Fünf Wege, um Daten am POS gewinnbringend einzusetzen.

von Partnerunternehmen am 16.September 2020 in Partnerbeitrag, Trends & Analysen

Im Online-Handel ist schon seit Jahren fast jeder digitale Schritt des Kunden messbar. Erfolgreiche eCommerce-Unternehmen messen und analysieren Daten zur ständigen Optimierung der gesamten Customer Journey von Marketing über Produkte und Pricing bis hin zum Checkout. Doch auch der stationäre Handel kann Daten am Point of Sale (POS) gewinnbringend einsetzen. Wir von xplace, dem internationalen Lösungsanbieter und Systemintegrator für die Digitalisierung der Customer Journey am Point of Sale, zeigen fünf Wege auf, wie das gelingen kann.

Bei der Digitalisierung ihrer Filialen machen Händler oftmals den Fehler, „vor allem darüber nachzudenken, welche tollen, innovativen Services sie ihren Kunden am POS bieten können“, provoziert Shopmacher-CEO André Roitzsch seine Leser in einem Fachbeitrag. Dabei ist die Kundenzentrierung doch in aller Munde – was kann daran so falsch sein? Roitzschs Begründung für seine These, wieso man Kunden nicht einfach irgendwelche digitale Gadgets in die Finger geben sollte, leuchtet ein: Händler geben bei diesem Vorgehen zwar ihren Kunden zusätzliche Infos und Dienste an die Hand. Doch noch besser wäre es, die Händler würden „zuerst Infos über ihre Kunden erheben, also etwas herausfinden, und erst auf dieser Basis die passenden Services für ihre Kunden anbieten“.

Daten erheben: Wo anfangen und wie teuer ist es?

Geht es um die Erhebung und Analyse von am POS gewonnenen Daten, spricht man von Instore Analytics. Doch auch wenn die Empfehlung, zunächst Daten zu erheben und zu analysieren, absolut sinnvoll klingt: so einfach ist das alles gar nicht. Lösungen für Instore Analytics können heute viel mehr als bloß Besucher zählen. Und so stellen sich bei Projekten rund um Daten am POS viele Fragen: Wo sollen Händler damit anfangen, welche Daten sollten erhoben werden und wie teuer ist das? Muss ich womöglich meinen ganzen Laden mit Sensoren bestücken? Oder reichen diese in ausgewählten Bereichen? Und schließlich: Wie kann ich die Daten zielgerichtet und gewinnbringend einsetzen? Kann ich durch Datenerhebung und -analyse tatsächlich meinen Umsatz signifikant steigern? Oder verbrenne ich tausende von Euros pro Filiale, die bei einem deutschlandweiten Rollout schnell zu vielen Millionen werden können?

In diesem Beitrag sowie in unserem Webinar am 29. September auf dem Retail Hub des Deutschen Handelskongresses stellen wir fünf Use Cases für eine sinnvolle und kosteneffiziente Generierung und Verwendung von Daten am POS vor. Schließlich machen Läden im Stil von Amazon Go, also mit Sensoren vollgestopfte kassenlose Convenience Stores, nur für wenige Händler und auch nur an ausgewählten Standorten Sinn. Abgesehen von den enormen Forschungs- und Entwicklungskosten dürfte es nach Schätzungen von RBC-Analyst Mark Mahaney mindestens eine Million Dollar kosten, eine einzige Filiale mit der entsprechenden Technologie auszustatten – zusätzlich zu den üblichen Ladenbaukosten.

Um Daten am POS zu nutzen, gibt es diverse Möglichkeiten der Erhebung und Auswertung

Händler können jedoch auch mit kleineren Investitionen in Datenerhebung und Instore Analystics das Geschäft ihrer klassischen Filialen verbessern. Auch hier gilt natürlich: Daten durch Sensorik am POS zu gewinnen, ist grundsätzlich mit Investitionen verbunden. Ein flächendeckender Einsatz so wie bei Amazon Go ist daher für die meisten Händler schlicht und einfach unrealistisch, zumal die Möglichkeiten, um den Return on Investment zu berechnen, meist unklar sind. Schließlich führen Marketing-Analysen zu keinem direkten Mehrumsatz, allenfalls indirekt. Und es gilt: Je spezifischer und individualisierter die Customer Insights sein sollen, desto schlechter können diese mit einer einzelnen Sensortechnologie abgedeckt werden. Es braucht also schnell zahlreiche Sensoren, was die Investitionskosten steigen lässt.

