Voorheen het kleinhandelaars besluite geneem oor watter items om te verkoop, waar om dit te verkoop, hoeveel voorraad om te hou en wanneer om pryse te verander op grond van hul ervaring en intuïsie. Alhoewel baie kleinhandelaars trots is op hul instinkte, is dit nie meer genoeg om op hulle alleen te vertrou nie, veral met beperkte winsmarges. Verbruikersvoorkeure verander vinnig, en kleinhandelaars kan nie alle markfaktore akkuraat opspoor nie.
data analytics sagteware kan kleinhandelaars help om beter en meer winsgewende besluite te neem deur hul ingeligte raaiskote te verbeter of reg te stel. Wil jy meer daaroor weet? Hierdie beginnersgids sal besighede alles wys wat hulle moet weet oor kleinhandelanalise en die beste praktyke daarvan.
INHOUDSOPGAWE
Kleinhandelanalise: wat is dit, en wat is die voordele daarvan vir besighede?
Die 4 tipes kleinhandeldata-analise
5 beste praktyke om besighede te help om die meeste uit kleinhandelontledings te kry
Soorte gereedskap wat kleinhandelaars kan gebruik vir kleinhandelanalise
Finale woorde
Kleinhandelanalise: wat is dit, en wat is die voordele daarvan vir besighede?
Kleinhandelanalise gebruik sagteware om data van fisiese winkels, aanlynwinkels en katalogusse in te samel en te ontleed om kleinhandelaars te help om klantgedrag en inkopieneigings te verstaan. Hierdie inligting kan besluite oor pryse, voorraad, bemarking, produkplasing en winkelbedrywighede verbeter deur gebruik te maak van voorspellende algoritmes op data van beide binne die besigheid (soos klante se aankoopgeskiedenis) en buite bronne (soos weervoorspellings).
Kleinhandelontledings kan ook kliëntelojaliteit meet, kooppatrone raaksien, vraag voorspel en winkeluitlegte verbeter. Dit help byvoorbeeld kleinhandelaars om items wat gereeld saamgekoop word op rakke te plaas en persoonlike afslag aan gereelde klante te bied, wat lei tot groter aankope en meer besoeke.
Voordele van die gebruik van kleinhandelanalise vir besigheid
Verminder voorraad en afslag
Deur vraagtendense te verstaan, kan kleinhandelaars die regte hoeveelheid produkte in voorraad hê. Ontleding kan byvoorbeeld wys hoe vinnig die vraag na verbruikerselektronika daal wat deur sosiale media beïnvloed word, wat kleinhandelaars help om oorvoorraad en swaar afslag te vermy.
Verbetering van verpersoonliking
Analytics help kleinhandelaars om te verstaan waarvan hul kliënte hou, wat hulle in staat stel om meer verkope te vang. 'n Boekhandelaar kan byvoorbeeld aankoopgeskiedenis gebruik om klante wat in Amerikaanse geskiedenis belangstel in kennis te stel van 'n nuwe boek deur die historikus Ron Chernow wat beskikbaar is vir voorafbestelling.
Optimalisering van prysbesluite
Data-analise kan kleinhandelaars help om die beste pryse vas te stel deur faktore soos verlate inkopiemandjies, mededingerpryse en produkkoste in ag te neem. Dit verseker dat pryse nie te hoog of te laag is nie, wat die wins maksimeer.
Verbetering van produktoewysing
Analytics kan kleinhandelaars lei oor waarheen om produkte te stuur, wat onnodige vervoerkoste verminder. Byvoorbeeld, 'n kleinhandelaar vir sportklere kan ontledings gebruik om te sien dat selfs 'n effense temperatuurdaling die verkope van termiese onderhemde verhoog, sodat hulle meer na kouer gebiede kan stuur.
Die 4 tipes kleinhandeldata-analise
Beskrywende analise
Beskrywende analise kyk na vorige prestasie om basiese vrae soos "hoeveel", "wanneer", "waar" en "wat" te beantwoord. Dit is die basis van besigheidsintelligensie-nutsgoed en kontroleskerms wat gereeld verslae oor verkope en voorraad toon.
Diagnostiese analise
Diagnostiese analise help om die oorsake van probleme wat prestasie beïnvloed, te vind. Die kombinasie van data uit verskeie bronne, soos terugvoer van kliënte, finansiële resultate en operasionele maatstawwe, gee kleinhandelaars 'n dieper begrip van hul kwessies.
Voorspellende ontleding
Voorspellende ontledings voorspel toekomstige gebeure deur die weer, ekonomiese neigings, voorsieningskettingkwessies en mededinging te ontleed. Dit behels dikwels "wat-as"-scenario's, soos om te voorspel hoe effektief die aanbied van 'n 10%-afslag bo 'n 15%-afslag sal wees of om te skat wanneer voorraad onder verskillende toestande opraak.
Voorskriftelike analise
Voorskriftelike analise gebruik KI en groot data om aksies aan te beveel gebaseer op voorspelde uitkomste. Dit kan byvoorbeeld aanbiedinge vir kliëntediensagente voorstel, soos opverkope gebaseer op aankoopgeskiedenis of kruisverkope om nuwe kliëntenavrae aan te spreek.
