Balsam Brands ist ein 2006 gegründeter, privat geführter Omnichannel-Einzelhändler, der vor allem für seine Flaggschiffmarke Balsam Hill bekannt ist, den weltweit führenden Anbieter von äußerst realistischen künstlichen Weihnachtsbäumen und hochwertiger Weihnachtsdekoration. Als digital orientierte Direct-to-Consumer-Marke gegründet, expandiert Balsam Brands nun in den stationären Handel – darunter das ganzjährig geöffnete „Balsam Hill Studio“-Konzept auf Hawaii –, um immersive Erlebnisse zu schaffen, die digitale Kanäle allein nicht nachbilden können.
Die Herausforderung
Im Gegensatz zu den meisten Einzelhändlern, die erst nach der Eröffnung von Filialen Analysetools einführen, wollte Balsam Brands die Messung vom ersten Tag an integrieren. Als digital orientierte Marke, die in den stationären Handel einsteigt, verfügte das Unternehmen über keine historischen Referenzwerte zur Kundenfrequenz, und die Veränderungen nach der Pandemie hatten dazu geführt, dass auf Mietverträgen basierende Schätzungen der Kundenfrequenz unzuverlässig geworden waren. Das Unternehmen benötigte genaue Echtzeitdaten, um die Filialleistung über den reinen Umsatz hinaus zu bewerten, Filialen als messbare Marketingressourcen zu betrachten, den gesamten Weg vom Vorbeigehen über den Betreten bis zum Kauf zu verstehen und Standorte effizient mit Personal auszustatten, ohne diese von der Zentrale aus besuchen zu müssen.
Die Lösung
Balsam Brands eröffnete seine Filialen von Beginn an mit RetailNext Traffic Analytics und richtete spezielle RetailNext-Umgebungen ein, die auf seine Standard- und Outlet-Einzelhandelsmodelle zugeschnitten waren. Das Team nutzte Daten zu Passanten und Betretungen, um Tests mit Beschilderungen und Visual Merchandising durchzuführen, analysierte die Kundenfrequenz nach Stunden und Tagen, um den Personaleinsatz an den tatsächlichen Bedarf anzupassen, und nutzte die Kundenfrequenz in den Filialen, um zu messen, ob externe Marketingmaßnahmen tatsächlich zu Besuchen führten.
Die Ergebnisse
Tests im Bereich Schaufenstergestaltung und visuelles Merchandising steigerten die Betretungsraten während der Hauptsaison um 8–10 % im Vergleich zum Vorjahr, und die besuchszahlenbasierte Personalplanung senkte die Personalkosten um 31 %, während die Servicequalität zu Spitzenzeiten gewährleistet blieb. Anhand der Besucherfrequenzdaten konnte das Team zudem Marketinghypothesen – wie beispielsweise auf Flughäfen ausgerichtete Maßnahmen, die keine Steigerung der Besucherzahlen im Geschäft bewirkten – rasch verwerfen und die Ausgaben auf Initiativen umlenken, die tatsächlich Wirkung zeigten, wodurch eine datengestützte Grundlage für die zukünftige Expansion im Einzelhandel geschaffen wurde.
