Predictive analytics is one of the biggest retail trends of the year, and it’s here to stay. A fundamental branch of business intelligence (BI) uses past data to predict future actions and generate insights.

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

Regardless of whether you’re a business owner, innovation manager, or insight director, being data-centric is the key to unlocking unbiased shopper insight to drive retail growth. Let’s explore how to obtain such data, and best put it to use.

Warum Einzelhandelsdaten sammeln?

Competitive businesses in the retail sector leverage big data to understand their target market in a progressive way. As an essential BI tool, big data helps optimize all company areas. It can be the difference between a leading, profitable store and going out of business for retailers.

Wie?

Einzelhandelsanalysen liefern spezifische und detaillierte Informationen über Käufer. Infolgedessen helfen sie, das Rätselraten zu beseitigen. 

You know your customers, what they want, and where, when, and how they buy it. No need for trial und Fehler. Ein paar große Daten Beispiele sind:

Kaufhistorie

Kundendemografie

Produktpräferenzen

Käuferreise

Engagement-Muster

Diese Art von Käufereinblick ermöglicht you to predict and measure purchase intent to manage better marketing margins, store operations, and customer experience with true efficiency. Mit ROPO (Research Online, Purchase Offline) auf dem Vormarsch, MultIch-Kanall behaltenlNutzer können die Kaufabsicht nutzen, um die Lücke zwischen Online zu schließen und Offline-Muster.

Also Predictive Analytics für den Einzelhandel helfen Ihnen, nachhaltige Beziehungen zu Ihren Kunden aufzubauen. 

Dazu verwenden die meisten Einzelhändler Analytik von ihren Point-of-Sale-Systemen oder Analysegeräten für den Fußgängerverkehr (Personenzähler oder Beacons) erhalten – obwohl dies hilfreiche Tools sind, die es Ihnen ermöglichen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, können sie nur so weit gehen, um ein aufschlussreiches Bild davon zu zeichnen, was Kunden wünschen Kaufen. 

Luckily, there’s a more progressive way to obtain much more valuable shopper data by using 3D eye tracking to measure attention and more – here’s how:

Wie Eye Tracking bei Predictive Analytics für den Einzelhandel helfen kann

In our last piece about was Eyetracking isthaben wir anhand einer kurzen Definition erklärt, wie die Technologie funktioniert. 

Eyetracking ist ein technologischer Prozess, der es ermöglicht die Messung von Augenbewegungen, Augenpositionen, und Blickpunkte. Mit anderen Worten, Eyetracking identifiziert und überwacht eine Person visuelle Aufmerksamkeit in Bezug auf Ort, Objekte und Dauer.

Statistiken zeigen that the global eye tracking market is on a continuous growth path, mainly due to increased interest and adoption of vision capturing technology. 

Healthcare, research, retail, and automotive are among the industries to see faster adoption and a particular interest in eye tracking technology. Zooming in on Retail, some of the fields where eye tracking is currently being used is understanding how people shop and how people interact with the store and products.

It is a cutting-edge tool for both consumer research and in-store research in retail. So much so that retail has become one of the Top-kommerzielle Anwendungen für Eye-Tracking.

Von Google zu Apfel oder Facebook, kaufen die größten Unternehmen der Welt seit Jahren Eyetracking-Startups. Gleichzeitig nutzen Innovationsmanager im Einzelhandel die Eye-Tracking-Technologie, um Folgendes herauszufinden:

#1 Was die Aufmerksamkeit der Käufer auf sich zieht und was sie ignorieren

#2 Wo sie instinktiv hinsehen und in welcher Reihenfolge

#3 Wenn sie ihren Blick von einem Produkt zum anderen richten

#4 Wie sie ihre Kaufentscheidung treffen

Letztendlich ermöglicht Eye Tracking Einzelhändlern, anhand ihrer Blickmuster zu analysieren, warum sich ihre Kunden so verhalten, wie sie es tun.

Let’s take a closer look at what specific eye tracking features generate predictive analytics for retail that will improve your marketing and merchandising decisions:

#1 Visuelle Aufmerksamkeitsdaten

Whether they are aware of it, people choose to look at objects that capture their interest.

The brain has a finite amount of resources for processing images. Thus, it has to pick what it considers relevant and filter out unnecessary visual information. The term for this mental process is visual attention. You can measure visual attention and record it for further analysis with eye tracking.  

