ضع في اعتبارك آخر مرة اتخذت فيها قرارًا مهمًا لمتجر البيع بالتجزئة الخاص بك. هل قمت بأي تخمينات مستنيرة؟ إذا كان الأمر كذلك ، فلا يجب أن يكون لديك. حتى لو كان حدسك صحيحًا ، فهذه طريقة محفوفة بالمخاطر لإدارة شركة. غالبية تجار التجزئة لا يفعلون ذلك. يساعد قطاع تحليلات التجزئة العالمي ، الذي تبلغ قيمته 8.64 مليار دولار ، تجار التجزئة من خلال توفير البيانات التي يحتاجون إليها لاتخاذ قرارات أفضل. يؤدي استخدام البيانات لإدارة تجارة التجزئة المربحة إلى التخلص من التخمين في كل شيء بدءًا من تحديد مكان تحديد متجرك التالي إلى تحديد أولويات إعادة تخزين المخزون. لست متأكدا من أين تبدأ؟ تناقش هذه المقالة أنواع تحليلات البيع بالتجزئة التي يجب عليك الرجوع إليها أثناء اتخاذ القرارات ، جنبًا إلى جنب مع الأدوات والأمثلة لإظهار كل إحصائية أثناء العمل.
ما هو تحليل بيانات البيع بالتجزئة؟
تحليلات بيانات البيع بالتجزئة هي عملية جمع وتحليل بيانات البيع بالتجزئة (مثل المبيعات والمخزون والتسعير وما إلى ذلك) من أجل تحديد الاتجاهات والنتائج المتوقعة واتخاذ قرارات عمل أفضل وأكثر ربحية.
عند القيام بتحليلات البيانات بشكل صحيح ، تمكّن تحليلات البيانات تجار التجزئة من الحصول على رؤية أعمق لأداء متاجرهم ومنتجاتهم وعملائهم وبائعيهم - واستخدام هذا الفهم لزيادة الربحية.
يستخدم جميع التجار تقريبًا تحليلات البيانات بطريقة ما ، حتى لو كانت تقوم فقط بفحص أرقام المبيعات في Excel.
ومع ذلك ، هناك فرق كبير بين المحلل الذي يستخدم Excel للتعمق في جداول البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي المصمم لغرض معين لتقييم مليارات نقاط البيانات في وقت واحد.
لتقدير هذا التمييز ، يجب عليك أولاً فهم الفئات الأربع لتحليلات بيانات البيع بالتجزئة.
أنواع تحليلات بيانات البيع بالتجزئة
هناك أربعة أنواع أساسية من تحليلات بيانات البيع بالتجزئة: التحليلات الوصفية ، والتي تعكس وتشرح الأداء السابق ؛ التحليلات التشخيصية ، التي تحدد السبب الأساسي لمشكلة معينة ؛ التحليلات التنبؤية ، والتي تقدر النتائج المستقبلية ؛ والتحليلات الوصفية ، التي تقترح الخطوات التالية. تتم مناقشة كل من التقنيات الأربعة بمزيد من التفصيل أدناه.
# 1 - التحليلات الوصفية
تعمل التحليلات الوصفية كأساس لأنواع أكثر تعقيدًا من التحليلات ، مثل تلك المدرجة أدناه. يجيب على الاستفسارات الأساسية مثل "كم ومتى وأين وماذا" - وهي جوهر أدوات ذكاء الأعمال الأساسية ولوحات المعلومات التي تقدم إحصاءات المبيعات والمخزون الأسبوعية.
# 2. تحليلات التشخيص
تساعد التحليلات التشخيصية شركات البيع بالتجزئة في تحديد وتحليل المشكلات التي قد تعيق الأداء. يمكن لبائعي التجزئة اكتساب فهم أكثر شمولاً للأسباب الأساسية للمشاكل التي يواجهونها من خلال دمج البيانات من مصادر عديدة ، مثل ملاحظات المستهلك والأداء المالي والتحليلات التشغيلية.
