Im heutigen wettbewerbsintensiven Markt müssen Unternehmen ihre Betriebsmodelle kontinuierlich überprüfen, um profitabel und relevant zu bleiben. Bei STI Consulting hat sich unser Business Intelligence- und Data-Science-Team darauf spezialisiert, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. So unterstützen wir Organisationen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Wachstum und Effizienz fördern. In diesem Artikel möchten wir Ihnen zeigen, wie wir einem europäischen Unternehmen geholfen haben, seine Einzelhandelsstruktur zu optimieren.
Die Herausforderung
Unser Kunde betrieb Einzelhandelsgeschäfte in einem europäischen Land und stand vor der Aufgabe, die Rentabilität zu steigern, ohne dabei die betriebliche Stabilität zu gefährden. Da das Eröffnen oder Verlegen von Geschäften mit hohen Kosten verbunden ist, mussten diese Entscheidungen durch fundierte Datenanalysen unterstützt werden. Ziel war es, nicht die Anzahl der Geschäfte zu reduzieren, sondern das aktuelle Portfolio – einschließlich Schließungen, Standortverlagerungen oder Expansionen – so zu optimieren, dass Rentabilität und Marktrelevanz maximiert wurden.
Unser Ansatz
Um diese Herausforderung zu bewältigen, setzten wir einen strukturierten Ansatz ein, der die Datenaufbereitung, explorative Datenanalyse und den Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Techniken umfasste. Datenaufbereitung und Bereinigung Der erste Schritt bestand darin, die Daten zu bereinigen und zu organisieren, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Hierzu gehörten das Handling fehlender Werte, die Standardisierung von Formaten und die Vorbereitung der Datensätze für die Analyse.
Explorative Datenanalyse (EDA)
Die EDA lieferte entscheidende Einblicke in die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Geschäftsmerkmalen und Leistungsindikatoren. Methoden wie Korrelationsmatrizen, Heatmaps, Scatterplots und Moving-Average-Analysen halfen uns, Muster und Trends zu erkennen. So identifizierten wir beispielsweise Korrelationen zwischen den Standorten der Geschäfte, demografischen Merkmalen der Kunden und der Umsatzleistung.
Machine-Learning-Modelle
Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek entwickelten wir zwei Machine-Learning-Modelle:
- Shop-Modell: Dieses Modell fokussierte sich auf die Leistung einzelner Geschäfte und identifizierte Faktoren wie Kundenfrequenz, Umsatz und lokale Konkurrenz.
- Markt-Modell: Es bewertete das regionale Potenzial, indem Attribute wie Bevölkerungsdichte, Marktmerkmale und die Präsenz von Wettbewerbern einbezogen wurden.
Hierbei nutzten wir den Random Forest Regressor, einen robusten Algorithmus zur Verarbeitung komplexer Datensätze. Damit konnten wir Hunderte von Attributen bewerten und die wichtigsten Variablen herausfiltern. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle stellten wir durch Metriken wie Mean Squared Error (MSE) und R²-Werte sicher.
Erkenntnisse und Empfehlungen
Unsere Analyse ergab klare Handlungsempfehlungen:
- Geschäftsschließungen: Identifizierung von Geschäften mit geringer Leistung, bei denen die Betriebskosten den Nutzen überstiegen.
- Personalanpassungen: Optimierung der Personalstärke, um die Kundennachfrage besser abzudecken.
- Standortverlagerungen: Bestimmung von Standorten mit hohem Potenzial, um die Zugänglichkeit und Rentabilität zu verbessern.
- Wachstumspotenziale: Hervorhebung von Regionen mit ungenutztem Marktpotenzial.
Datenschutz und Sicherheit
Während des gesamten Projekts hatten der Datenschutz und die Datensicherheit oberste Priorität. Kundendaten wurden anonymisiert, um individuelle Identitäten zu schützen. Alle Datensätze wurden auf sicheren Servern mit eingeschränktem Zugriff gespeichert. Diese Maßnahmen stellten sicher, dass alle Anforderungen der DSGVO sowie anderer relevanter Vorschriften eingehalten wurden.
Die Geschäftsauswirkungen für unseren Kunden
Unser Kunde konnte folgende Ergebnisse erzielen:
- Ein detailliertes Verständnis seiner Einzelhandelsstruktur, das strategische Entscheidungen erleichtert.
- Kosteneinsparungen durch optimierte Betriebsabläufe und eine bessere Ressourcenzuteilung.• Eine stärkere Marktpräsenz durch den Fokus auf rentable Standorte und Regionen.
Lassen Sie uns zusammenarbeiten
Stehen Sie vor ähnlichen Herausforderungen in Ihrem Unternehmen? Bei STI Consulting kombinieren wir technisches Fachwissen mit betriebswirtschaftlichem Know-how, um Organisationen dabei zu helfen, das Potenzial ihrer Daten zu nutzen. Ob Sie Ihre Betriebsabläufe optimieren, die Rentabilität steigern oder neue Marktchancen erkunden möchten – wir stehen Ihnen zur Seite. Ebenso laden wir andere Datenexperten ein, sich mit uns auszutauschen, um gemeinsam innovative Ansätze zu entwickeln.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere Dienstleistungen zu erfahren und wie wir Sie unterstützen können, das volle Potenzial Ihres Unternehmens freizusetzen.