이전에는 소매업체가 경험과 직감에 따라 어떤 품목을 판매할지, 어디에서 판매할지, 얼마나 많은 재고를 유지할지, 언제 가격을 변경할지 결정했습니다. 많은 소매업체가 직감을 자랑스러워하지만, 특히 이익 마진이 좁은 상황에서는 직감에만 의존하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 소비자 선호도는 빠르게 변하고 소매업체는 모든 시장 요인을 정확하게 추적할 수 없습니다.
Data 분석 소프트웨어는 소매업체가 교육받은 추측을 개선하거나 수정하여 더 좋고 수익성 있는 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이에 대해 자세히 알고 싶으신가요? 이 초보자 가이드는 기업에 소매 분석과 그 모범 사례에 대해 알아야 할 모든 것을 보여줍니다.
차례
소매 분석이란 무엇이고, 기업에 어떤 이점을 제공할까요?
소매 데이터 분석의 4가지 유형
기업이 리테일 분석을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 5가지 모범 사례
소매업체가 소매 분석에 사용할 수 있는 도구 유형
최종 단어
소매 분석이란 무엇이고, 기업에 어떤 이점을 제공할까요?
리테일 분석은 소프트웨어를 사용하여 실제 매장, 온라인 상점 및 카탈로그에서 데이터를 수집하고 분석하여 리테일러가 고객 행동과 쇼핑 트렌드를 이해하도록 돕습니다. 이 정보는 비즈니스 내부(예: 고객 구매 내역)와 외부 소스(예: 날씨 예보)의 데이터에 대한 예측 알고리즘을 사용하여 가격 책정, 재고, 마케팅, 제품 배치 및 매장 운영에 대한 결정을 개선할 수 있습니다.
소매 분석은 또한 고객 충성도를 측정하고, 구매 패턴을 파악하고, 수요를 예측하고, 매장 레이아웃을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체가 자주 함께 구매하는 품목을 선반에 올려놓고, 단골 고객에게 개인화된 할인을 제공하여 더 큰 구매와 더 많은 방문으로 이어질 수 있도록 돕습니다.
비즈니스를 위한 리테일 분석 활용의 이점
재고 부족 및 할인 감소
수요 추세를 이해함으로써 소매업체는 적절한 양의 제품을 비축할 수 있습니다. 예를 들어, 분석은 소셜 미디어의 영향을 받는 가전제품에 대한 수요가 얼마나 빨리 감소하는지 보여주어 소매업체가 과잉 재고와 엄청난 할인을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.
개인화 강화
분석은 소매업체가 고객이 무엇을 좋아하는지 이해하는 데 도움이 되어 더 많은 매출을 올릴 수 있습니다. 예를 들어, 서적 소매업체는 구매 내역을 사용하여 미국 역사에 관심이 있는 고객에게 역사가 Ron Chernow의 새 책이 사전 주문 가능하다는 사실을 알릴 수 있습니다.
가격 결정 최적화
데이터 분석은 버려진 쇼핑 카트, 경쟁사 가격, 제품 비용과 같은 요소를 고려하여 소매업체가 최상의 가격을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 가격이 너무 높거나 너무 낮지 않아 수익을 극대화할 수 있습니다.
제품 할당 개선
분석은 소매업체가 제품을 어디로 보내야 하는지 안내하여 불필요한 운송 비용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 스포츠 의류 소매업체는 분석을 활용하여 약간의 기온 강하만으로도 써멀 언더셔츠 판매가 증가한다는 것을 확인하고 더 추운 지역으로 더 많이 보낼 수 있습니다.
소매 데이터 분석의 4가지 유형
설명 적 분석
설명적 분석은 과거 실적을 살펴보고 "얼마나 많은지", "언제", "어디에", "무엇"과 같은 기본적인 질문에 답합니다. 이는 판매 및 재고에 대한 빈번한 보고서를 보여주는 비즈니스 인텔리전스 도구와 대시보드의 기반입니다.
진단 분석
진단 분석은 성과에 영향을 미치는 문제의 원인을 찾는 데 도움이 됩니다. 고객 피드백, 재무 결과, 운영 지표와 같은 다양한 출처의 데이터를 결합하면 리테일러는 문제에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.
예측 분석
예측 분석은 날씨, 경제 동향, 공급망 문제 및 경쟁을 분석하여 미래의 사건을 예측합니다. 여기에는 종종 "what-if" 시나리오가 포함되는데, 예를 들어 10% 할인보다 15% 할인을 제공하는 것이 얼마나 효과적인지 예측하거나 다른 조건에서 재고가 언제 소진될지 추정하는 것과 같습니다.
처방적 분석
처방적 분석은 AI와 빅데이터를 사용하여 예측된 결과에 따라 조치를 권장합니다. 예를 들어, 구매 내역에 따른 업셀링이나 새로운 고객 문의에 대처하기 위한 교차 판매와 같이 고객 서비스 담당자에게 제안을 할 수 있습니다.
기업이 리테일 분석을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 5가지 모범 사례
1. 고객 데이터에 의존하세요
고객은 자신이 원하고 필요로 하는 것에 대한 많은 정보를 공유합니다. 최고의 리테일러는 이 데이터를 사용하여 추세를 파악하고 고객을 더 잘 이해합니다. 그들은 로열티 프로그램, 전자 상거래, POS 시스템 및 브로커로부터 구매한 데이터를 포함한 기타 소스의 데이터를 결합합니다.
