Autor: Firma Symphony Retail

Rise of the Online Convenient Shopper: Warenkörbe schrumpfen, doch die Kauffrequenz steigt

Rise of the Online Convenient Shopper: Warenkörbe schrumpfen, doch die Kauffrequenz steigt

Laut einer globalen Studie von SymphonyAI Retail I CPG, bringen eCommerce-Kunden immer häufiger kleine Warenkörbe zur Online-Kasse. Die Studie basiert auf Grundlage tatsächlicher Kaufdaten von 60 Millionen Haushalten und untersucht, in welche Richtung sich das aktuelle Kaufverhalten von eCommerce-Kunden bewegt. Die Größe der Online-Einkaufstaschen ist um ganze fünf Prozent gesunken. Damit lösen Warenkörbe mit einer Artikelstückzahl von unter 20 die großen Pendants ab und nehmen zunehmend die Rolle des Umsatztreibers ein. Gleichzeitig ist die Häufigkeit, mit der Kunden online einkaufen, um elf Prozent gestiegen.

Diese Ergebnisse machen deutlich, dass der Convenient Shopper besonders im eCommerce-Bereich immer präsenter wird. Diese Kundengruppe kauft Haushaltsprodukte und Lebensmittel wesentlich spontaner und in kürzeren Abständen ein, im Gegensatz zu Konsumenten, die mittels Großeinkäufe vorausschauender planen.

Dieser Einfluss wird noch offensichtlicher, wenn man auf die eingekauften Artikel blickt: Hier steht „Geld sparen“ weit oben auf der Einkaufsliste: 35 Prozent der Haushalte, die online einkaufen, bevorzugen die Eigenmarken des jeweiligen Einzelhändlers und sorgen in dieser Kategorie für einen elfprozentigen Anstieg des eCommerce-Umsatzes. Die Eigenmarken sind in der Regel günstiger als ähnliche Produkte von Herstellermarken. Zudem ist der Anteil, der Online Shopper, die bevorzugt zu rabattierten Produkten greifen, auf 37 Prozent gestiegen. Gleichzeitig stieg auch der durch diese Käufergruppe generierte eCommerce-Umsatz um sieben Prozent. Diese Entwicklung im Kaufverhalten kann unter anderem an der Inflation und den (für den Konsumenten unvorhersehbar) steigenden Produktpreisen liegen.

Die Ergebnisse der Studie von SymphonyAI zeigen: der Convenient Shopper rückt für den eCommerce als Zielgruppe zunehmend in den Mittelpunkt. Händler müssen ihr Online-Sortiment also stärker auf diese Kundengruppe ausrichten. Beliebte Artikel, Eigenmarken und rabattierte Waren sollten für den Convenient Shopper schneller und einfacher zu finden sein. Das gelingt, wenn Händler diese Produkte sichtbarer machen, zum Beispiel indem sie für Käufer mit dieser Präferenz in der Sortimentsübersicht ganz oben erscheinen. Zusätzlich können Händler Rabattaktionen bewerben, die nur online einlösbar sind.

„Für Online-Händler wird es mehr und mehr zur Herausforderung, mit den sich wandelnden Bedürfnissen ihrer Kunden mitzuhalten. Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Optimierungswille sind allerdings unerlässlich, wenn sie ihre Kunden langfristig halten wollen. Eine Möglichkeit, sich dieser Aufgabe zu stellen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz“, sagt Laetitia Berthier, Head of Client Management bei SymphonyAI Retail CPG. „Händler überzeugen Convenient Shopper am effektivsten mit einem übersichtlichen, personalisierten, schnellen und unkomplizierten Einkauf. Mithilfe einer KI-basierten Lösung zur Sortimentsplanung und -optimierung können Händler beliebte Artikel und Eigenmarken ermitteln und darauf ein Sortiment aufbauen, das stark auf die Bedürfnisse der Convenient Shopper zugeschnitten sind. Darüber hinaus stärken sowohl eine personalisierte Kommunikation als auch individuelle Angebote die Beziehung zwischen Käufer und Händler.“

Ein weiterer großer Vorteil eines kundenorientierten Sortiments: Es wirkt sich positiv sowohl auf Kundenloyalität und -bindung als auch auf die Umsätze aus. Laut der Studie können Händler, die ihr Sortiment mithilfe einer KI-basierten Lösung exakt auf die Bedürfnisse ihrer Kunden ausrichten, ihre inkrementellen Umsätze um ein bis zwei Prozent steigern. Für die konkrete Umsetzung braucht es einen vernetzten und ganzheitlichen Überblick über das Sortiment, die Produkt-Performance sowie Kundenpräferenzen. KI-basierte Analytics und Sortimentsplanungs-Tools berücksichtigen all diese Faktoren und liefern die Insights, die für ein kundenorientiertes Angebot notwendig sind.

