Kundendaten im Einzelhandel: Erfassen und richtig nutzen

Im Einzelhandel entstehen täglich wertvolle Informationen über deine Kundschaft. Jeder Einkauf, jede Produktanfrage und jede Interaktion mit deinem Onlineshop kann dir helfen, Kaufgewohnheiten besser zu verstehen. Doch häufig bleiben diese Informationen ungenutzt oder verteilen sich auf verschiedene Systeme.

Dabei können Kundendaten im Einzelhandel einen entscheidenden Unterschied machen. Sie ermöglichen es dir, dein Sortiment besser auf die Nachfrage abzustimmen, personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen und langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen.

Wichtig ist allerdings nicht nur, welche Daten du sammelst, sondern auch, wie du sie miteinander verknüpfst und verantwortungsvoll einsetzt. In diesem Artikel erfährst du, welche Kundendaten relevant sind, wie du sie im stationären und digitalen Handel erfassen kannst und welche Strategien sich für die Nutzung eignen.

Welche Arten von Kundendaten gibt es im Einzelhandel?

Nicht alle Kundendaten liefern die gleichen Erkenntnisse. Während einige Informationen zur Abwicklung von Bestellungen benötigt werden, helfen andere dabei, Interessen, Bedürfnisse oder wiederkehrende Kaufmuster zu erkennen.

Grundsätzlich lassen sich die Daten in verschiedene Kategorien einteilen.

Stammdaten und Kontaktdaten

Stammdaten beschreiben grundlegende Informationen über deine Kund:innen. Sie entstehen beispielsweise bei der Erstellung eines Kundenkontos, während einer Bestellung oder bei der Anmeldung zu einem Treueprogramm.

Dazu gehören:

• Name und gegebenenfalls Geburtsdatum
• E-Mail-Adresse und Telefonnummer
• Rechnungs- und Lieferadresse
• Kundennummer
• Bevorzugte Kommunikationswege

Diese Daten unterstützen vor allem die Bestellabwicklung und den Kundenservice. Sie können außerdem zur Personalisierung beitragen, sofern eine entsprechende Rechtsgrundlage für die jeweilige Verwendung vorliegt.

Transaktionsdaten und Kaufhistorie

Transaktionsdaten entstehen bei Einkäufen im stationären Handel und im Onlineshop. Sie zeigen, welche Produkte gekauft wurden, wie viel Kund:innen ausgegeben haben und wie häufig sie zurückkehren.

Typische Beispiele sind der Bestellwert, das Kaufdatum, gekaufte Produktkategorien, verwendete Rabatte und Retouren.

Die Kaufhistorie gibt dir Aufschluss darüber, welche Artikel regelmäßig nachgefragt werden und welche Produktkombinationen besonders beliebt sind.

Betreibst du beispielsweise ein Geschäft für Naturkosmetik, kannst du feststellen, wie häufig bestimmte Pflegeprodukte nachgekauft werden. Diese Erkenntnisse helfen bei der Sortimentsplanung und können die Grundlage für passende Produktempfehlungen bilden.

Wichtig ist die Unterscheidung zwischen allgemeinen Verkaufsdaten und personenbezogenen Kaufhistorien: Ein Kassenbon lässt sich nicht automatisch einer bestimmten Person zuordnen.

Verhaltensdaten

Verhaltensdaten beschreiben, wie Menschen mit deinem Unternehmen interagieren.

Im E-Commerce können dazu besuchte Produktseiten, Suchanfragen, Warenkorbabbrüche und Klicks auf bestimmte Inhalte gehören. Im stationären Geschäft sind beispielsweise Besuchsfrequenzen oder die Nutzung digitaler Beratungsangebote relevant.

Solche Informationen zeigen dir, an welchen Stellen der Customer Journey Interesse entsteht und wo möglicherweise Hindernisse auftreten.

Nicht alle Verhaltensdaten müssen personenbezogen sein. Aggregierte Auswertungen können bereits wertvolle Erkenntnisse liefern, ohne einzelne Besucher:innen zu identifizieren.

