als erwartet, sondern auch zu Frustration bei den Geschäftsanwendern führen und sie von der Idee der Business Intelligence abbringen. Bestimmen Sie anhand der Besonderheiten Ihres Unternehmens, welche Funktionalitäten in BI-Plattformen unbedingt erforderlich sind.
Konnektivität der Datenquellen
für die Verbindung mit sowie Abfrage und die Aufnahme von Daten aus allen erforderlichen Cloud- und lokalen Datenquellen
Funktionen zur Datenaufbereitung
einschließlich der Unterstützung der benutzergesteuerten Datenaggregation aus verschiedenen Datenquellen
Sicherheit der Plattform
einschließlich Benutzerverwaltung, Überprüfung des Plattformzugangs und Authentifizierung
Erweiterte Analysemöglichkeiten
um automatisch analytische Erkenntnissen für Endnutzer mithilfe von ML-Techniken zu generieren
Visualisierung von Daten
einschließlich der Unterstützung gängiger Diagrammformen (Balken-/Säulen-, Linien-/Flächen-, Torten- und geografische Karten) sowie hochinteraktiver Dashboards
Data Storytelling
für die Kombination von interaktiver Datenvisualisierung mit narrativen Techniken und die überzeugende und umfassende Darstellung von Analyseinhalten
Funktionen für Berichte
zur Erstellung und Verteilung von Berichten an Kollegen und Kunden nach einem Zeitplan oder ereignisgesteuert
Datenverwaltung
zur Verfolgung der Nutzung einer BI-Plattform und zur Verwaltung der gemeinsamen Nutzung von Geschäftsdaten
Datenkataloge
für Nutzer, die schnell auf Analyseinhalte zugreifen wollen
Unterstützung natürlicher Sprache
um den Nutzern die Möglichkeit zu geben, in natürlicher Sprache Fragen zu stellen, Daten abzufragen und Informationen zu gewinnen
Die wichtigsten Vorteile von BI für den Einzelhandel
Besseres Kundenerlebnis
BI für den Einzelhandel hilft Unternehmen, das Kundenverhalten über alle Berührungspunkte hinweg zu verfolgen und zu analysieren. Diese datengestützten Erkenntnisse ermöglichen es Einzelhändlern, hochgradig personalisierte Kundenkampagnen und Treueprogramme zu entwickeln und umzusetzen, jeden Schritt der Kundenreise zu personalisieren, aufmerksamkeitsstarke Ladenlayouts zu entwerfen und ein konsistentes Kundenerlebnis über mehrere Kanäle hinweg zu bieten.
Gezieltere Marketingmaßnahmen
BI für den Einzelhandel kommt Unternehmen zugute, die das Kaufverhalten und die Ausgabemuster ihrer Kunden verfolgen möchten, um deren Motive zu ermitteln und zu überwachen und zu bewerten, wie die Kunden auf Marketinganreize reagieren. Mit diesem Wissen können Einzelhändler ihre Marketinginitiativen verbessern, um die profitabelsten Kunden zu halten und neue Kunden zu gewinnen.
Besseres Supply-Chain-Management
Business-Intelligence-Lösungen für den Einzelhandel helfen bei der Bewältigung der häufigsten Herausforderungen in der Lieferkette, wie z. B. langen Lieferzyklen, schwankender Produktnachfrage, Unter- und Überbeständen, dem Ausgleich von Beständen zwischen mehreren Filialen über mehrere Vertriebskanäle hinweg und bei Schwierigkeiten mit hohen Kosten für die Bestandsverwaltung, indem sie nahezu in Echtzeit Informationen über die Angebots- und Nachfragedynamik liefern sowie genaue Nachfrageprognosen ermöglichen.
Optimierte Verkaufsflächen & Produktplatzierung
Einzelhändler können mithilfe von Business Intelligence die Raumaufteilung und Produktplatzierung anpassen, um Kunden zum längeren Verweilen zu animieren, die Produktsuche zu vereinfachen und Impulskäufe auszulösen, indem beliebte Produktbündel angezeigt werden.
Wettbewerber-Benchmarking
Mit einer BI-Lösung für den Einzelhandel können Sie sich einen Überblick über die Angebote und Preise der Wettbewerber verschaffen, die Leistungsindikatoren Ihres Unternehmens mit denen der Konkurrenz vergleichen, verpasste Chancen ermitteln, das Produktsortiment feinabstimmen und die Preisstrategien optimieren.
Verschaffenen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil
BI für den Einzelhandel automatisiert die Erfassung, Bereinigung und Analyse von Geschäftsdaten und hilft dabei, die Kundenbindung zu verbessern, filial- oder kanalspezifische Marketingstrategien zu entwickeln und die Abläufe in den Filialen zu optimieren. Eine solche Automatisierung führt zu einer schnelleren und intelligenteren Entscheidungsfindung und einer Demokratisierung der Daten, was einen unübertroffenen Vorteil gegenüber Wettbewerbern darstellt, die sich hauptsächlich auf manuelle Datenverarbeitung oder Vermutungen verlassen.
