Daten + KISoftware

Mit In-Store Analytics zu mehr Kundenverständnis und besseren Kauferlebnissen

In einer Zeit, in der sich der Handel zunehmend in Richtung Online verlagert und stationäre Geschäfte um Ihre Relevanz kämpfen, ist es essenziell, vor Ort ein einzigartiges Kauferlebnis zu schaffen. Gleichzeitig erwarten Kunden die Vorteile, die sie vom Online-Shoping gewohnt sind. Um beides zu vereinen, müssen Händler das Verhalten sowie die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen. Genau hier setzt In-Store Analytics an.

Mit der Analyse des Kundenverhaltens am Point of Sale können gezielte Maßnahmen ergriffen werden, um den Kunden nicht nur den Einkauf zu erleichtern, sondern auch ihre Vorlieben und Bedürfnisse zu erkennen. Erfahren Sie in unserem Blogartikel, welche Möglichkeiten aber auch Herausforderungen es für In-Store Analytics gibt, wie anonyme Besucher zu identifizierbaren Kunden werden und welche Vorteile Analytics am PoS mit sich bringt.

Von anonym zu identifizierbar: Die Herausforderung der Deanonymisierung

Viele Besucher im stationären Handel bleiben anonym, obwohl sie mit Produkten interagieren oder Beratungsgespräche führen. Die Herausforderung: Anonyme Besucher identifizieren – datenschutzkonform und nutzerzentriert. Erst durch Deanonymisierung lassen sich individuelle Angebote, Kundenbindung und Personalisierung realisieren.

In-Store Analytics mit smarten Retail-Technologien verknüpfen

Durch den Einsatz intelligenter Retail-Technologien können Einzelhändler wertvolle Daten über das Kundenverhalten und deren Vorlieben in den Geschäften sammeln. Dazu gehören beispielsweise Verhaltensdaten, soziodemographische Daten wie Name, Alter, Geschlecht, Daten zu Interessen und Vorlieben aber auch Daten über die Emotionen und Stimmung der Besucher. Diese Daten ermöglichen es, fundierte Entscheidungen zu treffen, um den Kunden in den Fokus zu stellen und das Einkaufserlebnis im Laden zu verbessern. Schließlich sind laut Lawnstarter 70% der Verbraucher bereit, mehr Geld bei Unternehmen auszugeben, die positive Kundenerfahrungen bieten.

Beacons:
Kleine Geräte senden Signale an Smartphones. So lassen sich Laufwege, Verweildauer und Wiederkehrer erkennen. Diese Daten lassen sich nutzen, um beispielsweise die Platzierung von Produkten zu optimieren oder Wartezeiten an der Kasse zu verkürzen.

Beacons bieten eine gute Möglichkeit, um einen generellen Einblick zu bekommen. Sie liefern grobe Daten, jedoch keine detaillierten Produktinteressen.

Kamera-Tracking:
Kameras erfassen – bei Einwilligung – Geschlecht, Alter oder Emotionen. Die Daten helfen bei der Sortimentsplanung und den Store auf die Bedürfnisse der Besucher auszurichten sowie gezielte Marketing-Maßnahmen durchzuführen.

Die Genauigkeit bei der Messung dieser Daten ist allerdings begrenzt und muss unter Einhaltung von Datenschutzbestimmungen umgesetzt werden.

Touchscreen-Systeme:
Interaktive Touchscreen-Systeme, wie etwa virtuelle Regale oder Self-Service Kiosks bieten den Kunden eine digitale Erweiterung des stationären Angebots. Durch die Erfassung des Touchverhaltens, Interessen und der Produktpräferenzen erhält man tiefe Einblicke in das Kundenverhalten.

Ein Anbieter solcher Touchscreen-Systeme ist beispielsweise die eyefactive GmbH. Als Pionier für interaktive Digital Signage bieten sie Touchscreen-Technologien und Software für individuelle Use Cases und vielfältige Einsatzmöglichkeiten.

Deanonymisierung durch In-Store Analytics

Noch bewegen wir uns in einem Bereich, in welchem die Besucher anonym sind. Die Touchscreen-Systeme bieten jedoch auch die Möglichkeit eines Check-Outs, beispielsweise durch Scannen eines QR-Codes oder Zusenden des zusammengestellten Warenkorbs per E-Mail. Ist dieser Schritt erreicht, lässt sich der Kunde eindeutig erkennen und sein vorangegangenes Verhalten ihm zuordnen.

