Predictive Analytics im Einzelhandel: Mit Daten das Kaufverhalten verstehen und den Umsatz steigern
Predictive Analytics ist einer der größten Trends im Einzelhandel, und er wird bleiben. Dieser grundlegende Bereich der Business Intelligence (BI) nutzt vergangene Daten, um künftiges Verhalten vorherzusagen und Erkenntnisse zu gewinnen.
Mit Predictive Analytics im Einzelhandel verbessern Sie das Einkaufserlebnis proaktiv und datenbasiert und bleiben im Einklang mit sich ständig wandelnden Kundenbedürfnissen. Jetzt twittern
Ob Inhaber, Innovationsmanager oder Insight Director: Wer datenorientiert arbeitet, gewinnt unverfälschte Shopper-Insights und treibt das Wachstum im Einzelhandel voran. Sehen wir uns an, wie Sie solche Daten gewinnen und am besten nutzen.
Warum Daten im Einzelhandel erheben?
Wettbewerbsfähige Händler nutzen Big Data, um ihre Zielgruppe immer besser zu verstehen. Als zentrales BI-Werkzeug hilft Big Data, alle Unternehmensbereiche zu optimieren. Für Händler kann es den Unterschied zwischen einem führenden, profitablen Geschäft und der Geschäftsaufgabe ausmachen.
Wie?
Retail-Analysen liefern konkrete und detaillierte Informationen über Kunden. So ersetzen sie das Rätselraten.
Sie kennen Ihre Kunden, wissen, was sie wollen und wo, wann und wie sie es kaufen. Kein Ausprobieren mehr. Einige Beispiele für Big Data:
Kaufhistorie
Demografie der Kunden
Produktvorlieben
Customer Journey
Engagement-Muster
Mit solchen Shopper-Insights können Sie Kaufabsichten vorhersagen und messen und so Marketingmargen, Filialbetrieb und Kundenerlebnis wirklich effizient steuern. Da ROPO (Research Online, Purchase Offline) immer mehr zunimmt, können Multichannel-Händler die Kaufabsicht nutzen, um die Lücke zwischen Online- und Offline-Verhalten zu schließen.
So hilft Predictive Analytics im Einzelhandel, nachhaltige Beziehungen zu Ihren Kunden aufzubauen.
Dafür nutzen die meisten Händler Analysen aus ihren Kassensystemen oder Geräten zur Besucherstromanalyse (Personenzähler oder Beacons). Das sind hilfreiche Werkzeuge für datenbasierte Entscheidungen, doch sie zeigen nur begrenzt, was Kunden wirklich kaufen möchten.
Zum Glück gibt es einen fortschrittlicheren Weg zu deutlich wertvolleren Kundendaten: 3D-Eye-Tracking, das Aufmerksamkeit und mehr misst. So funktioniert es:
Wie Eye-Tracking Predictive Analytics im Einzelhandel unterstützt
In unserem letzten Artikel darüber, was Eye-Tracking ist, haben wir mit einer kurzen Definition erklärt, wie die Technologie funktioniert.
Eye-Tracking ist ein technisches Verfahren zur Messung von Augenbewegungen, Augenpositionen und Blickpunkten. Mit anderen Worten: Eye-Tracking erkennt und verfolgt die visuelle Aufmerksamkeit einer Person, also wohin, worauf und wie lange sie blickt.
Statistiken zeigen, dass der weltweite Eye-Tracking-Markt stetig wächst, vor allem dank des zunehmenden Interesses an Technologien zur Blickerfassung und ihrer wachsenden Verbreitung.
Gesundheitswesen, Forschung, Einzelhandel und Automobil gehören zu den Branchen, die Eye-Tracking besonders schnell und mit großem Interesse einführen. Im Einzelhandel wird Eye-Tracking derzeit unter anderem eingesetzt, um zu verstehen, wie Menschen einkaufen und wie sie mit Geschäft und Produkten interagieren.
Es ist ein hochmodernes Werkzeug für Verbraucher- und In-Store-Forschung im Einzelhandel. So sehr, dass der Einzelhandel zu einem der wichtigsten kommerziellen Einsatzbereiche von Eye-Tracking geworden ist.
