小売分析によって、実店舗とオンライン小売の状況は変化しつつあります。
甘いものが欲しくなった時にAmazonのドローンがあなたのお気に入りのカップケーキを運んでくれたり、新しい旅に出る直前に地元の店が最新のGoProを販売したりと、未来は急速に近づいています。
この記事では、データを活用して小売企業を強化するための基本原則について説明します。
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小売分析とは何ですか?
小売分析とは、小売データ (POS、在庫、市場動向、顧客レビューなど) を収集し、それを洞察 (傾向、予測、小売企業にとってよりよいビジネス上の選択を可能にするその他の成果物) に変換する方法です。
小売分析を適切に適用すると、より多くの消費者を引き付け、最も人気のある商品を販売し、ベンダー ネットワークを強化し、店舗の売上と収益性を向上させるのに役立ちます。
小売分析はどのように実装されますか?
小売分析の成功には、次の 4 つの段階が重要です。
強化したいビジネスコンポーネントを決定する
顧客からの製品返品に反転傾向が見られますか? 店舗にもっと多くの顧客が必要ですか? 小売事業のどの側面を強化したいですか?
データ収集の開始
一般的に、商店主が収集するのは、現在店舗で作成しているデータの一部だけです。POS および電子商取引の取引データ、顧客からのフィードバック、店舗内 (実店舗またはオンライン) の閲覧習慣などです。さらに、ビジネス上の質問への回答に役立つ追加情報も必ず収集してください。たとえば、次の週末にどの衣類がより売れるかを予測したい場合は、気象データを収集して、補充が必要な冬物と夏物のモデルを構築できます。
データをモデル化して洞察を得る
この段階では、ある程度の技術的熟練度が必要になる場合があります。データ エンジニアリング手法を使用してデータをモデル化し、すべてのデータを 1 つのデータベースに集約します。最新の統計および分析ツールを活用して、ビジネス関連の懸念事項への回答に役立つ傾向と予測の洞察を得ます。
得た知識を実践する
何をすべきかを知ることは勝利に不可欠です。2 番目の部分は実行です。
小売分析のメリット
メリット1: 小売業務の生産性が向上する
小売分析は、日々の企業経営における業務効率の向上に不可欠です。すべてが適切に処理されれば、在庫供給から店舗の行動、市場の動向や需要まで、あらゆるものを追跡できます。
しかし、現在のパフォーマンスの正確なベースラインがあれば、顧客獲得が増加するか減少するかを予測する高度なモデルを構築できます。適切に統合された製品カタログと倉庫データがあれば、冬季シーズンの直前にスキーが不足するかどうかを予測できます。
最初の段階は、すべてのデータを単一の真実のソースに収集して検証することです。
収集されたデータは、製品 SKU ごとの在庫データを表示する基本的な Excel グラフから複雑な Power BI ダッシュボードに至るまで、ビジネス インテリジェンス レポートの作成に利用できます。
メリット2: マーケティング効果と投資収益率の向上
小売データは、ビジネス分析の基盤となるだけでなく、成長の原動力としても活用できます。
確かに、BI は生産性を向上させ、ひいては収益を向上させる洞察を得るために使用できます。ただし、データを使用してマーケティング戦略を策定することもできます。また、データを広告ソフトウェアに直接取り込んで、広告費を節約し、マーケティングの投資収益率を高めることもできます。
メリット3: 需要に備える（供給を最適化する）
在庫管理はバランスを取る行為です。
需要の高い製品の在庫レベルが十分であれば、販売機会を維持できます。製品の在庫が少なくなり、その製品が売れなければ、倉庫のリソースを収益につながる他の商品に回すことになります。
小売分析は、将来の需要を予測し、今後の需要の急増に対応するためにプロバイダーのサプライ チェーンを最適化するための優れたツールです。
過去の顧客データ、季節性の影響、市場動向、消費者行動を使用して、短期および長期の在庫要件を見積もるモデルを構築できます。
メリット4: 顧客をより深く理解することで顧客を喜ばせる
通常、クライアントからの苦情は事後に届きます。クライアントはすでに当社との取引をやめることを決めています。
インターネット マーチャントのマルチチャネル戦略では、各インタラクションを追跡することは困難です。顧客は、マーケティング メールに返信したり、テクニカル サポート リクエストを送信したり、製品レビューを書いたり、友人と満足度 (または不満) を共有したり、最終的には苦労して稼いだお金で投票したりすることで、フィードバックを提供します。
しかし、大規模に運用する場合、これらのタッチポイントを追跡することは困難です。木と森を区別することはさらに困難です。さまざまなソースから収集されたクライアントのフィードバックの量は、すぐに過剰になる可能性があります。
さまざまなソースからのデータ収集は、小売分析によって容易になります。ただし、ノイズを排除し、消費者の満足度 (または不満足度) に関する即時の洞察を提供する複合指標も開発する必要があります。
消費者が何に満足しているかがわかれば、消費者を満足させるオペレーションを強化できます。顧客満足度の指標を分析・監視すれば、火事が起こったときにすぐに検知し、他の消費者に影響を及ぼす前に消火することができます。
小売分析を自動化する方法
ステップ1: 既存のギャップを特定する
オンライン ショップと実店舗の両方を検討してください。より効率的に運営するために必要な重要なビジネス データは何でしょうか。質問を書き留めてください。これらは小売分析を構築するための基盤として役立ちます。
ステップ2: データの収集
すべての内部データ (SOP、トランザクション、顧客フィードバックなど) と外部データ (市場調査、天気予報など) を一元化されたリポジトリに収集します。Keboola (無料版がありますので、ぜひお試しください) などのテクノロジーを使用して、面倒な作業を自動化します。データ エンジニアや開発者は必要ありません。
ステップ3: データ分析
前の段階で取得したデータを分析して、最も差し迫ったビジネス上の懸念に答えます。
調査は、多数のスプレッドシートのデータを組み合わせて企業全体の傾向を評価するといった基本的なものから、機械学習システムをゼロから構築するような高度なものまでさまざまです。
注目の画像: snowing による画像
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