Alles über Predictive Analytics im Einzelhandel (2025)

Erfolg im Einzelhandel hängt davon ab, vorherzusagen, was als Nächstes kommt. Welche Produkte werden sich wie warme Semmeln verkaufen? Wann wird die Nachfrage steigen? Wo solltest du dein nächstes Geschäft eröffnen?

Bauchgefühl und Daumendrücken reichen nicht mehr aus. Der moderne Einzelhandel braucht Daten. Aber hier liegt das Problem: Die meisten Händler:innen ertrinken in Informationen, während sie nach Erkenntnissen hungern. Deine Daten sind über verschiedene Systeme verstreut – Online-Verkäufe hier, Ladengeschäfte dort, Kundenprofile irgendwo anders. Es ist ein einziges Chaos.

Diese Trennung kostet dich Geld. Denk an überfüllte Lager mit Wintermänteln im Juli. Premium-Sneaker, die unter Wert verkauft werden. Allgemeine Marketing-E-Mails, die ins Leere laufen.

Es gibt einen besseren Weg. Bringe deine Einzelhandelsdaten an einem Ort zusammen und du wirst Muster erkennen, die dir vorher entgangen sind. Jeder Verkauf, jede Kundeninteraktion und jede Bestandszählung helfen dir, klügere Entscheidungen zu treffen. Nicht nur darüber, was gestern passiert ist, sondern was du als Nächstes tun solltest.

In diesem Leitfaden lernst du, wie du Predictive Analytics nutzt, um klügere Entscheidungen zu treffen. Kein Füllmaterial. Kein Fachjargon. Nur praktische Schritte, die funktionieren.

Was ist Predictive Analytics im Einzelhandel?

Predictive Analytics für den Einzelhandel nutzt deine Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu identifizieren. Es geht über die reine Beschreibung dessen hinaus, was passiert ist, und liefert die beste Einschätzung dessen, was passieren wird. Damit du Kundenverhalten antizipieren, Preise und Bestände optimieren und datengestützte Entscheidungen treffen kannst, um Geschäftswachstum zu fördern und zukünftige Verkäufe zu maximieren.

Aber um prädiktive Erkenntnisse zu nutzen, brauchst du ein einheitliches Datenmodell, das sicherstellt, dass deine Systeme miteinander kommunizieren.

Das ist wichtig, weil Erfolg im Einzelhandel davon abhängt, knifflige Fragen zu beantworten: Von welchen Produkten solltest du nächsten Monat mehr auf Lager haben? Welche Kund:innen werden wahrscheinlich aufhören, bei dir zu kaufen? Wie solltest du deine neue Produktlinie bepreisen?

Ohne vernetzte Daten werden diese Fragen mit Bauchgefühl beantwortet. Mit einheitlichen Daten werden sie mit Beweisen beantwortet.

4 Anwendungsfälle für Predictive Analytics im Einzelhandel

Das kann Predictive Analytics tatsächlich für dein Unternehmen leisten:

Kundenanalyse

Gute Händler:innen wissen, was ihre Kund:innen gestern gekauft haben. Großartige Händler:innen wissen, was sie morgen wollen werden.

Kundenanalyse analysiert Kundenverhalten durch die Untersuchung der nachverfolgbaren Aspekte ihres Verhaltens. Jeder Klick, Kauf und Support-Ticket verrät dir etwas über deine Kund:innen. Füge alles zusammen und du erkennst Muster:

• Wer sind deine besten Kund:innen? Finde heraus, wer deine treuesten Kund:innen sind und wie du sie dazu bringst, wiederzukommen, um die Kundenloyalität zu steigern.
• Was mögen verschiedene Kund:innen? Erkenne, welche Produkte verschiedene Personengruppen ansprechen, damit du Produkte anbieten kannst, die sie am ehesten kaufen werden – zum richtigen Preis.
• Warum kaufen Menschen? Lerne, was Kund:innen dazu bringt, auf den „Jetzt kaufen“-Button zu klicken, und nutze dieses Wissen für mehr Verkäufe.
• Wann sind Kund:innen kurz davor, zu gehen? Erkenne die Warnzeichen frühzeitig und finde Wege, deine Kund:innen zufrieden zu halten.

