10 Möglichkeiten für Lebensmittelhändler, Datenanalysen zu nutzen

Datenanalyse ist für den Lebensmittelhandel ein immer wichtigeres Instrument, das ihm hilft, ihre Kunden besser zu verstehen und die Effizienz sowie die Rentabilität ihrer Geschäfte zu steigern.

In erster Linie liefern Analysen Lebensmittelhändlern wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten. Durch die Auswertung von Kundendaten wie Kaufhistorie, demografischen Merkmalen und Aktivitäten in sozialen Medien können Lebensmittelhändler besser verstehen, was ihre Kunden motiviert und dieses Wissen nutzen, um ihre Marketingstrategien anzupassen und den Umsatz zu steigern. Ein Lebensmittelgeschäft könnte beispielsweise mithilfe von Analysen herausfinden, dass seine treuesten Kunden Senioren sind, und dann eine spezielle Werbeaktion für diese Zielgruppe entwickeln, um den Umsatz zu steigern.

Lebensmittelhändler werten zudem Verkaufsdaten aus, um Produkte mit geringem Umschlag zu identifizieren und ihren Lagerbestand entsprechend anzupassen. Dadurch können sie ihre Kosten minimieren und ihre Gewinne maximieren. Eine solche Datenanalyse ist besonders wichtig für verderbliche Waren wie Milchprodukte, Eier und Fleisch. Lebensmittelhändler nutzen Analysen auch, um die Abläufe an den Kassen zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu finden. So kann ein Geschäft damit beispielsweise die optimale Anzahl an Kassen ermitteln oder Bereiche identifizieren, in denen Kassierer möglicherweise zusätzliche Schulungen benötigen.

Durch die Analyse von Verkaufsdaten verschiedener Filialen können Lebensmittelhändler nicht zuletzt auch aufkommende Branchentrends und Veränderungen in den Kundenpräferenzen erkennen. Solche Analysen können als Grundlage für die Einführung neuer Produkte und für Änderungen am Produktangebot dienen.

Was versteht man unter Datenanalyse für den Lebensmittelhandel?

Die Datenanalyse für den Lebensmittelhandel ist der Prozess der Auswertung von Kaufhistorien, Transaktionen, Lagerbeständen und anderen Arten von Rohdaten mithilfe fortschrittlicher Softwareanwendungen, um fundiertere Entscheidungen in den Bereichen Marketing, Lagerhaltung, Warenpräsentation, Personalplanung und anderen Bereichen zu treffen.

Beispielsweise kann Analysesoftware Algorithmen auf das Kaufverhalten in den Kundendaten anwenden, um vorherzusagen, welche Art von Waren ein Online-Käufer möglicherweise in Verbindung mit einer von ihm eingegebenen Online-Suche kaufen möchte. Sie kann zudem Callcenter-Protokolle auswerten und Kundendienstmitarbeiter auf ein Problem mit einem bestimmten Produkt aufmerksam machen und ihnen eine Lösung oder Alternative für Kunden anbieten, die diesbezüglich anrufen. Dadurch verwandelt sich das Kundenerlebnis möglicherweise von Frustration in Überraschung und Begeisterung. Lebensmittelhändler nutzen Analysesoftware häufig in Verbindung mit historischen Verkaufsdaten, um fundiertere Einkaufsentscheidungen für ihre Geschäfte zu treffen und so die Kundennachfrage besser zu bedienen.

