Business Intelligence im Einzelhandelssektor: Hauptanwendungsfälle, Vorteile und 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, die Unternehmen in die Lage versetzen, die Auswirkungen schwankender Kundennachfrage und anderer branchenspezifischer Herausforderungen zu mildern, 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
Einnahmen werden von Unternehmen erzielt, 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 Wertes für den Kunden, der Kosten für die Bedienung 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 (Organisation, Filialkette, einzelne Filiale, Vertriebskanal)
Einsichten der Verbraucher
Entdecken Sie 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
- Net Promoter Score Berechnung
- Analyse des Kundenerlebnisses und der Kundeninteraktion
- Bewertung und Analyse der Kundenzufriedenheit
- Kundenumwandlungsanalyse
- Analyse der Kundengewinnung
- Analyse der Kundenabwanderung
- 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 Marketingkampagnen (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
- Upselling und Cross-Selling
- Abverkaufsplanung
- Analyse von Treueprogrammen
- Kundenwahlmodellierung
- Modellierung der nächstbesten Aktion
Standortbezogene Intelligenz
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
- Erkennung 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
- Vorhersage von filialspezifischen Budgets auf der Grundlage der Größe der umliegenden Bevölkerung und standortspezifischer Informationen
- Entwicklung nachhaltiger Kundenbindungsprogramme auf der Grundlage 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
- Preisbenchmarking
- Preiselastizitäts- und 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
Intelligente Lieferkette
Mehr Transparenz in der Lieferkette, um die Bestände an die Nachfrageschwankungen anzupassen, die Transportkosten zu optimieren und Unterbrechungen der Lieferkette zu minimieren.
- Bestandsüberwachung über mehrere Kanäle
- Bestandsverfolgung über mehrere Filialen hinweg (Lagerbestand, Überschussbestand, niedriger Lagerbestand, veralteter Bestand, Lagerort usw.)
- Bestandsanalyse (durchschnittliche Umschlagshäufigkeit des Bestands, Rentabilitätsanalyse des Bestands, Bestandsschwund, Lagerhaltungskosten, Rückstandsquote usw.)
- Prognose optimaler Lagerbestände (Produkt/SKU, Vertriebskanäle, Filialstandorte)
- Bestandsauffüllung/Beschaffung/Liquidation/Allokationsplanung
- Ausgleich des Sortiments zwischen den Filialen
- Lieferantenleistungsanalyse (vollständig und pünktlich gelieferte Bestellungen, Anteil der korrekten Bestellungen und der beschädigten Waren)
- Lieferantenbenchmarking (Sortiment, Preis, Vertragsbedingungen, Einhaltung von Vorschriften, soziale Verantwortung)
- Vorhersage und Abgleich von Angebot und Nachfrage
- Modellierung der Lieferkettenoptimierung
Intelligente Verkäufe
Analyse der Verkaufsleistung und Vorhersage künftiger Verkäufe zur Optimierung der Verkaufsabläufe, Entdeckung neuer Verkaufsmöglichkeiten und Senkung der Betriebskosten.
- Verkaufs-KPIs verfolgen und analysieren (Umsatz nach Kanal, Region, Geschäft, Marke, Produktkategorie, SKU, pro Vertreter, Verkaufsziel, durchschnittlicher Kaufwert)
- Benchmarking (Umsatz pro Region, Produktkategorie, Filiale, Vertreter, Vertriebskanal)
- Vorhersage des Umsatzvolumens für eine bestimmte Marke, Produktkategorie oder SKU auf der Grundlage von Faktoren der Verkaufspipeline
- Team-Analysen (Leistung der Vertriebsmitarbeiter, Gesamteffektivität des Vertriebsteams, beste Leistungen usw.)
