Warum Retail Intelligence im E-Commerce unverzichtbar ist

Der Einzelhandel hat sich zu einem hochfragmentierten Wettbewerbsumfeld entwickelt. Marken konkurrieren nicht mehr auf einer einzigen Ebene. Stattdessen bewegen sie sich in einer Landschaft, in der 73 % der Verbraucher vor dem Kauf nahtlos zwischen mehreren Kanälen wechseln und dabei durchschnittlich sechs verschiedene Kontaktpunkte durchlaufen. Traditionelle Strategien, die auf Intuition und historischen Mustern basieren, können mit dieser Komplexität nicht mehr Schritt halten.

Das Ergebnis ist ein gravierendes Sichtbarkeitsproblem – unbequem und kostspielig zugleich. Allein durch Out-of-Stock-Situationen entstehen durch eine mangelhafte Sichtbarkeit im Digital Shelf jährliche Verluste von rund 1,2 Billionen US-Dollar. Besonders frustrierend ist, dass 44 % der Ausgaben für Retail Media wirkungslos verpuffen, da der Traffic auf schlecht optimierte oder nicht verfügbare Produktseiten gelenkt wird. Investitionen ohne Transparenz sind letztlich reines Rätselraten.

Doch es gibt auch gute Nachrichten. Genau hier setzt Retail Intelligence an. Anstatt sich auf Annahmen zu verlassen oder erst zu reagieren, wenn Umsätze bereits verloren gegangen sind, liefert Retail Intelligence die notwendige Echtzeit-Datenbasis für fundierte Entscheidungen an jedem Touchpoint. In diesem Leitfaden erklären wir, was Retail Intelligence wirklich bedeutet, wie sie sich in Digital Shelf Analytics einordnen lässt und warum führende Marken sie nutzen, um die Kontrolle über ihre digitale Präsenz zurückzugewinnen.

Was ist Retail Intelligence?

Um Retail Intelligence zu definieren, muss man zunächst verstehen, was sie von herkömmlichen Analysen unterscheidet. Retail Intelligence bezeichnet die systematische Erfassung, Integration und Analyse von Handelsdaten, um Digital Shelf Performance, Kundenverhalten und Markttrends zu verstehen. Das Ziel ist klar: Diese Daten sollen in Entscheidungen überführt werden, auf deren Grundlage Sie handeln können.

In der Praxis beantwortet Retail Intelligence Fragen mit direktem Umsatzbezug: Wo sind meine Produkte aktuell nicht verfügbar? Wie positionieren sich meine Preise im Vergleich zum Wettbewerb in diesem Moment? Welche Promotions steigern tatsächlich den Absatz – und welche verbrennen das Budget?

Traditionelle Retail Analytics zeigen, was im letzten Quartal passiert ist. Retail Intelligence hingegen zeigt, was jetzt passiert – und wie Sie darauf reagieren sollten. Diese Unterscheidung ist entscheidend, denn das Digital Shelf verändert sich rasant. So zeigen Digital-Shelf-Daten beispielsweise, dass sich Preise innerhalb weniger Stunden ändern und dass ausverkaufte Artikel tagelang Umsatzverluste verursachen, bevor dies bemerkt wird.

Moderne Plattformen nutzen Automatisierung und KI, um diese Veränderungen im großen Maßstab zu überwachen und die relevantesten Signale sichtbar zu machen. Das Ziel besteht in maximaler Transparenz, um schnellere und bessere Entscheidungen zu ermöglichen.

Kernbestandteile von Retail Intelligence

Ein funktionierendes Retail-Intelligence-System basiert auf vier Säulen: 

• Erstens die Datenerfassung aus Quellen wie Kassensystemen, Online-Shops, Marktplätzen, In-Store-Sensoren und Traffic-Erfassung. 
• Zweitens die Integration, bei der interne Verkaufs- und Bestandsdaten mit externen Marktsignalen zusammengeführt werden. 
• Drittens die Analyse und Visualisierung mithilfe von Dashboards, Reports und automatischen Alerts, die Muster und Anomalien aufzeigen. 
• Viertens die Entscheidungsunterstützung, die Erkenntnisse direkt mit der operativen Umsetzung verbindet.

Ziele von Retail Intelligence

Der Zweck von Retail Intelligence konzentriert sich auf messbare Geschäftsergebnisse. Dazu gehören eine bessere Sortimentssteuerung, präzisere Preispositionierung und höhere Promotion-Effektivität. Das übergeordnete Ziel besteht darin, Umsatz und Marge zu steigern und gleichzeitig Verfügbarkeit und Kundenzufriedenheit kanalübergreifend sicherzustellen.

Retail Intelligence vs. Retail Analytics vs. Digital Shelf Analytics

Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, aber die Unterschiede sind wichtig.