Wichtigste Erkenntnisse

• Lebensmittelhändler nutzen Datenanalysen, um mehr über das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu erfahren. Dies hilft ihnen, die Preisgestaltung zu optimieren, das Bestandsmanagement zu verbessern, die Wirksamkeit ihrer Marketingprogramme zu analysieren und den Kundenservice zu verbessern.
• Sie nutzen Datenanalysen, um Produktempfehlungen individuell anzupassen und den Kunden gezieltere Werbeaktionen anzubieten, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu höheren Umsätzen führen.
• Filialleiter stützen sich zudem auf Datenanalysen, um bessere Einkaufsrhythmen festzulegen. Ziel ist es, die Temperaturregelung in bestimmten Bereichen des Ladens zu verbessern, verdächtige Trends zu erkennen, die auf Diebstahl oder betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten, und andere Arten von Umsatzverlusten zu reduzieren. Außerdem soll dem Verderben von Lebensmitteln entgegengewirkt werden.
• Mithilfe von Datenanalysen können Lebensmittelhändler ihre Kassen zu bestimmten Tageszeiten besser besetzen, um die Wartezeiten zu verkürzen.

Erläuterungen zu Datenanalysen für den Lebensmittelhandel

Der Lebensmittelhandel wird immer komplexer und wettbewerbsfähiger. Lebensmittelhändler müssen neue Konsumententrends rasch erkennen. Dazu gehören zum Beispiel das gestiegene Bewusstsein für Lebensmittelallergien und Ernährungsweisen sowie die Nachfrage nach nachhaltig angebauten und Bio-Produkten – und das alles vor dem Hintergrund von Preissteigerungen, anhaltenden Lieferengpässen, dem Klimawandel und Veränderungen im Kundenverhalten infolge der COVID-19-Pandemie.

Datenanalyse-Software bietet Lebensmittelhändlern die notwendigen Werkzeuge, um große Mengen empirischer Daten zu sichten und miteinander in Zusammenhang zu bringen. So können sie zeitnah bessere Unternehmensentscheidungen treffen. Durch Analysen wandelt sich die Rolle von Daten: Sie dienen nicht mehr nur dazu, die finanzielle Leistung eines Lebensmittelhändlers in der vergangenen Woche, im vergangenen Monat oder im vergangenen Quartal aufzuschlüsseln, sondern werden zu einem Instrument, mit dem sich die Zukunft vorhersagen und Maßnahmen zur optimalen Nutzung von Chancen ableiten lassen. So kann die Datenanalyse Lebensmittelhändlern beispielsweise dabei helfen, subtile Veränderungen im Kaufverhalten der Verbraucher an bestimmten Standorten zu erkennen – wie etwa eine plötzlich gestiegene Nachfrage nach Blumenkohlpizza in Filialen in der Nähe von Universitäten. Diesen Filialen kann dann empfohlen werden, mehr dieser Artikel vorrätig zu haben als an anderen Standorten.

10 Möglichkeiten für Lebensmittelhändler, Datenanalysen zu nutzen

Lebensmittelhändler nutzen Datenanalysen in einem zyklischen Prozess und erfassen dabei Daten aus internen und externen Quellen zum Status der Waren bei deren Einlagerung, zu den Lagerbeständen bei Verkauf oder Rückgabe an Lieferanten, zu den Kundentypen, die in ihren Geschäften einkaufen, sowie zu den Preisen der Wettbewerber. Diese Daten werden kontinuierlich ergänzt und die Lebensmittelhändler nutzen Analysen, um ihr Marketing und ihre Werbeangebote, ihre Preisgestaltung, Nachbestellungen, Retouren und vieles mehr zu optimieren.

1. Bestandsmanagement

Das Bestandsmanagement ist aufgrund der schieren Menge an verderblichen Waren einer der anspruchsvollsten Aspekte im Lebensmittelhandel. Mithilfe von Datenanalysen können Lebensmittelhändler sicherstellen, dass sie über ausreichende Bestände an Milchprodukten, Fleisch, Fisch und anderen verderblichen Waren verfügen; außerdem können sie so feststellen, wann Produkte aus den Regalen genommen werden müssen.

Analysen helfen Lebensmittelhändlern zudem dabei, Lagerhaltungskosten zu senken, indem sie ermitteln, welche Vertriebszentren genutzt werden sollten und welche Transportrouten am effizientesten sind. Darüber hinaus unterstützen sie Lebensmittelhändler bei der Verwaltung ihrer Bestände an Non-Food-Artikeln und stellen sicher, dass saisonale Waren (wie beispielsweise Weihnachtsdekoration) zum richtigen Zeitpunkt für die Auslage verfügbar sind.