5 beste praktyke om besighede te help om die meeste uit kleinhandelontledings te kry
1. Maak staat op klantdata
Kliënte deel baie inligting oor wat hulle wil hê en nodig het. Die beste kleinhandelaars gebruik hierdie data om tendense raak te sien en hul kliënte beter te verstaan. Hulle kombineer data van lojaliteitsprogramme, e-handel, POS-stelsels en ander bronne, insluitend data wat van makelaars gekoop is.
Gewoonlik verdeel kenners kliëntedata in demografiese, transaksionele, gedrags- en psigografiese inligting. Kleinhandelaars begin deur basiese demografiese data in te samel en brei dan uit na ander tipes. Hulle onderskei tussen "kliënte" (mense wat by hulle gekoop het) en "verbruikers" (potensiële kliënte). Verbruikersdata help met “lookalike modellering”—byvoorbeeld, as Mark 'n goeie kliënt is, soek die kleinhandelaar meer mense soos Mark en teiken hulle met spesiale aanbiedinge.
2. Gebruik visualiseringsinstrumente
Grafieke, grafieke en kontroleskerms, algemene elemente in BI-sagteware, is van kardinale belang om data te verstaan en slim besluite te neem. Hulle is baie meer effektief as om net na rye en kolomme data te kyk. Hierdie nutsmiddels laat ook sakegebruikers toe om direk toegang tot ontleding te verkry sonder om te wag vir IT om verslae te skep en navrae uit te voer.
3. Kyk na verskillende databronne
As jy na verskillende databronne kyk, soos verkoopsgetalle, ou klantedata en voorraadvlakke, help dit winkels om hul besigheid beter te verstaan. Hoekom? Hierdie getalle is dikwels op een of ander manier verbind. Winkels kan byvoorbeeld in-winkeldata met produkbesonderhede koppel om die beste winkeluitleg te bepaal om besoekers in kopers te omskep.
Die nagaan van voorraadvlakke verseker dat daar genoeg produkte is om by die winkeluitleg te pas. Winkels moet ook in gedagte hou dat verskillende instrumente data op verskeie maniere kan definieer, wat tot foute kan lei as dit nie reggestel word nie. Dit is 'n goeie rede om een platform vir alle kleinhandeldata te gebruik in plaas daarvan om die beste hulpmiddel vir elke werk te kies.
4. Volg belangrike nommers
Om belangrike syfers te kyk, help winkels om te sien hoe goed hulle vaar en maniere te vind om te verbeter. Die suksesvolste winkels kyk elke week na hierdie nommers en vergelyk dit met die vorige week. Dit begin deur te kyk na wat gebeur het (soos sekere items wat minder verkoop) en dan uit te vind hoekom dit gebeur het (soos om uit voorraad te raak).
5. Fokus op hoofdoelwitte
Nie alles moet gemeet word nie. Kleinhandelaars het baie nuwe gereedskap en data, maar hulle moet wys kies of die risiko loop om besluitnemers te oorweldig. In plaas daarvan moet hulle eers sleutelareas vind wat die besigheid vinnig kan verbeter. Volgens McKinsey los die beste analise 'n spesifieke probleem op en lei tot duidelike resultate.
Soorte gereedskap wat kleinhandelaars kan gebruik vir kleinhandelanalise
Kleinhandelontledings gebruik data wat van winkels en webwerwe ingesamel is deur middel van verskeie instrumente, insluitend die volgende:
1. Verkooppuntstelsels (POS).
Hierdie stelsels spoor en bestuur kliënttransaksies. Hulle verskaf data oor wat kliënte koop en kan verslae oor verkope en tendense skep.
2. Kliënteverhoudingsbestuur (CRM) sagteware
Hierdie sagteware bestuur verkope, bemarking, kliëntediens en aanlynprosesse. Kleinhandelaars gebruik dit om klantinteraksies op te spoor, inligting oor kliënte te hou en nuwe verkoops- en bemarkingsgeleenthede te vind.
3. Besigheidsintelligensie (BI) gereedskap
BI-nutsmiddels kombineer data van verskillende bronne om sleutelprestasie-aanwysers soos kliëntelojaliteit, voorraadomset en verkoopskoerse op te spoor. Hulle kan verslae genereer vir bestuurders en ander besluitnemers.
4. Voorraadbestuurstelsels
Hierdie sagteware volg voorraadvlakke in winkels en pakhuise, voorspel die vraag en help om te besluit waar om items te stoor om koste te verminder en aan klante se behoeftes te voldoen.
5. Voorspellende ontleding
Hierdie tipe analise gebruik vorige data om toekomstige tendense en gedrag te voorspel. Die hooftipes kleinhandelanalise is beskrywend, diagnosties, voorspellend en voorskriftelik. Dit help om groeigeleenthede en nuwe klantegroepe te identifiseer.
Finale woorde
Kleinhandelanalise is 'n noodsaaklike deel van enige besigheid wat verkope doen. Dit help om tred te hou met die besigheid en maak toekomstige voorspellings om voorraad-outs en ander nadelige situasies te vermy. Alhoewel dit die norm was om op intuïsie te vertrou, is kleinhandelontledings besig om dit stadig (maar seker) uit te faseer. Data in 2024 is nie dieselfde as 20 of 10 jaar gelede nie, so kleinhandelaars moet ontwikkel as hulle alle inkomende en uitgaande data wil hanteer.
