Handel und Logistik

Herausforderung

Die Handelsbranche ist geprägt durch geringe Margen. Wer im harten Wettbewerb überleben will, muss laufend die Effizienz im Einkauf und Vertrieb optimieren. Erfolg hat, wer die Käuferwünsche kennt und versteht, kurze Reaktionszeiten am Point-of-Sale (POS) hat und die benötigten Mengen ordert.
Voraussetzung dafür sind detaillierte Informationen zu Kundensegmenten und deren Einflussfaktoren sowie Gewohnheitenber und Kaufverhalten. So entsteht aus Bon-Daten, Verhaltensinformationen und soziografischen Panel-Daten ein Bild über die profitablen und nicht rentablen Käufergruppen.

Einsatz von BI-Anwendungen im Handel

Business Intelligence-Awnedungen ermöglichen aus den rießigen Datenmengen gezielt die entscheidungsrelevanten gezielt aufzuspüren und zu erkennen. In-Memory Computing, Big Data und die Integration von Web Analytics und internen Unternehmensdaten spielen hier zunehmend eine entscheidende Rolle.

Zu den typischen Einsatzmöglichkeiten zählen u.a.:

• Warenkorb- und Bondatenanalyse
• Multi-Channel
• Web-Analytics
• Kundenanalyse
• Marketing-Analyse
• Pricing-Simulationen
• RFID basierte Retail Supply Chain

Warenkorbanalysen

Wer kauft welche Produkte? Wie wirken sich Werbekampagnen aus? Spielen die Jahreszeit, Geographie, Sortimentsumstellungen beim Kaufverhalten eine Rolle?
Durch Warenkorbanalysen oder Scannerdaten von Kassen und Waagen können Unternehmen ihr Sortiment optimal auf die Nachfrage ihrer Kunden abstimmen.

Mulit-Channel-Retailing

Dem veränderten Kaufverhalten der Kunden durch das Internet stellt sich der Handel durch Online-Shops. Für den Handel ist es eine Herausforderung, die Daten der Kunden, die unterschiedliche Handelskanäle (stationären Geschäften, Online-Shops und Versandkatalogen) nutzen, für eine umfassende Analyse zu integrieren. Nur so können aber die Zielgruppen identifiziert und durch entsprechende Maßnahmen an das Unternehmen gebunden werden.

Die Kundenanalyse anhand demografischer Daten wie Alter, Geschlecht und sozialem Umfeld reichen dafür nicht mehr. Neben der quantitativen Analyse des Kaufverhaltens interessieren stattdessen besonders Informationen zum Verhalten der Käufer in den verschiedenen Kanälen. Erst die Zusammenführung und Analyse vorhandener Daten aus den verschiedenen Handelskanälen führt zu den relevanten Käufersegmenten. Daraus können Marketingaktivitäten auf den Customer Lifetime Value ausgerichtet werden und Kampagnen zur Verkaufsförderung gesteuert und optimiert werden.