Згадайте, коли ви востаннє приймали важливе рішення щодо свого роздрібного магазину. Ви зробили якісь обґрунтовані припущення? Якщо це так, ви не повинні були. Навіть якщо ваша інтуїція була правильною, це ризикований спосіб керувати фірмою. Більшість роздрібних торговців цього не роблять. Глобальний сектор аналітики роздрібної торгівлі, який оцінюється в 8.64 мільярда доларів США, допомагає роздрібним торговцям, надаючи їм дані, необхідні для прийняття кращих рішень. Використання даних для керування прибутковим роздрібним бізнесом усуває здогадки про все, починаючи з визначення місця розташування вашого наступного магазину й закінчуючи визначенням пріоритетів поповнення запасів. Не знаєте, з чого почати? У цій статті обговорюються види роздрібної аналітики, з якими слід звертатися під час прийняття рішень, а також інструменти та приклади для демонстрації кожної статистики в дії.
Що таке аналітика роздрібних даних?
Аналітика даних роздрібної торгівлі — це збір і аналіз даних роздрібної торгівлі (таких як продажі, запаси, ціни тощо), щоб визначити тенденції, спрогнозувати результати та прийняти кращі й прибутковіші бізнес-рішення.
При правильному виконанні аналітика даних дає змогу роздрібним торговцям отримати краще уявлення про ефективність своїх магазинів, продуктів, клієнтів і постачальників — і використовувати це розуміння для підвищення прибутковості.
Майже всі торговці певним чином використовують аналітику даних, навіть якщо це лише перевірка показників продажів у Excel.
Однак існує значна різниця між аналітиком, який використовує Excel для перегляду електронних таблиць, і використанням спеціально створеного ШІ для одночасної оцінки мільярдів точок даних.
Щоб оцінити цю відмінність, ви повинні спочатку зрозуміти чотири категорії аналітики роздрібних даних.
Типи аналітики роздрібних даних
Існує чотири основні типи аналітики даних роздрібної торгівлі: описова аналітика, яка відображає та пояснює попередні результати; діагностична аналітика, яка визначає основну причину певної проблеми; прогнозна аналітика, яка оцінює майбутні результати; і приписна аналітика, яка пропонує наступні кроки. Кожна з чотирьох технік обговорюється більш детально нижче.
#1.Описова аналітика
Описова аналітика служить основою для більш складних типів аналітики, таких як перелічені нижче. Він відповідає на такі фундаментальні запити, як «скільки, коли, де і що» — суть основних інструментів бізнес-аналітики та інформаційних панелей, які надають щотижневу статистику продажів і запасів.
#2. Діагностична аналітика
Діагностична аналітика допомагає роздрібним фірмам виявляти та аналізувати проблеми, які можуть перешкоджати продуктивності. Роздрібні торговці можуть отримати більш повне розуміння основних причин проблем, з якими вони стикаються, об’єднавши дані з численних джерел, таких як відгуки споживачів, фінансові показники та операційна аналітика.
#3. Прогнозна аналітика
Прогностична аналітика допомагає торговцям прогнозувати майбутні події на основі різноманітних факторів, таких як погода, економічні тенденції, перебої в ланцюзі поставок і нові конкурентні виклики. Ця стратегія часто має форму аналізу «що-якщо», який дозволяє роздрібному торговцю визначити, що станеться, якби він запропонував 10% знижку проти 15% знижки на продукт, або передбачити, коли в нього закінчаться запаси на основі певний набір альтернативних дій.
#4. Прескриптивна аналітика
Рекомендована аналітика – це застосування штучного інтелекту та великих даних для отримання прогнозних результатів аналітики та призначення дій. Наприклад, приписна аналітика може надавати агентам служби підтримки клієнтів запропоновані пропозиції, які вони можуть передавати споживачам на льоту, як-от підвищення вартості на основі попередньої історії покупок або перехресний продаж для відповіді на запит нового клієнта.
Приклади застосування аналізу роздрібних даних
Однією з найважливіших причин використання аналітики даних для прийняття рішень є переконання, що ваші висновки ґрунтуються на реальній правді (холодних, жорстких цифрах), а не на чиїйсь точці зору на реальність.
Аналітика також може допомогти вам зрозуміти свою фірму набагато детальніше, ніж ви могли б інакше.
