پہلے، خوردہ فروش اپنے تجربے اور بصیرت کی بنیاد پر یہ فیصلہ کرتے تھے کہ کون سی اشیاء فروخت کرنی ہیں، انہیں کہاں بیچنا ہے، کتنا اسٹاک رکھنا ہے، اور کب قیمتیں تبدیل کرنی ہیں۔ اگرچہ بہت سے خوردہ فروش اپنی جبلت پر فخر کرتے ہیں، اب صرف ان پر انحصار کرنا کافی نہیں ہے، خاص طور پر منافع کے سخت مارجن کے ساتھ۔ صارفین کی ترجیحات تیزی سے بدل جاتی ہیں، اور خوردہ فروش مارکیٹ کے تمام عوامل کو درست طریقے سے ٹریک نہیں کر سکتے۔
ڈیٹا تجزیاتی سافٹ ویئر خوردہ فروشوں کو ان کے پڑھے لکھے اندازوں کو بڑھا کر یا درست کر کے بہتر اور زیادہ منافع بخش فیصلے کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ اس کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ یہ ابتدائی رہنما کاروباروں کو وہ سب کچھ دکھائے گا جو انہیں خوردہ تجزیات اور اس کے بہترین طریقوں کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے۔
کی میز کے مندرجات
خوردہ تجزیات: یہ کیا ہے، اور کاروبار کے لیے اس کے کیا فوائد ہیں؟
ریٹیل ڈیٹا اینالیٹکس کی 4 اقسام
کاروباروں کو خوردہ تجزیات سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے میں مدد کرنے کے لیے 5 بہترین طریقے
خوردہ فروش ریٹیل اینالیٹکس کے لیے ٹولز کی اقسام استعمال کر سکتے ہیں۔
حتمی الفاظ
خوردہ تجزیات: یہ کیا ہے، اور کاروبار کے لیے اس کے کیا فوائد ہیں؟
ریٹیل اینالیٹکس فزیکل اسٹورز، آن لائن شاپس، اور کیٹلاگ سے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے سافٹ ویئر کا استعمال کرتا ہے تاکہ خوردہ فروشوں کو کسٹمر کے رویے اور خریداری کے رجحانات کو سمجھنے میں مدد ملے۔ یہ معلومات کاروبار کے اندر (جیسے گاہک کی خریداری کی تاریخ) اور باہر کے ذرائع (جیسے موسم کی پیشن گوئی) دونوں سے ڈیٹا پر پیش گوئی کرنے والے الگورتھم کا استعمال کرکے قیمتوں کا تعین، انوینٹری، مارکیٹنگ، مصنوعات کی جگہ کا تعین، اور اسٹور آپریشنز کے فیصلوں کو بہتر بنا سکتی ہے۔
خوردہ تجزیات گاہک کی وفاداری، جگہ خریدنے کے پیٹرن، پیشن گوئی کی مانگ، اور اسٹور کی ترتیب کو بڑھا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ خوردہ فروشوں کو اکثر خریدی جانے والی اشیاء کو شیلف پر رکھنے اور باقاعدہ گاہکوں کو ذاتی نوعیت کی رعایت دینے میں مدد کرتا ہے، جس کے نتیجے میں بڑی خریداریاں اور زیادہ وزٹ ہوتے ہیں۔
کاروبار کے لیے خوردہ تجزیات استعمال کرنے کے فوائد
اسٹاک آؤٹ اور چھوٹ کو کم کرنا
طلب کے رجحانات کو سمجھ کر، خوردہ فروش مصنوعات کی صحیح مقدار کا ذخیرہ کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، تجزیات یہ دکھا سکتے ہیں کہ سوشل میڈیا سے متاثر کنزیومر الیکٹرانکس کی مانگ میں کتنی تیزی سے کمی آتی ہے، جس سے خوردہ فروشوں کو اوور اسٹاکنگ اور بھاری رعایت سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
