Predictive Analytics im Einzelhandel: Daten sind künftig alles

Drei Klicks und die neuen Sneaker sind gekauft. Besonders die Corona-Pandemie wirkte wie ein Brennglas auf das Konsumverhalten deutscher Kunden. Der Online-Versandhandel boomte in den vergangenen 20 Jahren, und durch Covid-19 hat sich diese Entwicklung noch einmal beschleunigt. Schaut man nach Großbritannien, in die USA oder andere Märkte, ist das Onlinegeschäft dem stationären Handel längst enteilt. Doch wie unsere Studie „Consumers Unmasked“ zeigt, ist der deutsche Markt gänzlich anders.

Deutsche Kunden wollen weiterhin ins Geschäft gehen können und nicht nur ausschließlich im Netz shoppen. Der deutsche Markt profitiert hier von einem dichten Filialnetz, das die Kunden trotz des großen Online-Angebots weiterhin rege nutzen wollen. Weltweit gaben laut der Studie 49 Prozent an, dass sie mindestens einmal im Monat Geld in Bekleidung oder Schuhe investieren, 9 Prozent erklärten, sie shoppen sogar jede Woche. Außerdem gaben 39 Prozent der Befragten an, heute mehr Geld für Fashion auszugeben als etwa vor drei  Monaten.

Eine der wesentlichen Erkenntnisse aus der Studie ist, dass Kunden nicht mehr nur Ware gegen Geld wollen, sondern auch mehr Erlebnis als Gegenleistung erwarten. Die Customer Experience wird somit wichtiger denn je, und das entlang der gesamten Customer Journey. Im Fokus steht dabei stets der gesamte Lebenszyklus der Kundenbeziehung.

In Deutschland besteht die Besonderheit darin, dass die Händler große Verkaufsflächen vorhalten. Diese erscheinen vor dem Hintergrund der Studie als strategischer Nachteil. Sie verursachen hohe laufende Kosten. Allerdings können sie mit der richtigen Strategie im Sinne der Customer Experience zu einem echten Vorteil werden. Voraussetzung dafür ist ein geschicktes Kundendatenmanagement mit Predictive-Analytics-Ansatz. In Kombination mit AI-basierten Marketingplattformen lassen sich das Konsumentenverhalten vorhersagen, der Grad der Personalisierung steigern und die Produktversorgung in den Filialen der Nachfrage entsprechend automatisiert managen. Der Effekt: Die laufenden Betriebskosten in den Filialen lassen sich effizienter steuern, und das Kundenerlebnis lässt sich nachhaltig steigern.

Sie sind ein namhafter Sportschuh-Hersteller. Anhand der Daten über Kundennachfrage, Alter, Geschlecht, sozioökonomischen Status  sowie Vorlieben Ihrer Kunden, arbeiten Sie an neuen Mustern und besprechen neue Stoffe und Modelle für das kommende Geschäftsjahr. Die Wahrscheinlichkeit, dass Sie die Erwartungen der Kunden treffen, ist durch Predictive Analytics erheblich gestiegen. Wenn der Kunde dann in Ihr Geschäft kommt, die von ihm gesuchten Formen, Farben und Schnitte vorfindet und die Ware dann auch gleich mitnehmen oder vor Ort anprobieren kann und schließlich die Maßanfertigung erfolgt, ist das Kundenerlebnis perfekt.

Besonders das Online-Marketing, dem der CMO vorsteht, ist der Bereich, in dem Predictive Analytics einen erheblichen Einfluss auf das Geschäft hat.

Die Kunden eines Sportschuh-Herstellers haben in Social-Media-Umfragen immer wieder angegeben, dass sie die Marke mögen, aber gern ihre Schuhe individualisieren wollen. Der Hersteller hat darauf reagiert und eine Plattform eingerichtet, die genau dies ermöglicht. Der Kunde stellt sich nun über die KI-basierte Plattform seinen Schuh zusammen. Er schließt den Vorgang ab und kann den Schuh schon am Nachmittag in der nächsten Filiale abholen. Bezahlt hat er bereits mit seiner beim Unternehmen hinterlegten Kreditkarte. Im Hintergrund hat das Unternehmen bereits automatisiert Daten über den Kaufvorgang gesammelt und fügt diese nun zu den Daten hinzu, die über den Kunden bereits bestehen – beispielsweise Alter und Geschlecht. Auf Grundlage dieser Informationen werden dem Kunden nun weitere Produkte angeboten, die seinen Bedürfnissen entsprechen. Der Kunde bekommt ein individualisiertes Produkt, eine personalisierte Ansprache und erlebt dazu noch den neu gestalteten Verkaufsraum, in dem er die Schuhe abholt. Die Kundenzufriedenheit steigt.

Durch Daten lassen sich nicht nur Aussagen über die Zukunft treffen, Daten sind auch wichtig, damit Unternehmen in der Gegenwart wichtige Entscheidungen treffen können. Meist kennt ein Unternehmen seine Kunden bereits sehr gut. Allerdings werden die Daten nicht zentriert und für die Gesamtbetrachtung vorgehalten. Unterschiedliche Bereiche im Unternehmen kennen unterschiedliche Aspekte des Kunden. Dabei ist gerade ein gesamtheitlicher Blick auf den Kunden zentral, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Daten sind auch dann besonders wichtig, wenn Unternehmen Kooperationen eingehen wollen, um ihre Waren und Dienstleistungen über Dritte anzubieten.

Was CMOs aus dem Bereich Fashion jetzt tun müssen:

• Predictive Analytics:
  • Eine tiefgreifende und belastbare Datengrundlage sicherstellen
  • Daten aus allen Kanälen zentral zusammenführen
  • Eine Szenarioanalyse auf Grundlage der vorhandenen Datenlage entwickeln
  • Entsprechende Marketingkonzepte zur besseren Steuerung der personalisierten Ansprache des Kunden entwickeln
• Ladenfläche neu denken:
  
  • Die Ladenflächen in Deutschland neu konzipieren
  • Diese strategisch in die Gesamtstrategie für die Kundenansprache einbinden
  • Neue Formen der Marken- und Produktinszenierung ausarbeiten
  • Alle Prozesse, die das Kundenerlebnis stören, überprüfen (z. B. Kassiervorgang)
• Kundenzufriedenheit:
  
  • Kunden über alle für sie relevanten Kanäle ansprechen
  • Den Mehrwert, der für Kunden durch Datenmanagement entsteht, überprüfen
  • Die getroffenen Maßnahmen laufend überprüfen und die vorhandene Datenlage stetig mit neuen Informationen anreichern

Der vornehmlich stationäre Einzelhändler hat künftig nur eine Chance, wenn er seine Ladenfläche neu denkt. Bereits heute testen Unternehmen Flagship- oder Concept-Stores und probieren dort neue Formen des Einkaufens aus. Der Einkauf muss zu einem Erlebnis werden, das den Kunden dort abholt, wo er sich gerade im Kaufprozess befindet. Erfahren Sie dazu in „Consumers Unmasked“, wie sich die Präferenzen der Kunden von Land zu Land unterscheiden und mit welchen Kundenbedürfnissen sich die Einzelhändler künftig weltweit beschäftigen müssen.