На практиці магазин може використовувати аналіз даних, щоб:
- Зрозумійте типову вартість замовлення та кількість проданих продуктів.
- Визначте, які продукти продаються найбільше, які продаються найменше, а також усе між ними.
- Визначте своїх найцінніших клієнтів.
- Відкрийте для себе справжній попит, а також попередні пропущені продажі.
- Визначте найкращу пропоновану кількість замовлень і надайте рекомендації щодо кількості закупівель і розподілу.
- Визначте найкращу ціну на конкретний продукт у кожній даній області.
Ці (та інші) відомості можуть допомогти вам краще зрозуміти показники вашої компанії та розробити стратегії, які приведуть вас туди, куди ви хочете.
Аналіз даних повинен стати життєво важливим компонентом вашої фірми в міру її зростання, щоб покращити процес прийняття рішень і розробити ефективну тактику роздрібної торгівлі.
Тому не дивно, що сектор роздрібних аналітичних рішень є великим і швидко розвивається. Ми розглянемо деякі з цих програм, як вони працюють і які переваги ви можете отримати від їх використання.
#1. Бізнес-аналітика
Багато компаній використовують інструменти бізнес-аналітики для належного керування та організації своїх даних. Інструменти BI є прикладом описової аналітики, оскільки вони допомагають упорядкувати та візуалізувати дані.
Багато магазинів використовують базову бізнес-аналітику (BI), використовуючи власні функції системи ERP (Enterprise Resource Planning) або імпортуючи дані безпосередньо в Microsoft Excel.
Трохи досвідченіші роздрібні продавці використовуватимуть програмне забезпечення BI, наприклад:
- Microsoft Power BI
- Жива картина
- SAP
- QlikView
- Spark від Apache
Ці програми надають доступ до багатьох джерел даних, привабливих візуальних елементів і деяких маніпуляцій з даними.
Найскладніша BI зазвичай складається з фахівців з обробки даних, які використовують мови програмування (наприклад, Python), які надають додаткову свободу для обробки даних, візуалізації та моделювання.
Незважаючи на те, що багато з наведених вище прикладів є корисними, вони вимагають значного людського втручання та потребують багато часу в управлінні. Це особливо вірно для середніх і великих роздрібних торговців із сотнями або тисячами торгових точок (і десятками тисяч до сотень тисяч товарів). Ось чому багато роздрібних торговців наймають аналітиків, призначених для кожного відділу, для складання звітів.
Інструменти розширеної аналітики, такі як Retalon, зазвичай можуть автоматизувати більшість ручних повторюваних процедур, пов’язаних зі стандартними методами BI, через їхню складність.
№2. Прогнозування продажів
Прогнозування продажів є ще одним поширеним використанням аналітики даних у роздрібній торгівлі.
Простіше кажучи, прогнозування продажів — це аналіз попередніх даних про продажі, визначення тенденцій і прогнозування їх у майбутньому для оцінки продажів.
Це допомагає продавцям у всьому: від закупівлі запасів і управління бюджетом OTB до визначення фінансових цілей високого рівня для організації.
Прогнозування продажів, як випливає з назви, є прогнозним за своєю природою – і це найпростіший вид прогнозної аналітики, який використовують роздрібні продавці.
Існує багато методів прогнозування продажів, оскільки фірми прагнули зробити це протягом століть:
- Використання минулорічних показників продажів для прогнозування продажів на поточний рік
- Опитування, спостереження та інші форми дослідження ринку
- Оцінки експертів
- Статистичні моделі Excel
- Спеціалізоване програмне забезпечення
Багато магазинів розробили власне рішення для прогнозування майбутніх продажів, зазвичай інтегруючи десятки (якщо не сотні) аркушів Excel, можливості ERP, спеціалізоване програмне забезпечення та групи аналітиків.
Хоча прогнозування продажів є основою багатьох процесів планування роздрібної торгівлі, це, мабуть, найважливіша сфера аналізу даних, яка потребує вдосконалення. Це пов’язано з тим, що прогнозування продажів часто є хибним і не враховує складності галузі роздрібної торгівлі.
Наприклад, якщо продавець розпродав товар минулого року, звичайні методології прогнозування продажів накажуть йому повторити помилку, навіть якщо вони можуть продати значно більше.
У результаті більшість прогнозів продажів втратили популярність, а їх місце зайняли складніші прогнозні аналітичні засоби.
