Predictive analytics im Einzelhandel: Anwendungsfälle, Beispiele & Leitfaden zur Einführung

22. August 2023

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Prädiktive Analytik
Predictive-analytics im Einzelhandel

Leiter des KI/ML-Kompetenzzentrums

Dank ihrer Fähigkeit, das Verbraucherverhalten vorherzusehen und rechtzeitig auf die sich ständig ändernden Marktbedingungen zu reagieren, hat sich Predictive Analytics als unschätzbares Instrument zur Verbesserung der Einzelhandelsabläufe erwiesen. Heute setzen Einzelhändler zunehmend Predictive-Analytics-Lösungen ein, um den Markt zu erobern.

Predictive analytics hat sich zu einem unschätzbaren Werkzeug für den Einzelhandel entwickelt. Die Fähigkeit, das Verbraucherverhalten vorherzusehen und rechtzeitig auf die sich ständig ändernden Marktbedingungen zu reagieren, ist einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile im Einzelhandel. Da Datenanalysen immer leichter zugänglich sind, verlassen sich Einzelhändler bei der Eroberung des Marktes in hohem Maße auf Predictive-Analytics-Dienste.

Die Rolle von predictive-analytics im Einzelhandel

In 2022, predictive analytics-powered programmatic advertising and market forecasting accounted for a 33.1% share of the global AI in retail market revenue.

Scheme title: Global AI in retail market revenue share, by application, 2022
Data source: gminsights.com — Artificial Intelligence in retail market

24%

Prognostizierte CAGR des globalen predictive-analytics/einzelhandel Marktes von 2023 bis 2032

Globale Markteinblicke

40%

Mehr Umsatz erzielen Unternehmen, die sich durch Personalisierung auszeichnen

McKinsey

Die 8 wichtigsten Anwendungsfälle von Predictive Analytics im Einzelhandel

Mit Hilfe von Predictive Analytics können Einzelhändler verschiedene geschäftliche Herausforderungen lösen und sich erhebliche Wettbewerbsvorteile verschaffen. Lassen Sie uns die 8 wichtigsten Anwendungsfälle von Predictive Analytics im Einzelhandel untersuchen:

Optimierung der Bestandsverwaltung

Predictive Analytics helfen Einzelhändlern bei der genauen Vorhersage des Bestandsbedarfs und der Lagerbestände, indem sie das Kaufverhalten der Vergangenheit nutzen. Einblicke in die Kundennachfrage und Lagerbestände ermöglichen es Unternehmen, ihre Lieferkette effizienter zu planen und zu optimieren.

Umsatzsteigerung durch datengestützte Entscheidungen zur Bestands- und Ladenoptimierung

McKinsey

Nutzen Sie

Ein rationalisiertes Lieferkettenmanagement führt zu kürzeren Lieferzeiten, geringeren Kosten aufgrund von Über- oder Unterbeständen und weniger Unterbrechungen.

Personalisierung von Kundenerlebnissen

Durch die Analyse von Kundendaten bietet die Predictive Analytics Einzelhändlern datengestützte Einblicke in Kundenpräferenzen und Kaufverhalten. So können Unternehmen ihre Kunden verstehen, maßgeschneiderte Kundenerlebnisse bieten und ihre Angebote besser personalisieren.

der führenden Einzelhändler betrachten Kundentreue und LTV als oberste Priorität

Deloitte

Nutzen Sie

Predictive analytics hilft Unternehmen, die Kundenbindung zu erhöhen und Einmalkäufer in lebenslange Kunden zu verwandeln.

Entwicklung von gezielten Marketingkampagnen

Predictive analytics kann Einzelhändlern helfen, effektivere Marketingkampagnen zu erstellen, indem sie wertvolle Erkenntnisse über zukünftige Kundenpräferenzen und Kaufverhalten liefert. Intelligente Datenanalysen ermöglichen es Unternehmen, ihre Werbung genauer auszurichten und Botschaften auf bestimmte Kunden zuzuschneiden.

Steigerung des Produktabsatzes bei Einzelhändlern, die datengesteuertes Targeting einsetzen

Deloitte

Nutzen Sie

Auf diese Weise können Einzelhändler die Effektivität von Anzeigen und Werbeaktionen durch ein verbessertes Targeting maximieren, was zu einem höheren ROI ihrer Strategien führt.

