Mit datengestütztem Merchandising potenzielle Käufer erreichen

Wer im Einzelhandel arbeitet, kann sich keinen Stillstand erlauben. Nutzer bekommen mithilfe ihrer Mobilgeräte schnell und mühelos genau das, was sie sich wünschen. Und dasselbe erwarten sie auch im Einzelhandel.

46 Prozent aller potenziellen Käufer gehen so schnell wie möglich in ein Geschäft, nachdem sie sich für ein Produkt entschieden haben. Und nur 12 Prozent von ihnen warten bis zur nächsten Einkaufstour.1

Für Händler bedeutet das: Es ist schwieriger geworden, Nutzer anzusprechen und sie zufriedenzustellen. Wer im Einzelhandel arbeitet, kann sich keinen Stillstand erlauben. Nutzer bekommen mithilfe ihrer Mobilgeräte schnell und mühelos genau das, was sie sich wünschen. Und dasselbe erwarten sie auch im Einzelhandel. Früher hat es vielleicht noch ausgereicht, sich auf seine Intuition und Erfahrung zu verlassen, um die "richtigen Produkte" für die jeweilige Saison auszuwählen. Das Kaufverhalten verändert sich jedoch inzwischen kontinuierlich und daher muss sich die Vermarktung der Ware – der wichtigste Faktor im Einzelhandel – ebenfalls weiterentwickeln. Händlern standen zwar auch früher schon Datenquellen zur Verfügung, heute können wir aber viel schneller Informationen aus immer mehr Quellen abrufen. Somit wird auch das Merchandising immer fokussierter – neue Datenpunkte liefern einen besseren Einblick in die Erwartungen der Nutzer, die inzwischen ständig online sind. 

Für den Einzelhandel bedeutet dies, dass umfassende und aktuelle Daten in die tägliche Planung einfließen sollten. Ein gutes Beispiel hierfür ist der amerikanische Einzelhandelskonzern Walmart. Matt Kennedy, Senior Director of Digital Marketing, erklärte dazu: "Die Verbraucher werden immer anspruchsvoller. Um ihren Wünschen gerecht zu werden, müssen wir unseren kompletten Produktkatalog und alle ihm zugrunde liegenden Produktattribute nutzen. Die Statistiken, die wir von Google erhalten, sind dabei sehr hilfreich. Jetzt können wir genau sehen, ob und wie wir die Nachfrage für unsere Produkte in ihren unterschiedlichen Lebensphasen steigern. Das macht es wiederum einfacher, in der Praxis fundierte Entscheidungen zu treffen."

Die Teams können so unterschiedliche Produkte und Designs besser kategorisieren und Preise wettbewerbsfähig gestalten. Werbetreibende sind dann bestens vorbereitet, wenn ein potenzieller Käufer erstes Interesse an einem Produkt zeigt. 

Suchanfragen analysieren, um das Angebot anzupassen

Was Kunden brauchen, hängt auch von der Jahreszeit ab. Deshalb ist es sehr wichtig, die Zusammenstellung der Produkte und die Inventargröße an die jeweiligen Bedürfnisse anzupassen. Doch wie wählt man die Artikel aus, die potenzielle Käufer auch wirklich interessieren und benötigen? Sollte man sich hierzu auf historische Daten berufen? Oder ist es möglich, eine Vorhersage über das richtige Sortiment für die anstehende Saison zu machen, mit der man sicher den Geschmack der Zeit trifft?

Händler, die aktuelle Suchdaten in den Auswahlprozess einfließen lassen, können die Kundennachfrage besser erfüllen. Während der Ferienzeit steigen die Verkaufszahlen von Spielzeug beispielsweise stark an. Wir haben uns die Puppen und Accessoires der Marke "L.O.L. Surprise" einmal genauer angesehen und Daten zur Nachfrage mit Daten zu verkauften Artikeln verglichen. Wie man in der Grafik unten sehen kann, sind die beiden Faktoren eng miteinander verbunden.

Kundennachfrage und tatsächlicher Umsatz

Mit datengestütztem Merchandising potenzielle Käufer erreichen

Händler, die L.O.L. Surprise schon 2017 im Sortiment hatten, verzeichneten einen höheren Marktanteil für die Produktreihe als solche, die erst 2018 mit dem Verkauf anfingen. In Zahlen ausgedrückt bedeutet dies einen Umsatz von 217 Millionen US-Dollar für Geschäfte, die das Sortiment früher anboten.2

Fazit: Es zahlt sich aus, Signale früh wahrzunehmen. Sie geben Aufschluss darüber, welche Marken im Trend liegen werden und helfen bei der Auswahl der passenden Produkte.