# 3. التحليلات التنبؤية
تساعد التحليلات التنبؤية التجار في توقع الأحداث المستقبلية بناءً على مجموعة متنوعة من العوامل مثل الطقس والاتجاهات الاقتصادية وانقطاعات سلسلة التوريد والتحديات التنافسية الجديدة. تأخذ هذه الاستراتيجية شكل تحليل ماذا لو ، والذي يسمح لمتاجر التجزئة برسم ما سيحدث إذا عرض خصمًا بنسبة 10٪ مقابل خصم 15٪ على المنتج ، أو توقع متى سينفد المخزون بناءً على مجموعة معينة من الإجراءات البديلة.
# 4. التحليلات الوصفية
التحليلات الوصفية هي تطبيق الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة لأخذ نتائج التحليلات التنبؤية ووصف الإجراءات. على سبيل المثال ، يمكن أن تزود التحليلات الوصفية ، على سبيل المثال ، وكلاء دعم العملاء بالعروض المقترحة التي يمكنهم تمريرها إلى المستهلكين بسرعة ، مثل زيادة البيع استنادًا إلى سجل الشراء السابق أو البيع التكميلي للإجابة على استعلام عميل جديد.
أمثلة على تطبيقات تحليلات بيانات البيع بالتجزئة
أحد أهم الأسباب لاستخدام تحليلات البيانات لدفع عملية صنع القرار هو التأكد من أن استنتاجاتك مبنية على الحقيقة الفعلية (الأرقام القاسية والباردة) ، بدلاً من منظور شخص ما للواقع.
يمكن أن تساعدك التحليلات أيضًا على فهم شركتك بتفاصيل أكبر بكثير مما يمكنك فعله بخلاف ذلك.
في الممارسة العملية ، يمكن أن يستخدم المتجر تحليلات البيانات من أجل:
- فهم قيمة الطلب النموذجي وكمية المنتجات المباعة.
- حدد المنتجات الأكثر مبيعًا والأقل مبيعًا وكل شيء بينهما.
- حدد العملاء الأكثر قيمة بالنسبة لك.
- اكتشف الطلب الحقيقي الخاص بك وكذلك المبيعات الفائتة السابقة.
- تحديد أفضل كميات الطلبات المقترحة وتقديم توصيات بشأن كميات الشراء والتخصيصات.
- حدد أفضل سعر لمنتج معين في كل منطقة معينة.
يمكن أن تساعدك هذه الأفكار (وغيرها) على فهم مقاييس شركتك بشكل أفضل وتطوير الاستراتيجيات التي ستوصلك إلى حيث تريد أن تذهب.
يجب أن يصبح تحليل البيانات مكونًا حيويًا لشركتك أثناء نموها من أجل تحسين عملية صنع القرار وتطوير أساليب فعالة للبيع بالتجزئة.
ليس من المستغرب إذن أن يكون قطاع حلول تحليلات التجزئة كبيرًا ومزدهرًا. سنتعرف على بعض هذه التطبيقات ، وكيفية عملها ، والفوائد التي يمكن أن تحصل عليها من استخدامها.
# 1. ذكاء الأعمال
تستخدم العديد من الشركات أدوات ذكاء الأعمال لإدارة وتنظيم بياناتها بشكل صحيح. تعتبر أدوات ذكاء الأعمال مثالاً على التحليلات الوصفية لأنها تساعدك على ترتيب وتصور بياناتك.
تقوم العديد من المتاجر بإجراء معلومات الأعمال الأساسية (BI) باستخدام ميزات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الأصلية أو عن طريق استيراد البيانات مباشرة إلى Microsoft Excel.
سيستخدم تجار التجزئة الأكثر تطوراً قليلاً برامج ذكاء الأعمال مثل:
- مايكروسوفت باور بى
- التابلوه لوحة حية
- SAP
- عرض Qlik
- سبارك من اباتشي
توفر هذه التطبيقات الوصول إلى العديد من مصادر البيانات والمرئيات الجذابة وبعض التلاعب بالبيانات.
