Von Verkaufsdaten zu Verkaufsanalysen: Ein zweiteiliger Leitfaden für fundiertere Entscheidungen im Einzelhandel

In dieser zweiteiligen Serie untersucht Brian Field, Vice President of Analytics bei StrataVision, warum herkömmliche Kennzahlen im Einzelhandel die Leistung einer Filiale oft nicht ausreichend erklären können, und stellt „The Great 28“ vor – ein praktisches Rahmenkonzept zur Verknüpfung von Kundenverhalten, betrieblicher Kapazität und Geschäftsergebnissen.

Teil 1: Was an den Kennzahlen im Einzelhandel falsch ist und wie man echte Transparenz in den Filialen schafft

Die Einzelhändler, die sich heute einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, erkennen, was andere Einzelhändler nicht sehen. Sie treffen bessere Entscheidungen, weil sie einen besseren Einblick in das Geschehen in ihren Filialen haben – und nicht, weil sie mehr Daten erheben. Dieser Einblick führt zu besseren Personalentscheidungen, einem besseren Kundenerlebnis, niedrigeren Betriebskosten und letztendlich zu höheren Umsätzen.

Der Grund dafür ist einfach: Zwar misst jeder Einzelhändler den Umsatz, viele erfassen den Personalaufwand und einige sogar die Kundenfrequenz, doch nur sehr wenige können erklären, was tatsächlich im Geschäft vor sich ging, um die gestrigen Ergebnisse zu erzielen. Das ist ein Problem der Transparenz. Diese Kennzahlen sagen Ihnen, was passiert ist; sie verraten jedoch nicht immer, warum es passiert ist. Diese Lücke entsteht oft dadurch, dass Kennzahlen in statischen Dashboards als isolierte Zahlen dargestellt werden, obwohl sie eigentlich als miteinander verknüpfte Verhaltenssignale betrachtet werden sollten. In dieser zweiteiligen Serie werde ich Ihnen zeigen, wie Sie die Filialleistung effektiver analysieren können, und anschließend „The Great 28“ vorstellen – ein praktisches Rahmenkonzept, das Führungskräften im Einzelhandel dabei hilft, das Coaching zu verbessern, die Rentabilität zu optimieren und schnellere, zuverlässigere Entscheidungen zu treffen.

Beobachtung vor der Optimierung.

Die meisten von uns verstehen bereits die Verhaltensweisen von Mitarbeitern und Kunden, die den Einzelhandel bestimmen. Diese Verhaltensweisen jedoch den erhobenen Daten zuzuordnen, erfordert etwas Vorausdenken. Sie müssen sich ein Bild davon machen, was tatsächlich im Geschäft geschieht, ohne dabei Annahmen zu treffen. Anstatt beispielsweise zu sagen: „Das Geschäft benötigt mehr (oder weniger) Personal“, können Sie fragen: „Was haben die Kunden im Geschäft tatsächlich erlebt?“ Ebenso könnten Sie, anstatt festzustellen: „Die Konversionsrate war gestern rückläufig“, fragen: „An welcher Stelle begann das Einkaufserlebnis zu stocken?“ Nun werden die Kennzahlen zu Hilfsmitteln zur Beobachtung und nicht mehr zu festgelegten Leistungsstatistiken. Bei der traditionellen Berichterstattung geht man von den Kennzahlen aus und sucht dann nach deren Bedeutung. Ein verhaltensorientierter Ansatz geht von erwarteten Verhaltensweisen aus und lässt die Kennzahlen bestätigen, ob diese tatsächlich aufgetreten sind.

Jede Kennzahl steht für ein bestimmtes Verhalten

Geschäfte sind nicht deshalb erfolgreich, weil sie eine Konversionsrate von 40 % erreicht haben. Sie sind erfolgreich, weil sie konsequent die Voraussetzungen schaffen, die den Kauf wahrscheinlicher machen. Kennzahlen zeigen lediglich auf, ob diese Voraussetzungen gegeben waren. Verhalten bestimmt die Leistung. Kennzahlen geben dies lediglich wieder.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie man Kennzahlen unter verhaltensorientierten Gesichtspunkten betrachtet.

• Anstatt lediglich zu berichten Verkehrszahlen, betrachten Sie diese vielmehr als Indikatoren für Kundennachfrage, also die Chance, die dem Geschäft zur Verfügung stand, diese zu bedienen.

