Verbesserung von Lebensmittel-geschäftslayouts durch Echtzeitdaten
Lebensmittelgeschäfte wollen von starken saisonalen Trends profitieren, von Produktwünschen, die den Umsatz steigern können. Aber bei einigen Produkten, wie z. B. Kürbissen, kann die Kenntnis des besten Platzes oder der besten Art und Weise, ein Produkt zu positionieren, einen großen Unterschied beim Endergebnis ausmachen.
Die Nutzung von Echtzeitdaten zur Verbesserung des Layouts von Lebensmittelgeschäften wird von Lebensmittelhändlern aller Größenordnungen zunehmend praktiziert und von großen Supermarktgruppen in Europa und Amerika bereits zur Umsatzsteigerung eingesetzt.
Die Maximierung einer Tradition
Lebensmittelläden passen ihr Layout ständig an, mehr noch als andere Einzelhandelskategorien. Die Beschaffenheit der Produkte bedeutet eine kürzere Haltbarkeit und saisonale Schwankungen, die nahezu ständige Bewegung und kurze Testphasen erfordern.
In diesen Umgebungen kann die manuelle Aufzeichnung von A/B-Tests zur Positionierung und zum Ladenlayout in der Regel nur schwer mit den wöchentlichen Änderungen der Verbraucherpräferenzen Schritt halten. Kürbisse oder kürbismotivierte Artikel, die Mitte Oktober auf einer Endkappe ausgestellt werden, mögen optimal sein, ein paar Tage später sind sie es nicht mehr.
Saisonbedingte Einkäufe, Ausgaben im Zusammenhang mit Feiertagen und Wetterveränderungen sind ein Segen für Einzelhändler aller Couleur. Und die Lebensmittelhändler halten sich an eingefahrene Einkaufstraditionen, wollen aber auch das Beste aus schnelleren Veränderungen machen. Objektive Daten in Echtzeit können Einzelhändlern helfen:
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Platzieren Sie margenstarke Artikel an prominenten Stellen: Platzieren Sie die profitabelsten Produkte an prominenten Stellen, z. B. in der Nähe des Ladeneingangs oder am Ende der Gänge.
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Gruppieren Sie komplementäre Produkte zusammen: Platzierung von Produkten, die am ehesten am gleichen Ort gekauft werden.
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Erstellen Sie einen Verkehrsfluss: Wenn die Einzelhändler wissen, wie sich die Kunden durch ihre Geschäfte bewegen, können sie einen Verkehrsfluss schaffen, der die Kunden dazu anregt, alle Bereiche des Geschäfts zu besuchen.
Kühles Wetter, heiße Karten
Die Verkürzung der Testzeiträume erfordert genaue, objektive Daten über das Kundenverhalten während des Testzeitraums. Wer sich bei der Überprüfung von Hypothesen auf Point-of-Sale-Daten (POS) verlässt, übersieht kategorie- und unterkategoriespezifische Verhaltensweisen, die ein vollständigeres Bild des Kundeninteresses bieten.
Die genaue Messung der Verweildauer und der Blickrichtung ist ein besserer Indikator dafür, wie die Kunden auf das Layout und die Produktplatzierung reagieren. Schnelltests während saisonaler Einkaufszeiten können Einzelhändlern helfen, die optimale Positionierung und Präsentation schneller zu erreichen.
Einzelhändler können objektive Daten auch nutzen , um eine Heatmap ihres Ladens zu erstellen, eine einfache Visualisierung der Bereiche des Ladens, die bei den Kunden am beliebtesten sind, und der Bereiche, die weniger beliebt sind. Anhand der Heatmap-Informationen lässt sich ein Layout erstellen, das den Umsatz maximiert und das Kundenerlebnis verbessert.
Die Analyse objektiver, anonymisierter Daten, sowohl in Echtzeit als auch in der Vergangenheit, kann Lebensmittelhändlern auch dabei helfen, zu verstehen, wann das Ladenlayout den Verkauf beeinträchtigt. Werden Produkte versehentlich durch andere Auslagen verdeckt? Wie wirkt sich die Platzierung bestimmter Produkte in niedrigeren Regalen auf den Umsatz aus? Es gibt viele Fragen, und die Vorteile der richtigen Antworten sind beträchtlich.
Xovis liebt den Herbst
Xovis, ein Schweizer Unternehmen mit einer Vorliebe für Wälder und Schokolade, ist ein großer Fan des Herbstgeschäfts. Wir lieben es zu sehen, wie Einzelhändler unsere präzisen, KI-gesteuerten Sensoren nutzen, um Konversionen und Verkäufe während der Haupteinkaufszeiten zu verbessern. Und der Indoor-Shopping-Ansturm, der mit dem Herbst-Shopping einhergeht, gibt uns die Chance zu leuchten - heller als eine Kerze in einer Jack-O-Lantern!
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