Jeden Kunden persönlich ansprechen

Es ist noch gar nicht allzu lange her, da reichte im Einzelhandel noch eine Excel-Liste, um die meisten anfallenden Daten zu verwalten. Heute ist das nicht mehr der Fall. Kundenbindungsprogramme, mobile Apps und Online-Bestelldaten sind nur einige der Datenquellen, die der Handel heute nutzen kann, um neue Erkenntnisse für beinahe jeden Aspekt seines Geschäfts zu gewinnen. Das Schlagwort lautet: „Big Data“.

Einfach gesagt bedeutet Big Data nichts anderes als die Erfassung, Verarbeitung und Auswertung sehr großer Datenmengen. Diese Methoden werden bei vielen Händlern bereits erfolgreich eingesetzt, um zum Beispiel den Warenfluss mit RFID-Chips zu steuern oder bargeldlose Bezahlsysteme in den Filialen einzubinden.

Laut der Lünendonk GmbH ist der Handel neben dem Bankensektor eine der Branchen, die besonders häufig Business Intelligence-Lösungen für Datenmanagement und -analyse einsetzt, denn im Handel werden jeden Tag große Mengen von Daten über Kunden und Artikel erzeugt. Werden diese Datenmengen zusammengeführt und analysiert, lässt sich damit fast jeder Prozess im Unternehmen optimieren – von der Sortimentsgestaltung über den Preis bis hin zur Kundenansprache.

Alle Datenquellen sollten genutzt werden

Dabei geht es aber nicht nur um unternehmenseigene Daten zum Beispiel aus Loyalty-Programmen - auch in sozialen Netzwerken diskutieren Kunden über Produkte, Marken und Händler. Und mit Recherchen, Produkt- und Preisvergleichen, Käufen und Kommentaren hinterlässt der Kunde ebenfalls eine „Datenspur“ im Netz, deren Auswertung sich lohnt. Werden alle verfügbaren Daten richtig genutzt, kann der Handel so erfahren, welchem Kunden welche Ware wann und über welchen Kanal angeboten werden sollte.

Noch nie hatte der Kunde so viele Auswahlmöglichkeiten wie heute – beinahe bei jedem gewünschten Produkt hat er die Wahl zwischen dem Angebot einer Vielzahl von Online- wie Offline-Händlern, um das Produkt zu kaufen. Für den einzelnen Händler ist es daher von entscheidender Bedeutung, die Anforderungen der Kunden zu verstehen und schnell auf Veränderungen zu reagieren. Richtig genutzt, verschafft Big Data dem Händler hier deutliche Vorteile was die Geschwindigkeit und Genauigkeit angeht, mit der er auf die Wünsche seiner Kunden reagieren kann.

Big Data hilft bei der Umsetzung von Multichannel-Konzepten

Die Analyse von Umsatzdaten, Beschwerden und Retouren, aber auch öffentlicher Kundenbewertungen im Netz und Kommentaren in sozialen Netzwerken helfen bei der Einschätzung des Kunden und seiner Wünsche. Insbesondere im eCommerce lassen sich auch Cross-Selling Potentiale erschließen – wie zum Beispiel durch Amazons Empfehlungs-Funktion.

Aber auch der stationäre Handel kann mit einer umfassenden Datenanalyse zum Beispiel seine Sortimentsgestaltung und die Produktplatzierung im Store optimieren. Technologien wie die Videoanalyse im Store oder das Tracking von Smartphones via WLAN liefern dem Handel genaue Einsichten in wichtige Faktoren wie Kundenfrequenz vor und in der Filiale, Bewegungsmuster und Verweildauer bei bestimmten Produkten. Genau wie im Online-Handel kann der stationäre Händler dann zum Beispiel Konversionsraten erfassen.

Klare Vorteile, insbesondere für kleine Händler, sieht auch Alexander Reschke, CMO von Webdata Solutions. „Wir stellen bereits seit einiger Zeit fest, dass das Interesse an der Nutzung von Big Data auch bei stationären und Multichannel-Händlern immer größer wird. Viele kleine stationäre Händler erkennen jetzt, dass sie auf eine Online-Strategie nicht verzichten können, wenn sie weiter am Markt erfolgreich sein wollen. Die intelligente Datenanalyse hilft ihnen dabei, diese Nachteile aufzuholen und sich auch online erfolgreich zu positionieren“, so Reschke im Interview mit EuroCIS.com.

Der Kundennutzen ist entscheidend für die Akzeptanz

So erhält der Handel eine Vielzahl nutzbarer Daten zum Einkaufsverhalten, zu Interessenschwerpunkten oder den bevorzugten Ansprachekanälen des einzelnen Kunden. „Generell werden aber nur Daten gesammelt, deren Nutzen für den Kunden nachvollziehbar ist. Keinesfalls sollte man solche Daten sammeln, die man vor dem Kunden verschweigen müsste“, betont Axel Jahn, Geschäftsführer von Netpioneer, in unserem aktuellen Interview.

Denn gerade in Deutschland sind Kunden besonders sensibel, was die Sicherheit ihrer persönlichen Daten angeht. Kann der Handel ihnen aber die Vorteile in Form von passgenauen Sonderangebote und schnellen Serviceprozessen verständlich machen, geben die meisten Kunden ihre Daten gerne an. Entscheidend für die Akzeptanz ist die offene und ehrliche Kommunikation darüber, was genau mit den Daten geschieht und wie sie verwertet werden.

Wer Big Data nutzen will, darf gerade in Deutschland das Thema Datenschutz nicht links liegen lassen, meint auch Daniel Simon von der Agentur Quadress, einem Spezialisten für die Auswertung und Analyse großer Datenmengen: „Die hitzige Diskussion, die Facebook mit der aktuellen Änderung seiner Nutzungsbedingungen losgetreten hat, zeigt wie empfindlich und verunsichert viele deutsche Verbraucher bei diesem Thema sind. Big Data wird in einem Atemzug mit ‚Überwachungsstaat’, ‚NSA-Affäre’ und ‚Big Brother’ genannt.“ Das ist eine Angst, die der Händler zerstreuen muss, denn die Vorteile für ihn liegen auf der Hand. „Big Data ist weder gut noch böse. Es sind zunächst neutrale Daten, die richtig ausgewertet, Abläufe verdeutlichen, Entscheidungen leichter machen und vor allem in Marketing und Kommunikation die Effizienz deutlich steigern“, betont Simon.

Individualisierung macht den Unterschied in der Kundenansprache

Die Einsatzmöglichkeiten für Big Data sind also vielfältig. Mit der Datenanalyse lassen sich nicht nur interne Abläufe und Prozesse optimieren. Gleichzeitig ermöglicht Big Data eine weitaus stärkere Individualisierung in der Kundenansprache. Marketing, Vertrieb und Produktangebote können auf bestimmte Kundensegmente oder sogar einzelne Kunden zugeschnitten werden. Und wenn der Kunde das Gefühl hat, dass der Händler ihn und seine Bedürfnisse wirklich kennt und versteht, wird er auch gerne wieder kaufen – egal, ob online oder offline.