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Die Weihnachtszeit ist für Einzelhändler eine Zeit, in der es um alles oder nichts geht. Zum Jahresende sollten Einzelhändler Daten und Kundeneinblicke rigoros analysieren, um die schrumpfenden Budgets der Verbraucher angesichts der wirtschaftlichen Unsicherheit zu erfassen. Einzelhändler müssen Daten nutzen, um Werbeaktionen zu optimieren, Kundenerlebnisse zu personalisieren, Lagerbestände genau zu prognostizieren und Logistikabläufe zu verfeinern. Die Umsetzung dieser Datenstrategien wird für Einzelhändler von entscheidender Bedeutung sein, um Wachstum und Erfolg zu erzielen.

Optimierung von Werbeaktionen mit Kundenanalysen

Werbeaktionen sind ein wichtiger Umsatztreiber für Einzelhändler. Die Optimierung von Werbeaktionen durch granulare Kundenanalysen wird wichtiger denn je sein.

Einzelhändler sollten auf detaillierte Kaufhistorien und digitale Engagement-Daten zugreifen, um Kunden auf der Grundlage der Preissensibilität zu segmentieren. So könnten beispielsweise hochwertige Kunden, die mehr Wert auf Qualität als auf Rabatte legen, spezielle Vorschauen von Luxuskollektionen erhalten. Im Gegensatz dazu könnten angebotsorientierte Käufer, die zwischen Einzelhändlern wechseln, mit Site-weiten prozentualen Rabattaktionen angesprochen werden.

Ausgefeilte Analysetechniken ermöglichen fortschrittliche Tests und Optimierungen für Werbeaktionen. Führende Einzelhändler verwenden Algorithmen, um Kundengruppen dynamisch verschiedene Angebote anzuzeigen und die Preisgestaltung und Personalisierungstaktiken auf der Grundlage von Kauffeedback kontinuierlich zu optimieren. Die Point-of-Sale-Berichte und Analysedaten , um die am besten konvertierenden Werbeaktionen für jedes Kundensegment zu ermitteln.

Über Preistests hinaus müssen Einzelhändler Produktaffinitätsmetriken über Kategorien und Markenpräferenzen hinweg analysieren, um zu bestimmen, welche Artikel in Paketen, Geschenkführern und Treueprämien vorgestellt werden sollen. Granulare Daten zu früheren Browsing-, Carting- und Kaufaktionen bieten ein prädiktives Profil für die Personalisierung.

Kunden erwarten zu jeder Jahreszeit einen Spitzen-Werberhythmus, und Einzelhändler müssen die Erwartungen der Angebote erfüllen oder übertreffen. Analysegesteuerte Kundensegmentierung, prädiktive Modellierung und kontinuierliche Optimierung bieten die Personalisierungsleistung, um die Leistung jeder Werbeaktion zu maximieren.

Personalisierung der Customer Journey mit individuellen Profilen

Während Werbeaktionen breite Erwartungen erfüllen, geht die Personalisierung auf individuelle Kundenbedürfnisse und -präferenzen während des Kaufprozesses ein. Auch nach der Weihnachtssaison 2023 müssen die Einzelhändler in dieser Abteilung ihre Datenstrategien verdoppeln.

Mit KI-Unterstützung können Transaktionsverläufe, Online-Verhaltensweisen und Marketing-Engagement-Metriken 360-Grad-Kundenprofile erstellen. Diese Profile ermöglichen individualisierte Cross-Channel-Erlebnisse und bieten personalisierte Produktempfehlungen, benutzerdefinierte Rabatte und maßgeschneiderte Kundenbetreuungsinteraktionen.

VIP-Kunden, Abonnenten, die kurz vor dem Ablauf stehen, Mitglieder mit einem hohen Lifetime Value (LTV) und andere profilierte Gruppen erhalten eine vorrangige Behandlung. Personalisierte VIP-Aktionen mit frühzeitigem Zugang zu Verkäufen und Luxusgeschenkführern richten sich an hochwertige Personen, während ablaufende Abonnenten möglicherweise Verlängerungsanreize erhalten. Predictive Analytics identifiziert potenzielle Abtrünnige, indem es die Kaufhäufigkeit senkt und so gezielte Rückgewinnungsangebote ermöglicht.

Auch Kunden der unteren Ränge profitieren von der Personalisierung während der geschäftigen Einkaufszeiten. Chatbots können grundlegende Kundendienstanfragen bearbeiten, indem sie auf einzelne Datensätze verweisen, während virtuelle Einkaufsassistenten registrierten Benutzern personalisierte Produktvorschläge liefern, während sie online surfen. Diese kontextsensitiven Interaktionen erleichtern die Navigation.

Die POS-Daten , die personalisierte Erlebnisse ermöglichen, kombinieren historische Transaktionen, Web-/Mobile-Verhaltensweisen, Marketing-Response-Metriken, Kundenbindung und Support-Interaktionen.

Prognose des Bestandsbedarfs aus historischen Trends

Out-of-Stocks drücken direkt die Verkäufe, während überschüssige Lagerbestände Gewinsspanne Margenvernichtungsrabatten führen. Ohne eine zuverlässige Nachfrageprognose, die die Bestandsplanung informiert, segeln Einzelhändler blind. Erweiterte Analysen, die auf historischen Verkaufsdaten basieren, bieten einen klareren Überblick über die erwartete Nachfrage. Längsschnitt-Verkaufsdaten der Vorjahre zeigen die meistverkauften Geschenke, saisonale Kauftrends und Kanalpräferenzen im Jahresvergleich. Ihr POS-System für den Einzelhandel ist ein großartiges Tool, mit dem Sie Zugriff auf all diese Daten erhalten können. Der richtige Point of Sale ist entscheidend für eine bessere Prognose und Verfolgung des Lagerbestands.

