Welche Art von Analyse können Sie mit Verkaufsdaten durchführen?

Vielen Dank für die A2A, ich hoffe, die nachstehende Übersicht ist nützlich.

Einzelhandelsdaten“ decken einen sehr breiten Bereich ab, sodass eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten zur Verfügung stehen. Einige der beliebtesten Gebiete wären:

  • Käufersegmentierung – Identifizieren von Gruppen (Clustern) von Käufern, die sich auf ähnliche Weise verhalten, z. B. Markenpräferenzen, Preissensitivität, Reaktion auf Werbeaktionen usw., unter Verwendung von Transaktionsdaten auf Korbebene
  • Category Development – Bestimmung des Wachstums und des Rückgangs von Produktkategorien unter Verwendung interner Handelsdaten und externer Marktdaten, einschließlich der Identifizierung neuer Produktnischen (z. B. Kaffeepads innerhalb der etablierten Kaffeekategorie) oder völlig neuer Kategorien (z. B. Proteinzusätze).
  • Sortimentsauswahl – Planung, Messung und Anpassung der Produktpalette zur Erzielung einer optimalen Leistung (z. B. Rentabilität, Marktanteil usw.) unter Verwendung langfristiger Verkaufsdaten und häufig unter Verwendung der Shopper-Segmentierung, um wichtige Nischenprodukte innerhalb eines strategischen Category Development-Plans zu identifizieren
  • Supply Chain Optimization – Planung und Steuerung des Warenflusses von Lieferanten über Depot-Netzwerke, in Läden und in Regale – Verwendung langfristiger Verkaufsdaten und kurzfristiger Lagerbestände zur Ableitung von Verkaufs- und Auftragsprognosen, die häufig mit Lieferanten geteilt werden
  • Promotional Analytics – Erkundung der Reaktion von Käufern (Segmenten) auf Werbeaktionen, um eine Optimierung hinsichtlich Gewinn, Marktanteil, (Eigen-) Markendurchdringung usw. anhand der täglichen (oder stündlichen) Verkäufe im Geschäft zu ermöglichen
  • Abfallreduzierung – Analyse der Verkaufsrate nach Filialen in Bezug auf Kartongröße und Haltbarkeit, um Produkt- / Filialkombinationen zu identifizieren, bei denen keine vollständigen Kartons innerhalb der Haltbarkeit verkauft werden können – was zu unnötigem Abfall und Preisnachlass führt und die Rentabilität beeinträchtigt

Dies sind nur einige der potenziellen Analysemöglichkeiten, die sich aus Einzelhandelsdaten ergeben. Aufgrund meiner Berufserfahrung im Lebensmittelsektor sind sie auf die Geschäftschancen und -herausforderungen von Supermärkten / FMCG ausgerichtet. Einige davon (z. B. Shopper Segmentation und Supply Chain Optimization) gelten jedoch für alle Einzelhandelsgeschäfte.

Wenn Sie spezielle Ideen oder Anforderungen haben, die über diese Beispiele hinausgehen, können Sie sich gerne mit mir in Verbindung setzen und nach mehr fragen!

Einzelhandelsanalysen spielen im Datenflussschema einer Einzelhandelsorganisation eine zentrale Rolle. Ein typischer Einzelhändler generiert über einen POS-Computer mehr als Tausende von Datenpunkten. Für einen Einzelhändler ist es schwierig, strategische Entscheidungen auf der Grundlage dieser Rohdaten zu treffen.

Ein typischer Einzelhändler hat eine große Menge von Verkaufsdaten in seinen Systemen gespeichert. Die neuen Technologien können diese historischen Daten verwenden, um die Produktivität des Einzelhandels zu verbessern. Um einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, versuchen Einzelhändler, ihr Produktangebot, ihren Service und ihre Preismodelle zu verbessern. Um Wertverluste zu vermeiden und Margen zu schützen, versuchen Einzelhändler, die Servicekosten pro Kunde zu senken und so sicherzustellen, dass die Gesamtbetriebskosten eines Kunden im Laufe der Zeit gesenkt werden. Das Verwalten von Werbeplänen ist ein weiterer wichtiger Bereich für Einzelhändler, um Kunden effektiver und effizienter anzusprechen und anzusprechen.

