Was ist Datenanalyse im Einzelhandelsbereich?

Mithilfe von Intelligenz vom Endgerät bis in die Cloud nutzen Einzelhändler Daten, um Kunden zu verstehen, ihren Bestand genau anzupassen und vieles mehr

Von Digital Signage, die die Eindrücke der Kunden im Geschäft erfassen, bis hin zu Cloud-basierten Algorithmen, die Ihnen angeben, wann Sie nachgefragte Produkte nachbestellen müssen – die neuesten Lösungen für die Datenanalyse im Einzelhandel helfen Ihnen, Ihre Daten besser zu interpretieren, damit Sie anhand Ihrer Daten bessere Entscheidungen treffen können.

Die Daten haben im Einzelhandelsbereich eine neue Revolution ausgelöst. Sie helfen Ihnen, Ihre Kunden zu verstehen und ihnen das zu geben, was sie sich wünschen. Die Daten informieren Sie darüber, welche Produkte zu welchem Zeitpunkt besonders gefragt sein werden. Sie ermöglichen es, Einkaufserlebnisse und Angebote zu personalisieren, unabhängig davon, ob ein Kunde im Geschäft oder online einkauft shoppt. Einzelhändler könnten, laut eines Berichts von Microsoft, durch die Analyse ihrer Daten von mehreren Touchpoints aus möglicherweise zusätzliche Umsätze in Höhe von 94 Mrd. USD erzielen.1

Obwohl Daten kurzfristig den Umsatz und langfristig die Kundentreue steigern können, müssen Einzelhändler zunächst die überwältigende Menge an Daten, die in ihrem Unternehmen zur Verfügung stehen, sinnvoll interpretieren lernen. Angesichts der Tatsache, dass permanent neue Daten aus neuen Quellen einfließen, ist es für Einzelhändler von entscheidender Bedeutung, über eine solide Grundlage für die Datenanalyse zu verfügen, die sämtliche Daten miteinander in Einklang bringt und es den Einzelhändlern ermöglicht, schnell und einfach neue Einkaufserlebnisse zu schaffen.

Datenanalyse im Einzelhandel: Vorteile

Ohne Daten können Einzelhändler nur Vermutungen über die Wünsche ihrer Kunden anstellen. Wenn die Daten in die richtigen Einzelhandels-Datenanalyse-Lösungen eingespeist werden, erhalten Sie Erkenntnisse zur Verbesserung Ihrer Bestands-, Marketing- und Merchandising-Strategien. Hier sind nur einige der Möglichkeiten, wie die Datenanalyse Einzelhändlern helfen kann:

  • Perfekt personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen. Etwa 77 Prozent der Verbraucher sind der Ansicht, dass das Kundenerlebnis genauso wichtig wie die Produkt- und Servicequalität ist.2 Durch die Analyse der bisherigen Einkäufe eines Kunden und seiner Reaktionen auf vergangene Werbekampagnen können Sie Erlebnisse und Angebote schaffen, die individuell auf den Kunden zugeschnitten sind.
  • Konventionelle Geschäfte zu modernisieren. Die Datenanalyse im Einzelhandelsgeschäft ermöglicht eine intensivere Kundenbindung in Echtzeit. Stellen Sie sich reaktionsschnelle Digital Signage vor, die die richtige Werbebotschaft an Zielgruppen oder POS-Systeme (Point of Sale) überträgt, die wiederum in Treueprogramme integriert sind.
  • Wirksamere Marketingkampagnen durchzuführen. Mithilfe der vorausschauenden Analyse kann ein Einzelhändler ermitteln, welche der Kunden in den kommenden Monaten am wahrscheinlichsten welche Produkte kaufen werden.
  • Die Bestandsverwaltung und das Supply-Chain-Management zu optimieren. Künstliche Intelligenz (KI) und die vorausschauende Analyse im Einzelhandel helfen Ihnen bei der Prognose darüber, welche Produkte oder Funktionen am beliebtesten sein werden. Mit KI ausgestattete Roboter „sehen", was sich in den Regalen befindet, um das Auftreten von Fehlbeständen zu minimieren. Mithilfe der Datenanalyse lässt sich die richtige Menge an Bestellungen für neue Lagerbestände vorhersagen, um sicherzustellen, dass die Geschäfte letztendlich nicht mit zu wenigen oder zu vielen Artikeln versorgt werden.
  • Merchandising und die Produktplatzierung zu verbessern. Durch den Einsatz der Datenanalyse zur Erstellung einer Heatmap eines Geschäfts können Sie bessere Entscheidungen darüber treffen, wo Sie Produkte platzieren, damit sie vom Kunden beachtet werden.
  • Omnichannel-Strategien zu fördern. Die Datenanalyse ist die geheime Zutat des Unified Commerce. Indem Sie Daten aus allen verfügbaren Kanälen nutzen, können Sie Ihren Einzelhandelsbetrieb optimieren und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern.