Präferenz- und Feedbackdaten

Präferenzdaten geben Auskunft darüber, welche Produkte, Eigenschaften oder Einkaufserlebnisse deine Kund:innen bevorzugen.

Sie entstehen beispielsweise durch Produktbewertungen, freiwillige Umfragen, Wunschlisten oder Gespräche mit dem Verkaufspersonal.

Eine Kundin kann etwa mitteilen, dass sie ausschließlich vegane Pflegeprodukte verwendet oder eine bestimmte Kleidungsgröße bevorzugt. Solche Informationen können eine individuelle Beratung erleichtern.

Besonders relevant sind sogenannte Zero-Party-Daten. Darunter versteht man Informationen, die Kund:innen bewusst und freiwillig direkt mit deinem Unternehmen teilen.

Warum sind Kundendaten für den Einzelhandel wichtig?

Der größte Vorteil von Kundendaten liegt darin, dass du Entscheidungen nicht ausschließlich auf Vermutungen stützen musst. Stattdessen erkennst du, wie sich deine Kundschaft tatsächlich verhält.

Kundenbedürfnisse besser verstehen

Durch die Analyse von Kaufhistorien und Präferenzen kannst du erkennen, welche Produkte besonders gefragt sind und wie sich Bedürfnisse verändern.

Ein Modegeschäft kann beispielsweise feststellen, dass bestimmte Größen regelmäßig ausverkauft sind, während andere lange im Lager bleiben. Dadurch lässt sich die Warenplanung gezielter anpassen.

Auch saisonale Veränderungen werden sichtbar. Wenn bestimmte Artikel regelmäßig vor Feiertagen oder zu Beginn einer Jahreszeit stärker nachgefragt werden, kannst du dein Sortiment entsprechend planen.

Einkaufserlebnisse personalisieren

Nicht alle Kund:innen interessieren sich für dieselben Produkte. Mithilfe relevanter Kundendaten kannst du Angebote und Empfehlungen besser auf unterschiedliche Zielgruppen abstimmen.

Personalisierung bedeutet dabei nicht zwangsläufig, jede Person individuell anzusprechen. Häufig reicht bereits eine Segmentierung nach Produktinteressen oder bisherigen Käufen.

Eine Person, die regelmäßig Laufschuhe kauft, könnte beispielsweise Interesse an passender Sportbekleidung haben. Wer dagegen hauptsächlich Outdoor-Ausrüstung bestellt, benötigt andere Produktempfehlungen.

So lassen sich Informationen gezielter bereitstellen, statt allen Kund:innen dieselben Inhalte anzuzeigen.

Kundenbindung langfristig stärken

Kundendaten helfen dir außerdem dabei, bestehende Beziehungen zu pflegen. Du kannst erkennen, welche Kund:innen regelmäßig einkaufen, welche länger nicht aktiv waren und welche Angebote besonders gut angenommen werden.

Diese Informationen bilden eine Grundlage für Kundenbindungsprogramme, individuelle Serviceleistungen und eine konsistente Kommunikation.

Dabei ist die Qualität des Einkaufserlebnisses mindestens ebenso wichtig wie die Personalisierung. Relevante Daten können dir beispielsweise helfen, frühere Serviceanfragen zu berücksichtigen oder passende Informationen zu bereits gekauften Produkten bereitzustellen.

Marketing und Geschäftsprozesse verbessern

Kundendaten sind nicht nur für Marketingkampagnen hilfreich. Sie unterstützen auch operative Entscheidungen.

Dazu gehören die Planung von Lagerbeständen, die Bewertung einzelner Vertriebskanäle und die Identifikation wiederkehrender Retourengründe.

Wenn du erkennst, welche Produktgruppen häufig gemeinsam gekauft werden, kannst du beispielsweise die Warenpräsentation im Geschäft oder die Empfehlungen im Onlineshop entsprechend gestalten.

Wie lassen sich Kundendaten im Einzelhandel erfassen?

Für die Datenerfassung stehen dir verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung. Welche Methode sinnvoll ist, hängt davon ab, ob du ausschließlich stationär verkaufst, einen Onlineshop betreibst oder beide Kanäle miteinander verbindest.

