DE202009007855U1

DE202009007855U1 - Konsumenten- und Käuferanalysesystem

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Publication number: DE202009007855U1
Application number: DE202009007855U
Authority: DE
Original assignee: Accenture Global Services GmbH
Current assignee: Accenture Global Services Ltd
Priority date: 2008-06-05
Filing date: 2009-06-04
Publication date: 2009-12-24
Anticipated expiration: 2019-06-05
Also published as: US20090307054A1; AU2009202218A1; ITTO20080434A1; AU2009202218B2; US8306845B2

Abstract

Datenverarbeitungssystem zum Analysieren von Einzelverkaufsdaten von für bzw. durch einen Käufer verpackten Waren und Konsumentendaten, umfassend:
ein Daten-Integrations-Interface zum Empfangen von Markt- und Verkaufsdaten von einer Mehrzahl von firmenexternen Datensammelquellensystemen und Verkaufs- und Lieferdaten von einem firmeninternen Datensammelsystem;
eine Datenintegrationskomponente, die mit dem Daten-Integrations-Interface gekoppelt ist, zum Transformieren der empfangenen Daten in einen vereinheitlichten harmonisierten Master- bzw. Hauptdatensatz;
einen vereinheitlichten Master- bzw. Hauptdatenspeicher zum Empfangen und Speichern des vereinheitlichten harmonisierten Hauptdatensatzes;
eine Mehrzahl von Analysemodulen zum Analysieren von Daten in dem vereinheitlichten Hauptdatenspeicher, wobei die Mehrzahl von Analysemodulen ein Markteinblickmodul beinhaltet, umfassend eine Mehrzahl von Analysekomponenten, umfassend eine Produktanalyse, Markenanalyse, Käuferanalyse und Konsumentenanalyse für ein Analysieren dieser Daten;
eine Datenbank zum Speichern einer Bibliothek von Schlüsselleistungsindikatoren und Geschäftsregeln im Zusammenhang bzw. in Kommunikation mit der Mehrzahl von Analysekomponenten;
eine Benutzer-Interface-Komponente, die mit jeder der Mehrzahl von Analysekomponenten assoziiert ist; wobei das Benutzer-Interface Eingabefelder...