Die Datenanalyse im Einzelhandel kann entweder in der Cloud oder am Netzwerkrand ausgeführt werden. In einigen Fällen bietet die Cloud eine bessere Umgebung für Analysen – zum Beispiel bei der Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen. In anderen Fällen ist die Durchführung von Analysen am Netzwerkrand – im Geschäft selbst – sinnvoller, da eine geringe Latenz und Datenlokalität erforderlich sind.

Etwa 77 Prozent der Verbraucher sind der Ansicht, dass das Kundenerlebnis genauso wichtig wie die Produkt- und Servicequalität ist.2

Datenanalyse und KI in der Cloud

Das Aggregieren und die Analyse von Daten in der Cloud eignet sich ideal für die vorausschauende Analyse, Merchandising-Analysen und andere Arten der Kundenanalyse. Diese Strategien helfen Einzelhändlern, ein Verständnis für Langzeittrends zu entwickeln und Prognosen über die Zukunft anzustellen. Beispielsweise können Einzelhändler Daten in eine Cloud-basierte Software für vorausschauende Analyse einspeisen, um lokal ausgerichtete und zielgerichtete Marketingkampagnen mit Informationen zu versorgen, präzise Bedarfsplanung zu ermöglichen und um die Abweichungen zwischen dem Geschäftserfolg und den -präferenzen von Geschäft zu Geschäft zu verstehen.

Ein zunehmender Trend ist der Einsatz der KI zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Big Data im Einzelhandel, um sowohl das Kundenerlebnis als auch den geschäftlichen Betrieb zu verbessern. KI hilft Einzelhändlern, die Kunden anhand der Analyse von Kundendaten zu klassifizieren oder ihnen Produktempfehlungen auszusprechen. Sie erfasst Daten aus Kundeninteraktionen mit Online-Kanälen, um E-Commerce-Strategien zu optimieren. Im betrieblichen Bereich findet und korrigiert die KI Bestandsverzerrungen, optimiert Supply Chains oder verbessert die Produktentwicklung.

Analyse und KI am Netzwerkrand

Heutzutage müssen Sie sich bei der Datenanalyse im Einzelhandel nicht mehr ausschließlich auf die Cloud verlassen. Die neuesten Edge-Computing-Technologien ermöglichen Datenanalyse und KI in konventionellen Geschäften. Die In-store-Analyse ermöglicht es Einzelhändlern, neue Datentypen zu verwenden, die bisher nur über Online-Kanäle erfasst werden konnten – zum Beispiel, die Art und Weise wie Kunden Produkte für sich entdecken und welche Marketingbotschaften ihr Interesse wecken.

Vorteile von Edge-Computing

Beim Edge-Computing werden Daten lokal erfasst, gespeichert und analysiert. Dies bietet mehrere Vorteile. Zum einen werden sensible Daten direkt an oder nahe ihrer Quelle aufbewahrt. Dies hilft Einzelhändlern die Einhaltung von Bestimmungen bezüglich der Datenlokalität und des Datenschutzes, wie z. B. die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), zu erfüllen. Zweitens reduziert es die Kosten der Bandbreite für die Datenübertragung in die Cloud im großen Maßstab. Und schließlich reduziert das Edge-Computing die Latenz, wodurch Reaktionen in Echtzeit ermöglicht werden.

Computer-Vision am Netzwerkrand

Eine der wichtigsten Technologien für die Edge-Analyse ist Computer-Vision, eine Art von KI, die visuelle Daten „sieht“ und interpretiert. Diese Technologie ermöglicht eine Reihe aufregender neuer Anwendungsfälle. Aufgrund der in Digital Signage eingebetteten Computer-Vision können Einzelhändler die Eindrücke ihrer Zielgruppen erfassen und messen, welche Art von Kunden sich über welchen Zeitraum eine Marketingbotschaft angesehen hat. Die im gesamten Geschäft installierten Smart-Kameras können Fußgängerverkehr, Warenbewegungen und andere Kundenaktivitäten erfassen. Inventarsysteme können mittels Computer-Vision eine genaue Zählung der Bestände in den Verkaufsregalen vornehmen.

