Prädiktive Einzelhandelsanalyse: Wie man Daten nutzt, um das Kundenverhalten zu verstehen und den Umsatz zu steigern

Predictive Analytics ist einer der größten Einzelhandelstrends des Jahres, und er wird sich durchsetzen. Ein grundlegender Zweig der Business Intelligence (BI) nutzt Daten aus der Vergangenheit, um zukünftige Aktionen vorherzusagen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit Predictive Analytics für den Einzelhandel können Sie proaktive, datenbasierte Schritte zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses unternehmen und mit der sich ständig verändernden Kundenlandschaft Schritt halten. Click To Tweet

Unabhängig davon, ob Sie ein Geschäftsinhaber, ein Innovationsmanager oder ein Insight Director sind, ist Datenorientierung der Schlüssel, um unvoreingenommene Erkenntnisse über die Kunden zu gewinnen und das Wachstum des Einzelhandels zu fördern. Lassen Sie uns untersuchen, wie man solche Daten erhält und wie man sie am besten nutzt.

Warum Einzelhandelsdaten sammeln?

Wettbewerbsfähige Unternehmen im Einzelhandel nutzen Big Data, um ihren Zielmarkt auf fortschrittliche Weise zu verstehen. Als wesentliches BI-Tool hilft Big Data bei der Optimierung aller Unternehmensbereiche. Sie können für Einzelhändler den Unterschied zwischen einem führenden, profitablen Geschäft und dem Ausscheiden aus dem Geschäft ausmachen.

Wie?

Die Analyse von Einzelhandelsgeschäften liefert spezifische und detaillierte Informationen über die Kunden. So helfen sie, das Rätselraten zu beenden. 

Sie kennen Ihre Kunden, wissen, was sie wollen und wo, wann und wie sie es kaufen. Keine Notwendigkeit für Versuche und Fehler. Ein paar große Daten Beispiele sind:

Kaufhistorie

Demografische Daten der Kunden

Produktvorlieben

Reise des Käufers

Engagement-Muster

Diese Art von Einblick in die Käuferschaft ermöglicht Sie können Kaufabsichten vorhersagen und messen, um Marketingmargen, Geschäftsabläufe und Kundenerlebnisse effizienter zu gestalten. Mit ROPO (Research Online, Purchase Offline) auf dem Vormarsch, muEsi-channel retailkönnen die Kaufabsicht nutzen, um die Lücke zwischen Online und Offline-Muster.

Prädiktive Analytik für den Einzelhandel helfen Ihnen, nachhaltige Beziehungen zu Ihren Kunden aufzubauen. 

Zu diesem Zweck verwenden die meisten Einzelhändler Analytik Dies sind zwar hilfreiche Instrumente, die es Ihnen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, aber sie können nur bedingt ein aufschlussreiches Bild darüber vermitteln, was die Kunden kaufen wollen. 

Glücklicherweise gibt es einen fortschrittlicheren Weg, um viel wertvollere Käuferdaten zu erhalten, indem man 3D-Eye-Tracking verwendet, um die Aufmerksamkeit und mehr zu messen - hier ist, wie:

Wie Eye Tracking bei der vorausschauenden Analyse im Einzelhandel helfen kann

In unserem letzten Beitrag über was Eye Tracking isthaben wir die Funktionsweise der Technologie anhand einer kurzen Definition erläutert. 

Eyetracking ist ein technologischer Prozess, der es ermöglicht die Messung von Augenbewegungen, Augenstellungen, und Blickpunkte. Mit anderen Worten: Eye Tracking identifiziert und überwacht die Augen einer Person visuelle Aufmerksamkeit in Bezug auf Ort, Objekte und Dauer.

Die Statistik zeigt dass sich der globale Markt für Eye-Tracking auf einem kontinuierlichen Wachstumspfad befindet, was vor allem auf das zunehmende Interesse und die Akzeptanz der Technologie zur Erfassung des Sehvermögens zurückzuführen ist. 