1. Kundendaten über das Kassensystem erfassen

Das Kassensystem ist eine der wichtigsten Datenquellen im stationären Einzelhandel. Bei jeder Transaktion entstehen Informationen über verkaufte Produkte, Preise, Rabatte und den Zeitpunkt des Kaufs.

Moderne POS-Systeme können diese Daten auswerten und bei Bedarf mit Kundenprofilen verknüpfen.

Wenn Kund:innen beispielsweise freiwillig ihre Kontaktdaten für einen digitalen Kassenbon angeben, können diese im Rahmen des angegebenen Zwecks verarbeitet werden.

Mit Shopify POS kannst du stationäre Verkäufe und Verkäufe über deinen Shopify-Store innerhalb einer gemeinsamen Handelsplattform verwalten. Wenn Einkäufe einem Kundenprofil zugeordnet werden, lassen sich Kaufhistorien kanalübergreifend betrachten.

Dabei solltest du darauf achten, dass dein Verkaufspersonal transparent erklärt, wofür Daten benötigt werden. Die Angabe einer E-Mail-Adresse für einen digitalen Kassenbon ist nicht automatisch eine Einwilligung in Werbenachrichten.

2. Kundenkonten im Onlineshop nutzen

Im E-Commerce entstehen Daten vor allem während des Bestellprozesses und durch Kundenkonten.

Bei einer Bestellung werden beispielsweise Angaben zur Lieferadresse, zu gekauften Artikeln und zur Zahlungsabwicklung benötigt.

Kundenkonten können darüber hinaus dabei helfen, Bestellungen nachzuvollziehen und wiederkehrende Käufer:innen zu erkennen.

Für Unternehmen, die stationären Handel und E-Commerce kombinieren, ist die Verbindung dieser Informationen besonders wertvoll.

So kann eine Kundin oder ein Kunde ein Produkt online entdecken, im Geschäft kaufen und später über den Account eine weitere Bestellung tätigen. Werden diese Vorgänge berechtigt miteinander verknüpft, entsteht ein umfassenderes Bild ihrer Einkaufsaktivitäten.

3. Treueprogramme und Kundenkarten einsetzen

Treueprogramme bieten einen konkreten Mehrwert für Kund:innen und können gleichzeitig Informationen über wiederkehrende Einkäufe liefern.

Mögliche Modelle sind Punktesysteme, digitale Kundenkarten oder Vorteile für regelmäßige Einkäufe.

Durch die Teilnahme an einem solchen Programm können Kund:innen ihre Einkäufe freiwillig einem Kundenkonto zuordnen lassen.

Für Händler:innen wird dadurch sichtbar, welche Produkte regelmäßig gekauft werden und wie häufig die Teilnehmenden zurückkehren.

Ein Vorteil digitaler Kundenkarten besteht darin, dass sie sowohl im Onlineshop als auch im stationären Geschäft eingesetzt werden können, sofern die verwendeten Systeme entsprechend verbunden sind.

Auch hier müssen Teilnahmebedingungen und mögliche Marketingeinwilligungen klar voneinander getrennt werden.

4. Umfragen und persönliches Feedback einholen

Nicht jede wichtige Information lässt sich aus einer Transaktion ableiten.

Manchmal ist es sinnvoller, Kund:innen direkt nach ihren Wünschen oder Erfahrungen zu fragen. Das kann beispielsweise über kurze Feedbackformulare, QR-Codes auf Kassenbons oder eine Befragung nach dem Einkauf geschehen.

Mögliche Fragen sind:

• Wie zufrieden warst du mit der Produktauswahl?
• Welche Artikel fehlen dir im Sortiment?
• Wie bewertest du die Beratung im Geschäft?
• Welche zusätzlichen Services wären für dich hilfreich?

Solche Rückmeldungen liefern Informationen, die Verkaufszahlen allein nicht erklären können.

Wenn ein bestimmtes Produkt selten gekauft wird, kann dies beispielsweise an einem zu hohen Preis, fehlender Sichtbarkeit oder einer unpassenden Produktauswahl liegen. Kundenfeedback hilft dabei, die möglichen Ursachen besser einzugrenzen.

