Sebelumnya, pengecer membuat keputusan tentang barang apa yang akan dijual, di mana menjualnya, berapa banyak stok yang harus disimpan, dan kapan harus mengubah harga berdasarkan pengalaman dan intuisi mereka. Meskipun banyak pengecer yang bangga dengan naluri mereka, mengandalkan naluri saja tidak lagi cukup, terutama dengan margin keuntungan yang ketat. Preferensi konsumen berubah dengan cepat, dan pengecer tidak dapat melacak semua faktor pasar secara akurat.
Data analisis perangkat lunak dapat membantu pengecer membuat keputusan yang lebih baik dan lebih menguntungkan dengan meningkatkan atau mengoreksi tebakan mereka. Ingin tahu lebih banyak tentangnya? Panduan pemula ini akan menunjukkan kepada bisnis segala hal yang perlu mereka ketahui tentang analisis ritel dan praktik terbaiknya.
Daftar Isi
Analisis ritel: apa itu dan apa manfaatnya bagi bisnis?
4 jenis analisis data ritel
5 praktik terbaik untuk membantu bisnis mendapatkan hasil maksimal dari analisis ritel
Jenis alat yang dapat digunakan pengecer untuk analisis ritel
Penutup
Analisis ritel: apa itu dan apa manfaatnya bagi bisnis?
Analisis ritel menggunakan perangkat lunak untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari toko fisik, toko online, dan katalog untuk membantu pengecer memahami perilaku pelanggan dan tren belanja. Informasi ini dapat meningkatkan keputusan mengenai harga, inventaris, pemasaran, penempatan produk, dan operasional toko dengan menggunakan algoritma prediktif pada data baik dari dalam bisnis (seperti riwayat pembelian pelanggan) dan sumber luar (seperti prakiraan cuaca).
Analisis ritel juga dapat mengukur loyalitas pelanggan, mengenali pola pembelian, memperkirakan permintaan, dan menyempurnakan tata letak toko. Misalnya, hal ini membantu pengecer menempatkan barang-barang yang sering dibeli bersama di rak dan menawarkan diskon yang dipersonalisasi kepada pelanggan tetap, sehingga menghasilkan pembelian lebih besar dan lebih banyak kunjungan.
Manfaat menggunakan analisis ritel untuk bisnis
Mengurangi kehabisan stok dan diskon
Dengan memahami tren permintaan, pengecer dapat menyediakan jumlah produk yang tepat. Misalnya, analitik dapat menunjukkan seberapa cepat penurunan permintaan barang elektronik konsumen yang dipengaruhi oleh media sosial, membantu pengecer menghindari kelebihan stok dan diskon besar-besaran.
Meningkatkan personalisasi
Analytics membantu pengecer memahami apa yang disukai pelanggan mereka, memungkinkan mereka memperoleh lebih banyak penjualan. Misalnya, pengecer buku dapat menggunakan riwayat pembelian untuk memberi tahu pelanggan yang tertarik dengan sejarah Amerika tentang buku baru karya sejarawan Ron Chernow yang tersedia untuk dipesan di muka.
Mengoptimalkan keputusan penetapan harga
Analisis data dapat membantu pengecer menetapkan harga terbaik dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keranjang belanja yang ditinggalkan, harga pesaing, dan biaya produk. Hal ini memastikan harga tidak terlalu tinggi atau terlalu rendah, sehingga memaksimalkan keuntungan.
Meningkatkan alokasi produk
Analisis dapat memandu pengecer ke mana harus mengirim produk, sehingga mengurangi biaya transportasi yang tidak perlu. Misalnya, pengecer pakaian olahraga dapat memanfaatkan analisis untuk melihat bahwa penurunan suhu sedikit saja akan meningkatkan penjualan kaus dalam termal, sehingga mereka dapat mengirim lebih banyak produk ke daerah yang lebih dingin.
4 jenis analisis data ritel
Analisis deskriptif
Analisis deskriptif melihat kinerja masa lalu untuk menjawab pertanyaan dasar seperti “berapa banyak”, “kapan”, “di mana”, dan “apa”. Ini adalah dasar dari alat dan dasbor intelijen bisnis yang sering menampilkan laporan penjualan dan inventaris.
Analisis diagnostik
Analisis diagnostik membantu menemukan penyebab masalah yang memengaruhi kinerja. Menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti umpan balik pelanggan, hasil keuangan, dan metrik operasional, memberikan pemahaman yang lebih mendalam kepada pengecer tentang masalah mereka.
Analisis prediktif
Analisis prediktif memperkirakan kejadian di masa depan dengan menganalisis cuaca, tren ekonomi, masalah rantai pasokan, dan persaingan. Hal ini sering kali melibatkan skenario “bagaimana-jika”, seperti memprediksi seberapa efektif penawaran diskon 10% dibandingkan diskon 15% atau memperkirakan kapan stok akan habis dalam kondisi yang berbeda.
Analisis preskriptif
Analisis preskriptif menggunakan AI dan data besar untuk merekomendasikan tindakan berdasarkan hasil yang diprediksi. Misalnya, dapat menyarankan penawaran untuk agen layanan pelanggan, seperti upselling berdasarkan riwayat pembelian atau cross-selling untuk menjawab pertanyaan pelanggan baru.