يتكون ذكاء الأعمال الأكثر تعقيدًا عادةً من علماء البيانات الذين يستخدمون لغات البرمجة (مثل Python) التي توفر حرية إضافية لمعالجة البيانات والتصور والنمذجة.
في حين أن العديد من الأمثلة المذكورة أعلاه مفيدة ، فإنها تتطلب قدرًا كبيرًا من التدخل البشري وتستغرق وقتًا طويلاً لإدارتها. هذا ينطبق بشكل خاص على تجار التجزئة المتوسطين والكبار الذين لديهم مئات أو آلاف المنافذ (وعشرات الآلاف إلى مئات الآلاف من السلع). هذا هو السبب في أن العديد من تجار التجزئة يستخدمون محللين معينين لكل قسم لتجميع التقارير.
قد تعمل أدوات التحليلات المتقدمة ، مثل Retalon ، على أتمتة غالبية الإجراءات اليدوية المتكررة المرتبطة بأساليب BI القياسية نظرًا لتطورها.
# 2. التنبؤ بالمبيعات
مبيعات التنبؤ بالمبيعات هي استخدام شائع آخر لتحليلات البيانات في البيع بالتجزئة.
وصفًا بسيطًا ، التنبؤ بالمبيعات هو عملية تحليل بيانات المبيعات السابقة ، وتحديد الاتجاهات ، وإسقاطها في المستقبل من أجل تقدير المبيعات.
يساعد هذا التجار في كل شيء بدءًا من شراء المخزون وإدارة ميزانية OTB إلى تحديد الأهداف المالية عالية المستوى للمؤسسة.
التنبؤ بالمبيعات ، كما يوحي الاسم ، هو تنبؤي بطبيعته - وهو النوع الأساسي من التحليلات التنبؤية التي يستخدمها تجار التجزئة.
هناك العديد من التقنيات للتنبؤ بالمبيعات لأن الشركات كانت تسعى إلى القيام بذلك لعدة قرون:
- استخدام أرقام مبيعات العام الماضي للتنبؤ بالمبيعات للعام الحالي
- المسوحات والملاحظات والأشكال الأخرى لأبحاث السوق
- تقديرات من النقاد
- نماذج إكسل الإحصائية
- برمجيات متخصصة
طورت العديد من المتاجر حلًا داخليًا خاصًا بها للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية ، وعادةً ما تدمج العشرات (إن لم يكن المئات) من أوراق Excel وإمكانيات تخطيط موارد المؤسسات والبرامج المتخصصة وفرق المحللين.
في حين أن التنبؤ بالمبيعات هو الأساس للعديد من عمليات تخطيط البيع بالتجزئة ، فمن المحتمل أن يكون أهم مجال في تحليلات البيانات التي تحتاج إلى تحسين. هذا يرجع إلى حقيقة أن التنبؤ بالمبيعات غالبًا ما يكون خاطئًا ويفشل في حساب تعقيدات صناعة البيع بالتجزئة.
على سبيل المثال ، إذا باع التاجر منتجًا ما في العام الماضي ، فإن منهجيات التنبؤ بالمبيعات التقليدية ستطلب منه تكرار الخطأ - على الرغم من أنه من المحتمل أن يبيع أكثر بكثير.
ونتيجة لذلك ، فقد أصبحت معظم توقعات المبيعات غير محبذة ، مع وجود تحليلات تنبؤية أكثر تعقيدًا.
# 3. توقعات الطلب
كما ذكرنا سابقًا ، يعد التنبؤ بالطلب نوعًا أكثر تقدمًا من التحليلات التنبؤية التي يستخدمها التجار.
يستخدم التنبؤ بالطلب ، بدلاً من محاولة تقدير المبيعات باستخدام بيانات المبيعات التاريخية فقط ، نطاقًا أكبر بكثير من البيانات لحساب الطلب لكل منتج ، في كل متجر ، على فترات زمنية محددة. يعد التنبؤ بالطلب حتى الآن أكثر دقة من التنبؤ بالمبيعات النموذجية.
يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول التنبؤ بالمبيعات مقابل التنبؤ بالطلب هنا.
