Perakende mağazanız için en son ne zaman büyük bir karar verdiğinizi düşünün. Herhangi bir eğitimli tahminde bulundun mu? Eğer durum buysa, yapmamalıydın. Sezginiz doğru olsa bile, bir firmayı yönetmenin riskli bir yolu. Perakendecilerin çoğu yok. Değeri 8.64 milyar dolar olan küresel perakende analitiği sektörü, perakendecilere daha iyi kararlar almaları için ihtiyaç duydukları verileri sağlayarak yardımcı oluyor. Kârlı bir perakende işletmesini yönetmek için verileri kullanmak, bir sonraki mağazanızı nerede bulacağınızı belirlemekten envanter yeniden stoklarına öncelik vermeye kadar her şeyde varsayımları ortadan kaldırır. Nereden başlayacağınızdan emin değil misiniz? Bu makale, karar verirken başvurmanız gereken perakende analitiği türlerinin yanı sıra her bir istatistiğin eylem halinde olduğunu gösteren araçlar ve örneklerle birlikte ele alınmaktadır.
Perakende Veri Analitiği nedir?
Perakende veri analitiği, eğilimleri belirlemek, sonuçları tahmin etmek ve daha iyi, daha kazançlı iş kararları almak için perakende verilerini (satış, envanter, fiyatlandırma vb.) toplama ve analiz etme eylemidir.
Veri analitiği doğru yapıldığında, perakendecilerin mağazalarının, ürünlerinin, müşterilerinin ve tedarikçilerinin performansı hakkında daha fazla bilgi edinmesine ve bu anlayışı kârlılığı artırmak için kullanmasına olanak tanır.
Neredeyse tüm tüccarlar, yalnızca Excel'deki satış rakamlarını inceliyor olsalar bile, bir şekilde veri analitiğini kullanır.
Bununla birlikte, elektronik tabloları incelemek için Excel'i kullanan bir analist ile milyarlarca veri noktasını aynı anda değerlendirmek için amaca yönelik yapay zekayı kullanan bir analist arasında önemli bir fark vardır.
Bu ayrımı takdir etmek için önce perakende veri analitiğinin dört kategorisini anlamalısınız.
Perakende Veri Analitiği Türleri
Dört temel perakende veri analitiği türü vardır: geçmiş performansı yansıtan ve açıklayan tanımlayıcı analitik; belirli bir sorunun ana nedenini tanımlayan teşhis analitiği; gelecekteki sonuçları tahmin eden tahmine dayalı analitik; ve sonraki hamleleri öneren kuralcı analitik. Dört tekniğin her biri aşağıda daha ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.
1. Tanımlayıcı Analitik
Tanımlayıcı analitik, aşağıda listelenenler gibi daha karmaşık analitik türlerinin temelini oluşturur. Haftalık satış ve envanter istatistikleri sağlayan temel iş zekası araçlarının ve panolarının özü olan "kaç tane, ne zaman, nerede ve ne" gibi temel soruları yanıtlar.
2 numara. Teşhis Analitiği
Teşhis analitiği, perakende şirketlerinin performansı engelleyebilecek sorunları belirlemesine ve analiz etmesine yardımcı olur. Perakendeciler, tüketici geri bildirimi, finansal performans ve operasyonel analitik gibi çok sayıda kaynaktan gelen verileri birleştirerek yaşadıkları sorunların temel nedenlerini daha kapsamlı bir şekilde anlayabilirler.
3 numara. Tahmine Dayalı Analitik
Tahmine dayalı analitik, tüccarların hava durumu, ekonomik eğilimler, tedarik zinciri kesintileri ve yeni rekabet zorlukları gibi çeşitli faktörlere dayalı olarak gelecekteki olayları tahmin etmelerine yardımcı olur. Bu strateji genellikle, bir perakendecinin bir üründe %10'luk bir indirime karşı %15'lik bir indirim teklif etmesi durumunda ne olacağını belirlemesine veya belirli bir dizi alternatif eyleme dayalı olarak stokunun ne zaman tükeneceğini tahmin etmesine olanak tanıyan bir ne olursa olsun analizi şeklini alır.