Auf der NRF 2020 demonstrierte Intel einen datengesteuerten Anwendungsfall einer intelligenten Schadensverhütung des Unternehmens Flooid und anderer Partner. Bei der Lösung werden Computer-Vision und Daten von mehreren Sensoren verwendet, um das Produkt, das ein Kunde an der Selbstbedienungskasse kauft, exakt zu identifizieren. Sie integriert Komponenten verschiedener Anbieter, einschließlich eines Point-of-Sale-Transaktionsprotokolls in Echtzeit, auf Computer Vision basierende Objekterkennung, Scale-Lösungen und RFID-Funktionen. Eine Open-Source-Middleware von EdgeX Foundry bietet den gemeinsamen Rahmen, der für die Integration der von den unterschiedlichen Komponenten stammenden Daten erforderlich ist.

Mehr Analyse und somit bessere Ergebnisse

Einzelhändler können ihre digitale Transformation durch die Nutzung von Datenanalysen an mehreren Touchpoints ergänzen. Auf diese Weise schaffen sie eine größere Anzahl personalisierter Einkaufserlebnisse und werden mit einem umfassenderen Überblick über ihr Geschäft belohnt.

Beispielsweise veranschaulicht die Intelligent Retail Experience, wie Edge-to-Cloud-Technologien Einzelhändlern helfen können, bessere Erlebnisse zu bieten und gleichzeitig Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Wenn eine Person die Räumlichkeiten betritt, erkennt ein Microsoft Surface Studio mit einem Intel® Core™ i7 Prozessor, ob es sich um einen Erstkunden oder einen wiederkehrenden Kunden handelt, sodass es das Einkaufserlebnis sofort anpassen kann. Zur Bereitstellung der Leistung für die KI-Inferenzierung wird das System von einem lokalen Azure-Stack-Edge-Gerät mit skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren und Intel® FPGAs unterstützt.

An der Kasse erfasst ein mobiles POS-System mit Kundenbindungssoftware zusätzliche Informationen, die zur Personalisierung künftiger Besuche verwendet werden können. Im Hintergrund sammeln Kameras Daten bezüglich der Kundenfrequenz und des Bestands, die dann mit der Cloud geteilt werden, sodass die Manager die Vorgänge in mehreren Filialen verfolgen können.

Intel® Technik für die Datenanalyse im Einzelhandel

Letztendlich bringt einzig und allein die Software bei der Datenanalyse im Einzelhandel alles zum Laufen. Bevor die Einzelhändler jedoch Software einsetzen können, müssen sie in der Lage sein, ihre Daten, die oft aus vielen verschiedenen Quellen stammen, zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten.

Intel ermöglicht dank Rechen-, Datenspeicher- und Netzwerktechnik, die von der Edge bis in die Cloud reicht, eine datenzentrierte Welt, in der Einzelhändler Daten von jedem beliebigen Touchpoint aus erfassen und verwalten können, sei es im Geschäft oder online. Unsere Technik ermöglicht es den Einzelhändlern, Daten vor Ort zu analysieren, genau dort, wo sie entstehen, oder sie alle an einem Ort zusammenzuführen. Die Ergebnisse? Die Umsetzung „kuratierter Einkaufserlebnisse“, Effizienzsteigerung in der Warenbestandsverwaltung und der Supply-Chain und den Kunden die Möglichkeit zu bieten, das, was sie wollen am Ort ihrer Wahl zu bekommen – mit geringeren Schwierigkeiten.