Erstellung von Preisstrategien

Predictive-analytics unterstützt Einzelhändler bei der Analyse von Marktbedingungen und Kundendaten zur Optimierung der Produktpreisgestaltung und hilft ihnen, ihre Gewinne zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Mit Predictive Analytics können auch Kundensegmente für allgemeine E-Commerce-Trends oder Kundenverhaltensmuster identifiziert und analysiert werden. So können Unternehmen ihre Produkte, Dienstleistungen und Preise entsprechend anpassen und den Umsatz steigern.

unmittelbare Verbesserung der Margenleistung durch datengesteuertes Preismanagement

Deloitte

Nutzen Sie

Datengesteuerte dynamische Preisstrategien reagieren auf die sich ständig ändernden Markttrends, die Preise der Wettbewerber, die Saisonabhängigkeit sowie die Gewohnheiten und Vorlieben der Verbraucher und maximieren so die Einnahmen.

Ermöglichung von intelligentem Upselling und Cross-Selling

Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich Kundenbedürfnisse ermitteln und verwandte oder ergänzende Produkte vorschlagen. Durch die Analyse früherer Kundenkäufe kann ein Einzelhändler seinen Kunden beispielsweise relevante Artikel empfehlen, wenn sie auf seiner Website einkaufen, und sie mit personalisierten Rabatten oder Werbeaktionen ansprechen. Mit KI-gestützten Vorhersagemodellen können Einzelhändler verborgene Muster in ihren Kundendaten erkennen und Trends oder Kundenpräferenzen vorhersagen.

Umsatzsteigerung für Modeunternehmen, die datengestützte Produktangebote nutzen

McKinsey

Nutzen Sie

Ein verbessertes Bewusstsein führt zu klügeren Marketing- und Verkaufsentscheidungen und damit zu höheren Umsätzen und Gewinnen.

Automatisierung des Kundendienstes

Auf der Grundlage des bisherigen Kaufverhaltens, der demografischen Daten der Kunden und der Stimmungsanalyse in Echtzeit kann Predictive Analytics den Kundendienstmitarbeitern helfen, ihre Kommunikationsstrategien besser anzupassen und die Kundenzufriedenheit erheblich zu steigern.

Akzeptanzrate von Chatbots mit künstlicher Intelligenz im Einzelhandel (höher als in jeder anderen Branche)

Invesp

Nutzen Sie

Durch den Einsatz von KI-gestützten Prognosen, Chatbots und automatisierten Marketingkampagnen können Einzelhändler die Effizienz ihrer Abläufe verbessern und die manuellen Arbeitskosten senken.

Optimierung der Merchandising-Strategien

Im Zusammenspiel mit Computer Vision kann Predictive Analytics zur Optimierung von Merchandising-Strategien beitragen, indem es die Bewegungen der Kunden im Geschäft und historische Daten über frühere Einkäufe analysiert. Anhand der Kaufhistorie können Merchandiser die wichtigsten verbesserungswürdigen Metriken identifizieren und Hypothesen für eine entsprechende Verbesserung der Benutzeroberfläche entwickeln, um Umsatz und Gewinn zu steigern.

der Einzelhändler in der Deloitte-Studie stuften sich selbst als ausgereift oder führend bei Produktempfehlungen ein

Deloitte

Nutzen Sie

Ein fortschrittliches, analytikgestütztes Merchandising hilft bei der Verwaltung des Produktlayouts, um verwandte Produkte effektiv zu empfehlen und die durchschnittliche Scheckgröße zu erhöhen.

Verringerung der Kundenabwanderung

Durch die Analyse von Kundendaten, demografischen Daten und Social-Media-Präferenzen kann Predictive Analytics Kunden identifizieren, die ein Produkt oder eine Dienstleistung wahrscheinlich nicht mehr nutzen werden, und Strategien entwickeln, um dies zu verhindern. Mithilfe von Predictive Analytics können Modelle erstellt werden, um die Kunden mit der höchsten Abbruchwahrscheinlichkeit zu ermitteln, die Ursachen für den Abbruch zu bestimmen und präventiv einzugreifen, um den Kunden zurückzugewinnen.