#4. Kuralcı Analitik
Normatif analitik, tahmine dayalı analitik sonuçlarını almak ve eylemleri belirlemek için yapay zeka ve büyük verilerin uygulanmasıdır. Örneğin, kuralcı analitik, müşteri destek temsilcilerine, önceki satın alma geçmişine dayalı bir ek satış veya yeni bir müşteri sorgusunu yanıtlamak için bir çapraz satış gibi anında tüketicilere iletebilecekleri önerilen teklifler sağlayabilir.
Perakende Veri Analitiği Uygulama Örnekleri
Karar vermeyi yönlendirmek için veri analitiğini kullanmanın en önemli nedenlerinden biri, vardığınız sonuçların birisinin gerçeklik perspektifinden ziyade gerçek gerçeğe (soğuk, somut rakamlar) dayandığından emin olmaktır.
Analitik ayrıca, firmanızı normalde görebileceğinizden çok daha detaylı bir şekilde anlamanıza yardımcı olabilir.
Uygulamada, bir mağaza veri analizini şu amaçlarla kullanabilir:
- Tipik siparişin değerini ve satılan ürünlerin miktarını anlayın.
- Hangi ürünlerin en çok, hangilerinin en az sattığını ve bunların arasındaki her şeyi belirleyin.
- En değerli müşterilerinizi belirleyin.
- Gerçek talebinizi ve daha önce kaçırdığınız satışları keşfedin.
- En iyi önerilen sipariş miktarlarını belirleyin ve satın alma miktarları ve tahsisleri hakkında önerilerde bulunun.
- Belirli bir alanda belirli bir ürün için en iyi fiyatı belirleyin.
Bu (ve diğer) öngörüler, şirketinizin ölçümlerini daha iyi anlamanıza ve sizi gitmek istediğiniz yere götürecek stratejiler geliştirmenize yardımcı olabilir.
Karar vermeyi iyileştirmek ve etkili perakende satış taktikleri geliştirmek için verileri analiz etmek, firmanız büyüdükçe hayati bir bileşen haline gelmelidir.
O halde, perakende analitiği çözümleri sektörünün büyük ve patlama yaşaması şaşırtıcı değil. Bu uygulamalardan bazılarını, nasıl çalıştıklarını ve bunları kullanmaktan ne gibi faydalar elde edebileceğinizi inceleyeceğiz.
#1. İş zekası
Birçok firma, verilerini düzgün bir şekilde yönetmek ve düzenlemek için İş Zekası araçlarını kullanır. BI araçları, verilerinizi düzenlemenize ve görselleştirmenize yardımcı oldukları için tanımlayıcı analitiğin bir örneğidir.
Pek çok mağaza, yerel ERP (Kurumsal Kaynak Planlaması) sistem özelliklerini kullanarak veya verileri doğrudan Microsoft Excel'e aktararak temel iş zekası (BI) üstlenir.
Biraz daha sofistike perakendeciler, aşağıdakiler gibi BI yazılımları kullanacak:
- Microsoft Power BI
- Tablo
- SAP
- Qlik Görünümü
- Apache tarafından Spark
Bu uygulamalar, birçok veri kaynağına, çekici görsellere ve bazı veri manipülasyonlarına erişim sağlar.
En karmaşık iş zekası tipik olarak veri işleme, görselleştirme ve modelleme için ek özgürlük sağlayan programlama dillerini (Python gibi) kullanan veri bilimcilerden oluşur.
Yararlı olmakla birlikte, yukarıdaki örneklerin birçoğu önemli miktarda insan müdahalesi gerektirir ve yönetilmesi zaman alıcıdır. Bu, özellikle yüzlerce veya binlerce satış noktası (ve on binlerce ila yüzbinlerce mal) bulunan orta ila büyük perakendeciler için geçerlidir. Bu nedenle birçok perakendeci, raporları derlemek için her departmana atanan analistleri kullanır.
Retalon gibi gelişmiş analitik araçları, karmaşıklıkları nedeniyle tipik olarak standart BI yöntemleriyle ilişkili manuel, tekrarlanan prosedürlerin çoğunu otomatik hale getirebilir.
#2. Satış tahmini
Satış tahmini satışları, perakendede veri analitiğinin başka bir yaygın kullanımıdır.
Basitçe açıklanırsa, satış tahmini, satışları tahmin etmek için önceki satış verilerini analiz etme, eğilimleri belirleme ve bunları geleceğe yansıtma eylemidir.
