Geçmişte perakendeciler hangi ürünleri satacaklarına, nerede satacaklarına, ne kadar stok tutacaklarına ve fiyatları ne zaman değiştireceklerine deneyim ve sezgilerine göre karar veriyorlardı. Pek çok perakendeci içgüdüleriyle gurur duysa da, özellikle de dar kar marjları söz konusu olduğunda artık tek başına onlara güvenmek yeterli olmuyor. Tüketici tercihleri hızla değişiyor ve perakendeciler tüm pazar faktörlerini doğru bir şekilde takip edemiyor.
Veri analytics yazılım, perakendecilerin bilinçli tahminlerini geliştirerek veya düzelterek daha iyi ve daha kârlı kararlar almasına yardımcı olabilir. Bu konuda daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Bu yeni başlayanlar kılavuzu, işletmelere perakende analitiği ve en iyi uygulamaları hakkında bilmeleri gereken her şeyi gösterecek.
İçindekiler
Perakende analitiği: nedir ve işletmelere faydaları nelerdir?
4 tür perakende veri analizi
İşletmelerin perakende analizlerinden en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı olacak en iyi 5 uygulama
Perakendecilerin perakende analitiği için kullanabileceği araç türleri
Son sözler
Perakende analitiği: nedir ve işletmelere faydaları nelerdir?
Perakende analitiği, perakendecilerin müşteri davranışını ve alışveriş eğilimlerini anlamalarına yardımcı olmak amacıyla fiziksel mağazalardan, çevrimiçi mağazalardan ve kataloglardan veri toplamak ve analiz etmek için yazılım kullanır. Bu bilgiler, hem işletme içinden (müşteri satın alma geçmişleri gibi) hem de dış kaynaklardan (hava durumu tahminleri gibi) elde edilen veriler üzerinde tahmine dayalı algoritmalar kullanarak fiyatlandırma, envanter, pazarlama, ürün yerleştirme ve mağaza operasyonlarına ilişkin kararları iyileştirebilir.
Perakende analitiği aynı zamanda müşteri sadakatini ölçebilir, satın alma modellerini tespit edebilir, talebi tahmin edebilir ve mağaza düzenlerini iyileştirebilir. Örneğin, perakendecilerin sık sık birlikte satın aldıkları ürünleri raflara yerleştirmelerine ve düzenli müşterilere kişiselleştirilmiş indirimler sunmalarına yardımcı olarak daha büyük satın almalara ve daha fazla ziyarete yol açar.
İşletmeler için perakende analitiğini kullanmanın faydaları
Stokların ve indirimlerin azaltılması
Perakendeciler talep eğilimlerini anlayarak doğru miktarda ürünü stoklayabilir. Örneğin analizler, sosyal medyanın etkisiyle tüketici elektroniği ürünlerine olan talebin ne kadar hızlı düştüğünü gösterebilir ve perakendecilerin aşırı stoktan ve ağır indirimlerden kaçınmasına yardımcı olabilir.
Kişiselleştirmeyi geliştirme
Analizler, perakendecilerin müşterilerinin neyi beğendiğini anlamalarına yardımcı olarak daha fazla satış elde etmelerine olanak tanır. Örneğin, bir kitap perakendecisi, Amerikan tarihiyle ilgilenen müşterilere, tarihçi Ron Chernow'un ön siparişe açık yeni bir kitabı hakkında bilgi vermek için satın alma geçmişini kullanabilir.
Fiyatlandırma kararlarını optimize etme
Veri analitiği, perakendecilerin terk edilen alışveriş sepetleri, rakip fiyatları ve ürün maliyetleri gibi faktörleri dikkate alarak en iyi fiyatları belirlemesine yardımcı olabilir. Bu, fiyatların ne çok yüksek ne de çok düşük olmasını sağlayarak karı en üst düzeye çıkarır.