Retail Analytics ist der Oberbegriff für die Analyse von Handelsdaten über alle Kanäle hinweg. Dazu gehören beispielsweise Verkaufstrends, Kundensegmente, Lagerumschlag und Store-Performance. Der Fokus liegt überwiegend retrospektiv auf der Frage, was passiert ist und warum.

Retail Intelligence geht einen Schritt weiter. Der Fokus liegt auf Echtzeit-Insights und der Entscheidungsfindung direkt am Verkaufsregal – physisch wie digital. Anstelle historischer Reports stehen sofort umsetzbare Erkenntnisse im Vordergrund. Dazu gehören die Überwachung der Preisänderungen von Wettbewerbern, das Tracking der Verfügbarkeit in Echtzeit und die Reaktion auf Marktveränderungen, bevor diese die eigene Position untergraben.

Digital Shelf Analytics konzentriert sich ausschließlich auf das digitale Regal. Hier kommt der Datenanalyse im E-Commerce eine entscheidende Rolle zu. Analysiert werden Sichtbarkeit in Suchergebnissen, Content-Qualität auf Händlerseiten, Echtzeit-Verfügbarkeitssignale sowie Preis- und Promotionsvergleiche mit denen Ihrer Wettbewerber. 

Digital Shelf Analytics fungiert als Teildisziplin von Retail Intelligence. Retail Intelligence nutzt die Kernkennzahlen aus dem digitalen Regal und ergänzt sie um umfassendere Omnichannel-Daten und Shopper-Insights. So sehen Sie nicht nur, ob Ihr Produkt bei Amazon vorrätig ist, sondern Sie verstehen auch, wie sich diese Verfügbarkeit auf den Umsatz über alle Kanäle hinweg auswirkt, wie sie im Vergleich zur Leistung im Ladengeschäft abschneidet und mit welchen Maßnahmen Sie die Lücke schließen können.

Datenquellen für Retail Intelligence im Digital-Shelf-Kontext

Retail Intelligence stützt sich auf drei zentrale Datenströme, deren Wert sich aus ihrer Verknüpfung ergibt.

Online-Daten bilden die Grundlage für das Digital Shelf Monitoring. Dazu gehören Preisgestaltung und Werbeaktivitäten verschiedener Einzelhändler, Produktinhalte wie Titel und Bilder, Verfügbarkeits- und Bestandsangaben sowie Suchrankings, die den „Share of Shelf“ (Anteil am Regal) bestimmen. Da sich diese Datenpunkte ständig ändern, ist eine Erfassung in Echtzeit so wichtig.

Offline-Daten erfassen das Geschehen in Ladengeschäften. Verkehrsmuster, Verweildauer in der Nähe von Displays, Zuweisung von Regalplatz und Fälle von Out-of-Stock tragen zu einem vollständigen Bild der Retail-Performance bei. Für Marken, die über verschiedene Kanäle hinweg tätig sind, ist es unerlässlich, das Zusammenspiel zwischen dem Verhalten im Laden und Online-Trends zu verstehen.

Interne Daten liefern den geschäftlichen Kontext. Die eigenen Verkaufszahlen, Umsätze nach Kanälen, Retourenquoten, Handelsausgaben und Kampagnenleistungen bilden die Grundlage, vor deren Hintergrund externe Marktdaten Sinn ergeben. Ohne diese interne Grundlage analysieren Sie den Markt im Vakuum.

Der holistische Charakter von Retail Intelligence ergibt sich aus der Integration aller drei Komponenten. Erst wenn Sie beispielsweise erkennen, dass eine Preissenkung eines Mitbewerbers im Online-Handel mit einem Rückgang der Kundenfrequenz im stationären Handel korreliert oder dass schlechte Produktinhalte die Suchrankings beeinträchtigen, während Ihre Handelsausgaben steigen, entsteht echte Entscheidungsintelligenz.

Wichtige Use Cases von Retail Intelligence

Die Datenquellen zu verstehen ist die eine Sache. Zu sehen, wie sie in der Praxis funktionieren, ist eine andere. Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wie Marken und Einzelhändler Retail Intelligence nutzen, um spezifische Probleme im Digital Shelf zu lösen. Jeder folgt einem ähnlichen Muster: eine geschäftliche Herausforderung, die zur Lösung erforderlichen Daten und das konkrete Ergebnis.

Preis- und Werbeüberwachung bei verschiedenen Einzelhändlern

Ihr Produkt ist bei einem Einzelhändler preislich wettbewerbsfähig, wird aber von drei anderen unterboten – was Sie erst bemerken, wenn die Verkaufszahlen sinken. Echtzeit-Preisdaten verschiedener Einzelhändler decken solche Lücken auf, sobald sie auftreten. Wenn Wettbewerber A die Preise für eine wichtige SKU um 15 % senkt, können Sie Ihre eigenen Preise anpassen oder Ihre Werbeausgaben umschichten, um Ihre Marge zu schützen. Das Ergebnis: Sie behalten Ihren Marktanteil, ohne Ihre Rentabilität zu beeinträchtigen.