Kleine und mittelständische Einzelhändler haben Probleme mit begrenzten analytischen Ressourcen, um den Puls ihrer Geschäftsprozesse abzulesen. Einzelhändler sind nicht in der Lage, tägliche Verkaufsanalysen, Kategorieanalysen und Markenaktienanalysen für alle Produkte durchzuführen.

Die meisten Einzelhändler sammeln jede Transaktion in jedem Geschäft, verfolgen jede Warenbewegung und zeichnen jede Kundeninteraktion auf. Daher gibt es keinen Mangel an Daten, aber wie übersetzt man all diese Daten in umsetzbare Informationen? Wie können diese Informationen verwendet werden, um bessere Entscheidungen zu treffen? Das Hauptziel einer IT-Abteilung eines Einzelhandelsgeschäfts besteht darin, die Rohdaten in wertvolle und nützliche Informationen umzuwandeln.

Mit Business Analytics erhalten Sie Einblicke in strukturierte Daten wie Verkaufs- und Produktivitätsberichte, Prognosen, Bestandsverwaltung, Warenkorbanalyse, Produktaffinität, Kundenclustering, Kundensegmentierung, Ermittlung von Trends, Ermittlung der Saisonalität und Verstehen von verborgenen Mustern zur Schadensverhütung und Speicherung Verwaltung.

Analysetechniken wie statistische Analysen, Datenanalysen und Analysetools helfen dabei, Muster und Trends in großen Datenbanken zu verstehen. Wenn wir sie für die Erstellung von Analysemodellen verwenden, bieten sie Entscheidungsvorteile. Während die deskriptive Analyse hilft, Probleme zu identifizieren und Ursachen zu untersuchen, verbessert die prädiktive Analyse die Genauigkeit und Effektivität des Entscheidungsprozesses.

Einige für Einzelhändler zutreffende Analysen sind:

1. Reporting und Verkaufsanalyse

2. Vorausschauende Analyse

3. Bestandsführung

4. Analyse der Werbewirkung

5. Bedarfsprognose

6. Marken- und Kategorieanalyse

Predictive Analytics hilft einem Einzelhandelsunternehmen, seine Entscheidungsbefugnisse zu verbessern, indem es mit analytischer Genauigkeit in die Zukunft blickt. Predictive Analytics ist der Schlüssel, um diese Möglichkeiten zu nutzen und Einzelhändlern die Möglichkeit zu geben, das Verhalten ihrer Kunden vorherzusagen und entsprechend zu planen.

Die Datenanalyse hilft bei der Entscheidungsfindung mit operativer Effizienz, spart Kosten durch qualitativ hochwertige Lösungen, ermöglicht flexible Arbeitsmodelle und modernste Datensicherheit.

Der Einzelhandelsanalysemarkt verzeichnete ein gutes Marktwachstum durch die Nachahmung einer guten Kundenbeziehung, was zu einem erhöhten Wettbewerbsvorteil und Wachstumsvorteilen führte. Aufgrund der Digitalisierung und des technologischen Bewusstseins der Kunden ist es für sie einfach, durch eine Vielzahl von Optionen einzukaufen und die damit verbundene Zeit zu sparen. Die Geschwindigkeit, Vielfalt und das Volumen von Big Data werden sich voraussichtlich spürbar auf den Markt für Einzelhandelsanalysen auswirken. Mit der Big-Data-Analyse können Unternehmen aussagekräftige Visionen und Informationen generieren, die die Generierung von Einnahmen und die Erschließung unerschlossener Märkte erleichtern.

Der Markt für Einzelhandelsanalysen ist nach Lösung, Service, Geschäftsfunktion, Bereitstellungsmodell und Region getrennt. Die Lösungen sind unterteilt in Datenverwaltungssoftware, Analysetools, mobile Anwendungen sowie Berichts- und Visualisierungstools. Basierend auf der Geschäftsfunktion ist der Markt in Marketing- und Kundenanalysen, Merchandising- und In-Store-Analysen, Supply-Chain-Analysen und Strategie und Planung unterteilt. Auf der Grundlage des Bereitstellungsmodells kann der Markt in Cloud-Bereitstellung und On-Premise-Bereitstellung unterteilt werden. Die Service-Segmentierung umfasst Consulting & Systemintegration sowie Support & Maintenance. Der globale Markt für Einzelhandelsanalysen ist weiter in Regionen unterteilt, und zwar nach Nordamerika, Europa, Südamerika, dem Nahen Osten und Afrika sowie nach APAC. Lesen Sie mehr …. http://bit.ly/2E8AgLl

Hier ist eines der Projekte, die unsere Data Scientists für einen Online-Händler durchgeführt haben, basierend auf vorhandenen Daten – Wie Data Science die Gewinne im E-Commerce steigern kann.

