Diese Ergebnisse machen deutlich, dass der Convenient Shopper besonders im eCommerce-Bereich immer präsenter wird. Diese Kundengruppe kauft Haushaltsprodukte und Lebensmittel wesentlich spontaner und in kürzeren Abständen ein, im Gegensatz zu Konsumenten, die mittels Großeinkäufe vorausschauender planen.

Dieser Einfluss wird noch offensichtlicher, wenn man auf die eingekauften Artikel blickt: Hier steht „Geld sparen“ weit oben auf der Einkaufsliste: 35 Prozent der Haushalte, die online einkaufen, bevorzugen die Eigenmarken des jeweiligen Einzelhändlers und sorgen in dieser Kategorie für einen elfprozentigen Anstieg des eCommerce-Umsatzes. Die Eigenmarken sind in der Regel günstiger als ähnliche Produkte von Herstellermarken. Zudem ist der Anteil, der Online Shopper, die bevorzugt zu rabattierten Produkten greifen, auf 37 Prozent gestiegen. Gleichzeitig stieg auch der durch diese Käufergruppe generierte eCommerce-Umsatz um sieben Prozent. Diese Entwicklung im Kaufverhalten kann unter anderem an der Inflation und den (für den Konsumenten unvorhersehbar) steigenden Produktpreisen liegen.

Die Ergebnisse der Studie von SymphonyAI zeigen: der Convenient Shopper rückt für den eCommerce als Zielgruppe zunehmend in den Mittelpunkt. Händler müssen ihr Online-Sortiment also stärker auf diese Kundengruppe ausrichten. Beliebte Artikel, Eigenmarken und rabattierte Waren sollten für den Convenient Shopper schneller und einfacher zu finden sein. Das gelingt, wenn Händler diese Produkte sichtbarer machen, zum Beispiel indem sie für Käufer mit dieser Präferenz in der Sortimentsübersicht ganz oben erscheinen. Zusätzlich können Händler Rabattaktionen bewerben, die nur online einlösbar sind.

„Für Online-Händler wird es mehr und mehr zur Herausforderung, mit den sich wandelnden Bedürfnissen ihrer Kunden mitzuhalten. Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Optimierungswille sind allerdings unerlässlich, wenn sie ihre Kunden langfristig halten wollen. Eine Möglichkeit, sich dieser Aufgabe zu stellen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz“, sagt Laetitia Berthier, Head of Client Management bei SymphonyAI Retail CPG. „Händler überzeugen Convenient Shopper am effektivsten mit einem übersichtlichen, personalisierten, schnellen und unkomplizierten Einkauf. Mithilfe einer KI-basierten Lösung zur Sortimentsplanung und -optimierung können Händler beliebte Artikel und Eigenmarken ermitteln und darauf ein Sortiment aufbauen, das stark auf die Bedürfnisse der Convenient Shopper zugeschnitten sind. Darüber hinaus stärken sowohl eine personalisierte Kommunikation als auch individuelle Angebote die Beziehung zwischen Käufer und Händler.“

Ein weiterer großer Vorteil eines kundenorientierten Sortiments: Es wirkt sich positiv sowohl auf Kundenloyalität und -bindung als auch auf die Umsätze aus. Laut der Studie können Händler, die ihr Sortiment mithilfe einer KI-basierten Lösung exakt auf die Bedürfnisse ihrer Kunden ausrichten, ihre inkrementellen Umsätze um ein bis zwei Prozent steigern. Für die konkrete Umsetzung braucht es einen vernetzten und ganzheitlichen Überblick über das Sortiment, die Produkt-Performance sowie Kundenpräferenzen. KI-basierte Analytics und Sortimentsplanungs-Tools berücksichtigen all diese Faktoren und liefern die Insights, die für ein kundenorientiertes Angebot notwendig sind.

Die KI-basierten Lösungen von SymphonyAI Retail I CPG analysieren unternehmensweit große Datensätze wie Käuferdaten, um sowohl ideale Kategoriepläne als auch lokalisierte, kundenorientierte Sortimente zu erstellen, die die Performance und Effizienz steigern. Auf diese Weise helfen sie Händlern dabei, der Komplexität Herr zu werden.

• Das E-Book „The Power of Customer-Centric Assortment Decisions“ einschließlich der vollständigen Untersuchungsergebnisse findet sich hier.
• Weitere Informationen zum Thema Sortimentsplanung und -optimierung finden sich hier.
• Weitere Informationen zu Lösungen für personalisiertes Marketing finden sich hier.

*Methodik

Für diese Studie wurden mehr als 630 Millionen Warenkörbe aus über 60 Millionen Haushalten (Europa, Vereinigte Staaten) analysiert. Die Auswertung der anonymisierten Daten fand im ersten Quartal 2023 statt. Die Ergebnisse werden mit den Daten aus dem Vorjahr (Q1 2022) verglichen.