Zwei brillante Möglichkeiten zur Einführung von Big Data Analytics im stationären Einzelhandel

Es ist keine Neuigkeit, dass Big Data den Einzelhandel auf beispiellose Weise revolutioniert. Mit sinkenden Kosten für Datenspeicherung und Verarbeitungsleistung hat Big Data die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, verändert und sich als bis zu 6% genauer und effektiver als herkömmliche Entscheidungstechniken und -methoden erwiesen. Es bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Erkundung und ist in der Lage, jeden Aspekt des Einzelhandelsmanagements mit schockierenden Einsichten zu stärken. Aus einer Vielzahl von Möglichkeiten werden zwei seltene Möglichkeiten zur Nutzung von Big Data im Kontext einiger spezifischer Einzelhandelssektoren kurz erörtert.

Einzelhandelsketten, die Lebensmittel und andere verderbliche Waren verkaufen, sind immer besorgt über die Haltbarkeit ihres Inventars. Trotz fortschrittlicher Kältetechnologien ist ein Teil des Problems in Bezug auf Lieferkette, Logistik und Wertschöpfungskette verderblicher Güter weit davon entfernt, gelindert zu werden. Eine Big-Data-Denkweise kann eine Alternative und vielleicht ein besserer Ansatz sein. Zum Beispiel könnte ein Einzelhändler, der seinen Handel im Osten von Arizona in den USA betreibt, daran interessiert sein, wie viel Truthahn er für die Thanksgiving-Zeremonie bestellen sollte, die in einem Monat fällig ist, damit er maximalen Gewinn erzielen und Abfall reduzieren kann. Die Antwort liegt in der Fähigkeit, scheinbar unterschiedliche Variablen wie die Verfügbarkeit von Truthähnen der erforderlichen Größe, die Bevölkerung dieses Ortes, den Zustrom von Touristen und Nichtwohnbürgern, die finanzielle Liquidität, die Kaufkraft und das BIP des Landes, die Routen von Lastwagen und Handelsschiffen zu korrelieren nenne ein paar. Während einige der oben genannten Faktoren sicherlich Teil des Denkprozesses des Einzelhändlers sind, sind viele nicht enthalten, aber notwendig, um die Lösung zu optimieren. Selbstverständlich kann nur die Big-Data-Analyse die Daten unter Berücksichtigung des Gesamtbilds sprechen, sprechen und die Wahrheit enthüllen lassen.

Eine weitere interessante Anwendung der Big-Data-Analyse findet sich in Lifestyle- und Modegeschäften. Die meisten dieser Geschäfte sind mit kundenspezifischen Softwarelösungen für den Einzelhandel, POS-Hardware und CCTV-Kamera ausgestattet. Die zuletzt genannten Geräte werden normalerweise eingesetzt, um Ladendiebstahl zu erkennen und zu verhindern und die Aktivität des Personals zu überwachen. Diese Videoaufnahmen haben jedoch ein großes Potenzial, sich als strategischer Vorteil herauszustellen. Bisher unwichtige Faktoren wie die Bewegung des Verkehrs innerhalb der Gänge des Geschäfts, die Dauer der Pause vor einem bestimmten Produktregal, ob es bewundert wurde und der Kunde es abgeholt hat oder nicht (wenn nicht, was ist der Grund – hoher Preis, falsche Farbe, Textur oder Größe?), bevorzugte Einkaufszeiten, demografische Verteilung von Kunden und sogar Begleitern – all dies kann quantifiziert und analysiert werden. Dies führt zu genauen Entscheidungen hinsichtlich des Angebots von Rabatten, der Positionierung von Produktregalen und der Vielzahl von Lagerbeständen usw., was wiederum die Verkaufszahlen verbessert.

Wie es scheint, spielt Big Data bei der Rationalisierung des Einzelhandelsgeschäfts dieselbe Rolle wie vor einigen Jahren die Software für den Einzelhandel. Während Einzelhandelssoftware für das heutige Einzelhandelsgeschäft unverzichtbar ist, liegt die Big-Data-Analyse nicht weit zurück und nimmt viel schneller Fahrt auf, wodurch sie sich gegenseitig ergänzen und mehr Wert schaffen.

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