Das Gesundheitswesen, die Forschung, der Einzelhandel und die Automobilindustrie gehören zu den Branchen, die eine schnellere Einführung und ein besonderes Interesse an der Eye-Tracking-Technologie verzeichnen. Im Einzelhandel wird Eye Tracking derzeit u. a. eingesetzt, um zu verstehen, wie Menschen einkaufen und wie sie mit dem Geschäft und den Produkten interagieren.

Es ist ein hochmodernes Instrument sowohl für die Verbraucherforschung als auch für die Ladenforschung im Einzelhandel. So sehr, dass der Einzelhandel zu einem der wichtigsten Die wichtigsten kommerziellen Anwendungen für Eye Tracking.

Von Google zu Apfel oder FacebookDie größten Unternehmen der Welt kaufen schon seit Jahren Startups, die sich mit Eye-Tracking beschäftigen. Gleichzeitig nutzen die Innovationsmanager des Einzelhandels die Eye-Tracking-Technologie, um herauszufinden:

#1 Was die Aufmerksamkeit der Käufer erregt und was sie ignorieren

#2 Wo sie instinktiv hinschauen und in welcher Reihenfolge

#3 Wenn sie ihren Blick von einem Produkt auf ein anderes richten

#4 Wie sie ihre Kaufentscheidung treffen

Letztlich können Einzelhändler mit Hilfe der Blickverfolgung analysieren, warum sich ihre Kunden so verhalten, wie sie es tun, basierend auf ihren Blickmustern.

Schauen wir uns genauer an, welche spezifischen Eye-Tracking-Funktionen prädiktive Analysen für den Einzelhandel generieren, die Ihre Marketing- und Merchandising-Entscheidungen verbessern werden:

#1 Daten zur visuellen Aufmerksamkeit

Unabhängig davon, ob sie sich dessen bewusst sind, schauen sich die Menschen Objekte an, die ihr Interesse wecken.

Das Gehirn verfügt nur über eine begrenzte Menge an Ressourcen für die Verarbeitung von Bildern. Daher muss es auswählen, was es für relevant hält, und unnötige visuelle Informationen herausfiltern. Der Begriff für diesen mentalen Prozess ist visuelle Aufmerksamkeit. Sie können die visuelle Aufmerksamkeit messen und für weitere Analysen mit Eye-Tracking aufzeichnen.  

Im Rahmen der Einzelhandelsforschung zeigt die visuelle Aufmerksamkeit, wofür sich die Kunden von Natur aus interessieren. Click To Tweet

Bevor ein Käufer eine Kaufentscheidung trifft, sieht er sich verschiedene Produkte an, um seine Möglichkeiten zu vergleichen. In der Regel werden die Artikel, die sie am längsten und am häufigsten betrachten, auch gekauft.

In diesem Zusammenhang zeigt die Blickverfolgung, wie lange der Kunde brauchte, um sich auf ein bestimmtes Produkt zu konzentrieren. Es zeigt auch, wie oft er es betrachtet hat. Darüber hinaus misst das Eye Tracking, wie lange sie einen Artikel zum ersten Mal und im Durchschnitt betrachtet haben. Die formalen Begriffe für diese Metriken sind:

#1 Zeit bis zur ersten Fixierung = wie lange es dauerte, bis sich der Kunde auf ein bestimmtes Produkt konzentrierte

#2 Anzahl der Fixierungen = die Anzahl der Blicke, die sie darauf werfen

#3 Dauer der ersten Fixierung = wie lange sie einen Gegenstand zum ersten Mal betrachteten

#4 Durchschnittliche Fixierungsdauer = wie lange sie im Durchschnitt auf einen Gegenstand starren

Eye-Tracking-Software erstellt Wärmekarten und Opazitätskarten, um diese Informationen darzustellen. Je nach Art der Visualisierung gilt: Je wärmer oder heller ein Bereich ist, desto mehr visuelle Aufmerksamkeit erhält er.

Eye Tracking Heatmap In Retail

#2 Interesse, Wahrnehmung, Intention

Eye Tracking liefert auch Analysen für Einzelhandelsgeschäfte, indem es den Fluss von Interesse, Wahrnehmung und Absicht aufzeigt:

Sobald ein Produkt das Interesse eines Käufers geweckt hat, wird er es auf eine bestimmte Weise betrachten.