2. Betrugs- und Diebstahlerkennung

Lebensmittelhändler nutzen Datenanalysen, um Betrug und Diebstahl aufzudecken, indem sie ungewöhnliche Kaufmuster bei Kunden erkennen und die Lagerbestände überwachen. So können Analysen auf der Grundlage von Kassendaten ihnen beispielsweise dabei helfen, Kunden zu identifizieren, die ungewöhnlich große Einkäufe tätigen oder häufig Waren zurückgeben, was versuchten Rückerstattungsbetrug hindeuten könnte. Analysen können auch aufzeigen, ob ein Kassierer mit einem Freund oder Verwandten zusammenarbeitet, um Betrug zu begehen, indem er bestimmte Waren unzulässigerweise rabattiert (bekannt als „Sweethearting“). Lebensmittelhändler nutzen Datenanalysen zudem, um Abweichungen zwischen ihren tatsächlichen Lagerbeständen und den im System des Geschäfts erfassten Beständen zu erkennen.

3. Bessere Kontrolle von Verderb

Datenanalyse-Tools generieren Vorhersagemodelle, die Lebensmittelhändlern helfen können vorherzusehen, wann bestimmte Lebensmittel, Getränke und andere Artikel wahrscheinlich verderben, sodass sie entsprechende Maßnahmen ergreifen können. Lebensmittelhändler analysieren Daten zudem, um Bereiche zu identifizieren, in denen Verderb auftritt – beispielsweise während des Transports, bei einem bestimmten Logistikunternehmen oder in einem bestimmten Bereich eines bestimmten Geschäfts. Ziel ist es, solche Vorkommnisse einzudämmen. Darüber hinaus liefern Analysen den Lebensmittelhändlern Einblicke in die Faktoren, die zum Verderb beitragen, wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Licht, und geben so Anhaltspunkte für Änderungen bei der Lagerung und Präsentation von Lebensmitteln.

4. Verwaltung digitaler Bestellungen

Datenanalysen können Lebensmittelhändlern helfen, die Leistung ihrer digitalen Bestellsysteme zu messen. Diese Analyse umfasst die Erfassung der Anzahl der bearbeiteten Bestellungen und der Bearbeitungsgeschwindigkeit sowie der Kundenzufriedenheitswerte. Darüber hinaus helfen Analysen Lebensmittelhändlern dabei, Muster im Online-Bestellverhalten zu erkennen, sodass sie ihre Prozesse und Angebote entsprechend anpassen können.

5. Höhere Mitarbeiterproduktivität

Filialleiter nutzen Datenanalysen, um ihre Stoßzeiten und ruhigen Zeiten zu erfassen, damit sie wissen, wann sie ihre Mitarbeiter von Aufgaben in ruhigen Zeiten – wie dem Auffüllen der Regale und der Reinigung der Gänge – zu Aufgaben in stark frequentierten Bereichen – wie der Bedienung an der Kasse – umstellen müssen.

Außerdem nutzen sie Analysen zur Verbesserung der Bestandsverwaltung, um detailliert zu ermitteln, wo und wann Personal eingesetzt werden muss, um bestimmte Artikel aufzufüllen – was besonders in sogenannten Hypermarchés und anderen Lebensmittelgeschäften mit sehr großer Verkaufsfläche wichtig ist.