Kürzlich hat sich ein Online-Händler mit folgenden Problemen an uns gewandt. Er hat eine große Auswahl an Freizeit- und Sportbekleidung und Schuhen für Menschen jeden Alters, für beide Geschlechter und für Stilwünsche.

Er entdeckte Folgendes: Er konnte einen Kunden „in die Tür“ bekommen und erhielt oft einen Kauf. Aber die meisten Kunden wollten nicht mehr zurück und / oder andere Produkte kaufen, die zu ihnen passen würden.

Was er von Romexsoft wollte, war eine umfassende Analyse dessen, was er tun konnte, um das Verhalten seiner Kunden zu ändern und sie dazu zu bewegen, mehr zu kaufen.

Unser Prozess umfasste mehrere Schritte, und am Ende konnten wir Empfehlungen aussprechen, die, wenn sie umgesetzt wurden, seinen Umsatz fast sofort steigern. Hier war der Prozess:

Analyse der Site-Struktur selbst

Als unser Team die Website betrat, konnten wir nach eingehender Recherche einige Vorschläge machen. Mithilfe von Basisanalysen konnten wir diejenigen Seiten ermitteln, die offensichtlich am wenigsten beliebt waren. Diese Seiten ergaben die höchsten Absprungraten, die beliebtesten und die am wenigsten beliebten Produkte, basierend auf der Korrelation zwischen Ansichten und tatsächlichen Käufen.

Zum Beispiel gab es mehrere Schuhprodukte, die der Einzelhändler verwerfen wollte. Obwohl es viele Ansichten gab, war der Anteil der Einkäufe recht gering. Bei unseren Analysen haben wir festgestellt, dass das Problem nicht das Produkt ist – das Problem ist die Preisgestaltung.

Unsere Entwickler waren in der Lage, die Struktur der Site umzugestalten, Produktgruppierungen zu überarbeiten und die korrekten Preispunkte für Produkte mit geringem Verkauf zu empfehlen.

Aber die eigentliche Arbeit zur Lösung des Problems hat gerade erst begonnen.

Testdaten generieren

Um uns auf eine gründliche Analyse vorzubereiten, mussten wir zunächst Produkte nach Geschlecht, Altersgruppen, Verwendungszweck (Freizeit oder Sport), Marken / Preisen und einer vollständigen Historie der Anzahl der Aufrufe der einzelnen Produkte organisieren Produktseite und die Informationen, die auf dieser Seite bereitgestellt wurden. Wir haben mehr als 150.000 Datensätze zu Testzwecken generiert.

Statistische Analyse und maschinelles Lernen

Unter Verwendung von Data Science mit Java und Apache Spark haben wir ein von Amazon empfohlenes Element-zu-Element-Korrelationsfiltersystem angewendet. Was dies bedeutet, ist wie folgt:

  • Jedes Produkt wurde nach Typ, Geschlecht, Alter, Marke und Verwendungszweck beschrieben.
  • Wir haben nach drei Varianten gefiltert – dem Artikelcode, dem Produktcode und der „Rate“, die wir als Click-throughs für dieses Produkt definiert haben.

Festlegen von Vorhersagen für Kundentarife basierend auf tatsächlichen Tarifen

Als Nächstes wollten wir Daten generieren, aus denen die vorhergesagte Rate (Klickrate) von Kunden hervorgeht, die mehr als ein Produkt angesehen haben, wenn ihnen ähnliche Produkte angezeigt wurden.

Vorhersagen von Produktpräsentationen / Bewertungen basierend auf Kundengruppen

Nachdem der Einzelhändler weiß, dass er seinen Kunden ähnliche Produkte präsentieren wird, besteht die nächste datenwissenschaftliche Herausforderung darin, die zu präsentierenden Produkte zu bestimmen. Auch hier übernimmt maschinelles Lernen basierend auf Kundengruppen und früheren Produktraten dieser Gruppen und generiert dann eine Liste der ähnlichen Produkte, denen Kunden ausgesetzt sein sollten.