- Visualisierung und Analyse der Vertriebspipeline
- Analyse der Vertriebsmethoden
- Analyse von Kundenkontakten
- Verkaufsranglisten
- Einkaufswagen-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-Modeeinzelhandelsunternehmen mit über 20 Millionen registrierten Kunden. Mit mehr als 200.000 Nutzern, die täglich auf die Website und die mobile App zugreifen, musste das Unternehmen große Mengen an Echtzeitdaten verarbeiten, um die Bedürfnisse seiner Kunden zu erfüllen. Daher 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 Prognosemodelle zu erstellen, mit denen die Konversionsraten der Käufer, das Produktinteresse und künftige Verkäufe vorhergesagt werden können.
Itransition entwickelte eine Lösung, die dabei hilft, Clickstream-Daten, mobile Daten, Server-Ereignisse und E-Mail-Kampagnen-Interaktionsdaten nahezu in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren und so die Personalisierung von Websites und mobilen Anwendungen zu ermöglichen. Die Implementierung einer einzelhandelsspezifischen BI-Lösung half dem Kunden, die monatlichen Infrastrukturkosten zu senken, das Online-Nutzerverhalten besser zu verstehen und den Umsatz durch KI-gestützte Personalisierung zu steigern.
Unverzichtbare 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 Sie Verkaufsdaten, Bestandsdaten, die Kaufhistorie von Kunden und persönliche Informationen zu Kunden:
- Identifizieren Sie das Ausgabeverhalten Ihrer Kunden (Verwendung von Coupons, bevorzugte Zahlungsmethoden, Einkaufshäufigkeit)
- Bewertung der Ladenleistung und der Verkaufsförderungspraktiken
- Überwachung der Wirksamkeit von Marketingkampagnen
- Messung der Leistung des Personals
- Volle Kontrolle über den Bestand
- Identifizierung ergänzender Produkte für Upselling und Cross-Selling
Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Importieren Sie persönliche Kundendaten, Kundeninteraktionsdaten, Kaufhistorie, Kundendienstanfragen und Kundenfeedback in:
- Eine goldene Kundenakte erhalten
- Ermöglichen Sie eine dynamische Kundensegmentierung
- Führen Sie umfassende Kundenanalysen durch
- Kundenverhalten modellieren
Software zur Preisgestaltung
Importieren Sie Preisdaten, Preislisten, Verkaufs- und Transaktionsdaten in:
- Formulieren Sie die beste 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 Sie Kundendaten, Kaufhistorie, Warenkorbabbrüche, Versanddetails, Kundenanfragen und Feedback:
- 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
- Messen Sie die Konversion (Konversionsrate, durchschnittlicher Bestellwert und Abbruchrate)
Software für die Verwaltung von Marketingkampagnen
Importieren Sie Daten aus früheren Marketingkampagnen, Kundendaten (Alter, Einkommen, Interessen und Kaufgewohnheiten) und Daten aus Kundenumfragen:
- Dynamische Kundensegmentierung durchführen
- Durchführung von Warenkorbanalysen
- Maßgeschneiderte Marketingkampagnen für einzelne Kundensegmente über verschiedene Marketingkanäle
- Verfolgung und Bewertung der Leistung von Marketingkampagnen
- Simulation von Marketingkampagnen zur Vorhersage des Verhaltens von Kunden und potenziellen Kunden
- Analyse der Kundenabwanderung und Kundenbindung
Software für das Lieferkettenmanagement
Importieren Sie Lagerbestandsdaten, Lieferantenkapazitätsdaten, Versanddaten und Produktdaten in:
- Ermittlung optimaler Lagerbestände
- Beschaffung/Wiederbeschaffung planen
- Berechnung der Lagerhaltungskosten
- Bewertung der Lieferantenleistung und Durchführung von Lieferanten-Benchmarking
- Vorhersage von Risiken in der Lieferkette
IoT-Geräte
