റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സിലേക്കുള്ള തുടക്കക്കാർക്കുള്ള ഗൈഡ്: ഓരോ ബിസിനസ്സിനും ഡാറ്റ എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാകുന്നു

മുമ്പ്, ഏതൊക്കെ ഇനങ്ങൾ വിൽക്കണം, എവിടെ വിൽക്കണം, എത്ര സ്റ്റോക്ക് സൂക്ഷിക്കണം, എപ്പോൾ വില മാറ്റണം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ അവരുടെ അനുഭവത്തിന്റെയും അവബോധത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുത്തിരുന്നത്. പല ചില്ലറ വ്യാപാരികളും അവരുടെ സഹജവാസനകളിൽ അഭിമാനിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇനി അവയിൽ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നത് പോരാ, പ്രത്യേകിച്ച് ലാഭ മാർജിനുകൾ കുറവായിരിക്കുമ്പോൾ. ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ വേഗത്തിൽ മാറുന്നു, കൂടാതെ ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് എല്ലാ വിപണി ഘടകങ്ങളെയും കൃത്യമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിച്ച് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് അവരുടെ അറിവുള്ള ഊഹങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയോ തിരുത്തുകയോ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ മികച്ചതും കൂടുതൽ ലാഭകരവുമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും. ഇതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടോ? റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സിനെക്കുറിച്ചും അതിന്റെ മികച്ച രീതികളെക്കുറിച്ചും ബിസിനസുകൾക്ക് അറിയേണ്ടതെല്ലാം ഈ തുടക്കക്കാർക്കുള്ള ഗൈഡ് കാണിച്ചുതരും.

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക
റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ്: അതെന്താണ്, ബിസിനസുകൾക്ക് അതിന്റെ നേട്ടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
4 തരം റീട്ടെയിൽ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്
റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സിൽ നിന്ന് ബിസിനസുകൾ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന 5 മികച്ച രീതികൾ
റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്‌സിന് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങളുടെ തരങ്ങൾ
അവസാന വാക്കുകൾ

റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ്: അതെന്താണ്, ബിസിനസുകൾക്ക് അതിന്റെ നേട്ടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ്, ഫിസിക്കൽ സ്റ്റോറുകൾ, ഓൺലൈൻ ഷോപ്പുകൾ, കാറ്റലോഗുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റവും ഷോപ്പിംഗ് പ്രവണതകളും മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സിനുള്ളിലും (ഉപഭോക്തൃ വാങ്ങൽ ചരിത്രങ്ങൾ പോലുള്ളവ) ബാഹ്യ ഉറവിടങ്ങളിലും (കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനങ്ങൾ പോലുള്ളവ) നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിൽ പ്രവചനാത്മക അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വിലനിർണ്ണയം, ഇൻവെന്ററി, മാർക്കറ്റിംഗ്, ഉൽപ്പന്ന പ്ലെയ്‌സ്‌മെന്റ്, സ്റ്റോർ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയിലെ തീരുമാനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഈ വിവരങ്ങൾക്ക് കഴിയും. 

ഉപഭോക്തൃ വിശ്വസ്തത, സ്പോട്ട് വാങ്ങൽ രീതികൾ, ആവശ്യകത പ്രവചിക്കൽ, സ്റ്റോർ ലേഔട്ടുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ എന്നിവയും റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സിന് അളക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇത് ചില്ലറ വ്യാപാരികളെ പതിവായി ഒരുമിച്ച് വാങ്ങുന്ന ഇനങ്ങൾ ഷെൽഫുകളിൽ സ്ഥാപിക്കാനും സാധാരണ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ കിഴിവുകൾ നൽകാനും സഹായിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ വാങ്ങലുകൾക്കും കൂടുതൽ സന്ദർശനങ്ങൾക്കും കാരണമാകുന്നു.

ബിസിനസ്സിനായി റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

സ്റ്റോക്ക്ഔട്ടുകളും ഡിസ്കൗണ്ടുകളും കുറയ്ക്കൽ

ഡിമാൻഡ് ട്രെൻഡുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെ, ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് ശരിയായ അളവിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ സ്റ്റോക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, സോഷ്യൽ മീഡിയയുടെ സ്വാധീനത്താൽ ഉപഭോക്തൃ ഇലക്ട്രോണിക്സിനുള്ള ഡിമാൻഡ് എത്ര വേഗത്തിൽ കുറയുന്നുവെന്ന് വിശകലനത്തിന് കാണിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ചില്ലറ വ്യാപാരികളെ അമിത സ്റ്റോക്കും കനത്ത കിഴിവുകളും ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