№3. Прогнозування попиту
Як було сказано раніше, прогнозування попиту – це набагато більш просунутий вид прогнозної аналітики, який використовують продавці.
Прогнозування попиту, на відміну від спроби оцінити продажі, використовуючи лише історичні дані продажів, використовує набагато більший діапазон даних для обчислення попиту на кожен продукт, у кожному магазині, через точні проміжки часу. Таким чином, прогнозування попиту набагато точніше, ніж типове прогнозування продажів.
Більше інформації про прогнозування продажів і прогнозування попиту можна знайти тут.
Підсумовуючи, основні переваги цієї форми роздрібної аналітики такі:
- Більш точне прогнозування майбутнього стану бізнесу
- Створення симуляцій або сценаріїв «що-якщо».
- Здатність адаптуватися на льоту, коли змінюються умови на землі
- Уніфікація критично важливих роздрібних функцій (наприклад, просування та управління запасами)
Як прийнято, існує безліч методів прогнозування попиту. Роздрібні торговці можуть використовувати наступне, у порядку спадання складності:
- Електронні таблиці Excel, що містять статистичні моделі
- Програмне забезпечення для загальної аналітики та статистичного моделювання
- Програмне забезпечення для аналітики роздрібної торгівлі на основі штучного інтелекту
Читайте також: ОНЛАЙН-ТОРГІВЛЯ: усе, що вам потрібно знати
У той час як перші дві альтернативи підходять для невеликих підприємств, їх стає важко (якщо не неможливо) використовувати з дуже великими наборами даних (наприклад, у середніх і великих роздрібних торгових мережах).
Це пов’язано з тим, що прогнозування попиту використовує дані з джерел, відмінних від даних про продажі.
- Історія ціноутворення
- Минула інвентаризація
- Асортимент і багатство асортименту
- Групи продуктів і сімейства
- Сезонність
- Неузгодженість ланцюга поставок
- Діяльність конкурентів
- Споживчі переваги
- І т.д.
Уявіть собі, що ви вручну збираєте, аналізуєте та моделюєте всі ці дані для мільярдів різних комбінацій Store/SKU.
Пошук постачальника програмного забезпечення для прогнозної аналітики роздрібної торгівлі з підтвердженою репутацією роботи з роздрібними продавцями в їхній вертикалі є найкращим методом для роздрібних торговців застосувати прогнозування попиту.
Використання спеціального програмного забезпечення, такого як це, надає магазинам численні переваги.
Наприклад, ви можете експериментувати з різними змінними, такими як ціна продукту, відкриття нових магазинів, запуск нових продуктів (та інші), щоб побачити, як вони впливають на ваші кінцеві KPI, а потім відповідно змінювати свій асортимент, ціни або маркетингову стратегію.
#4. Unified Advanced Retail Analytics
Це найпотужніший тип аналітики з найкращою рентабельністю інвестицій за належного використання.
Уніфікована розширена аналітика, яка підпадає під четвертий тип аналітики (преписивна аналітика), прагне поєднати переваги бізнес-аналітики, надійної діагностики та точних прогнозів попиту з інтелектуальною автоматизацією, яка пропонує найприбутковіші види діяльності в бізнесі.
Пристойне уніфіковане аналітичне програмне забезпечення зробить наступне:
- Автоматизація звітності та візуалізації даних.
- Прогнозуйте попит на кожен товар у кожному магазині в певний час.
- Дозвольте гнучке моделювання та сценарії «що, якщо» для запуску нових продуктів, відкриття роздрібних продажів та інших подібних ситуацій.
- Автоматично рекомендуються тисячі (якщо не мільйони) мікрооптимізацій щодо вибору, розподілу, ціноутворення тощо.
- Усі модифікації та оновлення мають бути узгоджені між усіма відділами та джерелами даних.
Ця форма аналітики може надаватися лише постачальниками програмного забезпечення, які спеціалізуються на розширеній аналітиці роздрібної торгівлі через її складність і спеціальність.
Він не тільки автоматизує сотні повторюваних процесів (складання звітів, консолідацію даних між відділами, оцінювання тощо), але також оптимізує деталізацію, яку аналітики просто не можуть досягти.