Von diesem Punkt aus kann ihre Wahrnehmung bestimmen, ob sie beabsichtigen, es zu kaufen oder nicht.

Gleichzeitig beeinflusst die Art und Weise, wie das Geschäft das Produkt präsentiert, wie der Kunde es wahrnimmt.

Nehmen wir an, Sie führen eine Werbeaktion im Geschäft durch. Eye-Tracking-Studien zeigen, dass die Käufer das Angebot eher als günstiger wahrnehmen, wenn der ursprüngliche Preis ebenfalls erscheint. Um die Kaufentscheidung zu erleichtern, brauchen sie visuelle Anhaltspunkte auf dem Weg dorthin.

Insgesamt steigt die Kaufabsicht für ein bestimmtes Produkt, wenn der Kunde es positiv bewertet.

Aber wie kann man die Kaufabsicht messen? Eine Möglichkeit ist die Analyse von Verbraucherverhalten.

#3 Kundenverhalten in der Filiale

Mit Eye Tracking können Sie das Kaufverhalten Ihrer Kunden in einer natürlichen Umgebung aufzeichnen und messen. Mit dieser Technologie können Sie die intuitiven Aktionen Ihrer Kunden in Echtzeit beobachten, während sie Ihr Geschäft erkunden.

Durch die Implementierung von Kundeneinblicken und Einzelhandelsanalysen durch Eye Tracking können Sie:

Erleichterung der Navigation in den Geschäften

Gestalten Sie gezielte Angebote

Regale organisieren und zeigt strategisch

Bewertung der Auswirkungen von Verpackungsdesigns

Wirksame Werbekampagnen entwerfen

Verbesserung des Kundendienstes

Erstellen Sie eine maßgeschneiderte Filialerlebnis

Moderne Eye-Tracking-Methoden sind einll nicht aufdringlich. Bei der derzeitigen Standardtechnologie zur Augenüberwachung muss der Kunde jedoch eine Brille oder ein Headset tragen. Infolgedessen können sie ihr Verhalten unfreiwillig oder anderweitig anpassen. Die Forscher kennen das Phänomen als der Hawthorne-Effekt.

Um das Problem der Beobachtungsverzerrung zu lösen, haben wir nun 3D-Eye-Tracking-Lösungen wie GazeSense.

Mit der 3D-Augenverfolgung benötigen Sie keine Brille, um Einblicke in Ihre Kunden zu erhalten. Unsere Software arbeitet mit verbraucherfreundlichen Kameras mit Tiefensensorik, um die Augenaktivität aus der Ferne zu verfolgen.

Die 3D-Augenverfolgung in Echtzeit ermöglicht es Einzelhändlern und Shopper-Insight-Managern,:

#1 Arbeit mit echten Käufern anstelle von Fokusgruppen

#2 Verfolgen Sie die visuelle Aufmerksamkeit von mehr als einem Kunden gleichzeitig

#3 Unvoreingenommene Analyse der Regalaufmerksamkeit erstellen

Möchten Sie erfahren, wie 3D-Eye-Tracking Ihrem Unternehmen zu prädiktiven Analysen im Einzelhandel verhelfen kann? Schreiben Sie uns eine Nachricht, und unser Customer Success Specialist wird Ihnen gerne mehr über unsere Software erzählen.

Anwendungsfälle für Predictive Big Data Retail Store Analytics

Unternehmen nutzen prädiktive Analysen für den Einzelhandel, um alle Aspekte ihres Geschäfts zu verbessern. Vor allem aber ermöglicht Ihnen die Einzelhandelsanalyse, für jeden Kunden ein zufriedenstellendes Erlebnis zu schaffen. Sie erhalten verwertbare Einblicke in jede Facette des Kundenbesuchs, von den Vorlieben bis zu den Kaufgewohnheiten.

