Den Erfolg im Einzelhandel steigern: KI-gesteuerte Strategien zur Steigerung der Umsätze, Verbesserung des Engagements und Minimierung von Verlusten

ONLINE

• Online-Verkehr
• Eindrücke
• Erreichen Sie
• Verlobung
• Durchschnittlicher Auftragswert
• Online Konversionsrate
• Rate der wiederkehrenden Kunden
• Abbruchrate des Warenkorbs
• Verweilzeiten
• Weg zum Kauf
• Kosten pro Akquisition
• A/B-Tests für Kampagnen
• Kundenbindungsrate
• Net Promoter Score (NPS)

IN-STORE

• In-Store-Verkehr
• Umsatz pro Quadratfuß
• Durchschnittliche Transaktionsgröße
• In-Store Konversionsrate
• Umsatz pro Shopper
• Umsatz pro Mitarbeiter
• Cross Selling/Upselling
• NPS
• Retourenquote für Waren
• Inventarumsatz
• Nicht vorrätig Preise
• Schrumpfen

Dank der Fortschritte von StrataVisionim Bereich der KI in Verbindung mit unserem internen Fachwissen in den Bereichen Einzelhandel, Schadensverhütung und Technologie konnten wir Online-Analysen auf den Geschäftssinn in den Geschäften anwenden, die Führungskräften helfen können, die Fragen zu beantworten, die ich unten zusammengefasst habe.

Einige Beispiele:

Umsatz (und Rentabilität) bis auf die Abteilungsebene steigern

Heutzutage wird die herkömmliche Ladenbewertung nur für eine Gesamtansicht des Geschäfts herangezogen. Die Händler berichten zwar über die Umsätze bis hinunter zur SKU-Ebene, aber es gibt keine direkte Korrelation zwischen den Aktivitäten der Kunden und den Produktsortimenten und -platzierungen. Diese Aktivitätsanalyse gibt es nur im E-Commerce, aber nicht für die Geschäfte – bis jetzt. Mit StrataVision können Einzelhändler die Bewegungen der Kunden und die Interaktion mit den Waren und den Mitarbeitern beobachten und so fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen, um sowohl den Umsatz als auch die Bruttomarge auf eine Weise zu verbessern, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar war.

Anstatt einfach nur die Verkaufszahlen zu analysieren, um die Gewinner und Verlierer in den Produktkategorien zu ermitteln, können Einzelhändler jetzt die Aktivitäten der Kunden in bestimmten Bereichen mit den möglichen Transaktionen abgleichen. So erhalten Sie Einblicke in den Gesamtverkehr im Geschäft, den abteilungsspezifischen (oder sogar den Display-Verkehr) und die Verweildauer der Kunden in bestimmten Bereichen, um das Engagement zu bewerten. Einzelhändler können auch feststellen, wie häufig die Kunden mit bestimmten Waren interagieren. Ebenso wichtig ist, dass je nach Verkaufsmodell des Einzelhändlers die Interaktion zwischen den Kunden und den Mitarbeitern im Geschäft überwacht werden kann und eine entscheidende Rolle für den erfolgreichen Verkauf von Produkten spielt.

Diese neuen Erkenntnisse lassen sich gut mit einem E-Commerce-Analysetrichter kombinieren:

• Der Gesamtverkehr in den Geschäften steht für die Bekanntheit.
• Der Verkehr auf Abteilungsebene geht eine Ebene weiter zu den Interessen.
• Die Verweildauer auf Abteilungsebene (oder auf Display-Ebene) misst zusammen mit den Interaktionsdaten von Produkten und Mitarbeitern das Engagement und den Kaufwunsch.
• Und schließlich stehen die am Point-of-Sale erfassten Transaktionen für das Engagement des Käufers.

Traditionell beschränkte sich der Einblick des Einzelhändlers in diesen Trichter im Geschäft auf die Aufmerksamkeit und das Engagement. Das Fehlen von Interesse und Engagement bedeutet, dass Händler, die ein Geschäft planen, bei der Vorhersage des Warenumschlags blind für das Verhalten der Kunden sind und so Umsatz- und Gewinneinbußen riskieren. Wenn Sie A-B-Produkttests ohne diese Erkenntnisse durchführen, erfahren Sie vielleicht, „was passiert ist“, aber nicht, „warum es passiert ist“.

Halten Sie Ihre Kunden bei der Stange und motivieren Sie sie zum Kauf

A-B-Tests müssen sich nicht auf das Produkt konzentrieren, sie können auch auf den Kunden ausgerichtet sein. Die Erstellung von Shopper-Analysen auf Abteilungs- oder Display-Ebene liefert Feedback über das Engagement der Shopper (mit Waren, Mitarbeitern oder beidem) und hilft den Einzelhändlern festzustellen, welche Displays die Shopper anziehen, wo es möglicherweise Service-Lücken gibt und, was am interessantesten ist, welche Umsätze auf Kategorieebene erzielt werden.