5. WLAN, QR-Codes und digitale Kontaktpunkte nutzen

Auch im stationären Einzelhandel entstehen zunehmend digitale Berührungspunkte.

Ein Gäste-WLAN kann beispielsweise über ein Anmeldeportal bereitgestellt werden. Dabei lassen sich bestimmte Informationen erfassen, sofern die technischen und datenschutzrechtlichen Voraussetzungen erfüllt sind.

QR-Codes können zu Produktinformationen, freiwilligen Umfragen oder digitalen Kundenkarten führen.

Digitale Terminals und Tablets ermöglichen es außerdem, Feedback unmittelbar im Geschäft aufzunehmen.

Bei WLAN-Tracking, Standortanalysen und vergleichbaren Technologien ist besondere Vorsicht erforderlich. Je nach Verfahren werden personenbezogene Daten verarbeitet, wodurch zusätzliche Informationspflichten und gegebenenfalls Einwilligungsanforderungen entstehen.

Eine transparente und freiwillige Datenerfassung ist deshalb wichtiger als eine möglichst große Datenmenge.

Kundendaten aus stationärem Handel und Onlineshop zusammenführen

Eine große Herausforderung entsteht, wenn Unternehmen mehrere Verkaufskanäle betreiben.

Der Onlineshop erfasst Bestellungen, das Kassensystem speichert stationäre Verkäufe und ein separates Marketing-Tool verwaltet Newsletter-Anmeldungen. Häufig liegen dadurch Informationen über dieselben Kund:innen in unterschiedlichen Systemen.

Die Folge sind unvollständige Kundenprofile, doppelte Datensätze und ein erhöhter Verwaltungsaufwand.

Ein zentraler Ansatz besteht darin, diese Informationen im Rahmen der jeweils zulässigen Verarbeitung miteinander zu verbinden.

Warum einheitliche Kundenprofile wichtig sind

Einheitliche Kundenprofile bilden eine gemeinsame Grundlage für Service, Marketing und Vertrieb.

Ein Beispiel: Eine Kundin bestellt online ein Paar Schuhe und tauscht die Größe später im stationären Geschäft um.

Wenn die beiden Verkaufskanäle nicht miteinander verbunden sind, erscheint der Onlinekauf möglicherweise unabhängig von der Retoure im Geschäft. Dadurch können Auswertungen und Serviceinformationen unvollständig werden.

Ein gemeinsames System kann solche Vorgänge besser abbilden.

Diese kanalübergreifende Verbindung ist ein wichtiger Bestandteil des Omnichannel-Retailings. Ziel ist es, Kund:innen unabhängig vom gewählten Verkaufskanal ein möglichst einheitliches Einkaufserlebnis zu ermöglichen.

CRM und Customer Data Platform: Wo liegt der Unterschied?

Für die Verwaltung von Kundendaten kommen unterschiedliche Systeme infrage.

Ein Customer-Relationship-Management-System (CRM) unterstützt vor allem die Organisation von Kundenbeziehungen. Es speichert beispielsweise Kontaktdaten, Kommunikationsverläufe und Informationen zu Serviceanfragen.

Eine Customer Data Platform (CDP) führt dagegen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen. Dazu können Kassensysteme, Onlineshops, Marketing-Anwendungen und Kundenservice-Tools gehören.

Die wichtigsten Unterschiede:

Welche Lösung du benötigst, hängt unter anderem von deinem Geschäftsmodell, deinen Datenquellen und der Größe deines Unternehmens ab.

Für kleinere Händler:innen kann eine integrierte Handelsplattform bereits viele Anforderungen abdecken. Unternehmen mit zahlreichen Standorten, komplexen Warenwirtschaftssystemen und umfangreichen Marketingprozessen benötigen möglicherweise zusätzliche Anwendungen.

Weitere Grundlagen liefert das Kundendatenmanagement.