Shopifys einheitliche Kundenprofile machen es einfach, all diese Kundendaten zu sammeln. Jedes Mal, wenn Kund:innen mit deinem Unternehmen interagieren – ob sie eine Bestellung aufgeben, sich für deinen Newsletter anmelden oder sogar etwas im Online-Warenkorb liegen lassen –, fügt Shopify Informationen zu ihrem Profil hinzu. Diese 360-Grad-Sicht auf deine Käufer:innen ermöglicht es dir, ihre Erfahrung zu personalisieren, ihre Bedürfnisse zu antizipieren und dauerhafte Beziehungen aufzubauen, die die Kundenzufriedenheit verbessern.

Transaktionsanalyse

Transaktionsanalyse taucht tief in die Details jedes Verkaufs ein und hilft dir zu verstehen, nicht nur was verkauft wird, sondern auch wie, wann und warum. Neben dem Verkauf betrachtest du alle Hinweise, die dazu geführt haben.

Durch die Analyse dieser Hinweise kannst du:

• Trends erkennen: Vielleicht bemerkst du einen Anstieg bei wasserdichten Stiefeln, wann immer es regnet.
• Preise anpassen: Verlassen Kund:innen ihre Warenkörbe, wenn sie den Endpreis sehen?
• Betrüger:innen überlisten: Hat gerade jemand versucht, einen 1000-€-Fernseher mit einer gestohlenen Kreditkarte zu kaufen?
• Checkout vereinfachen: Werden Kund:innen frustriert und gehen, bevor sie ihren Kauf abschließen?
• Größere Warenkörbe fördern: Kaufen Kund:innen mehr, wenn du kostenlosen Versand anbietest?

Mach das richtig und du erkennst Chancen, die andere übersehen. Noch wichtiger: Du erkennst Probleme, bevor sie dich Geld kosten.

Bestandsanalyse

Bestandsanalyse hilft dir, den Sweet Spot zwischen den beiden Albträumen des Einzelhandels zu finden: zu viel vom falschen Lagerbestand zu haben und nicht genug von deinen Bestsellern.

Mit Predictive Analytics für die Bestandsanalyse kannst du Fragen beantworten wie:

• Was verkauft sich wie warme Semmeln und was nimmt nur Platz weg?
• Wann solltest du mehr von diesem beliebten Artikel bestellen, damit dir keine Verkäufe entgehen?
• Wie viel Extra solltest du vorrätig halten, falls es plötzlich einen Nachfrageschub gibt?
• Wo solltest du deine Bestände lagern, damit sie schnell und effizient zu den Kund:innen gelangen?

Durch die Analyse deiner Verkaufsdaten, saisonalen Trends, Lieferzeiten der Lieferant:innen und sogar Faktoren wie Wettermuster hilft dir die Bestandsanalyse, sicherzustellen, dass du die richtigen Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort hast, um die Kundennachfrage zu erfüllen. Das bedeutet zufriedenere Kund:innen, weniger Kopfschmerzen und ein gesünderes Geschäftsergebnis.

Standortanalyse

Es reicht nicht aus, nur einen guten Platz für dein Geschäft zu wählen. Du musst verstehen, was jeden Standort einzigartig macht und wie das dein Geschäft beeinflusst.

Diese Art von Predictive Analytics hilft dir, Fragen zu beantworten wie:

• Wo solltest du dein nächstes Geschäft eröffnen? Ist diese belebte Innenstadt-Ecke wirklich der beste Platz, oder wäre ein ruhigerer Vorort-Standort mit günstigerer Miete profitabler?
• Wie kannst du dein Geschäft einladender gestalten? Ermutigt das Layout zum Stöbern oder macht es schwer, zu finden, was Kund:innen brauchen?
• Warum sinken die Verkäufe in deinem Innenstadt-Geschäft? Liegt es an der Baustelle die Straße runter, der neuen Konkurrenz um die Ecke oder daran, dass alle im Homeoffice arbeiten?
• Wie kannst du dein Angebot an jeden Standort anpassen? Sollte das Geschäft in der Strandstadt mehr Sonnencreme führen?