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Verfügbarkeit und Out-of-Stock-Prävention

Produkte sind online ausverkauft, aber bis Sie dies bemerken, haben Sie bereits eine Woche Umsatz verloren. Die Verfügbarkeitsüberwachung verfolgt den Lagerbestand auf Online-Marktplätzen und den Websites der Einzelhändler in Echtzeit. Zeigt eine SKU mit hohem Volumen Anzeichen für einen Lieferengpass, erhalten Sie innerhalb weniger Stunden eine Benachrichtigung. Sie arbeiten mit dem Einzelhändler zusammen, um die Nachlieferung zu beschleunigen oder das Marketingbudget auf vorrätige Alternativen zu verlagern und so Umsatzverluste zu vermeiden, bevor sie sich summieren.

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Content- und Listing-Optimierung im Digital Shelf

Ihre Produktlistings erzielen keine zufriedenstellenden Ergebnisse, aber Sie wissen nicht genau, woran das liegt. Die Daten aus dem Digital Shelf zeigen, dass die Listings Ihrer Mitbewerber reichhaltigere Inhalte, bessere Bilder und vollständigere Attributfelder aufweisen. Sobald Ihnen die Defizite Ihrer Inhalte bekannt sind, können Sie Titel aktualisieren, Lifestyle-Bilder hinzufügen und fehlende Attribute ergänzen. Dadurch verbessern sich die Konversionsraten und die Sichtbarkeit in Suchmaschinen erhöht sich.

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Optimierung der Produktplatzierung und Sichtbarkeit (online und offline)

Sie investieren in Verkaufsförderungsmaßnahmen, aber die höheren Sichtbarkeitswerte schlagen sich nicht in den Verkaufszahlen nieder. Die Kombination von Online-Suchranking-Daten mit Offline-Metriken zur Produktplatzierung macht die Diskrepanz deutlich. Ihre Produkte haben online ein gutes Ranking, sind aber während des Aktionszeitraums aber schlecht im Laden platziert. Eine Neuverhandlung der Produktplatzierung mit dem Einzelhändler, um beide Kanäle aufeinander abzustimmen, führt zu einem stärkeren Umsatzanstieg im nächsten Kampagnenzyklus.

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Omnichannel Insights & Customer Journey Analysen

Kunden recherchieren online, kaufen aber im Laden oder umgekehrt, und Sie können die Zusammenhänge nicht erkennen. Omnichannel-Einzelhandelsdaten verfolgen Touchpoints in digitalen und physischen Umgebungen. Wenn die Daten beispielsweise zeigen, dass 60 % Ihrer Online-Besucher innerhalb von drei Tagen im Laden eingekauft haben, können Sie Attributionsmodelle entsprechend anpassen und Ihr Budget umschichten, um die gesamte Customer Journey zu unterstützen. Ihr Marketing-ROI verbessert sich, weil Sie messen, was tatsächlich zur Conversion führt.

KI-gestützte Prognosen und Empfehlungen

Nachfragespitzen können Sie überraschen und zu Lagerengpässen oder Überbeständen führen. KI analysiert historische Verkaufsmuster, Saisonalität, externe Ereignisse und das Verhalten von Wettbewerbern, um Nachfrageverschiebungen vorherzusagen. Zeigt das System anhand von Trendsignalen zwei Wochen im Voraus einen bevorstehenden Anstieg an, können Sie Ihre Bestellmengen und das Timing Ihrer Promotionen präzise steuern. Das Ergebnis sind reibungslosere Abläufe und weniger verpasste Chancen.

Vorteile von Retail Intelligence für Brands und Retailer

Der Wert von Retail Intelligence hängt davon ab, wo Sie in der Lieferkette stehen. Markenhersteller gewinnen an Verhandlungsmacht gegenüber Einzelhändlern, während Einzelhändler ihre operative Effizienz verbessern. Beide profitieren von einer gemeinsamen Basis präziser Daten.

Für Brands:

• Stärkere Verhandlungsposition gegenüber Einzelhändlern – Wenn Sie mit Echtzeitdaten zu Preisen, Verfügbarkeit und Aktivitäten der Wettbewerber in eine vierteljährliche Geschäftsbesprechung gehen, verhandeln Sie aus einer Position der Stärke heraus und nicht auf der Grundlage von Annahmen.
• Verbesserte Online-Sichtbarkeit und Marktanteile – Wenn Sie wissen, wie Ihre Produkte in Suchergebnissen rangieren, wie Inhalte performen und wo Sichtbarkeitslücken bestehen, können Sie das Digital Shelf systematisch optimieren.
• Schnellere Reaktion auf Wettbewerber – Dank Echtzeit-Monitoring können Sie innerhalb von Stunden statt Wochen auf Preissenkungen, Änderungen bei Werbeaktionen oder neue Produkteinführungen von Wettbewerbern reagieren.

