Interview • 15.09.2015

"Für die Personalplanung ist es wichtig zu wissen, wann die Kundenfrequenz besonders hoch ist"

Interview mit Bill McCarthy, ShopperTrak und James Cook, Thomas Sabo

Die Verkaufsmitarbeiter im Laden spielen eine große Rolle, wenn es darum geht, den Kunden ein besonderes Shoppingerlebnis zu bieten. Händler benötigen daher verlässliche Shopper-Daten, um besonders stark frequentierte Zeiträume zu identifizieren und ihre Personalplanung daran anzupassen. So kann sichergestellt werden, dass sich die richtigen Mitarbeiter zur richtigen Zeit im Laden befinden. 

EuroCIS.com hat mit Bill McCarthy, CEO des Analysesoftware-Entwicklers ShopperTrak und James Cook, Retail Director des Schmuckhändlers Thomas Sabo, der die Kundenanalysesoftware unter anderem für die Personalplanung nutzt, gesprochen. 

Herr McCarthy, bitte erklären Sie uns doch zunächst die Funktionen der Analyse-Lösung von ShopperTrak. Welche Bereiche werden analysiert? 

Die ShopperTrak-Lösung liefert detaillierte Daten zur Analyse des Kundenverhaltens im Laden. Mithilfe der gewonnenen Erkenntnisse können Händler ihr Marketing und die Betriebsführung optimieren, um so mehr Abverkäufe zu generieren. Die standortbasierte Analyse liefert dabei nützliche Daten, die für die Anpassung verschiedener Aspekte der kundenzentrierten Strategie genutzt werden können. 

Zu diesen Faktoren gehört einerseits die Kundenansprache. Mithilfe der Datenanalyse können Händler erkennen, wann sich wie viele Kunden in ihrem Laden aufhalten und welche der Bereiche im Shop das meiste Interesse wecken. Gleichzeitig erhalten sie Informationen darüber, wie schnell und wie effektiv das Verkaufspersonal auf die Kunden zugeht. 

Darüber hinaus wird auch eine Einschätzung der betrieblichen Leistungsfähigkeit ermöglicht. Die gewonnenen Daten unterstützen Händler bei der Identifizierung von Schwachstellen in der Personalplanung und helfen ebenso bei der Bewertung von Trainingsmaßnahmen und der Verbesserung des Kundenservice. 

Mit der Lösung können ebenfalls Marketingausgaben optimiert werden. Durch die Analyse von Laufwegen und Konversionsraten kann die Effektivität von Marketingmaßnahmen gemessen werden und der Händler kann besser einschätzen, an welchen Punkten in seinem Laden sich Promotionaktivitäten auch wirklich lohnen. 

Übergeordnet können diese Daten natürlich auch von der Unternehmensführung genutzt werden, um verschiedene Filialen zu vergleichen und festzustellen, warum eine bestimmte Filiale viel erfolgreicher ist als eine andere. So können erprobte Best Practices im ganzen Filialnetzwerk ausgerollt werden. 

Wie genau wird die Lösung für die Personalplanung genutzt? 

Die meisten Händler kennen aus ihren Filialen so genannte “Power Hours”, also starke Schwankungen bei der Kundenzahl an bestimmten Wochentagen oder sogar an bestimmten Stunden des Tages. Für die Personalplanung ist es unerlässlich, diese besonders stark frequentierten Zeiträume zu kennen, damit die Filialleiter zu diesen Zeiten ihre besten Verkäufer einsetzen können. Gleichzeitig kann in eher ruhigen Phasen natürlich Personal eingespart werden. Der Händler kann die Daten außerdem nutzen, um sein generelles Einstellungsverhalten anzupassen und so zum Beispiel auf gewisse saisonale Höhepunkte zu reagieren. 

Wenn der Filialleiter weiß, wann mit wie vielen Kunden zu rechnen ist, kann er seine Mitarbeiter am besten einsetzen und dafür sorgen, dass weniger wichtige Aufgaben – wie zum Beispiel das Auffüllen der Regale oder die Warenannahme – zu anderen Zeiten erledigt werden. So können sich die Mitarbeiter voll auf den Kundenservice konzentrieren. 

Warum ist es gerade für stationäre Händler so wichtig, das Personalmanagement zu optimieren? 

Die Kunden verlangen heute eine persönliche Ansprache und umfangreichen Beratungsservice im Shop. Sie halten sich nicht mehr lange damit auf, auf einen freien Berater zu warten oder sich in eine Schlange einzureihen, sondern gehen stattdessen lieber zur Konkurrenz. Daher ist es für den stationären Handel so extrem wichtig, dem Kunden das bestmögliche Einkaufserlebnis zu bieten. Und dazu gehört natürlich nicht zuletzt die Möglichkeit, jederzeit mit einem Verkäufer zu sprechen. 