پرسنلائزیشن کو بڑھانا
تجزیات خوردہ فروشوں کو یہ سمجھنے میں مدد کرتے ہیں کہ ان کے گاہک کیا پسند کرتے ہیں، اور انہیں مزید فروخت حاصل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک کتاب خوردہ فروش امریکی تاریخ میں دلچسپی رکھنے والے صارفین کو پیشگی آرڈر کے لیے دستیاب مؤرخ Ron Chernow کی ایک نئی کتاب کے بارے میں مطلع کرنے کے لیے خریداری کی تاریخ کا استعمال کر سکتا ہے۔
قیمتوں کے فیصلوں کو بہتر بنانا
ڈیٹا اینالیٹکس خردہ فروشوں کو ترک شدہ شاپنگ کارٹس، مسابقتی قیمتوں اور مصنوعات کی قیمتوں جیسے عوامل پر غور کرکے بہترین قیمتیں طے کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ قیمتیں نہ تو بہت زیادہ ہیں اور نہ ہی بہت کم، زیادہ سے زیادہ منافع۔
مصنوعات کی تقسیم کو بہتر بنانا
تجزیات خوردہ فروشوں کی رہنمائی کر سکتے ہیں کہ پروڈکٹس کہاں بھیجیں، ٹرانسپورٹ کے غیر ضروری اخراجات کو کم کریں۔ مثال کے طور پر، کھیلوں کے ملبوسات کا ایک خوردہ فروش یہ دیکھنے کے لیے تجزیات کا فائدہ اٹھا سکتا ہے کہ درجہ حرارت میں معمولی کمی سے بھی تھرمل انڈر شرٹ کی فروخت میں اضافہ ہوتا ہے، اس لیے وہ زیادہ ٹھنڈے علاقوں میں بھیج سکتے ہیں۔
ریٹیل ڈیٹا اینالیٹکس کی 4 اقسام
وضاحتی تجزیات۔
وضاحتی تجزیات "کتنے،" "کب،" "کہاں،" اور "کیا" جیسے بنیادی سوالات کے جواب دینے کے لیے ماضی کی کارکردگی کو دیکھتا ہے۔ یہ کاروباری انٹیلی جنس ٹولز اور ڈیش بورڈز کی بنیاد ہے جو سیلز اور انوینٹری پر متواتر رپورٹس دکھاتے ہیں۔
تشخیصی تجزیات
تشخیصی تجزیات کارکردگی کو متاثر کرنے والے مسائل کی وجوہات تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے۔ صارفین کے تاثرات، مالیاتی نتائج اور آپریشنل میٹرکس جیسے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرنے سے خوردہ فروشوں کو ان کے مسائل کی گہری سمجھ ملتی ہے۔
پیشین گوئی کے تجزیات
پیشین گوئی کرنے والے تجزیات موسم، اقتصادی رجحانات، سپلائی چین کے مسائل اور مسابقت کا تجزیہ کرکے مستقبل کے واقعات کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ اس میں اکثر "کیا-اگر" منظرنامے شامل ہوتے ہیں، جیسے یہ اندازہ لگانا کہ 10% ڈسکاؤنٹ کی پیشکش کتنی مؤثر ہوگی 15% ڈسکاؤنٹ سے یا اندازہ لگانا کہ مختلف حالات میں اسٹاک کب ختم ہوجائے گا۔
وضاحتی تجزیات۔
پیشن گوئی شدہ نتائج کی بنیاد پر کارروائیوں کی سفارش کرنے کے لیے نسخے کے تجزیات AI اور بڑے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ کسٹمر سروس ایجنٹس کے لیے پیشکشیں تجویز کر سکتا ہے، جیسے کہ خریداری کی تاریخ کی بنیاد پر فروخت کرنا یا کسٹمر کے نئے استفسارات کو حل کرنے کے لیے کراس سیلنگ۔
کاروباروں کو خوردہ تجزیات سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے میں مدد کرنے کے لیے 5 بہترین طریقے