Praxis-Tipps für mehr Kundendaten und bessere Insights

• Umfragen und Feedback:
  Um mehr über die Besucher zu erfahren, können Umfragen oder Feedback-Maßnahmen durchgeführt werden. Dies kann sowohl an digitalen Touchscreens umgesetzt werden als auch durch Verkaufsberater. Um einen Anreiz für die Teilnahme sowie die Angabe der eigenen Daten zu schaffen, bietet es sich an, dies mit einer Incentivierung zu verknüpfen.
• Kundenkartenprogramme:
  Viele Marken bieten bereits Kundenkarten- bzw. Loyalitätsprogramme an. Durch Scannen der Karte an der Kasse können die Käufer als eindeutige Kunden identifiziert und der Kauf vor Ort dem Kunden zugeordnet werden.
• Exklusive Rabattaktionen am PoS:
  Rabattaktionen ermöglichen einen Anreiz zur Deanonymsierung der Besucher. Beispielsweise in Form von Plakaten mit QR-Code. Durch Scannen des QR-Codes und Eintragen der E-Mail-Adresse erhält der Besucher einen Rabatt. Und der Händler sammelt so personenbezogene Daten des Kunden.
• Newsletter-Anmeldung vor Ort:
  Auch ein Hinweis per QR-Code zum Newsletter des Händlers, um stetig über Produktneuheiten, (Rabatt-)Aktionen oder Kundenvorteile informiert zu sein, schafft die Möglichkeit, die anonymen Besucher, nach deren Einwilligung, zu identifizieren.
• Mobile-ID und App-Nutzung:
  Durch Nutzung verschiedener Apps mit Standortfreigabe wie beispielsweise die Wetter-App oder die App des Händlers, können Bewegungspunkte über den Besucher datenschutzkonform gesammelt und analysiert werden.

Offline- und Online-Daten verknüpfen – mit Identity Resolution

Erst durch die Verknüpfung von Offline- und Online-Daten entsteht ein vollständiges Bild vom Kundenverhalten, den Bedürfnissen und den Potenzialen einzelner Kunden.

„Was Tante Emma früher wusste, steckt heute in den Daten – und deren Auswertung.“

Früher war es die persönliche Beziehung im Laden um die Ecke, die ein individuelles Einkaufserlebnis möglich machte. Heute übernehmen moderne Technologien diese Rolle. Mit Hilfe von In-Store Analytics und Identity Resolution werden fragmentierte Informationen aus verschiedenen Quellen wie Apps, Touchscreens, Kundenkarten oder CRM-Systemen zusammengeführt – datenschutzkonform und systematisch. So entstehen personalisierte Profile, die die Grundlage für eine zielgerichtete Kundenansprache und datengetriebene Entscheidungen bilden.

Analytics-Potenziale im Überblick – Aus Daten werden Insights

Sobald Kunden deanonymisiert sind, lassen sich zahlreiche Analytics-Anwendungen realisieren:

• Customer Segmentation:
  Zielgruppen besser verstehen und differenziert ansprechen – für eine höhere Relevanz und effektive Kommunikation.
• Predictive Analytics:
  Auf Basis des bisherigen Verhaltens zukünftige Kaufentscheidungen prognostizieren – etwa zur Bestandsplanung oder zur Aktivierung inaktiver Kundengruppen.
• Next Best Offer:
  Intelligente Produktempfehlungen steigern nicht nur den Warenkorbwert, sondern auch die Kundenzufriedenheit und Loyalität.
• Dynamic Pricing:
  Flexible Preisstrategien oder individualisierte Gutscheinwerte erhöhen die Conversion und ermöglichen ein gezieltes Up- oder Cross-Selling.
• Churn Prevention:
  Frühzeitiges Erkennen von Abwanderungstendenzen – und rechtzeitig mit Maßnahmen gegensteuern.

Vorteile von In-Store Analytics auf einen Blick

Die Analyse des Kundenverhaltens am PoS ist der Schlüssel zu einem besseren Einkaufserlebnis und einem gezielten Kundendialog. Neben wertvollen Erkenntnissen über das Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden Kunden bietet In-Store-Analyse zahlreiche weitere Vorteile für Ihre Geschäftsstrategie:

• Gezielte Verkaufsförderung:
  Mit den gewonnenen Daten lassen sich Verkaufsaktionen und Angebote gezielt sowie personalisiert ausspielen – für mehr Relevanz, höhere Conversion und eine stärkere Kundenbindung.
• Optimierung des Warenbestands:
  Informationen über Kaufhäufigkeiten und Produktkombinationen ermöglichen eine datenbasierte Sortimentsplanung und eine effizientere Lagerhaltung.
• Effizientere Personalplanung:
  Besucherströme und Verweildauern liefern eine verlässliche Grundlage für die Einsatzplanung – etwa zur Abdeckung von Stoßzeiten oder zur Kostensenkung in ruhigeren Phasen.
• Umsatzsteigerung:
  Besser abgestimmte Produkte, passgenaue Beratung und ein modernes, digitales Einkaufserlebnis erhöhen die Abschlussrate und steigern den durchschnittlichen Warenkorbwert.
• Verbessertes Einkaufserlebnis:
  Weniger Wartezeiten, gezieltere Services, intuitive Orientierung – durch In-Store Analytics wird der Besuch im Geschäft angenehmer und effizienter.
• Wettbewerbsvorteile sichern:
  Wer seine Kunden besser versteht und flexibel auf deren Verhalten reagieren kann, verschafft sich einen klaren Vorteil im Wettbewerb – gerade im Zusammenspiel mit innovativen Technologien am PoS.

Fazit: Analytics als Gamechanger am PoS

In-Store Analytics transformiert den stationären Handel – weg vom Bauchgefühl, hin zur datenbasierten Kundenorientierung. Wer seine Kunden versteht, kann gezielt begeistern, langfristig binden und den PoS zum Erlebnis machen.

🎯 Tipp: In einem individuellen Workshop zeigen wir Ihnen, wie Sie In-Store-Daten richtig nutzen und Ihre KPIs verbessern. Jetzt Termin vereinbaren!