Nutzen Sie

Die KI-gesteuerte Datenanalytik hilft Einzelhändlern, bestehende Kunden zu halten und Kosten für die Kundenakquise zu sparen.

Unsere predictive-analytics-Dienste

Itransition bietet eine Reihe von Predictive-Analytics-Services für Einzelhändler an und entwickelt maßgeschneiderte Lösungen, damit Ihr Unternehmen die Möglichkeiten der Predictive-Analytics im Einzelhandel voll ausschöpfen kann.

Wir bieten fachkundige Beratungsdienste an, die es Einzelhändlern ermöglichen, Bereiche zu identifizieren, in denen Predictive Analytics den größten Nutzen bringen kann, und optimale Strategien zu entwickeln, um diese zu nutzen.
Wir helfen Unternehmen dabei, ihre Ziele zu definieren, effektive Datenpipelines aufzubauen und die richtigen Technologien für ihre Anforderungen auszuwählen.
Wir entwickeln Predictive-Analytics-Modelle und -Algorithmen, die auf die individuellen Bedürfnisse jedes Einzelhändlers zugeschnitten sind.
Wir setzen die neuesten Techniken des maschinellen Lernens ein, um fortschrittliche Lösungen zu entwickeln, die es Einzelhändlern ermöglichen, Erkenntnisse in Echtzeit für eine bessere Entscheidungsfindung zu nutzen.

Sind Sie bereit, die Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics für Ihr Einzelhandelsgeschäft zu nutzen?

Kontakt

Praktische Beispiele für Predictive Analytics im Einzelhandel

Viele führende Einzelhandelsunternehmen nutzen Predictive Analytics, um die betriebliche Effizienz und das Kundenerlebnis zu verbessern. Einige bemerkenswerte Beispiele sind:

Farfetch & Talkdesk

Farfetch ist eine der führenden globalen Plattformen für die Modebranche mit einer Präsenz in über 190 Ländern weltweit. Eine interne Prüfung ergab jedoch, dass das Kontaktzentrum von Farfetch aufgrund der schnellen internationalen Expansion mit vielen Service- und Qualitätsproblemen zu kämpfen hatte. Da das Unternehmen Niederlassungen und Kontaktzentren auf der ganzen Welt eröffnete, wurden die neuen Mitarbeiter des Kontaktzentrums in den ersten 30 Tagen mit Informationen überhäuft. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, benötigte das Unternehmen eine effiziente Lösung, die sowohl den Bedürfnissen erfahrener Mitarbeiter als auch denen von Neulingen gerecht wird.

Bildtitel: Agent Assist in Aktion
Datenquelle: talkdesk.com - Talkdesk Agent Assist, das Agenten in die Lage versetzt, Kunden zu unterstützen

Farfetch wandte sich an Talkdesk, ein Unternehmen für Cloud-Kontaktzentren, um dringend benötigte Hilfe in Form von KI und prädiktiver Analytik zu erhalten. Das Ergebnis ist, dass einer der charakteristischen Dienste von Talkdesk, Agent Assist, den Kundendienstmitarbeitern jetzt während der Gespräche mit den Kunden Tipps in Echtzeit gibt. Mithilfe von NLP und Predictive Analytics kann Agent Assist zum Beispiel Anrufe in Echtzeit transkribieren, automatisch Zusammenfassungen von Anrufen erstellen, die nächsten besten Maßnahmen vorschlagen und relevante Artikel aus der bestehenden Wissensdatenbank von Farfetch anzeigen, um Kunden schnelle Antworten zu geben.

