Big Data im Verbrauchsgüter-, Einzelhandels- und Schönheitsmarkt

Der russische Präsident Wladimir Putin sagte zuvor: „Künstliche Intelligenz ist nicht nur die Zukunft Russlands, sondern der gesamten Menschheit. Wer in diesem Bereich führend wird, wird der Weltherrscher.“ . Das gilt auch für die heutige Geschäftswelt. Unternehmen aus verschiedenen Branchen haben bereits begonnen oder beginnen damit, die riesige Menge an im Internet verfügbaren Daten zu nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung für ihr Unternehmen zu verbessern.

Quelle: Analyse des McKinsey Global Institute

Wie im MGI-Bericht festgestellt, haben standortbezogene Dienste und der US-Einzelhandel die größten Fortschritte bei der Nutzung von Big Data und Analysen zur Wertschöpfung erzielt. Daher ist es umso wichtiger, Daten zu sammeln und zu analysieren, insbesondere wenn Sie ein Unternehmen im Einzelhandel oder in der Konsumgüterindustrie betreiben. Sie können den Anstieg und Rückgang der Nachfrage nach bestimmten Produkten prognostizieren, Ihre Lieferrouten optimieren, vorhersagen, was das meistverkaufte Produkt in einer Kategorie sein wird, und vieles mehr. Die Möglichkeiten, Daten in Kombination mit KI und Automatisierung für das Unternehmenswachstum zu nutzen, sind endlos. Hier erfahren Sie, wie Unternehmen im Einzelhandel und CPG es zu ihrem Vorteil nutzen.

Preisintelligenz

Es ermöglicht Unternehmen, Preise genau zum besten Zeitpunkt festzulegen, an dem Angebot und Nachfrage den optimalen Umsatz erzielen. Preisintelligenz in Kombination mit dynamischen Preisgestaltungstools kann verwendet werden, um die Preisgestaltung eines Mitbewerbers zu übertreffen und den Lagerbestand schneller umzuschlagen. Im März 2014 führte Walmart Savings Checker ein, mit dem Kunden die Preise prüfen und die Differenz als Walmart Rewards eGift Card zurückerhalten können, wenn ein anderer lokaler Einzelhändler eines der beworbenen Produkte zu einem günstigeren Preis anbietet.

Verbesserung des Einkaufserlebnisses

Große Einzelhandelsgeschäfte haben Self-Checkout-Kioske eingerichtet, die den Kunden ein nahtloses Einkaufserlebnis bieten. Eines der wichtigsten Beispiele dafür ist die Filiale von Amazon Go in Seattle. Es erkennt automatisch, welche Produkte aus den Regalen entnommen oder zurückgebracht werden. Es verfolgt alle Produkte in einem virtuellen Warenkorb. Wenn die Kunden mit dem Einkaufen fertig sind, können sie das Geschäft einfach verlassen, und später wird ihr Amazon-Konto belastet und eine Quittung für die getätigten Einkäufe gesendet.

Empfehlen der nächstbesten Produkte

Basierend auf dem Kaufverhalten eines Kunden können Unternehmen vorhersagen, was der Kunde wahrscheinlich als nächstes kaufen wird. Im Jahr 2012 verwendete Target Daten über die Einkaufsgewohnheiten von Frauen, um festzustellen, dass Frauen, die Nahrungsergänzungsmittel, Waschlappen und parfümfreie Lotionen kaufen, bedeuten könnten, dass sie kurz vor ihrem Geburtstermin stehen. Dies half ihnen, bessere Empfehlungen und Angebote zu Produkten wie Kinderbetten und Lätzchen zu senden, die der Kunde bald benötigen wird.

Messung der Markenstimmung

Zuhören, was Kunden in sozialen Medien zu sagen haben, ist eine wichtige Aktivität für jede Branche. Mithilfe von Big-Data-Analysen können CPG- und Beauty-Marken eine Kundenmarken-Stimmungsanalyse durchführen, indem sie Daten aus Quellen wie Twitter, Pinterest und Facebook extrahieren. Diese Erkenntnisse können sehr wichtig sein und werden oft verwendet, um die Produktentwicklung, Werbung und Marketingkampagnen zu leiten. Marken wie L'Oreal und Coca Cola sammeln Daten von mehreren Social-Media-Websites und Apps , um die Stimmung von Kunden-Feedback-Posts in Echtzeit zu verstehen.

Prognose der Nachfrage

Die Sammlung von demografischen und weltwirtschaftlichen Datenpunkten hilft Unternehmen, vorherzusagen, welche Produkte eine steigende Nachfrage haben werden, und dementsprechend strategische Entscheidungen zur Umsatzsteigerung zu treffen. Dinge wie Wetter und Feiertage wirken sich stark auf den Gesamtverkauf des Produkts aus. Ein solches Beispiel für intelligente Bedarfsprognosen wurde von Pantene erstellt. Sie arbeiteten mit dem Weather Channel zusammen, um Wetterdaten zu sammeln, um vorherzusagen, wann die Luftfeuchtigkeit ihren Höhepunkt erreichen würde. Auf diese Weise konnten sie Frauen dazu drängen, ein bestimmtes Produkt zu kaufen, um Kräuselungen und fliegendes Haar zu verhindern. Dies half Pantene, seinen Umsatz in diesen Monaten um 10 % zu steigern.

Entdeckung eines Betruges

Betrügerische Aktivitäten sind eines der größten Probleme im Einzelhandel. Big-Data-Analysen können dabei helfen, solche illegalen Warenverkäufe, Plagiate und sogar Betrug aufzudecken. Einzelhändler können nach verdächtigen oder ungewöhnlichen Aktivitäten suchen und mithilfe interner und externer Datenpunkte eine effektive Betrugsmanagementstrategie implementieren. Beispielsweise können sie ein Modell für eine prognostizierte Anzahl von Produktretouren pro Schicht erstellen; Wenn die Anzahl der Retourennebenprodukte einen bestimmten Wert überschreitet, können sie vermuten, dass etwas nicht stimmt.

Warenkorbanalyse

Die Warenkorbanalyse kann verwendet werden, um das Ladenlayout hinsichtlich Produktplatzierungen effektiv zu gestalten. Filialleiter können damit den Standort von Waren in den Filialen anpassen. Es wird hauptsächlich verwendet, um eine Korrelation zwischen den Artikeln zu finden, die ein Kunde zusammen kauft. Wenn beobachtet wird, dass Käufer von Milch eher Kaffee oder Zucker kaufen, sollte der Einzelhändler Kaffee und Zucker in der Nähe der Milchabteilung platzieren. Sie können diese Daten leicht aus dem Transaktionsverlauf ableiten, indem sie Kombinationen von Produkten finden, die häufig gleichzeitig vorkommen.

Fazit

Es gibt eine große Menge an Daten über Produkte und Dienstleistungen, Käufer und Lieferanten, Verbraucherpräferenzen, die erfasst und analysiert werden können. Die Zukunft von Einzelhandels- und CPG-Marken hängt hauptsächlich davon ab, wie sie diese Daten nutzen und das Beste daraus machen. Da Verbraucher rund um die Uhr Zugang zu Informationen und mehr Optionen zum Kauf von Produkten haben, haben Unternehmen ein kürzeres Entscheidungsfenster, um zu handeln. Mit der richtigen Kombination aus Technologie und Datenpunkten können sie jedoch nahezu in Echtzeit erhebliches Wachstum und Erfolge erzielen.