Цей тип розширеної аналітики даних забезпечується різноманітними рішеннями, включно з аналітичною платформою роздрібної торгівлі Retalon, яка використовує високоточне прогнозування попиту та розширений штучний інтелект для забезпечення сотень, тисяч або навіть мільйонів детальних удосконалень, які покращують кінцевий результат.
Крім того, програмне забезпечення цього типу є дуже адаптивним і може бути налаштовано на автоматичне прийняття певних пропозицій, вимагаючи дозволу людини для інших для більшого контролю.
Коли настав час оновити аналітику роздрібної торгівлі?
Будь-який середній і великий роздрібний бізнес, який хоче бути успішним у довгостроковій перспективі, повинен використовувати певний вид аналітики даних. Це пов’язано з тим, що правильну інформацію необхідно отримати завчасно, щоб забезпечити відповідний продукт у потрібному місці, у потрібний час і в потрібній кількості.
Навіть якщо ви вже використовуєте аналітику, ви, ймовірно, захочете оновити рано чи пізно, щоб випередити конкурентів.
Як правило, із зростанням вашої фірми зростає обсяг даних і складність прийнятих рішень.
Але що, якщо у вас занадто багато даних і ви не знаєте, що з ними робити?
Щоб визначити, чи настав час модернізувати інструменти аналізу даних, почніть із таких запитань:
- Як далеко я повинен заглибитися в дані? Чи очевидні рішення моїх труднощів?
- Чи часто я стикаюся з винятками та мушу вручну переглядати свої прогнози?
- Чи враховують один одного мої інструменти аналітики в різних функціях роздрібної торгівлі?
- Чи можливо, що я роблю ті самі помилки з року в рік?
- Чи я все ще маю занепокоєння щодо викривлення запасів, наприклад втрати продажів, надлишку та відсутності на складі?
- У мене занадто багато уцінок до кінця сезону?
- Чи є хороший підхід до роботи з новими продуктами, які не мають історії продажів?
Відповіді на ці запитання допоможуть вам визначити, чи варто покращувати ваш аналітичний підхід.
Однак уникайте надто поширеної пастки, яка паралізує роздрібний аналіз.
Роздрібні торговці, які інвестують у передову аналітику, крадуть частку ринку в тих, хто ще не визначився. Оскільки ми наближаємось до епохи цифрової комерції, потужна аналітика даних і роздрібний штучний інтелект більше не є «бажанням», а «потребою».
Переваги роздрібної аналітики
Аналітика роздрібної торгівлі – це набір інструментів, які використовуються роздрібними продавцями для підвищення продажів, мінімізації накладних витрат і витрат на оплату праці та підвищення прибутку. Роздрібна аналітика може допомогти досягти цих цілей кількома способами, зокрема:
#1. Зменшення дефіциту товарів і потреби в знижках
Аналітика роздрібної торгівлі допомагає користувачам зрозуміти тенденції попиту, щоб у них було достатньо продуктів під рукою, але не настільки, щоб їм довелося вдаватися до жорстких знижок, щоб позбутися надлишку запасів. Використання аналітики для визначення того, як швидко споживається продукт, є звичайною практикою.
#2. Покращення персоналізації:
Аналітика дозволяє торговцям краще розуміти вподобання своїх споживачів і, як наслідок, охоплювати більший попит, ніж конкуренти. Книжковий продавець, наприклад, може використовувати історію покупок, щоб повідомити споживачів, які виявили інтерес до американської історії, коли нова книга історика Рона Черноу стане доступною для попереднього замовлення.
#3. Удосконалення цінових рішень
Синтезуючи низку показників, таких як покинуті візки для покупок, інформацію про конкурентні ціни та вартість проданих продуктів, аналітика даних може допомогти підприємствам у встановленні ідеальних цін на їхні товари. Роздрібні торговці можуть максимізувати прибутки, не встановлюючи ціни, які вищі, ніж ринкові, або нижчі, ніж ті, які клієнти готові платити.
#4. Покращення розподілу продуктів
Аналітика може допомогти роздрібним торговцям визначити, як розподілити продукти між географічними регіонами, об’єктами розповсюдження та вітринами, таким чином усуваючи непотрібні витрати на транспортування. Наприклад, магазин спортивного одягу може використати аналітику, щоб побачити, як зміна температури на два градуси впливає на продажі термомайок, і розподілити більше таких товарів до дистриб’юторського центру, найближчого до місць, де очікується нижча температура протягом певної зими.
