Der Erfolg des Einzelhandels hängt davon ab, was vor uns liegt. Welche Produkte werden zuerst ausverkauft sein? Wann ist die Nachfrage am größten? Viele solcher Fragen spielen oft eine entscheidende Rolle für das Wachstum und den Erfolg der Einzelhandelsbranche.
Daten sind der Treibstoff für den modernen Einzelhandel. Während sich die Fachleute im Einzelhandel früher auf manuelle Prognosen und historische Verkaufsdaten verließen, nutzen sie heute die prädiktive Analyse. Die prädiktive Analyse ist eine Art proaktiver Ansatz, der dabei hilft, Bestandsengpässe zu erkennen, die Bestandsverwaltung zu optimieren und Umsatzchancen zu nutzen.
Die Implementierung von Predictive Analytics im Einzelhandel kann dazu beitragen, das Kundenverhalten zu antizipieren, die allgemeine Verkaufsleistung zu verbessern und die Bestandsverwaltung zu optimieren. Die datengesteuerten Erkenntnisse zur Personalisierung können den Umsatz steigern.
Unternehmen, die Personalisierung integrieren, erzielen in der Regel 40 % mehr Umsatz als Unternehmen, die dies nicht tun. KI-gestützte Point-of-Sales-Systeme (PoS) analysieren eine Vielzahl von Daten, um Nachfrageschwankungen vorherzusagen und Muster zu erkennen, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren. Das hilft dem Unternehmen, zu wachsen und den Umsatz zu steigern.
more sales than those that
don't. AI-powered Point of Sales (PoS) systems analyze vast ranges of data to predict demand
fluctuations and identify patterns to personalize the experience. Therefore, it helps the business
grow and drive more revenue.
Was ist Predictive Analytics im Einzelhandel?
Die globale Einzelhandelsanalytik wurde im Jahr 2023 auf 7,56 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 17,2 % wachsen und bis 2032 31,08 Milliarden US-Dollar erreichen. Predictive Analytics im Einzelhandel bezieht sich auf die Verwendung historischer Daten und fortschrittlicher maschineller Lerntechniken, um zukünftige Ergebnisse für die Branche vorherzusagen.
Mit Hilfe der prädiktiven Analytik werden Muster und Trends anhand großer Datenmengen analysiert. Dies erleichtert es Einzelhändlern, fundierte Entscheidungen zu treffen, insbesondere im Hinblick auf die Optimierung der Abläufe und die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Darüber hinaus spielt es eine Schlüsselrolle bei der Steigerung des Umsatzes für das Unternehmen.
Predictive Analytics ist ein proaktiver Ansatz, der es ermöglicht, angesichts von Marktveränderungen die Nase vorn zu haben. Da sie dazu beiträgt, die Kundenpräferenzen zu verstehen, spielt dies auch eine Schlüsselrolle bei der Erfüllung des wettbewerbsfähigen Geschäftsmodells.
Einige der wichtigsten Komponenten der prädiktiven Analytik im Einzelhandel sind
Datenerhebung
Es bezieht sich auf den Prozess der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie sozialen Medien oder Kundeninteraktionen. Das fortschrittliche Tool nutzt diese dann für Echtzeitdaten und Produktbewegungen. Daher hilft es bei der präzisen prädiktiven Analytik.
Vorhersage
Prognosen werden auf der Grundlage der gesammelten Daten erstellt. Sie hilft dabei, die Kundennachfrage, Bestandstrends und Verkäufe zu verstehen. Daher kann die Ressourcenplanung und -zuweisung entsprechend erfolgen, um Fehlbestände zu vermeiden.
Datenanalyse
Die gesammelten Daten werden analysiert, um die kommenden Trends und Muster zu erkennen. Dies erleichtert die Ermittlung künftiger Ergebnisse und die Umwandlung der Rohdaten in effiziente Datenanalysen.
Entscheidungshilfe
Die Komponente zur Entscheidungshilfe spielt eine wesentliche Rolle bei der Optimierung von Preis- und Marktstrategien. Sie hilft bei der Ermittlung von Marketingkanälen und -kampagnen. Durch einen datengesteuerten Ansatz verbessert sie die Gesamtleistung des Unternehmens.
Wie KI-gestützte prädiktive Analysen die Einzelhandelsbranche verändern?