Bu, satıcılara envanter satın alma ve OTB bütçe yönetiminden kuruluş için üst düzey finansal hedeflerin tanımlanmasına kadar her konuda yardımcı olur.
Adından da anlaşılacağı gibi satış tahmini, doğası gereği tahmine dayalıdır ve perakendeciler tarafından kullanılan en temel tahmine dayalı analitik türüdür.
Satışları tahmin etmek için çok sayıda teknik var çünkü firmalar yüzyıllardır bunu yapmaya çalışıyor:
- Mevcut yılın satışlarını tahmin etmek için geçen yılın satış rakamlarını kullanma
- Anketler, gözlemler ve diğer pazar araştırması biçimleri
- uzmanlardan tahminler
- Excel istatistiksel modeller
- Özel yazılım
Pek çok mağaza, gelecekteki satışları tahmin etmek için genellikle düzinelerce (yüzlerce değilse de) Excel sayfasını, ERP yeteneklerini, özel yazılımları ve analist ekiplerini entegre eden kendi şirket içi çözümlerini geliştirdi.
Satış tahmini, birçok perakende planlama sürecinin temeli olsa da veri analitiğinin geliştirilmesi gereken en önemli alanıdır. Bunun nedeni, satış tahmininin sıklıkla yanlış olması ve perakende sektörünün karmaşıklığını hesaba katmamasıdır.
Örneğin, bir tüccar geçen yıl bir ürününü satmışsa, geleneksel satış tahmini metodolojileri onlara, önemli ölçüde daha fazla satabilecek olsalar bile, hatayı tekrarlamalarını söyler.
Sonuç olarak, çoğu satış tahmini gözden düştü ve yerini daha karmaşık tahmine dayalı analitik aldı.
#3. Talep Tahmini
Daha önce de belirtildiği gibi, talep tahmini, tüccarların kullandığı çok daha gelişmiş bir tahmine dayalı analitik türüdür.
Talep tahmini, yalnızca geçmiş satış verilerini kullanarak satışları tahmin etmeye çalışmanın aksine, kesin zaman aralıklarında her mağazada her ürün için talebi hesaplamak için çok daha geniş bir veri yelpazesi kullanır. Bu nedenle talep tahmini, tipik satış tahmininden çok daha doğrudur.
Satış tahmini ve talep tahmini hakkında daha fazla bilgi burada bulunabilir.
Özetle, bu tür perakende analitiğinin temel avantajları şunlardır:
- İşletmenin gelecekteki durumunun daha kesin tahmini
- Simülasyonlar veya “eğer” senaryoları yapmak
- Zeminde koşullar değiştiğinde anında uyum sağlama yeteneği
- Kritik perakende fonksiyonlarının birleştirilmesi (örneğin, promosyonlar ve envanter yönetimi)
Alışıldığı gibi, talebi tahmin etmek için çok sayıda yöntem vardır. Perakendeciler, gelişmişlik sırasına göre aşağıdakileri kullanabilir:
- İstatistiksel modeller içeren Excel elektronik tabloları
- Genel Analitik ve İstatistiksel Modelleme Yazılımı
- Yapay zeka destekli perakende analitiği yazılımı
Ayrıca Oku: ÇEVRİMİÇİ PERAKENDE: Bilmeniz Gereken Her Şey
İlk iki alternatif küçük işletmeler için yeterli olsa da, çok büyük veri kümeleriyle (orta ila büyük perakendecilerde bulunanlar gibi) kullanılması zor (imkansız değilse de) hale gelir.
Bunun nedeni, talep tahmininin satış verileri dışındaki kaynaklardan gelen verileri kullanmasıdır.
- Fiyatlandırma geçmişi
- Geçmiş Envanter
- Ürün yelpazesinin çeşitliliği ve zenginliği
- Ürün grupları ve aileleri
- Mevsimsellik
- Tedarik zinciri tutarsızlığı
- Rakiplerin faaliyetleri
- Tüketici tercihleri
- Vb
Milyarlarca farklı Mağaza / SKU kombinasyonu için tüm bu verileri manuel olarak derlediğinizi, analiz ettiğinizi ve modellediğinizi hayal edin.