Daten effizient einsetzen – diese Fragen sollten Sie klären

Um die Entscheidung zu vereinfachen, an welchen Punkten die Nutzung von Daten sinnvoll sind, stellen wir fünf Ansätze vor, Daten am POS effizient zu erheben und einzusetzen. Dabei sollten sich Händler immer wieder vier Fragen stellen:

  1. Welchen Aufwand bedarf es für ein einzelnes Pilotprojekt, und was würde ein vollständiger Rollout in allen Filialen kosten?
  2. Soll das Projekt auf großflächig erhobene Daten aus der gesamten Filiale zugreifen oder geht es nur um ein punktuelles Szenario, z.B. für ein einzelnes Regal oder eine Abteilung?
  3. Benötigen Sie für Ihr Szenario „nur“ historische Daten über das Kundenverhalten oder aber Echtzeit-Daten?
  4. Ist eine Sensortechnologie zur Datenerfassung zwingend notwendig, oder können Sie auch auf alternative Datenquellen zurückgreifen?

Fünf Beispiele, für die sich ein Datentracking am POS lohnen kann

Gewinn pro Quadratmeter erhöhen

Wollen Sie die Customer Journey im Store optimieren, die Conversions steigern und den Gewinn pro Quadratmeter steigern, bietet sich ein Blick auf das Storedesign an. Eine zentrale Frage, die für Händler hierbei relevant ist: Kommt der durchschnittliche Kunde überhaupt an den margenstarken Produktsortimenten vorbei? Oder nehmen die meisten Kunden einen anderen Weg?

Um das beantworten zu können, bedarf es konkreter Daten, wie sich die Kunden im Laden verteilen. Für die Analyse benötigt man historische Werte, z.B. von den letzten 30 Tagen, um auf zuverlässige Durchschnittswerte zu kommen. Statt die Kundenbewegungen über Heat-Maps abzubilden, die in verschiedenen Farben die jeweiligen Besuchermengen auf einer Karte des Ladens anzeigen, genügen auch schon punktuelle Erfassungen von Kundenzahlen. Dies hat zwei Vorteile: Neben den geringeren Sensorkosten (nur einzelne Sensoren statt einer Gesamtausleuchtung des Marktes), müssen die Heat-Map-Darstellungen nicht erst in aussagekräftige Kennzahlen übersetzt werden.

Hotspots vermarkten

In eine ähnliche Richtung geht der Ansatz, hochprofitable Verkaufsflächen (auch Hotspots genannt) im Laden zu identifizieren und zu vermarkten. Hierfür könnten einerseits Kunden in verschiedenen Bereichen über Sensorkameras gezählt werden. Andererseits können hierfür auch Kassendaten mit Produktplatzierungen abgeglichen werden. Ziel ist es, ähnlich wie im Online-Business Kennzahlen über die Markenkontakte zu erheben.

Mit den Kennzahlen können Händler Bereiche im Laden gezielt an Hersteller verkaufen, sei es für Aktionsstände oder auch Shop-in-Shop-Systeme. Oder sie nutzen sie für eine Erhöhung des Werbekostenzuschusses.

Auch für diesen Ansatz genügen historische Daten, Echtzeit-Daten sind nicht erforderlich. Üblicherweise werden solche Verfahren nur in einzelnen Stores eingesetzt, um dort Maßnahmen auszuprobieren, die später eventuell auch auf andere Filialen übertragen werden können.

Personal effizienter einsetzen

Sensorik kann auch dabei helfen, auf Gegebenheiten vor Ort zu reagieren und das Personal effizienter einzusetzen. Heißt: Daten können genutzt werden, um entsprechend der Auslastung der Abteilungen und Kassenbereiche das Personal zur richtigen Zeit an der richtigen Stelle einzusetzen. Mithilfe von Kundenzählungen im Store können zuerst dezidierte Informationen zu den Besucherströmen im Tages- und Monatsverlauf gewonnen werden.

