Nachgefragt werden auch im stationären Handel seit einiger Zeit Analysen der Korrelation von Wetter und Verkäufen. Auswirkungen des Wetters auf das Kundenverhalten sind unbestritten. Jeder Sportartikelhändler weiß, dass Schneefall den Absatz von Skiern und Winterbekleidung fördert. Und jede Marktfrau wird morgens traurig blicken, wenn Regen angekündigt ist, weil sie weiß, dass schlechtes Wetter viele Menschen vom Marktbesuch abhalten wird.
„Es gibt aber viele subtile Zusammenhänge, derer sich Händler nicht bewusst sind bzw. die sie zumindest nicht sauber quantifizieren können. Mit modernen Analysen lassen sich diese sauber herausarbeiten und für gezielte Maßnahmen nutzen, seien es zusätzliche Aushilfen im Verkauf, kurzfristige Sonderauslagen oder spezielle Aktionen“, erklärt Marcus Dill, vom BI-Beraterhaus Mayato.
Der Nutzen externer Daten deckt allerdings definitiv nicht immer die Kosten, die durchaus stolze Größenordnungen erreichen können. Jeglicher Einsatz von externen Daten sollte vor dem großflächigen Einsatz immer anhand eine konkreten Fragestellung zunächst pilotiert werden, rät Dill. Reicht die Qualität der Daten für die gewünschten Analysen und Prognosen aus? Wenn nein, dann sollte der Händler lieber in die Qualität seiner eigenen Daten investieren.
Bei der Integration von Geodaten für Business Intelligence mit ortsbezogenen Analysen kann die Anreicherung mit externen Daten ebenfalls interessant sein. „Damit lassen sich komplexe Daten in einen räumlichen Kontext setzen und z.B. ortsbezogene Kunden-, Standort- oder Marktanalysen fahren“, so Aaron Auld von der Exasol AG.
„Die Mehrheit unserer Kunden profitiert von der Integration externer Daten in ihre Analysen“, so Fabian Schladitz von Capgemini. Er nennt folgende Möglichkeiten:
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