Mit der standortbasierten Analyse können Händler nicht nur besonders hektische Phasen vorhersehen und sich entsprechend vorbereiten, sondern zum Beispiel auch den Effekt abschätzen, den der Launch eines neuen Produktes auf das Kundenaufkommen haben wird. Dieser Überblick ermöglicht dem Filialleiter eine proaktive Planung des Personaleinsatzes, sodass die bestmögliche Effizienz erreicht wird und immer genug Verkäufer auf genug Kunden kommen.

Herr Cook, wie genau nutzen Sie die ShopperTrak-Lösung in ihren Läden?

Es ist für uns besonders wichtig, einen ganzheitlichen Überblick über die Situation in unseren Boutiquen zu bekommen und die täglichen Trends einschätzen zu können. Wir nutzen die Analyse für jeden einzelnen Laden, um die möglichen Umsatzpotentiale zu bestimmten Zeiten zu identifizieren und die Konversionsraten im Blick zu behalten. Wenn wir die stärksten Phasen identifiziert haben, setzen wir zusätzliches Personal ein. Außerdem können wir die Performance verschiedener Stores vergleichen und Rückschlüsse auf mögliche Ursachen für eine schlechte Performance ziehen. Davon ausgehend entwickeln wir dann individuelle Strategien, um schwächere Läden zu stärken, sodass sie ein ähnliches Ergebnis erreichen wie vergleichbare Standorte. 

Die Lösung ermöglicht uns außerdem einen direkten Vergleich der durchschnittlichen Bonhöhe – so können wir für jeden einzelnen Mitarbeiter einschätzen, ob er verglichen mit dem Durchschnitt besonders gut oder besonders schlecht verkauft. 

Die grundsätzliche Analyse des Kundenaufkommens ermöglicht uns außerdem, einzelne Filialen mit solchen in Shoppingcentern zu vergleichen. Dieser Vergleich bringt uns einige Erkenntnisse zur Einschätzung des Erfolgs unserer Marketingmaßnahmen, was zum Beispiel das Visual Merchandising angeht. 

Warum ist es für Sie so wichtig, das Personal an unterschiedlichen Standorten flexibel zu managen? 

Wir teilen unsere Filialen in drei Kategorien ein: Franchisenehmer, Shoppingcenter-Stores und einzelne Boutiquen. Jedes dieser Store-Formate birgt andere Herausforderungen, weswegen auch die jeweiligen Mitarbeiter über bestimmte Fähigkeiten verfügen müssen. So sollten zum Beispiel Kunden in einer Boutique anders angesprochen werden als Kunden an der Theke in einem Kaufhaus. 

Wir haben außerdem festgestellt, dass es zwischen den verschiedenen Standorten große Unterschiede gibt, was die Art der verkauften Produkte anbelangt. So wird in einigen Filialen eine größere Anzahl günstigerer Produkte verkauft, während in anderen weniger gekauft wird, dafür jedoch mehr von unseren etwas hochpreisigeren Kollektionen. Daher ist ein „One size fits all“-Ansatz für uns einfach nicht praktikabel. 

Außerdem unterscheiden sich die Standorte auch darin, welche Kunden sie anziehen – das kann sich auch je nach Wochentag unterscheiden. So kommen teilweise viele Familien am Wochenende in unsere Läden, andere Stores verzeichnen ein größeres Aufkommen von Touristen. Je mehr wir aus den Daten herauslesen können, desto besser und individueller können wir jeden einzelnen Laden führen. 

Welche Vorteile haben Sie bis jetzt durch die Nutzung der Analysesoftware erschließen können? 

Zum einen haben wir herausgefunden, dass die Konversionsraten immer zur Mittagszeit sinken. Das führen wir darauf zurück, dass zu dieser Zeit das erfahrenere Verkaufspersonal in die Mittagspause geht. Durch eine Änderung des Einsatzplans konnten wir diese Nachteile wieder ausgleichen. Außerdem haben wir festgestellt, dass die Sonntage mit unsere schwächsten Tage in der Woche sind. Dass liegt vor allen Dingen daran, dass die Läden hier nur sechs Stunden geöffnet sind, weswegen die stärkeren Verkäufer eher samstags arbeiten möchten, damit sie mehr Stunden haben. Auch hier konnten wir den Einsatzplan so anpassen, dass die Situation verbessert werden konnte. 

Seit wir die Lösung nutzen, analysieren wir außerdem die Konversionsrate noch genauer. Ist sie besonders niedrig, können wir die Problembereiche in jedem Store identifizieren und die Ergebnisse nochmals durch Testkäufer bestätigen lassen. Anschließend werden dann Trainings mit dem ganzen Team durchgeführt, um die Situation zu verbessern. Auch die Erstellung der Einsatzpläne wird durch die Analyse deutlich erleichtert. 

Nicht zuletzt ermöglicht uns die Datenanalyse nicht nur, Problembereiche zu identifizieren, sondern auch die Überprüfung der Maßnahmen, die wir gegen diese Probleme ergriffen haben. Außerdem erhalten unsere Filialleiter jeden Morgen um sechs Uhr automatisch einen Bericht über die Verkäufe des Vortages, sodass sie direkt auf etwaige Probleme reagieren können. 

Interview: Daniel Stöter, EuroCIS.com