Kendi sektörlerinde perakendecilerle iş yapma konusunda kanıtlanmış bir sicile sahip bir perakende tahmine dayalı analitik yazılım satıcısı bulmak, perakendecilerin talep tahminini kullanması için en iyi yöntemdir.
Bunun gibi özelleştirilmiş yazılımları kullanmak, mağazalara sayısız avantaj sağlar.
Örneğin, ürün fiyatı, yeni mağaza açılışları, yeni ürün lansmanları (ve diğerleri) gibi farklı değişkenleri deneyerek bunların KPI'larınız üzerinde nasıl bir etkisi olduğunu görebilir ve ardından envanterinizi, fiyatlarınızı veya pazarlama stratejinizi buna göre değiştirebilirsiniz.
#4. Birleştirilmiş Gelişmiş Perakende Analitiği
Bu, uygun şekilde kullanıldığında en iyi yatırım getirisini sağlayan en etkili analiz türüdür.
Dördüncü analitiğin (kuralcı analitik) kapsamına giren birleşik gelişmiş analitik, iş zekasının, güçlü tanılamanın ve doğru talep tahminlerinin faydalarını işletme genelinde en kazançlı faaliyetleri öneren akıllı otomasyonla birleştirmeye çalışır.
İyi bir birleşik analitik yazılımı aşağıdakileri yapacaktır:
- Raporlamayı ve veri görselleştirmeyi otomatikleştirin.
- Her mağazadaki her ürün için belirli zamanlarda talebi tahmin edin.
- Yeni ürün lansmanları, perakende açılışları ve diğer benzer durumlar için esnek simülasyonlara ve "eğer" senaryolarına izin verin.
- Seçim, tahsis, fiyatlandırma vb. genelinde binlerce (milyonlarca değilse bile) mikro optimizasyon otomatik olarak önerilir.
- Tüm değişiklikler ve güncellemeler, tüm departmanlar ve veri kaynakları arasında mutabık kılınmalıdır.
Bu analitik biçimi, karmaşıklığı ve uzmanlığı nedeniyle yalnızca gelişmiş perakende analitiği konusunda uzmanlaşmış yazılım tedarikçileri tarafından verilebilir.
Yalnızca yüzlerce tekrar eden işlemi (raporları derlemek, departmanlar arasında verileri birleştirmek, değerlendirmek vb.)
Bu tür gelişmiş veri analitiği, kârlılığı iyileştiren yüzlerce, binlerce ve hatta milyonlarca parçalı iyileştirme sağlamak için son derece doğru talep tahmini ve gelişmiş yapay zeka kullanan Retalon'un perakende analitiği platformu da dahil olmak üzere çeşitli çözümler tarafından sağlanır.
Ayrıca, bu tür yazılımlar son derece uyarlanabilir ve belirli önerileri otomatik olarak kabul edecek şekilde ayarlanabilirken, diğerleri için daha fazla kontrol için insan izni gerektirebilir.
Perakende Analitiklerinizi Yükseltme Zamanı Ne Zaman?
Uzun vadede başarılı olmak isteyen herhangi bir orta ila büyük ölçekli perakende işletmesi, bir tür veri analitiği kullanmalıdır. Bunun nedeni, uygun ürünü, doğru yere, doğru zamanda ve doğru miktarda sağlamak için proaktif olarak doğru içgörülerin elde edilmesi gerektiğidir.
Halihazırda analitik kullanıyor olsanız bile, rekabette öne geçmek için muhtemelen er ya da geç güncelleme yapmak isteyeceksiniz.
Tipik olarak, firmanız büyüdükçe veri hacmi ve ilgili kararların karmaşıklığı da artacaktır.
Peki ya çok fazla veriniz varsa ve bunlarla ne yapacağınız hakkında hiçbir fikriniz yoksa?
Veri analizi araçlarınızı modernleştirme zamanının gelip gelmediğini belirlemek için aşağıdaki soruları sorarak başlayın:
- Verilere ne kadar inmeliyim? Zorluklarımın çözümleri açık mı?
- İstisnalarla karşılaşmak ve tahminlerimi manuel olarak gözden geçirmek zorunda kalmam yaygın bir durum mudur?
- Farklı perakende işlevlerindeki analitik araçlarım birbirini hesaba katıyor mu?
- Her yıl aynı hataları yapıyor olmam mümkün mü?
