Was sind POS-Daten? Typen, Analyse und Beispiele

Point-of-Sale-Analysen und -Daten sind nicht nur Verkaufsaufzeichnungen – sie können den Unternehmen sagen, was sie auf Lager haben, wie sie die Preise festlegen und an wen sie ihre Produkte vermarkten sollen. Aber POS-Daten sind auch einer der wertvollsten Geschäftsinputs, der zu wenig genutzt wird.

Große Einzelhändler nutzen POS-Daten, um die Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Point-of-Sale-Daten effizient zu nutzen, weil sie zu komplex erscheinen oder sich nur schwer mit anderen Systemen wie Inventar/Marketing verbinden lassen.

Heutzutage tragen moderne Kassensysteme wie SoftPOS-Apps dazu bei, Kassendaten lesbar, einfach mit anderen Vertriebssystemen zu verbinden und für Geschäftsentscheidungen leicht zu interpretieren.

Was sind POS-Daten?

Ihr Kassensystem erfasst bei jedem Verkauf die Details oder Informationen der Transaktion. Diese Informationen werden als POS-Daten bezeichnet.

POS-Daten verraten Ihnen die offensichtlichen Details oder Rohdaten, etwa welches Produkt oder welche Dienstleistung gekauft wurde, wie viel der Kunde bezahlt hat, welche Zahlungsmethode der Kunde verwendet hat und wann die Transaktion stattgefunden hat.

Es liefert auch Daten, die sich für sich genommen nicht viel anfühlen, aber wenn die Punkte zusammenpassen, liefert es Geschäftsinhabern wertvolle Informationen. Dabei kann es sich um Informationen wie das Terminal oder den Ort handeln, an dem der Verkauf stattgefunden hat. Wer war der Mitarbeiter, der den Verkauf anrief? Wurde ein Rabatt gewährt? Hat der Kunde Treuepunkte etc. genutzt?

Wenn Unternehmen die Rohdaten der Transaktion mit dem umgebenden Kontext kombinieren, entsteht Wert. Auf diese Weise sind POS-Daten nicht nur eine Verkaufsaufzeichnung; Es ist ein Live-Feed Ihres Kundenverhaltens.

Arten von POS-Daten

Die meisten Unternehmen gehen davon aus, dass POS-Daten nur die Details des Verkaufs verraten. Es gibt jedoch sechs Arten von POS-Daten, die Ihnen unterschiedliche Informationen über den Verkauf liefern, und ein einzelner Verkauf kann alle sechs Datenpunkte berühren.

Transaktionsdaten

Enthält die Kerninformationen des Verkaufs, z. B. welche Artikel gekauft wurden, Mengen, Preise, ob Rabatte gewährt wurden, wie hoch die Steuern waren und wie hoch der vom Kunden gezahlte Gesamtbetrag war.

Zahlungsdaten

Zahlungsdaten zeigen Ihnen, wie der Kunde Sie bezahlt hat – Karte, Bargeld, mobile Geldbörse, QR-Code-Scan, Konto-zu-Konto-Zahlung und so weiter.

Bestandsdaten

Wie hoch war Ihr Lagerbestand zum Zeitpunkt des Verkaufs? In integrierten Systemen lösen niedrige Lagerbestände automatisch Nachbestellungen aus.

Kundendaten

Dies ist die POS-Datenschicht, die für personalisiertes Marketing am wertvollsten ist. Es enthält Details wie die Kaufhistorie des Kunden, manchmal auch seine demografischen Details, Treue-IDs und Prämienprogramme.

Betriebs-/Zeitstempeldaten

Anhand dieser POS-Daten erfahren Sie den genauen Zeitpunkt, das Datum und den genauen Ort des Verkaufs sowie den Mitarbeiter, der den Verkauf abgewickelt hat.

Rückgabe- und Ausnahmedaten

Stornierte Verkäufe, Rückerstattungen, Preisüberschreitungen usw. werden erfasst und können wertvolle Erkenntnisse für die Identifizierung von Strategien zur Schadensverhütung liefern.

Wie sieht ein roher POS-Datensatz aus?

Bei den rohen POS-Daten handelt es sich im Grunde um eine Tabelle, die eine Liste mit einer Zeile pro Produkt/Artikel enthält.