باختصار ، المزايا الرئيسية لهذا الشكل من تحليلات البيع بالتجزئة هي كما يلي:
- توقع أكثر دقة للوضع المستقبلي للشركة
- عمل المحاكاة أو سيناريوهات "ماذا لو"
- القدرة على التكيف أثناء التنقل عندما تتغير الظروف على الأرض
- توحيد وظائف البيع بالتجزئة الهامة (على سبيل المثال ، الترقيات وإدارة المخزون)
كما هو معتاد ، هناك العديد من الطرق للتنبؤ بالطلب. يمكن لبائعي التجزئة الاستفادة مما يلي ، بترتيب تنازلي من حيث التطور:
- جداول بيانات إكسل تحتوي على نماذج إحصائية
- برنامج التحليلات العامة والنمذجة الإحصائية
- برنامج تحليلات التجزئة المدعوم بالذكاء الاصطناعي
اقرأ أيضا: التجزئة عبر الإنترنت: كل ما تحتاج إلى معرفته
في حين أن الخيارين الأولين مناسبان للشركات الصغيرة ، يصبح من الصعب (إن لم يكن من المستحيل) استخدامهما مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا (مثل تلك الموجودة في بائعي التجزئة المتوسطة والكبيرة).
هذا يرجع إلى حقيقة أن التنبؤ بالطلب يستخدم بيانات من مصادر أخرى غير بيانات المبيعات.
- تاريخ التسعير
- الجرد السابق
- مدى وثراء التشكيلة
- مجموعات المنتجات والعائلات
- موسمية
- عدم اتساق سلسلة التوريد
- نشاط المنافسين
- تفضيلات المستهلك
- إلخ
تخيل أنك تقوم يدويًا بتجميع وتحليل ونمذجة كل هذه البيانات لمليارات من مجموعات Store / SKU المتميزة.
يعد العثور على بائع برامج التحليلات التنبؤية للبيع بالتجزئة مع سجل حافل من التعامل مع تجار التجزئة في قطاعهم هو أفضل طريقة لتجار التجزئة لتوظيف التنبؤ بالطلب.
يوفر استخدام برامج مخصصة مثل هذه مزايا عديدة للمحلات التجارية.
على سبيل المثال ، يمكنك تجربة متغيرات مختلفة مثل سعر المنتج ، وافتتاح متجر جديد ، وإطلاق منتج جديد (وغير ذلك) لمعرفة تأثيرها على مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك - ثم تعديل المخزون أو الأسعار أو استراتيجية التسويق وفقًا لذلك.
# 4. تحليلات التجزئة المتقدمة الموحدة
هذا هو النوع الأكثر فاعلية من التحليلات ، مع أفضل عائد استثمار عند استخدامه بشكل مناسب.
تسعى التحليلات المتقدمة الموحدة ، التي تندرج تحت النوع الرابع من التحليلات (التحليلات الوصفية) ، إلى الجمع بين مزايا ذكاء الأعمال والتشخيصات القوية وتوقعات الطلب الدقيقة والأتمتة الذكية التي تقترح الأنشطة الأكثر ربحًا في جميع أنحاء الأعمال.
سيقوم برنامج التحليلات الموحد اللائق بما يلي:
- أتمتة إعداد التقارير وتصور البيانات.
- توقع الطلب على كل منتج في كل متجر في أوقات معينة.
- اسمح بعمليات محاكاة مرنة وسيناريوهات "ماذا لو" لإطلاق منتج جديد ، وفتح متاجر التجزئة ، ومواقف أخرى مماثلة.
- يوصى تلقائيًا بالآلاف (إن لم يكن الملايين) من التحسينات المصغرة عبر الاختيار والتخصيص والتسعير وما إلى ذلك.
- يجب التوفيق بين جميع التعديلات والتحديثات عبر جميع الإدارات ومصادر البيانات.
لا يمكن تقديم هذا الشكل من التحليلات إلا من قِبل موردي البرامج المتخصصين في تحليلات التجزئة المتقدمة نظرًا لتعقيدها وتخصصها.