- Hala satış kaybı, fazla stok ve stokların tükenmesi gibi envanter bozulmalarıyla ilgili endişelerim var mı?
- Sezon sonuna doğru çok fazla indirimim var mı?
- Satış geçmişi olmayan yeni ürünlerle başa çıkmak için iyi bir yaklaşım var mı?
Bu soruların yanıtları, analitik yaklaşımınızı iyileştirmeniz gerekip gerekmediğini belirlemenize yardımcı olacaktır.
Bununla birlikte, çok yaygın perakende analizi felç tuzağından kaçının.
Gelişmiş analitiğe yatırım yapan perakendeciler, hâlâ kararsız olanlardan pazar payı çalıyor. Dijital ticaret çağına yaklaşırken, güçlü veri analitiği ve perakende yapay zekası artık bir "istek" değil, "ihtiyaç" haline geldi.
Perakende Analitiğinin Avantajları
Perakende analitiği, perakendeciler tarafından satışları artırmak, genel giderleri ve işçilik giderlerini en aza indirmek ve karları artırmak için kullanılan bir araçlar koleksiyonudur. Perakende analitiği, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli yollarla bu hedeflere ulaşılmasına yardımcı olabilir:
1 numara. Stokları ve indirim ihtiyacını azaltmak
Perakende analitiği, kullanıcıların talep eğilimlerini anlamalarına yardımcı olur, böylece ellerinde yeterli ürün bulunur, ancak fazla envanterden kurtulmak için sert indirimlere başvurmak zorunda kalmayacak kadar fazla değildir. Bir ürünün ne kadar hızlı tüketildiğini belirlemek için analitik kullanımı yaygın bir uygulamadır.
2 numara. Kişiselleştirmeyi geliştirmek:
Analitik, tüccarların tüketicilerinin tercihlerini daha iyi anlamalarına ve sonuç olarak rakiplerinden daha fazla talep yakalamalarına olanak tanır. Örneğin, bir kitap satıcısı, tarihçi Ron Chernow'un yeni bir kitabı ön sipariş için hazır olduğunda, Amerikan tarihine ilgi duyduğunu ifade eden tüketicileri bilgilendirmek için satın alma geçmişini kullanabilir.
#3. Fiyatlandırma kararlarını iyileştirme
Veri analitiği, terk edilmiş alışveriş sepetleri, rekabet fiyatlandırma bilgileri ve satılan ürünlerin maliyeti gibi bir dizi göstergeyi sentezleyerek işletmelere malları için ideal fiyatları belirlemede yardımcı olabilir. Perakendeciler, pazarın kaldırabileceğinden daha yüksek veya müşterilerin ödemeye hazır olduklarından daha düşük fiyatlar talep etmeyerek karlarını maksimize edebilirler.
#4. Ürün tahsislerini iyileştirme
Analitik, perakendecilerin ürünleri coğrafi bölgeler, dağıtım tesisleri ve vitrinler arasında nasıl dağıtacaklarını belirlemelerine yardımcı olarak gereksiz nakliye maliyetlerini ortadan kaldırabilir. Örneğin, bir spor giyim mağazası, sıcaklıktaki iki derecelik bir değişimin termal fanila satışlarını nasıl etkilediğini görmek için analitiği kullanabilir ve bu tür ürünlerden daha fazlasını, belirli bir kış aylarında daha düşük sıcaklıklara sahip olması beklenen konumlara en yakın dağıtım tesisine tahsis edebilir.
Perakende Analiz Yazılımı
Perakende analitiği, fiziksel mağaza konumları ve web siteleri dahil olmak üzere çeşitli şekillerde toplanan verilere dayanır. Kullanılan araçlardan bazıları şu şekildeydi:
- Satış noktası (POS) sistemleri mağazalar tarafından tüketici işlemlerini izlemek ve yönetmek için kullanılır. POS sistemleri, tüketici satın alımları hakkında veri toplar ve satış ve müşteri trend raporları sağlayabilir.
- Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımı: Bu kategorideki uygulamalar satış, pazarlama, müşteri hizmetleri ve e-ticaret süreçlerini yönetir. Perakendeciler, müşteri etkileşimlerini izlemek, belirli tüketiciler hakkındaki verileri kaydetmek ve bu verilere dayalı olarak olası satış, pazarlama ve müşteri hizmetleri olanaklarını ortaya çıkarmak için bu programları kullanır.