Das Konzept ist einfach: Kunden, die in der Vergangenheit bestimmte Einkäufe getätigt haben und diese Einkäufe denen einer Kundengruppe ähnelten, können künftige Einkäufe prognostiziert werden. Mit den realen Daten dieser Einkäufe und der Anwendung von maschinellem Lernen für Data Science kann der Geschäftsinhaber die Erfahrung und Reise jedes Kunden auf seiner Website anpassen und personalisieren (und steuern).

Wie Data Science E-Commerce-Gewinne steigern kann – hier finden Sie eine detaillierte Fallstudie mit Tabellen zum besseren Verständnis des Modells.

Hier sind einige der populärsten, die wir in K2 Labs in unserem Datenanalyseprogramm durchgeführt haben.

Käufersegmentierung: Aufteilung eines Kundenstamms in Gruppen von Einzelpersonen, die in spezifischer Weise marketingrelevant sind, wie z. B. Alter, Geschlecht, Interessen und Ausgabegewohnheiten.

Zeitreihenanalyse: Verwenden Sie die Zeit als Analysefaktor, um Muster und Trends im Zeitverlauf zu ermitteln, und verwenden Sie historische Daten, um zukünftige Umsätze vorherzusagen.

Marketinganalyse: Finden Sie heraus, welche Werbeaktionen gut funktionieren, um den Umsatz zu steigern, die Conversions zu steigern und die Kosten zu senken.

Wenn Sie von Retail-Daten sprechen, ist dies immens weit gefasst. Durch Eingrenzen auf eine Branche erhalten Sie möglicherweise genauere Antworten auf Ihre Frage.

Die Nachfrage nach Datenanalyse für den Einzelhandel ist jedoch recht exponentiell gestiegen. Starbucks verwendet beispielsweise ständig Kundendaten, um seine Marketingbemühungen zu optimieren und personalisierte E-Mail-Kampagnen bereitzustellen, um eine größere Kundenfrequenz zu erreichen.

Darüber hinaus ist die Analyse von Einzelhandelsdaten sehr beliebt, da ein Unternehmen nicht nur Umsatzprognosen erstellen kann, sondern auch gleichzeitig die Kosten optimieren kann. Vor der Ära von Big Data war dies ein Versuch und Irrtum, aber die Preisstrategien werden heutzutage immer präziser.

Die suchgesteuerte Analyse hilft den Einzelhandelsunternehmen und Führungskräften, relevante Daten zu suchen und zu finden, die direkt auf die Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Das Self-Service-Analyse-Dashboard, mit dem das Einzelhandelsunternehmen die Lösungen sofort erstellen kann, ohne sich auf andere verlassen zu müssen.

Wenn Sie über Big Data im Einzelhandel verfügen, müssen Sie diese sorgfältig untersuchen, visualisieren und analysieren, um die Geschäftsentscheidungen besser treffen zu können. Manchmal sind die Big Data-Daten für die Verarbeitung, Auswertung und Analyse von entscheidender Bedeutung. Durch suchgesteuerte Analysen kann die Analyse jedoch einfach und sofort durchgeführt werden, um mit intelligenten Business-Intelligence-Techniken die besseren Geschäftsentscheidungen schneller zu treffen.

Die Einzelhandelsorganisation und verschiedene Branchen waren einfach zu bedienen und hatten ihre Daten immer zur Hand und fanden ihre relevanten Ergebnisse innerhalb kurzer Zeit über suchgesteuerte Analysen.

Analysieren Sie große Datenmengen aus dem Einzelhandel und erhalten Sie mit einer einfachen Suche in Sekundenschnelle Antworten. Analyseverarbeitung in Echtzeit zur Schaffung einer neuen strategischen Geschäftsmöglichkeit. Warten Sie nicht länger eine Woche, um die Leistungsberichte zu erstellen, sondern erstellen Sie den erforderlichen Bericht schnell und schnell.

Weitere Informationen finden Sie unter folgendem Link

Wie kommen Einzelhändler mit Hilfe von Analytics im Einzelhandel voran?

Bestandsverwaltung:

Was sind die meistverkauften Produkte? Gibt es saisonale Produkte oder bleiben sie gleich? Welche Produkte bewegen sich sehr langsam oder gar nicht? Dies sind die Produkte, die Ihre Lagerkosten unnötig aufbrauchen.

