TEF_Next_Newsletter-Mai-2019-Datenanalyse

Für die Zukunft des Handels sind Datenanalysen aus unterschiedlichen Quellen unverzichtbar. Eine der wichtigsten Herausforderung liegt darin, interne und externe Daten zusammenzuführen und auf Basis valider Vorhersagen Frequenz und Umsatz im Retail zu steigern. Eine zukunftsweisende Lösung auf Basis von Predictive Analytics und Machine Learning hat SAP gemeinsam mit dem Mannheimer Shoppingcenter Q 6 Q 7 auf dem SAP-Forum für den Handel vorgestellt.

Mit der Hilfe von SAP Data Intelligence lassen sich ganz unterschiedliche Datenklassen in der Cloud zusammenführen und auswerten. In die Entwicklung der Lösung flossen Informationen zu Frequenzen, Einzugsgebieten und Demographie von Telefónica NEXT ein, die auf Basis anonymisierter Zelldaten im Mobilfunk erhoben werden. Das Q 6 Q 7 Quartier verfügt selbst über unterschiedliche Key Performance Indicators (KPI) aus den einzelnen Stores und der Mall, zum Beispiel zur Auslastung der Parkplätze oder des Hotels. Zusätzlich wurden externe Daten wie Wetter und Events im Einzugsgebiet berücksichtigt.

Neue Daten für das Management von Einkaufszentren

Diese kombinierte Auswertung unterschiedlicher Datenströme mit der SAP Plattform eröffnet für das Mall-Management eine komplett neue, datenbasierte Sicht auf das Geschehen im Quartier in Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft. Die Plattform ist durch Machine-Learning und Predictive Analytics in der Lage, Footfall und Umsatz auf Basis der Daten zu simulieren und vorherzusagen.

Einkaufszentrum stehen grundsätzlich vor der Herausforderung, sich im Wettbewerb über alle Kanäle auch gegen reine Onlinehändler zu behaupten, die durch Website-Nutzungsdaten besser einschätzen können, wie Kunden mit ihrem Angebot interagieren. Das Q 6 Q 7 Portfolio mit Hotel, Parkplatz und Einkaufszentrum möchte vorhandene mit nicht-traditionellen Daten kombinieren, um erweiterte Insights über Besucherfrequenz, -demographie und Veränderungen im Umsatz zu erhalten. Diese Kenngrößen werden mit weiteren Variablen wie Wetterbedingungen und Veranstaltungen in der Gegend in Beziehung gesetzt. Ziel ist es so, über das gesamte Portfolio datenbasierte Zusammenhänge zu finden, die die Geschäftsentwicklung beeinflussen und so Kundenzufriedenheit und Ergebnisse zu verbessern.

Wetter und Veranstaltungen beeinflussen Umsatz

Wie ein solches Tool für die Praxis aussehen kann, zeigten SAP und Q 6 Q 7 anhand einer Demo auf dem SAP-Forum für den Handel. In verschiedenen Dashboards kann das Mall-Management zunächst einen Überblick über die Business-Performance und die vorhergesagte Entwicklung gewinnen. Wetter und Veranstaltungen gehören dabei zu den wichtigsten Variablen, die sich auf Footfall und Erlöse auswirken. Aus einer Wettervorhersage für viele heiße und sonnige Julitage leitet sich auch auf Basis historischer Frequenzdaten von Telefónica NEXT für solche Wetterbedingungen eine sinkende Umsatzvorhersage ab.

In Kombination mit dem Eventkalender der Stadt hat das Mall-Management nun die Chance, schon vor dem Umsatzrückgang aktiv gegenzusteuern. So lassen sich sogar Herausforderungen in Chancen umwandeln, wenn ein Marathon zwar durch Straßensperrungen für weniger Frequenz im Center sorgt, die Marathonzuschauer aber gleichzeitig eine passende Zielgruppe für Werbeaktionen darstellen.

Kosten im Store-Management senken

Für Tage mit weniger erwarteten Besuchern lässt sich vorab die Personalplanung anpassen, was Kosten aufseiten von Mall und Stores senkt. Store-Manager von Sportgeschäften könnten rechtzeitig eine Benachrichtigung in ihrem eigenen Dashboard erhalten, um Personaleinsatz und Inventar für höhere oder niedrigere Frequenzen zu optimieren. Solche Fragestellungen lassen sich noch genauer betrachten, wenn zusätzlich Instore Analytics zum Einsatz kommen.

Einzugsgebietanalysen können den Retail weiter dabei unterstützen, die richtigen Gebiete mit Außenwerbung oder Direct Mailings anzusprechen und so Kampagnen zu optimieren.

So schaffen datenbasierte Tools für den stationären Handel konkrete Handlungsempfehlungen, um die Besucherfrequenz zu erhöhen, Umsatzprognosen zu präzisieren und so Erlöse und Kundenzufriedenheit auf der Basis von Live Insights stetig zu verbessern.

Weitere Informationen und die komplette Click-Through-Demo des Prototyps stehen auf der SAP-Website unter dem Menüpunkt „Success Stories – Q6Q7“ zur Verfügung. 

Informationen zum SAP Forum für den Handel: https://events.sap.com/de/sap-handelsforum-2019/de/home