Wenn ein Kunde beispielsweise drei Ihrer Produkte gekauft hat, wird der Datensatz für den einzelnen Verkauf nicht in einer einzigen Zeile angezeigt. Der POS-Rohdatensatz enthält drei Datenzeilen. Jedes Produkt hätte eine eigene Zeile.

Bei den rohen POS-Daten handelt es sich also im Wesentlichen um eine Liste der verkauften Artikel, die für sich genommen überwältigend und auch zufällig wirken können.

Aber wenn die Daten kategorisiert und analysiert werden, können Sie nachvollziehen, welches Ihr meistverkauftes Produkt ist, zu welcher Tageszeit Ihre maximalen Verkäufe erzielt werden, wer Stammkunde oder Stammkunde in einer bestimmten Filiale ist, wer Ihr leistungsstärkstes Personal ist usw.

So führen Sie eine POS-Datenanalyse durch

Für das ungeübte Auge können die rohen POS-Daten einschüchternd und überwältigend wirken. Aber Sie können aus den Daten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen, ohne dass eine sehr technische Analyse erforderlich ist.

Schritt 1: Führen Sie einen sauberen Rohdatenexport durch

Exportieren Sie Daten auf Transaktionsebene (nicht die vorab zusammengefassten Gesamtsummen) für einen von Ihnen gewählten Zeitpunkt, d. h. die letzten 30, 90 oder sogar 365 Tage.

Schritt 2: Bereinigen und segmentieren Sie die Daten

Entfernen Sie die Testtransaktionen, stornierten Verkäufe und doppelten Einträge aus den Point-of-Sale-Daten. Sobald die Daten bereinigt sind, organisieren Sie die Daten in verschiedene Kategorien nach Produkt, Verkaufszeitpunkt, wer die Verkäufe getätigt hat, Standort usw.

Schritt 4: Wählen Sie Ihre Frage aus

„Welches ist mein meistverkauftes Produkt?“ Eine Frage wie diese ist zu weit gefasst und liefert nur sehr begrenzte Datenpunkte. Aber eine Frage wie „Welche drei Artikel sind am Standort X ausverkauft?“ sagt Ihnen, was Sie auffüllen müssen und was die Kunden an diesem bestimmten Standort bevorzugen.

Stellen Sie also konkrete Fragen, um die POS-Daten zu analysieren.

Hier ist es wichtig, nach Mustern zu suchen und die Kennzahlen im Kontext der gesamten POS-Daten zu vergleichen, anstatt sich auf die Summen zu konzentrieren.

Schritt 5: Ergreifen Sie Maßnahmen aufgrund des Ergebnisses

Der springende Punkt, eine Frage wie „Was sind POS-Daten überhaupt“ zu stellen? besteht darin, es für Geschäftsentscheidungen zu nutzen.

Machen Sie die Erkenntnisse also umsetzbar.

Sie stellen beispielsweise fest, dass ein Teil Ihrer Kunden alle dreißig Tage ein Produkt kauft. Dies ist ein wertvolles Muster. Sie können diese Artikel nicht nur entsprechend ihrer Kaufzeit auf Lager halten, sondern auch eine automatische SMS-/E-Mail-Erinnerung einrichten, die ihnen Rabattcodes oder Cross-Promotion-Angebote für verwandte Produkte sendet.

Schritt 5: Wiederholen

Die POS-Daten werden jedes Mal aktualisiert, wenn Sie einen Verkauf tätigen. Machen Sie es sich also zur Gewohnheit, es in regelmäßigen Abständen zu überprüfen und zu analysieren.

Die meisten SoftPOS-Apps wie BrandPOS bieten Ihnen integrierte Echtzeit-Dashboards, die die Schritte 1 bis 4 automatisieren. So können Sie rechtzeitig Maßnahmen auf die POS-Daten ergreifen.

4 Beispiele für POS-Datenanalyse

• Der Modehändler Zara nutzt Echtzeit-Verkaufs- und Bestandsdaten seiner 6.000 Filialen auf der ganzen Welt. Zara hat eine Bestandsgenauigkeit von 95 % bis 99 % erreicht und verkauft alle 30 Tage seinen gesamten Lagerbestand!
• Starbucks analysiert seine 90 Millionen Transaktionen pro Woche, um Kundenpräferenzen nach Standort zu ermitteln und personalisierte Angebote zu versenden.
• Die Schuhmarke Allbirds vergleicht ihren Webverkehr nach Standort mit Daten aus ihren physischen Einzelhandelsgeschäften. Die Analyse bestätigte, dass der Web-Traffic von der Postleitzahl aus innerhalb von drei Monaten nach der Eröffnung des Boston Back Bay-Stores um 83 % anstieg!
• Der Fast-Food-Riese McDonald's verknüpft POS-Transaktionstrends mit Echtzeitkontexten wie dem Wetter und dem Drive-in-Verkehr, um seine digitalen Menütafeln zu aktualisieren.

