Business Analytics im Retail

Trends setzen und Umtauschquote senken

Herausforderung:
Schuhkauf ist manchmal kompliziert, besonders online. Eine Schuhhandelskette mit Online-Shop suchte eine Lösung zur Reduzierung von Retouren und frühzeitigem Erkennen von Trends.

Die Lösung:
Business Analytics nutzt Daten aus Onlineshop, lokalem Handel und Social Media. Modetrends werden so extrem schnell identifiziert. Auch die Retouren-Könige wurden erkannt und ein neues Routing zwischen Online und stationärem Handel etabliert.

Benefits:
Die Retourenquote sank um 40 %. Gleichzeitig stieg die Kundenzufriedenheit. Abhängig vom Produkt werden Kunden direkt zum Onlineshop oder in die Filialen geleitet. So verkaufen sich auch „schwierige Produkte“ ohne Umtausch.

Fan-Experience und Teamleistung steigern

Herausforderung:
Im Profisport sorgen Einnahmen und effizientes Training für Top-Teams. Ein Basketballverein nutzt neue Wege, um den Stadionbesuch attraktiver zu machen und die Leistung der Mannschaft zu steigern.

Die Lösung:
Business Analytics verarbeitet Daten vom Ticketing, Geo-Daten von Handys und Kameradaten zur Verbesserung der Fan-Experience. Auch Spiele, Trainingseinheiten und Gesundheitsdaten der Spieler werden analysiert – zur Match-Vorbereitung.

Benefits:
Kürzere Wartezeiten am Stadion und attraktive Merch-Angebote steigern den Umsatz. Neue Trainingsmethoden und verbesserte Spieltaktik sorgten für einen deutlich verbesserten Tabellenplatz – und für noch mehr Fans.

Absatz, Pricing und Lagerbestand optimieren

Herausforderung:
Eine Supermarktkette hat hohe Abschreibungen durch Lebensmittel mit ablaufendem Haltbarkeitsdatum. Nicht verkaufte Ware wird händisch ausgebucht, was häufig zu Ungenauigkeiten in der Warenwirtschaft führt.

Die Lösung:
Business Analytics verknüpft Produktbestand, Haltbarkeitsdatum sowie Verkaufspreis und bezieht externe Daten wie Preise von Mitbewerbern ein. Lebensmittel werden kurz vor Fälligkeit zum Aktionspreis angeboten und optimal im Markt platziert. KI sorgt für exaktere Prognosen zur Nachbestellung.

Benefits:
Mehr Abverkauf, weniger Ausbuchungen und optimierte Nachbestellmengen senken die Kosten. Die automatische Datenübernahme in die Warenwirtschaft entlastet das gesamte Personal.

Transportzeiten senken, Komplexität reduzieren

Herausforderung:
Ein Logistikunternehmen mit angenommenen 8.000 Fahrzeugen liefert täglich über 500.000 Pakete aus. Dabei müssen enge Liefertermine sicher eingehalten werden.

Die Lösung:
Business Analytics optimiert die Planung tausender verschiedener Routen pro Tag. Dabei werden u. a. Faktoren wie Wetter, aktuelle Verkehrslage, Paket- sowie Kundendaten berücksichtigt. Business Analytics sorgt für schnelleres Tracking der Sendungen.

Benefits:
Steigerung der Termintreue bei vorgegebenen Zeitfenstern, sinkende Transportzeiten und schnelleres Tracking der Pakete. Außerdem wird das Personal entlastet. Denn durch die Datenzusammenführung sinkt die Anzahl der parallel genutzten Programme.

Mehr Transparenz für mehr Effizienz und Umsatz

Herausforderung:
Exzellente Services und ein attraktives Einkaufserlebnis durch Verknüpfung des lokalen Point of Sale mit der digitalen Welt sind das Ziel. Eine intelligente Sensorik am PoS ist der nächste logische Schritt auf dem Weg dorthin.

Die Lösung:
Wer Anzahl, Alter, Geschlecht und Verweildauer seiner Kunden an jedem Standort kennt, kann Personal- und Marketing-Einsatz optimieren: Video Analytics schafft den Überblick – und KI-Analysen von Regalfüllstand und Produktinteraktion weiteren Mehrwert.

Benefits:
Sortimentsoptimierung und gezielte Kundenansprache mit In-Store Analytics sorgen für mehr Effizienz, mehr Umsatz und die Verschmelzung von Offline- und Online-Kundenerlebnis – sowie für einen echten Vorteil im Wettbewerb.