Die Einzelhandelsbranche hat sich in den letzten Jahren stark verändert, vor allem durch den Einsatz von KI-gestützter prädiktiver Analyse. Die KI-gestützte prädiktive Analyse hat die Einzelhandelsbranche unter anderem auf folgende Weise verändert:
Personalisiertes Einkaufserlebnis
KI-gestützte Technologie hilft bei personalisierten Einkaufserlebnissen. Die Technologie analysiert Kundendaten und gibt auf dieser Grundlage Empfehlungen. Maßgeschneiderte Produktempfehlungen helfen dabei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und den Umsatz zu steigern, indem sie die Kunden zu den Produkten führen, die sie wahrscheinlich als nächstes kaufen werden.
Adaptive In-Store-Anzeige
Die anpassungsfähigen Displays und LED-Bildschirme in den Geschäften haben dazu beigetragen, die Nahfeldkommunikation zu fördern. Es gibt auch Bluetooth-fähige Kopfhörer, die die Erwartungen der Kunden erfüllen. Darüber hinaus werden in den Geschäften Tablets bereitgestellt, die den Kunden helfen, das zu finden, wonach sie suchen. Die Kunden können diese Technologie nutzen, um ihre eigenen Lieferungen zu planen.
Bessere Personaleinsatzplanung
Die Personaleinsatzplanung war im Einzelhandel schon immer eine Herausforderung. Die Integration der prädiktiven Analytik trägt dazu bei, dieses Problem zu lösen. Predictive Analytics für den Einzelhandel ermöglicht es Unternehmen, Prognosen zu erstellen, die es den Inhabern ermöglichen, zu verstehen, wann die Geschäfte ausgelastet sind und wann nicht. Durch diesen Prozess kann die Personalplanung optimiert werden, um sicherzustellen, dass alle Kundenanfragen und -wünsche erfüllt werden. Dies fördert die Vorhersagbarkeit und steigert gleichzeitig die Größe des Unternehmens.
Verwaltung des Ladenlayouts
Einzelhandelsunternehmen müssen oft ihr Ladenlayout verwalten, um maximalen Nutzen daraus zu ziehen. Da Änderungen am Ladenlayout teuer sein können, können Unternehmen KI-Technologie einsetzen, um den Prozess zu rationalisieren. Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Konfigurationen und der Reduzierung von Kosten. Dies kann auch dazu beitragen, das Erlebnis in der Umkleidekabine zu verbessern.
KI-Chatbots und sprachgesteuerte Assistenten
KI-Chatbots und sprachaktivierte Assistenten fördern die Kommunikation in beide Richtungen. Dies kann Ihren Kunden helfen, herauszufinden, was sie am meisten brauchen und wie diese Anforderungen erfüllt werden können. Der Einsatz von KI-Chatbots oder sprachgesteuerten Assistenten im Geschäft kann dazu beitragen, bessere Empfehlungen, Produktinformationen und Wegbeschreibungen zu liefern. Dies sorgt für ein besseres Einkaufserlebnis.
Bessere Roadmaps
Designer erhalten bessere Pläne, welche Produkte am stärksten nachgefragt werden. KI kann dem Einzelhandel helfen, ein exklusives Erlebnis zu schaffen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die richtigen Produkte und Designs angeboten werden. Dies trägt dazu bei, ein optimales, personalisiertes Erlebnis zu schaffen, das einzigartige Online-Erlebnisse für Kunden schafft.
Verfeinertes Targeting für Marketing-Kampagnen
Die Sammlung und Analyse von Daten kann wesentlich zur Entwicklung besserer Marketingkampagnen beitragen. Mit Hilfe der prädiktiven Datenanalyse können Unternehmen nahtlos und effizienter arbeiten und so die Kundenerfahrung und -treue weiter verbessern. Dies wird nicht nur dazu beitragen, das Wiederholungsgeschäft zu fördern, sondern auch die Weiterempfehlungsrate zu erhöhen und die Loyalität zu stärken.
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Anwendungsfälle von Predictive Analytics im Einzelhandel
Predictive Analytics wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um die Kundenbindung zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle für Predictive Analytics im Einzelhandel, die Sie unbedingt im Auge behalten sollten
Strategie der Preisgestaltung
Predictive Analytics wird im FMCG-Sektor eingesetzt, um optimierte Preisstrategien zu entwickeln. Einzelhändler können die optimale Preisgestaltung auf der Grundlage der Preise von Mitbewerbern, historischer Verkaufsdaten, der Marktnachfrage und mehr festlegen. Dies trägt nicht nur zur Maximierung der Gewinnspanne bei, sondern spielt auch eine wichtige Rolle bei der Wahrung der Wettbewerbsfähigkeit. Dies trägt dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten und gleichzeitig den Umsatz zu maximieren.
