In precedenza, i rivenditori prendevano decisioni su quali articoli vendere, dove venderli, quante scorte tenere e quando modificare i prezzi in base alla propria esperienza e intuizione. Sebbene molti rivenditori siano orgogliosi del proprio istinto, fare affidamento solo su di loro non è più sufficiente, soprattutto con margini di profitto ristretti. Le preferenze dei consumatori cambiano rapidamente e i rivenditori non possono monitorare accuratamente tutti i fattori di mercato.
Dati analitica il software può aiutare i rivenditori a prendere decisioni migliori e più redditizie migliorando o correggendo le loro ipotesi plausibili. Vuoi saperne di più? Questa guida per principianti mostrerà alle aziende tutto ciò che devono sapere sull'analisi della vendita al dettaglio e sulle sue migliori pratiche.
Sommario
Retail Analytics: cos’è e quali sono i vantaggi per le aziende?
I 4 tipi di analisi dei dati al dettaglio
5 best practice per aiutare le aziende a ottenere il massimo dall'analisi della vendita al dettaglio
Tipi di strumenti che i rivenditori possono utilizzare per l'analisi della vendita al dettaglio
Parole finali
Retail Analytics: cos’è e quali sono i vantaggi per le aziende?
L'analisi della vendita al dettaglio utilizza software per raccogliere e analizzare dati da negozi fisici, negozi online e cataloghi per aiutare i rivenditori a comprendere il comportamento dei clienti e le tendenze di acquisto. Queste informazioni possono migliorare le decisioni su prezzi, inventario, marketing, posizionamento dei prodotti e operazioni del negozio utilizzando algoritmi predittivi sui dati provenienti sia dall'interno dell'azienda (come la cronologia degli acquisti dei clienti) che da fonti esterne (come le previsioni del tempo).
L'analisi della vendita al dettaglio può anche misurare la fedeltà dei clienti, individuare i modelli di acquisto, prevedere la domanda e migliorare la disposizione dei negozi. Ad esempio, aiuta i rivenditori a posizionare insieme sugli scaffali gli articoli acquistati di frequente e a offrire sconti personalizzati ai clienti abituali, portando ad acquisti più grandi e a più visite.
Vantaggi dell'utilizzo dell'analisi della vendita al dettaglio per le aziende
Riduzione delle scorte e degli sconti
Comprendendo le tendenze della domanda, i rivenditori possono immagazzinare la giusta quantità di prodotti. Ad esempio, l’analisi può mostrare la rapidità con cui diminuisce la domanda di elettronica di consumo influenzata dai social media, aiutando i rivenditori a evitare scorte eccessive e forti sconti.
Migliorare la personalizzazione
L'analisi aiuta i rivenditori a capire cosa piace ai loro clienti, consentendo loro di acquisire più vendite. Ad esempio, un rivenditore di libri può utilizzare la cronologia degli acquisti per avvisare i clienti interessati alla storia americana di un nuovo libro dello storico Ron Chernow disponibile per il preordine.
Ottimizzazione delle decisioni sui prezzi
L'analisi dei dati può aiutare i rivenditori a stabilire i prezzi migliori considerando fattori come i carrelli della spesa abbandonati, i prezzi della concorrenza e i costi dei prodotti. Ciò garantisce che i prezzi non siano né troppo alti né troppo bassi, massimizzando i profitti.
Migliorare l'allocazione dei prodotti
L'analisi può guidare i rivenditori su dove inviare i prodotti, riducendo i costi di trasporto inutili. Ad esempio, un rivenditore di abbigliamento sportivo può sfruttare l'analisi per vedere che anche un leggero calo di temperatura aumenta le vendite di magliette termiche, in modo da poterne inviare di più nelle aree più fredde.
I 4 tipi di analisi dei dati al dettaglio
Analisi descrittiva
L'analisi descrittiva esamina le prestazioni passate per rispondere a domande di base come "quanti", "quando", "dove" e "cosa". È la base degli strumenti e dei dashboard di business intelligence che mostrano report frequenti sulle vendite e sull'inventario.
Analisi diagnostica
L'analisi diagnostica aiuta a trovare le cause dei problemi che influiscono sulle prestazioni. La combinazione di dati provenienti da varie fonti, come feedback dei clienti, risultati finanziari e parametri operativi, offre ai rivenditori una comprensione più profonda dei loro problemi.
Analisi predittiva
L’analisi predittiva prevede eventi futuri analizzando il clima, le tendenze economiche, i problemi della catena di fornitura e la concorrenza. Spesso comporta scenari "what-if", come prevedere quanto sarà efficace offrire uno sconto del 10% rispetto a uno sconto del 15% o stimare quando le scorte finiranno in condizioni diverse.
Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva utilizza l'intelligenza artificiale e i big data per consigliare azioni basate sui risultati previsti. Ad esempio, può suggerire offerte per gli agenti del servizio clienti, come l'upselling basato sulla cronologia degli acquisti o il cross-selling per rispondere alle richieste di nuovi clienti.