فهو لا يقوم فقط بأتمتة المئات من العمليات المتكررة (تجميع التقارير ، ودمج البيانات بين الأقسام ، والتقييم ، وما إلى ذلك) ، ولكنه أيضًا يحسن بدقة لا يستطيع المحللون البشريون مطابقتها.
يتم توفير هذا النوع من تحليلات البيانات المتقدمة من خلال مجموعة متنوعة من الحلول ، بما في ذلك منصة تحليلات البيع بالتجزئة من Retalon ، والتي تستخدم التنبؤ الدقيق للغاية بالطلب والذكاء الاصطناعي المتقدم لتقديم مئات أو آلاف أو حتى ملايين التحسينات الدقيقة التي تعزز النتيجة النهائية.
علاوة على ذلك ، فإن هذا النوع من البرامج قابل للتكيف بدرجة كبيرة ويمكن ضبطه لقبول بعض الاقتراحات تلقائيًا بينما يتطلب إذنًا بشريًا للآخرين لمزيد من التحكم.
متى حان الوقت لترقية تحليلات البيع بالتجزئة الخاصة بك؟
أي تجارة تجزئة متوسطة إلى كبيرة تريد أن تكون ناجحة على المدى الطويل يجب أن تستخدم نوعًا من تحليلات البيانات. هذا لأنه يجب الحصول على الرؤى الصحيحة بشكل استباقي من أجل توفير المنتج المناسب ، إلى الموقع الصحيح ، في الوقت المناسب ، وبالكمية المناسبة.
حتى إذا كنت تستخدم التحليلات بالفعل ، فربما تريد التحديث عاجلاً أم آجلاً لتظل في صدارة المنافسة.
عادة ، مع نمو شركتك ، يزداد حجم البيانات وتعقيد القرارات المعنية.
ولكن ماذا لو كان لديك الكثير من البيانات وليس لديك فكرة عما يجب أن تفعله بها؟
لتحديد ما إذا كان الوقت قد حان لتحديث أدوات تحليل البيانات الخاصة بك ، ابدأ بطرح الأسئلة التالية:
- إلى أي مدى يجب أن أتعمق في البيانات؟ هل حلول الصعوبات التي أواجهها واضحة؟
- هل من الشائع بالنسبة لي أن أتجاوز الاستثناءات وأضطر إلى مراجعة توقعاتي يدويًا؟
- هل أدوات التحليل الخاصة بي في وظائف البيع بالتجزئة المختلفة تمثل بعضها البعض؟
- هل من الممكن أن أرتكب نفس الأخطاء عاما بعد عام؟
- هل لا يزال لدي مخاوف بشأن تشويه المخزون ، مثل فقدان المبيعات ، والتكديس الزائد ، ونفاذ المخزون؟
- هل لدي الكثير من عمليات الشطب مع اقتراب نهاية الموسم؟
- هل هناك طريقة جيدة للتعامل مع المنتجات الجديدة التي ليس لها سجل مبيعات؟
ستساعدك الإجابات على هذه الأسئلة في تحديد ما إذا كان يجب عليك تحسين نهج التحليلات الخاص بك.
ومع ذلك ، تجنب مأزق الشلل الشائع لتحليل التجزئة.
تجار التجزئة الذين يستثمرون في التحليلات المتقدمة يسرقون حصة السوق من أولئك الذين ما زالوا مترددين. مع اقترابنا من العصر الرقمي للتجارة ، لم تعد تحليلات البيانات القوية والذكاء الاصطناعي للبيع بالتجزئة "حاجة" بل "حاجة".