Von Google über Apple bis Facebook: Die größten Unternehmen der Welt kaufen seit Jahren Eye-Tracking-Startups. Gleichzeitig nutzen Innovationsmanager im Einzelhandel Eye-Tracking, um herauszufinden:
#1 Was die Aufmerksamkeit der Kunden weckt und was sie ignorieren
#2 Wohin sie instinktiv blicken und in welcher Reihenfolge
#3 Wann ihr Blick von einem Produkt zum anderen wandert
#4 Wie sie ihre Kaufentscheidung treffen
Letztlich können Händler mit Eye-Tracking anhand der Blickmuster analysieren, warum sich ihre Kunden so verhalten, wie sie es tun.
Sehen wir uns genauer an, welche Funktionen des Eye-Trackings Predictive Analytics für den Einzelhandel liefern und Ihre Marketing- und Merchandising-Entscheidungen verbessern:
#1 Daten zur visuellen Aufmerksamkeit
Ob bewusst oder nicht: Menschen sehen sich Dinge an, die ihr Interesse wecken.
Das Gehirn hat nur begrenzte Ressourcen für die Bildverarbeitung. Es muss also auswählen, was es für relevant hält, und unnötige visuelle Informationen herausfiltern. Diesen Vorgang nennt man visuelle Aufmerksamkeit. Mit Eye-Tracking können Sie sie messen und für weitere Analysen aufzeichnen.
In der Handelsforschung zeigt die visuelle Aufmerksamkeit, wofür sich Kunden ganz natürlich interessieren. Jetzt twittern
Vor einer Kaufentscheidung sehen sich Kunden verschiedene Produkte an, um die Optionen zu vergleichen. Meist kaufen sie die Artikel, die sie am längsten und häufigsten angesehen haben.
Eye-Tracking zeigt dabei, wie lange es dauerte, bis sich der Kunde auf ein bestimmtes Produkt konzentrierte, und wie oft er es ansah. Außerdem misst Eye-Tracking, wie lange er einen Artikel beim ersten Mal und im Durchschnitt betrachtet hat. Die Fachbegriffe für diese Kennzahlen lauten:
#1 Zeit bis zur ersten Fixation = wie lange es dauerte, bis sich der Kunde auf ein bestimmtes Produkt konzentrierte
#2 Anzahl der Fixationen = wie oft er es angesehen hat
#3 Dauer der ersten Fixation = wie lange er einen Artikel beim ersten Mal betrachtet hat
#4 Durchschnittliche Fixationsdauer = wie lange er einen Artikel im Durchschnitt betrachtet hat
Eye-Tracking-Software stellt diese Informationen als Heatmaps und Opacity Maps dar. Je nach Visualisierung gilt: Je wärmer oder heller ein Bereich, desto mehr visuelle Aufmerksamkeit erhält er.
#2 Interesse, Wahrnehmung, Absicht
Eye-Tracking liefert auch Retail-Analysen, indem es den Verlauf von Interesse, Wahrnehmung und Absicht zeigt:
Sobald ein Produkt das Interesse eines Kunden weckt, betrachtet er es auf eine bestimmte Weise.
Ab diesem Moment entscheidet seine Wahrnehmung darüber, ob er es kaufen will oder nicht.
Gleichzeitig beeinflusst die Präsentation des Produkts im Geschäft, wie der Kunde es wahrnimmt.
Angenommen, Sie führen eine Verkaufsaktion im Geschäft durch. Eye-Tracking-Studien zeigen, dass Kunden ein Angebot eher als günstig wahrnehmen, wenn auch der ursprüngliche Preis angezeigt wird. Um ihre Kaufentscheidung leicht zu treffen, brauchen sie unterwegs visuelle Hinweise.
Insgesamt steigt die Kaufabsicht für ein interessantes Produkt, wenn der Kunde es positiv wahrnimmt.
Aber wie misst man Kaufabsicht? Eine Möglichkeit ist die Analyse des Konsumverhaltens.
#3 Kundenverhalten im Geschäft
Mit Eye-Tracking können Sie das Verhalten von Kunden in einer natürlichen Umgebung aufzeichnen und messen. Sie beobachten die intuitiven Handlungen Ihrer Kunden in Echtzeit, während sie Ihr Geschäft erkunden.