Importieren Sie Daten aus Bewegungsverfolgungssystemen, kassenlosen Zahlungssystemen, intelligenten Einkaufswagen und Videokameras:
- Identifizierung der Kundenbedürfnisse in Echtzeit
- Ein tieferes Verständnis des Kaufverhaltens der Kunden zu gewinnen
- Intelligente 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)
- Self-Service-Datenaufbereitung, -Analyse, -Berichterstellung und -Visualisierung
- Visuell gestützte Datenerkennung
- Interaktive Dashboards
- Erweiterte Analytik
- Text-, Sentiment- und Bildanalyse
- 1
- NLP-Fähigkeiten
- Vorgefertigte anpassbare Grafiken
- Fähigkeiten zum Erzählen von Daten
- Teamkommentare und Inhaltsabonnements
- Sicherheit auf Zeilenebene
- Handytauglich
- Eingebettete BI
- Erhältlich als SaaS-Lösung, die in der Azure-Cloud ausgeführt wird, oder als Vor-Ort-Lösung in Power BI Report Server
Preisgestaltung der Plattform
- Power BI-Arbeitsplatz
- kostenlos
- Power BI Pro
- $10 pro Benutzer/Monat
- Power BI Premium
- $20 pro Benutzer/Monat
- Power BI eingebettet
- ab $1,0081/Stunde
- Zweimonatige kostenlose Testphase
- für jeden neuen Nutzer
Produktunterscheidungsmerkmale
- Erweiterte Analysemöglichkeiten, einschließlich intelligenter Erzählungen und Funktionen zur Erkennung von Anomalien
- Kann als eigenständiges, kostenloses Self-Service-BI-Tool verwendet werden
Beschränkungen
- 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
Preisgestaltung der Plattform
- Tableau Schöpfer
- $75/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Creator
- $115/Benutzer/Monat
- Tableau-Explorer
- $42/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Explorer
- $70/Benutzer/Monat
- Tableau-Viewer
- $15/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Viewer
- $35/Benutzer/Monat
- Kostenloser Versuch
Produktunterscheidungsmerkmale
- Ein intuitives Analyseerlebnis auf der Grundlage der patentierten VizQL-Engine
- Ein auf die Benutzererfahrung ausgerichtetes Design
Beschränkungen
- Hohe Preisaufschläge
- Eine 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
- Datenerzählung
- Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit
- [keine]
- [keine]
- Unterstützung für mehrere Benutzertypen
- Erstellung von Berichten und Dashboards per Drag-and-Drop
- NLP-Fähigkeiten
- Intelligente Suche
- Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene
- Automatisierte ML-Funktionen
- Eingebettete Analytik
- Handytauglich
Preisgestaltung der Plattform
- Standardplan
- ab $825 pro Monat
- Premium-Plan
- ab $2.500 pro Monat
- Unternehmenspreis
- kundenspezifische Preise sind auf direkte Anfrage an den Verkäufer erhältlich
- Kostenloser Versuch
Produktunterscheidungsmerkmale
- Flexibilität bei der Bereitstellung, einschließlich SaaS- und Hybridoptionen für Unternehmen
- Multi-Cloud-Installation, ohne die Kunden auf eine bestimmte Cloud zu beschränken
Beschränkungen
- Qlik Cloud unterliegt Beschränkungen hinsichtlich des Datenvolumens, das 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-analytics und Big-Data-Dienste
- Eingebettete Analytik
- Benutzerfreundliche Selbstbedienungsfunktionen
- Breite Sammlung von Visualisierungsoptionen
- Geplante Berichte und 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
Preisgestaltung
- Individuelle Preisgestaltung
- auf direkte Anfrage erhältlich
- Kostenloser Versuch
Produktunterscheidungsmerkmale
- LookML, eine originale Looker-Modellierungssprache, ermöglicht es Anwendern, Rohdaten für die Analyse schnell und präzise zu strukturieren und Geschäftslogik zu definieren, so dass sie in mehreren Modellen verwendet werden können
Beschränkungen
