Die Nutzung von Advanced Analytics ermöglicht eine proaktive Entscheidungsfindung.

In den letzten Jahren wurde der Store Traffic ganz einfach anhand der Anzahl von Ladenbesuchern, die ein Geschäft betreten, und der Kundenzählung gemessen. Anhand dieser Zahlen hat der Einzelhandel wichtige Messgrößen wie die „Conversion Rate“ ermittelt (d. h. prozentualer Anteil von Ladenbesuchern, die tatsächlich einen Kauf tätigen, berechnet anhand der Transaktionen bzw. Käufe dividiert durch den Store Traffic).

Somit gab der Store Traffic nur Aufschluss über die Frage „Wie viele?“. Retailer wollten mehr über ihre Kunden wissen. Allerdings war die zusätzliche Datenerhebung, einschließlich Methoden zur Kundenbeobachtung, sehr arbeits- und kostenaufwendig.

Wenn Kunden ein Geschäft betreten, versuchen Retailer, den Kundenzulauf auf verschiedene Weise in profitable Verkäufe umzuwandeln. Sie investieren in Verkaufspersonal, damit ihre Kunden eine gute Kauferfahrung machen, die sie zum Kauf und später zum Wiederkommen animiert.

  1. Eine Prognose des Kundenzulaufs und Erkenntnisse, wie sich der Kundenzulauf – Store Traffic – auf die Performance des Geschäfts auswirkt, erleichtern die Entwicklung einer effizienten Personalplanung und die Erstellung von Planungsmodellen. Zudem tragen sie zur effizienten Nutzung des Verkaufspersonals bei – dem zweitgrößten Kostenfaktor für Einzelhändler. Anhand dieser Erkenntnisse können Einzelhändler ihre Hauptverkaufszeiten ermitteln und ihre Servicegüte optimieren, indem sie nicht nur die richtige Anzahl von Verkäufern, sondern auch ihre besten Verkäufer in diesen Hauptverkaufszeiten vorsehen.
  2. Außerdem können Einzelhändler auf Basis der Prognose des Kundenzulaufs entsprechende KPI‘s zur Messung der Performance verschiedener Geschäfte festlegen. Herkömmliche Leistungskennzahlen wie Umsatz und Gewinn reichen nicht aus, weil sie Einzelhändlern keinen Aufschluss über das Umsatzpotenzial ihrer Geschäfte und die Fähigkeit dieser Geschäfte geben, das Potenzial in Umsatz zu verwandeln.
  3. Wenn Retailer in der Lage sind, den Traffic zu prognostizieren und seine Auswirkung auf die Store Performance zu evaluieren, können sie Strategien zur Umsatzsteigerung für jede Filiale entwickeln. So können sie auch die Koordination zwischen Marketingaktivitäten und Maßnahmen zur Person- und Zeitplanung verbessern.

Unser Ansatz analysiert statistische Eigenschaften von Traffic-Mustern im Einzelhandel und erstellt Prognosemodelle, die die Traffic-Planung für Einzelhandelsgeschäfte erleichtert.

Store-Manager können auf Grundlage ihres Wissens über den Kundenzulauf im Wochenverlauf Mitarbeiter (Vollzeitäquivalente) zu einem festen Satz zuweisen.

Das SDG-Modell für die Zuweisung von Mitarbeitern stützt sich auf eine statistische Prognose des Kundenzulaufs. Auf Basis des Optimierungsmodells werden diese Arbeitskräfte dann bestmöglich zugewiesen.

Der Kundenzulauf von Geschäften ist auch eine wichtige KPI, um die Wirkung der Schaufensterauslage auf den Umsatz zu analysieren.

Anhand unserer Prognose des Kundenzulaufs, der Daten zur „Conversion Rate“ und der Rechnungsmittelwerte erhalten Sie eine Prognose Ihrer zukünftigen Umsatzerlöse. Dadurch können Sie Ihr Budget zuverlässiger planen.

Aufgrund weiterer Informationen über den Kundenzulauf, wie Alter, Sprache, frühere Einkäufe usw. der Kunden, können Retailer ihr Produktsortiment und die Fähigkeiten Ihres Verkaufspersonals besser auf die Kundenanforderungen abstimmen.