Die KI-basierten Lösungen von SymphonyAI Retail I CPG analysieren unternehmensweit große Datensätze wie Käuferdaten, um sowohl ideale Kategoriepläne als auch lokalisierte, kundenorientierte Sortimente zu erstellen, die die Performance und Effizienz steigern. Auf diese Weise helfen sie Händlern dabei, der Komplexität Herr zu werden.

  • Das E-Book „The Power of Customer-Centric Assortment Decisions“ einschließlich der vollständigen Untersuchungsergebnisse findet sich hier.
  • Weitere Informationen zum Thema Sortimentsplanung und -optimierung finden sich hier.
  • Weitere Informationen zu Lösungen für personalisiertes Marketing finden sich hier.

*Methodik

Für diese Studie wurden mehr als 630 Millionen Warenkörbe aus über 60 Millionen Haushalten (Europa, Vereinigte Staaten) analysiert. Die Auswertung der anonymisierten Daten fand im ersten Quartal 2023 statt. Die Ergebnisse werden mit den Daten aus dem Vorjahr (Q1 2022) verglichen.

Über Symphony Retail

SymphonyAI Retail CPG, ein vertikaler Geschäftsbereich von SymphonyAI, ist ein führender Anbieter von integrierten KI-gestützten End-to-End-Lösungen für Merchandising, Marketing und Supply Chain für Einzelhändler und CPG-Hersteller weltweit. Die Lösungen von SymphonyAI Retail CPG nutzen die Möglichkeiten der KI, um die Agilität, die Leistung und das Umsatzwachstum in der gesamten Wertschöpfungskette des Einzelhandels von der Quelle bis zum Verbraucher zu verbessern. Mehr als 1.200 führende Einzelhändler und Hersteller vertrauen auf die Lösungen von SymphonyAI Retail CPG. Das Unternehmen beliefert 15 der 25 weltweit führenden Lebensmitteleinzelhändler, die 25 weltweit führenden Hersteller von Konsumgütern, Tausende von Einzelhandelsmarken und Hunderte von nationalen und regionalen Handelsketten. SymphonyAI Retail CPG verändert den Einzelhandel und baut eine Kultur auf, die zu einem positiven Wandel beiträgt: SymphonyAI Retail CPG hat die 2022 Great Place to Work-Zertifizierung in allen neun Ländern erhalten, für die es in Frage kam.

SymphonyAI Retail │CPG hat seinen Sitz in Dallas. Darüber hinaus verfügt das Unternehmen über 18 weitere Standorte weltweit, darunter zwei in Deutschland.

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KI-basierte Nachfrageprognosen: 4 Tipps für eine resilientere Lieferkette

KI-basierte Nachfrageprognosen: 4 Tipps für eine resilientere Lieferkette

In den letzten Jahren haben sich die Defizite und Schwachstellen von Lieferketten immer stärker offenbart. Händler waren hauptsächlich damit beschäftigt, auf unvorhergesehene, disruptive Ereignisse zu reagieren. Echte Lieferketten-Resilienz geht jedoch weit über die bloße Reaktionsfähigkeit hinaus.

Vielmehr müssen Händler Trends und Ereignisse auf Grundlage mehrerer Variablen bereits vorhersehen und die projizierten Ergebnisse in ihre Planung miteinbeziehen können – damit im Ernstfall niemand mehr sagen kann „Hätte ich das mal früher gewusst“.

Ziel ist es also, die Nachfrageprognosen zu optimieren, vor allem hinsichtlich ihrer Genauigkeit. Und der beste Weg, dies zu erreichen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Diese Technologien sind so erfolgsversprechend, dass 41 Prozent der IT-Entscheider im Handel sie bereits nutzen, um ihre Prognosen zu verbessern. Ein vollständig KI-basierter Ansatz für Nachfrageprognosen ist ein wichtiger Aspekt, wenn Sie Ihre Lieferketten-Resilienz stärken möchten. Dabei gibt es vier wesentliche Tipps zu beachten:

1. Herkömmliche Vorhersagemethoden ablösen
Wenn es darum geht, Prognosen aufzustellen, spielt die Genauigkeit der Aussagen eine tragende Rolle. Mit deterministischen Standardansätzen, bei denen nur einzelne Vorhersagen getroffen werden, kommen Händler mittlerweile jedoch nicht mehr weiter. Solche Ansätze lassen zu viel Spielraum offen, basieren oft auf veralteten Mustern und decken nicht einmal ansatzweise alle potenziellen Entwicklungen ab.

