Раньше ритейлеры принимали решения о том, какие товары продавать, где их продавать, сколько запасов хранить и когда менять цены, основываясь на своем опыте и интуиции. Хотя многие ритейлеры гордятся своей интуицией, полагаться только на них уже недостаточно, особенно в условиях ограниченной прибыли. Предпочтения потребителей быстро меняются, и ритейлеры не могут точно отслеживать все рыночные факторы.
Данные аналитика Программное обеспечение может помочь ритейлерам принимать более эффективные и прибыльные решения, улучшая или корректируя их обоснованные предположения. Хотите узнать об этом больше? Это руководство для начинающих покажет компаниям все, что им нужно знать об аналитике розничной торговли и ее лучших практиках.
Содержание
Розничная аналитика: что это такое и в чем ее польза для бизнеса?
4 типа аналитики розничных данных
5 лучших практик, которые помогут компаниям получить максимальную отдачу от аналитики розничной торговли
Типы инструментов, которые ритейлеры могут использовать для розничной аналитики
Заключительные слова
Розничная аналитика: что это такое и в чем ее польза для бизнеса?
Аналитика розничной торговли использует программное обеспечение для сбора и анализа данных из обычных магазинов, интернет-магазинов и каталогов, чтобы помочь ритейлерам понять поведение клиентов и тенденции покупок. Эта информация может улучшить решения по ценообразованию, запасам, маркетингу, размещению продукции и работе магазинов за счет использования алгоритмов прогнозирования на данных как внутри бизнеса (например, истории покупок клиентов), так и из внешних источников (например, прогнозов погоды).
Аналитика розничной торговли также может измерять лояльность клиентов, модели точечных покупок, прогнозировать спрос и улучшать планировку магазинов. Например, это помогает ритейлерам размещать на полках часто покупаемые товары и предлагать персональные скидки постоянным покупателям, что приводит к более крупным покупкам и увеличению количества посещений.
Преимущества использования розничной аналитики для бизнеса
Сокращение дефицита и скидок
Понимая тенденции спроса, ритейлеры могут хранить необходимое количество продукции. Например, аналитика может показать, как быстро падает спрос на бытовую электронику под влиянием социальных сетей, помогая ритейлерам избежать затоваривания запасов и больших скидок.
Улучшение персонализации
Аналитика помогает ритейлерам понять, что нравится их клиентам, что позволяет им увеличить продажи. Например, книжный продавец может использовать историю покупок, чтобы уведомить клиентов, интересующихся историей Америки, о новой книге историка Рона Черноу, доступной для предварительного заказа.
Оптимизация ценовых решений
Аналитика данных может помочь ритейлерам устанавливать лучшие цены, учитывая такие факторы, как брошенные корзины для покупок, цены конкурентов и себестоимость продукции. Это гарантирует, что цены не будут ни слишком высокими, ни слишком низкими, что максимизирует прибыль.
Улучшение распределения продуктов
Аналитика может помочь ритейлерам определить, куда отправлять товары, сокращая ненужные транспортные расходы. Например, розничный продавец спортивной одежды может использовать аналитику, чтобы увидеть, что даже небольшое понижение температуры увеличивает продажи термобелья, поэтому он может отправлять больше товаров в более холодные регионы.
4 типа аналитики розничных данных
Описательная аналитика
Описательная аналитика рассматривает прошлые результаты, чтобы ответить на основные вопросы, такие как «сколько», «когда», «где» и «что». Это основа инструментов бизнес-аналитики и информационных панелей, на которых часто отображаются отчеты о продажах и запасах.
Диагностическая аналитика
Диагностическая аналитика помогает найти причины проблем, влияющих на производительность. Объединение данных из различных источников, таких как отзывы клиентов, финансовые результаты и операционные показатели, дает ритейлерам более глубокое понимание своих проблем.
Прогнозная аналитика
Предиктивная аналитика прогнозирует будущие события, анализируя погоду, экономические тенденции, проблемы цепочки поставок и конкуренцию. Он часто включает в себя сценарии «что, если», например, прогнозирование того, насколько эффективным будет предложение скидки 10% по сравнению со скидкой 15%, или оценка того, когда запасы закончатся при различных условиях.
Предписательная аналитика
Предписывающая аналитика использует искусственный интеллект и большие данные, чтобы рекомендовать действия на основе прогнозируемых результатов. Например, он может предлагать предложения для агентов по обслуживанию клиентов, такие как дополнительные продажи на основе истории покупок или перекрестные продажи для ответа на запросы новых клиентов.