Um hier zunächst einen besseren Gesamteindruck zu bekommen, können hierbei anfangs historische Daten genutzt werden und ein Prognosemodell erstellt werden, in das z.B. auch extern erhobene Daten wie das Wetter einfließen können. Einen Schritt weiter können Händler mit Echtzeit-Daten gehen: hier könnte beispielsweise ein automatischer Mitarbeiterruf ausgelöst werden, wenn es in bestimmten Abteilungen des Stores voller wird.

Produktinteraktionen auswerten

Bis auf Produktebene mit Sensorik zu arbeiten, das heißt jedes einzelne Regalfach mit Sensoren auszustatten, ist zu teuer. Daher lohnen sich hier alternative Ansätze. Verfügt Ihre Filiale bereits über digitale Tools, können diese oftmals gut genutzt werden, um Produktinteraktionen zu messen. So gibt es in immer mehr Geschäften digitale Touchscreen-Systeme, mit denen Kunden interagieren können, um sich über Produkte zu informieren. Bei solchen Geräten lässt sich ohne viel Aufwand erfassen, welche Produkte besonders häufig angeschaut werden und besonders viele Interaktionen erzeugen. Daraus können verschiedene Handlungen abgeleitet werden. So kann der Abverkauf gesteigert werden, indem in den digitalen Systemen besonders nachgefragte Produkte besser platziert werden, Preise angepasst werden etc. Dieses Prinzip kennt man bereits aus dem Online-Business.

Wird die Ware bereits mit RFID-Tags ausgezeichnet, kann die Conversion-Rate ähnlich wie in einem Onlineshop messen. Innovative Händler wie beispielsweise Decathlon in den USA oder Reserved in Deutschland nutzen diese speziellen Etiketten beispielsweise, um einen schnelleren Checkout ohne Abscannen des Barcodes zu ermöglichen. Modehändler können an den Anprobekabinen sogenannte RFID-Gates anbringen, die messen, wie häufig ein Produkt in die Anprobe mitgenommen wird. Gepaart mit einer Auswertung der Kassendaten lässt sich so ermitteln, dass ein Kleidungsstück z.B. 90 Mal anprobiert und 30 Mal gekauft wurde, was eine Conversion-Rate von 33,3 Prozent ergibt. Mit RFID-Tags arbeitende Lift-and-Learn-Syteme oder mit Warensicherungen ausgestattete Produktpräsentationen liefern ebenfalls wertvolle Daten zu Produktinteraktionen.

Sales steigern durch datenbasierten Werbecontent

Um Kaufentscheidungen im Store gezielt durch Werbebotschaften zu fördern, bietet sich an, die Instore-Werbung datenbasiert auszusteuern. Statt mit dem Gießkannenprinzip eine Digital-Signage-Schleife zu erstellen und diese in allen Stores zu zeigen, können passende und individualisierte Inhalte automatisiert auf beliebigen Displays und elektronischen Preisschildern ausgespielt werden. Dafür gibt es verschiedenste Anwendungsfälle.

Möchte man beispielsweise die Kunden in einer Filiale auf großen Screens in aktuell weniger frequentierte Bereiche lotsen, benötigt man dafür Echtzeit-Daten einer Sensorkamera.

Auf elektronischen Preisschildern lassen sich Kundenbewertungen und Top-Verkäufe anzeigen

Je nach Use Case können auch eCommerce-Daten genutzt werden, um Topseller zu identifizieren und diese auf digitalen Screens gezielt zu bewerben. So umgeht man eine aufwändige Erfassung von Produktinteraktionen am Point of Sale. xplace-Kunde MediaMarktSaturn Österreich zeigt auf seinen elektronischen Preisschildern beispielsweise Kundenbewertungen aus dem Online-Store an.

Webinar mit praktischen Tipps

Möchten Sie sich noch tiefergehend damit beschäftigen, wie Sie Daten am POS gewinnbringend einsetzen? Dann nehmen Sie an unserem Webinar am 29. September auf dem Retail Hub des Deutschen Handelskongresses teil oder schauen Sie sich die Datenplattform biscuit von xplace an, die nahezu alle geschilderten Szenarien unterstützt.


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