Mit Consumer Insights und Retail-Analysen aus dem Eye-Tracking können Sie:
Die Orientierung im Geschäft erleichtern
Gezielte Angebote gestalten
Regale und Displays strategisch anordnen
Die Wirkung von Verpackungsdesigns bewerten
Wirksame Werbekampagnen entwickeln
Den Kundenservice verbessern
Ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis schaffen
Moderne Eye-Tracking-Methoden sind alle berührungslos. Herkömmliches Eye-Tracking verlangt jedoch derzeit, dass Kunden eine Brille oder ein Headset tragen. Dadurch verändern sie ihr Verhalten, bewusst oder unbewusst. Forschende kennen dieses Phänomen als Hawthorne-Effekt.
Gegen diese Verzerrung durch Beobachtung gibt es heute 3D-Eye-Tracking-Lösungen wie GazeSense.
Mit 3D-Eye-Tracking brauchen Sie keine Brillen, um Shopper-Insights zu gewinnen. Unsere Software arbeitet mit handelsüblichen Tiefenkameras und erfasst die Augenaktivität aus der Distanz.
Mit 3D-Eye-Tracking in Echtzeit können Händler und Shopper-Insight-Manager:
#1 Mit echten Kunden statt mit Fokusgruppen arbeiten
#2 Die visuelle Aufmerksamkeit mehrerer Kunden gleichzeitig erfassen
#3 Unverfälschte Analysen der Aufmerksamkeit am Regal erstellen
Sie möchten erfahren, wie 3D-Eye-Tracking Ihrem Unternehmen Predictive Analytics für den Einzelhandel liefert? Schreiben Sie uns, unser Customer Success Specialist erzählt Ihnen gern mehr über unsere Software.
Anwendungsfälle für Predictive Analytics mit Big Data im Einzelhandel
Unternehmen nutzen Predictive Analytics, um alle Bereiche ihres Geschäfts zu verbessern. Vor allem aber ermöglichen Retail-Analysen ein zufriedenstellendes Erlebnis für jeden Kunden. Sie gewinnen umsetzbare Erkenntnisse zu jedem Aspekt des Besuchs, von Vorlieben bis zu Kaufgewohnheiten.
#1 Die Customer Journey untersuchen
Mit Predictive Analytics bilden Sie die Customer Journey über die reine Transaktion hinaus ab. Sie sehen Ihre Produkte, Displays, Ihr Geschäft und Ihre Marke so, wie Ihre Kunden sie sehen. Mit Eye-Tracking betrachten Sie sie buchstäblich mit den Augen Ihrer Kunden.
Customer-Journey-Analysen zeigen mit Big Data, wie aus Interessenten zahlende Kunden werden. Sie können alle Berührungspunkte ihrer Interaktion mit Ihrem Geschäft erkennen und analysieren, darunter:
#1 Wann und wie sie Ihr Geschäft entdeckt haben
#2 Die Kommunikation mit Mitarbeitenden (positive oder negative Erfahrung)
#3 Wie sie mit Produkten interagiert haben
#4 Folgeaktionen (z. B. Newsletter-Anmeldung, Bewertungen usw.)
Mit diesen Shopper-Insights können Sie das Kundenerlebnis personalisieren.
#2 Das Einkaufserlebnis personalisieren
Je persönlicher das Erlebnis eines Kunden, desto zufriedener ist er. Indem Sie das bisherige Verhalten Ihrer Kunden im Geschäft auswerten, können Sie künftige Erlebnisse auf sie zuschneiden.
So steigern Sie Kundentreue, Markenbekanntheit und Umsatz. Zudem wissen Sie, wie und wo Sie Ihre Merchandising-Maßnahmen bündeln sollten.
