Diesen Einwand höre ich regelmäßig. Ein Vizepräsident für den Filialbetrieb, der in der Regel ein Portfolio von 200 oder mehr Standorten leitet, lehnt sich zurück und sagt: „Unsere Bestandsaufnahmen sind genau genug. Ein paar Prozentpunkte Abweichung machen keinen Unterschied.“
Ich kann diesen Instinkt nachvollziehen. Wenn Sie den Personalbestand in Hunderten von Filialen verwalten, Mietvertragsverhandlungen optimieren und wöchentliche Leistungsbeurteilungen durchführen, kann die Genauigkeit der Besucherzahlen wie ein technisches Detail erscheinen – etwas, um das sich das Analyseteam kümmern muss.
Es handelt sich jedoch nicht lediglich um ein technisches Detail … Es ist ein Umsatzproblem. Und ich möchte Ihnen genau zeigen, warum.
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Betrachten Sie ein einfaches Beispiel, das speziell auf die Fast-Fashion-Branche zugeschnitten ist, in der der durchschnittliche Transaktionswert bei etwa 50 US-Dollar liegt.
Nehmen Sie ein einzelnes Geschäft mit 1.000 Besuchern pro Tag. Wenn ungenaue Besucherzahlen dazu führen, dass Ihre gemessene Konversionsrate um 3 Prozentpunkte sinkt, bedenken Sie bitte die Auswirkungen. Möglicherweise zählen Ihre Zählgeräte die Eintritte falsch. Möglicherweise werden Eintritte doppelt gezählt. Möglicherweise war Ihr System für eine gewisse Zeit offline, und die Lücken wurden mit Schätzungen gefüllt. Die Gründe sind vielfältig. Die Auswirkung ist jedoch immer dieselbe.
Drei Prozentpunkte bei 1.000 Besuchern pro Tag entsprechen 30 zusätzlichen Transaktionen pro Tag. Bei einem durchschnittlichen Transaktionswert von 50 US-Dollar ergibt dies 1.500 US-Dollar pro Tag. Über ein ganzes Jahr hinweg entspricht dies einem Umsatz von 547.500 Dollar pro Filiale, der in Ihrer aktuellen Berichterstattung entweder gänzlich fehlt oder einem anderen Faktor als einem Problem bei der Besucherzahlermessung zugeschrieben wird.
Multiplizieren Sie diesen Betrag nun mit der Anzahl Ihrer Filialen. Bei einem Portfolio von 200 Standorten ergibt sich daraus eine potenzielle Umsatzlücke von über 109 Millionen Dollar pro Jahr. Nicht, weil Ihre Filialen hinter den Erwartungen zurückbleiben, sondern weil Ihre Daten dies tun.
Die Auswirkungen auf die Umstellung sind der offensichtlichste Teil des Problems. Die Auswirkungen auf die Arbeitskräfte sind weniger sichtbar, summieren sich jedoch ebenso schnell.
Die Personaleinsatzplanung im Einzelhandel basiert auf Kundenfrequenzmustern. Die meisten Workforce-Management-Systeme nutzen historische Kundenfrequenzdaten, um Empfehlungen für den Personalbedarf nach Stunde und Tag zu erstellen (oder, falls Sie RetailNext-Nutzer sind, wissen Sie, dass dies direkt auf der Plattform möglich ist). Sind die Kundenfrequenzdaten, die in diese Modelle einfließen, ungenau, sind auch die Ergebnisse der Personaleinsatzplanung ungenau.
In der Praxis ergeben sich zwei entscheidende Probleme: Erstens stellen Filialen in Zeiten, die geschäftiger erscheinen, als sie tatsächlich sind, zu viel Personal ein, was die Margen schmälert, da die zusätzlichen Arbeitskräfte keine entsprechenden Umsätze generieren. Zweitens sind Filialen in tatsächlichen Spitzenzeiten, die unterschätzt wurden, unterbesetzt, was genau dann zu einer Verschlechterung des Kundenerlebnisses führt, wenn ein hochwertiger Service am wichtigsten ist.