Häufige Herausforderungen mit POS-Daten

Oftmals liegen POS-Daten zu verschiedenen Kategorien wie Zahlungen, Lagerbeständen oder Kundentreuedaten isoliert vor, was ihre strategische Nutzung erschwert.

Wenn manuelle Eingaben für benutzerdefinierte Rabatte oder unterschiedliche Produktnamen vorgenommen werden, entsteht ein Durcheinander.

Wenn kein Dashboard oder Bewertungssystem vorhanden ist, sind Point-of-Sale-Daten sinnlos. Ohne ein System zu deren Analyse werden POS-Daten auch nur zu einem weiteren Verkaufsdatensatz.

Wenn Sie Kundendaten sammeln, kommen Compliance-Frameworks ins Spiel und Sie müssen die Standards für Datenschutz, Datenspeicherung und -übertragung sicherstellen.

Die eigentliche Herausforderung für POS-Daten (insbesondere bei SoftPOS usw., die ein fertiges Dashboard bieten) besteht nicht darin, auf der Analyseebene stehen zu bleiben und Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen.

Vorteile der POS-Datenanalyse

Wenn Sie wissen, was wann verkauft wird, können Sie intelligentere Bestandsentscheidungen treffen, z. B. was Sie auffüllen und wann Sie nachbestellen müssen.

Sie können Eingaben aus POS-Daten über Kundenfrequenzen verwenden, um Personalpläne zu verwalten.

Mit POS-Analysen können Sie Ihre Rabatte mit Daten zu Verkaufs- und Werbebotschaften abgleichen. Es hilft Ihnen zu verstehen, welche Ihrer Rabatte und Sonderangebote am besten funktioniert haben.

POS-Daten helfen Ihnen zu verstehen, wann Ihre Kunden gerne einkaufen, welche Produkte ihnen gefallen und welche Angebote sie begeistern. So können Sie durch die Personalisierung Ihrer Kommunikation bessere Beziehungen zu Ihren Kunden aufbauen.

Ungewöhnliche Renditen und Diskrepanzen in den Rabattmustern können unbemerkt bleiben, wenn sie isoliert auftreten. Wenn Sie jedoch mithilfe der POS-Datenanalyse ein Muster dieser Betrugsfälle erkennen können, können Sie schneller Maßnahmen ergreifen und Verluste verhindern.

Geschäftsinhaber können POS-Daten nutzen, um schnellere und evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen, anstatt sich auf größere Branchentrends oder verzögerte Feedbackschleifen zu verlassen.

BrandPOS SoftPOS App – Ihre All-in-One-Zahlungslösung

POS-Daten an sich können sich zufällig anfühlen, und das wird auch der Fall sein, wenn Sie nicht über ein System zur Erfassung sauberer Echtzeitdaten zusammen mit POS-Analysetools verfügen.

BrandPOS ist eine SoftPOS-App, die darauf ausgelegt ist, POS-Daten in Echtzeit zu erfassen und Sie mit ihrem Analyse-Dashboard zu unterstützen.

Da es sich um eine echte SoftPOS-App handelt, können Sie BrandPOS auf Ihrem kompatiblen Smartphone nutzen und benötigen kein zusätzliches Hardware-Kassensystem. Es unterstützt nicht nur mehrere Zahlungsmethoden, um den Verkauf reibungslos zu gestalten, sondern gewährleistet auch die Datensicherheit durch Einhaltung von Industriestandards.

Was BrandPOS ideal für die POS-Datenverwaltung macht, ist, dass es Ihnen ein Echtzeit-Dashboard bietet – eine Analyseebene zusätzlich zur Datenerfassung. Anstatt also zu einem weiteren eigenständigen Zahlungsprotokoll zu werden, wird jede Zahlung mit Ihren anderen Vorgängen wie Personalbesetzung und Kundeneinblicken verknüpft.