5 best practice per aiutare le aziende a ottenere il massimo dall'analisi della vendita al dettaglio
1. Affidati ai dati dei clienti
I clienti condividono molte informazioni su ciò che desiderano e di cui hanno bisogno. I migliori rivenditori utilizzano questi dati per individuare le tendenze e comprendere meglio i propri clienti. Combinano dati provenienti da programmi fedeltà, e-commerce, sistemi POS e altre fonti, compresi i dati acquistati dai broker.
Di solito, gli esperti dividono i dati dei clienti in informazioni demografiche, transazionali, comportamentali e psicografiche. I rivenditori iniziano raccogliendo dati demografici di base e poi si espandono ad altri tipi. Distinguono tra “clienti” (persone che hanno acquistato da loro) e “consumatori” (potenziali clienti). I dati dei consumatori aiutano nella "modellazione dei sosia": ad esempio, se Mark è un ottimo cliente, il rivenditore cerca più persone come Mark e si rivolge a loro con offerte speciali.
2. Utilizza strumenti di visualizzazione
Diagrammi, grafici e dashboard, elementi comuni nel software BI, sono fondamentali per comprendere i dati e prendere decisioni intelligenti. Sono molto più efficaci della semplice osservazione di righe e colonne di dati. Questi strumenti consentono inoltre agli utenti aziendali di accedere direttamente all'analisi senza attendere che l'IT crei report ed esegua query.
3. Osserva diverse origini dati
L'esame di diverse fonti di dati, come numeri di vendita, dati dei vecchi clienti e livelli delle scorte, aiuta i negozi a comprendere meglio la propria attività. Perché? Questi numeri sono spesso collegati in qualche modo. Ad esempio, i negozi possono collegare i dati del negozio con i dettagli del prodotto per determinare il miglior layout del negozio per convertire i visitatori in acquirenti.
Il controllo dei livelli delle scorte garantisce che ci siano abbastanza prodotti per adattarsi al layout del negozio. I negozi dovrebbero inoltre tenere presente che strumenti diversi possono definire i dati in vari modi, il che può portare a errori se non risolti. Questo è un buon motivo per utilizzare un'unica piattaforma per tutti i dati di vendita al dettaglio invece di scegliere lo strumento migliore per ogni lavoro.
4. Tieni traccia dei numeri importanti
Osservare numeri importanti aiuta i negozi a vedere quanto stanno andando bene e a trovare modi per migliorare. I negozi di maggior successo esaminano questi numeri ogni settimana, confrontandoli con la settimana precedente. Si inizia guardando cosa è successo (come alcuni articoli venduti di meno) e poi cercando di capire perché è successo (come l'esaurimento delle scorte).
5. Concentrarsi sugli obiettivi principali
Non tutto dovrebbe essere misurato. I rivenditori dispongono di molti nuovi strumenti e dati, ma devono scegliere con saggezza per non rischiare di sopraffare i decisori. Dovrebbero invece prima individuare le aree chiave che possono migliorare rapidamente il business. Secondo McKinsey, le migliori analisi risolvono un problema specifico e portano a risultati chiari.
Tipi di strumenti che i rivenditori possono utilizzare per l'analisi della vendita al dettaglio
L'analisi della vendita al dettaglio utilizza i dati raccolti da negozi e siti Web attraverso vari strumenti, tra cui:
1. Sistemi di punti vendita (POS).
Questi sistemi tracciano e gestiscono le transazioni dei clienti. Forniscono dati su ciò che acquistano i clienti e possono creare report sulle vendite e sulle tendenze.
2. Software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM).
Questo software gestisce le vendite, il marketing, il servizio clienti e i processi online. I rivenditori lo utilizzano per tenere traccia delle interazioni con i clienti, conservare informazioni sui clienti e trovare nuove opportunità di vendita e marketing.
3. Strumenti di business intelligence (BI).
Gli strumenti di BI combinano dati provenienti da diverse fonti per tenere traccia degli indicatori chiave di prestazione come la fedeltà dei clienti, il turnover delle scorte e i tassi di vendita. Possono generare report per dirigenti e altri decisori.
4. Sistemi di gestione delle scorte
Questo software tiene traccia dei livelli delle scorte nei negozi e nei magazzini, prevede la domanda e aiuta a decidere dove conservare gli articoli per ridurre i costi e soddisfare le esigenze dei clienti.
5. Analisi predittiva
Questo tipo di analisi utilizza i dati passati per prevedere tendenze e comportamenti futuri. I principali tipi di analisi della vendita al dettaglio sono descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi. Questi aiutano a identificare opportunità di crescita e nuovi gruppi di clienti.
Parole finali
L'analisi della vendita al dettaglio è una parte essenziale di qualsiasi azienda che effettua vendite. Aiuta a tenere traccia dell'attività e a fare previsioni future per evitare esaurimenti di scorte e altre situazioni dannose. Sebbene affidarsi all’intuito fosse la norma, l’analisi della vendita al dettaglio la sta lentamente (ma sicuramente) eliminando. I dati nel 2024 non sono gli stessi di 20 o 10 anni fa, quindi i rivenditori devono evolversi se vogliono gestire tutti i dati in entrata e in uscita.