Mit Predictive Analytics personalisieren Sie das Einkaufserlebnis, indem Sie:
#1 Passende Produkte empfehlen (Cross-Selling und Up-Selling)
#2 Wirksame Treueprogramme und Vorteile einführen
#3 Erkenntnisse aus dem Online-Verhalten auf Services im Geschäft übertragen
#4 Den Bezahlvorgang erleichtern
#5 Verkaufspersonal für den persönlichen Kontakt schulen
#6 Die Personalisierung auf alle Kanäle ausweiten
#3 Regalflächen steuern
Wie ein Händler seine Regalflächen aufteilt, beeinflusst sowohl das Einkaufserlebnis als auch den direkten Umsatz. Von allen Bereichen eines Geschäfts ist das Regal der Ort, an dem Kunden ihre Kaufentscheidung treffen. Deshalb müssen sie die gewünschten Produkte dort leicht finden.
Retail-Analysen helfen Ihnen zu entscheiden, welche Artikel auf Augenhöhe platziert werden. Mit Blickdaten teilen Sie Regalflächen danach zu, wie auffällig Produkte sind. Mit der Analyse von Heatmaps verstehen Sie besser, wie Sie:
#1 Artikel so in den Regalen verteilen, wie Ihre Kunden es erwarten
#2 Preise und Aktionen kommunizieren
#3 Die Sichtbarkeit wichtiger Produkte erhöhen
#4 Das Auffüllen der Regale vereinfachen
#5 Verhindern, dass Bestseller ausverkauft sind
#4 Ladenaufteilung & Design gestalten
Neben dem Regalflächenmanagement liefern Eye-Tracking-Heatmaps auch Erkenntnisse für die Ladengestaltung. Statt verschiedene Grundrisse auszuprobieren, zeigen Ihnen die Daten eine klare Richtung.
Sie sehen, welche Abteilungen, Gänge und Displays die meiste visuelle Aufmerksamkeit erhalten. Dann können Sie die Ladenaufteilung kundenfreundlich anpassen.
Außerdem zeigen diese Erkenntnisse, wie wirksam Ihre aktuellen Elemente sind:
#1 Schilder
#2 Banner
#3 Warenpräsentationen
Sie wissen, wo Sie sie platzieren müssen, damit Kunden sie am besten sehen.
Andere Quellen wie Aufnahmen von Überwachungskameras und Sensoren im Geschäft zeigen zudem, welche Bereiche die meiste Kundenfrequenz haben.
#5 Preisstrategien verbessern
Mit Retail-Analysen können Sie vorhersagen, wie Kunden auf Preisänderungen reagieren. Durch die Analyse der Preiselastizität sehen Sie, wie sich diese Anpassungen auf den Umsatz auswirken.
Mit Predictive Analytics bleiben Sie bei Ihren Preisen flexibel. Auf Basis der erhobenen Daten optimieren Sie Preise in Echtzeit anhand von Shopper-Insights. Diese persönlichen Preisstrategien runden das maßgeschneiderte … Jetzt twittern
Um die besten Preise zu finden, erfassen und verarbeiten Big-Data-Tools für den Einzelhandel außerdem:
#1 Preise der Mitbewerber
#2 Produktnachfrage
#3 Geodemografische Indikatoren
#4 Kaufverhalten der Kunden
#5 Wetter und Saisonalität
#6 Betriebskosten
#6 Nachfrage prognostizieren
Mit Predictive Analytics erkennen Sie Trends und Muster, die die Nachfrage beeinflussen. Die Analyse der Verkaufshistorie und anderer historischer Daten zeigt Ihnen, was Ihre Kunden künftig kaufen werden. Big-Data-Systeme berücksichtigen zudem lokale und nationale Ereignisse sowie saisonale Aktionen.
Nachfrageprognosen stärken sowohl das Kundenerlebnis als auch das Unternehmenswachstum.
Wenn Sie vorhersagen können, was Ihre Kunden wollen, stellen Sie die Verfügbarkeit im Geschäft sicher. Gleichzeitig senken Sie das Risiko, Ihre Geschäfte mit Produkten zu überfüllen, die niemand nachfragt.
Weitere Vorteile von Nachfrageprognosen mit fortschrittlichen Retail-Analysen:
#1 Kosten senken und Effizienz steigern
#2 Liquidität sichern
#3 Kapitalrendite verbessern
#7 Marketingbotschaften optimieren
Effizientes Marketing im Geschäft gehört ebenfalls zum personalisierten Kundenerlebnis. Aus Ihren Retail-Analysen haben Sie bereits Shopper-Insights. Jetzt geht es darum, die richtigen Botschaften wirksam zu vermitteln.