• Arbeitsstunden sind nicht nur ein Kostenfaktor. Sie stehen für das Reaktionsfähigkeit auf diese Nachfrage.

• Kunden- und Mitarbeiterbindung, Warteschlangenlängensowie Wartezeiten an den Kassen tragen gemeinsam dazu bei, Verfügbarkeit des Serviceangebotsund bestimmen letztendlich das Einkaufserlebnis, das die Kunden tatsächlich hatten.

• Umrechnung Konditionen und Umsätze stehen nicht für sich allein. Sie sind die Ergebnisse die sich aus allem ergeben, was ihnen vorausging.

Hierbei handelt es sich nicht lediglich um eine Umbenennung. Durch die Darstellung der Zahlen auf diese Weise werden Verhaltensweisen sichtbar, die andernfalls verborgen blieben.

Kennzahlen sind nur aufgrund ihrer Zusammenhänge von Wert

Umsatz und Besucherzahlen werden oft gemeinsam betrachtet, jedoch selten gemeinsam interpretiert. Ein Umsatzrückgang um 10 % vermittelt eine bestimmte Aussage. Ein Umsatzrückgang um 10 % in Verbindung mit einem Rückgang der Besucherzahlen um 15 % vermittelt eine andere. Der Kontext beeinflusst die Schlussfolgerung.

Um dies noch einen Schritt weiterzuführen, fassen Sie mehrere Kennzahlen zusammen und verknüpfen Sie diese mit Verhaltensanforderungen, um ein noch wirkungsvolleres Instrument zu schaffen. Hier sind einige Beispiele für die Kombination von Kennzahlen:

• Verkehr + STAR (Verhältnis von Kunden zu Mitarbeitern bzw. Kundenfrequenz geteilt durch Arbeitsstunden) = erwartete Servicequalität. Beachten Sie, dass wir zuvor bereits über Kapazität und tatsächliche Verfügbarkeit gesprochen haben. Hier geht es eher um die Serviceplanung.

• STAR + Kunden- und Mitarbeiterbindung = Kaufabsicht im Vergleich dazu, ob die Dienstleistung tatsächlich erbracht wurde.

• Konversionsrate + durchschnittlicher Warenkorbwert = Umsatz pro Kunde; die Effektivität des Verkaufsprozesses, unabhängig davon, ob das Geschäft über engagiertes Verkaufspersonal verfügt oder den Schwerpunkt eher auf den Warenfluss legt.

Kennzahlen aus dem Einzelhandel sollten nicht isoliert betrachtet werden. Sie bilden ein Ökosystem. Keine Kennzahl allein gibt ein vollständiges Bild wieder. Jede einzelne gewinnt ihre Bedeutung erst im Zusammenspiel mit den anderen.

Doch wo bleibt bei all dem der Kunde?

Kennzahlen kaufen nicht ein. Das tun die Kunden. Jede ausgewählte Kennzahl oder Gruppe von Kennzahlen muss dazu beitragen, eine Frage zur Kundenerfahrung zu beantworten. Das bedeutet, dass Sie zunächst klar formulieren müssen, welche Erwartungen Sie an diese Erfahrung haben.

• Bevorzugt Ihr Kunde eine persönliche Betreuung oder Selbstbedienung? Kennzahlen wie Verweildauer und Interaktionsgrad können Aufschluss darüber geben, inwieweit diesen Wunsch erfüllt wird.

• Unterscheidet sich diese Erwartung je nach Abteilung, in der die Kunden im Geschäft einkaufen? Analysieren Sie die Verweildauer und die Interaktion zwischen Kunden und Mitarbeitern auf Abteilungsebene oder nach Bereichen, um festzustellen, welche Abteilungen bei den Kunden offenbar besser ankommen. Diese Ergebnisse können sogar je nach Art des Geschäfts, der geografischen Lage und der Art des Einkaufszentrums variieren.

• Neigen die Kunden dazu, durch das gesamte Geschäft zu schlendern, oder handelt es sich eher um Kunden, die nur ein einziges Produkt kaufen? Inwiefern sollten sich diese Verhaltensmuster und die Tageszeit, zu der sie auftreten, auf Entscheidungen in den Bereichen Warenpräsentation, Marketing und Personalplanung auswirken? Sind beispielsweise Kunden am Vormittag eher erlebnisorientiert, während Kunden am Nachmittag eher zielgerichtet einkaufen? Die Kombination von Kennzahlen zum Kaufprozess hilft dabei, diese Verhaltensmuster zu erkennen, sodass Einzelhändler die Erwartungen der Kunden besser erfüllen können.

