Der Einsatz von Analytics im Handel: Den Kunden in den Mittelpunkt stellen
Die Grenzen zwischen Online und Offline verschwinden auch im Handel zunehmend. Mit leistungsfähigen Analytics-Lösungen können Handelsunternehmen ihre Kunden optimal bedienen – sowohl in der Filiale als auch im Netz.
„Der Onlinehandel ist weiter auf Wachstumskurs“, sagt Julia Miosga, Handelsexpertin beim Branchenverband Bitkom. Rund 98 Prozent der Internetnutzer – das entspricht in Deutschland etwa 61 Millionen Menschen – seien Onlinekäufer. Aufseiten der Handelsunternehmen seien bereits 70 Prozent auch oder ausschließlich im E-Commerce aktiv. Aber: Die digitale Transformation bleibt für die Händler eine Herausforderung. Das legt der Bitkom-Studienbericht „Shopping digital – Wie die Digitalisierung den Handel tiefgreifend verändert“ nahe: 77 Prozent der Händler sehen sich als Nachzügler in Sachen Digitalisierung. „Dabei warten im E-Commerce so viele Chancen, zum Beispiel um neue Zielgruppen zu gewinnen“, sagt Miosga.
Analytics für erfolgreichen Handel – online und stationär
Trotz aller Veränderungen, die die Digitalisierung mit sich bringt, hat sich das grundlegende Erfolgsrezept im Handel nicht verändert: Dem Kunden muss ein außergewöhnliches Einkaufserlebnis geboten werden. Dazu gehören eine fundierte Beratung, passende Produktempfehlungen und ein guter Service. Oder wie es die Bitkom-Expertin formuliert: „Händler müssen sich zum obersten Ziel setzen, ihre Kunden in den Mittelpunkt zu stellen.“ Das ist angesichts von mehr als 60 Millionen potenzieller Kunden keine einfache Aufgabe, denn jeder Kunde möchte möglichst individuell angesprochen und behandelt werden.
Die Lösung: Analytics macht mittels künstlicher Intelligenz (KI) die Datenmassen, mit denen Unternehmen heute konfrontiert werden, nutzbar. Auch hier gibt es auf Unternehmensseite Nachholbedarf, wie die Studie „Enterprise AI Promise“ des Softwareunternehmens SAS zeigt: Nur 24 Prozent der europäischen Unternehmen sehen sich und ihre Infrastrukturen für KI-Lösungen gerüstet, 29 Prozent verfügen noch gar nicht über eine Plattform, die für KI geeignet ist. „Besonders für größere Händler empfiehlt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz, um das Nutzerverhalten zu analysieren und individuelle Angebote zu unterbreiten”, sagt Miosga (vgl. dazu Beispiele von Analytics in der Versicherungsbranche siehe Der Wettbewerbsfaktor Analytics im Versicherungswesen).
Individuell und persönlich
Mit leistungsfähigen Analytics-Lösung könnten Händler ihren Kunden online zum Beispiel personalisierte Werbung anzeigen, individuelle Rabattangebote machen oder direkt relevante Produktneuheiten zeigen. Der Kunde profitiert auch im Servicefall von einer Analytics-Lösung, weil sie den Kundenservice und das Kundenmanagement deutlich verbessert (siehe auch Analytics im Kundenmanagement). Und warum sollte man darauf verzichten, auch für die Kunden große Datenmengen vorstrukturieren zu lassen? Im Webshop von Otto können sich Besucher die Kundenrezensionen zu Produkten anhand von Keywords anzeigen lassen. Die Lösung dahinter basiert auf künstlicher Intelligenz: Ein Algorithmus untersucht die abgegebenen Rezensionen und identifiziert die häufigsten Themen.
Die transparente Filiale
Der Einsatz von Analytics ist nicht auf die digitale Welt beschränkt: Auch in den Filialen generieren Kundenbesuche jeden Tag wertvolle Daten, die nutzbar gemacht werden können. Dafür werten Sensoren die WLAN-Signale der Kundenhandys aus, sobald die Besucher dem zugestimmt haben. Das Ergebnis sind Heatmaps, Laufwegsanalysen und Verweildauern an bestimmten Punkten im Ladenlokal. So wird die Filiale ähnlich transparent wie der Onlineshop. Aktuell testet zum Beispiel Telefónica diese Technik in sechzig O2-Shops.
Ob Online oder Offline: Eine Analytics-Lösung macht große Datenmengen aus verschiedenen Quellen nutzbar und erzielt messbare Ergebnisse. Denn Produkt- und Leistungsangebote, Kundenberatung und Service können so auf jeden einzelnen Kunden zugeschnitten und optimal gestaltet werden.
Autor: Redaktion Zukunft. Kunde.
Bild: Montri – AdobeStock