Implementierung von Business Intelligence im Einzelhandel: Kostenfaktoren
Die Kosten für die Einführung von BI im Einzelhandel hängen von mehreren Faktoren ab, darunter:
- Die Anzahl der Datenquellen für die Analyse
- Die Komplexität der Datenspeicherungsschicht
- Datenmenge
- Komplexität der Datenanalytik
- Datenstruktur & -format
- Die Komplexität von Datenvisualisierung & Berichten
- Ursprüngliche Datenqualität & Anforderungen an die Datenqualität
- Datensicherheit & Compliance-Anforderungen
- Die Komplexität der Anforderungen an die Datenumwandlung
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Häufige Herausforderungen im Bereich Business Intelligence im Einzelhandel
Sicherheitsbedenken
BI-Plattformen für den Einzelhandel nehmen eine beträchtliche Menge an sensiblen Daten auf - personenbezogene Daten, Finanzdaten, geistiges Eigentum und Geschäftsgeheimnisse -, die unter keinen Umständen gefährdet werden dürfen.
BI-Plattformen für den Einzelhandel nehmen eine beträchtliche Menge an sensiblen Daten auf - personenbezogene Daten, Finanzdaten, geistiges Eigentum und Geschäftsgeheimnisse -, die unter keinen Umständen gefährdet werden dürfen.
Um Datenschutzverletzungen und den unbefugten Zugriff auf Geschäftsinformationen zu verhindern sowie die Kontinuität des Geschäftsbetriebs und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten, sollten bei der Implementierung und Verwaltung einer BI-Plattform umfassende Data Governance- und Datensicherheitspraktiken und -regeln angewandt werden. Zur Umsetzung einer soliden Sicherheitsstrategie sollte Business-Intelligence-Software über aktuelle Sicherheitsfunktionen verfügen, darunter:
- Automatische Erkennung & Maskierung sensibler Daten
- Ende-zu-Ende-Datenverschlüsselung
- Einschränkung des Datenzugriffs je nach Benutzerrolle
- Multifaktor-Benutzerauthentifizierung
- Rund-um-die-Uhr-Überwachung der Benutzeraktivitäten
- Regelmäßige Risikobewertung
Schlechte Datenvisualisierung & Berichterstattung
Fehlende interaktive Datenvisualisierung, statische Berichte und uneinheitliche Benutzererfahrungen bei der Verwendung verschiedener Werkzeuge bremsen die BI-Akzeptanz.
Fehlende interaktive Datenvisualisierung, statische Berichte und uneinheitliche Benutzererfahrungen bei der Verwendung verschiedener Werkzeuge bremsen die BI-Akzeptanz.
Unsere BI-Entwickler empfehlen Unternehmen, nach Business Intelligence-Software mit folgenden Eigenschaften zu suchen:
- Vorgefertigte Berichtsvorlagen mit maßgeschneiderten KPI-Sets für verschiedene Benutzergruppen
- Geplante und ereignisgesteuerte Berichte
- Interaktive Dashboards mit konfigurierbaren Filtermöglichkeiten
- Gebrauchsfertiges und individuelles Bildmaterial
- NLP-Unterstützung
- Drag-&-Drop-Funktionen
- Eingebettete BI
- Unterstützung von Mobilgeräten
- Funktionen zur gemeinsamen Nutzung & Zusammenarbeit
Geringe Datenqualität
Detaillierte Daten für BI stammen oft aus isolierten Systemen, was dazu führt, dass für Analysen inkonsistente, doppelte, ungenaue oder veraltete Daten verwendet werden.
Detaillierte Daten für BI stammen oft aus isolierten Systemen, was dazu führt, dass für Analysen inkonsistente, doppelte, ungenaue oder veraltete Daten verwendet werden.
Um zu verhindern, dass Daten von schlechter Qualität die geschäftlichen Erkenntnisse beeinträchtigen, empfehlen wir Unternehmen, die Sicherung der Datenqualität in alle BI-Funktionen und -Prozesse zu integrieren. Dies bedeutet, dass sie engagierte Mitarbeiter für das Datenqualitätsmanagement benennen, einen soliden Rahmen für die Messung und das Management der Datenqualität schaffen und eine geeignete Software für das Datenqualitätsmanagement einsetzen.
Welche BI-Services wir anbieten
Wir bieten umfassende BI-Services an, die Einzelhändlern die Möglichkeit geben, datengestützte Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig Geschäftsstrategien zu entwickeln, die von der Preisoptimierung bis zur Vermeidung von Kundenabwanderung reichen.
Fallstudie
Benchmark-Dashboards für die Optimierung von Werbekampagnen
Dienst
Datenanalytik im Einzelhandel
Einblicke
Predictive analytics im Marketing: Vorteile und 7 Anwendungsbeispiele
Einblicke
Business Intelligence-Architektur: Schlüsselkomponenten, Vorteile und BI-Team
Einblicke
Selbstbedienungs-BI: Anwendungsfälle, Funktionen und zu berücksichtigende Plattformen
Einblicke
Operative Business Intelligence: Grundlagen, Vorteile und Anwendungen
Mehr über BI-Dienste
Dienstleistungen
Einblicke