Für Händler:innen mit mehreren Standorten sind diese Informationen Gold wert. Durch die Analyse von Laufkundschaftsmustern, Geschäftslayouts, geografischen Daten und sogar lokaler Demografie hilft dir Standortanalyse im Einzelhandel, jedes Geschäft für seine einzigartige Umgebung zu optimieren.

Kluge Händler:innen nutzen diese Erkenntnisse täglich. Anstatt Tabellen zu prüfen, lassen sie Daten Probleme markieren, bevor sie zu Problemen werden. Ein gutes System sagt dir genau, was du bestellen sollst, wann du es bestellen und wohin du es schicken sollst.

Denk so darüber nach: Jedes Produkt, das in deinem Regal steht, ist Geld, das du nicht anderswo ausgeben kannst. Mach deine Bestände richtig und du setzt Kapital frei, während du mehr verkaufst.

Wie du Predictive Analytics im Einzelhandel nutzt

Theorie ist schön. Ergebnisse sind besser. Hier erfährst du genau, wie du Predictive Analytics in deinem Geschäft einsetzt.

Personalisierte Kundenerfahrung

Kund:innen geben mehr aus, wenn du dich an sie erinnerst. Nicht nur an ihre Namen – auch an ihre Vorlieben, vergangenen Käufe und Ärgernisse.

Über das gute Gefühl für Kund:innen hinaus, kann Personalisierung ernsthafte Auswirkungen auf deine Gewinne haben. McKinsey fand heraus, dass sie die Kundenakquisitionskosten um bis zu 50 % senken und den Umsatz um 5 % bis 15 % steigern kann.

Wie schaffst du also diese magischen, personalisierten Erfahrungen? Shopifys einheitliche Kundenprofile sind ein großartiger Ausgangspunkt. Jedes Mal, wenn Kund:innen mit deinem Unternehmen interagieren – ob sie deine Website durchsuchen, einen Kauf tätigen oder sich an dein Support-Team wenden –, fügt Shopify Informationen zu ihrem Profil hinzu. Das schafft eine reichhaltige, detaillierte 360-Grad-Sicht auf jede:n Kund:in.

Nimm das texanische Unternehmen für Haustierbedarf Tomlinson's (Website auf Englisch). Er wollte treue Pet Club-Mitglieder mit einem nahtlosen Rabatt-Erlebnis belohnen, aber sein altes Kassensystem (POS) konnte einfach nicht mithalten. Er brauchte eine flexible, anpassbare und integrierte Lösung über alle Verkaufskanäle hinweg. Hier kam Shopify ins Spiel.

Mit Shopify POS und der Kraft von Shopify Functions (Website auf Englisch) baute Tomlinson's eine maßgeschneiderte App, die automatisch Rabatte für Pet Club-Mitglieder anwendet, egal ob sie online oder im Geschäft einkaufen. Kein Herumfummeln mehr mit Gutscheinen oder manuellen Überschreibungen – der Rabatt wird sofort und nahtlos angewendet, sodass Kund:innen zufrieden bleiben.

Seit dem Wechsel zu Shopify POS hat Tomlinson's eine 56 %ige Reduzierung der durchschnittlichen Checkout-Zeiten im Geschäft gesehen. „Früher waren mehrere Schritte erforderlich, um einen prozentualen Rabatt auf Produkte anzuwenden, die Teil einer Aktion waren“, sagt Inhaberin und Betreiberin Kate Knecht. „Aber mit Shopify werden die richtigen Rabatte automatisch angezeigt, wenn Kund:innen Artikel zum Warenkorb hinzufügen. Es ist einfach großartig.“

Intelligente Bestandsverwaltung

Wusstest du, dass bis zu 60 % der Bestandsaufzeichnungen der Händler:innen ungenau sind? Für einzelne Händler:innen bedeutet das 1 %-3 % Umsatzverlust jährlich. Nur die Spitze eines sehr kostspieligen 400-Milliarden-Euro-Eisbergs.