Ürün tahsisinin iyileştirilmesi
Analizler perakendecilere ürünleri nereye gönderecekleri konusunda rehberlik ederek gereksiz nakliye masraflarını azaltabilir. Örneğin, bir spor giyim perakendecisi, sıcaklıktaki hafif bir düşüşün bile termal fanila satışlarını artırdığını görmek için analizlerden yararlanabilir ve böylece daha soğuk bölgelere daha fazla ürün gönderebilir.
4 tür perakende veri analizi
Açıklayıcı analitik
Betimleyici analiz, "kaç tane", "ne zaman", "nerede" ve "ne" gibi temel soruları yanıtlamak için geçmiş performansa bakar. Satış ve envanterle ilgili sık sık raporlar gösteren iş zekası araçlarının ve gösterge tablolarının temelidir.
Teşhis analitiği
Tanılama analitiği, performansı etkileyen sorunların nedenlerinin bulunmasına yardımcı olur. Müşteri geri bildirimleri, finansal sonuçlar ve operasyonel ölçümler gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirmek perakendecilere sorunları hakkında daha derin bir anlayış sağlar.
Öngörücü analitik
Tahmine dayalı analitik, hava durumunu, ekonomik eğilimleri, tedarik zinciri sorunlarını ve rekabeti analiz ederek gelecekteki olayları tahmin eder. Genellikle %10'luk bir indirim sunmanın %15'lik bir indirime göre ne kadar etkili olacağını tahmin etmek veya farklı koşullar altında stokların ne zaman tükeneceğini tahmin etmek gibi "ya olursa" senaryolarını içerir.
Normatif analitik
Kuralcı analitik, tahmin edilen sonuçlara dayalı eylemler önermek için yapay zekayı ve büyük verileri kullanır. Örneğin, müşteri hizmetleri temsilcilerine, satın alma geçmişine dayalı olarak ek satış veya yeni müşteri taleplerini karşılamak için çapraz satış gibi teklifler önerebilir.
İşletmelerin perakende analizlerinden en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı olacak en iyi 5 uygulama
1. Müşteri verilerine güvenin
Müşteriler ne istedikleri ve ihtiyaç duydukları hakkında birçok bilgiyi paylaşırlar. En iyi perakendeciler bu verileri trendleri tespit etmek ve müşterilerini daha iyi anlamak için kullanır. Brokerlardan satın alınan veriler de dahil olmak üzere sadakat programlarından, e-ticaretten, POS sistemlerinden ve diğer kaynaklardan gelen verileri birleştirirler.
Uzmanlar genellikle müşteri verilerini demografik, işlemsel, davranışsal ve psikografik bilgilere ayırır. Perakendeciler temel demografik verileri toplayarak başlar ve ardından diğer türlere doğru genişler. "Müşteriler" (onlardan alışveriş yapan kişiler) ve "tüketiciler" (potansiyel müşteriler) arasında ayrım yaparlar. Tüketici verileri "benzer modellemeye" yardımcı olur; örneğin, Mark harika bir müşteriyse, perakendeci Mark gibi daha fazla kişiyi arar ve onları özel tekliflerle hedefler.
2. Görselleştirme araçlarını kullanın
BI yazılımındaki ortak öğeler olan çizelgeler, grafikler ve gösterge tabloları, verileri anlamak ve akıllı kararlar vermek için çok önemlidir. Yalnızca veri satırlarına ve sütunlarına bakmaktan çok daha etkilidirler. Bu araçlar aynı zamanda iş kullanıcılarının, BT'nin rapor oluşturmasını ve sorgu çalıştırmasını beklemeden analitiklere doğrudan erişmesine olanak tanır.
3. Farklı veri kaynaklarına bakın
Satış sayıları, eski müşteri verileri ve stok seviyeleri gibi farklı veri kaynaklarına bakmak mağazaların işlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Neden? Bu sayılar genellikle bir şekilde bağlantılıdır. Örneğin mağazalar, ziyaretçileri alıcılara dönüştürmek için en iyi mağaza düzenini belirlemek amacıyla mağaza içi verileri ürün ayrıntılarına bağlayabilir.