Im Rahmen der Handelsforschung zeigt die visuelle Aufmerksamkeit, woran Kunden natürlich interessiert sind. Click To Tweet

Bevor ein Käufer eine Kaufentscheidung trifft, wird er sich verschiedene Produkte ansehen, um ihre Optionen zu vergleichen. Normalerweise werden die Artikel, die sie am längsten anschauen und am häufigsten kaufen.

In this regard, eye tracking shows how long it took the customer to focus on a specific product. It also uncovers the number of times they looked at it. Moreover, eye tracking measures how long they spent gazing at an item for the first time and average. The formal terms for these metrics are:

#1 Zeit bis zur ersten Fixierung = wie lange hat der Kunde gebraucht, um sich auf ein bestimmtes Produkt zu konzentrieren

#2 Anzahl der Fixierungen = wie oft sie darauf geschaut haben

#3 Dauer der ersten Fixierung = wie lange sie damit verbracht haben, einen Gegenstand zum ersten Mal anzustarren

#4 Durchschnittliche Fixierungsdauer = wie lange sie durchschnittlich damit verbracht haben, auf einen Gegenstand zu starren

Eye tracking software generates heat maps and opacity maps to present this information. Depending on the type of visualization, the warmer or lighter an area is, the more visual attention it receives.

#2 Interesse, Wahrnehmung, Absicht

Eye Tracking bietet auch Analysen für Einzelhandelsgeschäfte, indem es den Interessenfluss, die Wahrnehmung und die Absicht zeigt:

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

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

Gleichzeitig beeinflusst die Art und Weise, wie das Geschäft dieses Produkt präsentiert, die Wahrnehmung des Kunden.

Let’s say you’re running an in-store promotion. Eye-Tracking-Studien zeigen, dass Käufer es eher als günstiger empfinden, wenn auch der Anfangspreis erscheint. Um die Kaufentscheidung mit Leichtigkeit zu treffen, benötigen sie unterwegs visuelle Hinweise.

Overall, the intention to purchase a product of interest increases if the customer views it positively.

Aber wie misst man die Kaufabsicht? Eine Möglichkeit ist die Analyse Konsumenten-Verhalten.

#3 Kundenverhalten im Geschäft

Eye tracking enables you to record and measure shopper behavior in a natural environment. The technology lets you observe your customers’ intuitive actions in real-time as they explore your store.

Durch die Implementierung von Verbrauchereinblicken und Einzelhandelsanalysen aus Eyetracking können Sie:

Erleichtern Sie die Navigation in Geschäften

Gestalten Sie zielgerichtete Angebote

Regale organisieren und zeigt strategisch

Bewerten Sie die Auswirkungen von Verpackungsdesigns

Erstellen Sie effektive Werbekampagnen

Kundenservice verbessern

Erstellen Sie eine maßgeschneiderte Erfahrung im Laden

Moderne Eye-Tracking-Methoden sind all non-intrusive. But currently, standard eye tracking technology requires the customer to wear glasses or a headset. As a result, they can adjust their behavior involuntarily or otherwise. Researchers know the phenomenon as der Hawthorne-Effekt.

Um das Problem der Beobachtungsverzerrung anzugehen, haben wir jetzt 3D-Eyetracking-Lösungen wie GazeSense.

With 3D eye tracking, you don’t need glasses to gain shopper insight. Our software works with consumer-grade depth-sensing cameras to track eye activity from afar.

3D-Eyetracking in Echtzeit ermöglicht Einzelhändlern und Shopper-Insight-Managern Folgendes:

#1 Arbeiten Sie mit echten Käufern statt mit Fokusgruppen

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

#3 Generieren Sie unvoreingenommene Regalaufmerksamkeitsanalysen

Möchten Sie erfahren, wie 3D-Eyetracking Ihrem Unternehmen helfen kann, Predictive Analytics für den Einzelhandel zu erhalten? Melde dich, und unser Customer Success Specialist erzählt Ihnen gerne mehr über unsere Software.

Anwendungsfälle für Predictive Big Data Retail Store Analytics

Companies use predictive analytics for retail to improve all aspects of their business. But above all, retail store analytics enable you to create a satisfying experience for every customer. You will gain actionable insights into every facet of their visit, from preferences to buying habits.

#1 Untersuchung der Customer Journey

Predictive analytics for retail let you map your customer’s journey beyond transactions. You can view your products, displays, store, and brand the way your shopper does. When using eye tracking, you can literally look at them through your customer’s eyes.

Customer-Journey-Analysen verwenden Big Data, um zu zeigen, wie aus einem Interessenten ein zahlender Kunde wird. Sie können alle Berührungspunkte in ihrer Interaktion mit Ihrem Geschäft identifizieren und analysieren, einschließlich.

