Der Einsatz von Analytics im Handel: Verbessertes Kundenerlebnis am Point of Sale

„Der Einsatz von Analytics am Point of Sale ist nicht auf die digitale Welt beschränkt“, betont Dirk Schäfer, Director CRM Analytics. „Der POS kann ein Webshop sein, auf den die Nutzer per Browser oder App zugreifen oder die klassische Filiale.“ Denn auch im klassischen Handel entstehen durch Kundenbesuche wertvolle Daten an den Terminals und Kassen, wo ein großer Teil der Kaufentscheidungen getroffen wird. Umso wichtiger wird es für den Handel, auch am POS in der Filiale zu einer datengetriebenen Arbeits- und Entscheidungskultur zu kommen. „Hier wird meines Erachtens in den kommenden Jahren noch viel passieren, um auf Basis von Kundendaten die Customer Journey zu optimieren und das Einkaufserlebnis der Verbraucher zu verbessern“, so Schäfer. Die Frage ist, ob die Branche bereit ist, das zu nutzen.

Unternehmen, die die neuen Möglichkeiten konsequent nutzen wollen, sollten sich bei der Konzeptionierung und Realisierung entsprechender Projekte Rat und Unterstützung von Experten holen. Unternehmen wie Arvato CRM Solutions machen die vorhandenen Daten mithilfe von leistungsfähigen Analytics-Lösungen für den Handel auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) nutzbar und können – je nach Händlerwunsch – die Analyseergebnisse und Handlungsempfehlungen in Echtzeit, stündlich oder täglich aktualisiert zur Verfügung stellen.

Aufholbedarf im Handel

Der Online-Handel setzt seinen Wachstumskurs fort, die digitale Transformation stellt aber auch für Online-Händler eine Herausforderung dar: 77 Prozent der Händler sehen sich als Nachzügler in Sachen Digitalisierung, wie die Bitkom-Studie „Shopping digital – Wie die Digitalisierung den Handel tiefgreifend verändert“ aufzeigt.

Und auch im Offline-Bereich schlummern noch Potenziale, gerade in Deutschland. „Im Lebensmitteleinzelhandel beispielsweise gibt es eine riesige Anzahl von Kassen, an denen Daten entstehen“, erläutert Schäfer. Eine enorme Datenmenge, die vielfach brach liegt und nicht für die Individualisierung des Kundenerlebnisses nutzbar gemacht wird. Denn hierzulande ist die Abdeckung mit Kundenkarten und Bonusprogrammen, über welche die Daten personalisiert erfasst werden im Vergleich zum europäischen Ausland noch gering: „Hier werden an der Kasse oftmals ohne personenspezifische Differenzierung Coupons ausgegeben. Das könnte man deutlich stärker individualisieren“, erklärt Schäfer. Die Frage ist außerdem: Wie erreicht man hier eine höhere Akzeptanz der Konsumenten? „Die Teilnehmer an solchen Programmen fragen sich, was es ihnen bringt. Mithilfe von Analytics könnte man gezielt Angebote entwickeln, die wirklich individuell auf den einzelnen Konsumenten zugeschnitten und für ihn relevant sind – statt mit der „Gießkanne“ Coupons für Aktionen zu verteilen.“

Individuelle Mehrwerte für die Konsumenten

Zurzeit gehen die Überlegungen in die verschiedensten Richtungen. Denkbar sind beispielsweise Partnerschaften. „Stellen Sie sich vor, Sie kaufen Lebensmittel ein und bekommen direkt einen Rabattcoupon für die Tankstelle nebenan“, so Schäfer. Solche Angebote funktionieren am besten am POS selbst, an der Kasse und in Echtzeit. „Denn keiner geht zurück in den Laden, nur um einen Artikel zu erwerben, der beim nächsten Einkauf rabattiert ist.“  Im deutschen Lebensmitteleinzelhandel sind auch Formate von Kundenkarten im Einsatz, bei denen die persönlichen Stammdaten (wie Adresse, Telefonnummer etc.) nicht erhoben und gespeichert werden. „Auch diese Kundenansprache könnte man natürlich mit Analytics unterstützen“, so Dirk Schäfer. So ist eine optimierte Aussteuerung individualisierter Rabattcoupons denkbar, die sich am aktuellen Warenkorb des Käufers orientieren.

Mehrwerte für die Beratung

Eine Optimierung des Kundenerlebnisses durch den Einsatz von Analytics ist aber auch in vielen anderen Branchen denkbar, vor allem dort, wo – anders als im Lebensmitteleinzelhandel – eine höhere Beratungsleistung gefragt ist und höherpreisige Waren umgeschlagen werden, etwa in den Bereichen Elektronik, Telekommunikation, Mode oder Automotive. So geht der Trend in vielen Autohäusern hin zu einer Beratung mithilfe von mobilen Devices wie z.B. Tablets, an denen die Verkäufer den Traumwagen kundenindividuell konfigurieren können. Stehen den Verkäufern in dieser Situation auf Basis von Analytics-Lösungen in Echtzeit weiterführende Informationen etwa zu früheren Fahrzeugen und Vorlieben zur Verfügung, können diese in den Kundendialog einfließen. So lässt sich das Beratungsgespräch verbessern und Up-Selling-Potenzial erschließen.

Und das umso mehr, weil auch der kaufvorbereitende Informationsprozess im Netz einen immer höheren Stellenwert einnimmt und Daten generiert: So werden laut der Studie „Cross-Channel im Umbruch“ des ECC Köln von 2017 branchenübergreifend fast 40 Prozent der stationären Käufe in Online-Shops vorbereitet, bei den sogenannten Smart Natives betrifft dies sogar mehr als die Hälfte aller Einkäufe. Werden diese Daten mit leistungsfähigen Analytics-Lösungen nutzbar gemacht und bereits im Verkaufsgespräch zur Verfügung gestellt, sind vielfältige Möglichkeiten denkbar.

Diese Verzahnung von gespeicherten Daten aus dem Webshop / eCommerce und der Filiale kann zudem weitreichende Synergien zwischen Offline- und Online-Geschäft eröffnen. Die Auswertung dieser Daten dient einem besseren Kundenverständnis, beispielsweise um das Potenzial von Zusatzverkäufen, etwa durch zielgruppengerechte Kommunikationsmaßnahmen, besser auszuschöpfen.

Individuell und persönlich

Das grundlegende Erfolgsrezept im Handel hat sich nicht verändert: Dem Kunden muss ein außergewöhnliches Einkaufserlebnis geboten werden – egal, ob in der Filiale oder im Webshop. Eine Analytics-Lösung unterstützt den Handel dabei, Produkt- und Leistungsangebote, Kundenberatung und Service individuell zuzuschneiden und zu gestalten.

Autor: Redaktion Zukunft. Kunde.
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