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Personalisierung im Einzelhandel

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Kunden, die über digitale Kompetenzen verfügen, wissen, dass sie heutzutage alles haben können. Wo immer es möglich ist, nutzen die Kunden digitale Mittel: von der Suche nach Produkten über komfortable Kaufoptionen bis hin zur Sendungsnachverfolgung und zur Optimierung von Retourenprozessen. Es wird erwartet, dass Unternehmen auf alle Kundenanforderungen in Bezug auf personalisierte Dienstleistungen reagieren. Doch im Datenschutzzeitalter machen sich die Kunden auch immer mehr Sorgen um die Sicherheit Ihrer persönlichen Daten.

Einzelhändler müssen stetig neue Möglichkeiten finden, um die sich weiterentwickelnden Kundenverhaltensweisen und -anforderungen zu erfüllen. Wenn man über mehrere Kanäle hinweg personalisierte Angebote bereitstellen kann, um ihre Relevanz zu erhöhen und somit die Kundenerfahrung zu verbessern, ist dies nicht mehr nur ein bloßer Wettbewerbsvorteil. Solche Aktionen sind mittlerweile zwingend erforderlich, um in der Einzelhandelsbranche zu bestehen.

Geschäftsergebnisse durch Personalisierung

Eine tiefgreifende Personalisierung kann dafür sorgen, dass Einzelhandelsunternehmen auf dem heutigen Markt wachsen. Durch die Erstellung eines Single Customer View (d. h. der Zusammenführung aller Kundendaten) erhalten sie die notwendigen Tools, um Kunden zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort zu binden. Diese Methode ermöglicht Einzelhändlern darüber hinaus, die richtigen Inhalte, Kontexte, Nachrichten und Angebote bereitzustellen. Die positiven Auswirkungen können sich auf viele Unternehmensbereiche ausbreiten.

  • Demokratisieren von Erkenntnissen: Identifizieren von Kundenanforderungen mit Analysetools und digitalen Verhaltenstriggern. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Einzelhändlern, Produkte genau den Personen anzubieten (z. B. durch In-Store-Positionierung), die sie am wahrscheinlichsten kaufen werden.
  • Umsatz und Kundenwert (über die gesamte Lebensdauer) steigern: Bieten Sie attraktive Echtzeitangebote und Erkenntnisse an, um auf Grundlage einer einheitlichen Datenbasis das Cross-Selling von Produkten zu ermöglichen.
  • Verbessern der Kundenbindung: Erkennen und reagieren Sie auf Änderungen des Kundenverhaltens und passen Sie Interaktionen an die individuellen Anforderungen an, um die Kundenbindung insgesamt zu verbessern.
  • Verbessern der Marketingeffizienz: Entwickeln Sie ein tiefgreifendes Verständnis für die Anforderungen der Kunden und achten Sie bei der Interaktion mit den Kunden auf individuelle Präferenzen, um die Kundenbeziehung zu verbessern.

Die wichtigsten Herausforderungen bei der Personalisierung

Die Einführung von Mechanismen, die für die Integration von Personalisierungsoptionen in vorhandene Einzelhandelsprozesse erforderlich sind, ist komplex. Dies stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen.

  • Datensilos und fehlende Datengovernance machen es schwierig, einen Single Customer View über alle Kanäle hinweg zu generieren.
  • Darüber hinaus mangelt es an Erkenntnissen, die durch die Entwicklung von KI und maschinellen Lernmodellen gewonnen wurden. Auf diese Weise wird die Fähigkeit, auf Änderungen des Kundenverhaltens reagieren und Interaktionen an die individuellen Anforderungen anpassen zu können, stark eingeschränkt.
  • Eine ineffektive Zielgruppenadressierung von Werbematerialien und Produktinformationen wirkt sich negativ auf die Kundengewinnung, die Effektivität von Cross-Selling und auf die Kundenzufriedenheit aus.

Es ist wichtig, die Daten aus allen Anwendungen, Systemen und externen Datenquellen in einem Single Customer View zusammenzuführen. Mit dieser Methode kann der Wert moderner Kundenbeziehungen maximiert werden. Im Anschluss können Algorithmen und Heuristiken angewendet werden, um die besten Handlungsmöglichkeiten zu ermitteln.