Shopifys Unified Commerce-Lösung verbindet Bestandsdaten aus all deinen Lagern, Geschäften und Fulfillment-Zentren und verwandelt Verwirrung in Klarheit. Mit seinen Predictive Analytics kannst du:

• Saisonale Nachfrage genau vorhersagen, wie zu wissen, wann deine meistverkauften Winterjacken knapp werden, Wochen vor dem ersten Schneefall.
• Nachbestellpunkte basierend auf historischen Verkaufsmustern und Echtzeit-Markttrends automatisieren, um Regale konstant gefüllt zu halten.
• Potenzielle Lagerengpässe rechtzeitig erkennen, damit deine Kund:innen immer finden, was sie brauchen.
• Bestandsverteilung über Standorte optimieren, damit jedes Geschäft genau das hat, was lokale Kund:innen suchen.
• Ideale Sicherheitsbestandsmengen berechnen, um sich gegen unerwartete Lieferkettenunterbrechungen zu schützen.

Vor dem Wechsel zu Shopify hatte die australische Schuhmarke Bared Footwear (Website auf Englisch) schwerwiegende Probleme bei der Bestandssynchronisation zwischen ihren E-Commerce- und Einzelhandelssystemen – so schwerwiegend, dass sie Geschäfte während großer Verkaufsaktionen schließen musste, um Überverkäufe zu vermeiden. Ein operativer Albtraum, der sowohl Personal als auch Kund:innen frustrierte.

Seit der Einführung von Shopifys Unified Commerce-Plattform hat Bared Footwear Bestandsabweichungen eliminiert (Artikel auf Englisch), was es ermöglicht, gleichzeitige Aktionen online und im Geschäft ohne Angst vor Überverkäufen durchzuführen; neue Fulfillment-Methoden wie „Endless Aisle“ eingeführt, die nun 4 % der Geschäftsbestellungen ausmachen; und den Kundenservice mit einer einheitlichen Bestellhistorie in Shopify optimiert, was zu schnelleren, reibungslosen Interaktionen führt.

Preisoptimierung

Stell dir vor, du bist Inhaber:in einer kleinen Buchhandlung und hast gerade eine neue Lieferung eines mit Spannung erwarteten Romans erhalten. Du möchtest ihn wettbewerbsfähig bepreisen, aber auch kein Geld auf dem Tisch liegen lassen. Vertraust du auf dein Bauchgefühl oder gibt es einen datengestützteren Ansatz?

Hier kommt die Preisoptimierung ins Spiel. Anstatt dich auf Vermutungen zu verlassen, kannst du Daten nutzen, um Faktoren zu analysieren wie:

• Nachfrage: Wie viele Menschen suchen online nach diesem Buch? Sind die Vorbestellungen durch die Decke gegangen?
• Konkurrenz: Was verlangen andere Buchhandlungen? Gibt es Online-Händler:innen, die tiefe Rabatte anbieten?
• Saisonalität: Ist das ein Buch, das wahrscheinlich während der Feiertage beliebter sein wird?
• Kundenverhalten: Sind deine Kund:innen preissensibel oder bereit, einen Aufpreis für Neuerscheinungen zu zahlen?

Preisoptimierung hilft dir bei:

• Dynamische Preisgestaltung: Preise in Echtzeit basierend auf Nachfrage, Konkurrenzpreisen und sogar dem Wetter anpassen. Wenn plötzlich ein Schneesturm hereinbricht und alle drinnen festsitzen und nichts zu tun haben, ist es vielleicht Zeit, den Preis für diesen neuen Thriller anzuheben.
• Standortbasierte Preisgestaltung: Vielleicht sind Kund:innen in deinem Innenstadtstandort bereit, einen Aufpreis für Bequemlichkeit zu zahlen, während die in deinem Vorortgeschäft preisbewusster sind. Passe deine Preise entsprechend an, um Gewinne über alle Standorte zu maximieren.
• Strategische Preisreduzierungen: Wenn die Feiertage ausklingen, musst du vielleicht Bestände räumen, um Platz für neue Titel zu schaffen. Preisoptimierung hilft Ihnen, die optimale Preisreduzierung für jedes Buch zu bestimmen, um den Abverkauf zu maximieren und gleichzeitig Verluste zu minimieren.