6. Personalisierung von Marketing- und Werbeaktivitäten

Lebensmittelhändler nutzen Treueprogramme, um sowohl in ihren Ladengeschäften als auch über Online-Mitgliedschaften Kundendaten zu sammeln. Sie werten diese Daten aus, um personalisierte Gutscheine und andere Werbeaktionen zu erstellen. Diese Treueprogramme sind bei den Kunden äußerst beliebt – nur 11 % der befragten Kunden geben an, dass solche Programme sie selten oder nie beeinflussen. Datenanalysen helfen Lebensmittelhändlern zudem dabei, Affinitäten zu erkennen, um Produkte, die häufig zusammen gekauft werden, gegenseitig zu bewerben, insbesondere bei Personen derselben demografischen Gruppe. Analysen könnten beispielsweise zeigen, dass Kunden, die Premium-Kaffee kaufen, auch häufig zu Bio-Butter greifen, was Lebensmittelhändler dazu veranlasst, Werbeaktionen für diese margenstarken Artikel gebündelt anzubieten.

7. Feinabstimmung der Betriebsabläufe

Durch Einblicke darin, welche Produkte sich gut verkaufen und welche nicht, hilft die Datenanalyse Einzelhändlern dabei, ihre Lagerbestände und Preise entsprechend anzupassen und so die allgemeine betriebliche Effizienz zu steigern. Die Analyse hilft Lebensmittelhändlern zudem dabei, ihren Personalbedarf (siehe Abschnitt zur Mitarbeiterproduktivität oben) und ihre Ladengestaltung zu optimieren, um den Platz möglichst effizient zu nutzen. So können beispielsweise von der Analysesoftware erstellte Berichte Heatmaps darstellen, die zeigen, wo sich Kunden am längsten aufhalten. Darüber hinaus können Lebensmittelhändler Analysen nutzen, um Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu identifizieren, beispielsweise Bereiche, in denen Abfall und Energieverbrauch reduziert werden können.

8. Preisgestaltung

Datenanalysen können Lebensmittelhändlern dabei helfen, ihre Preise anzupassen, indem sie Einblicke in das Verbraucherverhalten, Preistrends und die Preise der direkten Wettbewerber liefern. Sie helfen Lebensmittelhändlern zudem dabei, die Auswirkungen von Rabatten und anderen Werbeaktionen auf den Gewinn zu verstehen.

9. Einblick in die gesamte Lieferkette

Mithilfe von Analysen gewinnen Lebensmittelhändler einen besseren Überblick über ihre Lieferkette, indem sie Einblicke in Lagerbestände, Nachfragetrends und Engpässe in den Lieferwegen bieten. Analysen können Lebensmittelhändlern außerdem dabei helfen, Möglichkeiten zur Senkung der Lieferkettenkosten und zur Beschleunigung der Lieferungen durch die Optimierung von Transportwegen zu identifizieren. Darüber hinaus können Lebensmittelhändler Daten analysieren, um Betrugsfälle in der Lieferkette aufzudecken, einschließlich der Nichteinhaltung von Vorschriften zur Produktherkunft und anderer Vorschriften.

10. Verbesserung der Rentabilität

Lebensmittelhändler nutzen Datenanalysen sowohl auf der Umsatz- als auch auf der Kostenseite, um ihre Rentabilität zu verbessern. Durch Einblicke in das Kundenverhalten und die Präferenzen der Kunden helfen Analysen Lebensmittelhändlern dabei, gezielte Marketingstrategien zur Umsatzsteigerung zu entwickeln. Analysen helfen Lebensmittelhändlern zudem dabei, ihre profitabelsten Produktkategorien zu identifizieren, was potenzielle Änderungen an ihrem Produktmix nahelegt. Auf der Kostenseite können Analysen Lebensmittelhändlern helfen, Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz der Lieferkette (siehe Abschnitt 9) und zur Identifizierung kostengünstigerer Lieferanten zu erkennen sowie die Ausgaben für Energie, Arbeitskräfte, Materialien und andere Inputs zu senken.