#1 Wann und wie sie Ihren Shop entdeckt haben

#2 Kommunikation mit Mitarbeitern (positive oder negative Erfahrung)

#3 Wie sie mit Produkten interagiert haben

#4 Folgeaktionen (z. B. Newsletter-Anmeldung, Bewertungen etc.)

Sobald Sie diese Käufereinblicke haben, können Sie das Kundenerlebnis personalisieren.

#2 Anpassen des Einkaufserlebnisses

The more personalized a customer’s experience is, the greater their satisfaction. By assessing your shopper’s previous in-store behavior, you can tailor their future experiences.

As a result, you can increase customer loyalty, brand awareness, and sales. Additionally, you will know how and where to focus your merchandising efforts.

Mit Predictive Analytics für den Einzelhandel können Sie das Einkaufserlebnis individuell anpassen, indem Sie:

#1 Empfehlen von interessanten Produkten (cross-selling und Upselling)

#2 Implementieren effektiver Treueprogramme und Vorteile

#3 Anwendung von Online-Verhaltenserkenntnissen auf Dienstleistungen im Geschäft

#4 Erleichterung des Bezahlvorgangs

#5 Schulung von Vertriebsmitarbeitern für die persönliche Interaktion

#6 Erweiterung der Personalisierung auf alle Kanäle

#3 Regalplatzverwaltung

How a retailer allocates shelf space influences both shopper experience and direct sales. Out of all areas in a store, the shelf is where a customer makes their buying decision. Thus, you need to ensure that they will easily find the products they want.

Einzelhandelsanalysen helfen Ihnen zu bestimmen, welche Artikel in den Regalen auf Augenhöhe platziert werden sollen. Mithilfe von Blickverfolgungsdaten können Sie Regalflächen entsprechend dem Blickfang von Produkten zuweisen. Durch die Analyse von Heatmaps verstehen Sie besser, wie Sie:

#1 Verteilen Sie Artikel in Regalen, um die Erwartungen Ihrer Kunden zu erfüllen

#2 Kommunizieren Sie Preise und Werbeaktionen

#3 Erhöhen Sie die Sichtbarkeit wichtiger Produkte

#4 Optimieren Sie den Prozess des Auffüllens von Regalen

#4 Verhindern Sie, dass Bestseller ausverkauft sind

#4 Ladenlayout und -design konfigurieren

Außer sieBeim Flächenmanagement bieten Eye-Tracking-Heatmaps auch Einblicke in das Ladendesign. Anstatt verschiedene Grundrisse zu testen, weisen Ihnen die Daten eine genaue Richtung.

Sie sehen, welche Bereiche, Gänge und Displays die meiste visuelle Aufmerksamkeit erhalten. Anschließend können Sie Ihr Ladenlayout an die Kundenfreundlichkeit anpassen.

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

#1 Zeichen

#2-Banner

#3 Warenpräsentationen

Sie wissen, wo Sie sie für die beste Käufersicht positionieren müssen.  

Andere Quellen wie Aufnahmen von CCTV-Kameras und In-Store-Sensor-Tracking ebenfalls enthüllenl welche Ladenbereiche am meisten frequentiert werden.

#5 Verbesserung der Preisstrategien

Retail store analytics allow you to predict how customers react and respond to price changes. By analyzing price elasticity, you can see how these price adjustments will influence sales.

Mit Predictive Analytics für den Einzelhandel bleiben Sie bei Ihren Preisen flexibel. Basierend auf den von Ihnen gesammelten Daten können Sie die Preise in Echtzeit gemäß den Erkenntnissen der Käufer optimieren. Diese persönlichen Preisstrategien runden das maßgeschneiderte… Click To Tweet

Um die besten Preise zu erzielen, erkennen und verarbeiten Big-Data-Einzelhandelstools außerdem:

#1 Wettbewerberpreise

#2 Produktnachfrage

#3 Geodemografische Indikatoren

#4 Shopper Kaufverhalten

#5 Wetter und Saisonalität

#6 Betriebsausgaben

#6 Bedarfsprognose

With predictive analytics for retail, you can identify trends and patterns that influence demand. Analyzing sales history and other historical data lets you anticipate what your shoppers will buy in the future. Big data processing systems also consider local and national events and seasonal promotions.

Bedarfsprognosen unterstützen sowohl das Kundenerlebnis als auch das Geschäftswachstum.

Once you can predict what your shopper wants, you can ensure in-store supply. At the same time, you can reduce the risk of overstocking stores with products, not in demand.