Risikomanagement
Verschiedene Einzelhändler nutzen die prädiktive Analytik für das Risikomanagement in ihren Unternehmen. Sie helfen dabei, potenzielle Risiken innerhalb des Unternehmens zu identifizieren und Strategien zu deren Minderung zu entwickeln. Dies spielt eine Schlüsselrolle bei der Verringerung potenzieller Verluste innerhalb des Unternehmens. Das umfassende Toolkit, das auf Predictive Analytics basiert, steigert die betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit. Die Unternehmen können die Daten analysieren und entsprechend fundierte Entscheidungen treffen.
Produkt-Sortiment
Prädiktive Analytik wird häufig auch im Produktsortiment eingesetzt. Sie stellt sicher, dass eine Mischung von Produkten an verschiedenen Standorten vorrätig gehalten werden kann. Sie analysiert das Kundenverhalten und die Kaufdaten, um festzustellen, welches Produkt sich in einer bestimmten Filiale am besten verkaufen würde.
Durch geeignete Sortimentsstrategien können Unternehmen darauf hinarbeiten, das Risiko von Über- oder Unterbeständen zu verringern. Dieser Ansatz kann das Einkaufserlebnis der Kunden verbessern und so die Loyalität fördern.
Da Sie nun wissen, wie die prädiktive Analyse in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, stellen wir Ihnen im Folgenden einige Unternehmen vor, die sie bereits integriert haben und ihre Vorteile nutzen. Einige der bemerkenswerten Unternehmen sind die folgenden
Walmart
Walmart nutzt die prädiktive Analytik für eine verbesserte Bestandsverwaltung. Einzelhändler nutzen historische Daten und externe Faktoren, um die Produktnachfrage genau vorherzusagen. Dadurch wird das Risiko von Überbeständen und Fehlbeständen verringert.
Amazon
Amazon sagt die Vorlieben seiner Kunden durch prädiktive Analysen voraus. Es durchsucht die vergangenen Einkäufe eines Kunden und die Artikel im Einkaufswagen, um zu verstehen, welche Art von Empfehlungen für einen bestimmten Kunden am besten geeignet wäre. Dies kann beim Upselling helfen und so den Umsatz des Unternehmens steigern.
Nike
Nike setzt Predictive Analytics vor allem ein, um seine Lieferkette zu optimieren und Produktinnovationen voranzutreiben. Das Unternehmen setzt die Technologie ein, um die Produktnachfrage vorherzusagen und den Bestand auf der Grundlage von Kundenfeedback zu optimieren. Nike entwickelt schließlich neue Produkte, die sich an den Vorlieben und Trends der Kunden orientieren.
Wie können Sie beginnen, Predictive Analytics für Ihr Einzelhandelsgeschäft zu nutzen?
Wenn Sie prädiktive Analysen für Ihr Einzelhandelsgeschäft einsetzen möchten, ist es wichtig, dass Sie dies effektiv tun. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten dazu
Vorbereitung der Daten
Die Daten werden durch Bereinigung und Umwandlung vorbereitet. Die gesammelten Daten werden für die Analyse aufbereitet und dann aus verschiedenen Quellen konsolidiert, um ein besseres Verständnis zu ermöglichen.
Explorative Datenanalyse
Versteckte Muster und Trends werden ermittelt, um das Verständnis der Datenverteilung zu verbessern. Anschließend werden sie erneut auf Anomalien untersucht, um die Modellgenauigkeit zu gewährleisten.
Auswahl der Merkmale
Es werden die richtigen Merkmale ausgewählt, um die richtigen Ergebnisse vorherzusagen und die Modellleistung zu verbessern. Darüber hinaus werden neue Funktionen integriert, um die Vorhersagekraft zu verbessern und das Fachwissen zu erhalten.
Modellbau
Das Modell wird durch die Auswahl eines geeigneten Algorithmus zur Lösung des Problems erstellt. Anschließend wird das erstellte Modell anhand früherer Daten trainiert, um Trends und Beziehungen zu erkennen und eine genaue Vorhersage zu ermöglichen. Danach wird es validiert, um eine angemessene Leistungsbewertung zu gewährleisten.
Bewertung des Modells
Auf der Grundlage der Vorhersagekraft des Modells werden die Genauigkeit, die Präzision, die Wiedererkennung und andere quantitative Maße bewertet. Außerdem wird es für eine bessere Leistungsoptimierung feinabgestimmt.
Modell-Einsatz
Das Prognosemodell wird nun in Ihr Unternehmen integriert, um effizient mit Geschäftsprozessen und Informationssystemen zu arbeiten. Die Echtzeitvorhersage wird analysiert, um Inputs und Prognosen zu überwachen und eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Überwachung und Wartung
Das eingesetzte Modell wird auf seine Leistung überwacht, die seine Genauigkeit bestimmt. Die Metriken, die die Leistung beeinträchtigen, werden ebenfalls verfolgt. Darüber hinaus wird das eingesetzte Modell auch überwacht, um die Anpassung an sich ändernde Muster zu gewährleisten und die Relevanz und Genauigkeit zu erhalten.