25%

Steigerung der Kundenzufriedenheit

50%

Verringerung der Auflösungszeiten

Belk & antuit.ai

Belk ist ein in Kalifornien ansässiger Modeeinzelhändler, der fast 300 Einzelhandelsgeschäfte in den USA betreibt. Die Filialleiter von Belk hatten Schwierigkeiten zu verstehen, warum einige Filialen deutlich besser abschnitten als andere. Ihre Umsatzprognosen auf der Grundlage historischer Kaufmuster und nicht auf der Grundlage zukünftiger Trendanalysen zu erstellen, war nicht effektiv. Belk erkannte, dass eine umfassende Datenanalyselösung für die Lösung solcher Probleme unerlässlich ist, und investierte 130 Millionen Dollar in eine technologische Umgestaltung. Eine auf Predictive Analytics gestützte Absatzprognose hatte für Belk oberste Priorität. Daher ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit antuit.ai ein, um eine maßgeschneiderte End-to-End-Plattform für die Nachfrageprognose zu entwickeln. Die maßgeschneiderte Plattform von antuit.ai beinhaltet KI-gestützte Analysen von Saisonalität, Werbeaktionen, Veranstaltungen und vielen anderen Faktoren, um genaue Prognosen zu erstellen. Das Ergebnis ist, dass die Manager der einzelnen Filialen nun einen viel tieferen Einblick in die Bestandsverwaltung haben, was ihre Chancen, die Produktnachfrage genau vorherzusagen, drastisch erhöht.

DICK'S Sporting Goods & Adobe

DICK'S ist eine der größten Sportartikel-Einzelhandelsketten mit über 150 Millionen Kunden in 850 US-Filialen. Bei einer so großen Kundenzahl erkannte der Programm-Manager für E-Commerce bei DICK'S, dass die einzige Möglichkeit, Personalisierung in großem Umfang bereitzustellen, die Big Data-Analytik ist. Daher wandte sich DICK'S an Adobe, um seinen Kunden über alle Kanäle hinweg maßgeschneiderte Erlebnisse zu bieten. Die Adobe Customer Journey Analytics-Plattform konsolidiert beispielsweise alle Daten an einem Ort und ermöglicht es DICK'S festzustellen, wie genau sich bestimmte Kundenaktivitäten an verschiedenen Touchpoints auf die Kaufentscheidung auswirken. Mithilfe von Adobe Customer Journey Analytics und einer Reihe weiterer Adobe-Tools kann DICK'S die Absichten seiner Kunden auf der Grundlage zahlreicher Faktoren wie Kundeninteressen, standortrelevante Ereignisse und frühere Einkäufe schnell entschlüsseln und so eine Personalisierung in Echtzeit ermöglichen.

Wir wissen innerhalb von Millisekunden, wenn jemand die Schuhe einer bestimmten Marke auf der Website anschaut, dass es sich um einen Sportler handelt, der davon profitieren würde, mehr mit dieser Marke in Kontakt zu kommen, während er online ist.

Steve Miller

Senior Vice President, Strategie, eCommerce & Analytik, DICK'S Sporting Goods

2X

Mehr Homepage-Besucher erhalten ein individuelles Erlebnis

10%

Besucher, die ein personalisiertes Erlebnis erhalten, geben mehr Geld aus als Besucher, die dies nicht tun

Skullcandy & Sisense

Skullcandy ist ein US-amerikanisches Unternehmen, das Audiogeräte für Verbraucher herstellt, darunter Kopfhörer, Ohrstöpsel und Lautsprecher. Das Produktentwicklungsteam des Unternehmens benötigte ein detaillierteres Verständnis der Kundenbedürfnisse und -empfindungen in Bezug auf bestehende Produkte, um neue Produkte mit besserer Leistung zu entwickeln. Indem die maßgeschneiderte Predictive-Analytics-Engine von Sisense mit historischen Garantiekosten, Ansprüchen, Produktattributen und Attributen potenzieller neuer Produkte gefüttert wurde, entwickelte Skullcandy ein zuverlässiges prädiktives Datenmodell, um zu erkennen, was die Garantiekosten eines neuen Produkts beeinflusst, bevor es auf den Markt kommt. Darüber hinaus unterstützte Sisense Skullcandy dabei, seine BI-Plattform, seine benutzerdefinierte NLP-Engine und Amazon Comprehend zu nutzen, um die Kundenstimmung detailliert zu verstehen. Derzeit kann Skullcandy positive und negative Stimmungen nahtlos mit einer bestimmten Produktleistung korrelieren, was zu überzeugenden Erkenntnissen für die zukünftige Produktentwicklung führt.