വ്യക്തിപരമാക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു

അനലിറ്റിക്സ് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ എന്താണ് ഇഷ്ടപ്പെടുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ വിൽപ്പന നേടാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പുസ്തക ചില്ലറ വ്യാപാരിക്ക് അമേരിക്കൻ ചരിത്രത്തിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള ഉപഭോക്താക്കളെ മുൻകൂട്ടി ഓർഡർ ചെയ്യാൻ ലഭ്യമായ ചരിത്രകാരനായ റോൺ ചെർനോയുടെ പുതിയ പുസ്തകത്തെക്കുറിച്ച് അറിയിക്കാൻ വാങ്ങൽ ചരിത്രം ഉപയോഗിക്കാം.

വിലനിർണ്ണയ തീരുമാനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ഉപേക്ഷിക്കപ്പെട്ട ഷോപ്പിംഗ് കാർട്ടുകൾ, എതിരാളികളുടെ വിലകൾ, ഉൽപ്പന്ന ചെലവുകൾ തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിച്ച് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് മികച്ച വില നിശ്ചയിക്കാൻ സഹായിക്കും. ഇത് വിലകൾ വളരെ ഉയർന്നതോ വളരെ താഴ്ന്നതോ അല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ലാഭം പരമാവധിയാക്കുന്നു.

ഉൽപ്പന്ന വിഹിതം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ

അനലിറ്റിക്സിന് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എവിടേക്ക് അയയ്ക്കണമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും, അതുവഴി അനാവശ്യ ഗതാഗത ചെലവ് കുറയ്ക്കാനാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, സ്പോർട്സ് വസ്ത്രങ്ങളുടെ ഒരു ചില്ലറ വ്യാപാരിക്ക് താപനിലയിലെ നേരിയ കുറവ് പോലും തെർമൽ അണ്ടർഷർട്ട് വിൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് കാണാൻ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം, അങ്ങനെ അവർക്ക് തണുത്ത പ്രദേശങ്ങളിലേക്ക് കൂടുതൽ അയയ്ക്കാൻ കഴിയും.

4 തരം റീട്ടെയിൽ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്

വിവരണാത്മക വിശകലനം

"എത്ര," "എപ്പോൾ," "എവിടെ," "എന്ത്" തുടങ്ങിയ അടിസ്ഥാന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനായി വിവരണാത്മക വിശകലനം മുൻകാല പ്രകടനത്തെ പരിശോധിക്കുന്നു. വിൽപ്പനയെയും ഇൻവെന്ററിയെയും കുറിച്ചുള്ള പതിവ് റിപ്പോർട്ടുകൾ കാണിക്കുന്ന ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് ഉപകരണങ്ങളുടെയും ഡാഷ്‌ബോർഡുകളുടെയും അടിസ്ഥാനമാണിത്.

ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സ്

പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങളുടെ കാരണങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സ് സഹായിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക്, സാമ്പത്തിക ഫലങ്ങൾ, പ്രവർത്തന മെട്രിക്സ് തുടങ്ങിയ വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് അവരുടെ പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ നൽകുന്നു.

പ്രവചനാ അനലിറ്റിക്‌സ്

കാലാവസ്ഥ, സാമ്പത്തിക പ്രവണതകൾ, വിതരണ ശൃംഖലയിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ, മത്സരം എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് ഭാവി സംഭവങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നു. 10% കിഴിവിൽ 15% കിഴിവ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത് എത്രത്തോളം ഫലപ്രദമാകുമെന്ന് പ്രവചിക്കുകയോ വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ സ്റ്റോക്ക് എപ്പോൾ തീർന്നുപോകുമെന്ന് കണക്കാക്കുകയോ പോലുള്ള "എന്താണെങ്കിൽ" സാഹചര്യങ്ങൾ ഇതിൽ പലപ്പോഴും ഉൾപ്പെടുന്നു.

നിർദ്ദിഷ്ട വിശകലനം

പ്രവചിച്ച ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിന് പ്രിസ്‌ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്‌സ് AI, ബിഗ് ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വാങ്ങൽ ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അപ്‌സെല്ലിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ ഉപഭോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് പോലുള്ള ഉപഭോക്തൃ സേവന ഏജന്റുമാർക്ക് ഓഫറുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.

റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സിൽ നിന്ന് ബിസിനസുകൾ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന 5 മികച്ച രീതികൾ

1. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുക

ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്നും എന്താണ് വേണ്ടതെന്നും സംബന്ധിച്ച് ധാരാളം വിവരങ്ങൾ പങ്കിടുന്നു. മികച്ച റീട്ടെയിലർമാർ ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്താനും ഉപഭോക്താക്കളെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും ശ്രമിക്കുന്നു. ലോയൽറ്റി പ്രോഗ്രാമുകൾ, ഇ-കൊമേഴ്‌സ്, പിഒഎസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ബ്രോക്കർമാരിൽ നിന്ന് വാങ്ങിയ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടെയുള്ള മറ്റ് ഉറവിടങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ അവർ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

സാധാരണയായി, വിദഗ്ദ്ധർ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയെ ജനസംഖ്യാപരമായ, ഇടപാട്, പെരുമാറ്റ, മനഃശാസ്ത്രപരമായ വിവരങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ വിഭജിക്കുന്നു. ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ അടിസ്ഥാന ജനസംഖ്യാപരമായ ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചുകൊണ്ട് ആരംഭിച്ച് മറ്റ് തരങ്ങളിലേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നു. അവർ "ഉപഭോക്താക്കൾ" (അവരിൽ നിന്ന് വാങ്ങിയ ആളുകൾ), "ഉപഭോക്താക്കൾ" (സാധ്യതയുള്ള ഉപഭോക്താക്കൾ) എന്നിവ തമ്മിൽ വേർതിരിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ "സമാനമായ മോഡലിംഗിൽ" സഹായിക്കുന്നു - ഉദാഹരണത്തിന്, മാർക്ക് ഒരു മികച്ച ഉപഭോക്താവാണെങ്കിൽ, ചില്ലറ വ്യാപാരി മാർക്കിനെപ്പോലെയുള്ള കൂടുതൽ ആളുകളെ തിരയുകയും പ്രത്യേക ഓഫറുകൾ നൽകി അവരെ ലക്ഷ്യം വയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

2. ദൃശ്യവൽക്കരണ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക

BI സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലെ പൊതുവായ ഘടകങ്ങളായ ചാർട്ടുകൾ, ഗ്രാഫുകൾ, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ എന്നിവ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയുടെ വരികളും നിരകളും നോക്കുന്നതിനേക്കാൾ അവ വളരെ ഫലപ്രദമാണ്. ഐടി റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും അന്വേഷണങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനും കാത്തിരിക്കാതെ നേരിട്ട് അനലിറ്റിക്സ് ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കളെ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു.

3. വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ നോക്കുക

വിൽപ്പന നമ്പറുകൾ, പഴയ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ, സ്റ്റോക്ക് ലെവലുകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ നോക്കുന്നത്, സ്റ്റോറുകൾക്ക് അവരുടെ ബിസിനസിനെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്തുകൊണ്ട്? ഈ നമ്പറുകൾ പലപ്പോഴും ഏതെങ്കിലും വിധത്തിൽ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സന്ദർശകരെ വാങ്ങുന്നവരാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച സ്റ്റോർ ലേഔട്ട് നിർണ്ണയിക്കാൻ സ്റ്റോറുകൾക്ക് ഇൻ-സ്റ്റോർ ഡാറ്റയെ ഉൽപ്പന്ന വിശദാംശങ്ങളുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും. 

സ്റ്റോക്ക് ലെവലുകൾ പരിശോധിക്കുന്നത് സ്റ്റോർ ലേഔട്ടുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത ഉപകരണങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ ഡാറ്റയെ നിർവചിച്ചേക്കാം, ഇത് പരിഹരിച്ചില്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾക്ക് കാരണമാകുമെന്ന് സ്റ്റോറുകൾ ഓർമ്മിക്കേണ്ടതാണ്. ഓരോ ജോലിക്കും ഏറ്റവും മികച്ച ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് പകരം എല്ലാ റീട്ടെയിൽ ഡാറ്റയ്ക്കും ഒരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഇത് ഒരു നല്ല കാരണമാണ്.

4. പ്രധാനപ്പെട്ട നമ്പറുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക

പ്രധാനപ്പെട്ട നമ്പറുകൾ കാണുന്നത് സ്റ്റോറുകൾക്ക് അവ എത്രത്തോളം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നുണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള വഴികൾ കണ്ടെത്താനും സഹായിക്കുന്നു. ഏറ്റവും വിജയകരമായ സ്റ്റോറുകൾ എല്ലാ ആഴ്ചയും ഈ നമ്പറുകൾ നോക്കുന്നു, അവയെ മുമ്പത്തെ ആഴ്ചയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് നോക്കുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് ആരംഭിക്കുന്നത് (ചില ഇനങ്ങൾ കുറച്ച് വിൽക്കുന്നത് പോലെ) തുടർന്ന് അത് എന്തുകൊണ്ട് സംഭവിച്ചുവെന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെയാണ് (സ്റ്റോക്ക് തീർന്നുപോകുന്നത് പോലെ).

5. പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക

എല്ലാം അളക്കേണ്ടതില്ല. ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് ധാരാളം പുതിയ ഉപകരണങ്ങളും ഡാറ്റയും ഉണ്ട്, പക്ഷേ അവർ ബുദ്ധിപൂർവ്വം തിരഞ്ഞെടുക്കണം അല്ലെങ്കിൽ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരെ അമിതമായി അപകടത്തിലാക്കണം. പകരം, ബിസിനസ്സ് വേഗത്തിൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന പ്രധാന മേഖലകൾ അവർ ആദ്യം കണ്ടെത്തണം. മക്കിൻസിയുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, മികച്ച വിശകലനം ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുകയും വ്യക്തമായ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്‌സിന് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങളുടെ തരങ്ങൾ

റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ് വിവിധ ഉപകരണങ്ങൾ വഴി സ്റ്റോറുകളിൽ നിന്നും വെബ്‌സൈറ്റുകളിൽ നിന്നും ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവയിൽ ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

1. പോയിന്റ്-ഓഫ്-സെയിൽ (POS) സംവിധാനങ്ങൾ

ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപഭോക്തൃ ഇടപാടുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപഭോക്താക്കൾ എന്ത് വാങ്ങുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ അവ നൽകുന്നു, കൂടാതെ വിൽപ്പനയെയും പ്രവണതകളെയും കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും.

2. ഉപഭോക്തൃ ബന്ധ മാനേജ്മെന്റ് (CRM) സോഫ്റ്റ്‌വെയർ

വിൽപ്പന, മാർക്കറ്റിംഗ്, ഉപഭോക്തൃ സേവനം, ഓൺലൈൻ പ്രക്രിയകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ആണിത്. ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും, ഉപഭോക്താക്കളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുന്നതിനും, പുതിയ വിൽപ്പന, വിപണന അവസരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും റീട്ടെയിലർമാർ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

3. ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (BI) ഉപകരണങ്ങൾ

ഉപഭോക്തൃ വിശ്വസ്തത, ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ്, വിൽപ്പന നിരക്കുകൾ തുടങ്ങിയ പ്രധാന പ്രകടന സൂചകങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ BI ഉപകരണങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്കും മറ്റ് തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്കും റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും.

4. ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ

ഈ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സ്റ്റോറുകളിലെയും വെയർഹൗസുകളിലെയും സ്റ്റോക്ക് ലെവലുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കുന്നു, ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനുമായി ഇനങ്ങൾ എവിടെ സൂക്ഷിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

5. പ്രവചനാ അനലിറ്റിക്‌സ്

ഭാവിയിലെ പ്രവണതകളും പെരുമാറ്റരീതികളും പ്രവചിക്കാൻ ഈ തരത്തിലുള്ള അനലിറ്റിക്സ് മുൻകാല ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സിന്റെ പ്രധാന തരങ്ങൾ വിവരണാത്മകം, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്, പ്രവചനാത്മകം, പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് എന്നിവയാണ്. വളർച്ചാ അവസരങ്ങളും പുതിയ ഉപഭോക്തൃ ഗ്രൂപ്പുകളും തിരിച്ചറിയാൻ ഇവ സഹായിക്കുന്നു.

അവസാന വാക്കുകൾ

വിൽപ്പന നടത്തുന്ന ഏതൊരു ബിസിനസ്സിന്റെയും അനിവാര്യ ഘടകമാണ് റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ്. സ്റ്റോക്ക്-ഔട്ടുകളും മറ്റ് ദോഷകരമായ സാഹചര്യങ്ങളും ഒഴിവാക്കാൻ ബിസിനസിന്റെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കാനും ഭാവി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു. അവബോധത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നത് ഒരു മാനദണ്ഡമായിരുന്നെങ്കിലും, റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ് അത് പതുക്കെ (എന്നാൽ തീർച്ചയായും) ഇല്ലാതാക്കുകയാണ്. 2024 ലെ ഡാറ്റ 20 അല്ലെങ്കിൽ 10 വർഷം മുമ്പുള്ളതുപോലെയല്ല, അതിനാൽ എല്ലാ ഇൻകമിംഗ്, ഔട്ട്ഗോയിംഗ് ഡാറ്റയും കൈകാര്യം ചെയ്യണമെങ്കിൽ റീട്ടെയിലർമാർ വികസിക്കണം.