Description

HINTERGRUND
Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf verarbeitende bzw. Bearbeitungssysteme zum Sammeln, Bearbeiten und Präsentieren von Daten, ebenso wie zum Überwachen von Geschäftsverfahren bzw. -prozessen. Genauer bezieht sich die Erfindung auf Datenverarbeitungssysteme zum Sammeln von Konsumentenkaufs- und Marketingdaten, zum Durchführen einer Datenanalyse und zum Präsentieren der Ergebnisse der Analyse.
Datenanalysesysteme sind üblich in Geschäftsressourcenplanungs- und Leistungsmanagementsystemen. Beispielsweise ist ein beispielhaftes System zum Sammeln, Analysieren und Berichten von Firmensteuer- und -finanzinformation in der US Anmeldung Veröffentlichung Nr. US 2007/0022026 A1 mit dem Titel ”Tax Scorecard Reporting System”, von Davidson et al. geoffenbart. Derartige Systeme können für ein Analysieren und Berichten von zahlreichen unterschiedlichen Arten von Betriebs- bzw. Firmeninformation verfügbar sein. Jedoch sind bzw. werden beschäftigte Verantwortliche mit Information von zahlreichen Systemen überlastet, welche Daten aller Arten berichten. Ausführende bzw. Verantwortliche brauchen eine komplette, jedoch gestraffte und rechtzeitige Darstellung von wesentlichen bzw. Schlüsselleistungstrends über das gesamte Geschäft, um Operationsziele zu verifizieren und Leistung zu analysieren, um Änderungen an Vorgängen bzw. Tätigkeiten zu bestimmen, um eine optimale Profitabilität zu erzielen. Die Information, die erforderlich ist, um Einsicht in einen umkämpften bzw. Konkurrenzmarkt zu erzielen, erfordert eine Eingabe nicht nur von Vorgängen bzw. Tätigkeiten einer Firma sondern auch von Mitspielern auf dem Markt – Konkur renten und Konsumenten. Dementsprechend besteht ein Erfordernis für verfeinerte Systeme für eine Datenintegration und -analyse, welche den erhöhten Informationsfluß von inneren bzw. internen und externen Quellen handhaben können. Dementsprechend besteht ein Erfordernis zum Handhaben der Eingabe von mehreren unterschiedlichen Systemen, Integrieren der Information, um eine einzige Datenquelle hoher Integrität zur Verfügung zu stellen, und Liefern der präzisen Information in einer rechtzeitigen und zugreifbaren bzw. verfügbaren Weise an Geschäfts- bzw. Firmenverantwortliche aller Niveaus des Unternehmens. Es besteht auch ein Erfordernis für ein System, eine verfeinerte Analyse der Information zur Verfügung zu stellen, um Einsicht in eine Geschäftsleistung zur Verfügung zu stellen, um den Verantwortlichen zu ermöglichen, effektive Entscheidungen zu treffen.
ZUSAMMENFASSUNG
In einer Ausbildung beinhaltet die vorliegende Erfindung ein Datenverarbeitungssystem zum Analysieren von Einzelverkaufsdaten von für bzw. durch einen Käufer verpackte Waren und Konsumentendaten. Das System umfaßt: ein Daten-Integrations-Interface zum Empfangen von Markt- und Verkaufsdaten von einer Mehrzahl von firmenexternen Datensammelquellensystemen und Verkaufs- und Versand- bzw. Lieferdaten von einem firmeninternen Datensammelsystem; eine Datenintegrationskomponente, die mit dem Daten-Integrations-Interface gekoppelt ist, zum Transformieren der empfangenen Daten in einen vereinheitlichten harmonisierten Master- bzw. Hauptdatensatz; einen vereinheitlichten Master- bzw. Hauptdatenspeicher zum Empfangen und Speichern des vereinheitlichten harmonisierten Hauptdatensatzes; eine Mehrzahl von Analysemodulen zum Analysieren von Daten in dem vereinheitlichten Hauptdatenspeicher, wobei die Mehrzahl von Analysemodulen ein Markteinblickmodul beinhaltet, umfassend eine Mehrzahl von Analysekomponenten, umfassend eine Produktanalyse, Markenanalyse, Käuferanalyse und Konsumentenanalyse für ein Analysieren dieser Daten; eine Datenbank zum Speichern einer Bibliothek von Schlüsselleistungsindikatoren und Geschäftsregeln im Zusammenhang mit der Mehrzahl von Analysekomponenten; eine Benutzer-Interface-Komponente, die mit jeder der Mehrzahl von Analysekomponenten assoziiert ist; wobei das Benutzer-Interface Eingabefelder für Datenfilter präsentiert bzw. aufweist, die in die Mehrzahl von Analysekomponenten einzugeben sind, wobei die Eingabedaten die Filter definieren, die an dem generierten Bericht anzuwenden sind; und eine berichtende bzw. Berichtskomponente zum Generieren bzw. Erzeugen von Berichten, welche die Analysen in einer Mehrzahl von Dimensionen und einer Mehrzahl von Maßnahmen darstellen bzw. illustrieren.
Vorzugsweise beinhaltet eine andere Ausbildung des Datenverarbeitungssystems eine Warnungs- und Prüf- bzw. Revisionsmaschine in Kommunikation mit der Mehrzahl von Analysemodulen; und eine Warnungspräsentationskomponente zum Anzeigen von Warnungen, die durch die Warnungs- und Prüf- bzw. Revisionsmaschine generiert sind, wenn das eine der Mehrzahl von Analysemodulen eine Maßnahme bzw. -zahl berechnet, welche einen vorbestimmten Schwellwert übersteigt. Es ist bevorzugt, daß die Berichtskomponente konfiguriert ist, um Berichte für eine Mehrzahl von Informationskanälen zur Verfügung zu stellen, beinhaltend Webzugang, automatisierte e-mail-Verteilung und automatisierte Vorstandsberichte. Zusätzlich ist es bevorzugt, daß die Datenintegrationskomponente ein Verschmelzungs- und Aggregationsmodul zum Empfangen von Transport- bzw. Liefer- und Verbrauchsdaten und zum Erzeugen eines einzigen bzw. einzigartigen Speicher- bzw. Aufbewahrungsorts von Käufer- und Konsumentendaten umfaßt, und es ist noch bevorzugter, daß die Datenintegrationskomponente weiterhin ein Transcodier- und Integrationsmodul zum Empfangen von externen und internen Master- bzw. Hauptdaten und zum Erzeugen des vereinheitlichten harmonisierten Hauptdatensatzes umfaßt. Vorzugsweise beinhaltet das Benutzer-Interface-Präsentationsmodul, das mit der Mehrzahl von Modulen assoziiert ist, Eingabefelder für ein Empfangen von Filtern für ein Produkthierarchieniveau, Speicherinformation, Intervallperiode und Datenbereich.
Unter Berücksichtigung der Analysekomponente des Datenverarbeitungssystems ist es bevorzugt, daß die Analysekomponenten konfiguriert sind, um die Geschäftsregeln an den empfangenen Daten anzuwenden, um vorbestimmte Schlüsselleistungsindikatoren zu berechnen, welche mit der Analysekomponente assoziiert bzw. verbunden sind. Vorzugsweise arbeitet die Produktanalysekomponente nur an den firmeninternen Daten, umfassend Verkaufsdaten, die mit einem ausgewählten Produkt assoziiert sind, jedoch keine firmenexternen Daten, umfassend Konkurrentendaten; arbeitet die Markenanalysekomponente an firmeninternen Daten, umfassend Verkaufsdaten, die mit einer gewählten Marke assoziiert sind, und firmenexternen Daten, umfassend Konkurrentendaten, die mit einer Marke eines Konkurrenten bzw. Mitbewerbers assoziiert sind; arbeitet die Käuferanalysekomponente an firmenexternen Daten, umfassend Verkaufsdaten, die von einem Einzelhandelloyalitätskartenprogramm gesammelt sind, und firmenexternen Daten, umfassend Verkaufsdaten, die mit Konkurrentenprodukten assoziiert sind; und arbeitet die Konsumentenanalyse nur an firmenexternen Daten. Vorzugsweise umfaßt die Mehrzahl von Analysemodulen weiterhin ein Logistikmodul, ein Versorgungs- bzw. Lieferkettenmodul, ein Verkaufsmodul, ein Verkaufskraft- bzw. -mannschaftsmodul, ein Werbemodul, ein Markteinblickmodul und ein Konsumentenmodul, die operativ zum Analysieren von vorbestimmten Teilen bzw. Bereichen der vereinigten Datensätze gekoppelt sind.
Die vorliegende Anmeldung kann sich auch auf ein Verfahren zum Analysieren von Daten von Einzelverkaufsdaten von für bzw. durch einen Käufer verpackte Produkte bzw. Waren beziehen. Das Verfahren umfaßt: Empfangen von firmeninternen Daten, wobei die Daten Master- bzw. Hauptverkaufsdaten, die mit Produkten assoziiert sind, und Verkaufs- bzw. Lieferdaten umfassen, die mit Produkten assoziiert sind; Empfangen von firmenexternen Daten, wobei die Daten Verkaufsdaten von Einzelhändlern und Marktforschungs- bzw. Konsumentenuntersuchungsfirmen beinhalten; Verschmelzen und Aggregieren bzw. Zusammenfassen der internen Daten, umfassend die Transport- bzw. Lieferdaten, und der firmenexternen Daten, umfassend die Markt- bzw. Konsumentenforschungsdaten, um einen verschmolzenen bzw. vereinigten Datensatz auszubilden; Transcodieren und Integrieren der internen Master- bzw. Hauptdaten und der externen Verkaufsdaten von Einzelhändlern, um einen vereinheitlichten Haupt- bzw. Masterdatensatz auszubilden bzw. zu erzeugen; Speichern des vereinheitlichten Hauptdatensatzes in einem Datenspeicher; Auswählen einer Datenanalyse, die durchzuführen ist, wobei die Datenanalyse gewählt wird aus der Gruppe, bestehend aus Produktanalyse, Markenanalyse, Käuferanalyse und Konsumentenanalyse; Empfangen von ausgewählten Parametern von Eingabefeldern eines Benutzer-Interface, das mit der gewählten Datenanalyse assoziiert wird, um die Analysen der Daten zu beschränken; Entnehmen eines Satzes von Geschäftsregeln und Schlüsselleistungsindi katoren, die mit den gewählten Datenanalysen assoziiert sind bzw. werden; für jede gewählte Datenanalyse Analysieren von Teilen bzw. Bereichen der verschmolzenen Datensätze und der vereinheitlichten Hauptverkaufsdaten über die gewählten Parameter in Übereinstimmung mit den entnommenen Geschäftsregeln, um Werte für die entnommenen Schlüsselleistungsindikatoren zu berechnen; und Generieren eines Berichts, der die Analyse in einer Mehrzahl von Dimensionen und für eine Mehrzahl von Maßnahmen darstellt bzw. illustriert.
Vorzugsweise beinhaltet das Verfahren weiterhin ein Bereitstellen des Berichts in einer Mehrzahl von Informationskanälen, beinhaltend einen Webzugang, automatisierte e-mail-Verteilung und automatisierte Vorstandsberichte. Es ist auch bevorzugt, daß das Verfahren ein Erzeugen einer graphischen Darstellung in den Berichten der berechneten Werte der Schlüsselleistungsmaßnahmen beinhaltet, und noch bevorzugter, daß die Berichte eine Mehrzahl von graphischen Darstellungen beinhalten, die in einer einzigen Ansicht von drei oder vier Abschnitten einer Anzeige dargestellt bzw. angezeigt sind bzw. werden. Vorzugsweise beinhaltet das Verfahren darüber hinaus ein Anzeigen von Warnungen, die generiert werden, wenn ein berechneter Wert für einen Schlüsselleistungsindikator einen vorbestimmten Schwellwert übersteigt. Es ist bevorzugt, daß das Verfahren weiterhin ein Auswählen eines Abschnitts bzw. Teils der Datensätze beinhaltet, die mit den gewählten Parametern für ein Produkthierarchieniveau, Speicherinformation, Intervallperiode und Datenbereich assoziiert sind bzw. werden.
Unter Berücksichtigung der Analysekomponenten des Verfahrens ist es bevorzugt, daß die Produktanalyse nur an den firmeninternen Daten arbeitet, umfassend Verkaufsdaten, die mit einem ausgewählten Produkt assoziiert sind bzw. werden, jedoch keine firmenexternen Daten, umfassend Konkurrentendaten; daß die Markenanalyse an den firmeninternen Daten arbeitet, umfassend Verkaufsdaten, die mit einer gewählten Marke assoziiert sind bzw. werden, und firmenexternen Daten, umfassend Konkurrentendaten, die mit einer Konkurrentenmarke assoziiert sind bzw. werden; daß die Käuferanalyse an firmenexternen Daten arbeitet, umfassend Verkaufsdaten, die von einem Einzelhandels-Loyalitätskartenprogramm gesammelt sind bzw. werden, und firmenexternen Daten, umfassend Verkaufsdaten, die mit Konkurrenz- bzw. Konkurrentenprodukten assoziiert sind bzw. werden; und daß die Konsumentenanalyse nur an firmenexternen Daten arbeitet.
KURZE BESCHREIBUNG VON VERSCHIEDENEN ANSICHTEN DER ZEICHNUNGEN
Das Konsumenten- und Käuferanalysesystem kann besser unter Bezugnahme auf die folgenden Zeichnungen und die Beschreibung verstanden werden. Die Elemente in den Figuren sind nicht notwendigerweise maßstabsgemäß, wobei die Betonung bzw. der Schwerpunkt statt dessen auf ein Illustrieren der Prinzipien der Fähigkeit von Analysetechniken gelegt wird. In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen entsprechende Teile in den verschiedenen Ansichten.
1 zeigt ein schematisches bzw. Konzeptübersichtsdiagramm eines Konsumentenwert-Managementsystems für eine Analyse von Verkaufs- und anderen Daten.
2 zeigt eine Übersichtsdarstellung eines Architekturplans einer Ausbildung eines Systems, welches das Datenverarbeitungssystem von 1 beinhaltet.
3 zeigt eine andere Darstellung eines Architekturplans für eine andere Ausbildung eines Systems, welches das Datenverarbeitungssystem von 1 beinhaltet.
4 zeigt einen schematischen Prozeßfluß eines Daten-Integrations-Interface.
5 zeigt ein exemplarisches bzw. beispielhaftes Datenmodell von Verkaufs- und Marktdaten, das in der vorliegenden Erfindung verwendbar bzw. nützlich ist.
6 zeigt einen Graph einer Profitabilitäts/Wertkurve basierend auf der Länge einer Konsumentenbeziehung in einem Einzelhandel-CPG-Markt.
7 zeigt analytische Komponenten, welche das Markteinblickmodul des Systems von 3 umfassen.
8 zeigt ein Datenverarbeitungssystem für eine Analyse von Konsumenten- und Käuferdaten.
9 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Produktverkaufsanalyse pro Marke.
10 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Produktverkaufstrendanalyse pro Subkategorie.
11 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Produktanalyse für eine Einführung eines neuen Gegenstands.
12 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnis datentabelle für die Produktanalyse für eine Einführung eines neuen Gegenstands bzw. Produkts.
13 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Markenwertanteilsanalyse pro Subkategorie (kumulativer Markenanteil in der gewählten Periode).
14 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Markenwertanteilstrendanalyse pro Subkategorie.
15 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen ersten graphischen Bericht, einen zweiten graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Markenpositionierungsanalyse.
16 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Markenanalyse unter Verwendung einer Pareto-Analyse.
17 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Markenanalyse von Kundenaufnahmen, -abgängen und Wiederholern.
18 und 19 zeigen exemplarische Bildschirmanzeigen für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Markenwechselanalyse pro Subkategorie.
20 zeigt eine exemplarische Bildschirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen ersten graphischen Bericht, einen zweiten graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Käuferanalyse pro Kundencluster.
21 und 22 zeigen exemplarische Bildschirmanzeigen für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Kundenanalyse für eine Konsumentenclustersegmentierung.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die in den Figuren illustrierten Elemente arbeiten untereinander zusammen, wie dies nachfolgend in größerem Detail erklärt werden wird. Bevor die detaillierte Erläuterung begonnen wird, wird jedoch festgehalten, daß die gesamte nachfolgende Diskussion, unabhängig von der speziellen Implementierung, die beschrieben werden wird, lediglich exemplarisch bzw. beispielhaft in ihrer Art anstatt einschränkend ist. Beispielsweise kann, obwohl ausgewählte Aspekte, Merkmale oder Komponenten der Implementierungen beschrieben bzw. gezeigt sind, wie sie in dem Programm, den Daten oder Mehrzwecksystemspeichern gespeichert sind, das gesamte oder ein Teil der Systeme und Verfahren, welche mit der Kundenwertmanagementanalyse und Berichtssystemtechnologie konsistent bzw. in Einklang sind, auf einem anderen maschinenlesbaren Medium gespeichert sein oder von einem derartigen ausgelesen werden, beinhaltend sekundäre Speichervorrichtungen, wie Festplatten, Floppy Disks und CD-ROMS; elektromagnetische Signale; oder andere Formen von maschinenlesbaren Medien, die entweder gegenwärtig bekannt sind oder später entwickelt werden werden.
Weiterhin können, obwohl diese Beschreibung spezifische Komponenten einer Kundenwertmanagementanalyse und eines Datenverarbeitungssystems beschreibt, Methoden, Systeme und hergestellte Gegenstände, die mit der Konsumentenverkaufsdaten-Verarbeitungssystemtechnologie konsistent sind bzw. übereinstimmen, zusätzliche oder andere Komponenten beinhalten. Beispielsweise kann ein Prozessor als ein Mikroprozessor, Mikrocontroller, anwendungsspezifische, integrierte Schaltung (ASIC), diskrete Logik oder eine Kombination von anderen Arten von Schaltungen implementiert sein, die wirken bzw. arbeiten, wie dies hierin erklärt wird. Datenbanken, Tabellen und andere Datenstrukturen können gesondert gespeichert und gehandhabt werden, in einen einzigen Speicher oder eine Datenbank inkorporiert bzw. aufgenommen sein, oder allgemein logisch und physikalisch in zahlreichen unterschiedlichen Wegen organisiert sein. Die Programme und Metrik bzw. Maße, die unten diskutiert sind, können Teile eines einzigen bzw. einzelnen Programms sein, gesonderter Programme oder über mehrere Speicher und Prozessoren verteilt sein.
Indem nun auf 1 Bezug genommen wird, kann in einer Ausbildung die vorliegende Erfindung ein Teil bzw. Bereich eines größeren Gegenstands bzw. Werts sein, der als CVM (Customer Value Management, Kundenwertmanagement) bezeichnet ist, welcher als ein schematisches bzw. Konzeptdiagramm eines Systems 100 dargestellt ist, beinhaltend 7 CVM Module als eine Integrationsschicht 102 zwischen Geschäftsfragen 104 und einer Data Foundation Layer (Datengrundlagenschicht) 106. Tatsächlich enthält die erste Spalte 104 eine Liste von üblichen Geschäftsfragen, die mit jedem CVM Modul in Bezug stehen, während die dritte Spalte 106 eine Liste von Dimensionen beinhaltet, die zu der Datengrundlagenschicht gehören (Kunde 108, Produkt 110, Zeit 112, Rechnungen 114 und externe Datenquellen 116, wie Nielsen, IRI, usw.). 1 zeigt die 7 CVM Module 118 durch Gegenstandsbereiche und enthält bzw. sammelt ein Modul in jeder Box. Die Module sind entsprechend der Geschäftsentwicklungslinie geordnet: Markteinblick 120, Konsument 122, Verkäufe 124, Werbung 126, Verkaufskraft bzw. -mannschaft 128, Versorgungs- bzw. Zufuhrkette 130 und Logistik 132. Verkäufe sind die Antriebe für die Analyse in jedem Modul und folgen dem gesamten Verkaufszyklus von potentiellen Verkäufen beim Analysieren des Markts und der Konkurrenten bis zu einer abschließenden bzw. Endlieferung der Waren bzw. Güter bei dem Konsumenten und dem Käuferanalyseniveau. Die Implementierung des CVM Systems kann eine Firma unterstützen, beste Praktiken zum Analysieren und Handhaben ihres Produktverkaufszyklus auszuführen.
Der Markteinblick 120 ist der erste Schritt zum Analysieren des Markts und zum Definieren der Strategie, die auf Konkurrenten und Konsumenten und ein Käuferverhalten schaut bzw. diese beobachtet. Konsumenten- und Käuferanalysen sind in diesem ersten Modul angeordnet, ebenso wie dies Markttrendanalyse- und Positionierungs- & Konkurrentenanalyseverfahren bzw. -Prozesse sind.
Das Konsumentenmodul 122 stellt eine detaillierte Analyse auf dem Konsumentenniveau zum Verfolgen von Trends, Konsumentenloyalität und neu Hinzukommenden oder Verlassenden zur Verfügung.
Das Verkaufsmodul 124 stellt einen Satz von detaillierter Geschäftsanalyse zur Verfügung, welche eine Leistung (Gewinne und Verluste) einer Verkaufsstelle (Point of Sale) (POS); PoS Leistungsänderung und PoS Einkünfte (Verkäufe, Lager, Warenrotation) und die Markenbehandlung beinhaltet.
Das Werbungsmodul 126 stellt einen Satz einer Analyse zur Verfügung, um die laufenden Werbungskampagnen zu verfolgen und eine Werbungsstrategie zu planen. Diese Analysen beinhalten Kampagnen & Promotion Kalender, Werbungs- bzw. Promotionsdruck, die pro Produkt/Client differenziert sind, Verkaufsaufwandseffektivität und Werbungsaufwandskontrolle (Produkt-Client-Agent).
Das Verkaufskraft- bzw. -mannschaftsmodul 128 stellt eine detaillierte Analyse zur Verfügung, um Verkaufskraftleistungen, eine Effizienz einer Auftragsverfolgung, Genauigkeit, Gebietsausübung (zugefallen gegenüber aktiviert) und andere spezifische Verkaufskraftparameter, wie ein Überwachen von peripheren Verträgen und Vereinbarungen zu überprüfen.
Das Zufuhrkettenmodul 130 stellt einen Satz einer Analyse zur Verfügung, um Bestellungslebensdauerzyklen und Voraussagegenauigkeit zu überwachen, welche Kundenservice, Arbeitsbelastung, Bestellungserfüllungseffizienz und Anfrage- & Lieferungsplanungsgenauigkeit beinhaltet.
Das Logistikmodul 132: der letzte Schritt, um Lieferungen, Lagerstrategien, wie Verfügbarkeit und Rotation, Effizienzanalyse, Führungszeitanalyse für eine Lagerabdeckung oder Warenhausrotation und andere logistische Information zu verfolgen.
Bezugnehmend auf 2 ist eine Übersichtsdarstellung der Architekturplattform 200 für einen Gesamtstamm gezeigt, der als CVM (Kundenwertmanagement) bezeichnet ist. Die gesamte Infrastruktur besteht aus drei Hauptschichten:

1. Bodenschicht 202 – Quellensysteme: das gegenwärtige System enthält zahlreiche der Infrastrukturzufuhrsysteme, die zu der Firma gehören (ERP, SAP, Oracle, Excel) 204 oder von einem externen Subsystem kommen (Legacy-Systeme oder External DWH) 206.
2. Mittlere Schicht 208 – CVM Datenspeicher und Aggregation: dieses Niveau beinhaltet den Gerüst bereich 210 für Daten, die von Quellensystemen kommen, und CVM Datenwarenhaus mit der Arbeitsmaschine, um Daten in dem CVM Datenmodul 212 zu integrieren, zu aggregieren und zu speichern, das mit den gespeicherten KPI Bibliotheken 214 und den Geschäftsregeln 216 assoziiert ist. Die mittlere Schicht enthält auch die Datenmanagementanwendung 218, Warnungs- und Prüf- bzw. Revisionsmaschinen 220 und die Segmentierungsmaschine 222 zum Arbeiten auf den CVM Daten. Das CVM Datenmodul 212 nimmt die Datenstruktur für ein Durchführen einer Analyse unter Verwendung von sieben unterschiedlichen analytischen Modulen auf: Markteinblick 224, Kunde 226, Verkauf 228, Werbung 230, Verkaufskraft 232, Zufuhrkette 234 und Logistik 236. Die Zusammenstellung des CVM Datenmodells 212, analytische Module und Regeldatenbanken umfassen die Geschäftsintelligenz der CVM aufgenommenen Lösung 238, welche die analytische Schlüsselexpertise zur Verfügung stellt, die das System antreibt.
3. Obere Schicht 240 – CVM Präsentation: dieses Niveau enthält die Technologien, um effizient und effektiv analytische Berichte zu präsentieren. Die Berichte können über einen Webzugang 242, automatische e-mail-Verteilungen 244, automatisierte Vorstandsberichte 246 zugreifbar sein, die durch Scorecards, Metriken und Reporting Objects bzw. Berichtsobjekte 248 unterstützt sind, können erleichtert sein, indem Warnungen 250 verwendet werden, welche eine Ad-hoc Analyse 252 ermöglichen, und stellen einen generalisierten bzw. verallgemeinerten Kundenbericht 254 zur Verfügung.

