Retail Analytics: Im kleinsten Radius um den Kunden.

von Gastautor am 16.Dezember 2016 in Highlight, Trends & Analysen

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Der Modehandel stellt den Kunden in den Mittelpunkt und zieht analytische Kreise um ihn. Welche Erkenntnisse er daraus gewinnt, beschreibt unser Gastautor Uwe Hennig, CEO von Detego.

Mode war schon immer mehr Kunst als Mathematik. Doch ohne Analytik kann der Modehandel das unbekannte Wesen „Kunde“ nicht wirklich verstehen. Analytik ist im E-Commerce schon ganz groß. Kundenprofile, Kaufhistorien, personalisierte Angebote als Summe der beiden, haben sich längst etabliert. Im stationären Handel hingegen loggt sich der Kunde am Ladeneingang nicht ein und verrät vor dem Kauf seine Modepräferenzen. Noch nicht. Bis es soweit ist, muss der Einzelhändler andere Wege finden, den Kunden in seinen Wünschen zu verstehen, ihn auf der Customer Journey zu begleiten und in der Lage sein, ihm personalisierte Angebote zu machen.

Retail Analytics – Die Kollektion der Kennzahlen

Clevere In-Store Technologien haben gegenüber Webshop-Analysen aufgeholt und vor allem von ihnen gelernt. Natürlich interessiert den stationären Händler, welche Artikel der aktuellen Kollektion besonders häufig anprobiert und dann auch gekauft werden. Kennzahl: Fitting Room Conversion Rate. Ist sie zu niedrig, kann über Warenplatzierung, Empfehlungen in der Umkleide oder über das Verkaufspersonal der Absatz erhöht werden. Die Kombination mehrerer Artikel ist im Bekleidungshandel eine der wichtigsten Kennzahlen, denn wer eine Hose kauft, entscheidet sich oft noch für ein Hemd und ein passendes Sakko. Kennzahl: Cross Selling Quote. Und diese ist nicht nur quantitativ relevant, sondern auch qualitativ. Also, welche Kollektionsartikel werden bevorzugt zusammen anprobiert und gekauft. Kennzahl: Kaufpräferenzen auf Artikelebene. Im Web untersuchen E-Commerce Verantwortliche Abbrüche im „Warenkorb“. Im Store ist die Umkleide der Ort der Kaufentscheidung. Weiß man, welche Artikel in die Umkleide genommen, aber nicht gekauft werden, kennt man die Kennzahl: Bounce-Rate. Sie kann Indikator dafür sein, dass die Verkaufsberatung im Bereich des Fitting-Rooms verbessert werden muss.

Customer Journey – Reise mit gutem Gefühl

Der Handel spricht von „Customer Journey“, „Customer Engagement“ und „Customer Experience“. Alle drei sind erklärte Ziele auf dem Weg den Kunden in den Mittelpunkt aller Sales-Betrachtungen zu stellen. So weit so gut. Doch wie soll der Händler das schaffen? Was versetzt ihn in die Lage, dem Kunden gegenüber jederzeit über einen gesuchten Artikel auskunftsfähig zu sein? Welche Datenbasis muss er schaffen, damit das Verkaufspersonal den aktuellen Bestand sieht? Erst eine Echtzeit-Artikelbestandssicht macht eine Live-Anzeige des schwarzen Sakkos auf dem Touchscreen in der Umkleide überhaupt möglich: „Größe XL ist vorrätig, gleich hier im Store.“ Diese verlässliche Auskunft für den Kunden ist auch bei „Click-and-Reserve“ gefragt. Denn, wenn der Kunde das Sakko in seiner präferierten Filiale nicht auf seinen Namen reserviert vorfindet, ist die „Customer Journey“ abrupt beendet.

Auch eine digitale Empfehlung sollte nur dann auf den Umkleidespiegel projiziert werden, wenn der Cross-Selling Artikel vorrätig ist. Sonst wird‘s peinlich für Store und Marke. „Kundinnen, denen dieses Kleid gefallen hat, haben sich auch für diesen Schal entschieden“. Die Artikel-Daten, die der Kunde in modischen Bildern offeriert bekommt, müssen verlässlich sein. Um einen Echtzeit-Bestandsblick kommt der Händler also nicht herum.

Erkenntnis – so tickt der Kunde

detego_uwe-hennig-ceoIn-Store Analysen verraten, wie gut der Kunde die neue Kollektion annimmt. Sie geben Aufschlüsse über Top- und Flop-Artikel im Sortiment. Ebenso decken sie Ladenbereiche auf, die beliebter sind als andere. Wichtige Erkenntnisse für Merchandise Planner. Intelligente In-Store Software liefert Handlungsempfehlungen, wie z. B. Nachschubinformationen, gleich mit. Alle Maßnahmen sind für den Händler umsatzsteigernd, kundenbindend und personalmotivierend. Bei allen mathematischen Algorithmen ist das Verkaufspersonal nicht zu unterschätzen. Schließlich ergänzen sie das analytische Bild vom Kunden. Sind sie doch täglich diejenigen, die den Verkaufsdialog führen.

Über den Autor

Branchenkenner Uwe Hennig bereitet mit InStore und Analytic Software von Detego für Modehändler die Basis für Omnichannel im Fashion Retail und treibt so die digitale Customer Journey voran. Mehr unter: www.detego.com


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