Landskapet i tegel och murbruk och onlinehandeln förvandlas av detaljhandelsanalyser.
Från Amazons drönare som transporterar din favorit cupcake precis när din söta hunger kittlar till din lokala butik som säljer den senaste GoPro precis innan du ger dig ut på en ny resa, framtiden närmar sig snabbt.
Den här artikeln kommer att diskutera de vägledande principerna för att använda data för att förbättra ditt detaljhandelsföretag.
Se även: Är Martech Tools verkligen effektiva för startups?
Vad är Retail Analytics?
Detaljhandelsanalys är metoden för att samla in detaljhandelsdata (POS, lager och lager, marknadsdynamik, kundrecensioner etc.) och översätta det till insikter - trender, prognoser och andra resultat som gör att du kan göra bättre affärsval för ditt detaljhandelsföretag .
När den tillämpas på rätt sätt kan detaljhandelsanalys hjälpa dig att locka fler konsumenter, bära de mest populära varorna, förbättra ditt leverantörsnätverk och öka din butiks försäljning och lönsamhet.
Hur implementeras Retail Analytics?
Det finns fyra steg som är avgörande för framgången med detaljhandelsanalys:
Bestäm vilken affärskomponent du vill förbättra
Ser du en reversibel trend i produktreturer från kunder? Behöver du fler kunder i din butik? Vilken aspekt av ditt detaljhandelsföretag vill du förbättra?
Börjar datainsamling
I allmänhet samlar handlare bara in en del av den data de för närvarande skapar i sina butiker. POS- och e-handelstransaktionsdata, kundfeedback, surfvanor i butik (fysisk eller online), etc. Se också till att samla in all extra information som hjälper dig att svara på din företagsfråga. Till exempel, om du vill uppskatta vilka plagg som skulle sälja bättre under nästa helg, kan du samla in meteorologiska data för att konstruera en modell av vinter- kontra sommarartiklar som kräver påfyllning.
Modellera din data för att få insikter
Det här steget kan kräva viss teknisk kompetens. Modellera dina data med hjälp av datatekniker för att koncentrera all din data i en enda databas. Använd moderna statistiska och analytiska verktyg för att få trend- och förutsägelseinsikter som hjälper dig att svara på dina affärsrelaterade problem.
Implementera den kunskap som vunnits
Att veta vad man ska göra är avgörande för seger. Den andra delen är utförande.
Fördelarna med Retail Analytics
Fördel 1: Din återförsäljarverksamhet är mer produktiv
Detaljhandelsanalys kan vara avgörande för att förbättra den operativa effektiviteten i den dagliga företagsledningen. Och när allt hanteras väl kan du hålla koll på allt, från lagertillgång till butiksbeteende till marknadstrender och efterfrågan.
Men med exakta baslinjer för din nuvarande prestation är det möjligt att konstruera sofistikerade modeller för att förutse om kundförvärv kommer att öka eller minska. Med en korrekt integrerad produktkatalog och lagerdata kan du förutsäga om du kommer att få slut på skidor strax före vintersäsongen.
Det första steget är att samla in och verifiera all data i en enda sanningskälla.
Dessa insamlade data kan användas för att skapa business intelligence-rapporter, allt från grundläggande Excel-diagram som visar lagerdata per produkt-SKU till komplicerade Power BI-instrumentpaneler.
Fördel 2: Förbättra din marknadsföringseffektivitet och avkastning på investeringen
Detaljhandelsdata är inte bara en byggsten för affärsanalys. Det kan också användas som en drivkraft för tillväxt.
Visst kan BI användas för att få insikter som ökar produktiviteten och därmed resultatet. Däremot kan du använda data för att informera din marknadsföringsstrategi. Och det kan också matas in direkt i reklamprogramvara för att spara reklamkostnader och öka avkastningen på investeringen i marknadsföringen.
Fördel 3: Gör dig redo för efterfrågan (genom att optimera utbudet)
Hantering av lager är en balansgång.
Om dina lagernivåer för en produkt i hög efterfrågan är tillräckliga behåller du en försäljningsmöjlighet. Om du har mindre av en produkt i lager och den inte säljer, avleder du lagerresurserna bort från andra varor som gynnar ditt resultat.
Detaljhandelsanalys är ett utmärkt verktyg för att förutse framtida efterfrågan och optimera din leveranskedja av leverantörer för att klara den kommande toppen.
Med hjälp av tidigare kunddata, säsongseffekter, marknadstrender och konsumentbeteende är det möjligt att konstruera modeller som uppskattar dina lagerbehov på kort och lång sikt.
Fördel 4: Gläd dina kunder (genom att förstå dem bättre)
Vanligtvis tas klagomål från kunder in i efterhand. Kunden har redan beslutat att inte göra affärer med oss.
Med internethandlares flerkanalsstrategi är det svårt att hålla koll på varje interaktion. Kunder ger oss feedback genom att svara på marknadsföringsmejl, skicka förfrågningar om teknisk support, skriva produktrecensioner, dela sin (miss)nöje med vänner och så småningom rösta med sina surt förvärvade pengar.
Det är dock svårt att hålla koll på dessa kontaktpunkter när man arbetar i stor skala. Ännu svårare att skilja på träden och skogen. Mängden kundfeedback som samlas in från olika källor kan snart bli överdriven.
Insamlingen av data från olika källor underlättas av detaljhandelsanalyser. Men du bör också utveckla sammansatta indikatorer som skär igenom bruset och ger omedelbara insikter om konsumenternas (miss)nöjdhet.
När vi väl förstår vad som gör konsumenterna nöjda, kommer vi att kunna förbättra verksamheten som gör dem nöjda. Om vi analyserar och övervakar kundnöjdhetsmått kan vi snabbt upptäcka när en brand börjar och släcka den innan den förbrukar andra konsumenter.
Hur man automatiserar detaljhandelsanalys
Steg 1: Identifiera de befintliga luckorna
Tänk på både dina online- och tegelbutiker. Vilka är de väsentliga affärsdata du behöver för att driva det mer effektivt? Skriv ner dina frågor. Dessa kommer att fungera som grunden kring vilken detaljhandelsanalys kan konstrueras.
Steg 2: Samla in data
Samla in alla interna (SOP, transaktioner, kundfeedback, etc.) och externa (marknadsstudier, väderprognoser, etc.) data i ett centraliserat arkiv. Använd tekniker som Keboola (kolla in det, det finns en gratis nivå) för att automatisera de mödosamma uppgifterna. Inget krav på dataingenjörer eller utvecklare.
Se även: 3 pålitliga appar för bokning av möten för småföretag
Steg 3: Dataanalys
Analysera data som inhämtats i det föregående steget för att svara på ditt mest akuta affärsproblem.
Din forskning kan vara lika grundläggande som att kombinera data från många kalkylblad för att bedöma företagets övergripande trender eller lika sofistikerad som att bygga ett maskininlärningssystem från grunden.
Utvald bild: Bild av snö
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.