Wir bei Skullcandy sind froh, berichten zu können, dass sich der Einstieg in die Predictive- und Sentiment-Analytics-Branche die anfängliche Unsicherheit gelohnt hat.

Mark Hopkins

Leiter der Informationsabteilung, Skullcandy

Roadmap für die Implementierung von Predictive Analytics (Vorhersageanalyse)

Hier erfahren Sie, wie Sie Predictive Analytics für Ihr Einzelhandelsgeschäft nutzen können:

1

Problemstellung

In der ersten Phase legen wir die wichtigsten Unternehmensziele fest, bewerten Ihre technischen Voraussetzungen und definieren die beste Vorgehensweise unter Berücksichtigung Ihrer Ziele und aktuellen Möglichkeiten.

2

Analyse der Daten

Nachdem wir uns auf die Ziele geeinigt haben, beginnen wir mit der Datenermittlung und -analyse. Das bedeutet, dass wir die Durchführbarkeit sowohl Ihrer vorhandenen Daten als auch externer Datenbanken bewerten.

3

Gestaltung

In dieser Phase entwerfen wir die Architektur der Lösung, legen den Zeitplan und das Budget für das Projekt fest und definieren die Implementierungsstrategie und das optimale Technologiepaket.

4

Umsetzung

Wir beginnen die Implementierung mit der Bereinigung, Kennzeichnung und Umwandlung von Daten. Dann definieren wir die Bewertungskriterien für die Lösung und beginnen mit dem Aufbau des Systems.

5

Einsatz

In der Implementierungsphase nehmen wir die Lösung in Betrieb und sorgen dafür, dass sie sich nahtlos in Ihre übrige Infrastruktur einfügt.

6

Unterstützung und Wartung

Nachdem Ihre Lösung in Betrieb ist, nutzen wir das Feedback der Benutzer und neue Daten, um Ihr Predictive-Analytics-System kontinuierlich zu optimieren.

Die 5 besten Predictive-Analytics-Plattformen für den Einzelhandel

Microsoft Power BI

Microsoft BI ist eine der bekanntesten Business Intelligence-Plattformen. Benutzer können ihre eigenen Vorhersagemodelle erstellen, sie validieren und sie in ihre täglichen Abläufe einbinden. Die KI-Visualisierungen von Power BI können dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen und zu verstehen, wie verschiedene Faktoren eine bestimmte Kennzahl beeinflussen.

Profis

Hochgradig anpassbar
Eingebaute Datenbereinigungsfunktionen

Nachteile

Kostspielig für kleine Unternehmen
Steile Lernkurve

Preisgestaltung

Pro-Version ist
$13.70 Benutzer/Monat

Premium-Version
kostet $27,50 Benutzer/Monat und $6.858,10 Kapazität/Monat

Tableau

Tableau eignet sich für Einzelhändler, die schnell Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen möchten. Es bietet eine breite Palette von Visualisierungsoptionen, KI-gesteuerte Empfehlungen und eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche, mit der sich verborgene Muster in Ihren Kunden- und Verkaufsdaten leicht finden lassen.

Profis

Zieh- und Ablegefunktion
Mobilfreundlich
Unterstützt viele Datenquellen

Nachteile

Unflexible Preisgestaltung
Schwache Versionierung
Erfordert in vielen Fällen SQL-Kenntnisse

Preisgestaltung

Von $15 bis $70 pro Monat und Nutzer

Qlik Sense

Qlik Sense eignet sich für Anwender, die hochwertige Erkenntnisse aus Big Data gewinnen wollen. Dank der einzigartigen Assoziations-Engine können Anwender schnell und einfach auf die benötigten Echtzeitdaten zugreifen, während die KI-gesteuerten Abfragefunktionen in natürlicher Sprache die Erstellung anspruchsvoller Berichte erleichtern.

Profis

Ermöglicht eine komplexe Datenanalyse
Unterstützt Selbstbedienung

Nachteile

Rechenintensiv
Schwache Integration mit anderer Software

Preisgestaltung

Quotenbasiert

TIBCO Datenwissenschaft

TIBCO Data Science umfasst verschiedene Tools, die die Bereitstellung und Überwachung von Modellen für maschinelles Lernen optimieren. Es ermöglicht Einzelhändlern, datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Kundenbindung, die Rentabilität und den Umsatz zu maximieren.