1. کسٹمر ڈیٹا پر بھروسہ کریں۔
صارفین اس بارے میں بہت ساری معلومات شیئر کرتے ہیں کہ وہ کیا چاہتے ہیں اور کیا ضرورت ہے۔ بہترین خوردہ فروش اس ڈیٹا کو رجحانات کی نشاندہی کرنے اور اپنے صارفین کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ وہ وفاداری کے پروگراموں، ای کامرس، POS سسٹمز، اور دیگر ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرتے ہیں، بشمول بروکرز سے خریدا گیا ڈیٹا۔
عام طور پر، ماہرین کسٹمر ڈیٹا کو آبادیاتی، لین دین، طرز عمل، اور نفسیاتی معلومات میں تقسیم کرتے ہیں۔ خوردہ فروش بنیادی ڈیموگرافک ڈیٹا اکٹھا کرکے شروع کرتے ہیں اور پھر دوسری اقسام تک پھیلتے ہیں۔ وہ "گاہک" (لوگ جنہوں نے ان سے خریدا ہے) اور "صارفین" (ممکنہ گاہکوں) کے درمیان فرق کرتے ہیں۔ صارفین کا ڈیٹا "لِک لائک ماڈلنگ" میں مدد کرتا ہے—مثال کے طور پر، اگر مارک ایک بہترین گاہک ہے، تو خوردہ فروش مارک جیسے مزید لوگوں کو تلاش کرتا ہے اور انہیں خصوصی پیشکشوں کے ساتھ نشانہ بناتا ہے۔
2. ویژولائزیشن ٹولز استعمال کریں۔
چارٹس، گرافس، اور ڈیش بورڈز، BI سافٹ ویئر میں عام عناصر، ڈیٹا کو سمجھنے اور ہوشیار فیصلے کرنے کے لیے اہم ہیں۔ وہ ڈیٹا کی قطاروں اور کالموں کو دیکھنے سے کہیں زیادہ موثر ہیں۔ یہ ٹولز کاروباری صارفین کو رپورٹس بنانے اور سوالات چلانے کے لیے IT کا انتظار کیے بغیر براہ راست تجزیات تک رسائی کی اجازت دیتے ہیں۔
3. ڈیٹا کے مختلف ذرائع کو دیکھیں
ڈیٹا کے مختلف ذرائع، جیسے سیلز نمبرز، پرانے کسٹمر ڈیٹا، اور اسٹاک لیولز کو دیکھنے سے اسٹورز کو ان کے کاروبار کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔ کیوں؟ یہ نمبر اکثر کسی نہ کسی طریقے سے جڑے ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اسٹورز ان اسٹور ڈیٹا کو پروڈکٹ کی تفصیلات کے ساتھ لنک کر سکتے ہیں تاکہ زائرین کو خریداروں میں تبدیل کرنے کے لیے بہترین اسٹور لے آؤٹ کا تعین کیا جا سکے۔
سٹاک کی سطحوں کی جانچ کرنا یقینی بناتا ہے کہ سٹور کی ترتیب سے ملنے کے لیے کافی پروڈکٹس موجود ہیں۔ اسٹورز کو یہ بھی ذہن میں رکھنا چاہیے کہ مختلف ٹولز ڈیٹا کی مختلف طریقوں سے وضاحت کر سکتے ہیں، جو درست نہ ہونے کی صورت میں غلطیوں کا باعث بن سکتے ہیں۔ ہر کام کے لیے بہترین ٹول چننے کے بجائے تمام ریٹیل ڈیٹا کے لیے ایک پلیٹ فارم استعمال کرنے کی یہ ایک اچھی وجہ ہے۔
4. اہم نمبروں کو ٹریک کریں۔
اہم نمبر دیکھنے سے اسٹورز کو یہ دیکھنے میں مدد ملتی ہے کہ وہ کتنا اچھا کام کر رہے ہیں اور بہتر کرنے کے طریقے تلاش کرتے ہیں۔ سب سے زیادہ کامیاب اسٹورز ان نمبروں کو ہر ہفتے دیکھتے ہیں، ان کا موازنہ گزشتہ ہفتے سے کرتے ہیں۔ اس کی شروعات یہ دیکھنے سے ہوتی ہے کہ کیا ہوا (جیسے کچھ اشیاء کم فروخت ہو رہی ہیں) اور پھر یہ معلوم کرنا کہ ایسا کیوں ہوا (جیسے اسٹاک ختم ہو رہا ہے)۔