- İş Zekası Araçları: Perakendeciler, öncelikle müşteri sadakati, envanter dönüşleri, satış oranı ve eldeki günler gibi temel performans ölçütlerini izlemek için muazzam miktarlarda ve çeşitli veri kümelerinden toplanan bilgileri sentezlemek için iş zekası (BI) araçlarını kullanır. Bu araçlar, perakendecilerin raporları derlemesini ve bunları CEO'lara ve diğer karar vericilere göndermesini kolaylaştırır.
- Envanter yönetim sistemleri: Bu yazılım, perakendeciler tarafından stoktaki kalemleri izlemek, depolardaki ve dağıtım tesislerindeki envanter seviyelerini izlemek ve talebi tahmin etmek için kullanılır. Ayrıca tacirlerin nakliye maliyetlerini azaltmak ve müşteri talebini karşılamak için malların mevcut olmasını sağlamak amacıyla belirli şeyleri depolamak için en iyi yerleri belirlemelerine yardımcı olur.
- Tahmine dayalı analitik: Bu tür analitik, önceki işlemlerden, etkileşimlerden ve diğer olaylardan elde edilen verileri kullanarak gelecekteki eğilimleri ve davranışları tahmin eder. En yaygın dört perakende analitiği türü, yeni müşteri segmentlerini ve büyüme olasılıklarını ortaya çıkarmak için kullanılan tanımlayıcı, tanılayıcı, tahmine dayalı ve kuralcıdır (yukarıda ana hatlarıyla belirtildiği gibi).
Perakende Analitiği Uygulamalarına İlişkin En İyi Uygulamalar
1 numara. Müşteri verilerini kapsamlı bir şekilde kullanın.
Müşteriler, istekleri ve niyetleri hakkında pek çok açık ve üstü kapalı bilgi sağlar ve en iyi perakende analitiği uygulayıcıları, bu verileri trendleri tespit etmek ve bu müşterileri daha iyi anlamak için kullanır. Önde gelen perakendeciler, kendi sadakat programlarından elde edilen müşteri verilerini e-ticaret, satış noktası sistemleri ve diğer kaynaklardan elde edilen verilerin yanı sıra komisyonculardan elde edilen verilerle birleştirir.
Müşteri verileri uzmanlar tarafından sıklıkla demografik, işlemsel, davranışsal ve hatta psikografik noktaların bir karışımı olarak sınıflandırılır. Çeşitli müşteri verileri türlerini toplamak, birleştirmek ve bunlardan yararlanmak, genellikle geniş demografik aralıktan başlayarak mantıklı bir yol izler. Perakendeciler ayrıca "müşteriler" (onlarla halihazırda iş yapmış olanlar) ve "tüketiciler" (iyi bir potansiyel olabilecek kişiler) arasında ayrım yapar. Tüketici verileri, "benzer modelleme" konusunda bilgi sağlamaya yardımcı olabilir; örneğin, bir satıcı Mark'ı harika bir müşteri olarak tanırsa, benzer özelliklere sahip daha fazla kişi arar ve onları özel tekliflerle hedefler.
2 numara. Görselleştirme araçlarından yararlanın.
BI yazılımındaki çizelgeler, grafikler ve panolar gibi görselleştirme araçları, verileri yorumlamak ve eğitimli kararlar almak için kritik öneme sahiptir. Bilgiyi kavramak için yalnızca satırlara ve sütunlara bakmaktan çok daha etkilidirler. BI görselleştirme araçları ayrıca iş kullanıcılarını BT'nin rapor hazırlamasını ve sorguları gerçekleştirmesini beklemeye zorlamak yerine analitiklere erişim sağlar.