Tools und Technologien für die vorausschauende Einzelhandelsanalyse
Verschiedene Tools und Technologien spielen eine wesentliche Rolle für den Erfolg der prädiktiven Einzelhandelsanalytik. Diese Tools sammeln Daten und nutzen sie, um Ergebnisse zu erzielen. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die verschiedenen Tools und Technologien, die für die vorausschauende Einzelhandelsanalyse verwendet werden
Prädiktive Analyse-Engine
SAS, Azure AI und Google Cloud Retail helfen bei der Bestandsoptimierung, der Vorhersage des Kundenverhaltens und der Nachfrageprognose.
Business Intelligence (BI)
Tools wie Power BI, Tableau und Qlik helfen bei der Verwaltung von KPIs und der Vorhersage von Trends und erleichtern die Erstellung und Verwaltung von Echtzeitanalysen, Verkaufs- und Bestandsberichten.
Cloud Data Warehouse
BigQuery und Snowflake können problemlos große Datenmengen verarbeiten, insbesondere für eine nahtlose Vertriebsintegration und die Verwaltung von Kunden- und Bestandsdaten.
Retail Analytics Lösungen
Tools wie Retalon, Blue Yonder und Oracle Retail sind ausdrücklich für den Einzelhandel konzipiert. Diese Tools erleichtern die POS-Integration sowie das Lieferkettenmanagement und Merchandising-Systeme.
Kundendaten-Plattformen
Tools wie Bloomreach, Segment und Salesforce werden in erster Linie zur Zentralisierung von Kundendaten über mehrere Berührungspunkte hinweg eingesetzt. Dies hilft bei der Bereitstellung eines personalisierten Erlebnisses über verschiedene Kanäle und trägt so zur Kundenbindung bei.
Nachfrage vorhersagen, Bestände optimieren und Verkäufe steigern
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Wie kann Silent Infotech Ihnen helfen, Predictive Analytics im Einzelhandel zu nutzen?
Silent Infotech unterstützt Einzelhandelsunternehmen dabei, ihr Potenzial für prädiktive Analysen durch KI-gesteuerte, datenzentrierte Lösungen zu maximieren. Es ermöglicht die Integration mit verschiedenen ERP-Plattformen, wie z. B. Odoo. Silent Infotech verfügt über das notwendige Fachwissen in mehreren Komponenten, einschließlich Cloud-Integrationen, ERP-Anpassungen und maschinelles Lernen. Das Verständnis des Kundenverhaltens ermöglicht die Sammlung von verwertbaren Erkenntnissen für das Bestandsmanagement, die Vorhersage von Verkaufstrends, die Nachfrageprognose und vieles mehr.
Die maßgeschneiderte Odoo -ERP - Implementierung hilft dabei, die Daten zu zentralisieren, was die vorausschauende Analyse erleichtert. Darüber hinaus kümmert sich das Team auch um die Skalierbarkeit und End-to-End-Lösungen für den Einzelhandel, damit Unternehmen schnellere und bessere Entscheidungen treffen können. Diese strategische Implementierung hat eine Schlüsselrolle bei der Umgestaltung der Arbeitsweise von Unternehmen gespielt, indem sie das Kundenerlebnis personalisiert und gleichzeitig die Rentabilität steigert. Zukunftsfähige Lösungen ermöglichen es Einzelhändlern daher, ihre Geschäftsziele schnell zu erreichen.
Amit K
- Amit Kansagara ist ein erfahrener Experte für ERP-Lösungen mit über 15 Jahren Erfahrung in verschiedenen Branchen. Er hat mehr als ein Jahrzehnt in Australien, Malaysia und den Vereinigten Staaten verbracht, um kundenspezifische Softwarelösungen anzubieten. Sein Spezialgebiet ist die Automatisierung, die es Unternehmen ermöglicht, sich durch den Einsatz effektiver ERP-Systeme auf die wichtigsten Aktivitäten zu konzentrieren. Derzeit arbeitet er als ERP-Berater und ist auf die Entwicklung und Implementierung von Lösungen für große Unternehmen spezialisiert, mit Schwerpunkt auf RFID-basierten Inventarsystemen, KI-Integration und Prozessautomatisierung. Amit setzt sich dafür ein, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Abläufe zu optimieren und durch innovative technologische Lösungen langfristigen Erfolg zu erzielen.
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