Einzelhändler können diese Datensätze in Nachfrageprognosemodelle einspeisen, die verschiedene Szenarien simulieren – von leichten oder tiefen Auswirkungen einer Rezession bis hin zu Unterbrechungen der Lieferkette. Die Ergebnisse helfen dabei, das optimale Bestandsvolumen nach Produkt zu bestimmen und das Risiko anhand von Einschränkungen wie Lagerplatz und Bargeld zu managen. Aufträge können so ausgerichtet werden, dass sie den prognostizierten Nachfragebereich basierend auf Wahrscheinlichkeitsgewichten neben jedem Szenario erfüllen.

Die kontinuierliche Überwachung des geplanten Lagerbestands stellt sicher, dass Einzelhändler den Einkauf auf der Grundlage von Nachfragesignalen innerhalb der Saison anpassen. Prädiktive Indikatoren wie Suchverkehr, Online-Produktaufrufe, hinzugefügte Warenkörbe und soziale Stimmung können wahrscheinliche Szenarien aktualisieren. Wenn sich die Wirtschaftsprognosen verschlechtern oder die Suchaktivität bei einer bestimmten Spielzeugmarke zunimmt, fordern die Forecast-to-Order-Auslöser geänderte Bestellungen an. Diese analytische Agilität maximiert die Flexibilität während der Saison bei der Bewältigung unvorhersehbarer Nachfrageschwankungen.

Verfeinerung der Logistikabläufe mit Delivery Insights

Gekaufte Produkte effizient vom Lager bis zur Haustür des Kunden zu bringen, entscheidet über das Markenerlebnis. 73 % der Käufer bevorzugen die Lieferung per Ship-to-Home an erster Stelle, was die Logistikleistung zu einem zentralen Faktor für den Erfolg macht.

Granulare Datenanalysen rund um Lieferkennzahlen bieten Einblicke für Logistikverfeinerungen vor saisonalen Spitzen. Die Identifizierung spezifischer Standorte, die anfällig für lange Transitzeiten, eine hohe Häufigkeit von Sendungsproblemen und eine spärliche Abdeckung sind, zeigt Schwachstellen im Netzwerk auf. Einzelhändler können dann die Bestandszuordnung anpassen, indem sie Artikel an nahe gelegene Standorte umverteilen, präventiv zusätzliche Spediteure hinzufügen und problematischen Zonen mehr Lieferfenster zuweisen.

Ebenso werden durch das Durchkämmen der jüngsten Fulfillment-Kennzahlen – Vorlaufzeiten von Bestellungen, Versandpräferenzen der Kunden, Verpackungskosten – betriebliche Engpässe erkannt. Simulieren von Auftragsprognosen für die bevorstehenden Spitzenwerte, bei denen zusätzliche temporäre Lager, Speditionsdepots oder Abholungen in den Filialen den Druck verringern können. Stresstests für das Liefernetzwerk durch Modellsimulationen verstärken proaktiv die Infrastruktur.

Die laufende Prüfung optimiert die Lieferausführung weiter. Verfolgung von Echtzeit-Feldleistungsmetriken wie Lkw pro Route, Ladezeiten und Benchmark-Auslastung des Kraftstoffverbrauchs. Defizite führen zu einer schnellen Umverteilung von Ressourcen wie Personal oder Fahrzeugen. In Auslieferungszentren verfolgt Computer Vision Durchsatzraten, Roboterbewegungen und Leerlaufzeiten, um Anpassungen vorzunehmen, sodass Sie ein gleichmäßiges Tempo beibehalten können.

Für die Kunden bietet die Datenanalyse einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: die Transparenz der Sendung. Die Analyse der Auftragsverfolgung bietet Benachrichtigungen über den Lieferstatus mit dynamischen ETAs, die aus den tatsächlichen Transitzeitdaten neu abgeleitet werden.

Bereiten Sie sich mit KORONA POS auf das Jahr 2024 vor

KORONA POS bietet Einzelhändlern das ganze Jahr über wertvolle Einblicke in Bestands- und Verkaufskennzahlen. Das POS-System verfolgt Echtzeit-Bestandsdaten über alle Standorte hinweg in Echtzeit. Einzelhandelsmanager können sofort sehen, welche Produkte nachbestellt und den Filialen zugewiesen werden müssen, um die Kundennachfrage zu erfüllen. KORONA POS generiert tägliche, wöchentliche und jährliche Verkaufsberichte, die nach Abteilung, Produkt, Marke und anderen Filtern segmentiert werden können. Diese Verkaufshistorie und der Jahresvergleich zeigen die meistverkauften Artikel, um Einzelhändlern zu helfen, zukünftige Bestellungen und Werbeaktionen zu optimieren.

Zusätzlich zu den Verkaufsdaten berechnet KORONA POS Conversion-Raten, um die Wirksamkeit der Kampagne zu messen. Das System zählt die Anzahl der Transaktionen mit dem gesamten Ladenverkehr zusammen, um die Ergebnisse zu quantifizieren. Einzelhändler können dann ermitteln, welche Marketingstrategien, Ladendisplays und Werbeaktionen Kunden zum Kauf verleiten. Durch die Nutzung der in KORONA POS verfügbaren Bestandsverwaltung, Verkaufsberichte und Konversionsmetriken können Einzelhändler die Leistung genau überwachen und bessere Entscheidungen treffen, um den Umsatz in allen wichtigen Verkaufszeiträumen zu maximieren. Das benutzerfreundliche Dashboard stellt den Einzelhändlern die wichtigsten Daten zur Verfügung, die sie benötigen. Klicken Sie unten, um mit KORONA POS zu beginnen.