مزايا تحليلات البيع بالتجزئة
تحليلات البيع بالتجزئة عبارة عن مجموعة من الأدوات التي يستخدمها تجار التجزئة لتعزيز المبيعات وتقليل النفقات العامة ونفقات العمالة وتحسين الأرباح. يمكن أن تساعد تحليلات البيع بالتجزئة في تحقيق هذه الأهداف بعدة طرق ، بما في ذلك:
# 1. تقليل نفاد المخزون والحاجة إلى الخصومات
تساعد تحليلات البيع بالتجزئة المستخدمين في فهم اتجاهات الطلب بحيث يكون لديهم ما يكفي من المنتجات في متناول اليد ولكن ليس كثيرًا بحيث يتعين عليهم اللجوء إلى خصومات قاسية للتخلص من فائض المخزون. يعد استخدام التحليلات لتحديد مدى سرعة استهلاك المنتج ممارسة شائعة.
# 2. تحسين التخصيص:
تُمكِّن التحليلات التجار من فهم تفضيلات المستهلكين بشكل أفضل ، ونتيجة لذلك ، تجذب طلبًا أكبر من المنافسين. يمكن لمتاجر الكتب بالتجزئة ، على سبيل المثال ، استخدام سجل الشراء لإخطار المستهلكين الذين أعربوا عن اهتمامهم بالتاريخ الأمريكي عندما يصبح كتاب جديد للمؤرخ رون تشيرنو متاحًا للطلب المسبق.
# 3. تحسين قرارات التسعير
من خلال تجميع مجموعة من المؤشرات ، مثل عربات التسوق المهجورة ومعلومات تسعير المنافسة وتكلفة المنتجات المباعة ، يمكن لتحليلات البيانات مساعدة الشركات في تحديد الأسعار المثالية لسلعها. يمكن لبائعي التجزئة مضاعفة أرباحهم من خلال عدم فرض أسعار أعلى مما سيتحمله السوق أو أقل مما يكون العملاء على استعداد لدفعه.
# 4. تحسين تخصيصات المنتج
قد تساعد التحليلات تجار التجزئة في تحديد كيفية تخصيص المنتجات عبر المناطق الجغرافية ومرافق التوزيع وواجهات المحلات ، وبالتالي القضاء على تكاليف النقل غير الضرورية. على سبيل المثال ، يمكن لمتجر الملابس الرياضية استخدام التحليلات لمعرفة كيف يؤثر الاختلاف بدرجتين في درجة الحرارة على مبيعات القمصان الداخلية الحرارية وتخصيص المزيد من هذه العناصر إلى منشأة التوزيع الأقرب إلى المواقع التي يُتوقع أن تكون درجات الحرارة فيها أكثر برودة خلال فصل الشتاء.
برنامج تحليلات البيع بالتجزئة
تعتمد تحليلات البيع بالتجزئة على البيانات التي تم جمعها بعدة طرق ، بما في ذلك مواقع المتاجر الفعلية والمواقع الإلكترونية. بعض الأدوات المستخدمة كانت على النحو التالي:
- أنظمة نقاط البيع (POS) تستخدم من قبل المتاجر لتتبع وإدارة معاملات المستهلك. تجمع أنظمة نقاط البيع بيانات عن مشتريات المستهلكين ويمكن أن توفر تقارير عن المبيعات واتجاهات العملاء.
- برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM): تدير التطبيقات في هذه الفئة عمليات المبيعات والتسويق وخدمة العملاء والتجارة الإلكترونية. يستخدم تجار التجزئة هذه البرامج لمشاهدة تفاعلات العملاء ، وحفظ البيانات حول مستهلكين محددين ، والكشف عن المبيعات الممكنة ، والتسويق ، وإمكانيات خدمة العملاء بناءً على تلك البيانات.
- أدوات ذكاء الأعمال: يستخدم تجار التجزئة أدوات ذكاء الأعمال (BI) لتجميع المعلومات التي تم جمعها من كميات هائلة ومجموعات متنوعة من البيانات ، وذلك في المقام الأول من أجل تتبع مقاييس الأداء الرئيسية مثل ولاء العملاء ، وتحولات المخزون ، ومعدل البيع ، والأيام المتوفرة. تسهل هذه الأدوات على تجار التجزئة تجميع التقارير وإرسالها إلى الرؤساء التنفيذيين وغيرهم من صانعي القرار.