5 praktik terbaik untuk membantu bisnis mendapatkan hasil maksimal dari analisis ritel
1. Andalkan data pelanggan
Pelanggan berbagi banyak informasi tentang apa yang mereka inginkan dan butuhkan. Pengecer terbaik menggunakan data ini untuk melihat tren dan lebih memahami pelanggan mereka. Mereka menggabungkan data dari program loyalitas, e-commerce, sistem POS, dan sumber lainnya, termasuk data yang dibeli dari broker.
Biasanya para ahli membagi data pelanggan menjadi informasi demografis, transaksional, perilaku, dan psikografis. Pengecer memulai dengan mengumpulkan data demografi dasar dan kemudian memperluas ke jenis lainnya. Mereka membedakan antara “pelanggan” (orang yang telah membeli dari mereka) dan “konsumen” (pelanggan potensial). Data konsumen membantu dalam “pemodelan serupa”—misalnya, jika Mark adalah pelanggan yang hebat, pengecer akan mencari lebih banyak orang seperti Mark dan menargetkan mereka dengan penawaran khusus.
2. Gunakan alat visualisasi
Bagan, grafik, dan dasbor, yang merupakan elemen umum dalam perangkat lunak BI, sangat penting untuk memahami data dan mengambil keputusan yang cerdas. Mereka jauh lebih efektif dibandingkan hanya melihat baris dan kolom data. Alat-alat ini juga memungkinkan pengguna bisnis mengakses analitik secara langsung tanpa menunggu TI membuat laporan dan menjalankan kueri.
3. Lihatlah sumber data yang berbeda
Melihat berbagai sumber data, seperti nomor penjualan, data pelanggan lama, dan tingkat stok, membantu toko memahami bisnis mereka dengan lebih baik. Mengapa? Angka-angka ini sering kali terhubung dalam beberapa cara. Misalnya, toko dapat menghubungkan data di dalam toko dengan detail produk untuk menentukan tata letak toko terbaik guna mengubah pengunjung menjadi pembeli.
Memeriksa tingkat stok memastikan ada cukup produk yang sesuai dengan tata letak toko. Penyimpanan juga harus ingat bahwa alat yang berbeda dapat mendefinisikan data dengan cara yang berbeda, yang dapat menyebabkan kesalahan jika tidak diperbaiki. Ini adalah alasan bagus untuk menggunakan satu platform untuk semua data ritel daripada memilih alat terbaik untuk setiap pekerjaan.
4. Lacak nomor-nomor penting
Mengamati angka-angka penting membantu toko melihat seberapa baik kinerjanya dan menemukan cara untuk meningkatkannya. Toko-toko paling sukses melihat angka-angka ini setiap minggu, membandingkannya dengan minggu sebelumnya. Hal ini dimulai dengan melihat apa yang terjadi (seperti barang tertentu yang terjual lebih sedikit) dan kemudian mencari tahu mengapa hal itu terjadi (seperti kehabisan stok).
5. Fokus pada tujuan utama
Tidak semuanya harus diukur. Pengecer mempunyai banyak alat dan data baru, namun mereka harus memilih dengan bijak atau mengambil risiko membebani pengambil keputusan. Sebaliknya, mereka harus terlebih dahulu menemukan bidang-bidang utama yang dapat meningkatkan bisnis dengan cepat. Menurut McKinsey, analitik terbaik memecahkan masalah tertentu dan memberikan hasil yang jelas.
Jenis alat yang dapat digunakan pengecer untuk analisis ritel
Analisis ritel menggunakan data yang dikumpulkan dari toko dan situs web melalui berbagai alat, antara lain sebagai berikut:
1. Sistem titik penjualan (POS).
Sistem ini melacak dan mengelola transaksi pelanggan. Mereka menyediakan data tentang apa yang dibeli pelanggan dan dapat membuat laporan penjualan dan tren.
2. Perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM).
Perangkat lunak ini mengelola penjualan, pemasaran, layanan pelanggan, dan proses online. Pengecer menggunakannya untuk melacak interaksi pelanggan, menyimpan informasi tentang pelanggan, dan menemukan peluang penjualan dan pemasaran baru.
3. Alat intelijen bisnis (BI).
Alat BI menggabungkan data dari berbagai sumber untuk melacak indikator kinerja utama seperti loyalitas pelanggan, perputaran inventaris, dan tingkat penjualan. Mereka dapat menghasilkan laporan untuk para eksekutif dan pengambil keputusan lainnya.
4. Sistem manajemen inventaris
Perangkat lunak ini melacak tingkat stok di toko dan gudang, memperkirakan permintaan, dan membantu memutuskan di mana menyimpan barang untuk mengurangi biaya dan memenuhi kebutuhan pelanggan.
5. Analisis prediktif
Jenis analitik ini menggunakan data masa lalu untuk memperkirakan tren dan perilaku di masa depan. Jenis utama analisis ritel adalah deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Ini membantu mengidentifikasi peluang pertumbuhan dan kelompok pelanggan baru.
Penutup
Analisis ritel adalah bagian penting dari setiap bisnis yang menghasilkan penjualan. Ini membantu melacak bisnis dan membuat prediksi masa depan untuk menghindari kehabisan stok dan situasi merugikan lainnya. Meskipun mengandalkan intuisi adalah hal yang biasa, analisis ritel perlahan (tapi pasti) menghapusnya secara bertahap. Data pada tahun 2024 tidak sama dengan 20 atau 10 tahun yang lalu, sehingga pengecer harus berevolusi jika ingin menangani semua data yang masuk dan keluar.