Intel® Technik ermöglicht leistungsstarke Datenanalyse
Skalierbare Intel® Xeon® Prozessorreihe
Die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren bilden, mithilfe integrierter Funktionen zur Beschleunigung der KI, die Grundlage für hochleistungsfähige Analysen in der Cloud oder im Rechenzentrum.
Intel® Core™ und Intel Atom® Prozessoren
Diese Prozessoren sind in unterschiedlichen Ausführungen erhältlich, um Ihnen das passende Leistungsniveau dort zu bieten, wo Sie es benötigen. Ideal für Lösungen im Einzelhandel am Netzwerkrand, darunter Digital Signage, Robotik, POS-Systeme und interaktive Kiosksysteme.
Intel vPro® Plattform
Die Intel vPro® Plattform bietet Leistung, integrierte Sicherheitsfunktionen und Fernverwaltungsfunktionen, um die Betriebsbereitschaft Ihrer wichtigen Geräte im Einzelhandel sicherzustellen.
Intel® RFID Sensor Plattform​​​ (Intel® RSP)
Mithilfe der Intel® RSP können Sie mehrere Lesegeräte überall in Ihrem Geschäft implementieren und Sensor-Rohdaten in wertvolle Inventardaten konvertieren.
Intel® Movidius™ VPUs und Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit
Intel stellt sowohl Hardware als auch unterstützende Software für Computer-Vision-Anwendungen zur Verfügung. Intel® Movidius™ VPUs bieten stromsparende Beschleunigung für Computer-Vision am Netzwerkrand. Das Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit beschleunigt die Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen auf Intel Plattformen, darunter VPUs, CPUs und mehr.3
Intel® RealSense™ Technik
Die Intel® RealSense™ Technik ermöglicht bildgestützte Lösungen, die konzipiert wurden, um Ihnen zu helfen, die Einzelhandelsumgebung in 3D nachzuvollziehen.

Um bewährte Lösungen über das Partner-Ökosystem von Intel zu finden, besuchen Sie den Intel® Solutions Marketplace.

Die Open Retail Initiative ermöglicht Datenanalyse

Obwohl die Datenanalyse im Einzelhandel das Potenzial hat, neuen geschäftlichen Nutzen zu schaffen, bereiten Herausforderungen in Bezug auf die Interoperabilität den Einzelhändlern oft Schwierigkeiten bei der Einführung neuer Lösungen.

Intel führt die Open Retail Initiative (ORI) an, um gemeinsame, offene Rahmenbedingungen zu fördern, die ein Ökosystem mit austauschbaren Komponenten und zugänglichen Lösungen im Einzelhandel ermöglichen. Das Ziel der ORI ist es, die skalierbare Bereitstellung von datenintensiven Lösungen, die für den konventionellen Einzelhandel optimiert sind, von der Edge bis in die Cloud zu beschleunigen. Dies erleichtert es den Einzelhändlern, ihre Daten nutzbringend einzusetzen und das volle Potenzial der Datenanalyse und der KI aus verschiedenen Anwendungen zu nutzen.

Datengestützte Transformation im Einzelhandel

Angesichts der großen Konkurrenz am Markt können Daten den Einzelhändlern heute mehr denn je einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Eine flexible, auf offenen Standards basierende Grundlage für die Datenanalyse ermöglicht es Einzelhändlern, Daten aus vielen Quellen zu konsolidieren, sodass sie optimal genutzt werden können. Auf Intel® Technik basierende Lösungen am Netzwerkrand und in der Cloud helfen Einzelhändlern, Daten am richtigen Ort und zur richtigen Zeit zu erfassen, verschieben, speichern und zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Mehr über Datenanalyse im Einzelhandel

Hier finden Sie weitere Ressourcen, die Ihnen helfen, Datenanalyse und KI im Einzelhandel optimal zu nutzen.

Intel® Technik im Bereich des Einzelhandels

Entdecken Sie, wie Intel Einzelhändlern dabei helfen kann, massive Datenmengen in aktionsfähige Einblicke umzuwandeln.

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Auf Intel basierende Omnichannel-Technik verbessert das Kundenerlebnis mithilfe integrierter Einkaufsumgebungen.

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Hinweise und Disclaimer

Für die Funktion bestimmter Technik von Intel kann entsprechend konfigurierte Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erforderlich sein.

Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit.

Ihre Kosten und Ergebnisse können variieren.

Intel hat keinen Einfluss auf und keine Aufsicht über die Daten Dritter. Sie sollten andere Quellen heranziehen, um die Genauigkeit zu beurteilen.

Produkt- und Leistungsinformationen

1“Den Einzelhandel im digitalen Zeitalter neu interpretieren “, Microsoft, 2018, http://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/Reimagining%20retail_2018.PDF.
2“Den Wert von CX beweisen “, Forbes Insights, 2020, forbes.com/forbes-insights/our-work/proving_the_value_of_cx/.
3Weitere Informationen über Leistungs- und Optimierungsoptionen bei Intel Softwareprodukten finden Sie unter http://software.intel.com/en-us/articles/optimization-notice.