Keines dieser Ergebnisse lässt sich nachträglich wieder gutmachen. Die durch Personalüberhang entstandenen Stunden können nicht zurückgegeben werden. Die Kunden, die das Geschäft verlassen haben, weil die Warteschlange zu lang war oder eine Umkleidekabine nicht besetzt war, lassen sich nicht zurückgewinnen. Der Verlust ist dauerhaft und schlägt sich in der Gewinn- und Verlustrechnung auf eine Weise nieder, die sich nur sehr schwer auf ein Problem mit der Datengenauigkeit zurückführen lässt.
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Wenn die Konversionsrate eines Geschäfts sinkt, werden im Rahmen der üblichen Analyse das Sortiment, die Präsentation, die Werbeaktionen und die Leistung der Mitarbeiter untersucht. Dies sind die richtigen Ansatzpunkte.
Es gibt jedoch eine Frage, die den meisten Betriebsteams nicht in den Sinn kommt: Ist die Zugriffszahl an sich überhaupt korrekt?
Wenn der Nenner in Ihrer Konversionsberechnung falsch ist, ist jede Schlussfolgerung, die Sie aus dieser Kennzahl ziehen, falsch. Möglicherweise passen Sie die Personalbesetzung in einer Filiale an, passen die Produktpreise an oder führen Werbeaktionen durch, um ein Konversionsproblem zu beheben, das in Wirklichkeit ein Zählproblem ist. Dies ist ein kostspieliger Fehler auf Filialebene. Auf Portfolioebene ist es ein äußerst kostspieliger Fehler.
Genaue Verkehrsdaten sind nicht nur eine Anforderung für die Berichterstattung. Sie sind die Grundlage, die die Qualität jeder nachfolgenden betrieblichen Entscheidung bestimmt.
Zwar ist die Genauigkeit auf Einzelfilialebene wichtig, doch die Genauigkeit auf Portfolioebene ist das entscheidende Unterscheidungsmerkmal. Sie ermöglicht es Unternehmen, strategisch zu handeln, anstatt ständig auf Daten zu reagieren, denen sie nicht voll und ganz vertrauen können.
Wenn Ihre Besucherzahlen an allen Standorten zuverlässig und konsistent sind, gewinnt das Benchmarking an Aussagekraft. Sie können erkennen, welche Filialen bei der Konversionsrate tatsächlich hinter den Erwartungen zurückbleiben und welche durch ungenaue Zählungen falsch dargestellt werden. Sie können Entscheidungen über Personalinvestitionen auf der Grundlage tatsächlicher Nachfragemuster treffen. Sie können glaubwürdige Daten in Gespräche über Mietvertragsverlängerungen einbringen. Sie können regionalen Teams eine Grundlage für das Coaching bieten, die tatsächlich fundiert ist.
All dies ist nicht möglich, wenn die zugrunde liegenden Verkehrsdaten unzuverlässig sind.
Ich behaupte nicht, dass Einzelhändler absolut präzise Daten benötigen. Ich sage vielmehr, dass der Genauigkeitsstandard Ihrer Besucheranalyselösung darauf abgestimmt sein sollte, wie diese Daten tatsächlich genutzt werden. Wenn sie als Grundlage für Personalplanung, Konversionsanalysen, die Bewertung von Werbeaktionen und Entscheidungen im Immobilienbereich dienen, dann müssen sie als geschäftskritische Infrastruktur behandelt werden – und nicht als bloßes Hintergrund-Betriebswerkzeug.
Bei RetailNext bilden Genauigkeit und Datenkontinuität die Grundlage, auf der wir alles Weitere aufbauen. Denn wir wissen, was passiert, wenn diese Aspekte zu kurz kommen, und wir haben gesehen, welche Möglichkeiten sich eröffnen, wenn dies nicht der Fall ist.
Die Zahlen sprechen für sich. Die Frage ist, wie Ihr Unternehmen damit umgeht.
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