Stok seviyelerinin kontrol edilmesi, mağaza düzenine uygun yeterli ürünün bulunmasını sağlar. Mağazalar, farklı araçların verileri çeşitli şekillerde tanımlayabileceğini ve bu durumun düzeltilmediği takdirde hatalara yol açabileceğini de akılda tutmalıdır. Bu, her iş için en iyi aracı seçmek yerine tüm perakende verileri için tek bir platform kullanmak için iyi bir nedendir.
4. Önemli sayıları takip edin
Önemli rakamları izlemek, mağazaların ne kadar iyi durumda olduklarını görmelerine ve iyileştirmenin yollarını bulmalarına yardımcı olur. En başarılı mağazalar her hafta bu sayılara bakar ve bunları bir önceki haftayla karşılaştırır. Bu, ne olduğuna bakmakla (bazı ürünlerin daha az satılması gibi) ve ardından bunun neden olduğunu (stokların tükenmesi gibi) anlamakla başlar.
5. Ana hedeflere odaklanın
Her şey ölçülmemelidir. Perakendecilerin elinde pek çok yeni araç ve veri var, ancak akıllıca seçim yapmaları gerekiyor, aksi halde karar vericilerin zorlayıcı risklerini göze almaları gerekiyor. Bunun yerine öncelikle işi hızla geliştirebilecek kilit alanları bulmaları gerekiyor. McKinsey'e göre en iyi analizler belirli bir sorunu çözer ve net sonuçlara yol açar.
Perakendecilerin perakende analitiği için kullanabileceği araç türleri
Perakende analitiği, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli araçlar aracılığıyla mağazalardan ve web sitelerinden toplanan verileri kullanır:
1. Satış noktası (POS) sistemleri
Bu sistemler müşteri işlemlerini takip eder ve yönetir. Müşterilerin ne satın aldığına ilişkin veriler sağlarlar ve satışlar ve trendler hakkında raporlar oluşturabilirler.
2. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımı
Bu yazılım satış, pazarlama, müşteri hizmetleri ve çevrimiçi süreçleri yönetir. Perakendeciler bunu müşteri etkileşimlerini takip etmek, müşteriler hakkında bilgi tutmak ve yeni satış ve pazarlama fırsatları bulmak için kullanır.
3. İş zekası (BI) araçları
BI araçları, müşteri sadakati, stok devir hızı ve satış oranları gibi temel performans göstergelerini izlemek için farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirir. Yöneticiler ve diğer karar vericiler için raporlar oluşturabilirler.
4. Envanter yönetim sistemleri
Bu yazılım mağazalardaki ve depolardaki stok seviyelerini takip eder, talebi tahmin eder ve maliyetleri azaltmak ve müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için ürünlerin nerede saklanacağına karar verilmesine yardımcı olur.
5. Tahmine dayalı analitik
Bu tür analizler gelecekteki eğilimleri ve davranışları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Ana perakende analitiği türleri tanımlayıcı, teşhis edici, tahmine dayalı ve kuralcıdır. Bunlar, büyüme fırsatlarının ve yeni müşteri gruplarının belirlenmesine yardımcı olur.
Son sözler
Perakende analitiği, satış yapan herhangi bir işletmenin önemli bir parçasıdır. Stokların tükenmesi ve diğer zararlı durumların önlenmesi için işin takip edilmesine ve geleceğe yönelik tahminler yapılmasına yardımcı olur. Sezgiye güvenmek norm olsa da perakende analitiği bunu yavaş yavaş (ama kesinlikle) aşamalı olarak kaldırıyor. 2024'teki veriler 20 veya 10 yıl önceki verilerle aynı değil; bu nedenle perakendecilerin, gelen ve giden tüm verileri yönetmek istiyorlarsa kendilerini geliştirmeleri gerekiyor.