Ein Datenaustausch zwischen der Bodenschicht 202 und der mittleren Schicht 208 wird durch spezifische Sicherheitsrichtlinien bzw. -regeln und -Profile 256 überwacht bzw. geleitet. Dies ist Zugriffspunkt zu der CVM aufgenommenen Lösung 238, bestehend nur aus der mittleren Schicht 208 und der oberen Schicht 240. Die Merkmale können in unterschiedlichen Kombinationen in Abhängigkeit von der Technologie verfügbar sein, welche für die Berichtsdarstellungen verwendet wird. Das System wird durch ein Verzeichnis- bzw. Tabellenwerkzeug 258 durch die Enzyklopädie 260, einem Referenzführer für ein Berichten von Gegenständen bzw. Objekten unterstützt.
Indem nun auf 3 Bezug genommen wird, zeigt diese eine Ausbildung einer technischen Architektur für eine Implementierung eines CVM Systems 300 beginnend von den Quellenssystemen bis zu dem CVM Berichtsniveau. Die Elemente der Architektur beinhalten vier Schichten: eine erste Quellendatenschicht: umfassend externe Daten 302; eine zweite Quellendatenschicht: umfassend interne Daten 304; eine CVM Integrationsschicht 306; und eine CVM Berichtsschicht 308. Die Daten, die in die CVM Integrationsschicht 306 fließen, sind bzw. stammen von mehreren Quellensystemen, beinhaltend Marktdaten 310, welche eine externe Datenquelle sind, enthaltend Verbrauchskonkurrentendaten und zugehörige bzw. entsprechende Master- bzw. Hauptdaten; Scan- bzw. Abtastdaten 312, welche eine externe Datenquelle sind, welche Verbrauchsabtastdaten und zugehörige Hauptdaten beinhalten, die von Einzelhandelssystemen kommen; Panel- bzw. Tafeldaten 314, welche eine externe Datenquelle sind, enthaltend Konsumenten- und Käuferpaneldaten; POS (Point of Sale, Verkaufsstelle) Daten 316, welche eine externe Datenquelle sind, enthaltend Speicherdaten, die direkt von Einzelhändlern kommen und zu Loyalitätsprogrammen und CRM Systemen gehören; MD Intern 318, welches eine Geschäftsdatenquelle ist, enthaltend interne Haupt- bzw. Masterdaten; und Transport- bzw. Lieferdaten 320, welche eine Firmendatenquelle sind, enthaltend interne Transport- bzw. Lieferdaten. Die Daten von allen Quellen beinhalten Daten, die sich auf Kunden, Produkte, Zeitpunkt, Rechnungen beziehen, und externe Daten von den Marktdatenversorgungsfirmen, wie AC Nielsen, IRI, usw.
Die CVM Integrationsschicht 306 beinhaltet ein Verschmelzungs- und Aggregationsmodul 322 zum Be- bzw. Verarbeiten von Liefer- und Verbrauchsdaten von POS, Markt- und Scan- bzw. Erfassungs- bzw. Abtastdatenquellen. Diese Schicht beinhaltet auch ein Transcodierungs- und Integrationsmodul 324 zum Transcodieren und zur Integration von internen und externen Haupt- bzw. Masterdaten. Transcodieren ist das Verfahren eines Transformierens des Formats und der Repräsentation bzw. Darstellung eines Inhalts bzw. Contents, um ihn universell zugänglich zu machen. Dieses Modul erlaubt die Integration von ungleichen Daten in eine vereinheitlichte harmonisierte Datenstruktur, die universell an den CVM analytischen Modulen zugänglich bzw. zugreifbar ist.
Die CVM Berichtsschicht 308 beinhaltet ein Quellendatensystem von vereinheitlichten Master- bzw. Hauptdaten 326. Dies ist ein Datenspeicher bzw. Datenaufbewahrungsort für die CVM analytischen Module und enthält die Daten in den Datenstrukturen gemäß den Erfordernissen der analytischen Module, umfassend externe und interne integrierte bzw. beinhaltete Haupt- bzw. Masterdaten. Die CVM Module 328 arbeiten an Daten, die in dem vereinheitlichten Hauptdatenspeicher 326 gespeichert sind, und aggregierten Transport- bzw. Liefer- und Verbrauchsdaten, die vom Verschmelzungs- und Aggregationsmodul 322 entnommen sind. Die Komponenten der Käuferanalyse 330 und Konsumentenanalyse 332 sind Untereinheiten des Markteinblickanalysemoduls 336. Die CVM Analysemodule sind bzw. werden durch Berichtswerkzeuge bzw. -tools unterstützt, welche spezifische Berichtsschablonen bzw. -vorgaben für die verschiedenen Analytiken, beinhaltend Käufer- und Konsumentenanalyse, enthalten. Die integrierte Liefer- und Verbrauchsanalyse 334 ist eine Untereinheit bzw. ein Subbereich des Promotionsanalysemoduls 342.
Wie oben festgehalten, kann das System von 1 als ein Teil bzw. Bereich eines größeren Systems betrachtet werden, das als CVM (Customer Value Management, Kundenwertmanagement) bezeichnet wird, welches zahlreiche analytische Werkzeuge beinhaltet, die in sieben Modulen organisiert sind: Markteinblick, Kunde, Verkäufe, Werbung, Verkaufskraft, Zufuhr- bzw. Lieferkette und Logistik, wie dies auch in 2 und 3 gezeigt ist. Verkäufe sind die Antriebe für die Analyse in jedem Modul und folgen dem gesamten Verkaufszyklus von potentiellen Verkäufen beim Analysieren des Markts und der Konkurrenten bis zur abschließenden bzw. Endlieferung der Waren an den Konsumenten und des Käuferanalyseniveaus. Die sieben CVM Analysemodule 328, wie sie in 3 gezeigt sind, sind durch Subjekt- bzw. Gegenstandsbereiche organisiert. Die Module sind entsprechend der Geschäftsentwicklungslinie geordnet und sind bzw. werden nachfolgend beschrieben.
Die Markteinsichtnahme bzw. der Markteinblick 336 ist der erste Schritt, um den Markt zu analysieren und die Strategie zu definieren, die auf Konkurrenten und Konsumenten- und Käuferverhalten schaut. Die Konsumentenanalyse 330 und die Käuferanalyse 332 sind in diesem ersten Modul angeordnet, ebenso wie andere Analysekomponenten (nicht gezeigt), wie Markttrends und Position & Konkurrenten bzw. Mitbewerber. Die Ergebnisse dieses Analyse moduls stellen Betriebsmaße bzw. -metriken zur Verfügung, um eine Einsicht bzw. einen Einblick in Geschäftsfragen zu geben, wie: Wie entwickelt sind die makro-ökonomische Umgebung? Was sind die relevanten Konsumenten- und Käufererfordernisse und -verhalten? und Welche Gelegenheiten gibt es auf dem Markt?
Konsument 338 stellt eine detaillierte Analyse auf dem Konsumentenniveau zum Verfolgen von Trends, Analysieren von Konsumentenloyalität und neu Hinzukommenden oder Abgängern ebenso wie die Bereitstellung eines Konsumenteneinblicks zur Verfügung. Die Ergebnisse dieses Analysemoduls stellen Betriebsmaßnahmen bzw. -metriken zur Verfügung, um einen Einblick in Geschäftsfragen zu geben, wie: Wie ist die Marktdimension zu verstehen und sind relevante Konsumenten für die Produktkategorie zu identifizieren? Wie ist eine Konsumentenbewegung zu überwachen und sind Verluste durch Ergreifen von Maßnahmen zu vermeiden?
Verkäufe 340 stellt einen Satz von detaillierter Geschäftsanalyse und Markenentwicklung zur Verfügung. Die Analysekomponenten dieses Moduls beinhalten POS Leistung (Gewinne und Verluste); POS Leistungsänderung; POS Einnahmen bzw. Einkommen (Verkäufe, Lager, Warenrotation); und Markenleistung (Gewinne und Verluste). Die Ergebnisse dieses Analysemoduls stellen Betriebsmaßnahmen zur Verfügung, um einen Einblick in Geschäftsfragen zu geben, wie: Wie Verkäufe verfolgen? Wie ist ein Wachstumspotential zu identifizieren?
Promotion bzw. Werbung 342 stellt einen Satz von Analysekomponenten zur Verfügung, um laufende Werbungskampagnen zu verfolgen und die Werbungsstrategie zu planen. Die Analysekomponenten dieses Moduls beinhalten Kampagnen- & Promotionskalender, Promotionsdruck differenziert von Produkt/Client; Handelsaufwandseffektivität; und Werbungsaufwandkontrolle (Produkt-Client-Agent). Die Ergebnisse dieses Analysemoduls stellen Betriebsmaßnahmen zur Verfügung, um Einblick in Geschäftsfragen zu geben, wie: Wie sind Werbungstrends zu identifizieren? Was waren die am meisten oder am wenigstens profitablen Werbungen? Wie sind Marketing, Handelsmarketing und Verkaufsausführung mit Plänen in Übereinstimmung zu bringen?
Verkaufskraft 344 stellt eine detaillierte Analyse zum Überprüfen von Leistungen, Effizienz, Genauigkeit und anderen spezifischen Verkaufskraftparametern zur Verfügung. Die Analysekomponenten dieses Moduls beinhalten Verkaufskraftleistung; Verkaufskrafteffizienz bei Auftragsverfolgung; Feldausübung (zugewachsen gegen aktiviert); und Überwachung von peripheren Kontrakten bzw. Verträgen und Vereinbarungen. Die Ergebnisse dieses Analysemoduls stellen Betriebsmaßnahmen zur Verfügung, um Einblick in Geschäftsfragen zu geben, wie: Wie kann die Feldverkaufskraft bzw. -mannschaft am effizientesten genutzt werden? Wie werden Investitionen mit Prioritäten versehen und zugeordnet bzw. zugewiesen?
Versorgungs- bzw. Zufuhrkette 346 stellt einen Satz von Analysen zur Verfügung, um Auftragslebensdauerzyklus und Vorhersagegenauigkeit zu überwachen. Die Analysekomponenten dieses Moduls beinhalten Kundenservice-Arbeitsbelastung; Auftragserfüllungseffizienz; und Auftrags- bzw. Anfrage- & Versorgungsplanungsgenauigkeit. Die Ergebnisse dieses Analysemoduls stellen Betriebsmaßnahmen zur Verfügung, um Einblick in Geschäftsfragen zu geben, wie: Wie ist die Versorgungs- bzw. Zufuhrplanung zu unterstützen? Wie können exzellente Kundenserviceniveaus gefahren werden?
Logistik 348 stellt den letzten Schritt zum Verfolgen von Lieferungen, Lagerstrategien und anderer logistischer Information zur Verfügung. Die Analysekomponenten dieses Moduls beinhalten Lagerverfügbarkeit; Lagerrotation; Effizienzanalyse; Vorlauf- bzw. Führungszeit für Lagerabdeckung und Warenhausrotation; und andere logistische Information. Die Ergebnisse dieses Analysemoduls stellen Betriebsmaßnahmen zur Verfügung, um Einblick in Geschäftsfragen zu geben, wie: Wie sind Bereiche zu identifizieren, um Vorrats- bzw. Lagerniveaus zu optimieren? Auf welche Bereiche ist zu fokussieren, um Kundenerfordernisse in bezug auf ein Erfüllen der perfekten Reihenfolge zufriedenzustellen?
Das System generiert einen Satz von wichtiger Analyse in dem größeren Zusammenhang des Wirtschafts- bzw. Handelseinblicks. Es gibt zahlreiche und unterschiedliche Gründe für diese Wichtigkeit. Wachsende Konkurrenz nicht nur unter Konkurrenten bzw. Mitbewerbern, sondern auch unter Einzelhandelskaufleuten (beispielsweise private Marken) ist ansteigend. Die Konkurrenz zwischen Marken wird eine neue Herausforderung, welche zu gewinnen ist. Der Ausgleich von Markenleistung bzw. -kraft bzw. -einfluß verschiebt sich von den Herstellern zu den Einzelhandelskaufleuten. Kundenallianzen – leistungsstarke Einzelhandelskaufleute werden häufig als ”alliierte Kunden bzw. Konsumenten” beim Treiben der Preise nach unten und Durchführen von Auswahlen gesehen (Handels- und Kunden- bzw. Konsumentenmarketing werden unterschiedliche Seiten derselben Münze). Zusammenfassende bzw. verständliche Integration von externen Marktdaten gibt einen größeren Einblick. Konsumentenanalyse und Käuferanalyse werden unter Verwendung von Daten durchgeführt, die vollständig integriert sind und von zahlreichen unterschiedlichen Quellen kommen, wo Daten in einer vollständig unterschiedlichen Weise zur Verfügung gestellt werden. Die CVM Integrationsschicht, die in 2 und 3 gezeigt ist, stellt den Ort dar, wo die Harmonisierung und die Datenbereinigung durchgeführt werden, um vergleichbare Werte von den unterschiedlichen Datenprovidern zu normalisieren. Eine Harmonisierung und Integrierung sind sehr wichtig aus zwei Gründen: (1) Sie erlaubt ein Zusammenstellen in derselben Box von internen Daten und Daten, die von externen Datenquellen, Konsumenten und Kunden kommen; und (2) harmonisierte und integrierte Daten haben unterschiedliche Bedeutung und unterschiedlichen Inhalt und sie erlauben die Durchführung einer komplexen Analyse an mehreren funktionellen Strömen. Markenvertrauen: Käufer und Konsumenten achten mehr auf Preise und sind weniger loyal gegenüber der Marke. Erwartungen der Eigner bzw. Aktionäre: Firmen arbeiten härter, um mehr Wert aus jedem Kontakt zu ziehen, was die Erwartungen der Eigner erhöht. Größere Konzentration: ein Überfüllen bzw. Überangebot von modernen Handelsketten und Lieferantengruppen bewirkt eine Reduktion in der Kontrakt- bzw. Vertragsleistung bzw. -kraft von Herstellern. Informationsasymmetrie: Hersteller sind in einer permanenten Situation einer Informationsasymmetrie in bezug auf die Verkaufsdaten, die von den Einzelhandelsscannern kommen. Proliferation bzw. Verbreitung der Produkte: Waren und Dienste steigen kontinuierlich auf dem Markt an.
Das Charakteristikum von Firmen hoher Leistung ist die Fähigkeit, Wachstum, Profitabilität und die Peer-Konkurrenzfähigkeit zu liefern bzw. zu bieten. Jedoch müssen sie auch fähig sein, sich selbst gut für die Zukunft zu positionieren, um eine konsistente Leistung über eine lange Zeitdauer zu liefern. Die Vorbedingung für eine hohe Leistung ist ein korrektes Verständnis von allen Aspekten, die einen Einblick betreffen. Es ist fundamental bzw. wesentlich, einen privilegierten Zugang zu Daten zu haben, um die beste Interpretation der Zeichen auszuführen, die von der Umgebung und dem Markt kommen, in welchem die Firma konkurriert. Eine tiefe Kenntnis von Treibern eines Handelseinblicks ist der erste Schritt zum Erfolg.
Große Firmen von Konsumentenwaren & -dienstleistungen (Consumer Goods & Services) (CG&S) oder Firmen von für bzw. durch Konsumenten verpackte Waren (Consumer Packaged Goods) (CPG) und Einzelhandelskaufleute müssen üblicherweise mit einer großen Menge an Daten arbeiten, die von verschiedenen Quellen kommen. Das System führt vorzugsweise eine Hauptklassifizierung zwischen externen und Firmendatenquellen durch. Information, die von unterschiedlichen Datenprovidern stammt, muß vereinheitlicht bzw. harmonisiert werden, um gemeinsam verwendet zu werden. Indem nun auf 4 Bezug genommen wird, ist ein schematisches bzw. Konzeptdiagramm der Verfahren bzw. Prozesse, die in der CVM Integrationsschicht 400 durchgeführt werden, gezeigt. Die internen Datenquellen 402 und die externen Datenquellen 404 sind bzw. werden gemeinsam gesammelt und integriert, um einen harmonisierten bzw. vereinheitlichten Datensatz zur Verfügung zu stellen, welcher universell für eine Vielzahl von analytischen Werkzeugen zugängig ist. Dies stellt eine größere Effizienz dahingehend dar, daß ein einziger bzw. einzelner Haupt- bzw. Masterdatenspeicher verwendet werden kann, statt daß die Duplizierung der Daten für unterschiedliche Datenbanken erforderlich wird, welche die unterschiedlichen Analysemodule unterstützen. Unterschiedliche Niveaus einer Integration können durchgeführt werden: Ausrichtung, Harmonisierung bzw. Vereinheitlichung (Cross-Codierung) und Verschmelzung. Ein Sammeln von Infor mation ist wichtig, um Einsicht bzw. Einblick zu ermöglichen.
Indem auf 5 Bezug genommen wird, ist eine Datenstruktur 500 gezeigt, welche die Harmonisierungsintegration von Daten von verschiedenen Quellen illustriert. Das Datenmodell 500 stellt die Struktur für die harmonisierten, integrierten Daten dar, die in der vereinheitlichten MD Datenbank 326 gespeichert sind, die in 3 gezeigt ist. Das Datenmodell 500 unterstützt die Konsumentenanalyse und beinhaltet zwei Faktentabellen 502 und 504 und eine Tabelle 506 für demographische Daten. Die Verwendung von zwei Faktentabellen erfolgt aufgrund der unterschiedlichen Aggregierungsniveaus von Transport- bzw. Lieferdaten einer Firma X (interne Daten der Firma X) und Verbrauchsdaten von sowohl Konkurrenten als auch der Firma X, welche von externen Quellen stammen. Die relevanten Faktoren für diese Datenmodelltabellen sind bzw. werden wie folgt zusammengefaßt:
Vorzugsweise stammen die Verbrauchsdaten von Ac Nielsen und von Einzelhandelsgeschäften. Ac Nielsen stellt dieselbe Granularität von anderen CPG Firmendaten zur Verfügung. Mitbewerber- bzw. Konkurrentendaten (von Ac Nielsen) und innere bzw. interne Master- bzw. Hauptdaten werden abgestimmt, um die Verbrauchsdaten von verschiedenen CPG Firmen zu vergleichen. Firma ABC Daten (von Ac Nielsen) und innere bzw. interne Hauptdaten bzw. Masterdaten werden abgestimmt, um Firma ABC Liefer- und Verbrauchsdaten zu vergleichen. Dies stellt die Möglichkeit und Gelegenheit zur Verfügung, Verbrauchsdaten für Firma ABC ebenso in der FCT_MARKET_DATA Tabelle 502 (Liefer- bzw. Transportdaten) zu speichern. Daten von Einzelhandelskaufleuten haben eine feinere Granularität als jene der Konkurrentendaten. Dies ermöglicht die Wahl der Tabelle(n), in welcher (welchen) die Firma ABC Verbrauchsdaten zu speichern sind (in FCT_MARKET_DATA Tabelle 502 oder FCT_COMPETITOR_DATA Tabelle 504 oder beiden) in Abhängigkeit von der Granularität der Information für Firma ABC Verbrauchsdaten. Demographische Daten können zur Verfügung gestellt werden, indem einige bzw. gewisse demographische Information in jedem Geschäft in Übereinstimmung mit ihrer Postleitzahl in der DIM_LOC_DEMOG Tabelle 506 verknüpft wird. Ein Attribut für ein Top Ten Geschäft Flag 508 kann in der DIM_LOC Tabelle 510 beinhaltet sein. Dieses Attribut kann mit dem Geschäftsliefervolumen für einen vorbestimmten Zeitraum in bezug gesetzt sein. Die Nielsen Master Daten können unter Verwendung von zwei Tabellen DIM_ITM_COMP 512 für Produkte und DIM_LOC_COMP 514 für Kunden gehandhabt werden, um die Nielsen Hauptdaten zu speichern. Die Datentabellen werden festgelegt, um zu ermöglichen, daß die Nielsen Hauptdaten der Firma ABC Hauptdaten zugeordnet werden. Werbungs- und Versorgungskettenmaßnahmen und KPIs können in dieses Datenmodell hinzugefügt werden.