5 лучших практик, которые помогут компаниям получить максимальную отдачу от аналитики розничной торговли
1. Полагайтесь на данные клиентов
Клиенты делятся большим количеством информации о том, чего они хотят и в чем нуждаются. Лучшие ритейлеры используют эти данные, чтобы выявлять тенденции и лучше понимать своих клиентов. Они объединяют данные программ лояльности, электронной коммерции, POS-систем и других источников, включая данные, приобретенные у брокеров.
Обычно эксперты делят данные о клиентах на демографическую, транзакционную, поведенческую и психографическую информацию. Розничные торговцы начинают со сбора основных демографических данных, а затем переходят к другим типам. Они различают «клиентов» (людей, которые купили у них) и «потребителей» (потенциальных клиентов). Данные о потребителях помогают в «похожем моделировании»: например, если Марк — отличный покупатель, ритейлер ищет больше таких людей, как Марк, и предлагает им специальные предложения.
2. Используйте инструменты визуализации
Диаграммы, графики и информационные панели — общие элементы программного обеспечения BI — имеют решающее значение для понимания данных и принятия разумных решений. Они гораздо более эффективны, чем просто просмотр строк и столбцов данных. Эти инструменты также позволяют бизнес-пользователям напрямую получать доступ к аналитике, не дожидаясь, пока ИТ-отдел создаст отчеты и выполнит запросы.
3. Посмотрите на разные источники данных
Анализ различных источников данных, таких как объемы продаж, старые данные о клиентах и уровень запасов, помогает магазинам лучше понять свой бизнес. Почему? Эти числа часто каким-то образом связаны. Например, магазины могут связать данные о магазине с подробной информацией о продукте, чтобы определить наилучшую планировку магазина для конвертации посетителей в покупателей.
Проверка уровня запасов гарантирует наличие достаточного количества товаров, соответствующих планировке магазина. Магазинам также следует учитывать, что разные инструменты могут определять данные по-разному, что может привести к ошибкам, если их не исправить. Это веская причина использовать одну платформу для всех розничных данных вместо того, чтобы выбирать лучший инструмент для каждой задачи.
4. Отслеживайте важные цифры
Наблюдение за важными цифрами помогает магазинам увидеть, насколько хорошо у них идут дела, и найти способы улучшить их. Самые успешные магазины просматривают эти цифры каждую неделю, сравнивая их с предыдущей неделей. Это начинается с анализа того, что произошло (например, некоторые товары продаются меньше), а затем выяснения, почему это произошло (например, закончились запасы).
5. Сосредоточьтесь на главных целях
Не все следует измерять. У ритейлеров есть много новых инструментов и данных, но они должны выбирать мудро, иначе они рискуют оказаться подавляющими лицами, принимающими решения. Вместо этого им следует сначала найти ключевые области, которые могут быстро улучшить бизнес. По мнению McKinsey, лучшая аналитика решает конкретную проблему и приводит к четким результатам.
Типы инструментов, которые ритейлеры могут использовать для розничной аналитики
Аналитика розничной торговли использует данные, собранные из магазинов и веб-сайтов с помощью различных инструментов, в том числе следующих:
1. Системы торговых точек (POS)
Эти системы отслеживают и управляют транзакциями клиентов. Они предоставляют данные о том, что покупают клиенты, и могут создавать отчеты о продажах и тенденциях.
2. Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).
Это программное обеспечение управляет продажами, маркетингом, обслуживанием клиентов и онлайн-процессами. Розничные торговцы используют его для отслеживания взаимодействия с клиентами, хранения информации о клиентах и поиска новых возможностей продаж и маркетинга.
3. Инструменты бизнес-аналитики (BI)
Инструменты BI объединяют данные из разных источников для отслеживания ключевых показателей эффективности, таких как лояльность клиентов, оборачиваемость запасов и уровень продаж. Они могут создавать отчеты для руководителей и других лиц, принимающих решения.
4. Системы управления запасами
Это программное обеспечение отслеживает уровень запасов в магазинах и на складах, прогнозирует спрос и помогает решить, где хранить товары, чтобы сократить расходы и удовлетворить потребности клиентов.
5. Прогнозная аналитика
Этот тип аналитики использует прошлые данные для прогнозирования будущих тенденций и поведения. Основными видами розничной аналитики являются описательная, диагностическая, прогнозирующая и предписывающая. Это помогает выявить возможности роста и новые группы клиентов.
Заключительные слова
Розничная аналитика является неотъемлемой частью любого бизнеса, занимающегося продажами. Это помогает отслеживать бизнес и делать прогнозы на будущее, чтобы избежать дефицита и других вредных ситуаций. Хотя полагаться на интуицию было нормой, розничная аналитика медленно (но верно) уходит от нее. Данные в 2024 году уже не такие, как 20 или 10 лет назад, поэтому ритейлерам придется развиваться, если они хотят обрабатывать все входящие и исходящие данные.