- Die Kosten können für die kleinen Teams zu hoch sein
- Für die effektive Nutzung ist eine Benutzerschulung erforderlich
- Nur erfahrene Benutzer können die Datenmodellierung durchführen
Wesentliche Merkmale
- Planmäßige Verteilung von Berichten
- Tools für Zusammenarbeit und Austausch
- Mobilitätsfreundlich
- Mehrere Bereitstellungsoptionen (Cloud, vor Ort und Hybrid)
- Verfügbar als SaaS-Lösung auf Microsoft Azure und AWS
- Umfangreiche Datenintegrationsoptionen (integrierte Gateways, Treiber, benutzerdefinierte Anschlüsse)
- Self-Service-Funktionen für die Datenaufbereitung und -analytik
- Funktionen für Datenermittlung, -verknüpfung und -visualisierung
- Benutzerfreundliche Dashboards und Scorecards dank einer umfangreichen Bibliothek mit vorgefertigten Rastern, Diagrammen, Tabellen und Kartenvorlagen
Preisgestaltung
- Wesentlicher Plan
- 1.250 Dollar pro Monat
- Pro und Enterprise Pläne
- sind preislich angepasst
- Kostenloser Versuch
Produktunterscheidungsmerkmale
- Ermöglicht nicht-technischen Nutzern die Suche nach wertvollen Erkenntnissen mithilfe natürlicher Sprache
- Nutzt KI und ML durch seine SpotIQ-Engine, um automatisch Trends, Ausreißer und Muster in Daten zu erkennen
Beschränkungen
- Verfügt nur über grundlegende Datenaufbereitungsfunktionen
- Die reine NLQ-Schnittstelle schränkt den Umfang der Operationen ein, die mit diesem Werkzeug durchgeführt werden können.
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Business Intelligence-Software für den Einzelhandel: Checkliste zur Auswahl
Um ein optimales BI-Technologiepaket für den Einzelhandel zusammenzustellen, müssen Unternehmen eine sorgfältige Analyse ihrer individuellen geschäftlichen Bedürfnisse, Ziele und Anforderungen an Business Intelligence durchführen. Die falsche Technologieauswahl könnte sich nicht nur als teurer als erwartet erweisen, sondern auch die Geschäftsanwender frustrieren und sie von der ganzen Idee der Business Intelligence abbringen. Bestimmen Sie je nach den Besonderheiten Ihres Unternehmens, welche Funktionalitäten bei BI-Plattformen unbedingt erforderlich sind.
Konnektivität der Datenquellen
für die Verbindung mit, die Abfrage und die Aufnahme von Daten aus allen erforderlichen Cloud- und lokalen Datenquellen
Fähigkeiten zur Datenaufbereitung
einschließlich der Unterstützung der benutzergesteuerten Datenaggregation aus verschiedenen Datenquellen
Sicherheit der Plattform
einschließlich Benutzerverwaltung, Überprüfung des Plattformzugangs und Authentifizierung
Erweiterte Analysemöglichkeiten
automatische Generierung von analytischen Erkenntnissen für Endnutzer mit ML-Techniken
Visualisierung von Daten
einschließlich der Unterstützung gängiger Diagrammformen (Balken-/Säulen-, Linien-/Flächen-, Torten- und geografische Karten) sowie hochinteraktiver Dashboards
Datenerzählung
für die Kombination von interaktiver Datenvisualisierung mit narrativen Techniken und die überzeugende und umfassende Darstellung von Analyseinhalten
Möglichkeiten der Berichterstattung
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 Erkenntnisse zu gewinnen
Die wichtigsten Vorteile von BI für den Einzelhandel
Verbesserte Kundenerfahrung
Retail BI hilft Unternehmen, das Kundenverhalten über alle Berührungspunkte hinweg zu verfolgen und zu analysieren. Mithilfe dieser datengestützten Erkenntnisse können Einzelhändler hyperpersonalisierte Kundenkampagnen und Treueprogramme erstellen und durchführen, jeden Schritt der Customer Journey personalisieren, auffällige Ladenlayouts entwerfen und eine konsistente Benutzererfahrung über mehrere Kanäle hinweg bieten.