KÄUFER- UND KONSUMENTEN-ANALYSEÜBERSICHT
Aufgrund der großen Anzahl von Variablen, die in dem Geschäft involviert sind, ist es nicht einfach vorherzusagen oder zu bestimmen, was das Verhalten des Käufers oder Konsumenten sein wird. Häufig ist die Antwort nicht intuitiv. Beispielsweise, warum der Käufer oftmals zwei Produkte assoziiert, die zu vollständig unterschiedlichen Kategorien gehören? Gibt es einen Fahrer- bzw. Treiber- oder Leseschlüssel, um die Käuferauswahlen zu verstehen?
Käufer- und Konsumentenanalysen sind fundamentale Maßnahmen eines Geschäftserfolgs. Ein Verstehen von Konsumenten- und Käuferverhalten ist der Schlüssel, um Wirtschafts- bzw. Geschäftsleistungen zu verbessern. Zahlreiche Firmen beobachten bzw. überwachen Konsumenten- und Käufertrends unter Verwendung von unterschiedlichen Daten quellen, um zu verstehen, welche Produkte durch die Käufer bevorzugt werden. Von dem Beginn an ist es wichtig, den Unterschied zwischen einem Käufer und einem Konsumenten zu verstehen. Ein Käufer ist die Person, welche die Produkte kauft, jedoch nicht notwendigerweise diese konsumiert. Ein Konsument ist einfach die Person, welche die Produkte konsumiert, die durch irgend jemand anderen gekauft worden sind. Häufig sind Käufer und Konsumenten unterschiedliche Akteure und es ist wichtig für CG&S Firmen und insbesondere für Einzelhandelskaufleute, unterschiedliche Entscheidungen entsprechend dem Käufer- oder Konsumentenverhalten zu treffen.
Eine Käufer- und Konsumentenanalyse stellt jedoch nur ein Teil des gesamten Kundenwertmanagementbilds dar, das verwendet wird, um Information zu integrieren und zu konsolidieren, die von CG&S Firmen, Einzelhandelskaufleuten und dem Markt im allgemeinen kommt. Aus zahlreichen und variierenden Gründen können einige Einzelhändler profitabler sein als andere und einige Käufer können entscheiden, Produkte von einem Einzelhändler statt von einem anderen zu kaufen. Beispielsweise kann eine Firma in dem Wirtschaftszweig eines Bereitstellens von Bäckereiprodukten (Kekse, Cracker, usw.) zahlreiche unterschiedliche Arten von Kunden besitzen. Einige Kunden können National Key Account sein und einige können lokale Einzelhandelskaufleute sein. Ein Käufer kann entscheiden, Bäckereiprodukte in dem National Key Account (beispielsweise eine über die gesamte Nation oder regional agierende, große Kette von Einzelhandelsgeschäften) zu kaufen, indem sie eine große Vielzahl von Gegenständen bevorzugen, oder können entscheiden, das lokale Einzelhandelsgeschäft zu verwenden, indem die Beziehung mit dem Einzelhandelsgeschäft gewählt wird. Alle diese Faktoren und mehr können zur Durchführung einer tieferen bzw. tiefgreifenderen Käufer- und Konsumentenanalyse beitragen.
Heute fordern Käufer und Konsumenten eine sehr unterschiedliche Beziehung zu ihren bevorzugten Lieferanten. Besser informiert, qualifiziert und fähig zu erhalten, was sie wünschen, erwarten sie, daß sie als intelligente Individuen behandelt werden. Zunehmend haben sie wenig Zeit zu erübrigen bzw. zu verlieren und es ist vital bzw. essentiell für sie, daß Hersteller und Einzelhändler ihre Erfordernisse schnell und effizient erfüllen. Wenn sie dies nicht tun, werden Konsumenten zu anderen Marken wechseln, welche bereit bzw. vorbereitet sind, dies zu tun.
Konsumenten können durch so zahlreiche unterschiedliche Kanäle kaufen und auf diese Weise ist es sehr schwierig, genau auf ihre Erfordernisse abzuzielen. Einzelhandelskaufleute haben eine Fülle von Information betreffend Konsumentenkaufmuster, jedoch ist dies großteils historisch. Sie antwortet nicht auf die Kernfrage – ”Warum sie kauften” oder ”Warum sie kaufen werden”.
Der Kontext eines Konsums bzw. Verbrauchs ändert sich; gestern war er zusammengesetzt aus: Einheitlichkeit, Erfordernissen, Loyalität, Marke, Konkretheit, Wechselwirkung und Vorrangigkeit des Anblicks bzw. Aussehens. Heute ist er zusammengesetzt aus: Merkmalskombination, Wünschen, Wanderung & Verwunderung, Kategorie, Atmosphäre & Erfahrung, Netzwerken und Polisensualismus bzw. mehrfache Empfindungen, d. h. die Suche nach einem globalen Involvieren der Sinne während der Erfahrung eines Konsumierens.
Um geeignet die Beziehungen mit Kernkonsumenten zu managen bzw. handzuhaben und ihre Profitabilität zu steigern, muß eine Firma: (1) Werte für die Firma und für den Konsumenten erzeugen bzw. ausbilden; (2) die Konsumen tenloyalität erzeugen und entwickeln; und (3) das Konsumentenzufriedenheitsniveau verbessern und überwachen.
6 zeigt ein Beispiel eines Profitabilitätstrends 600 aufgrund von individuellen Konsumenten in bezug auf die Dauer der Beziehung zwischen dem Konsumenten und dem konsumierten Produkt. Das Diagramm bzw. der Graph enthält eine Liste von Equity-Wachstumsantrieben 602, welche zu der gesamten Profitabilität beitragen, wobei die Wichtigkeit der Konsumentenloyalität zu den Produkten oder Marken der Firma erleuchtet bzw. hervorgehoben wird.
Es gibt zahlreiche Trends und verschiedene Kontexte, welche eine Konsumentenanalyse beeinflussen. Sie sind fragmentiertere Konsumentenbasis- und Käuferwerte aufgrund von demographischen und sozialen Verschiebungen. Der Wettkampf im Einzelhandel ist intensiviert und es gibt eine ansteigende Sättigung in etablierten Märkten. Es gibt eine Proliferation von Produkten, Diensten bzw. Dienstleistungen und Nachrichten bzw. Botschaften und eine ansteigende Kommodisierung. An ”Geld reiche, Zeit arme” Konsumenten fordern mehr relevante Angebote, Erfahrungen und Kommunikation. Konsumenten können einige Aktivitäten bzw. eine gewisse Aktivierung beim Kontrollieren des Konsum- bzw. Verbrauchszyklus erfordern.
Warum ist es wichtig für eine Firma, das Konsumenten- und Käuferverhalten zu kennen? Es gibt zahlreiche Gründe aus dem Geschäftsinteresse. Beispielsweise kann ein Akquirieren eines neuen Konsumenten 5 Mal mehr Zeit benötigen als ein Beibehalten von gegenwärtigen Konsumenten. Ein 2%-iger Anstieg in einer Konsumentenbeibehaltung hat dieselben Effekte in bezug auf Profit bzw. Gewinne, wie ein Senken der Kosten von 10 Die mittlere bzw. durchschnittliche Firma verliert 10 ihrer Konsumenten pro Jahr. Ein spezieller Konsument generiert nicht dieselben Kosten und Einkünfte bzw. Umsätze über die Zeit wie ein anderer. Jeder Konsument hat ein einzigartiges ”DNA Profil”. Der Konsument wird nun informierter, schwer zufriedenzustellen, selektiv bzw. wählerisch und smart bzw. gescheit.
7 illustriert schematisch die Analysekomponenten als Beitragsfaktoren zu dem Konsumenten- und Käufereinblick 702, welcher ein Teil des ersten CVM Moduls ist, welches ”Markteinblick” 102 genannt ist. Die Käufer- und Konsumentenanalyse sind eine Sammlung von Prozessen, die durch Berichtswerkzeuge unterstützt sind, um CG&S Firmen und Einzelhandelskaufleuten zu helfen, Marktinformation in bezug auf Käufer- und Konsumentenverhalten zu interpretieren. Die folgenden Analyseverfahren bzw. -prozesse werden für die Käufer- und Konsumentenanalyse 700 verwendet. Die Produktanalyse 704 erlaubt ein Analysieren von Verkaufinformation betreffend die Firma. Keine Konkurrentendaten sind in das Verfahren involviert. Die Markenanalyse 706 erlaubt ein Analysieren von Verkaufsinformation, welche auch Konkurrentendaten involviert. Die Käuferanalyse 708 erlaubt ein Analysieren eines Käuferverhaltens unter Verwendung von Daten, die von der Kundenbindungs- bzw. Loyalitätskarte kommen. Diese Art von Verfahren involviert auch Konkurrentendaten. Die Konsumentenanalyse 710 erlaubt ein Analysieren eines Konsumentenverhaltens unter Verwendung von Daten, die von externen Datenprovidern stammen. Diese Art von Verfahren involviert auch Konkurrentendaten.
Unter Bezugnahme auf 8 ist eine andere Ausbildung eines Konsumenten- und Käuferanalysesystems (”System”) 800 gezeigt, welches eine Implementierung der Analyseverfahren für Produktanalyse 704, Markenanalyse 706, Käuferanalyse 708 und Konsumentenanalyse 710 illustriert, auf die oben Bezug genommen wird. Das System 800 beinhaltet einen Prozessor 802 und einen Speicher 804. Mehrere Datenbanken unterstützen den Betrieb des Systems 800, beinhaltend eine vereinheitlichte Master- bzw. Hauptdatenbank 806, eine Schlüsselleistungsindikator-(KPI)Bibliothekdatenbank 808, eine Geschäftsregelndatenbank 810 und eine Analyseergebnissedatenbank 812. Das System 800 kann eine lokale Anzeige 814 und Eingabe/Ausgabe-Interfaces 816 beinhalten (beispielsweise beinhaltend eine Tastatur, Maus, Mikrophon, Lautsprecher oder eine andere Vorrichtung), und kann durch das Kommunikations-Interface 818 und Netzwerke 820 mit entfernten Vorrichtungen 822 und entfernten Anzeigen 824 kommunizieren. Die Netzwerke 820 und 826 können jegliche Kombination von externen Netzwerken (beispielsweise dem Internet) und internen Netzwerken (beispielsweise Corporate bzw. Betriebs LANs) sein. Die Anzeigen 814 und 824 können beispielsweise Konsumenten- und Käuferanalyseberichte präsentieren, welche das System 800 von der Berichtsdatenbank 826 entnimmt, gekoppelt mit der Analyseergebnissedatenbank 812 für eine Überprüfung, Modifikation und Anwendung durch Betriebsberater oder anderen Individuen. In bezug auf einen lokalen Zugriff oder einen Zugriff durch entfernte Vorrichtungen 822 kann das System 800 ein Login-Bearbeitungsprogramm 828 beinhalten, um zu authentifizieren und/oder den Zugriff zu dem System 800 zu autorisieren. Zu diesem Zweck kann das Login-Bearbeitungsprogramm 828 Benutzername/Paßwortverifizierung, Verschlüsselung mit privatem/öffentlichem Schlüssel oder eine andere Validisierung und Datenschutzfähigkeiten beinhalten.
Die vereinheitlichte Hauptdatenbank 806 speichert einen Master- bzw. Hauptdatensatz für eine Verwendung durch die verschiedenen Analyselogikmodelle. Das System kann die vereinheitlichte Hauptdatenbank 806 mit Daten füllen, die von internen Master- bzw. Hauptdaten banken 830 einer spezifischen Firma und externen Datenbanken 832 von Quellen außerhalb der Firma stammen. Ein Daten-Integrations-Interface 834 empfängt über ein Netzwerk 826 relevante Daten von einer Vielzahl von Quellen sowohl von internen Datenbanken 830 als auch externen Datenbanken 832 und vermischt bzw. verschmelzt und aggregiert gewählte Daten, um einen ersten Hauptdatensatz auszubilden, und transcodiert und integriert gewählte Daten, um einen zweiten Hauptdatensatz auszubilden, der in der vereinheitlichten Masterdatenbank 806 popularisiert bzw. veröffentlicht und gespeichert wird. Die KPI Bibliothekdatenbank 808 speichert Schlüsselleistungsindikatoren, die für ein Analysieren der Leistung von verschiedenen Geschäftsprozessen verwendbar bzw. nützlich sind. Die Geschäftsregelndatenbank 810 speichert eine Vielzahl von Regeln, die an der Analyselogik anzuwenden sind, um einen spezifischen Stil und Charakteristika der Analyse der Geschäftsleistung in Übereinstimmung mit Firmenerfordernissen zur Verfügung zu stellen. Die Analyseergebnissedatenbank 812 kann die von der Analyse der verschiedenen analytischen Modelle erzeugten Daten ebenso wie die spezifischen Berichte speichern, die generiert wurden, um die Leistung der Geschäftsprozesse und Verkaufsleistung zu illustrieren, welche analysiert wurden.
Das System 800 erleichtert die Überprüfung, Modifikation, Ausbildung und Anwendung der Analyselogik. In dieser Rolle entnimmt und speichert das System 800 Sub- bzw. Untersätze von Daten 836 in dem Speicher 804. Das System kann die Daten in einer Konsumenten- und Käuferanalysedatenstruktur 838 aufbauen mit mehreren Dimensionen (”DIM”) 840 und mehreren Maßnahmen (”MEA”) 842, welche entlang einer Schlüsselfaktordimension organisiert sind, und repräsentativen Leistungsdaten (”RPD”) 844, welche die Konsumenten- und Käuferanalysestruktur 836 popularisieren. Die DIM und MEA Werte können selektiv von der KPI Bibliothekdatenbank 808 unter Verwendung der Geschäftsregelndatenbank 810 und der gewählten Analyselogik entnommen werden, um ausgeführt zu werden. Eine Ausführung der gewählten Analyselogik von der Gruppe von Produktanalyse 848, Markenanalyse 850, Käuferanalyse 152 und Konsumentenanalyse 854 kann auf einem Subsatz von Daten durchgeführt werden, die von der vereinheitlichten Hauptdatenbank entnommen sind bzw. werden, welche durch die Eingaben auf die spezifizierten Analyseparameterfilter 846 beschränkt ist. Die resultierenden RPD können in die Datenstruktur 838 popularisiert bzw. aufgenommen werden, und dann kann eine Berichtmaschine (nicht gezeigt) verschiedene Berichte erzeugen, die die Ergebnisse illustrieren, welche in dem Analyseberichtdatenspeicher 856 gespeichert sind. Die Datenarchitektur kann sehr weit in der Implementierung variieren und kann eine Datenintegrität durch Verwendung einer vereinheitlichten Datenbank für Quelldaten für alle Analysen verstärken bzw. verbessern.
Zusätzlich zu dem oben beschriebenen Analyseverfahren kann das System 800 vorzugsweise eine automatisierte Analyse betreffend zusätzliche Analysemodule unter Verwendung derselben Datenquellen zur Verfügung stellen. Als ein Beispiel kann das System 800 adaptiert sein, um einige oder alle der Analysemodule zu implementieren, die in 1, 2 und 3 dargestellt sind, welche oben beschrieben sind.
Das Datenverarbeitungssystem kann ein Daten bearbeitendes graphisches Benutzer-Interface zur Verfügung stellen, welches mehrere Softwarewerkzeuge integriert, um eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit unter Systemen und den Menschen, die diese Systeme benutzen, zur Verfügung zu stellen. Das graphische Benutzer-Interface kann weiterhin Transparenz in einer Organisation zur Verfügung stellen und die Handhabung von Geschäftsverfahren über verbesserte Abarbeitungswerkzeuge bzw. Workflow Tools beschleunigen. Das graphische Benutzer-Interface kann einen einzigen Eintrittspunkt für alle relevanten Inhalte und Ressourcen sichern, integrieren und bereitstellen und eine Managementskala über alle Bereich einer Organisation unterstützen. Ein gemeinsamer Speicher für die gesamte Kenntnis bzw. das gesamte Wissen wird zur Verfügung gestellt, welcher eine einzige bzw. einzigartige autorisierte Quelle sowohl für Daten als auch Dokumente ausbildet. Sowohl gegenwärtige als auch historische Daten für eine Analyse und Berichte auf Anfrage können zugreifbar sein. Das Datenverarbeitungssystem kann einen Erhalt der richtigen Information für die richtigen Menschen in einer zeitgerechten Weise erleichtern und Rohverkaufs-, Markt- und Konsumentendaten in wiederverwendbare Verkaufsinformation und -analyse transformieren.
Die Analyselogik, die durch die Produktanalyse 848, Markenanalyse 850, Käuferanalyse 152 und Konsumentenanalyse 854 verkörpert wird, kann in bezug auf Benutzer-Interfaces oder Schirmanzeigen zum Eingeben der spezifizierten Analyseparameterfilter 846 und der Berichte illustriert werden, die von der (dem) Analyseergebnissedatenbank bzw. -datenspeicher 856 generiert sind. Die Benutzer-Interfaces können mit Interfaces implementiert sein, die gesondert angezeigt bzw. dargestellt werden, oder zahlreiche Benutzer-Interfaces für sowohl die Filterauswahl als auch die Ergebnisberichte können gleichzeitig auf einer einzigen Anzeige bzw. einem einzigen Schirm in den Kombinationen angezeigt werden, wie dies in den Figuren gezeigt ist, die die folgende Diskussion begleiten.
PRODUKTANALYSE
Wie dies durch den Namen suggeriert ist, wird die gegenwärtige Analyse auf dem Bodenniveau der Produkthierarchie durchgeführt und dies ist der Grund, warum die Analyse keine Konkurrentendaten beinhaltet.
Die Produktanalyse besteht aus zahlreichen unterschiedlichen Subverfahren:

• Verkauf durch Marke und EAN (Europäische Artikelnummer)
• Verkauf durch Subkategorie – Wertteilungsperiode bis heute
• Verkauf durch Subkategorie – Trend
• Einführung eines neuen Gegenstands bzw. Produkts

PRODUKTANALYSE – VERKAUF MITTELS MARKE ODER EAN
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen und wird auf Marken oder EAN Niveau durchgeführt.
9 zeigt eine exemplarische bzw. beispielhafte Anzeige 900 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 902, einen graphischen Bericht 904 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 906 für die Produktverkaufsanalyse pro Marke. Wie dies in 9 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen der folgenden Gruppen von Filter unter Benutzung der parametrischen Filtereingabetabelle 902:

• Produkthierarchie (vier Niveaus auszufüllen)
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Arten von Information betreffend das betreffende Geschäft)
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält logische Dimensionen und Maßnahmen bzw. Messungen bzw. Maßzahlen betreffend den beschriebenen Report. Das Adjektiv bzw. die Beifügung ”Logik” wird verwendet, um die Tatsache zu betonen, daß Dimensionen und Maßnahmen, welche in der nachfolgenden Tabelle gelistet sind, nicht die in den Analytiken verfügbare, physikalische Information sind, sondern die Konzeptidee hinter dem Namen. Tabelle 1.

DIMENSIONEN MASSNAHMEN

Zeit Verkaufseinheiten

Geschäftsinformation Verkaufswert

Verkaufsvolumen

Mittlerer Preis

Diskont (Rabatt)

Werbungsverkäufe
Das Eingabe-Benutzer-Interface 902 wird verwendet, um die zu wählende Auswahlseite zu zeigen, wenn man wünscht, die Analyse auf Marken oder EAN Niveau durchzuführen und die parametrische Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion bzw. Entnahme festzulegen.
Der graphische Bericht 904 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse zu zeigen, die die Werbungsperiode und den Vergleich mit dem mittleren Preistrend hervorheben. Tabelle 906 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Report 904 gezeigt sind.
PRODUKTANALYSE – Verkauf durch Subkategorie –
Werteteilungsperiode bis heute
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird auf Kategorie-Niveau durchgeführt.
10 zeigt eine exemplarische Anzeige 1000 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1002, einen graphischen Bericht 1004 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1006 für die Produktverkaufstrendanalyse pro Subkategorie. Wie dies in 10 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Interface 1002 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Kategorie
• Kategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Arten von Information über das betrachtete Geschäft)
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 2.

DIMENSIONEN	MASSNAHNEN
Frequenz	Kategorieverkaufswert CP
Dauer	% Änderung Kategorieverkaufswert CP
Kategorie	Subkategorieverkaufswert CP
Subkategorie	% Änderung Subkategorieverkaufswert CP
Marke	Subkategorieverkaufswert-Beitrag zu Kategorie
Geschäftsinformation	% Änderung Subkategorieverkaufswert-Beitrag zu Kategorie
	Markenverkaufswert
	% Änderung Markenverkaufswert
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie CP
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie PY
	% Änderung Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Kategorie CP
	% Änderung Markenverkaufswert-Beitrag zu Kategorie

Das Benutzer-Interface 1002 wird verwendet, um die Auswahlseite für ein Festlegen der Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Der graphische Bericht 1004 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse zu zeigen, die den Trend der verschiedenen Subkategorie, die zu der gewählten Kategorie gehört, und den Vergleich mit der gewählten Marke hervorzuheben. Jede Spalte repräsentiert den Beitrag von jeder Subkategorie zu der Kategorie.
Die Datentabelle 1006 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Bericht 1004 gezeigt sind.
PRODUKTANALYSE – Verkauf durch Subkategorie – Trend
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und wird auf Kategorie-Niveau durchgeführt.
11 zeigt eine exemplarische Schirmanzeige 1100 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1102, einen graphischen Bericht 1004 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1106 für die Produktanalyse für eine Einführung eines neuen Gegenstands. Wie dies in 11 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Eingabe-Benutzer-Interface 1102 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Kategorie
• Kategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Arten von Information betreffend das betrachtete Geschäft)
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeit)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte über den beschriebenen Bericht.

Tabelle 3

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Frequenz	Kategorieverkaufswert CP
Dauer	% Änderung Kategorieverkaufswert CP
Kategorie	Subkategorieverkaufswert CP
Subkategorie	% Änderung Subkategorieverkaufswert CP
Marke	Subkategorieverkaufswert-Beitrag zu Kategorie
Geschäftsinformation	% Änderung Subkategorieverkaufswert-Beitrag zu Kategorie
	Markenverkaufswert
	% Änderung Markenverkaufswert
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie CP
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie PY
	% Änderung Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Kategorie CP
	% Änderung Markenverkaufswert-Beitrag zu Kateorie

Das Benutzer-Eingabe-Interface 1102 wird verwendet, um die Auswahlseite für ein Setzen bzw. Festlegen der Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Der graphische Bericht 1104 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse zu zeigen, die den Vergleich zwischen dem gegenwärtigen Jahr und dem vorhergehenden Jahr betreffend die unterschiedliche Periode für eine spezifische Subkategorie beleuchten bzw. hervorheben.
Die Datentabelle 1106 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Bericht 1104 gezeigt sind.
PRODUKTANALYSE – Einführung eines neuen Gegenstands
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird an einem neuen eingeführten Gegenstand durchgeführt.
12 zeigt eine exemplarische Schirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1202, einen graphischen Bericht 1204 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1206 für die Produktanalyse für eine Einführung eines neuen Gegenstands. Wie dies in 12 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Eingabe-Benutzer-Interface 1202 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betrachtete Geschäft)
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• EAN Wert

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte über den beschriebenen Bericht: Tabelle 4

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Zeit	Anzahl von Versuchenden bzw. Probanden
Geschäftsinformation	% der Versuchenden
EAN Beschreibung	Anzahl von Wiederholern
	% der Wiederholer
	Anzahl von Kunden (kumuliert)

Das Benutzer-Eingabe-Interface 1202 wird verwendet, um die Auswahlseite zu zeigen, um Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion festzulegen.
Der graphische Bericht 1204 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse zu zeigen, die die Versuchenden gegenüber Wiederholenden und darüber die kumulative Anzahl von Kunden pro Periode hervorheben.
Die Datentabelle 1206 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Bericht 1204 gezeigt sind.
MARKENANALYSE
Wie dies durch den Namen nahegelegt wird, wird die gegenwärtige Analyse hauptsächlich bzw. zumeist auf dem Markenniveau in der Produkthierarchie durchgeführt und dies ist der Grund, warum die Analyse ebenfalls Konkurrentendaten beinhaltet. Diese Art von Daten, die durch ein externes Institut zur Verfügung gestellt werden, wird üblicherweise betreffend bis auf Kategorie- oder Markenniveau detailliert; im Fall eines Abkommens zwischen der Firma und dem Institut können Daten auch auf niedrigerem Niveau detailliert werden.
Die Markenanalyse ist zusammengesetzt aus zahlreichen Unterverfahren:

• Markenwertanteil pro Subkategorie – Periode bis heute
• Markenwertanteilstrend pro Subkategorie
• Markenpositionierung
• Pareto-Analyse
• Konsumentenanalyse von Hinzukommenden, Verlassenden und Wiederholenden
• Markenwechsel

MARKENANALYSE – Markenwertanteil pro Subkategorie – Dauer bis heute
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu untersuchen, und sie wird auf dem Markenniveau durchgeführt.
13 zeigt eine exemplarische Schirmanzeige 1300 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1302, einen graphischen Bericht 1304 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1306 für die Markenwertanteilsanalyse pro Subkategorie (kumulativer Markenanteil in der gewählten Periode). Wie dies in 13 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 1302 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betrachtete Geschäft)
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 5

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Frequenz	Kategorieverkaufswert CP
Dauer	% Änderung Kategorieverkaufswert CP
Kategorie	Subkategorieverkaufswert CP
Subkategorie	% Änderung Subkategorieverkaufswert CP
Marke	Subkategorieverkaufswert-Beitrag zu Kategorie
Geschäftsinformation	% Änderung Subkategorieverkaufswert-Beitrag zu Kategorie
	Markenverkaufswert
	% Änderung Markenverkaufswert
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie CP
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie PY
	% Änderung Markenverkaufswert-Beitrag zu Subkategorie
	Markenverkaufswert-Beitrag zu Kategorie CP
	% Änderung Markenverkaufswert-Beitrag zu Kategorie