Verbesserte Geschäftsabläufe

Oft übersehen zugunsten sichtbarer Aspekte wie Marketing oder Merchandising, wirken sich deine Geschäftsabläufe direkt sowohl auf die Kundenerfahrung als auch auf die Rentabilität aus. Händler:innen, die Big Data vollständig in ihren Abläufen nutzen, haben das Potenzial, ihren Umsatz zu steigern.

Stell dir vor, du besitzt ein wachsendes Outdoor-Ausrüstungsgeschäft mit drei Standorten. Deine Geschäfte sind beschäftigt, aber die Gewinne sind nicht das, was sie sein sollten. Etwas stimmt nicht. Du glaubst, du machst alles richtig – Personal für Wochenenden aufstocken, Produkte saisonal anordnen und Bestände basierend auf vergangenen Verkäufen bestellen. Aber die Zahlen stimmen nicht.

Nachdem du deine POS-Daten, Personalplanung und Bestandssysteme über Shopifys Unified Commerce-Plattform verbunden hast, erzählen die Daten eine überraschende Geschichte. Deine geschäftigste Zeit für tatsächliche Verkäufe ist nicht Samstagnachmittag, wenn das Geschäft voller Menschen ist. Es ist Donnerstagabend.

Mit dieser Erkenntnis verlagerst du dein sachkundigstes Personal auf Donnerstagsschichten. Die Verkäufe steigen sprunghaft an.

Dieses Beispiel beweist, wie Predictive Analytics deinen gesamten operativen Ansatz verändern kann:

• Intelligentere Personalplanung: Du entdeckst, dass Regen Ihre Verkäufe technischer Ausrüstung steigert. Jetzt passt dein System automatisch die Personalbesetzung an, wenn die Wettervorhersage Regen zeigt, um sicherzustellen, dass Ausrüstungsexperten vor Ort sind, wenn Kund:innen spezialisierte Beratung benötigen.
• Optimierung des Geschäftslayouts: Predictive Analytics zeigt, dass die meisten teuren Käufe passieren, nachdem Kund:innen zuerst den Sale-Bereich besucht haben. Seltsam, oder? Du ordnest das Geschäft neu an, um einen natürlichen Fluss von Sale-Artikeln zu Premium-Ausrüstung zu schaffen. Boom, der durchschnittliche Transaktionswert steigt.
• Cashflow-Klarheit: Das System identifiziert, dass deine Liquiditätsposition jedes Quartal gefährlich niedrig wird, kurz bevor deine größten Lieferantenzahlungen fällig sind. Jetzt passt du das Timing von Aktionen an, um den Cashflow genau dann zu steigern, wenn er benötigt wird.
• Diebstahlprävention: Dein System markiert, dass eine bestimmte Kasse eine verdächtig hohe Anzahl manueller Preisanpassungen während Schichtwechseln hat. Diese einfache Mustererkennung hilft dir, ein potenzielles Diebstahlproblem zu stoppen, bevor es ernst wird.

Wenn deine Abläufe von reaktiv zu datengestützt wechseln, führst du nicht nur dein Geschäft besser – du machst auch bessere Geschäfte.

Lieferkettenoptimierung

Dein Einzelhandelsunternehmen ist nur so stark, wie seine Lieferkette. Eine überraschende Lieferantenverzögerung, unerwarteter Materialmangel oder Versandunterbrechung kann leicht ein Bestseller-Produkt in eine Kundenenttäuschung verwandeln.

Und doch nutzen schockierende 63 % der Unternehmen keine Technologie zur Überwachung der Lieferkettenleistung. Obwohl laut McKinsey Unternehmen, die maschinelles Lernen für Nachfrageprognosen nutzen, 90 % Genauigkeit mit drei Monaten Vorlaufzeit erreichen.