Für Retailer:

• Optimierte Sortimente – Daten darüber, was sich verkauft, was im Ladenregal liegt und wie sich die Kundenpräferenzen verändern, helfen Ihnen dabei, die richtigen Produkte in den richtigen Mengen auf Lager zu haben.
• Weniger Fehlbestände – Proaktive Verfügbarkeitsüberwachung reduziert Umsatzverluste durch Fehlbestände und verhindert, dass Kunden zur Konkurrenz wechseln.
• Höhere Konversionsrate und Zufriedenheit – Wenn Produkte verfügbar sind, zu wettbewerbsfähigen Preisen angeboten werden und mit hochwertigen Inhalten präsentiert werden, verbessert sich die Konversionsrate, und die Kundenzufriedenheit steigt.

Für beide:

• Gemeinsame Datenbasis – Markenhersteller und Einzelhändler, die mit denselben Daten arbeiten, vermeiden gegenseitige Schuldzuweisungen und schaffen produktivere Partnerschaften.
• Effektivere Werbeaktionen und Produkteinführungen – Koordinierte Kampagnen, die auf Echtzeit-Leistungsdaten basieren, erzielen bessere Ergebnisse als Planungen, die nur auf Bauchgefühl beruhen.

Fallbeispiele aus der Praxis

Manchmal lässt sich die Funktionsweise von Retail Intelligence am besten anhand praktischer Beispiele nachvollziehen. Die folgenden Beispiele sind nicht theoretischer Natur, sondern zeigen, wie führende Marken diese Prinzipien zur Lösung konkreter Probleme angewendet haben. Beachtenswert ist dabei das wiederkehrende Muster: Zunächst gab es in jedem Fall eine bestimmte Informationslücke, dann wurde eine gezielte Datenerfassung eingeführt und schließlich wurden messbare Ergebnisse erzielt. Der Umfang variiert zwar, aber der grundlegende Ansatz bleibt konsistent.

Eine globale FMCG-Marke, die auf europäischen Märkten tätig ist, hatte Schwierigkeiten, die Markenkonsistenz in großem Maßstab aufrechtzuerhalten. Da die Produkte auf Dutzenden von Händlerseiten gelistet waren, war es ohne Automatisierung fast unmöglich, das Markenimage und die Inhaltsstandards über alle Kanäle hinweg aufrechtzuerhalten. Das Unternehmen führte Digital Shelf Analytics ein, um die Qualität der Inhalte und die Suchrankings in Echtzeit zu überwachen. Die Plattform ermöglichte es dem Unternehmen, Abweichungen von den Markenrichtlinien zu erkennen und Fehler zu beheben, bevor sie sich auf den Umsatz auswirkten. Zudem konnte das Unternehmen die Aktivitäten der Wettbewerber auf den verschiedenen Märkten tracken, um seine Positionierung zu sichern. Das Ergebnis waren eine stärkere Markenkonsistenz und eine verbesserte Wettbewerbsposition in ganz Europa.

Eine Luxus-Kosmetikmarke stand vor einem anderen Problem: Aufgrund fragmentierter Daten aus verschiedenen Märkten war es unmöglich, sich ein vollständiges Bild zu verschaffen. Im Vergleich zu Wettbewerbern war die Sichtbarkeit gering, sodass die Marke ihren Wert gegenüber Händlern nicht unter Beweis stellen konnte. Nach der Einführung einer Retail-Intelligence-Lösung sprachen die Zahlen eine klare Sprache. Durch die Einbeziehung konkreter Daten in Verhandlungsgesprächen mit Händlern und eine strengere Einhaltung der Preisvorgaben über alle Kanäle hinweg erzielte das Unternehmen im ersten Jahr einen Umsatzzuwachs von 5 Millionen US-Dollar. Zudem verbesserte es sich im Marktanteil-Ranking um zwei Plätze.

Eine Körperpflege-Marke, die über deutsche Drogerieketten (dm, Rossmann und Müller) vertrieben wird, hatte bei Werbeaktionen immer wieder mit dem gleichen Problem zu kämpfen. Entweder waren die Lagerbestände während der Nachfragespitzen erschöpft oder es blieben danach zu viele Lagerbestände übrig. Real-Time Retail Intelligence hat das geändert. Durch die Überwachung der Verfügbarkeit und die Sicherstellung der Einhaltung von Werbeaktionen bei allen drei Einzelhändlern konnte die Marke den Lagerbestand für Werbeaktionen um 30 % reduzieren und die Lieferengpässe während der Kampagnen um 10 % senken. Das Ergebnis war ein besserer ROI bei jeder durchgeführten Werbeaktion.