일반적으로 전문가들은 고객 데이터를 인구 통계, 거래, 행동 및 심리 통계 정보로 구분합니다. 리테일러는 기본 인구 통계 데이터를 수집하는 것으로 시작한 다음 다른 유형으로 확장합니다. 그들은 "고객"(자신에게서 구매한 사람)과 "소비자"(잠재 고객)를 구별합니다. 소비자 데이터는 "유사 모델링"에 도움이 됩니다. 예를 들어, 마크가 훌륭한 고객이라면 리테일러는 마크와 같은 사람을 더 많이 찾고 특별 행사로 타겟팅합니다.
2. 시각화 도구 사용
BI 소프트웨어의 일반적인 요소인 차트, 그래프, 대시보드는 데이터를 이해하고 현명한 결정을 내리는 데 필수적입니다. 이들은 단순히 데이터의 행과 열을 보는 것보다 훨씬 더 효과적입니다. 이러한 도구를 사용하면 비즈니스 사용자가 IT가 보고서를 만들고 쿼리를 실행할 때까지 기다리지 않고도 직접 분석에 액세스할 수 있습니다.
3. 다양한 데이터 소스 살펴보기
판매 수치, 기존 고객 데이터, 재고 수준과 같은 다양한 데이터 소스를 살펴보면 매장에서 사업을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 왜? 이러한 수치는 종종 어떤 식으로든 연결되어 있기 때문입니다. 예를 들어, 매장은 매장 내 데이터를 제품 세부 정보와 연결하여 방문자를 구매자로 전환하는 데 가장 적합한 매장 레이아웃을 결정할 수 있습니다.
재고 수준을 확인하면 매장 레이아웃에 맞는 충분한 제품이 있는지 확인할 수 있습니다. 매장에서는 또한 다양한 도구가 데이터를 다양한 방식으로 정의할 수 있으며, 이를 수정하지 않으면 실수로 이어질 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 이는 각 작업에 가장 적합한 도구를 선택하는 대신 모든 리테일 데이터에 대해 하나의 플랫폼을 사용하는 것이 좋은 이유입니다.
4. 중요한 숫자를 추적하세요
중요한 숫자를 보면 매장에서 얼마나 잘하고 있는지 확인하고 개선 방안을 찾는 데 도움이 됩니다. 가장 성공적인 매장은 매주 이 숫자를 살펴보고 전주와 비교합니다. 이는 무슨 일이 일어났는지(특정 품목의 판매량 감소 등)를 살펴보는 것으로 시작한 다음, 왜 그런지(재고 소진 등)를 파악하는 것으로 시작합니다.
5. 주요 목표에 집중하세요
모든 것을 측정할 필요는 없습니다. 리테일러는 많은 새로운 도구와 데이터를 가지고 있지만, 현명하게 선택해야 하며 그렇지 않으면 의사 결정권자를 압도할 위험이 있습니다. 대신, 먼저 사업을 빠르게 개선할 수 있는 핵심 영역을 찾아야 합니다. McKinsey에 따르면, 최고의 분석은 특정 문제를 해결하고 명확한 결과로 이어집니다.
소매업체가 소매 분석에 사용할 수 있는 도구 유형
소매 분석은 다음을 포함한 다양한 도구를 통해 매장과 웹사이트에서 수집한 데이터를 사용합니다.
1. POS(Point-of-Sale) 시스템
이러한 시스템은 고객 거래를 추적하고 관리합니다. 고객이 무엇을 구매하는지에 대한 데이터를 제공하고 판매 및 추세에 대한 보고서를 만들 수 있습니다.
2. 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어
이 소프트웨어는 판매, 마케팅, 고객 서비스 및 온라인 프로세스를 관리합니다. 리테일러는 이를 사용하여 고객 상호작용을 추적하고, 고객에 대한 정보를 보관하고, 새로운 판매 및 마케팅 기회를 찾습니다.
3. 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구
BI 도구는 다양한 소스의 데이터를 결합하여 고객 충성도, 재고 회전율, 판매율과 같은 핵심 성과 지표를 추적합니다. 임원 및 기타 의사 결정권자를 위한 보고서를 생성할 수 있습니다.
4. 재고 관리 시스템
이 소프트웨어는 매장과 창고의 재고 수준을 추적하고, 수요를 예측하며, 비용을 절감하고 고객 요구를 충족하기 위해 품목을 어디에 보관해야 할지 결정하는 데 도움이 됩니다.
5. 예측 분석
이 유형의 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 추세와 행동을 예측합니다. 주요 리테일 분석 유형은 설명적, 진단적, 예측적, 처방적 분석입니다. 이는 성장 기회와 새로운 고객 그룹을 식별하는 데 도움이 됩니다.
최종 단어
리테일 분석은 판매를 하는 모든 사업에 필수적인 부분입니다. 사업을 추적하고 재고 부족 및 기타 해로운 상황을 피하기 위해 미래를 예측하는 데 도움이 됩니다. 직감에 의존하는 것이 일반적이었지만 리테일 분석은 천천히(하지만 확실히) 그것을 단계적으로 없애고 있습니다. 2024년의 데이터는 20년 또는 10년 전과 같지 않으므로 리테일러는 모든 유입 및 유출 데이터를 처리하려면 진화해야 합니다.