- أنظمة إدارة المخزون: يستخدم تجار التجزئة هذا البرنامج لتتبع العناصر الموجودة في المخزون ، ومراقبة مستويات المخزون في المستودعات ومرافق التوزيع ، وتوقع الطلب. كما أنه يساعد التجار في تحديد أفضل الأماكن لتخزين أشياء معينة من أجل تقليل تكاليف النقل والتأكد من توفر البضائع لتلبية طلب العملاء.
- التحليلات التنبؤية: يتنبأ هذا النوع من التحليلات بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية باستخدام البيانات من المعاملات السابقة والتفاعلات والأحداث الأخرى. الأنواع الأربعة الأكثر انتشارًا من تحليلات البيع بالتجزئة هي وصفية وتشخيصية وتنبؤية وتعليمية (كما هو موضح أعلاه) ، والتي تُستخدم للكشف عن شرائح العملاء الجديدة وآفاق النمو.
أفضل الممارسات في ممارسات تحليلات البيع بالتجزئة
# 1. استفد من بيانات العميل على نطاق واسع.
يقدم العملاء الكثير من المعلومات الصريحة والضمنية حول رغباتهم ونواياهم ، ويستخدم كبار ممارسي تحليلات البيع بالتجزئة تلك البيانات لتحديد الاتجاهات وفهم هؤلاء العملاء بشكل أفضل. يجمع تجار التجزئة الرائدون بيانات العملاء من برامج الولاء الخاصة بهم مع بيانات من التجارة الإلكترونية وأنظمة نقاط البيع ومصادر أخرى ، بالإضافة إلى البيانات التي تم الحصول عليها من الوسطاء.
غالبًا ما يتم تصنيف بيانات العملاء من قبل الخبراء على أنها مزيج من النقاط الديموغرافية والمعاملات والسلوكية وحتى السيكوجرافية. غالبًا ما يتبع جمع أنواع مختلفة من بيانات العميل وتجميعها والاستفادة منها مسارًا منطقيًا ، بدءًا من النطاق الديموغرافي الواسع. يميز تجار التجزئة أيضًا بين "العملاء" (أولئك الذين سبق لهم التعامل معهم) و "المستهلكين" (أولئك الذين يمكن أن يكونوا عملاء محتملين جيدين). يمكن أن تساعد بيانات المستهلك في الإبلاغ عن "النمذجة الشبيهة" - على سبيل المثال ، إذا أدرك بائع التجزئة مارك كعميل رائع ، فسوف يبحث عن المزيد من الأشخاص ذوي الخصائص المتشابهة ويستهدفهم بعروض خاصة.
# 2. استفد من أدوات التخيل.
تعد أدوات التصور في برنامج BI ، مثل المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات ، ضرورية لتفسير البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة. إنها أكثر فاعلية بكثير من مجرد التحديق في صفوف وأعمدة البيانات لفهم المعرفة. تتيح أدوات تصور BI أيضًا لمستخدمي الأعمال الوصول إلى التحليلات بدلاً من إجبارهم على انتظار تكنولوجيا المعلومات لإعداد التقارير وتنفيذ الاستعلامات.
# 3. افحص عدة مصادر بيانات
يمكن أن تساعد مصادر البيانات المتعددة ، مثل بيانات المبيعات وبيانات العملاء التاريخية وبيانات المخزون ، التجار على اكتساب فهم أكثر دقة لأعمالهم ، خاصة وأن مؤشرات الأداء الرئيسية مترابطة بشكل متكرر. يمكن لبائعي التجزئة ، على سبيل المثال ، استخدام تحليلات سمات البضائع جنبًا إلى جنب مع التحليلات داخل المتجر لاكتشاف كيفية تحسين تخطيط متجر مادي من أجل تحويل المتسوقين إلى عملاء يدفعون. يمكن أن تساعد تحليلات المخزون تجار التجزئة في التأكد من أن لديهم سلعًا كافية في متناول اليد لدعم تخطيط التجارة. (يجب أن يدرك تجار التجزئة أيضًا أن التطبيقات المختلفة قد يكون لها تعريفات مختلفة لأنواع البيانات ، والتي ، إذا لم يتم تصحيحها ، قد تؤدي إلى تحليلات غير صحيحة ؛ هذه حجة لصالح استخدام منصة واحدة لتحليلات التجزئة بدلاً من اعتماد ما يسمى بالتطبيقات الأفضل من نوعها.)