#3. Birkaç veri kaynağını inceleyin
Satış verileri, geçmiş müşteri verileri ve envanter verileri gibi birden çok veri kaynağı, özellikle KPI'lar sıklıkla birbirine bağlı olduğundan, satıcıların işlerini daha incelikli bir şekilde anlamalarına yardımcı olabilir. Örneğin perakendeciler, alışveriş yapanları ödeme yapan müşterilere dönüştürmek amacıyla fiziksel bir mağazanın düzenini nasıl optimize edeceklerini keşfetmek için mağaza içi analitikle birlikte ürün özelliği analitiğini kullanabilir. Envanter analitiği, perakendecilere satış düzenini desteklemek için ellerinde yeterli mal bulunduğundan emin olma konusunda yardımcı olabilir. (Perakendeciler ayrıca, farklı uygulamaların farklı veri türleri tanımlarına sahip olabileceğinin ve bunların düzeltilmediği takdirde yanlış analizlere yol açabileceğinin farkında olmalıdır; bu, türünün en iyisi olarak adlandırılan uygulamaları benimsemek yerine perakende analitiği için tek bir platform kullanmaktan yana bir argümandır.)
#4. KPI'ları izleyin
Temel performans göstergelerinin izlenmesi, tüccarların performanslarını ölçmelerine ve gelişme fırsatlarını belirlemelerine yardımcı olur. En başarılı satıcılar, en son ölçümleri bir önceki haftaya ait ölçümlerle karşılaştırmak için haftalık KPI özetlerini (dengeli puan kartları olarak da bilinir) kullanır. Bu genellikle ne olduğunun gözden geçirilmesiyle başlar (örneğin, belirli ürünler için satışlar düştü), ardından bunun neden olduğuna ilişkin daha ayrıntılı bir araştırma yapılır (örneğin, stokların tükenmesi).
# 5. Hedeflerinize öncelik verin.
Ölçülebilen her şeyi ölçmek gerekli değildir. Perakendecilerin yeni analitik araçlara ve bir veri denizine erişimi var, ancak neyi ölçtüklerine dikkat etmeleri gerekiyor, aksi halde karar vericileri tavsiyelere boğma riskini alıyorlar. Perakendeciler, hemen ticari etkisi olan yüksek öncelikli fırsatları belirleyerek işe başlamalıdır. McKinsey'e göre, en iyi analitik belirli bir iş sorununu ele alır ve ölçülebilir bir sonuç yaratır.
Bir perakende analitiği uzmanı olan Mark Lawrence'a göre, yukarıda listelenen önerilen beş uygulamanın tümü birbiriyle bağlantılıdır. Tavsiyesi: Bir hedefle başlayın, ardından iki veya üç temel hedefle başlayın. Bu seviyede geliştirmeyi bilgilendiren KPI'ları “lider” KPI'lar olarak adlandırır. Hedeflerden biri "müşteriye daha yakın olmak" ise, KPI'lar "müşteri yaşam boyu değerini %20 artırmak", "yıldan yıla %15 tüketici dönüşümü elde etmek" ve "müşteri odaklılık hedeflerini desteklemek için envanter seviyelerini optimize etmek" olabilir. Görselleştirme araçları, iş liderlerinin bu hedeflere ulaşma yönündeki ilerlemeyi izlemelerine ve yeni promosyonlar ve ürün çeşitliliği değişiklikleri gibi düzeltici eylemleri teşvik etmelerine olanak tanır.
Perakende Analitiğinin Geleceği
Perakendenin geleceği belirsiz, ancak perakendenin şu anki durumu belirsiz değil. Kullanıcılar ve uygulamalar, akıllı telefonların kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamak için sürekli olarak konum izlemeyi kullanmasına benzer şekilde, analitiği aralıksız olarak, genellikle istemeden kullanacaklardır.
Perakende analitiği, yalnızca haftalık raporların oluşturulması veya gözden geçirilmesi için kullanılmak yerine iş kullanıcılarının günlük süreçlerine daha entegre hale gelecek. Daha fazla insan, farkında olmasalar bile günlük iş faaliyetlerinde yapay zekanın meyvelerine maruz kalacak. Yapay zeka destekli veri analizi artık lanse edilmeyecek.
İlgili Makaleler
- E-TİCARET İŞ SİGORTASI: En İyi Teminat ve Bilmeniz Gereken Her Şey
- SATIŞ TAHMİNİ: Tanım, Örnekler ve Yazılım Çözümleri
- ÇEVRİMİÇİ PERAKENDE: Bilmeniz Gereken Her Şey
- PERAKENDE İŞLETME: Tanım, Türler ve Nasıl Başlanır?
- PERAKENDE SEKTÖRÜ: Nasıl Çalışır?
Referanslar