#1 Untersuchung der Customer Journey

Mit Predictive Analytics für den Einzelhandel können Sie die Reise Ihrer Kunden über Transaktionen hinaus abbilden. Sie können Ihre Produkte, Auslagen, Ihr Geschäft und Ihre Marke so sehen, wie Ihr Kunde sie sieht. Wenn Sie Eye Tracking verwenden, können Sie sie buchstäblich mit den Augen Ihres Kunden betrachten.

Predictive Analytics For Retail Eye Tracking Demonstration

Customer-Journey-Analysen nutzen Big Data, um aufzuzeigen, wie ein potenzieller Kunde zu einem zahlenden Kunden wird. Sie können alle Berührungspunkte in ihrer Interaktion mit Ihrem Geschäft identifizieren und analysieren, einschließlich.

#1 Wann und wie sie Ihr Geschäft entdeckt haben

#2 Kommunikation mit Mitarbeitern (positive oder negative Erfahrungen)

#3 Wie sie mit den Produkten interagierten

#4 Folgemaßnahmen (z. B. Anmeldung zum Newsletter, Bewertungen usw.)

Sobald Sie diesen Einblick in Ihre Kunden haben, können Sie das Kundenerlebnis personalisieren.

#2 Einkaufserlebnis anpassen

Je individueller das Erlebnis eines Kunden ist, desto größer ist seine Zufriedenheit. Indem Sie das frühere Verhalten Ihrer Kunden im Geschäft auswerten, können Sie deren künftige Erfahrungen anpassen.

Dadurch können Sie die Kundentreue, das Markenbewusstsein und den Umsatz steigern. Außerdem wissen Sie, wie und wo Sie Ihre Merchandising-Bemühungen konzentrieren können.

Mithilfe von Predictive Analytics für den Einzelhandel können Sie das Einkaufserlebnis für Ihre Kunden anpassen:

#1 Empfehlung von Produkten von Interesse (cross-selling und Up-Selling)

#2 Umsetzung wirksamer Kundenbindungsprogramme und Vorteile

#3 Anwendung von Erkenntnissen über das Online-Verhalten auf Dienstleistungen in Geschäften

#4 Erleichterung des Bestellvorgangs

#5 Schulung von Vertriebsmitarbeitern für den persönlichen Kontakt

#6 Ausdehnung der Personalisierung auf alle Kanäle

#3 Verwaltung des Regalplatzes

Die Art und Weise, wie ein Einzelhändler die Regalfläche zuweist, beeinflusst sowohl das Einkaufserlebnis als auch den direkten Umsatz. Von allen Bereichen in einem Geschäft ist das Regal der Ort, an dem ein Kunde seine Kaufentscheidung trifft. Daher müssen Sie dafür sorgen, dass sie die gewünschten Produkte leicht finden können.

Die Analyse von Einzelhandelsgeschäften hilft Ihnen bei der Entscheidung, welche Artikel in Regalen auf Augenhöhe platziert werden sollen. Mithilfe von Blickverfolgungsdaten können Sie den Regalplatz danach zuweisen, wie auffällig die Produkte sind. Durch die Analyse von Heatmaps werden Sie besser verstehen, wie Sie:

#1 Verteilen Sie die Artikel in den Regalen so, dass sie den Erwartungen Ihrer Kunden entsprechen

#2 Mitteilung von Preisen und Werbeaktionen

#3 Erhöhte Sichtbarkeit für Schlüsselprodukte

#4 Rationalisierung des Prozesses der Regalauffüllung

#4 Verhindern, dass Bestseller vergriffen sind

#4 Konfigurieren von Ladenlayout und -design

Außerdem hat sieWenn es um das Flächenmanagement geht, liefern Eyetracking-Heatmaps auch Erkenntnisse über die Ladengestaltung. Anstatt verschiedene Grundrisse zu testen, weisen die Daten in eine bestimmte Richtung.

Sie sehen, welche Abteilungen, Gänge und Auslagen die meiste visuelle Aufmerksamkeit erhalten. Dann können Sie Ihr Ladenlayout für den Kundenkomfort anpassen.

Darüber hinaus zeigt dieser Einblick in den Einzelhandel die Effektivität Ihrer aktuellen:

#1-Zeichen

#2-Banner

#3 Warendisplays

Sie wissen, wo sie am besten platziert werden können, um die Sichtbarkeit der Kunden zu erhöhen.  