Profis

Hochgradig sicher
Umfassende Analysemöglichkeiten
Nahtlose Integration mit anderen Diensten

Nachteile

Steile Lernkurve
Mangel an Dokumentation

Preisgestaltung

Auf Anfrage

Alteryx

Alteryx ist eine einheitliche Lösung, die die Anforderungen von Unternehmen im Bereich Data Science abdeckt. Von der Datenaufbereitung bis hin zu umfassenden prädiktiven Analysen bietet Alteryx einen zuverlässigen Workflow, um täglich das Beste aus Ihren Daten herauszuholen.

Profis

Intuitive Drag-and-Drop-Schnittstelle
Unterstützt verschiedene Datentypen
Hervorragende Datenbereinigungsfunktionen

Nachteile

Beschränkte Visualisierung
Beschränkte Möglichkeiten der Datenspeicherung

Preisgestaltung

Von 2.300 $ bis 5.195 $ pro Nutzer und Jahr

Nutzen Sie Predictive Analytics, um Ihren Umsatz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern

Kontakt aufnehmen

Herausforderungen bei der Übernahme

Zu den häufigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung von Predictive Analytics im Einzelhandel gehören die folgenden:

Herausforderung/Beschreibung

Herausforderung

Lösung

Beschreibung

Lösung

Überholte Teamstruktur

Siloartige Teamstrukturen können Einzelhandelsunternehmen daran hindern, das volle Potenzial von Predictive Analytics zu nutzen. Die Abtrennung von Data-Science-Teams von anderen Abteilungen könnte zu einer schlechten Abstimmung zwischen ihnen führen.

Optimieren Sie die Struktur des Analyseteams, indem Sie funktionsübergreifende Teams mit klaren Zielen, Zuständigkeiten und Befugnissen bilden, die auch Experimente erleichtern und datengesteuerte Entscheidungen in den Mittelpunkt stellen.

Mangel an Talent

Unfähigkeit, Predictive-Analytics-Tools effektiv zu nutzen, weil es an entsprechenden Fachkenntnissen und Fähigkeiten mangelt.

Dazu gehören Initiativen wie die Einrichtung von Datenlabors, in denen Mitarbeiter praktische Erfahrungen mit modernsten Analysetools und -plattformen sammeln können, Schulungsprogramme, um Mitarbeiter in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz weiterzubilden, und die Einstellung von Spezialisten aus externen Organisationen, die bei Bedarf beratend tätig werden können.

Unflexible Altsysteme

Veraltete IT-Systeme könnten Einzelhandelsunternehmen daran hindern, neue datengesteuerte Technologien zu nutzen.

Modernisieren Sie die bestehenden Architekturen durch Nutzung von Microservices und APIs, um die Komplexität der Integration neuer analytikgestützter Lösungen zu verringern.

Gekapselte Daten

Die wichtigen Datensätze von Einzelhändlern sind oft groß und unstrukturiert, was das Potenzial von Analyselösungen untergräbt.

Überarbeiten Sie den Data-Governance-Ansatz, investieren Sie in einen Data Lake und eine Cloud-basierte Datenplattform und ermöglichen Sie Dateninteroperabilität, um den größten Nutzen aus Predictive Analytics zu ziehen.

Werden Sie mit Predictive Analytics führend im Einzelhandel

Predictive-analytics ist für Einzelhandelsunternehmen, die ihren Wettbewerbsvorteil ausbauen, das Kundenerlebnis verbessern und die Effizienz steigern möchten, unerlässlich geworden. Durch den Einsatz fortschrittlicher datengesteuerter Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können Einzelhändler verwertbare Erkenntnisse gewinnen und neue Marktchancen erschließen. Mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung in Cloud-Technologien und fortschrittlichen Datenanalyselösungen bietet Itransition umfassende Predictive-Analytics-Services, die auf die Bedürfnisse und Besonderheiten des Einzelhandels zugeschnitten sind. Beginnen Sie Ihre Reise noch heute und schließen Sie sich den führenden Unternehmen der Branche an.