# 4. مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية
يساعد تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية التجار في قياس أدائهم وتحديد فرص التطوير. يستخدم معظم التجار الناجحين ملخصات أسبوعية لمؤشرات الأداء الرئيسية (تُعرف أيضًا باسم بطاقات الأداء المتوازن) لمقارنة أحدث المقاييس بتلك الموجودة في الأسبوع السابق. يبدأ هذا عادةً بمراجعة ما حدث (على سبيل المثال ، تراجعت المبيعات لعناصر معينة) ، متبوعًا بتحقيق إضافي في سبب حدوث ذلك (على سبيل المثال ، نفاد المخزون).
# 5. حدد أولويات أهدافك.
ليس من الضروري قياس كل شيء يمكن قياسه. يمكن لبائعي التجزئة الوصول إلى أدوات تحليلية جديدة وبحر من البيانات ، لكن يجب أن يكونوا حذرين فيما يقيسونه أو يخاطرون بإغراق صانعي القرار في التوصيات. يجب أن يبدأ تجار التجزئة بتحديد الفرص ذات الأولوية العالية ذات التأثير التجاري الفوري. وفقًا لماكينزي ، فإن أعظم التحليلات تعالج مشكلة تجارية محددة وتخلق نتيجة قابلة للقياس.
وفقًا لمارك لورانس ، خبير تحليلات البيع بالتجزئة ، فإن جميع الممارسات الخمسة الموصى بها المذكورة أعلاه مترابطة. نصيحته: ابدأ بهدف ، ثم هدفين أو ثلاثة أهداف أساسية. وهو يشير إلى مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) التي تُعلم التطوير على هذا المستوى على أنها مؤشرات أداء رئيسية "رائدة". إذا كان أحد الأهداف هو "الاقتراب من العميل" ، فقد تتمثل مؤشرات الأداء الرئيسية في "زيادة قيمة عمر العميل بنسبة 20٪" ، و "تحقيق تحويل المستهلك بنسبة 15٪ على أساس سنوي" ، و "تحسين مستويات المخزون لدعم أهداف التركيز على العميل". تسمح أدوات التصور لقادة الأعمال بتتبع التقدم نحو تحقيق تلك الأهداف وتحفيز الإجراءات التصحيحية مثل الترقيات الجديدة وتغييرات تشكيلة المنتجات.
مستقبل تحليلات البيع بالتجزئة
مستقبل البيع بالتجزئة غير مؤكد ، لكن الوضع الحالي للبيع بالتجزئة ليس كذلك. سيستخدم المستخدمون والتطبيقات التحليلات باستمرار ، وغالبًا عن غير قصد ، على غرار الطريقة التي تستخدم بها الهواتف الذكية باستمرار تتبع الموقع لتلبية احتياجات المستخدمين.
ستصبح تحليلات البيع بالتجزئة أكثر تكاملًا في العمليات اليومية لمستخدمي الأعمال بدلاً من استخدامها فقط لإنتاج أو مراجعة التقارير الأسبوعية. سيتعرض المزيد من الأشخاص لثمار الذكاء الاصطناعي في أنشطتهم التجارية اليومية ، حتى لو لم يكونوا على دراية بها. لن يتم الترويج لتحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي بعد الآن.
مقالات ذات صلة
- تأمين الأعمال التجارية الإلكترونية: أفضل تغطية وكل ما يجب أن تعرفه
- توقعات المبيعات: التعريف والأمثلة وحلول البرمجيات
- التجزئة عبر الإنترنت: كل ما تحتاج إلى معرفته
- تجارة التجزئة: التعريف والأنواع وكيفية البدء
- صناعة التجزئة: كيف تعمل؟
مراجع حسابات