Andere Quellen wie CCTV-Kamerabilder und die Verfolgung durch Sensoren in den Geschäften zeigen auchl welche Ladenbereiche am meisten frequentiert werden.

#5 Bessere Preisgestaltungsstrategien

Mit der Analyse von Einzelhandelsgeschäften können Sie vorhersagen, wie Kunden auf Preisänderungen reagieren und reagieren. Durch die Analyse der Preiselastizität können Sie erkennen, wie diese Preisanpassungen den Umsatz beeinflussen werden.

Mit Predictive Analytics für den Einzelhandel bleiben Sie bei Ihren Preisen flexibel. Auf der Grundlage der von Ihnen gesammelten Daten können Sie die Preise in Echtzeit entsprechend den Erkenntnissen der Kunden optimieren. Diese persönlichen Preisstrategien vervollständigen die maßgeschneiderte... Click To Tweet

Um die besten Preise zu erzielen, werden auch Big-Data-Tools für den Einzelhandel eingesetzt, die diese Daten erkennen und verarbeiten:

#1 Mitbewerberpreise

#2 Produktnachfrage

#3 Geodemografische Indikatoren

#4 Kaufverhalten des Käufers

#5 Wetter und Saisonabhängigkeit

#6 Betriebskosten

#6 Bedarfsprognose

Mit prädiktiver Analytik für den Einzelhandel können Sie Trends und Muster erkennen, die die Nachfrage beeinflussen. Durch die Analyse der Umsatzentwicklung und anderer historischer Daten können Sie vorhersagen, was Ihre Kunden in Zukunft kaufen werden. Big-Data-Verarbeitungssysteme berücksichtigen auch lokale und nationale Ereignisse und saisonale Werbeaktionen.

Nachfrageprognosen unterstützen sowohl das Kundenerlebnis als auch das Unternehmenswachstum.

Sobald Sie wissen, was Ihre Kunden wünschen, können Sie das Angebot in den Geschäften sicherstellen. Gleichzeitig können Sie das Risiko einer Überbevorratung der Geschäfte mit Produkten, die nicht nachgefragt werden, verringern.

Weitere Vorteile der Nachfrageprognose mit fortschrittlichen Analysen für Einzelhandelsgeschäfte sind:

#1 Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung

#2 Aufrechterhaltung des Geldflusses

#3 Verbesserung der Kapitalrendite

#7 Optimierung von Marketing-Botschaften

Effizientes In-Store-Marketing ist auch mit einem personalisierten Kundenerlebnis verbunden. Aus den Analysedaten der Einzelhandelsgeschäfte haben Sie bereits einen Einblick in die Kunden. Jetzt geht es nur noch darum, die richtigen Botschaften auf effektive Weise zu vermitteln.

Predictive Analytics For Retail 3D Eye Tracking Simulation

Nehmen Sie z. B. die Aufmerksamkeitsdaten, die Sie durch Eye-Tracking erhalten. Sie wissen, welche Arten von Schildern Ihre Kunden anziehen. Außerdem wissen Sie, welche spezifischen Elemente in der Anzeige ihre Aufmerksamkeit erregten.

Kombinieren Sie diese Erkenntnisse mit Daten zu Produktpräferenzen, und Sie können den besten Marketing-ROI erzielen:

#1 Informieren Sie Ihre Kunden über die für sie wichtigsten Werbeaktionen

#2 Aufrechterhaltung einer einheitlichen Botschaft über alle Kanäle hinweg

#3 Ankurbelung des Verkaufs in Geschäften durch strategische digitale Kampagnen

#8 Vorhersage des CLV (Customer Lifetime Value)

Sie können die Nachfrage durch vorausschauende Analysen und den Customer Lifetime Value (CLV) prognostizieren. Auf der Grundlage früherer Transaktionen können Sie den historischen CLV ermitteln. Andererseits führt die Kombination von Kaufhistorie und Verhaltensanalyse zu einem prädiktiven CLV.