Datenanalysesoftware für den Lebensmittelhandel

Datenanalysesoftware für den Lebensmittelhandel sammelt, speichert und analysiert Branchendaten. Lebensmittelhändler nutzen sie, um ihr Verständnis für Kundenverhalten, Produkttrends und Kaufmuster zu vertiefen. Lebensmittelhändler nutzen die Software zudem, um die Kaufhistorie ihrer Kunden zu analysieren und Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren, sowie um die demografischen Daten ihrer Kunden zu analysieren und Zielmärkte zu segmentieren. Darüber hinaus nutzen Lebensmittelhändler Analysesoftware, um Produktverkäufe zu verfolgen und den Lagerbedarf zu ermitteln. Weitere Anwendungsbereiche sind die Verfolgung der Verkaufsleistung, die Analyse der Preisstrategien von Wettbewerbern und die Bewertung der Wirksamkeit von Werbeaktionen.

Die Analyselösungen von Oracle optimieren alle Prozesse – von der Prognose bis zur Nachschubplanung

Die Oracle Retail-Analysesoftware liefert Einblicke in das Kundenverhalten und hilft Lebensmittelhändlern, bessere Entscheidungen in Bezug auf Preisgestaltung und Merchandising zu treffen. Sie unterstützt sie dabei, Verkaufstrends und -chancen zu erkennen, die Nachfrage zu prognostizieren, Kunden in verschiedene Zielgruppen zu segmentieren und die Lagerbestände zu optimieren. Die Software bietet zudem Einblick in die Leistung des Filialbetriebs und hilft Lebensmittelhändlern dabei, Bereiche wie den Kundenservice und die Ladengestaltung zu verbessern.

Lebensmittelhändler nutzen Oracle Cloud ERP Anwendungen, um die Vorteile der Oracle Analysemöglichkeiten zu nutzen. Diese helfen ihnen, Angebote, Preise und Sortimente maßzuschneidern, Kunden durch den geschickten Einsatz von Treueprogrammen zu binden und sogar die richtige Anzahl an Filialen pro geografischer Region zu ermitteln. Die Anwendungen helfen Lebensmittelhändlern zudem dabei, zu ermitteln, wie Kunden ihre Kaufentscheidungen treffen, um so aussagekräftige Prognosen und konkrete Empfehlungen abzugeben.

Datenanalyse für den Lebensmittelhandel – häufig gestellte Fragen

Wie nutzen Lebensmittelgeschäfte Big Data?

Lebensmittelgeschäfte analysieren Big Data, um Kundenbedürfnisse und -vorlieben zu ermitteln, ihre Preise anzupassen, Werbeaktionen zu planen, den Kundenservice zu verbessern und ihr Angebot individuell auf die Kunden abzustimmen. Durch die Erfassung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Kundentreuekarten, Umfragen, Websites, Kassensysteme (POS) und Videoaufnahmen aus den Filialen, gewinnen Lebensmittelhändler Einblicke in das Kundenverhalten und die Kaufgewohnheiten. Diese Informationen helfen Lebensmittelhändlern dabei, zu entscheiden, welche Produkte sie führen, wie viel davon sie vorrätig halten und wie sie diese am besten bewerben und präsentieren.

Welche Methoden der Datenerfassung nutzen Supermärkte?

Supermärkte nutzen eine Vielzahl von Methoden und Systemen zur Datenerfassung, darunter Online- und E-Mail-Umfragen, Kassensysteme, Treueprogramme, Website-Cookies, Videosysteme, Social-Media-Analysen und Daten von Drittanbietern.

Wie werden Datenanalysen im Einzelhandel eingesetzt?

Einzelhändler nutzen Datenanalysen, um Kundenpräferenzen besser zu verstehen, ihre Preisgestaltung und Werbeaktionen zu optimieren, die Bestandsverwaltung zu verbessern, die Wirksamkeit von Marketingprogrammen und Ladenlayouts zu analysieren sowie den Kundenservice zu verbessern.

Wie nutzen Lebensmittelgeschäfte Kundentransaktionsdaten?

Lebensmittelgeschäfte nutzen Kundentransaktionsdaten, um ihre Werbeaktionen zu optimieren, neue Produktchancen zu identifizieren, gezielte Marketingkampagnen zu entwickeln, ihre Preise anzupassen und ihre Bestände zu verwalten.