So nutzt du Kundendaten für dein Einzelhandelsmarketing

Die reine Erfassung von Informationen verbessert dein Geschäft noch nicht. Erst durch eine strukturierte Auswertung und konkrete Maßnahmen entsteht ein wirtschaftlicher Nutzen.

Kund:innen nach ihrem Kaufverhalten segmentieren

Bei der Kundensegmentierung unterteilst du deine Kundschaft anhand gemeinsamer Merkmale in Gruppen.

Mögliche Kriterien sind Kaufhäufigkeit, durchschnittlicher Bestellwert, bevorzugte Produktkategorien oder das Datum des letzten Einkaufs.

Eine einfache Methode ist die RFM-Analyse. Dabei betrachtest du drei Kennzahlen:

• Recency: Wie lange liegt der letzte Einkauf zurück?
• Frequency: Wie häufig kauft eine Person ein?
• Monetary: Welchen Umsatz hat die Person im betrachteten Zeitraum erzielt?

So kannst du beispielsweise regelmäßige Käufer:innen von gelegentlichen Kund:innen unterscheiden.

Die einzelnen Segmente lassen sich anschließend für unterschiedliche Marketingmaßnahmen nutzen, sofern die jeweiligen rechtlichen Voraussetzungen erfüllt sind.

Personalisierte Produktempfehlungen erstellen

Anhand vergangener Einkäufe und Produktinteressen kannst du Empfehlungen zusammenstellen, die besser zur jeweiligen Zielgruppe passen.

Ein Geschäft für Wohnaccessoires könnte beispielsweise feststellen, dass Kund:innen nach dem Kauf einer Tischlampe häufig weitere Einrichtungsartikel derselben Kollektion bestellen.

Diese Erkenntnis lässt sich für Produktempfehlungen im Onlineshop oder die Gestaltung passender Produktbereiche im Laden nutzen.

Entscheidend ist, dass Empfehlungen einen erkennbaren Mehrwert bieten und nicht ausschließlich dazu dienen, zusätzliche Verkäufe zu erzeugen.

E-Mail-Marketing gezielter gestalten

E-Mail-Marketing kann besonders wirkungsvoll sein, wenn die Inhalte zu den Interessen der Empfänger:innen passen.

Statt allen Abonnent:innen dieselben Informationen zu senden, kannst du beispielsweise nach Produktkategorien oder Kaufinteressen unterscheiden.

Eine denkbare Maßnahme ist die Information über neue Produkte in einer Kategorie, für die sich eine Person zuvor interessiert hat.

Auch automatisierte Nachrichten können sinnvoll sein, etwa im Zusammenhang mit Bestellungen oder Serviceprozessen.

Dabei ist zwischen notwendigen Transaktionsnachrichten und werblicher Kommunikation zu unterscheiden. Für Marketing-E-Mails ist in Deutschland grundsätzlich eine entsprechende Einwilligung erforderlich. Die gesetzliche Ausnahme für Werbung an Bestandskund:innen gilt nur unter bestimmten Voraussetzungen.

Die Sortimentsplanung verbessern

Nicht jede Anwendung von Kundendaten muss personenbezogen sein.

Schon aggregierte Verkaufszahlen helfen dir dabei, Trends zu erkennen und Entscheidungen zur Warenbeschaffung zu treffen.

Du kannst beispielsweise untersuchen, welche Artikel besonders häufig retourniert werden, welche Produktkombinationen nachgefragt werden und welche Kategorien sich an unterschiedlichen Standorten gut verkaufen.

Gerade bei saisonalen Produkten lassen sich auf dieser Grundlage Einkaufsmengen besser planen.

Dadurch kannst du das Risiko von Überbeständen reduzieren und gleichzeitig die Verfügbarkeit gefragter Produkte verbessern.

Kundendaten analysieren: Diese Kennzahlen sind relevant

Damit deine Datenstrategie messbare Ergebnisse liefert, benötigst du geeignete Kennzahlen.

Die folgenden Werte sind im Einzelhandel besonders hilfreich:

Welche Kennzahlen du priorisierst, hängt von deinen Geschäftszielen ab.

