Laut einer Accenture-Umfrage kaufen über 75 % der Verbraucher eher bei Einzelhändlern, die ihren Namen und ihre Kaufpräferenzen kennen, und etwa 52 % von ihnen sind eher geneigt, die Marke zu wechseln, wenn das Unternehmen keine personalisierten Erfahrungen bietet.

Daten sind für Einzelhändler ein wichtiges Gut. In der Welt des Einzelhandels wird es aus vielen Gründen eingesetzt – vom Betrieb bis zur Analyse. Die genaue Adresse Ihres Kunden zu kennen, um erfolgreiche Produktlieferungen zu gewährleisten, sowie Markt- und Verbrauchertrends zu verstehen, um den Bestand zu planen – das ist nur mit zuverlässigen und genauen Daten möglich. Aber Daten sind nicht immer perfekt. In der Tat gibt es eine ganze Reihe von Qualitätsproblemen – etwas, das nach hinten losgehen kann und mehr Probleme aufwirft als Lösungen bietet.

In diesem Blog wird die Rolle sauberer Daten im Einzelhandel umfassend erörtert, und es wird erläutert, wie Einzelhändler erkennen können, ob sie eine schlechte Datenqualität haben.

Fangen wir an.

Die Rolle von sauberen Daten im Einzelhandel

Heutzutage haben die Verbraucher beim Einkaufen eine Vielzahl von Möglichkeiten, aber sie ziehen oft eine Marke der anderen vor. Diese Entscheidung wird durch eine Reihe von Faktoren beeinflusst, wie z. B. genaue Produktempfehlungen, rechtzeitige Lieferung, günstigere Preise und Produktverfügbarkeit. Die meisten Einzelhändler bezeichnen Daten als ihr wichtigstes organisatorisches Kapital und glauben, dass sie der Hauptantrieb für die oben genannten entscheidenden Faktoren sind.

Schauen wir uns diese Faktoren an und die Rolle, die Daten dabei spielen.

1. Genaue Produktempfehlungen geben

Wenn Sie eine Einzelhandelsmarke sind, dann wollen Sie mehr an Ihre Ladenbesucher oder bestehenden Kunden verkaufen. Eine sehr verbreitete und wirksame Art, dies zu tun, ist die Anzeige von Produktempfehlungen. Diese Empfehlungen beruhen auf Produkten, die

• Normalerweise werden sie zusammen gekauft,
• Ähnlich in der Natur,
• Kürzlich von Kunden mit ähnlichen demografischen Merkmalen gekauft,
• Kürzlich von diesem Besucher angesehen, usw.

Eine genaue Datenanalyse im Einzelhandel ist nur möglich, wenn Sie über zuverlässige Daten verfügen, z. B. über die genaue Anzahl und Art der Interaktionen, die Kunden mit Ihrer Marke an verschiedenen Berührungspunkten haben. Diese Empfehlungen hängen auch von der Genauigkeit Ihrer Produktbeschreibungen ab, da Sie die richtige Beziehung zwischen zwei Produkten nicht erkennen können, wenn die Daten, die zum Vergleich verwendet werden, falsch sind.

2. Sicherstellung rechtzeitiger Produktlieferungen

Nichts macht einen Kunden glücklicher als ein Paket, das zur richtigen Zeit und ohne Verzögerung an die richtige Adresse geliefert wird. Aber für Einzelhändler ist dies wahrscheinlich eines der größten Probleme. Die Mehrdeutigkeit oder Ungenauigkeit der Kundenkontaktdaten eines Einzelhändlers macht es fast unmöglich, Pakete an die richtige Adresse zu liefern.

Einzelhändler behandeln ihre Adressdaten in der Regel mit Adressstandardisierungs- und Adressverifizierungstechniken, um sicherzustellen, dass jede Kundenadresse einen physischen, versendbaren Standort angibt. Standardisierte und geprüfte Datensätze helfen Einzelhändlern dabei, sicherzustellen, dass die Produkte zur richtigen Zeit an die Haustür des Kunden geliefert werden.

3. Vorhersage von Verbraucherverhalten und Trends zur Sortimentsplanung

Bei der Sortimentsplanung geht es darum, die richtige Breite (Produktkategorien) und Tiefe (Produktvariationen innerhalb jeder Kategorie) für Ihr Einzelhandelsgeschäft zu einem bestimmten Zeitpunkt zu wählen, wobei das Verbraucherverhalten und die Markttrends berücksichtigt werden. Die Sortimentsplanung ist nicht etwas, das für Ihre gesamte Einzelhandelsmarke verallgemeinert wird, sondern sie ist spezifisch für die Filiale und die Region Ihrer Verkaufsstelle.