Was die Analyse der Kundenwege betrifft, gibt es verschiedene Möglichkeiten, Erkenntnisse zu kombinieren. Heatmaps zeigen Ihnen, wo sich die Käufer aufgehalten haben. Die Analyse der Kundenwege gibt Aufschluss darüber, wie sie eingekauft haben.

Ein Vergleich von Kundenfrequenz und Umsatz nach Abteilungen ist zwar nützlich, liefert jedoch nur isolierte Momentaufnahmen der Aktivitäten im Geschäft. Die Darstellung individueller Kundenwege als Pfade verdeutlicht, wie sich Kunden tatsächlich durch die Filiale bewegen, und erleichtert so die Bewertung von Entscheidungen in den Bereichen Merchandising, Marketing und Ladengestaltung. Durch die Einbeziehung von Verweildauer, Konversionsrate pro Abteilung und durchschnittlichem Transaktionswert in jedem Schritt wird der Pfad zu einer Verhaltensgeschichte und nicht mehr nur zu einer Ansammlung unzusammenhängender Kennzahlen.

Beurteilen Sie das Geschäft, nicht die Menschen

Dies ist eine bedeutende philosophische Veränderung. Viele Einzelhändler nutzen Kennzahlen als Leistungsbewertungsinstrumente für Mitarbeiter und Führungskräfte. Diese Vorgehensweise führt dazu, dass sich das Team auf einzelne Datenpunkte konzentriert, anstatt den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen. Das bedeutet, dass die Verbesserung des Verhaltens hinter dem Erreichen der Datenziele zurücksteht. Kennzahlen können den Mitarbeitern zwar zeigen, dass sie das Ziel verfehlt haben, geben ihnen jedoch selten Aufschluss darüber, was sie am nächsten Tag anders machen sollten.

Es ist einfacher, Mitarbeiter hinsichtlich des Markenversprechens, der Kundenerwartungen und der Verhaltensweisen zu schulen, die zu einem hervorragenden Einkaufserlebnis führen. Wenn diese Verhaltensweisen konsequent umgesetzt werden, sind verbesserte Kennzahlen das Ergebnis und nicht mehr das Ziel. Die Filialkennzahlen dienen dann als Beobachtungsinstrumente, mit denen überprüft wird, ob diese Verhaltensweisen tatsächlich stattgefunden haben, während die individuelle Leistung im Kontext des Kundenerlebnisses bewertet wird.

Durch diesen Ansatz verlagert sich der Fokus von der Frage „Wer ist verantwortlich?“ hin zu „Was ist passiert?“. Dies ist ein weitaus produktiverer Ansatzpunkt, um die Leistung zu verbessern.

Sehschärfe im Einzelhandel

Das Ziel besteht nicht darin, mehr Kennzahlen zu erheben. Das Ziel ist es, einen klareren Einblick in das Geschäft zu gewinnen. Wenn jede Kennzahl als Verhaltenssignal betrachtet und mit den anderen verknüpft wird, beginnt das Geschäft, seine eigene Geschichte zu erzählen. In Teil 2 werde ich „The Great 28“ vorstellen: 28 einfache Beobachtungen, die diese Geschichte in den Fokus rücken.

Technologie verbessert den Einzelhandel nicht. Eine bessere Transparenz verbessert den Einzelhandel. Technologie ermöglicht lediglich diese Transparenz.

Die gute Nachricht ist, dass Einzelhändler nicht bei Null anfangen müssen. Die meisten Unternehmen erfassen bereits heute viele dieser Datenpunkte, und dank der Fortschritte in den Bereichen KI und Sensortechnologie lässt sich das Kaufverhalten der Kunden besser als je zuvor nachvollziehen. Die Herausforderung besteht nicht mehr darin, Daten zu sammeln, sondern darin, diese in ein Rahmenkonzept einzubinden, das Führungskräften hilft zu verstehen, was tatsächlich im Geschäft geschehen ist.

Bei StrataVision ist genau das die Herausforderung, auf die wir uns konzentrieren. Unsere KI-Lösungen sind darauf ausgelegt, viele der Verhaltenssignale aufzudecken, die diese Art der Beobachtung erst ermöglichen. Dem Einzelhandel hat es nie an Daten gemangelt. Was ihm gefehlt hat, war Transparenz. Deshalb vertrauen wir auf ein einfaches Prinzip: Erst beobachten, dann optimieren.