Freigeben über

Omnichannel-Optimierung im Einzelhandel

  • Artikel

Im Einzelhandel bezieht sich Omnichannel auf integrierte Kanäle, über die Waren und Dienstleistungen verkauft werden. Ein Omnichannel bietet Kunden plattform- oder geräteunabhängig ein stimmiges, fesselndes Einkaufserlebnis. Daten sind entscheidend für die Fähigkeit Ihres Unternehmens, eine solche Optimierung über unterschiedliche Kanäle hinweg umzusetzen.

Einzelhandelsunternehmen erfassen verschiedene Arten von Kundendaten. Diese Daten schließen Web-Browsing-Muster, Kaufverhalten, demografische Daten und andere sitzungsbasierte Webinformationen ein. Einige Daten stammen aus internen Geschäftsprozessen. Andere Daten müssen von externen Quellen wie Partnern, Herstellern oder öffentlichen Bereichen bezogen werden.

Geschäftsergebnisse der Omnichannel-Optimierung

  • Einzelhändler, die die Daten aus allen verfügbaren Quellen beziehen, vorbereiten, analysieren und damit arbeiten, um die Kundenerfahrungen über Kanäle hinweg zu optimieren, sind erfolgreich, wenn folgende Elemente erfüllt sind:
  • Erhöhung der Kundenbindung: Einblicke in das Kundenverhalten ermöglichen es, attraktive Angebote zum richtigen Zeitpunkt zu stellen. Dies bringt Kunden wieder zur Marke zurück.
  • Umsatzsteigerung: Die Bereitstellung nahtloser Einkaufserfahrungen und -möglichkeiten in konventionellen Geschäften und digitalen Kanälen ist ein wichtiger Wettbewerbsvorteil für Wachstum.
  • Verbesserte Kundenzufriedenheit: Sichtbarkeit über Kanäle hinweg bedeutet eine kundenorientiertere Erfahrung. Einzelhändler verstehen Kundenwünsche, bieten einen besseren Service und können Angebote auf Basis des gewonnenen Kundenwissens erstellen.
  • Effizienteres Marketing: Vermarkter, die die analytische Leistung von KI nutzen, können intelligentere, effektivere Werbung und Kampagnen schalten, die Kunden attraktiv finden, und den Marketing-ROI maximieren.

Herausforderungen bei der Omnichannel-Optimierung

Viele Einzelhändler können nur einen Bruchteil der ihnen zur Verfügung stehenden Daten nutzen. Dies schränkt Ihre Möglichkeiten zur Optimierung der verfügbaren Kanäle ein. Bisher war die Integration externer, heterogener Datenquellen in eine gemeinsame Datenverarbeitungsengine sehr aufwändig und ressourcenintensiv.

Diese Herausforderung bei der Integration verursacht Probleme im Hinblick auf die Einzelhandelskanäle:

  • Es ist nicht möglich, Kunden jene stimmige und gleichzeitig fesselnde Erfahrung zu bieten, die diese erwarten.
  • Preise, Werbung, Produktverfügbarkeit und Umsetzungsstrategien stimmen nicht überein.
  • Die Einkaufserfahrung der Kunden ist dadurch fragmentiert, belanglos und inkonsistent.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Einzelhändler einen einfachen, skalierbaren Ansatz zur Integration der Analyse- und Machine Learning-Funktionen.

So ermöglicht Microsoft Einzelhändlern die Omnichannel-Optimierung

Microsoft macht es Einzelhändlern möglich, Kundenwünsche zu verstehen, bessere Serviceleistungen anzubieten und kundenspezifische Angebote auf Basis des gewonnenen Kundenwissens zu erstellen, und zwar mit Tools, die Transparenz und eine konsistente Erfahrung über unterschiedliche Kanäle hinweg bieten. Azure ist eine umfassende Cloudplattform, die die Möglichkeit bietet, riesige Mengen von Kundendaten mithilfe geeigneter Analysetools auszuwerten, um sowohl online als auch im Store eine bessere Kundenerfahrung zu bieten.

Funktionsweise

  • Identifizieren von Dateneingaben: Der erste Schritt besteht darin, die einzugebenden Daten zu bestimmen. Azure kann Daten aus physischen und virtuellen Einzelhandelskanälen als Quelle für Analysen anwenden. Zu diesen Quellen gehören lokale Kunden-, Produkt- oder Transaktionsdaten. Sie umfassen auch Umsatz- und POS-Daten, Daten zur Kosteneffizienz sowie Daten zur Personaloptimierung.

  • Umsetzen von verwertbaren Echtzeitanalysen: Azure Data Factory erfasst Daten aus Eingabestreams. Azure Databricks können diese Daten für verwertbare Echtzeitanalysen verarbeiten. Azure Data Lake Storage speichert die erfassten Daten.

  • Beschleunigen von Erkenntnissen: Nachdem Daten erfasst und vorbereitet wurden, fungiert die Azure Synapse Analytics-Engine als Data Warehouse. Daten werden modelliert und als verwertbare Erkenntnisse bereitgestellt, die die Geschäftsergebnisse beeinflussen. Azure Synapse Analytics ist bis zu 14-mal schneller und kostet 94 Prozent weniger als andere Cloudanbieter. Sie können Erkenntnisse beschleunigen, die die Erstellung personalisierter Angebote und Erfahrungen ermöglichen, ohne dabei auf ein umfassendes Kostenmanagement verzichten zu müssen.

  • Neue Potenziale für das gesamte Unternehmen: Power BI ermöglicht es Ihnen, Daten auf eine Weise zu visualisieren, die Erkenntnisse demokratisiert. Die Visualisierung von Daten hilft dem gesamten Unternehmen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Umsatz und Kundenbindung zu steigern.

  • Schalten von intelligenterer, effektiverer Werbung: Mithilfe der KI-Funktionen hilft Azure Einzelhändlern dabei, intelligentere, effektivere Werbung zu erstellen, die Zielgruppen kanalübergreifend anspricht.

Omnichannel-Erfolgsstorys

Nächste Schritte

Erfahren Sie mehr über einen weiteren strategischen Faktor für Einzelhandelskunden: Lieferkettenoptimierung.

Diese Inhalte bieten Anleitungen für den gesamten Prozess zur Einführung einer Cloud.