Big Data
im Einzelhandel

Produktion, Preispolitik, Verkauf, Kundenservice, Logistik oder interne operative Prozesse sind beispielhafte Tätigkeitsbereiche von Firmen auf dem Gebiet des Einzelhandels, deren Effektivität von der erfolgreichen Informationsverwaltung abhängig ist.

Wissen als Wertschöpfung


Der größte Wert riesiger Datenbestände ist der Zugang zum detaillierten Wissen über das geführte Geschäft. Die Anwendung von Big Data im Einzelhandel ist praktisch unbegrenzt. Der Bestimmung des Umfangs der Einführung oder der Auswahl der Werkzeuge soll die eingehende Analyse der Bedürfnisse des Geschäfts vorangehen.

Wir gewinnen, integrieren und analysieren - zu Methoden sich mit Daten vertraut zu machen


Indem wir die von uns gewonnenen Erfahrungen nutzen, stellen wir eine Methode
zur Gewinnung, Integrierung und Analyse von Daten aus Retail dar.

Quellenidentifizierung

Eine Datenquelle im Geschäft ist z.B. die Registerkasse

Vorbereitung von Werkzeugen zum Datensammeln

Wir schicken zur Datenbank alle Positionen aus den Kassenzetteln, die in jedem der Firma gehörenden Geschäft gesammelt wurden, um die wichtigsten Beschaffungsmuster zu verifizieren,

Schaffung des Big-Data-Repositoriums

Wir bereiten eine große und skalierte Datenbank vor, in der wir alle gesammelten Daten speichern (z.B. Positionen auf den Kassenzetteln oder Daten einer Website)

Integration
von Daten

Wenn die Daten an einem Ort gesammelt sind, suchen wir nach Korrelationen zwischen ihnen (z.B. wir verbinden Kassenzettel mit Kennzeichen von Autos, die auf dem Parkplatz stehen.)

Datenanalyse

Wir bestimmen Faktoren, die die Effektivität der Tätigkeit einer Organisation (KPI) determinieren. Anhand der Daten aus den Parkplätzen können wir beispielsweise feststellen, ob sich in einem bestimmten Zeitraum die Kundenstruktur geändert hat.

Verfassen von Berichten und Veranstaltung von Management-Panels

Nach dem Finden eines für eine Organisation relevanten Faktors (z.B. die Anzahl der verkauften Stühlen für die Ortschaften, die maximal 10 km von dem Kaufort entfernt sind),können wir diese Informationen im Management-Panel visualisieren.

Datengewinnung

Indem wir die Ortschaften kennen, aus denen unsere Kunden kommen, können wir diese Daten mit den externen Informationsquellen, z.B. mit der Datenbank CEPIK (Zentrales Fahrzeug- und Fahrzeugführerregister) zusammenstellen. Dies ermöglicht eine präzisere Segmentierung der Kunden (z.B. nach der Art und dem Herstellungsjahr des Wagens). Dieses Wissen beeinflusst die Steigerung der Effektivität der Marketingtätigkeiten.

Die eingehende Kenntnis von Bedürfnissen und Geschäftszielen des Kunden gibt uns die Möglichkeit, eine zielgerichtete Lösung zu entwerfen. Eine individuelle Herangehensweise an den Kunden und ein breites Angebot an Dienstleistungen und Technologien ermöglichen die höchste Stufe an Effektivität zu erreichen.

Außerdem zahlt man keine Lizenzgebühren für die Lösungen von Datarino.

Wie sind die Hauptnutzen der Einführung von Big-Data-Dienstleistungen im Einzelhandel?


Du wirst eine kohärente und umfangreiche Datenbank schaffen

Du wirst Berichte und Zusammenstellungen von bestimmten Unternehmen, Abteilungen oder einzelnen Personen gewinnen

Du wirst Beschaffungsmuster entdecken (z.B. diese, die den Wohnort oder die Automarke des Kunden berücksichtigen)

Du wirst das ganzheitliche und detaillierte Bild des Konsumentenverhaltens kennenlernen

Du wirst die messbare Marketingstrategien bestimmen

Du wirst eine merkliche Einnahmesteigerung erreichen

Schreiben Sie uns


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Möchten Sie die Möglichkeiten die analytische Werkzeuge im Einzelhandel anbieten und die Vorteile die aus der Systemimplementierung folgen, zu wissen?

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