Ein prädiktives CLV-Modell liefert ein detailliertes Bild der Beziehung Ihres Kunden zu Ihrem Geschäft. Click To Tweet

Sie wissen, wie viel sie in der Vergangenheit ausgegeben haben und welche Produkte sie gekauft haben. Kombinieren Sie diese Daten mit ihren Verhaltensmustern, und Sie erhalten eine realistische Schätzung, wie viel sie in Zukunft ausgeben werden.

Die Identifizierung Ihres CLV wird Ihnen helfen:

#1 Klassifizieren Sie Ihre Kunden nach ihrem Wert

#2 Optimierung der Kundenakquise

#3 Marketingbudgets effizient planen

#4 Maßgeschneiderte Anreize für verschiedene Segmente anbieten

Vorteile von umsetzbaren Shopper Insights

Letztendlich ist die prädiktive Analytik für den Einzelhandel ein leistungsstarkes Instrument zur Gewinnung von Erkenntnissen über die Kunden. Sie verstehen, wie Ihr Kunde denkt und worauf er Wert legt.

Von da an können Sie Maßnahmen ergreifen und Verbesserungen im Geschäft vornehmen, um die Bedürfnisse, Wünsche und Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Mit verwertbaren Erkenntnissen über Ihre Kunden können Sie:

Treffen Sie datengestützte Geschäftsentscheidungen

Akquirieren und Binden von hochwertigen Kunden

Steigern Sie ROI und Rentabilität Ihres Geschäfts

Entwicklung kundenorientierter Strategien

einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen

Kundentreue verdienen

Entwerfen Sie überzeugende Werbeaktionen

Steigerung der Kundenbindung

Wachstumsmöglichkeiten aufdecken

Bieten Sie ein reichhaltiges Kundenerlebnis

Wie man Shopper Insight anwendet

Das Beobachten, Sammeln und Interpretieren von Kundendaten ist nicht genug. Shopper Research kann sich als unwirksam erweisen, wenn Sie Ihre Erkenntnisse nicht anwenden. Daher müssen Sie die Auswirkungen ermitteln und einen Plan zur Umsetzung Ihrer Erkenntnisse erstellen.

Je nach den Erkenntnissen, die Sie über Ihre Kunden gewonnen haben, könnten einige Sofortmaßnahmen ergriffen werden:

Neuorganisation von Kategorien und/oder Einkaufsstätten

Umsetzung von Strategien zur Vermeidung von Kundenabwanderung

Ausweitung auf neue Kanäle, d. h. dorthin, wo sich Ihre Kunden im digitalen Raum aufhalten

Verbesserung der Ausstattung von Geschäften und Einrichtungen

Entwicklung relevanter Cross-Selling-Techniken

Erprobung neuer Kommunikationsstrategien

Überarbeitung der Ressourcenzuweisung

Verwendung von 3D Eye Tracking für die Einzelhandelsanalyse

Hier bei Eyeware ermöglichen wir prädiktive Analysen für den Einzelhandel mit 3D-Eye-Tracking-Software.

3D Eye Tracking Heatmap Example

Im Gegensatz zur Standard-Augenverfolgung ist unsere GazeSense Technologie verfolgt die visuelle Aufmerksamkeit aus einer Entfernung von bis zu 1,3 m (4,3 ft).

Keine Brille. Keine VR-Schutzbrille. Keine Kalibrierung.

Alles, was Sie brauchen, ist eine Tiefenerkennungskamera, und Sie können Tausende von Kunden auf eine GDPR-freundliche anonyme Weise verfolgen.

Außerdem profitieren Sie von einer großen Reichweite, einer 3D-Sichtlinie und einer Echtzeit-API. Unsere Software zeichnet die Blickmuster Ihrer Kunden genau auf und zeigt, was ihre visuelle Aufmerksamkeit erregt.

Sie können dann die Leistung einzelner Produkte, Marken, Displays und vieles mehr bewerten.

👉 Nehmen Sie Kontakt mit unserem Team auf und erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von 3D-Eye-Tracking in Echtzeit und mit mehreren Personen unvoreingenommene Erkenntnisse über Ihre Kunden gewinnen können.