Eine KI-basierte Nachfrageprognose übertrifft herkömmliche statistische Modelle in Sachen Genauigkeit bei Weitem: Eine entsprechende Lösung, die auf KI- und ML-Funktionen aufbaut, berechnet gleich mehrere – mal mehr, mal weniger wahrscheinliche – mögliche Szenarien.

2. Eine qualitativ hochwertige Datengrundlage schaffen
Mittlerweile ist wahrscheinlich den meisten klar: KI- und ML-basierte Lösungen verarbeiten und analysieren riesige Datenmengen schneller als es ein Mensch je könnte. Auch Händler generieren kontinuierlich Daten – und das nicht zu knapp. Ein Grund mehr, eine solche Lösung in Betracht zu ziehen. Es gibt jedoch einen Haken: Die notwendigen Daten müssen von hoher Qualität sein.

Datenkonsolidierung und -bereinigung sind demnach unverzichtbare Maßnahmen, die Händler durchführen sollten, bevor sie Ihren KI- und ML-Modellen Daten zuführen. Zudem müssen sie sicherstellen, dass die Lösung, die die entsprechenden Nachfrageprognosen erstellen soll, ungehinderten Zugang zu diesen Daten hat. Dadurch werden ihre KI-basierten Vorhersagen noch akkurater und aussagekräftiger.

3. Automatisierung nutzen
Normalerweise werden im Rahmen statistischer Prognosen Experten hinzugezogen, die das verwendete Modell überprüfen und Prognosen verfeinern. Im Falle KI- und ML-basierter Vorhersagen ist das etwas anders.

Diese Prozesse können Händler mithilfe von ML vollautomatisieren, sodass der prüfende Blick eines externen Spezialisten sowie zusätzliche manuelle Anpassungen überflüssig werden. Das geht nicht nur schneller und spart Ressourcen, sondern erlaubt Händlern auch, sich auf die Datenquantität und -qualität zu konzentrieren.

4. Simulationsmöglichkeiten nutzen
Der Lieferketten-Bereich profitiert erheblich von den Vorteilen moderner Simulations- und Modeling-Technologien. In dieser virtuellen Umgebung können Händler verschiedene Szenarien durchspielen, bevor sie kostspielige und zeitraubende Veränderungen an den Pendants vornehmen, die sich in der Produktion befinden. Dadurch lassen sich potenzielle Störungen und Herausforderungen frühzeitig identifizieren und einplanen sowie die allgemeine Lieferketten-Performance vorhersagen und optimieren.

Das macht das Konzept von Simulationen und Szenario-Planung besonders relevant im Rahmen der Nachfrageprognosen, wo KI-gestützte Lösungen große Datenmengen aufnehmen, um komplexe Simulationen durchzuführen.

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SymphonyAI Retail CPG, ein vertikaler Geschäftsbereich von SymphonyAI, ist ein führender Anbieter von integrierten KI-gestützten End-to-End-Lösungen für Merchandising, Marketing und Supply Chain für Einzelhändler und CPG-Hersteller weltweit. Die Lösungen von SymphonyAI Retail CPG nutzen die Möglichkeiten der KI, um die Agilität, die Leistung und das Umsatzwachstum in der gesamten Wertschöpfungskette des Einzelhandels von der Quelle bis zum Verbraucher zu verbessern. Mehr als 1.200 führende Einzelhändler und Hersteller vertrauen auf die Lösungen von SymphonyAI Retail CPG. Das Unternehmen beliefert 15 der 25 weltweit führenden Lebensmitteleinzelhändler, die 25 weltweit führenden Hersteller von Konsumgütern, Tausende von Einzelhandelsmarken und Hunderte von nationalen und regionalen Handelsketten. SymphonyAI Retail CPG verändert den Einzelhandel und baut eine Kultur auf, die zu einem positiven Wandel beiträgt: SymphonyAI Retail CPG hat die 2022 Great Place to Work-Zertifizierung in allen neun Ländern erhalten, für die es in Frage kam.

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Nicole Schaaf
Hotwire für SymphonyAI Retail | CPG
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