Gezielte Marketingmaßnahmen
BI für den Einzelhandel kommt Unternehmen zugute, die das Kaufverhalten und die Ausgabemuster ihrer Kunden verfolgen wollen, um deren Beweggründe zu ermitteln und zu überwachen und zu bewerten, wie die Kunden auf Marketinganreize reagieren. Mit diesen Erkenntnissen ausgestattet, können Einzelhändler ihre Marketinginitiativen verbessern, um die profitabelsten Kunden zu halten und neue zu gewinnen.
Verbessertes Management der Lieferkette
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 hohen Kosten für die Bestandsverwaltung, indem sie nahezu in Echtzeit Einblicke in die Angebots- und Nachfragedynamik und genaue Nachfrageprognosen ermöglichen.
Optimierte Verkaufsflächen und Produktplatzierung
Einzelhändler können Business Intelligence nutzen, um die Raumaufteilung und die Produktplatzierung anzupassen und die Kunden zu einem längeren Einkauf zu animieren, die Produktsuche zu vereinfachen und Impulskäufe auszulösen, indem beliebte Produktbündel angezeigt werden.
Benchmarking der Wettbewerber
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.
Sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen
Retail BI 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 und -format
- Die Komplexität von Datenvisualisierung und Berichterstattung
- Ursprüngliche Datenqualität und Anforderungen an die Datenqualität
- Datensicherheit und Compliance-Anforderungen
- Die Komplexität der Anforderungen an die Datenumwandlung
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Gemeinsame 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 niemals gefährdet werden dürfen.
BI-Plattformen für den Einzelhandel nehmen eine beträchtliche Menge an sensiblen Daten auf - personenbezogene Daten, Finanzdaten, geistiges Eigentum und Geschäftsgeheimnisse -, die niemals 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 und Maskierung von sensiblen Daten
- Ende-zu-Ende-Datenverschlüsselung
- Einschränkung des Datenzugriffs je nach Benutzerrolle
- Multi-Faktor-Benutzerauthentifizierung
- 24/7 Überwachung der Benutzeraktivitäten
- Regelmäßige Risikobewertung
Schlechte Datenvisualisierung und Berichterstattung
Fehlende interaktive Datenvisualisierung, statische Berichte und uneinheitliche Erfahrungen bei der Verwendung verschiedener Geräte bremsen die BI-Akzeptanz.
Fehlende interaktive Datenvisualisierung, statische Berichte und uneinheitliche Erfahrungen bei der Verwendung verschiedener Geräte bremsen die BI-Akzeptanz.
Unsere BI-Entwickler empfehlen Unternehmen, nach Business-Intelligence-Software zu suchen, die folgende Merkmale aufweist:
- 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-and-Drop-Funktionen
- Eingebettete BI
- Mobile Unterstützung
- Funktionen zur gemeinsamen Nutzung und Zusammenarbeit
Geringe Datenqualität
Einzelhandelsdaten für BI stammen oft aus isolierten Systemen, was zu inkonsistenten, doppelten, ungenauen oder veralteten Daten führt, die für Analysen verwendet werden.
Einzelhandelsdaten für BI stammen oft aus isolierten Systemen, was zu inkonsistenten, doppelten, ungenauen oder veralteten Daten führt, die für Analysen verwendet werden.
Um zu verhindern, dass minderwertige Daten die Geschäftseinblicke beeinträchtigen, empfehlen wir Unternehmen, die Sicherung der Datenqualität in alle BI-Funktionen und -Prozesse einzubeziehen. Das bedeutet, dass sie engagierte Teammitglieder für die Verwaltung der Datenqualität ernennen, einen soliden Rahmen für die Messung und Verwaltung der Datenqualität schaffen und eine geeignete Software für das Datenqualitätsmanagement einsetzen.
Angebotene BI-Dienstleistungen
Wir bieten umfassende BI-Services, die Einzelhändler in die Lage versetzen, 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
Self-Service-BI: Anwendungsfälle, Funktionen und zu berücksichtigende Plattformen
Einblicke