Nehmen Sie zum Beispiel die Aufmerksamkeitsdaten aus dem Eye-Tracking. Sie wissen, welche Beschilderung Ihre Kunden angezogen hat und welche konkreten Elemente des Displays ihre Aufmerksamkeit erregt haben.
Kombinieren Sie diese Erkenntnisse mit Daten zu Produktvorlieben, und Sie erzielen den besten Marketing-ROI, indem Sie:
#1 Ihre Kunden über die Aktionen informieren, die ihnen am wichtigsten sind
#2 Eine einheitliche Botschaft über alle Kanäle hinweg vermitteln
#3 Mit gezielten digitalen Kampagnen den Umsatz im Geschäft steigern
#8 Den CLV (Customer Lifetime Value) vorhersagen
Mit Predictive Analytics und dem Customer Lifetime Value (CLV) können Sie die Nachfrage prognostizieren. Aus vergangenen Transaktionen ergibt sich der historische CLV. Kombinieren Sie die Kaufhistorie dagegen mit Verhaltensanalysen, erhalten Sie den prognostizierten CLV.
Ein prädiktives CLV-Modell zeichnet ein detailliertes Bild der Beziehung Ihrer Kunden zu Ihrem Geschäft. Jetzt twittern
Sie wissen, wie viel Ihre Kunden in der Vergangenheit ausgegeben und welche Produkte sie gekauft haben. Verbinden Sie diese Daten mit ihren Verhaltensmustern, und Sie erhalten eine realistische Schätzung, wie viel sie künftig ausgeben werden.
Wenn Sie Ihren CLV kennen, können Sie:
#1 Ihre Kunden nach ihrem Wert einteilen
#2 Die Kundengewinnung optimieren
#3 Marketingbudgets effizient planen
#4 Individuelle Anreize für verschiedene Segmente bieten
Die Vorteile umsetzbarer Shopper-Insights
Letztlich ist Predictive Analytics im Einzelhandel ein starkes Werkzeug, um Shopper-Insights zu gewinnen. Sie verstehen, wie Ihre Kunden denken und was ihnen wichtig ist.
Darauf aufbauend können Sie handeln und Ihr Geschäft so verbessern, dass es ihren Bedürfnissen, Wünschen und Erwartungen entspricht.
Mit umsetzbaren Shopper-Insights können Sie:
Datenbasierte Geschäftsentscheidungen treffen
Wertvolle Kunden gewinnen und halten
ROI und Rentabilität Ihres Geschäfts steigern
Kundenorientierte Strategien entwickeln
Sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen
Die Treue Ihrer Kunden gewinnen
Überzeugende Aktionen gestalten
Das Engagement Ihrer Kunden steigern
Wachstumschancen aufdecken
Ein reichhaltiges Kundenerlebnis bieten
So setzen Sie Shopper-Insights um
Kundendaten zu beobachten, zu bündeln und zu interpretieren reicht nicht. Shopper-Forschung bleibt wirkungslos, wenn Sie Ihre Erkenntnisse nicht umsetzen. Sie müssen daher die Konsequenzen erkennen und einen Plan zur Umsetzung Ihrer Ergebnisse erstellen.
Je nach Ihren konkreten Shopper-Insights könnten erste Maßnahmen sein:
Kategorien und/oder Verkaufspunkte neu ordnen
Strategien gegen Kundenabwanderung einführen
Neue Kanäle erschließen, also dort präsent sein, wo Ihre Kunden digital unterwegs sind
Ausstattung und Angebote im Geschäft verbessern
Passende Cross-Selling-Techniken entwickeln
Neue Kommunikationsstrategien testen
Die Verteilung der Ressourcen überdenken
So nutzen Sie 3D-Eye-Tracking für Retail-Analysen
Bei Eyeware ermöglichen wir Predictive Analytics im Einzelhandel mit 3D-Eye-Tracking-Software.
Anders als herkömmliches Eye-Tracking erfasst unsere Technologie GazeSense die visuelle Aufmerksamkeit berührungslos aus bis zu 1,3 m (4,3 ft) Entfernung.
Keine Brille. Keine VR-Brille. Keine Kalibrierung.