Das Benutzer-Eingabe-Interface 1302 wird verwendet, um die Auswahlseite zu zeigen, um Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion einzustellen bzw. festzulegen.
Der graphische Bericht 1304 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse zu zeigen, welche Daten des gegenwärtigen oder eines früheren Jahrs an verschiedene Marken vergleichen, die zu derselben Kategorie gehören. In diesem Beispiel enthält die Darstellung auch Ergebnisse von Konkurrenten und jede Spalte stellt den Beitrag von jeder Marke zu der Subkategorie dar.
Die Datentabelle 1306 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Bericht 1304 dargestellt sind.
MARKENANALYSE – Markenwertanteilstrend pro Subkategorie
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird auf Markenniveau durchgeführt.
14 zeigt eine exemplarische Schirmanzeige für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface, einen graphischen Bericht und eine analytische Ergebnisdatentabelle für die Markenwertanteilstrendanalyse pro Subkategorie. Wie dies in 14 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 1402 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Markenverteilung
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betrachtete Geschäft)
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 6

Das Benutzer-Eingabe-Interface 1402 wird verwendet, um die Auswahlseite zu zeigen, um Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion festzulegen bzw. einzustellen.
Der graphische Bericht 1404 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse zu zeigen, welche den Trend betreffend den Verkaufswert zwischen dem gegenwärtigen oder dem vorhergehenden Jahr für eine spezifische Marke hervorheben. Fehlende Daten für das vorhergehende Jahr für eine spezifische Zeitdauer sind aufgrund eines Fehlens einer Marke auf dem Markt.
Die Datentabelle 1406 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Bericht 1404 gezeigt sind.
MARKENANALYSE – Markenpositionierung
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird auf dem Markenniveau durchgeführt.
15 zeigt eine exemplarische Schirmanzeige 1500 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1502, einen ersten graphischen Bericht 1504, einen zweiten graphischen Bericht 1506 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1508 für die Markenpositionierungsanalyse. Wie dies in 15 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 1502 der folgenden Gruppen von Filtern:

Die folgende Tabelle enthält die Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 7

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Marke	Kategorie Marktanteil
	Kategorie Marktanteil PP
	Gewichtete Verteilung
	Gewichtete Verteilung PP
	Marktanteil
	Marktanteil PP
	Relative Durchdringung
	Relative Durchdringung PP
	Kauffrequenz
	Kauffrequenz PP

Das Benutzer-Eingabe-Interface 1502 wird verwendet, um die Auswahlseite zum Einstellen bzw. Festlegen von Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Der erste graphische Report bzw. Bericht 1504 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einer Blasendarstellung zu zeigen, wo die gewichteten Verteilungswerte in bezug auf die Markenverteilung in der Kategorie ausgedrückt sind. Die Blasengröße stellt den Marktanteil dar.
Der zweite graphische Bericht 1506 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einer Blasendarstellung zu zeigen, wobei die Markenkaufsintensitätswerte in bezug auf die relative Markendurchdringung gezeigt sind. Die Blasengröße repräsentiert die gewichtete Verteilung.
Die Datentabelle 1508 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in den graphischen Berichten 1504 und 1506 gezeigt sind.
MARKENANALYSE – Pareto-Analyse
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird auf dem Markenniveau durchgeführt.
16 zeigt eine exemplarische Schirmanzeige 1600 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1602, einen graphischen Bericht 1604 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1606 für die Markenanalyse unter Verwendung einer Pareto-Analyse. Wie dies in 16 gezeigt ist, fordert die Analyse ein Einfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 1602 der folgenden Gruppen von Filtern:

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 8

DIMENSIONEN MASSNAHMEN

Jahr Kategorie %

Periode Wert %

Geschäftsinformation Menge %

Subkategorie Volumen %

Marke Wert PP %

Menge PP %

Volumen PP %
Das Benutzer-Eingabe-Interface 1602 wird verwendet, um die Auswahlseite zum Festlegen von Filterinformation betreffend eine durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Der graphische Bericht 1604 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einer Pareto-(Konzentrations-)Kurve betreffend Volumsdaten für die vorherige und die gegenwärtige Periode darzustellen bzw. zu zeigen.
Die Datentabelle 1604 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Bericht 1604 dargestellt sind.
MARKENANALYSE – Analyse von hinzukommenden, verlassenden und wiederholenden Konsumenten
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird auf dem Markenniveau betreffend Konsumenten durchgeführt.
17 zeigt eine exemplarische Schirmdarstellung bzw. -anzeige 1700 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1702, einen graphischen Bericht 1704 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1706 für die Markenanalyse für hinzukommende, verlassende und wiederholende Konsumenten. Wie dies in 17 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 1702 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betrachtete Geschäft)
• Markenverteilung
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)
• Periodenentwicklung

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 9

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Jahr	Stabile Konsumenten
Periode	Neue Konsumenten
	Verlorene Konsumenten – Marke
	Verlorene Konsumenten – Markenkategorie
	Stabile Konsumenten %
	Neue Konsumenten %
	RPR

Das Benutzer-Eingabe-Interface 1702 wird verwendet, um die Auswahlseite zum Festlegen von Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Der graphische Bericht 1704 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse zu zeigen, welche mit unterschiedlichen Farben den Beitrag der verschiedenen Art des Konsumenten zu der Gesamtmenge hervorheben. Zwei Spalten werden verwendet, um eine gegenwärtige und frühere Periode zu vergleichen.
Die Datentabelle 1706 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem graphischen Bericht 1704 gezeigt sind.
MARKENANALYSE – Markenwechsel
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erleuchten bzw. erforschen, und sie wird auf dem Markenniveau durchgeführt.
18 und 19 zeigen exemplarische Schirmanzeigen 1800 und 1900 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 1802 und 1902, einen graphischen Bericht 1804 und 1904 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 1806 und 1906 für die Markenwechselanalyse pro Subkategorie. Wie dies in 18 und 19 gezeigt ist, erfor dert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 1802 und 1902 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betrachtete Geschäft)
• Markenverteilung
• Kanal
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 10

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Jahr	Verkaufsvolumen
Periode	Verkaufsvolumen PP
Geschäftsinformation	Verkaufsvolumen %
Subkategorie	Kunden Num Verteilung
Segment	Kunden Num Verteilung PP
	Kunden Num Verteilung %

Das Benutzer-Eingabe-Interface 1802 und 1902 wird verwendet, um die Auswahlseite für ein Festlegen von Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Der graphische Bericht 1804 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einem Balkendiagramm für das Verkaufsvolumen betreffend die verschiedenen Marken (Konkurrentendaten beinhaltet) zu zeigen. Ein Vergleich zwischen einer gegenwärtigen und früheren Periode erlaubt ein Identifizieren eines Markenwechsels.
Der graphische Bericht 1904 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einem Balkendiagramm für die Anzahl von Kunden zu zeigen, die mit unterschiedlichen Marken (Konkurrentendaten beinhaltet) assoziiert sind. Ein Vergleich zwischen einer gegenwärtigen und früheren Periode erlaubt ein Identifizieren eines Markenwechsels.
Die Datentabelle 1806 wird verwendet, um in der Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in den graphischen Berichten 1804 und 1904 gezeigt sind.
Da die Benutzer-Eingabe-Interfaces 1802 und 1902 dieselben sind und die Datentabellen 1806 und 1906 dieselben sind, kann alternativ zu dem, was in 18 und 19 gezeigt ist, eine Schirmanzeige verwendet werden, um beide graphischen Berichte 1804 und 1904 zu zeigen, wie dies in 15 und 20 dargestellt ist.
KÄUFERANALYSE
Wie dies durch den Namen nahegelegt wird, wird die gegenwärtige Analyse verwendet, um ein Käuferverhalten zu verfolgen. Dieser Satz von Analysen verwendet Einzelhandel-Kundenbindungs- bzw. -Loyalitätskarten als Datenquelle und aus diesem Grund enthält sie auch Konkurrentendaten. Diese Art von Daten ist üblicherweise sehr detailliert: Produktdaten sind bis zu einem EAN Niveau verfügbar bzw. erhältlich, während Kundendaten Information bis zu Geschäftsniveau beinhalten.
Eine Käuferanalyse ist aus zahlreichen unterschiedlichen Subverfahren bzw. -prozessen zusammengesetzt:

• Kundenclustermatrix
• Kundensegmentierung durch bzw. pro Marke
• Subkategorie Kundensegmentierung

KÄUFERANALYSE – Kundenclustermatrix
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird pro Cluster von Konsumenten durchgeführt.
20 zeigt eine exemplarische Schirmdarstellung 2000 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 2002, einen ersten graphischen Bericht 2004 und einen zweiten graphischen Bericht 2006 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 2008 für die Käuferanalyse pro Kundencluster. Wie dies in 20 gezeigt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 2002 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betrachtete Geschäft)
• Markenverteilung
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht: Tabelle 11

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Geschäftsinformation	Anzahl von Konsumenten pro Cluster CP
Clusterart	Anzahl von Konsumenten pro Cluster PP
Cluster	Anzahl von Konsumenten pro Cluster CP %
	Markenverkaufswert CP
	Markenverkaufswert CP %

Die gegenwärtige Analyse verwendet unterschiedliche Cluster von Kunden, die durch Mischen von Kundenloyalitätsindex und Kundenwert ausgebildet sind:

• Cluster LL: Niedriger Wert – Niedrige Loyalität.
• Cluster HL: Hoher Wert – Niedrige Loyalität.
• Cluster LH: Niedriger Wert – Hohe Loyalität.
• Cluster HH: Hoher Wert – Hohe Loyalität.

Das Benutzer-Eingabe-Interface 2002 wird verwendet, um die Auswahlseite für ein Festlegen der Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Der erste graphische Bericht 2004 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einer Blasendarstellung zu zeigen, wo die Anzahl von Kunden pro Cluster in bezug auf den Kundenwert und ihren Loyalitätsindex ausgedrückt ist. Zwei Darstellungen sind erforderlich, um Ergebnisse zwischen einer gegenwärtigen und früheren Periode zu vergleichen.
Der zweite graphische Bericht 2006 wird verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einer Segmentdarstellung zu zeigen, enthaltend Information betreffend Kunden pro Cluster, und mit einer weiteren Segmentdarstellung, enthaltend Information betreffend Verkaufswert pro Cluster für eine spezifische Marke.
Die Datentabelle 2008 wird verwendet, um in einer Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in dem ersten und zweiten graphischen Bericht 2004 und 2006 gezeigt sind.
Alternativ zu dem, was gezeigt ist, können zwei gesonderte Schirmanzeigen verwendet werden, um diesen Bericht zu zeigen, wobei jede Schirmanzeige einen von zwei graphischen Berichten 2004 und 2006 enthält, die mit dem Benutzer-Eingabe-Interface 2002 und der Datentabelle 2008 angezeigt sind.
KÄUFERANALYSE – Kundensegmentierung durch Marke
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten zu erforschen, und sie wird pro Cluster von Konsumenten durchgeführt. Eine Konsumentensegmentierung erlaubt es Herstellern, ihre Fähigkeit zum Definieren einer strategischen Absicht in bezug auf eine Ressourcenverteilung und Investitionen zu definieren.
Die Analyse erfordert ein Ausfüllen der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betroffene Geschäft)
• Cluster
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 12

DIMENSIONEN	MASSNAHMEN
Periode	Erste Kriterium
Geschäftsinformation	Zweites Kriterium
Subkategorie	Numerische Verteilung der Kunden – Subkategorie
Marke	Numerische Verteilung der Kunden – Marke

Die gegenwärtige Analyse verwendet unterschiedliche Cluster von Kunden, die durch ein Mischen von Kundenloyalitätsindex und Kundenwert ausgebildet sind:

Keine Figuren sind für diese Analyse gezeigt.
KÄUFERANALYSE – Subkategorie Kundensegmentierung
Diese Analyse wird verwendet, um ein Käuferverhalten auf einem Kategorieniveau zu erforschen.
21 und 22 zeigen exemplarische Schirmanzeigen 2100 und 2200 für ein parametrisches Filter-Benutzer-Interface 2102 und 2202, einen graphischen Bericht 2104 und 2204 und eine analytische Ergebnisdatentabelle 2106 und 2206 für die Käuferanalyse für eine Kundenclustersegmentierung. Wie dies in 21 und 22 dargestellt ist, erfordert die Analyse ein Ausfüllen in dem Benutzer-Eingabe-Interface 2102 und 2202 der folgenden Gruppen von Filtern:

• Auswahl Subkategorie
• Subkategorie
• Geschäftsinformation (unterschiedliche Art von Information betreffend das betroffene Geschäft)
• Vergleichskriterien
• Periodenart (Woche, Monat oder Jahr)
• Periode (Zeitpunkt)

Die folgende Tabelle enthält Dimensionen und Maßnahmen bzw. Meßwerte betreffend den beschriebenen Bericht. Tabelle 13

DIMENSIONEN MASSNAHMEN

Zeit % von Kunden pro Marke

Geschäftsinformation % von Kunden pro Kategorie

Kategorie

Marke
Das Benutzer-Eingabe-Interface 2102 und 2202 wird verwendet, um die Auswahlseite zum Festlegen der Filterinformation betreffend die durchzuführende Extraktion zu zeigen.
Die graphischen Berichte 2104 und 2204 werden verwendet, um graphisch die Ergebnisse mit einem Vergleich auf dem Marken- und Kategorieniveau an dem unterschiedlichen Segment von Kunden basierend auf ihrem Alter zu zeigen. Der graphische Bericht 2104 beinhaltet eine Darstellung, welche Ergebnisse auf dem Markenniveau zeigt, während der graphische Bericht 2204 eine Darstellung beinhaltet, welche Ergebnisse auf dem Kategorie- bzw. Subkategorieniveau zeigt.
Die Datentabellen 2106 und 2206 werden verwendet, um in einer Tabelle dieselben Ergebnisse zu zeigen, die graphisch in den graphischen Berichten 2104 und 2204 gezeigt sind.
Da die Benutzer-Eingabe-Interfaces 2102 und 2202 dieselben sind und die Datentabellen 2106 und 2206 dieselben sind, kann alternativ zu dem, was in 21 und 22 gezeigt ist, eine einzige Schirmanzeige verwendet werden, um beide graphische Berichte 2104 und 2204 zu zeigen, wie dies in 15 und 20 dargestellt ist.
KUNDENANALYSE
Wie dies durch den Namen angedeutet ist, wird die gegenwärtige Analyse verwendet, um ein Kundenverhalten zu verfolgen. Dieser Satz von Analysen verwendet unterschiedliche externe Datenprovider und aus diesem Grund enthält sie auch Konkurrentendaten. Diese Art von Daten ist üblicherweise sehr detailliert: Produktdaten sind bis zu dem EAN Niveau verfügbar, während Kundendaten Information bis zu dem Geschäftsniveau beinhalten. Es gibt unterschiedliche Verfahren zum Sammeln von Daten von dem Konsumenten in Abhängigkeit von den Zieldaten, die zu sammeln sind. Zahlreich sind die auf dem Markt verfügbaren Institute und jedes davon ist auf ein oder mehr als ein Verfahren spezialisiert, wobei eine Datensammlung mit unterschiedlichen Graden an Innovation für die verwendeten Technologien durchgeführt wird.
Es gibt zahlreiche unterschiedliche Verfahren, die verwendet werden, um Daten von dem Kunden zu sammeln. (1) Familieninterview: ein Angestellter des externen Datenproviderinstituts interviewt die unterschiedlichen Komponenten bzw. Mitglieder der Familien, um Information betreffend konsumierte Waren bzw. Güter in der letzten spezifischen Periode zu sammeln. In diesem Fall wird die Analyse an den Ergebnissen mehr angenähert und Aggregierungsdaten werden üblicherweise auf dem Niveau von Kategorie – Marke/Banner bzw. Schlagzeile gestoppt. (2) Familienkalender: das externe Datenproviderinstitut übersendet dem Familienrepräsentanten einen Kalender, der auszufüllen ist basierend auf den Waren, die durch die Familienkomponenten konsumiert sind. In diesem Fall wird die Analyse der Ergebnisse sehr gut angenähert und Aggregierungsdaten werden üblicherweise auf dem Niveau von Kategorie – Marke/Banner gestoppt. Ein Verbrauch bzw. Konsum wird als durchschnittlicher bzw. Mittelwert für jede Familienkomponente registriert. (3) Familienkalender: das externe Datenproviderinstitut liefert einen PDA an jede Familienkomponente, um Information betreffend konsumierte Waren bzw. Güter aufzuzeichnen. In diesem Fall wird die Analyse betreffend die Ergebnisse präziser sein und Aggregierungsdaten werden üblicherweise auf dem Niveau von EAN/Geschäft gestoppt. Ein Konsum wird als ein exakter Wert für jede konsumierte Ware registriert.
Unter Berücksichtigung des Ziels für die durchgeführte Analyse verwenden die Konsumenten- und Käuferanalyse üblicherweise dieselben Analytiken. Der wichtigste Unterschied zwischen Käufer- und Konsumentenanalyse ist der Datenprovider: tatsächlich stammen, während für die Käuferanalyse die Daten von der Loyalitätskarte kommen, in dem Fall der Konsumentenanalyse die Daten von externen Datenprovidern. Somit wird in dem ersten Fall eine Analyse an den verkauften Waren durchgeführt, während in dem zweiten Fall die Analyse an den konsumierten Waren durchgeführt wird. Aus diesem Grund können die Subverfahren und die Analytiken, die oben für die Käuferanalyse angeführt sind, auch für die Konsumentenanalyse verwendet werden, indem der Datenprovider verändert wird.
Es ist daher beabsichtigt, daß die vorhergehende detaillierte Beschreibung als erläuternd statt als beschränkend betrachtet wird, und es sollte verstanden werden, daß die folgenden Ansprüche inklusive aller Äquivalente dazu gedacht sind, den Geist und den Rahmen dieser Erfindung zu definieren.
Zusammenfassend bezieht sich die vorliegende Anmeldung auf Systeme und Verfahren, die zum Analysieren von Datensätzen zur Verfügung gestellt sind, die Konsumenten- und Käuferverhalten darstellen bzw. repräsentieren. Ein Daten verarbeitungssystem zum Analysieren von Verkäufen von für bzw. durch einen Konsumenten verpackten bzw. Konsumentengerecht verpackten Waren einer Firma beinhaltet ein Interface zum Empfangen von Master- bzw. Haupt- und Liefer- bzw. Transportdaten von firmeninternen Quellen und von firmenexternen Quellen. Hauptdaten und Liefer- bzw. Transportdaten sind in einer Datenbank gespeichert. Eine Verschmelzungs- und Aggregationskomponente arbeitet an den Liefer- und Verbrauchsdaten, um einen einzigartigen Aufbewahrungsort von Käufer- und Konsumentendaten zu erzeugen. Eine Transcodier- und Integrationskomponente arbeitet an externen und internen Haupt- bzw. Masterdaten, um einen vereinheitlichten Master- bzw. Hauptdatenspeicher bzw. -aufbewahrungsort auszubilden. Ein Satz von Analytiken und Berichten verwendet vereinheitlichte Hauptdaten und Liefer/Verbrauchsdaten, um eine Konsumenten- und Käuferanalyse zu unterstützen. Ein Subsatz von sekundären Analysen kann durchgeführt werden, welcher die Hauptdatenvereinheitlichung und Einkaufs- und Verkaufsdatenintegration nutzt. Eine Konsumenten- und Käuferanalyse werden für Cluster von Käufern durchgeführt und Schlüsselleistungsindikatoren (KPIs) werden für individuelle Konsumenten oder Gruppen von Konsumenten berechnet.

Claims

Datenverarbeitungssystem zum Analysieren von Einzelverkaufsdaten von für bzw. durch einen Käufer verpackten Waren und Konsumentendaten, umfassend: ein Daten-Integrations-Interface zum Empfangen von Markt- und Verkaufsdaten von einer Mehrzahl von firmenexternen Datensammelquellensystemen und Verkaufs- und Lieferdaten von einem firmeninternen Datensammelsystem; eine Datenintegrationskomponente, die mit dem Daten-Integrations-Interface gekoppelt ist, zum Transformieren der empfangenen Daten in einen vereinheitlichten harmonisierten Master- bzw. Hauptdatensatz; einen vereinheitlichten Master- bzw. Hauptdatenspeicher zum Empfangen und Speichern des vereinheitlichten harmonisierten Hauptdatensatzes; eine Mehrzahl von Analysemodulen zum Analysieren von Daten in dem vereinheitlichten Hauptdatenspeicher, wobei die Mehrzahl von Analysemodulen ein Markteinblickmodul beinhaltet, umfassend eine Mehrzahl von Analysekomponenten, umfassend eine Produktanalyse, Markenanalyse, Käuferanalyse und Konsumentenanalyse für ein Analysieren dieser Daten; eine Datenbank zum Speichern einer Bibliothek von Schlüsselleistungsindikatoren und Geschäftsregeln im Zusammenhang bzw. in Kommunikation mit der Mehrzahl von Analysekomponenten; eine Benutzer-Interface-Komponente, die mit jeder der Mehrzahl von Analysekomponenten assoziiert ist; wobei das Benutzer-Interface Eingabefelder für Datenfilter präsentiert, die in die Mehrzahl von Analysekomponenten einzugeben sind, wobei die Eingabedaten die Filter definieren, die an dem generierten Bericht anzuwenden sind; und eine Berichtskomponente zum Generieren von Berichten, welche die Analysen in einer Mehrzahl von Dimensionen und einer Mehrzahl von Maßnahmen bzw. Messung bzw. Einheiten illustrieren.
Datenverarbeitungssystem nach Anspruch 1, wobei die Berichtskomponente konfiguriert ist, um Berichte für eine Mehrzahl von Informationskanälen zur Verfügung zu stellen, beinhaltend Webzugang, automatisierte e-mail-Verteilung und automatisierte Vorstandsberichte bzw. board packs
Datenverarbeitungssystem nach Anspruch 1 oder 2, weiterhin umfassend: eine Warnungs- und Prüf- bzw. Revisionsmaschine in Kommunikation mit der Mehrzahl von Analysemodulen; und eine Warnungspräsentationskomponente zum Anzeigen von Warnungen, die durch die Warnungs- und Prüfmaschine generiert sind, wenn das eine der Mehrzahl von Analysemodulen eine Maßnahme bzw. -zahl berechnet, welche einen vorbestimmten Schwellwert überschreitet.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Analysekomponenten konfiguriert sind, um die Geschäftsregeln an den empfangenen Daten anzuwenden, um vorbestimmte Schlüsselleistungsindikatoren zu berechnen, die mit den Analysekomponenten assoziiert sind.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Datenintegrationskomponente ein Verschmelzungs- und Aggregationsmodul zum Empfangen von Liefer- und Verbrauchsdaten und zum Erzeugen eines einzigen Aufbewahrungsorts von Käufer- und Konsumentendaten umfaßt.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, insbesondere Anspruch 5, wobei die Datenintegrationskomponente ein Transcodier- und Integrationsmodul zum Empfangen von externen und internen Master- bzw. Hauptdaten und zum Erzeugen des vereinheitlichten harmonisierten Hauptdatensatzes umfaßt.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Benutzer-Interface-Präsentationsmodul, das mit der Mehrzahl von Modulen assoziiert ist, Eingabefelder für ein Empfangen von Filtern für ein Produkthierarchieniveau, Speicherinformation, Intervallperiode und Datenbereich beinhaltet.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Produktanalysekomponente nur an den firmeninternen Daten arbeitet, umfassend Verkaufsdaten, die mit einem ausgewählten Produkt assoziiert sind, jedoch keinen firmenexternen Daten, umfassend Konkurrentendaten; die Markenanalysekomponente an firmeninternen Daten arbeitet, umfassend Verkaufsdaten, die mit einer gewählten Marke assoziiert sind, und firmenexternen Daten, umfassend Konkurrentendaten, die mit einer Marke eines Konkurrenten assoziiert sind; die Käuferanalysekomponente an firmenexternen Daten arbeitet, umfassend Verkaufsdaten, die von einem Einzelhandelloyalitätskartenprogramm gesammelt sind, und firmenexternen Daten, umfassend Verkaufsdaten, die mit Konkurrentenprodukten assoziiert sind; und die Konsumentenanalyse nur an firmenexternen Daten arbeitet.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, insbesondere Anspruch 8, wobei die Mehrzahl von Analysemodulen weiterhin ein Logistikmodul, ein Lieferkettenmodul, ein Verkaufsmodul, ein Verkaufskraftmodul, ein Werbemodul, ein Markteinblickmodul und ein Konsumentenmodul umfaßt, die operativ zum Analysieren von vorbestimmten Teilen der vereinheitlichten Datensätze gekoppelt sind.