Lost Sales, Leerzeiten u.v.m. auf Filialebene ermittelt aus Ihren vorhanden Daten!
Retail Analytics
Mit Retail Analytics schaffen wir maximale Transparenz aus Ihren bereits vorhandenen Daten.
Die Basis für Retails Analytics sind Ihre Daten. Jedes Handelsunternehmen hat in der Regel detaillierte Daten über Umsätze, Arbeitszeiten, Bons, Durchschnittsbons, Urlaube, etc.
Selten werden diese aber auch die Beziehungen dieser Daten untereinander sinnvoll analysiert. Hieraus lassen sich jedoch viele wertvolle Erkenntnisse gewinnen.
Leerzeiten? Lost Sales? Umsatzwirkung eines Ladenlayouts? Mit Retail Analytics liefern wir Antworten!
In welchen Filialen wird der Personaleinsatz gut geplant, in welchen nicht?
Welche Leerzeiten entstehen? Je Kalenderwoche und Filiale, aggregiert über Jahr, Gebiet, Region, …?
In welchen Wochen gibt es Lost Sales? Je Kalenderwoche und Filiale, aggregiert über Jahr, Gebiet, Region, …?
Wie ist der durchschnittliche Umsatz pro Stunde in gut und schlecht geplanten Wochen je Filiale? Aggregiert über Jahr, Gebiet, Region, …?
Wie ist die Varianz der Umsatzproduktivität in einer Filiale / über alle Filialen eines Gebietes, einer Region
Was ist der Grenznutzen der Umsatzproduktivität? D.h. ab welcher Grenze bringt der Einsatz einer weiteren Leistungsstunde keinen relevanten Mehrumsatz? Je Filiale oder Gebiet, Region
Wir wirkt sich das Vorhandensein eines Backshops auf den Umsatz aus?
Mit welchem Ladenlayout wird mehr Umsatz erzielt?
…
Ergebnisse
Die Ergebnisse aus Retail Analytics erhalten Sie aggregiert als Grafiken und detailliert als Einzeldaten
Wenn wir die Analyse als Dienstleistung durchführen, erhalten Sie die wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst in einer PowerPoint-Präsentation. Darüber hinaus liefern wir Ihnen die Detailkenntnisse (alle untersuchten Kennzahlen) je Filiale auf Wunsch z.B. als CSV Datei zur weiteren Verarbeitung bei Ihnen.
Möchten Sie Retail Analytics dauerhaft nutzen, können wir Ihnen die Lösung als Online-Applikation zur Verfügung stellen und die Datenquellen per Schnittstelle anbinden. Die Analysen können Sie dann direkt in einem Dashboard ansehen und durchführen. Darüber hinaus ist es möglich, die aufbereiteten Daten per Schnittstelle an ein anderes BI-Tool zu übergeben oder regelmäßig Reports per PDF an einen Verteilerkreis zu versenden.
Beispiele
Sehe Sie hier zwei Beispiele für Auswertungsergebnisse mit Retail Analytics
Haufigkeit der Filialen je Planungskoeffizient: Wie viele Filialen weisen welchen Planungskoeefizienten auf? Je größer der Planungskoeffizient, desto höher ist der statistisch signifikante Zusammenhang zwischen eingesetzten Arbeitsstunden und Umsatz
Grenznutzen der Umsatzproduktivität. Auf der y-Achse ist der Umsatz, auf der x-Achse die Umsatzproduktivität abgebildet. Beim dritten Strich auf der x-Achse sieht man, dass eine größere Umsatzproduktivität nicht mehr zu mehr Umsatz führt oder sogar kontraproduktiv ist. Auf diese Weise kann man erkennen, was eine sinnvolle Zielgröße der Umsatzproduktivität ist.