5. اہم اہداف پر توجہ دیں۔
ہر چیز کی پیمائش نہیں کرنی چاہیے۔ خوردہ فروشوں کے پاس بہت سے نئے ٹولز اور ڈیٹا ہوتے ہیں، لیکن انہیں دانشمندی سے انتخاب کرنا چاہیے یا زبردست فیصلہ سازوں کا خطرہ مول لینا چاہیے۔ اس کے بجائے، انہیں سب سے پہلے ایسے اہم شعبے تلاش کرنے چاہئیں جو تیزی سے کاروبار کو بہتر بنا سکیں۔ McKinsey کے مطابق، بہترین تجزیات ایک مخصوص مسئلہ کو حل کرتے ہیں اور واضح نتائج کی طرف لے جاتے ہیں۔
خوردہ فروش ریٹیل اینالیٹکس کے لیے ٹولز کی اقسام استعمال کر سکتے ہیں۔
ریٹیل اینالیٹکس اسٹورز اور ویب سائٹس سے مختلف ٹولز کے ذریعے جمع کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتا ہے، بشمول درج ذیل:
1. پوائنٹ آف سیل (POS) سسٹمز
یہ سسٹم کسٹمر کے لین دین کو ٹریک اور ان کا نظم کرتے ہیں۔ وہ اس بارے میں ڈیٹا فراہم کرتے ہیں کہ گاہک کیا خریدتے ہیں اور فروخت اور رجحانات پر رپورٹس بنا سکتے ہیں۔
2. کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (CRM) سافٹ ویئر
یہ سافٹ ویئر سیلز، مارکیٹنگ، کسٹمر سروس، اور آن لائن عمل کا انتظام کرتا ہے۔ خوردہ فروش اسے صارفین کے تعاملات کو ٹریک کرنے، صارفین کے بارے میں معلومات رکھنے اور فروخت اور مارکیٹنگ کے نئے مواقع تلاش کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
3. بزنس انٹیلی جنس (BI) ٹولز
BI ٹولز مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرتے ہیں تاکہ گاہک کی وفاداری، انوینٹری ٹرن اوور، اور سیلز ریٹس جیسے اہم کارکردگی کے اشاریوں کو ٹریک کریں۔ وہ ایگزیکٹوز اور دیگر فیصلہ سازوں کے لیے رپورٹیں تیار کر سکتے ہیں۔
4. انوینٹری مینجمنٹ سسٹمز
یہ سافٹ ویئر اسٹورز اور گوداموں میں اسٹاک کی سطح کو ٹریک کرتا ہے، طلب کی پیش گوئی کرتا ہے، اور یہ فیصلہ کرنے میں مدد کرتا ہے کہ اخراجات کو کم کرنے اور کسٹمر کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے اشیاء کو کہاں اسٹور کرنا ہے۔
5 پیشین گوئی کے تجزیات
اس قسم کے تجزیات مستقبل کے رجحانات اور طرز عمل کی پیشن گوئی کے لیے ماضی کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔ خوردہ تجزیات کی اہم اقسام وضاحتی، تشخیصی، پیشین گوئی، اور نسخہ ہیں۔ یہ ترقی کے مواقع اور نئے کسٹمر گروپس کی شناخت میں مدد کرتے ہیں۔
حتمی الفاظ
خوردہ تجزیات کسی بھی کاروبار کی فروخت کا ایک لازمی حصہ ہیں۔ یہ کاروبار پر نظر رکھنے اور اسٹاک آؤٹ اور دیگر نقصان دہ حالات سے بچنے کے لیے مستقبل کی پیش گوئیاں کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اگرچہ وجدان پر انحصار کرنا معمول تھا، خوردہ تجزیات آہستہ آہستہ (لیکن یقینی طور پر) اسے ختم کر رہا ہے۔ 2024 کا ڈیٹا 20 یا 10 سال پہلے جیسا نہیں ہے، لہذا اگر خوردہ فروش تمام آنے والے اور جانے والے ڈیٹا کو سنبھالنا چاہتے ہیں تو انہیں تیار ہونا چاہیے۔