Transaktionsvolumen:

Was sind die Transaktionstrends? An welchen Tagen ist der Umsatz am höchsten und an welchen Tagen am niedrigsten? Liegen die monatlichen Umsätze über oder unter Ihrem Durchschnitt? Entspricht Ihre Arbeit den Trends des Transaktionsvolumens, um den optimalen Kundenservice zu bieten? Die Arbeitskosten sind eine der höchsten Betriebskosten für Unternehmen. Wenn Sie Ihre Arbeit nach Höchst- und Tiefstwerten planen, sparen Sie eine Menge Kostenverschwendung und erzielen höhere Gewinne.

Umsatz pro Transaktion:

Wie hoch sind die durchschnittlichen Ausgaben pro Transaktion? Welche Tage und Stunden bringen das meiste Umsatzvolumen? Welche bringen am wenigsten? Sind die durchschnittlichen Ausgaben gesunken? Wenn ja, woran könnte das liegen? Sind Kunden durch zu viele Optionen verwirrt? Zu wenige Möglichkeiten? Ein tieferes Eintauchen in die Trends Ihrer Daten kann Ihnen dabei helfen, einige Zusammenhänge aufzudecken.

Häufig abgewickelte Gegenstände:

Welche Produkte werden oft gekauft? Wenn sich wichtige Artikel gut verkaufen, kann die Optimierung Ihrer Werbematerialien und des Menüs zur Präsentation dieser Artikel einen zusätzlichen Umsatzschub bewirken. Gibt es gemeinsame Paarungen? Das Cross-Selling von häufig auch gekauften Produkten kann einen zusätzlichen Umsatzschub bewirken.

Dies sind nur einige der wenigen Dinge, die Sie in Retail Data Analytics betrachten können. Da der Online-Einzelhandel die Gewinne von stationären Geschäften aufzehrt, besteht der nächste Schritt darin, Daten zu verwenden, um eine gegenseitige Bestäubung von online mit stationären Geschäften zu erzeugen.

  1. Mit Daten aus dem Lebensmitteleinzelhandel können Sie Produktaffinitätsmodelle unter Verwendung von Produktassoziationsregeln erstellen, mit denen Sie Produkte erhalten, die zumeist zusammen gekauft werden. Welches kann für einen Teil des Produkts empfohlenen System verwendet werden.
  2. Kundenabwanderungsvorhersagen unter Verwendung eines Klassifizierungsmodells wie dem logistischen Regressionsmodell. Dies kann verwendet werden, um die Kundenbindung zu fördern, indem Kunden versteigert werden, die am wahrscheinlichsten abwandern.
  3. Gruppierung von Kunden nach ihren Einkaufsgewohnheiten (Kundensegmentierungsmodelle). Dies kann verwendet werden, um verschiedene Ausgaben-Petites zu verstehen und zu verfolgen, ob sich das Kundenverhalten im Laufe der Zeit geändert hat.
  4. Preismodelle wie Preissensitivitäts-Scores und Price-to-Demand-Elastizität.

Wenn Sie Daten zu Kunden, Produkten und Transaktionen haben, können Sie ganz allgemein Ihre besten Kunden sowie Strategien zur Beibehaltung von Designs und zur Verkaufsförderung finden.

Jeder hat so ziemlich alle Anwendungsfälle in der Einzelhandelsanalyse abgedeckt. Nur um ein paar mehr hinzuzufügen-

  1. Preisanalyse – Vor allem für Lebensmittelhändler, die ihre Preise optimieren möchten, ist dies ein Vorteil, da Gewinn und Marktanteil maximiert werden
  2. Filialplanung – weite Anwendung von Analytics bei der Eröffnung neuer Filialen und bei der Planung des Layouts von Filialen (Verwaltung von Regalflächen, Regalplatzierungen usw.)
  3. Speicherdiebstahl – ein großes Leerzeichen für Einzelhändler. Anamolysedetektion und andere solche Verfahren werden verwendet
  4. Produktverhalten – Produktkaufverhalten verstehen – komplementäre, Ersatzprodukte
  5. Kunden verstehen – Anteil der Brieftasche jedes Kunden für die Einzelhändler
  6. Werbeanalyse und Optimierung der Marketing-Mix-Ausgaben

Danke fürs Lesen 🙂

Darf ich Sie auf diese Frage und Antwort hinweisen: Gam Dias ‘Antwort auf Wenn Ihr Einzelhandelsunternehmen 1 Million Dollar ausgeben müsste, um den Wert seiner Daten abzuleiten, was wäre der beste Weg, ihn auszugeben?