6 Anwendungsfälle von Data Science im Einzelhandel

Wie wäre es, wenn Sie die Macht der Daten nutzen könnten, um das Regal zu identifizieren, in dem sich ein Produkt am besten verkaufen würde? Wie wäre es, wenn Sie die Nachfrage nach einem beliebten Getränk vorhersagen könnten? Oder das zu erwartende Bestellvolumen während der Weihnachtszeit weit im Voraus vorhersagen könnten, um Ihre Logistik zu stärken? Willkommen bei den spannenden Anwendungen der Datenwissenschaft im Einzelhandel!

Data Science ist branchen- und funktionsübergreifend allgegenwärtig. Data Science und die dazugehörigen Technologien (künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen) können große Datenmengen in Sekundenschnelle verarbeiten und wichtige Erkenntnisse generieren, die Ihr Unternehmen voranbringen. Angesichts der großen Menge an Kundendaten und der sich ständig ändernden Kundenpräferenzen kann der Einzelhandel von Data-Science-Anwendungen stark profitieren. Lassen Sie uns einige davon untersuchen.

Empfehlungsmaschine

Egal, ob Sie bei Amazon einkaufen oder Netflix erkunden, Sie werden die Empfehlungen bemerkt haben, die Ihrer Auswahl auf magische Weise ähnlich sind. Nun, diese Magie geschieht durch Data Science. Empfehlungsmaschinen sind großartig darin, Verbraucheraktivitäten zu verfolgen und ähnliche Produkte zu empfehlen. Das Beste daran ist, dass sie selbstlernend sind und sich an das Kundenverhalten anpassen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihren Kunden Produkte basierend auf ihrem Browserverlauf und früheren Einkäufen anbieten. Sie erzielen damit eine höhere Konversionsrate, steigern Ihren Umsatz und erfassen mehr Daten, um sie zu analysieren und in Zukunft passendere Produkte zu empfehlen!

Zielgerichtetes Marketing

Online-Marketing hat sich aufgrund seiner Erschwinglichkeit und Reichweite als wichtiges Differenzierungsmerkmal für Unternehmen herausgestellt. Data Science kann Ihnen dabei helfen, dieses Spiel durch gezielte Werbung zu meistern. Ihr Unternehmen kann Data-Science-Techniken wie maschinelles Lernen, Regression, Hauptkomponentenanalyse und Clustering nutzen, um das Verbraucherverhalten zu verstehen, vorherzusagen und sogar zu beeinflussen. Angesichts der großen Benutzerbasis sind Einzelhandelsunternehmen ideale Anwendungsfälle für explorative Datenanalyse und den Aufbau von Vorhersagemodellen.

Preisoptimierung

Die Preisgestaltung wird durch komplexe Algorithmen bestimmt, die ständig korrigiert werden müssen. Je größer der Datensatz, desto mühsamer die Modellierungsübung. Hier kommt die Datenwissenschaft zur Rettung. In der ständig vernetzten Online-Welt, in der sich die Kundenpräferenzen im Handumdrehen ändern, ist es entscheidend, Ihre Produkte optimal zu bepreisen.

Mithilfe der Datenwissenschaft können Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammentragen und Preise basierend auf Kundenstandort, Kaufverhalten, Saison, Preisen der Konkurrenz, Lagerbestand usw. festlegen. Sie erhalten ein dynamisches Preisoptimierungsmodell in Echtzeit, das sich mit der Zeit anpasst und die Preiswahrnehmung und Rentabilität der Kunden steigert.

Cross-Selling und Up-Selling

Diese uralten Marketingpraktiken wurden durch Data-Science-Techniken und -Algorithmen zu neuem Leben erweckt. Data Science kann Einzelhandelsunternehmen dabei helfen, ergänzende (Cross-Selling) und hochwertige (Up-Selling) Produkte zu empfehlen, ohne Zeit und Ressourcen für Versuch und Irrtum wie A/B-Tests aufwenden zu müssen. Dies kann mit gezielten Marketingmodellen und Preisoptimierungstechniken kombiniert werden, um Produkte zu fördern, die sich mit größerer Wahrscheinlichkeit verkaufen und so die Kunden langfristig binden.

Aufdeckung von Betrug

Das Online-Transaktionsvolumen ist weltweit exponentiell gestiegen und damit auch der Betrug. Die Anfechtung betrügerischer Transaktionen erfordert viel Zeit und Kosten, die bestenfalls vermieden werden können. Betrugserkennung ist einer der häufigsten Anwendungsfälle für Einzelhandelsanalysen in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Sie stellt eine Verbesserung gegenüber herkömmlichen, unflexiblen Betrugserkennungsmechanismen dar, bei denen es immer zu einem Wettlauf zwischen Einzelhändlern kommt, die ihre Systeme aktualisieren, und Kriminellen, die Wege finden, sie auszutricksen. Überwachte und unbeaufsichtigte Algorithmen des maschinellen Lernens sowie statistische Techniken verbessern den Algorithmus kontinuierlich mit der Zeit und lassen Betrügern kaum Raum, sich einzuschleichen.

Moderne, adaptive Betrugserkennungssysteme auf Basis von Datenwissenschaft sind für den Einzelhandel keine Luxusgüter, sondern eine Notwendigkeit. Noch schädlicher als der finanzielle Verlust ist für den Einzelhändler der Reputationsverlust, da ein Betrugsopfer sein Geschäft woanders abschließt.

Stimmungsanalyse

Dies ist der neueste Trend zur Analyse des Kundenverhaltens, der alle Techniken zur Analyse des Verbraucherverhaltens übertrifft. Als Verbesserung der zeitaufwändigen, teuren traditionellen Techniken wie Umfragen und Fokusgruppen sammelt die Stimmungsanalyse Verbraucherdaten durch Social-Media-Interaktionen und andere Feedback-Dienste. Einzelhändler können dann Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen, um aus diesen Extraktionen wichtige Stimmungen zu extrahieren. Dies trägt dazu bei, ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen und in Zukunft verbesserte Dienste anzubieten.

Es gibt noch viele weitere Anwendungsfälle für Data Science im Einzelhandel, von denen Ihr Unternehmen profitieren kann. Bei AI Superior glauben wir, dass jedes Unternehmen einzigartig ist und es keine Einheitslösung gibt. Wenn Sie ein Einzelhändler sind, der nach maßgeschneiderten Data-Science-Lösungen sucht, um das Beste aus Ihren Stärken herauszuholen, sind unsere Datenwissenschaftler bei AI Superior sind hier, um Sie auf der Reise zu begleiten und Ihr Geschäft auf die nächste Stufe zu heben.