Wir simulieren Shopperverhalten auf Handelsflächen.

Total Store Simulation

Ladenlayouts vor dem Roll-out optimieren.

Shopper Simulation nutzt händlerspezifische Kaufverhaltensdaten, um einen spezifischen Algorithmus zu entwickeln, der das Verhalten von Shoppern in neuen Ladenkonzepten vorhersagt. Durch die Simulation können wir das Verhalten von Kunden in verschiedenen Szenarien testen und daraus Erkenntnisse gewinnen, wie das Ladenlayout, das Produktangebot oder die Platzierung von Produkten optimiert werden können.

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Total Store Simulation

Unser USP

  • Unser Ansatz vereint KI- und Handelskompetenz und zeichnet sich durch einen Algorithmus aus, der auf echten Kundenverhaltensdaten basiert.
  • Um das Kundenverhalten vorherzusagen und die KI händlerspezifisch zu trainieren, nutzen wir echte Kundenverhaltensdaten aus unserer Shoppermetrics-Datenbank und Validierungsstudien.
  • Unser händlerspezifischer Algorithmus passt sich auf die individuellen Voraussetzungen der Flächen und des Einkaufsverhaltens an und bietet eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Standorte und Filialen.
  • Einfache Anwendung und Einbettung der visuellen Ergebnisse in den operativen Entscheidungsprozess.
  • Ermöglicht mehr Gestaltungsfreiheit bei der Konzeption und führt zu besseren Ladenlayouts.

Nutzen

  • Individuelle Ergebnisse, da der Algorithmus wird am echten Kundenverhalten mittels Light Gradient Boosting Machine trainiert.
  • Kennzahlenbasierte Bewertung des neuen Ladenkonzeptes in digitalen Zwillingen ohne Umbau, dadurch mehr Gestaltungsfreiheit bei der Konzeption. 
  • Hohe Zeit- und Kosteneinsparung, da kein Umbau mehr nötig ist
  • Hohe Genauigkeit der Vorhersage.
  • Kundenplattform, um eigenständig Simulationen durchzuführen. 
fragezeichen mit einkaufswagen

Fragestellungen

  • Wie gut funktioniert das neue Filial- oder Kategorie-Konzept?
  • Wie wirkt sich das Kundenverhalten auf den Umbau aus?
  • Welchen Einfluss hat das Verschieben von Kategorien auf den Kundenlauf?
  • Wird die Filiale im neuen Konzept besser durchblutet?
  • Erreichen die Spontankaufkategorien eine höhere Shopper-Frequenz?

Ergebnisbeispiele

Shopper Simulation
Beschreibung durch Kennzahlen
Shopper Simulation
Dashboard Simulation

Shoppermetrics

Kennzahlen mit klarer Kante und Wissen über den Shopper, das zählt.

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We simulate shopper behavior in retail spaces.

Total Store Simulation

Optimizing store layouts before the rollout.

Shopper Simulation uses retailer-specific purchasing behavior data to develop a specific algorithm that predicts shopper behavior in new store concepts. Through simulation, we can test customer behavior in various scenarios and gain insights into how store layouts, product offerings, or product placements can be optimized.

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Total Store Simulation

Our Unique Selling Proposition (USP)

  • To predict customer behavior and train AI specifically for retailers, we use real customer behavior data from our Shoppermetrics database and validation studies.
  • Our retailer-specific algorithm adapts to the individual conditions of the spaces and shopping behavior, offering high flexibility and adaptability to different locations and stores.
  • Easy application and integration of visual results into the operational decision-making process.
  • Allows more creative freedom in design and leads to better store layouts.

Benefits

  • Individual results as the algorithm is trained on real customer behavior using Light Gradient Boosting Machine.
  • Metric-based evaluation of the new store concept in digital twins without renovation, allowing more creative freedom in design.
  • Significant time and cost savings as no renovation is required.
  • High accuracy in predictions.
  • Customer platform to independently conduct simulations.
fragezeichen mit einkaufswagen

Questions

  • How well does the new store or category concept work?
  • How does customer behavior affect the renovation? What impact does moving categories have on customer flow?
  • Is the store better navigated in the new concept?
  • Do impulse purchase categories achieve a higher shopper frequency?

Examples of results

Shopper Simulation
Description through metrics
Shopper Simulation
Dashboard Simulation

Shoppermetrics

Key figures with clear edges and knowledge about the shopper, that’s what counts.

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