Der Erfolg jedes Einzelhandelsgeschäfts oder jeder Marke hängt von der Stärke des Sortiments ab, und das Sortiment lässt sich am besten planen, indem man Trendanalysen über das Verbraucherverhalten und die Marktnachfrage in der Vergangenheit durchführt. Große Einzelhändler verwenden fortschrittliche Einzelhandelsanalysetools, die nicht nur ihre eigenen Daten, sondern auch die ihrer Konkurrenten an verschiedenen Standorten – im Geschäft und online – erfassen. Die auf diese Weise erfassten Daten – aus einer Reihe verstreuter Quellen und von verschiedenen Anbietern – liegen jedoch nicht in der für die Analyse optimalen Form vor. Wenn Sie Ihre Sortimentsentscheidungen auf der Grundlage schlechter Daten treffen, kann ein Einzelhändler viel Zeit und Geld verlieren. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Qualität der Daten, die für die Bestandsplanung verwendet werden.

4. Personalisierte Kundenerlebnisse nutzen

Der beste Weg, Ihren Kunden personalisierte Erlebnisse zu bieten, besteht darin, sie zu verstehen:

• Wer sind Ihre Kunden (einschließlich korrekter und genauer Informationen über ihre demografischen Daten)?
• Woran sind sie interessiert?
• Was kaufen sie und warum kaufen sie es?

Die Kenntnis der demografischen Daten, der Vorlieben und des Einkaufsverhaltens Ihrer Kunden kann einem Einzelhändler helfen, Markenerlebnisse zu schaffen, die ein bestimmtes Kundensegment ansprechen. Dies ist möglich, wenn Einzelhändler über genaue und eindeutige Daten über jeden Kunden verfügen.

Da Verbraucher über verschiedene Kanäle mit Marken interagieren, haben Einzelhändler meist mehrere Datensätze für dieselbe Person. Solche Szenarien müssen durch die Integration und Vereinheitlichung von Daten an einer Stelle gehandhabt werden, und es muss sichergestellt werden, dass das gesamte Unternehmen für alle beabsichtigten Zwecke auf die einzige Quelle der Wahrheit verweist. Diese Bemühungen ermöglichen es Einzelhändlern nicht nur, personalisierte Kommunikation anzubieten, sondern auch Omnichannel-Erlebnisse für ihre Kunden zu ermöglichen (in Geschäften, auf E-Commerce-Websites oder auf Social-Media-Plattformen) – unabhängig davon, wo sich der Kunde auf seiner Kaufreise befindet.

5. Festlegung einer wettbewerbsfähigen Preisgestaltung

Bei der wettbewerbsorientierten Preisgestaltung geht es darum, die von Ihren Konkurrenten für eine bestimmte Produktkategorie festgesetzten Preise zu erfassen und sie mit Ihren eigenen Preisen für dieselbe Kategorie zu vergleichen. Diese Analyse hilft Ihnen, wettbewerbsfähigere Preise für Ihre Produkte festzulegen und sicherzustellen, dass Sie keine Kunden aufgrund unrealistischer Preisunterschiede an die Konkurrenz verlieren.

Die Daten über die Preise Ihrer Kunden werden aus einer Reihe von Quellen gesammelt, z. B. durch Befragung der Verbraucher oder durch Daten von Wiederverkäufern, Anbietern oder digitalen Regalanalysetools. Die Qualität dieser Daten ist in den meisten Fällen unzuverlässig – sie mögen zwar von der Bedeutung her korrekt sein, aber sie weisen definitiv unterschiedliche Darstellungen für dieselbe Art von Daten auf. Und diese falschen Angaben können dazu führen, dass Sie Verluste erleiden, weil Sie Ihr Inventar zu falschen Preisen verkaufen.

6. Erkennen von Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten

Dies ist ein weiterer Aspekt der Nutzung von Marktdatenanalysen. Upselling bedeutet, dass Sie Ihren Kunden ähnliche, aber funktionsreichere Produkte verkaufen als die, die sie gerade kaufen. Cross-Selling bedeutet, dass Sie Ihren Kunden zusätzliche Produkte verkaufen, je nachdem, was normalerweise zusammen gekauft wird. Diese beiden Phänomene können einem Einzelhändler helfen, mehr an einen bestehenden Kunden zu verkaufen.

Der Einzelhandel macht sich diese Fälle in der Regel zunutze, indem er Sonderangebote macht, bei denen ähnliche oder gegensätzliche Produkte zusammen verkauft werden. Dies ist jedoch nur möglich, wenn genaue Produkt- und Verkaufsinformationen verwendet und erfolgreiche Analysen durchgeführt werden, um herauszufinden, welche Produkte zusammen oder anstelle von anderen verwendet werden.