Wie Microsoft Azure Einzelhändler bei der Bereitstellung von Personalisierungsoptionen unterstützt

Gemeinsam mit unseren Partnern ermöglicht Microsoft Einzelhändlern, die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Personalisierung zu bewältigen. Dank Azure ist es beispielsweise möglich, Kunden ein koordiniertes und personalisiertes Messaging zu bieten. Azure kann darüber hinaus Angebote über ihre bevorzugten Kanalkombinationen und Kontaktpunkte zur Verfügung stellen. Durch diese Angebote wird eine tiefgreifendere Markenbindung aufgebaut und der Customer Lifetime Value gesteigert.

Unsere Dienste nutzen Einzelhandelsdaten wie folgt, um Personalisierungsangebote zu verbessern:

  • Bestimmung von Dateneingaben: Azure kann eine Vielzahl von strukturierten und unstrukturierten Daten nutzen.
    • Kundendaten
    • Verkaufs- oder POS-Daten (Point-of-Sale)
    • Online-Transaktionsdaten
    • Kampagnen- oder Angebotsdaten
    • Produktdaten
    • Externe Daten wie soziale Medien
  • Erfassung von Daten: Nachdem die Eingaben bestimmt wurden, können Sie Azure Data Factory für die Erfassung der Daten und Azure Databricks für die Vorbereitung der Daten verwenden. Die erfassten Daten werden mithilfe von Azure Data Lake Storage gespeichert.
  • Beschleunigung von Erkenntnissen: Nachdem die Daten erfasst und vorbereitet wurden, fungiert die Azure Synapse Analytics-Engine als Data Warehouse. Aus diesem Warehouse können Daten modelliert werden, um später aufschlussreiche Erkenntnisse zu liefern. Azure Synapse Analytics ist bis zu 14-mal schneller und kostet 94 Prozent weniger als andere Cloudanbieter. Durch diese Vorteile können Einzelhändler schneller Erkenntnisse erhalten, die für die Erstellung personalisierter Angebote und Erfahrungen notwendig sind, ohne dabei auf ein umfassendes Kostenmanagement verzichten zu müssen. Die maschinellen Lernfunktionen von Azure Databricks werden in diesem Schritt ebenfalls angewendet. Mit diesen Funktionen, die bis zu zehnmal schneller ausgeführt werden als Spark, können Daten kontinuierlich trainiert werden.
  • Visualisierung personalisierter Empfehlungen: Eine Integration mit Power BI ermöglicht es Einzelhändlern, Erkenntnisse visuell in personalisierte Empfehlungen und Werbeaktionen umzuwandeln. Durch diese Erkenntnisse wird es Mitarbeitern im gesamten Unternehmen ermöglicht, den Kundenservice zu verbessern.
  • Erkennung von Mustern und Monetarisierung von Strategien: Die KI- und maschinellen Lernfunktionen von Azure stellen Informationen über große Datasets zur Verfügung, sodass Einzelhändler Muster erkennen und Strategien monetarisieren können. Diese Informationen bilden die Grundlage für das Wissen, das Einzelhändler benötigen, um Ihren Umsatz kontinuierlich zu steigern, die Kundenbindung zu verbessern und die Effektivität von Marketingkampagnen zu steigern.

Erfolgsgeschichten in Verbindung mit der Personalisierung

  • Hier erfahren Sie, wie Home Hardware Azure verwendet hat, um seine Daten zu entpacken und personalisierte Kundenerfahrungen zu generieren.
  • Hier erfahren Sie, wie ASOS Azure Machine Learning verwendet hat, um gezielte Produktempfehlungen zu entwickeln, Lösungen miteinander zu kombinieren und eine Kollaborationsstruktur für Data Science-Teams des Unternehmens zu erarbeiten.
  • Hier erfahren Sie, wie Walgreens Boots Alliance die optimale Lösung gefunden hat, um seine Kunden zu erreichen.

Nächste Schritte

Erfahren Sie mehr über einen weiteren strategischen Faktor für Einzelhandelskunden: die Omnichannel-Optimierung.

Die folgenden Artikel unterstützen Sie bei der Cloudeinführung und helfen Ihnen, erfolgreich in die Cloud zu wechseln.