Der Aufstieg des Quick-Commerce im Einzelhandel

In den letzten Jahren hatten stationäre Geschäfte ein langsameres Wachstum im Vergleich zum Online-Shopping. Trotzdem brauchen bestimmte Produkte wie Mahlzeiten, frische Lebensmittel, Lebensmittel und Blumen oft eine schnelle Lieferung, meist innerhalb einer Stunde, um die Kundenbedürfnisse zu erfüllen. Mit dem Aufstieg von Lieferdiensten bieten stationäre Geschäfte jetzt ihre Produkte online für eine schnelle lokale Lieferung an. Dieser Trend hat zu einem neuen Geschäftsmodell genannt Quick-Commerce geführt, das bis 2027 weltweit einen Wert von 185 Milliarden Dollar erreichen soll.

Während stationäre Geschäfte mit Drittanbieter-Lieferplattformen zusammenarbeiten, eröffnen einige Online-Riesen eigene lokale Geschäfte. Zum Beispiel garantiert ein Geschäft namens Hema Fresh die Lieferung innerhalb von 30 Minuten für Kunden in der Nähe, indem Mitarbeiter im Laden die Artikel auswählen. Dieser Ansatz hilft, die Verkaufszahlen zu steigern und ermöglicht grössere Geschäftseröffnungen in erstklassigen Lagen. Ähnlich hat Amazon Whole Foods übernommen, um schnellere Lieferoptionen anzubieten.

Traditionell bieten stationäre Geschäfte wegen Platzmangel ein kleineres Produktsortiment im Vergleich zu Online-Plattformen an. Quick-Commerce konzentriert sich jedoch auf bekannte Produkte und nutzt die vorhandenen Ladenassortimente, um eine schnelle Lieferung sicherzustellen und unmittelbare Verbraucherbedürfnisse zu erfüllen.

Dieser Artikel bespricht die Herausforderungen von Produktsortimenten im Quick-Commerce. Für eine schnelle Lieferung müssen alle online verfügbaren Produkte auch in den lokalen stationären Geschäften erhältlich sein. Die Kunden in diesen Läden können Produkte wie gewohnt auswählen, während Online-Händler Kundendaten nutzen können, um personalisierte Auswahlmöglichkeiten anzubieten.

Wir gehen davon aus, dass die Einkaufsgewohnheiten der Kunden in beiden Kanälen bestimmten Modellen folgen. Die Art und Weise, wie diese Modelle Online- und Offline-Angebote verbinden, besteht darin, sicherzustellen, dass personalisierte Online-Auswahlmöglichkeiten auch in den lokalen Geschäften verfügbar sind. Das Ziel ist es, den Umsatz durch eine optimale Produktauswahl sowohl für Offline- als auch für Online-Kunden zu maximieren.

#Quick-Commerce Sortimentsproblem

Das Quick-Commerce-Sortimentsproblem besteht darin, die richtigen Produkte auszuwählen, die sowohl online als auch in stationären Geschäften angeboten werden, getrieben von der Notwendigkeit einer schnellen Lieferung. Trotz seiner Komplexität ist es unser Ziel, das beste Sortiment an Produkten anzubieten.

Frühere Studien zeigen, dass selbst eine vereinfachte Version dieses Problems herausfordernd sein kann. Wir verwenden eine Methode namens Ganzzahlprogrammierung, um dieses Problem anzugehen. Mit einzigartigen Techniken können wir die Komplexität, die mit der Optimierung von Produktsortimenten verbunden ist, besser bewältigen.

Unser Ansatz konzentriert sich auf das Wahlverhalten verschiedener Verbrauchersegmente. Wir analysieren ihre Kaufentscheidungen, was hilft, das beste Sortiment für jede Gruppe zu bestimmen. Durch umfassende Forschung heben wir die Bedeutung hervor, Entscheidungen über Online- und Offline-Kanäle hinweg in Einklang zu bringen, da Ungenauigkeiten in der Modellierung des Kundenverhaltens zu Umsatzverlusten führen können.

#Verbraucherwahl verstehen

Das Wahlverhalten der Kunden spielt eine grosse Rolle bei der Sortimentsoptimierung. Traditionelle Modelle haben sich hauptsächlich auf entweder Online- oder Offline-Einstellungen konzentriert, aber Quick-Commerce erfordert eine umfassende Sicht auf beide. Wir erkunden, wie Produkte von Verbrauchern ausgewählt werden und wie diese Entscheidungen mathematisch dargestellt werden können.