Von der virtuellen in die reale Welt

Ihr Sortiment ist also auf Lager. Wie verkauft es sich nun am besten? Für Händler mit Ladengeschäften sind Informationen über das Kundenverhalten vor Ort ein guter Wegweiser für die zu erwartende Nachfrage. Basierend darauf lassen sich entsprechende Maßnahmen ergreifen, die sich positiv auf die Anzahl der Ladenbesuche sowie den Umsatz auswirken.

Ein Beispiel: Eine Firma hat süßes Gebäck sowie herzhafte Kuchen und Pasteten im Angebot.

Bessere Inventarplanung dank Einblicken in das Nutzerverhalten vor Ort

Mit datengestütztem Merchandising potenzielle Käufer erreichen

Auf der Karte oben sind die Filialen des Unternehmens zu sehen. Jeder Punkt deckt einen Umkreis von 8 Kilometern um ein Geschäft ab. Herzhafte Kuchen und Pasteten sind blau dargestellt, während die orangefarbenen Punkte für süßes Gebäck stehen. An der Ostküste wird gerne herzhaft gegessen, aber in den Geschäften an der Westküste und im mittleren Westen der USA sind die süßen Produkte besonders beliebt. Solche Daten helfen zu erkennen, an welchen Orten die Nachfrage nach bestimmten Artikeln größer sein wird. Für Händler lässt sich so das Angebot in den einzelnen Geschäften optimal planen. Sie können auch Anzeigen mit lokalem Inventar oder lokale Kampagnen verwenden, um Nutzer direkt mit den passenden, personalisierten Botschaften anzusprechen.

Sortiment räumen – aber gezielt

Jeder Händler möchte die passenden Produkte für die richtigen Käufer anbieten – dabei sollen natürlich möglichst hohe Gewinne erzielt und die Verluste gering gehalten werden. Das kann aber gerade bei saisonalen Artikeln schwierig werden. Nehmen wir als Beispiel die Kategorie "Oberbekleidung". In den Wochen vor großen Feiertagen sind diese Produkte sehr beliebt. Aber sobald der Händler sich auf das kommende Frühlingssortiment einstellt, muss das alte Sortiment geräumt werden. Die Versuchung ist groß, Preise für Artikel stark zu reduzieren, die ansonsten zu einem viel lukrativeren Preis über die Ladentheke gegangen wären.

Wir konnten beobachten, dass solche Entscheidungen oft auf historischen Daten fundieren und nicht unbedingt die realen Bedingungen des Markts widerspiegeln.

Bekleidung: Inventar und Nachfrage

Mit datengestütztem Merchandising potenzielle Käufer erreichen

Wir haben das Inventar und die Nachfrage auf dem Markt für Oberbekleidung von 2015 bis 2017 einmal genauer unter die Lupe genommen. Dabei ließ sich eines feststellen: Die Bestände steigen und fallen immer wieder, aber die Nachfrage folgt nicht unbedingt demselben Muster. Beim Verkauf sowie bei der Markdown-Optimierung sollte die Marktnachfrage nicht ungeachtet bleiben. So können Händler saisonale Artikel noch zu attraktiven Preisen anbieten, anstatt sie z. B. zum Billigpreis an einen Discounter weiterzuverkaufen. Mithilfe von Statistiken zu Suchanfragen können Sie Ihre Produkte zum richtigen Zeitpunkt und außerdem zu einem Preis anbieten, der für Sie noch gewinnbringend ist.

Früher war die Vermarktung von Produkten eine Kunst – heute ist es eher eine Wissenschaft. Die Möglichkeiten beim Einkaufen sind heute schlichtweg grenzenlos. Um die richtige Ware zu einem ansprechenden Preis anbieten zu können, müssen Händler nicht nur das Produkt selbst, sondern auch Informationen zum Kundenverhalten berücksichtigen. Das bedeutet konkret, zur Verfügung stehende Daten auszuwerten und zu verwenden, um eine attraktive Produktpalette anzubieten und datengestützte Verkaufsstrategien anzuwenden – um am Ende das Sortiment erfolgreich zu vermarkten.

Datengetrieben statt regelbasiert: zukunftsfähig mit automatisierten Kampagnen