Von BigData zu SmartData

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.

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.
„Es ist spannend zu erleben, wie wir unserem Kunden STIHL helfen konnten, aus Daten marketingrelevante Entscheidungen abzuleiten.“
Erim Kansoy, netzwerk P GmbH
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.
1
Dashboard
4
Datenquellen
<10
Kennzahlen und KPIs
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, inklusive 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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Interessiert? Ich freue mich auf Ihre Fragen und spannende Gespräche.
Erim Kansoy
Projekte
+49 711 615544-159
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Postproduction
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.

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