Weitere Vorteile der Bedarfsprognose mit erweiterten Einzelhandelsanalysen sind:

#1 Kosten senken und Effizienz steigern

#2 Aufrechterhaltung des Cashflows

#3 Verbesserung der Kapitalrendite

#7 Optimierung von Marketingbotschaften

Efficient in-store marketing also ties into the personalized customer experience. From retail store analytics data, you already have shopper insight. From there, it’s all about communicating the right messages in an effective way.

Nehmen Sie zum Beispiel die Aufmerksamkeitsdaten, die Sie durch Eyetracking erhalten. Sie wissen, welche Art von Beschilderung Ihre Kunden angezogen hat. Außerdem wissen Sie, welche spezifischen Elemente in der Anzeige ihre Aufmerksamkeit erregt haben.

Combine this insight with product preference data, and you can get the best marketing ROI by:

#1 Informieren Sie Ihren Käufer über die Werbeaktionen, die ihm am wichtigsten sind

#2 Aufrechterhaltung einer konsistenten Botschaft über alle Kanäle hinweg

#3 Verkaufsförderung im Geschäft durch strategische digitale Kampagnen

#8 Vorhersage des CLV (Customer Lifetime Value)

You can forecast demand through predictive analytics and customer lifetime value (CLV). Based on past transactions, you can generate historical CLV. On the other hand, combining purchase history with behavior analytics results in predictive CLV.

A predictive CLV model provides a detailed picture of your customer's relationship with your store. Click To Tweet

You know how much they have spent in the past and what products they bought. Put that data together with their behavioral patterns, and you get a realistic estimate of how much they will spend in the future.

Die Identifizierung Ihres CLV hilft Ihnen:

#1 Klassifizieren Sie Ihre Käufer nach ihrem Wert

#2 Kundenakquise optimieren

#3 Marketingbudgets effizient planen

#4 Bieten Sie individuelle Anreize für verschiedene Segmente an

Vorteile umsetzbarer Shopper Insights

In the end, predictive analytics for retail acts as a powerful tool for generating shopper insight. You understand how your customer thinks and what they value.

Von da an können Sie Maßnahmen ergreifen und Ladenverbesserungen vornehmen, um ihre Bedürfnisse, Wünsche und Erwartungen zu erfüllen.

With actionable shopper insight, you can:

Treffen Sie datengesteuerte Geschäftsentscheidungen

Gewinnen und binden Sie hochwertige Kunden

Steigern Sie den ROI und die Rentabilität des Geschäfts

Entwickeln Sie kundenorientierte Strategien

Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt

Verdienen Sie Kundenbindung

Gestalten Sie überzeugende Werbeaktionen

Steigern Sie das Käuferengagement

Entdecken Sie Wachstumschancen

Bieten Sie ein umfassendes Kundenerlebnis

So wenden Sie Shopper Insight an

Observing, aggregating, and interpreting customer data is not enough. Shopper research can prove ineffective if you do not apply your insights. Thus, you need to identify the implications and create a plan to implement your findings.

Abhängig von Ihren spezifischen Käufereinblicken könnten einige sofortige Maßnahmen sein:

Neuordnung von Kategorien und/oder Verkaufsstellen

Implementierung von Strategien zur Vermeidung von Kundenabwanderungen

Expansion in neue Kanäle, dh dort, wo sich Ihre Kunden im digitalen Raum befinden

Verbesserung der Funktionen und Einrichtungen im Geschäft

Entwicklung relevanter Cross-Selling-Techniken

Testen neuer Kommunikationsstrategien

Überarbeitung der Ressourcenallokation

So verwenden Sie 3D-Eye-Tracking für Einzelhandelsanalysen

Hier bei Eyeware erleichtern wir Predictive Analytics für den Einzelhandel mit 3D-Eye-Tracking-Software.

Im Gegensatz zum Standard-Eyetracking ist unser GazeSense -Technologie verfolgt die visuelle Aufmerksamkeit aus einer Entfernung von bis zu 1,3 m (4,3 Fuß) aus der Ferne.

No glasses. No VR goggles. No calibration.

All you need is a depth-sensing camera, and you can track thousands of customers in a GDPR friendly anonymous way.

Additionally, you benefit from a wide range, 3D line of sight, and real-time API. Our software accurately records your customers’ gaze patterns, revealing what draws their visual attention.

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

👉 Kontaktieren Sie unser Team um zu sehen, wie Remote-3D-Eyetracking für mehrere Personen in Echtzeit Ihnen dabei helfen kann, unvoreingenommene Käufereinblicke zu erhalten.