Für ein Geschäft mit regelmäßig nachgekauften Verbrauchsprodukten kann beispielsweise die Kaufhäufigkeit besonders interessant sein. Bei langlebigen Produkten spielt dagegen möglicherweise der langfristige Kundenwert eine größere Rolle.

Achte außerdem darauf, Entwicklungen über vergleichbare Zeiträume zu betrachten. Saisonale Schwankungen können sonst zu falschen Schlussfolgerungen führen.

Mit einer regelmäßigen POS-Datenanalyse lassen sich außerdem standortbezogene Verkaufsmuster untersuchen.

Datenschutz: Was gilt beim Erfassen von Kundendaten?

Bei der Nutzung personenbezogener Kundendaten müssen Einzelhändler:innen die geltenden Datenschutzvorschriften beachten. In Deutschland sind insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), das Bundesdatenschutzgesetz und die Regeln für elektronische Werbung relevant.

Wichtig ist dabei: Nicht jede Verarbeitung personenbezogener Daten erfordert eine Einwilligung. Je nach Zweck kommen unterschiedliche Rechtsgrundlagen infrage, beispielsweise die Erfüllung eines Kaufvertrags.

Für bestimmte Marketingmaßnahmen, Tracking-Technologien oder die Nutzung zusätzlicher Informationen können dagegen besondere Anforderungen gelten.

Zweckbindung und Datenminimierung beachten

Nach der DSGVO dürfen personenbezogene Daten nur für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke verarbeitet werden.

Zudem gilt das Prinzip der Datenminimierung: Du solltest nur solche Informationen erfassen, die für den jeweiligen Zweck erforderlich sind.

Wenn eine Kundin oder ein Kunde beispielsweise lediglich einen Kassenbon erhalten möchte, solltest du nicht automatisch weitere Angaben wie ihr/sein Geburtsdatum oder ihre/seine Interessen abfragen.

Einwilligungen transparent einholen

Wenn eine Datenverarbeitung auf einer Einwilligung beruht, muss diese freiwillig, informiert und eindeutig erfolgen.

Kund:innen müssen verstehen können, wofür ihre Informationen verwendet werden. Außerdem muss eine Einwilligung widerrufen werden können.

Gerade bei Treueprogrammen, Newsletter-Anmeldungen und digitalen Services ist eine klare Trennung unterschiedlicher Verwendungszwecke wichtig.

Eine Anmeldung zu einem Kundenkonto oder einem Treueprogramm bedeutet nicht automatisch, dass sämtliche Formen personalisierter Werbung erlaubt sind.

Kundendaten sicher speichern

Neben der rechtlichen Grundlage spielt die technische Sicherheit eine wichtige Rolle.

Dazu gehören geeignete Zugriffsbeschränkungen, sichere Übertragungsverfahren und regelmäßige Kontrollen der gespeicherten Informationen.

Auch Lösch- und Aufbewahrungsfristen sollten festgelegt werden. Personenbezogene Daten dürfen grundsätzlich nicht länger aufbewahrt werden, als es für den jeweiligen Zweck erforderlich ist, sofern keine gesetzlichen Aufbewahrungspflichten entgegenstehen.

Wenn du externe Dienstleister für die Datenverarbeitung einsetzt, müssen außerdem die entsprechenden vertraglichen und datenschutzrechtlichen Anforderungen berücksichtigt werden.

Fazit: Kundendaten sinnvoll statt möglichst umfangreich nutzen

Kundendaten im Einzelhandel schaffen die Grundlage für ein besseres Verständnis deiner Kundschaft. Sie helfen dir, Kaufmuster zu erkennen, dein Sortiment zu optimieren und relevante Einkaufserlebnisse zu gestalten.

Besonders wertvoll werden diese Informationen, wenn du stationäre Verkäufe und E-Commerce miteinander verbindest. Einheitliche Kundenprofile und eine zentrale Datenverwaltung können dabei helfen, Informationslücken zu schließen und Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten.

Entscheidend ist jedoch nicht die Menge der erfassten Daten. Eine erfolgreiche Datenstrategie zeichnet sich dadurch aus, dass du relevante Informationen gezielt, sicher und datenschutzkonform einsetzt.