Specialty Retail Traffic AnalyticsInsights
Wie Japans führender Brillenfachhändler Spitzenleistungen erzielt
Megane no Tanaka erkannte die Notwendigkeit, strategische, datengestützte Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Analysen im Geschäft zu treffen. Der Optikhändler erläutert, warum er sich für RetailNext entschieden hat, um ein tieferes Verständnis des Einkaufserlebnisses im Geschäft zu gewinnen.
Standorte
Megane no Tanaka Optical
Langjährige Erfahrung (gegründet 1913)
Megane no Tanaka Optical
Mitarbeiter
Megane no Tanaka Optical
Megane no Tanaka Optical wurde 1913 in Hiroshima, Japan, gegründet und blickt auf mehr als ein Jahrhundert herausragender Leistungen in den Bereichen Brillen, Hörgeräte und Kontaktlinsen zurück. Mit über 100 Standorten ist das Unternehmen dafür bekannt, jeden Einzelnen durch ein maßgeschneidertes, unvergessliches Kundenerlebnis zu würdigen.
Die Herausforderung
Da sich die Erwartungen der Kunden an das Einkaufserlebnis im Geschäft rasch weiterentwickelten, beschloss die Unternehmensleitung, den Ansatz des jahrhundertealten Einzelhändlers mithilfe datengestützter Entscheidungen in Echtzeit neu zu gestalten. Die damals vorhandenen Daten lieferten kein vielschichtiges, kontextbezogenes Verständnis des Geschäfts: Es fehlten umfassende Einblicke in die Kaufprozesse der Kunden und die Wirksamkeit des In-Store-Marketings; es konnten weder „Spitzenzeiten“ des Kundenverkehrs noch der dafür erforderliche Personalbedarf ermittelt werden, und die Umsatzziele blieben unquantifiziert.
Die Lösung
Megane no Tanaka Optical führte die RetailNext-Plattform ein – zunächst als Pilotprojekt in einigen Filialen, später flächendeckend –, um von deren Genauigkeit, Echtzeitdaten, Überprüfbarkeit und umsetzbaren Erkenntnissen zu profitieren. Der Aurora® All-in-One-IoT-Sensor nutzt einen patentierten Deep-Learning-KI-Algorithmus, um Personen anonym und mit hoher Genauigkeit zu erfassen; jeder Sensor wird nach der Installation manuell anhand von HD-Videomaterial überprüft, die Daten stehen über die Benutzeroberfläche und APIs nahezu sofort zur Verfügung, und Führungskräfte können auf Dashboards zugreifen, die ihre KPIs abdecken, einschließlich KI-gestützter Besucherprognosen und Empfehlungen.
Die Ergebnisse
Die Filialleiter nahmen die benutzerfreundliche Oberfläche sofort an und konnten auf präzise Daten zugreifen, um die Leistung anhand der KPIs zu bewerten. Zufrieden mit der deutlichen Verbesserung der Berichterstattung im Rahmen des Pilotprojekts führte die Unternehmensleitung die Plattform in allen Filialen ein – und nutzte die Erkenntnisse, um eine leistungsorientierte Kultur in den Bereichen Personalbesetzung, Filialgestaltung und Warenpräsentation zu fördern.
Die vollständige Fallstudie.
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Dieser Download ist auf Englisch verfügbar.
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