Die Verwendung von Daten, die zeigen, wie sich die Kunden in einem Geschäft bewegen und wie lange sie sich in einem Bereich aufhalten, kann die Präsentation der Waren für eine optimale Sichtbarkeit erheblich beeinflussen. Egal, ob es sich um eine Reihe von Endkappen oder einen innovativen Ansatz für die gesamte Verkaufsfläche handelt, unsere Videoanalyse kann Studien anleiten, um die besten Wege für die Produktinteraktion der Kunden zu bestimmen, sei es für Impulskäufe oder längere Interaktionen. In voller Übereinstimmung mit der Datenschutzgrundverordnung (GDPR) und anderen Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten kann die Einzelhandelsintelligenz vonStrataVisiondas Kaufverhalten der Kunden nach Geschlecht und Alter differenzieren und so tiefere Einblicke in das Kaufverhalten geben, die die Kundenzufriedenheit und den Lagerumschlag verbessern können.

Service-Levels zur Verbesserung der Kundenbindung

Der Arbeitsplan einer Abteilung steht für die Absicht, ein bestimmtes Maß an Service zu bieten, und die Zeitstempel der Mitarbeiter stehen für die Ausführung dieses Plans. Aber woher weiß ein Einzelhändler, ob der Kunde tatsächlich das gewünschte Serviceniveau erhalten hat und ob der Service zu einem Kauf geführt hat? Betrachten wir zum Beispiel eine stark frequentierte Schuhabteilung. Der Umsatz mag dem Plan entsprechen, aber wird das Geschäft auch maximiert? Mit Hilfe von abteilungsbasierten KI-generierten Analysen kann StrataVision feststellen, dass die Konversionsrate in der Schuhabteilung bei 25% liegt, während die Konversionsrate im gesamten Geschäft 40% beträgt. Sollten wir mit dieser Diskrepanz zufrieden sein? Durch die Verknüpfung zusätzlicher Analysen, StrataVision hilft dem Einzelhändler, die tatsächlichen Möglichkeiten zu verstehen und die notwendigen Anpassungen bei der Arbeitsverteilung vorzunehmen.

Entwicklung einer pro-aktiven Strategie zur Reduzierung von Diebstahl

In diesem Artikel ging es zwar in erster Linie um das umsatzsteigernde Einkaufsverhalten, aber eine weitere Möglichkeit, die Rentabilität (und den Kundenservice) zu verbessern, ist die Reduzierung von Diebstählen im Geschäft. Durch die Nutzung einiger der hier besprochenen Daten kann StrataVision Verhaltensweisen im Geschäft erkennen, die zu einem stärkeren Abschreckungsprogramm führen. Wir haben das Engagement der Kunden und Mitarbeiter als Verkaufsinstrument untersucht, aber die Überprüfung dieser Servicelücken kann auch Lücken bei der Diebstahlsabschreckung aufzeigen, die durch Zeitpläne und Zeitstempel nicht so leicht erkennbar sind.

Risiken können auch angezeigt werden, wenn sich Kunden vor einem Eingang versammeln oder in nicht autorisierten Bereichen des Geschäfts entdeckt werden. Es können Warnmeldungen erstellt werden, um dem Ladenpersonal Echtzeit-Feedback über die Aktivitäten der Kunden und die damit verbundenen Risiken zu geben. Es gibt noch viele andere Anwendungsfälle für die Verlustprävention, z. B. den Einsatz unserer Self-Checkout-Lösung: CheckoutIQ.

Die vier oben genannten Beispiele kratzen nur an der Oberfläche des Potenzials von KI, die Transparenz eines Einzelhändlers in allen Aspekten seines Geschäftsbetriebs zu verbessern. Mit diesen Daten auf der Ebene der einzelnen Filiale und des gesamten Unternehmens können neue Strategien entwickelt werden, die sich auf die Verbesserung von Umsatz und Rentabilität konzentrieren, wie z.B. die Art und Weise, wie Einzelhändler den E-Commerce verwalten.

Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über unsere Arbeit zu erfahren, würde ich mich freuen, von Ihnen zu hören! Klicken Sie hier , um mehr darüber zu erfahren, wie StrataVision mit Retail Intelligence Ihren physischen Raum in eine reiche Quelle wertvoller Erkenntnisse verwandeln kann.

Bjoern Petersen ist CEO und Vorstandsmitglied von StrataVision, einem Unternehmen, das sich der Erschließung der transformativen Kraft von Computer Vision und KI in der physischen Welt verschrieben hat.