Indikatoren für schlechte Datenqualität im Einzelhandel

Die Rolle von sauberen, qualitativ hochwertigen Daten in der Welt des Einzelhandels ist ziemlich offensichtlich. Einzelhändler wollen sicherstellen, dass ihre Kunden-, Produkt-, Standort- und anderen Datensätze ein akzeptables Qualitätsniveau aufweisen. Die Realität sieht jedoch so aus, dass diese Datensätze meist verborgene Probleme mit der Datenqualität aufweisen, die möglicherweise nicht klar erkennbar sind. Marken sehen sich im Einzelhandel häufig mit einer Reihe von Datenproblemen konfrontiert, die auf eine schlechte Datenqualität zurückzuführen sind.

In diesem Abschnitt werden wir uns einige häufige Probleme ansehen, mit denen Einzelhändler konfrontiert sind und die auf eine schlechte Datenqualität hindeuten.

1. Hohe Produktrücklaufquoten

Einzelhändler mit minderwertigen Datensätzen verzeichnen höhere Produktrücklaufquoten. Die meisten Produkte werden zurückgeschickt, weil sie an die falsche Adresse geliefert wurden oder weil falsche Produkte an die richtige Adresse geliefert wurden; beides sind Anzeichen dafür, dass ungenaue oder unzuverlässige Daten verwendet wurden, um Produkte zu präsentieren oder zu liefern.

2. Fehlende Personalisierung der Kunden

Ein weiterer Indikator für schlechte Datenqualität ist, wenn Einzelhändler Schwierigkeiten haben, ihren Kunden über verschiedene Kanäle hinweg personalisierte Erlebnisse zu bieten. Dies tritt oft in verschiedenen Formen auf, z. B. wenn ein und dieselbe Werbe-E-Mail mehrmals an einen Kunden geschickt wird oder wenn es nicht möglich ist, die Vorlieben eines Kunden zu erkennen und ihm entsprechende Produkte vorzuschlagen.

3. Phantombestand oder Fehlbestände

Der Begriff „Phantombestand“ bezieht sich auf Einzelhandelswaren, die als verfügbar erfasst oder angezeigt werden, aber tatsächlich nicht im Bestand vorhanden sind. In ähnlicher Weise bezieht sich der Begriff „Scheinbestand“ darauf, dass Waren im Einzelhandel nicht vorrätig sind, obwohl sie eigentlich verfügbar sind. Beide Szenarien sind auf falsche oder ungenaue Informationen in Produkten oder Verkaufsdatensätzen zurückzuführen. Dies kann dazu führen, dass auf Ihrer E-Commerce-Website ein verfügbarer Artikel als nicht vorrätig angezeigt wird oder andersherum.

4. Ungenauigkeit der Preise

Kaufen Ihre potenziellen Kunden bei Konkurrenten, nur weil diese Produkte zu etwas günstigeren Preisen anbieten? Oder gewinnen Sie Kunden, indem Sie die gleichen Produkte zu deutlich niedrigeren Preisen anbieten? Beide Situationen sind ein Zeichen für eine schlechte Preisstrategie und die Unfähigkeit, Daten zu nutzen, um bessere Preisentscheidungen zu treffen.

5. Ineffiziente Bestandsplanung

Die Bestandsplanung hängt von mehreren Faktoren ab, z. B. von der Marktnachfrage und den Kundenanforderungen. Wenn Einzelhändler es versäumen, ihre Bestände effektiv zu planen, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die Datensätze, die zur Prognose und Schätzung des Bestandsbedarfs verwendet werden, nicht zuverlässig und genau sind.

6. Geringerer Marktanteil

Verkaufen Sie weniger als andere Wettbewerber auf demselben Markt? Dafür kann es viele Gründe geben, aber ein häufiges Problem, mit dem Einzelhändler in solchen Fällen konfrontiert werden, ist, dass sie nicht in der Lage sind, Whitespace-Analysen durchzuführen oder verborgene Marktchancen mit Hilfe zuverlässiger Dateneinblicke aufzudecken. Dies kann sich in Form von Umsatzeinbußen, Geldverlusten oder einem sinkenden Marktanteil in der Branche äußern.

Einpacken

Und da haben Sie es – die häufigsten Gründe für eine Investition in bessere Datenqualitätsmanagementverfahren für Ihre Einzelhandelsmarke. In unserem nächsten Blog erfahren Sie mehr darüber, wie exakte Daten im Einzelhandel aussehen, welche Probleme bei der Datenqualität im Einzelhandel häufig auftreten und wie Sie diese beheben können. Werfen Sie einen Blick darauf, um mehr zu erfahren, oder laden Sie noch heute eine kostenlose Testversion des Datenqualitätsmanagement-Tools für den Einzelhandel herunter, um zu sehen, was Ihnen DQM für den Einzelhandel bieten kann.