Um die Kundenentscheidungen darzustellen, verlassen wir uns auf spezifische Modelle, die beschreiben, wie verschiedene Kundensegmente verschiedene Produkte bevorzugen. Die Beziehung zwischen der Verfügbarkeit von Produkten in Geschäften und den Online-Auswahlmöglichkeiten ist entscheidend. Unsere Studie untersucht den erwarteten Umsatz aus diesen Auswahlmöglichkeiten und zeigt, wie das Modell auf reale Szenarien angewendet werden kann.

Da Online-Shopping an Bedeutung gewinnt, beeinflusst es, wie stationäre Geschäfte arbeiten. Die Notwendigkeit, sowohl Online-Präferenzen als auch das Einkaufserlebnis im Laden zu berücksichtigen, wird wesentlich. Durch das Verständnis der Wechselbeziehungen zwischen diesen Kanälen können Unternehmen effektiv auf die Verbraucherbedürfnisse reagieren und gleichzeitig die Gewinne maximieren.

#Methodologie

Unsere Methodologie besteht darin, das Quick-Commerce-Sortimentsproblem zu definieren und Techniken der Ganzzahlprogrammierung anzuwenden, um es effizient zu lösen. Wir integrieren Verbraucherauswahlmodelle, die es uns ermöglichen, Präferenzen zu erfassen und die Auswahl entsprechend zu optimieren.

Indem wir das Problem mathematisch aufschlüsseln, können wir verschiedene operationale Einschränkungen darstellen und die komplexen Dynamiken zwischen Online- und Offline-Sortimenten erkunden. Dieser Ansatz bietet nicht nur einen Rahmen zur Lösung des Problems, sondern gibt auch Einblicke in die potenziellen Umsatz-Ergebnisse basierend auf verschiedenen Strategien.

Wir beginnen damit, Einschränkungen rund um Produktsortimente zu definieren, um sicherzustellen, dass die Auswahlen für Online-Kunden auch in stationären Geschäften verfügbar sind. Hier kommt die physische Verknüpfungsbedingung ins Spiel, die die Entscheidungen der Online- und Offline-Segmente verbindet.

#Verbrauchersegmentierung

Im Kontext des Quick-Commerce können Kunden basierend auf ihren Vorlieben für bestimmte Produkte segmentiert werden. Beispielsweise könnten einige Verbraucher Premium-Artikel bevorzugen, während andere mehr auf den Preis achten. Durch die Analyse von Kaufdaten können Unternehmen verschiedene Verbrauchersegmente identifizieren und die Angebote entsprechend anpassen.

Wir gehen davon aus, dass verschiedene Segmente unterschiedliche Wahlmuster folgen. Jedes Segment kann unterschiedlich auf die verfügbaren Produkte reagieren, was die gesamte Verkaufsleistung beeinflusst. Durch das Erfassen dieser Präferenzen können Unternehmen ihre Sortimentsstrategien optimieren, um den Bedürfnissen der verschiedenen Verbraucher gerecht zu werden.

Durch numerische Studien zeigen wir, wie die Produktauswahl die Umsatzgenerierung beeinflusst. Das Ziel ist es, ein Gleichgewicht zwischen der Erfüllung der Verbraucherpräferenzen und der Optimierung des angebotenen Produktsortiments sowohl online als auch offline zu finden.

#Polyedrische Techniken

Um die Komplexität des Quick-Commerce-Sortimentsproblems zu bewältigen, verwenden wir polyedrische Techniken. Diese helfen uns, die Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten und den Verbraucherentscheidungen zu visualisieren. Indem wir diese Beziehungen geometrisch darstellen, können wir nützliche Erkenntnisse ableiten, die den Entscheidungsprozess informieren.

Ein geometrischer Ansatz hilft uns auch, Beziehungen zwischen Produkten zu identifizieren, was zu einem rationalisierten Auswahlprozess führt. Die Geometrie des Problems ermöglicht es uns, verschiedene Einschränkungen anzugehen, wodurch wir letztendlich unsere Fähigkeit verbessern, optimale Lösungen zu finden.