Mit prädiktiven Lieferkettenanalysen erhältst du:

• Einblicke in Lieferantenzuverlässigkeit: Das System identifiziert, welche Lieferant:innen konstant pünktlich liefern und welche regelmäßig Fristen verpassen, sodass du Bestellungen entsprechend anpassen oder zuverlässigere Alternativen finden kannst.
• Frühwarnsysteme: Prädiktive Algorithmen können subtile Änderungen im Lieferantenverhalten erkennen – wie allmählich zunehmende Vorlaufzeiten oder häufigere Teillieferungen – die potenzielle Probleme signalisieren, bevor sie zu Krisen werden.
• Szenarioplanung: Wenn Störungen auftreten, kann das System verschiedene Reaktionen modellieren (beschleunigter Versand, alternative Beschaffung usw.) und deren Auswirkungen auf Bestände, Kosten und Kundenerfahrung vorhersagen.
• Nachfrage-Angebot-Ausgleich: Durch die direkte Verbindung Ihrer Verkaufsprognosen mit Ihrer Lieferkettenplanung kannst du Einkaufs- und Produktionspläne automatisch anpassen, wenn sich Nachfragemuster verschieben.

Schau dir Mustard Made (Website auf Englisch) an, eine Shopify-Erfolgsgeschichte, gegründet von den Schwestern Becca und Jess, die auf gegenüberliegenden Seiten der Welt leben – Australien und Großbritannien. Ihr farbenfrohes, vintage-inspiriertes Schließfach-Unternehmen stand von Anfang an vor einzigartigen Lieferkettenherausforderungen. Mit Teammitgliedern und Kund:innen auf verschiedenen Kontinenten würde traditionelles Lieferkettenmanagement nicht funktionieren.

„Dass wir beide unsere Teams auf gegenüberliegenden Seiten der Welt führen können, hat es uns ermöglicht, in einer Geschwindigkeit zu wachsen, die wir sonst nicht gehabt hätten“, erklärt Becca. Diese geografische Trennung wurde tatsächlich zu einem Vorteil und ermöglichte es ihnen, in verschiedenen Märkten viel schneller zu starten als ein typisches Einzelhandels-Startup.

Die Schwestern verwandelten potenzielle Lieferkettenkomplexität in einen strategischen Vorteil, indem sie eine Standardformel schufen – unterstützt von Shopifys konsistenten Backend-Systemen (Artikel auf Englisch) – und Effizienzgewinne wie die Nutzung desselben Lagerunternehmens in verschiedenen Ländern fanden.

Marketing-Kampagnenoptimierung

Dein Marketing-Budget ist kostbar. Jeder Euro muss so hart wie möglich arbeiten, um Kund:innen anzuziehen, Verkäufe zu fördern und Ihre Marke aufzubauen. Predictive Analytics stellt sicher, dass deine Kampagnen die richtigen Menschen mit den richtigen Botschaften zur richtigen Zeit ansprechen. So kannst du zukünftige Trends vorhersagen und deine Marketing-Bemühungen optimieren.

Stell dir ein Kochgeschirr-Unternehmen vor, dessen Feiertagskampagnen immer ein Glücksspiel waren. Einige Produkte fliegen sofort aus den Regalen. Andere bleiben trotz ähnlicher Werbung unberührt. Dann vereinheitlichst du deinen Einzelhandel über Shopify.

Hier ist, wie Predictive Analytics jedes P des Marketing-Mix der Einzelhandelsmarke verbessern kann:

