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Verständnis des Verhaltens der Shopper am Point-of-Sale hebt die In-Store-Konversion um bis zu 20%

Inhalt

02Herausforderung

03Lösungen

01 Einführung

01 Einführung

Kaufverhalten am POS verstehen und optimieren

Das Verhalten der Shopper am POS wird von vielen Faktoren beeinflusst. Shopper reagieren auf visuelle sowie strategische Reize basierend auf Ladenlayout, Produktplatzierung, Preispolitik und Marketingstrategien. Psychologische Faktoren, emotionale Zustände und äußere Einflüsse wie Tageszeit und Saison spielen ebenfalls eine Rolle.

Das Shopperverhalten über Sensoren zu erfassen, bietet Einblicke in das Verhalten und die Interaktionen der Kunden mit dem Verkaufsumfeld.. Allerdings sind Sensorik Anbieter oft spezialisiert und Ihre Sensoren liefern daher mangelhafte Daten, die keine übergreifende Analyse der Situation und resultierende Handlungsempfehlungen zulassen.

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02 Herausforderng

02 Herausforderung

  • Unzureichende Einblicke in das tatsächliche Einkaufsverhalten.
  • Unterschiedliche Ladenlayouts und dynamische Interaktionen der Shopper mit dem Verkaufsumfeld erschweren die Analyse des Verhaltens.
  • Promotionen und Produktplatzierungen werden häufig eher nach Gefühl als nach fundierten Erkenntnissen durchgeführt. Shoplayouts müssen datenbasiert optimiert werden
  • Fehlende Effizienz bei Prozessen im Einzelhandel.
  • Wenig Analysepotenzial und unzureichender Datenqualität, denn. Sensorik-Anbieter nutzen oft Monotechnologien
  • Daten aus inkompatiblen Systemen in unterschiedlichen Formaten erschweren eine ganzheitliche Analyse.
  • Die Analyse komplexer Datenmengen erfordert spezialisierte Analysten und fortschrittliche Algorithmen, um valide Muster zu erkennen und relevante Schlussfolgerungen zu ziehen.
  • Die Übersetzung dieser Erkenntnisse in konkrete, umsetzbare Handlungsschritte ist komplex.

03 Lösung

03 Lösung

  • Einsatz von Multisensorik, um detaillierte Daten über das tatsächliche Einkaufsverhalten für eine tiefere Analyse und ein besseres Verständnis der Kundenpräferenzen zu erfassen.
  • Unabhängige Auswahl flexibler Sensoren-Lösungen, ermöglichen die konsistente Erfassung und Analyse des Kundenverhaltens.
  • Datengestützte Analysen liefern fundierte Empfehlungen für die Optimierung von Store-Layouts, Promotionen und Produktplatzierungen.
  • Entscheidungsfindung basierend auf präzisen Daten und nicht auf Intuition
  • Durch die Analyse von Kundenströmen und Shopperverhalten können Prozesse optimiert werden.
  • Unabhängige Anbieter mit analytischer und operationaler Expertise, die Sensoren verschiedener Anbieter als Technologiekomponenten einsetzen.
  • Die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten in unsere Zero-In Plattform ermöglicht eine konsistente und umfassende Analyse.
  • Expertise im Bereich Datenanalyse und fortschrittliche Algorithmen, um komplexe Datenmengen effizient zu verarbeiten und relevante Muster zu erkennen.
  • Enge Zusammenarbeit zwischen technologisch versierten Datenanalysten und operativen Teams, die für die Umsetzung am POS verantwortlich sind.

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04 Warum Cheil

04 Warum Cheil

  • Unsere multifunktionalen Teams kombinieren strategische Planung, Datenanalyse-Expertise, operationale Kompetenz und kreatives Denken.
  • Branchenspezifische Expertise: Wir kennen den Handel, einschließlich aktueller Trends, Herausforderungen und Best Practices.
  • Wir haben uns operationale Exzellenz in Steuerung und Betreuung komplexer Außendienst- und Merchandising Teams, sowie der Handelsformate erarbeitet.
  • Cheils erfahrene Datenanalysten, verarbeiten komplexe Datensätze und gewinnen so präzise Erkenntnisse.
  • Wir nutzen fortschrittliche Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools, um umfassende und präzise Auswertungen durchzuführen.
  • Cheil bietet starkes Projektmanagement, das digitale Transformationsprojekte effektiv plant, koordiniert und umsetz.
  • Kundenorientierte Ansätze, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, sowie effiziente Kommunikation und Unterstützung während des gesamten Prozesses.

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Shopper Insights

Frank Lakebrink

Business Development

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