Der polyedrische Ansatz hilft auch, das Zusammenspiel zwischen verschiedenen Verbrauchersegmenten zu verstehen. Wenn wir die Auswirkungen von sich ändernden Parametern analysieren, sehen wir, wie sie die Entscheidungen und damit die Umsatz-Ergebnisse beeinflussen. Diese exploratorische Phase ist entscheidend, um den Planungsprozess für das Sortiment im Quick-Commerce zu optimieren.

#Fallstudien

Um die Praktikabilität unserer Methodologie zu veranschaulichen, präsentieren wir mehrere Fallstudien, die verschiedene Szenarien in der Sortimentsplanung für Quick-Commerce erkunden. Jede Fallstudie zeigt die Herausforderungen auf, die auftreten, und wie unser Ansatz Lösungen bieten kann.

Zum Beispiel könnte eine Fallstudie zeigen, wie sich die Variation des Produktsortiments auf die Entscheidungen der Verbraucher und den Gesamtumsatz auswirkt. Eine andere Fallstudie könnte die Auswirkungen der Verbraucherpräferenzen in einem Omnichannel-Setting beleuchten und die Bedeutung eines gut sortierten Angebots hervorheben, das den unterschiedlichen Bedürfnissen gerecht wird.

Diese Fallstudien dienen als praktische Beispiele unserer theoretischen Erkenntnisse und zeigen die Relevanz von Strategien im Quick-Commerce auf. Durch die Verbindung von Theorie und Praxis veranschaulichen wir die Effektivität unseres Ansatzes zur Bewältigung der Komplexitäten, die im Quick-Commerce-Umfeld vorhanden sind.

#Numerische Experimente

Um unsere Methodologie zu validieren, führen wir umfangreiche numerische Experimente durch. Diese Experimente ermöglichen es uns, unseren vorgeschlagenen Ansatz mit bestehenden Techniken zu vergleichen. Wir konzentrieren uns auf wichtige Leistungskennzahlen wie Rechenzeit, Umsatz-Ergebnisse und Kundenzufriedenheit.

Durch das Testen verschiedener Parameter und Konfigurationen können wir herausfinden, wie gut unsere Methode in verschiedenen Situationen funktioniert. Diese vergleichende Analyse liefert wertvolle Einblicke in die Stärken und Schwächen unseres Ansatzes, was eine weitere Verfeinerung unserer Strategien ermöglicht.

Durch diese Experimente streben wir an, die Praktikabilität und Effektivität unserer vorgeschlagenen Methodologie zu demonstrieren und zu zeigen, wie sie an die sich entwickelnden Anforderungen des Quick-Commerce angepasst werden kann.

#Management-Einblicke

Die Ergebnisse unserer Forschung bieten wertvolle Einblicke für Manager, die im Quick-Commerce tätig sind. Indem sie das Verbraucher Verhalten und die Präferenzen verstehen, können Unternehmen informierte Entscheidungen über Produktsortimente treffen.

Diese Erkenntnisse können zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und einem erhöhten Umsatz führen. Zudem wird die Bedeutung der Abstimmung von Online- und Offline-Strategien klar, da Diskrepanzen zwischen den beiden zu verpassten Verkaufschancen führen können.

Durch die Nutzung unserer Methodologie können Manager die Komplexitäten des Quick-Commerce besser verstehen und Strategien umsetzen, die ihre Angebote verbessern und die Rentabilität steigern.

#Fazit

Zusammenfassend stellt Quick-Commerce eine bedeutende Evolution im Einzelhandel dar, die durch die Notwendigkeit nach Geschwindigkeit und Effizienz in der Produktlieferung vorangetrieben wird. Unsere Forschung hebt die entscheidende Rolle der Sortimentsplanung in diesem dynamischen Umfeld hervor.

Durch den Einsatz einer Kombination aus mathematischer Modellierung und polyedrischen Techniken bieten wir einen umfassenden Rahmen zur Lösung des Quick-Commerce- Sortimentsproblems. Die Erkenntnisse aus unserer Studie können Unternehmen helfen, ihre Strategien zu optimieren, was letztendlich zu verbesserten Kundenerlebnissen und erhöhten Umsätzen führt.

Da Quick-Commerce weiter wächst, wird fortlaufende Forschung entscheidend sein, um sich an neue Herausforderungen und Chancen anzupassen. Zukünftige Studien könnten tiefere Einblicke in alternative Wahlmodelle geben und die Sortimentsstrategien weiter verfeinern, um sich an die sich ständig ändernden Verbraucherbedürfnisse anzupassen.