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 mit der Vorhersage der Nachfrage nach einem beliebten Getränk? Oder die erwarteten Bestellmengen während der Weihnachtszeit im Voraus vorhersagen, um Ihre Logistik zu verbessern? Willkommen bei den spannenden Anwendungen der Datenwissenschaft im Einzelhandel!

Data Science ist in allen Branchen und Funktionen allgegenwärtig. Data Science und die dazugehörigen Technologien (künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen) können große Datenmengen in Sekundenschnelle verarbeiten und wichtige Erkenntnisse gewinnen, die Ihr Unternehmen voranbringen. In Anbetracht der großen Menge an Kundendaten und der sich ständig ändernden Kundenpräferenzen kann der Einzelhandel von den Anwendungen der Datenwissenschaft sehr profitieren. Lassen Sie uns einige von ihnen erkunden.

Empfehlungsmaschine

Egal, ob Sie auf Amazon einkaufen oder Netflix erkunden, Sie haben sicher schon die Empfehlungen bemerkt, die Ihrer Auswahl auf magische Weise ähneln. Nun, diese Magie geschieht durch Data Science. Empfehlungsmaschinen sind großartig im Verfolgen von Verbraucheraktivitäten und im Empfehlen ähnlicher Produkte. Das Beste daran ist, dass sie selbstlernend sind und sich an das Kundenverhalten anpassen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihren Kunden Produkte auf der Grundlage ihres Surfverhaltens und ihrer früheren Einkäufe anbieten. Das bringt Ihnen eine höhere Konversionsrate, steigert Ihren Umsatz und erfasst mehr Daten, um sie zu analysieren und in Zukunft noch passendere Produkte zu empfehlen!

Gezieltes Marketing

Online-Marketing hat sich aufgrund seiner Erschwinglichkeit und Reichweite zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen entwickelt. Data Science kann Ihnen helfen, dieses Spiel durch gezielte Werbung zu gewinnen. 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 Nutzerbasis sind Einzelhandelsunternehmen reife Anwendungsfälle für die explorative Datenanalyse und den Aufbau von Vorhersagemodellen.

Preis-Optimierung

Die Preisbildung wird durch komplexe Algorithmen bestimmt, die ständig korrigiert werden müssen. Je größer der Datensatz, desto mühsamer die Modellierung. An dieser Stelle kommt die Datenwissenschaft zum Einsatz. In der ständig vernetzten Online-Welt, in der sich die Kundenpräferenzen im Handumdrehen ändern, ist es entscheidend, die Preise für Ihre Produkte optimal zu gestalten.

Data Science kann Ihnen dabei helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzutragen und einen Preis auf der Grundlage des Kundenstandorts, des Kaufverhaltens, der Saison, der Preise der Wettbewerber, des Lagerbestands usw. festzulegen. Sie erhalten ein dynamisches Preisoptimierungsmodell in Echtzeit, das sich mit der Zeit anpasst und die Preiswahrnehmung und Rentabilität der Kunden erhöht.

Cross-Selling und Up-Selling

Diese jahrhundertealten Marketingpraktiken wurden durch Data Science-Techniken und -Algorithmen zu neuem Leben erweckt. Data Science kann Einzelhandelsunternehmen helfen, ergänzende (Cross-Selling) und höherwertige (Up-Selling) Produkte zu empfehlen, ohne Zeit und Ressourcen für Hit-and-Trial-Methoden wie A/B-Tests aufwenden zu müssen. Dies kann mit gezielten Marketingmodellen und Preisoptimierungstechniken kombiniert werden, um Produkte zu fördern, die mit größerer Wahrscheinlichkeit verkauft werden, und so die Kunden langfristig zu binden.

Aufdeckung von Betrug

Das Volumen der Online-Transaktionen hat weltweit exponentiell zugenommen und damit auch der Betrug. Die Anfechtung betrügerischer Transaktionen erfordert einen erheblichen Zeit- und Kostenaufwand, der bestenfalls vermieden wird. Die Betrugserkennung ist einer der häufigsten Anwendungsfälle für Data Science und maschinelles Lernen im Einzelhandel. Sie stellt eine Verbesserung gegenüber herkömmlichen, unflexiblen Betrugserkennungsmechanismen dar, bei denen es immer ein Wettlauf zwischen Einzelhändlern, die ihre Systeme aufrüsten, und Kriminellen, die Wege finden, sie zu überlisten, ist. Überwachte und nicht überwachte Algorithmen des maschinellen Lernens sowie statistische Verfahren verbessern den Algorithmus im Laufe der Zeit kontinuierlich und lassen Betrügern wenig Raum, sich einzuschleichen.

Moderne, anpassungsfähige Betrugserkennungssysteme auf der Grundlage von Datenwissenschaft sind für Einzelhandelsunternehmen eher eine Notwendigkeit als ein Luxus. Mehr als der finanzielle Verlust ist es der Reputationsverlust, der für einen Einzelhändler schädlicher ist, da ein Betrugsopfer sein Geschäft woanders hin verlagern wird.

Sentiment-Analyse

Dies ist der neueste Trend zur Analyse des Kundenverhaltens, der alle Techniken zum Verbraucherverhalten übertrifft. Im Gegensatz zu den zeitaufwändigen und teuren traditionellen Verfahren wie Umfragen und Fokusgruppen sammelt die Stimmungsanalyse Verbraucherdaten über Interaktionen in sozialen Medien und andere Feedback-Dienste. Einzelhändler können dann Natural Language Processing (NLP)-Techniken einsetzen, um aus diesen Daten die wichtigsten Stimmungen zu extrahieren. Auf diese Weise können sie das Kundenerlebnis verbessern und in Zukunft bessere Dienstleistungen anbieten.

Es gibt viele weitere Anwendungsfälle für Data Science im Einzelhandel, von denen Ihr Unternehmen profitieren kann. Wir bei AI Superior sind der Meinung, dass jedes Unternehmen einzigartig ist und es keine Einheitslösung für alle gibt. Wenn Sie als Einzelhändler auf der Suche nach maßgeschneiderten Data-Science-Lösungen sind, um das Beste aus Ihren Stärken zu machen, sind unsere Datenwissenschaftler bei AI Superior für Sie da, um Sie auf Ihrem Weg zu begleiten und Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe zu heben.