Von BigData zu SmartData – Erkenntnisse aus Datensicht

Wer seine Endkunden verstehen möchte, braucht Zeit, um Daten zu erheben, zu analysieren und in den richtigen Kontext zu setzen. Doch ohne eine entsprechende Betrachtung können Besonderheiten und Abweichungen nicht festgestellt werden. Aber um die Motivation der Kunden zu verstehen, lohnt es sich, einen genaueren Blick darauf zu werfen.

Die Ausgangssituation

Wer sind meine Kunden? Sprechen wir die richtige Zielgruppe an? Bedeutet eine belebte Gegend auch gleichzeitig eine höhere Frequenz im Store? Marktforschung 24/7, ist das möglich? Mit diesen Fragen hat sich auch unser Kunde STIHL beim Aufbau seines Pop-up-Stores in München auseinandergesetzt. Um die Fragen beantworten zu können, haben wir zunächst mit intelligenter Sensortechnologie am Point of Sale das Kundenverhalten im Store erfasst. Nun galt es, die gewonnenen Daten zu strukturieren und aufzuarbeiten, um sie nutzbar zu machen.

Die Lösung

In unserem Use Case „Kundenverhalten an physischen Touchpoints messen“ wird der Aufbau des Projekts sowie die Verwendung unserer Lösung [nP]connect beschrieben. Die bei dem Projekt gesammelten Daten werden von unseren Experten aggregiert, verifiziert, geprüft, analysiert und in Verbindung zueinander gesetzt. Die Verknüpfung von unterschiedlichen Datenquellen ergibt ein völlig neues Gesamtbild. Abgebildet im Herzstück, dem interaktiven Dashboard, hat der Kunde jederzeit Zugriff auf alle wichtigen Informationen. Vorteil: Auswirkungen von getroffenen Maßnahmen lassen sich fast live verfolgen und entsprechend anpassen.

Das Resultat

Auf Basis der Auswertung der generierten Informationen konnten folgende Insights über die Kunden und ihr Verhalten gewonnen werden: demografische Daten (Alter, Geschlecht), Zeitachse (tagesgenau bis Jahresvergleich), Frequenz/Aktivität vor dem Store, Zeitpunkt der Ein- und Austritte, Conversion Rate, Zusammenhang von Besucheranzahl und Umsatz, beliebte Tageszeiten, Topsaleskategorien, inkl. der meist verkauften Produkte, und vieles mehr. Aufgrund der Historie und dem konstanten Datenfluss konnten so beispielsweise Fragen geklärt werden wie: Wie verhalten sich steigender Umsatz und sinkende Besucherzahlen? Welche Auswirkung hat die Tageszeit auf Besucherzahl und Umsatz? Wie verändert sich der durchschnittliche Bon-Wert? Zudem spiegelte eine unabhängig durchgeführte Marktforschung unseres Kunden die Ergebnisse der Datenerhebung wieder.

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Dashboard
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Datenquellen
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Kennzahlen und KPIs
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Marc Kessler

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Data driven Marketing, [np]Analytics
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