• Produkt: Daten zeigen, dass Erstkund:innen Antihaft-Pfannen statt von Prominenten beworbener Kochgeschirr-Sets bevorzugen. Wiederkehrende Kund:innen bevorzugen hochwertigen Edelstahl. Die Anpassung der Produkthighlights an verschiedene Segmente kann die Conversion-Raten steigern.
• Preis: Anstatt Standardrabatte auf alle Produkte anzuwenden, entdeckst du durch Kundensegmentierung drei verschiedene Kundenprofile: Schnäppchenjäger:innen, die auf prozentuale Rabatte reagieren, Premium-Kund:innen, die kostenlose Zusätze bevorzugen, und Profiköch:innen, die erweiterte Garantien priorisieren. Gezielte Preisstrategien für jedes Segment verbessern die Gesamtmargen.
• Platz: Daten zeigen, dass Kund:innen ausführlich auf Mobilgeräten recherchieren, aber Käufe auf Desktop oder im Geschäft abschließen. Durch die Schaffung einer nahtlosen Omnichannel-Erfahrung über Shopifys einheitliche Plattform kannst du die Warenkorbabschlussraten dramatisch erhöhen.
• Werbung: Datenanalyse zeigt, dass E-Mail erheblich höhere ROI für bestehende Kund:innen liefert, während soziale Medien am besten für die Neukundengewinnung funktionieren. Diese Erkenntnisse können dir helfen, Budgets neu zu verteilen, um die Reichweite zu verbessern und gleichzeitig die Kundenakquisitionskosten zu senken.

Planung neuer Geschäftsstandorte

Für wachsende Marken kann die Fähigkeit, Geschäfte schneller mit weniger Gemeinkosten zu eröffnen, den Unterschied zwischen Marktführerschaft und Aufholjagd ausmachen.

Dennoch ist die Eröffnung eines neuen Geschäftsstandorts eine Millionen-Euro-Wette. Ganz zu schweigen von den Opportunitätskosten, wenn du den falschen Standort wählst. Predictive Analytics stapelt die Chancen zu deinen Gunsten. Durch die Kombination historischer Daten mit Demografie kannst du Verkäufe, Laufkundschaft und Rentabilität prognostizieren.

Bei dieser riskanten Entscheidung ermöglicht dir Predictive Analytics:

• Potenzielle Geschäftsleistung an neuen Standorten basierend auf historischen Datenmustern vorherzusagen.
• Demografische und Wettbewerbsfaktoren zu bewerten, um vielversprechende Märkte zu identifizieren.
• Geschäftsformate basierend auf lokalen Marktbedingungen zu optimieren.
• Realistische Implementierungszeitpläne für neue Standorte zu projizieren.

Nimm Pepper Palace (Website auf Englisch) – die weltweit größte Einzelhandelskette für Gewürze. Mit bereits 40 betriebenen Geschäften mussten sie schnell skalieren, ohne dass operative Engpässe sie verlangsamten.

Sie wechselten zu Shopify, und die Ergebnisse sprechen für sich:

• Die gesamte Migration zu Shopify POS dauerte nur 2 Monate – 20 % schneller als die Implementierungszeitpläne der Konkurrenz.
• Shopifys einheitliche Plattform reduzierte ihre Geschäftseröffnungszeit um 20 %.
• Diese Effizienz ermöglichte es ihnen, 60 neue Geschäfte in nur 12 Monaten zu eröffnen.

Am Ende skalierte Pepper Palace von 40 auf über 100 Geschäfte (Artikel auf Englisch). „Wir können Geschäfte schneller eröffnen, sie mit weniger Overhead betreiben und effizient Kund:innen akquirieren, die die Marke online lange nach ihrem ersten Besuch weiter unterstützen“, sagt Präsident und COO Paul Bundonis.

Vereinheitliche deine Einzelhandelsdaten mit Shopify

Hier ist die Wahrheit über Predictive Analytics: Es ist nicht nur für große Händler:innen. Kleine Änderungen in der Art, wie du Daten nutzt, können einen enormen Unterschied für dein Geschäftsergebnis machen.

Der Schlüssel liegt darin, deine Online- und Geschäftsdaten an einem Ort zu verbinden. Wenn du das tust, wirst du Muster in deinen Verkäufen und Beständen erkennen, die dir vorher entgangen sind. Du kannst auf Business-Intelligence-Erkenntnisse reagieren, bevor deine Konkurrenz sie bemerkt, testen, was funktioniert, und schnell anpassen, was nicht funktioniert.

Die Händler:innen, die heute gewinnen, sind nicht die mit den größten Budgets. Es sind die, die klügere Entscheidungen basierend auf ihren Daten treffen.