Rabattaktionen wie beispielsweise Black Friday lassen im Handel die Kassen klingeln. Echtzeitdaten im Einzelhandel helfen dabei, dass die nachgefragten Artikel auf Lager liegen und die Kunden darüber hinaus ein optimales Einkaufserlebnis bekommen.
Hochkonjunktur: Die ursprünglich aus den USA stammende Rabattaktion Black Friday zählt mittlerweile sowohl im Online- als auch im stationären Handel zu den umsatzstärksten Einkaufszeiten des Jahres. Im vergangenen Jahr gaben deutsche Verbraucher während dieses Shopping-Wochenendes durchschnittlich 289 Euro pro Person aus. Echtzeitdaten und Künstliche Intelligenz sind im Einzelhandel zu wichtigen Vorteilen geworden. In Kombination ermöglichen es diese Technologien, dem Kunden ein positives Einkaufserlebnis zu bieten. Händler bleiben damit auch in umsatzstarken Zeiten wie dem Black Friday wettbewerbsfähig.
Prognosen mit Echtzeitdaten vermeiden Bestandsengpässe
Bestandsengpässe bei großen Shopping-Events beeinträchtigen den Ruf eines Einzelhändlers. Durch Echtzeitdaten-Streaming überwachen Unternehmen ihre Bestände in Echtzeit und können bei Bedarf sofort nachlegen oder Alternativen vorschlagen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten und Trends prognostizieren die Händler, welche Produkte wann nachgefragt werden und passen dann ihre Bestände entsprechend an. So lassen sich Überbestände und Engpässe vermeiden und die benötigten Produkte liegen immer zur richtigen Zeit bereit.
Echtzeitdaten helfen zudem dabei, Marketing-Kampagnen zu optimieren. Einzelhändler passen so ihre Werbemaßnahmen an aktuelle Trends an. Sie profitieren beispielsweise von einem plötzlichen Anstieg der Nachfrage nach einer bestimmten Produktkategorie, indem sie gezielte Anzeigen oder Flash-Verkäufe schalten und so die Kundentreue fördern. Auf der Basis von Live-Leistungskennzahlen lassen sich Verkaufsstrategien mit dynamischen Preismodellen in Echtzeit anpassen. So reagieren Einzelhändler direkt auf Änderungen der Nachfrage.
Personalisierung mit Echtzeitdaten
Auch bei Technologien rund um Künstliche Intelligenz gewinnen Echtzeitdaten im Einzelhandel an Bedeutung. Die dazugehörigen IT-Systeme fungieren als zentrales Nervensystem der Unternehmen. Die Verarbeitung und Nutzung von Daten in Echtzeit verbessert sowohl die Geschäftsprozesse als auch das Kundenerlebnis.
Der Data Streaming Report 2024 des Anbieters Confluent zeigt die Bedeutung dieser Technologie: 88 Prozent der deutschen IT-Führungskräfte geben in der Studie an, dass Daten-Streaming maßgeblich zur Innovation im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen beiträgt. Händler können auf dieser Basis das Kundenverhalten analysieren, um schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. Möglich sind sowohl Entscheidungsfindung in Echtzeit als auch personalisierte Einkaufserlebnisse.
Ein weiterer Vorteil: auch das Kundenfeedback verarbeitet das Daten-Streaming sofort. Dies zeigt sich beispielsweise bei Chatbots auf Basis Künstlicher Intelligenz, die mit Hilfe dieser Technologie auch während der Stoßzeiten sofortigen und personalisierten Support bieten.
Weitere Vorteile für Händler ergeben sich in der zeitnahen oder sogar in der Echtzeit-Analyse von Suchanfragen, Kaufhistorien und Browsing-Mustern, um maßgeschneiderte Produktempfehlungen zu geben und schnell auf Probleme zu reagieren. Echtzeitdaten ermöglichen außerdem, Preisstrategien in Echtzeit anzupassen.
Effiziente Prozesse und zufriedene Kunden durch Echtzeitdaten
Shopping-Events wie Black Friday zeigen, wie gut der Einzelhandel die Herausforderungen des Kundenansturms mit neuen Technologien wie Echtzeitdaten und Künstlicher Intelligenz meistert. Diese Technologien haben das Potenzial, nicht nur das Einkaufserlebnis für die Kunden zu verbessern, sondern auch die internen Prozesse und Geschäftsabläufe der Händler effizienter zu gestalten. Die kontinuierliche Investition in Echtzeitdaten entscheidet darüber, ob ein Händler in einem umkämpften Markt wettbewerbsfähig bleibt und die sich wandelnden Anforderungen der unterschiedlichen Zielgruppen erfüllt. jf
Der Autor
Roger Illing ist Vice President Sales CEMEA beim Data-Streaming-Spezialisten Confluent.