Програмне забезпечення для аналітики роздрібної торгівлі
Аналітика роздрібної торгівлі ґрунтується на даних, зібраних різними способами, зокрема про фізичні місця розташування магазинів і веб-сайти. Деякі з використовуваних інструментів були такими:
- Системи торгових точок (POS). використовуються магазинами для відстеження та керування транзакціями споживачів. POS-системи збирають дані про покупки споживачів і можуть надавати звіти про продажі та тенденції клієнтів.
- Програмне забезпечення для управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM): Програми цієї категорії керують процесами продажів, маркетингу, обслуговування клієнтів і електронної комерції. Роздрібні торговці використовують ці програми, щоб спостерігати за взаємодією клієнтів, зберігати дані про конкретних споживачів і розкривати можливі можливості продажу, маркетингу та обслуговування клієнтів на основі цих даних.
- Інструменти бізнес-аналітики: Роздрібні торговці використовують інструменти бізнес-аналітики (BI) для синтезу інформації, зібраної з величезних кількостей і різноманітних наборів даних, головним чином для того, щоб відстежувати ключові показники ефективності, такі як лояльність клієнтів, обороти запасів, рівень продажів і дні під рукою. Ці інструменти спрощують роздрібним торговцям складати звіти та надсилати їх генеральним директорам та іншим особам, які приймають рішення.
- Системи управління запасами: Це програмне забезпечення використовується роздрібними продавцями для відстеження товарів на складі, моніторингу рівня запасів на складах і в розподільчих центрах, а також прогнозування попиту. Він також допомагає торговцям визначати найкращі місця для зберігання певних речей, щоб зменшити витрати на транспортування та забезпечити наявність товарів для задоволення попиту клієнтів.
- Прогнозна аналітика: Цей вид аналітики прогнозує майбутні тенденції та поведінку, використовуючи дані попередніх транзакцій, взаємодій та інших подій. Чотири найпоширеніші типи роздрібної аналітики: описова, діагностична, прогнозна та директивна (як описано вище), які використовуються для виявлення нових сегментів клієнтів і перспектив зростання.
Найкращі методи роздрібної аналітики
#1. Широко використовуйте дані клієнтів.
Клієнти надають багато явної та неявної інформації про свої бажання та наміри, а найкращі аналітики роздрібної торгівлі використовують ці дані, щоб виявляти тенденції та краще розуміти цих клієнтів. Провідні роздрібні продавці поєднують дані клієнтів із власних програм лояльності з даними електронної комерції, систем торгових точок та інших джерел, а також даними, отриманими від брокерів.
Дані клієнтів часто класифікуються експертами як суміш демографічних, трансакційних, поведінкових і навіть психографічних показників. Збір, агрегування та використання різних типів клієнтських даних часто йде логічним шляхом, починаючи з широкого демографічного діапазону. Роздрібні торговці також розрізняють «клієнтів» (тих, хто вже веде з ними бізнес) і «споживачів» (тих, хто може бути гарною перспективою). Дані споживачів можуть допомогти в «моделюванні схожих» — наприклад, якщо роздрібний продавець визнає Марка чудовим клієнтом, він шукатиме більше людей із подібними характеристиками та націлюватиме на них спеціальні пропозиції.
#2. Використовуйте засоби візуалізації.
Інструменти візуалізації в програмному забезпеченні BI, такі як діаграми, графіки та інформаційні панелі, є критично важливими для інтерпретації даних і прийняття обґрунтованих рішень. Вони набагато ефективніші, ніж просто дивитися на рядки та стовпці даних, щоб отримати знання. Інструменти BI-візуалізації також надають бізнес-користувачам доступ до аналітики, а не змушують їх чекати, поки ІТ підготує звіти та виконає запити.
#3. Вивчіть кілька джерел даних
Численні джерела даних, як-от дані про продажі, історичні дані про клієнтів і дані про запаси, можуть допомогти продавцям отримати більш детальне розуміння свого бізнесу, особливо тому, що KPI часто взаємопов’язані. Роздрібні продавці, наприклад, можуть використовувати аналітику атрибутів товарів у поєднанні з аналітикою в магазині, щоб дізнатися, як оптимізувати макет фізичного магазину, щоб перетворити покупців на клієнтів, які платять. Аналітика запасів може допомогти роздрібним торговцям переконатися, що вони мають достатньо товарів під рукою для підтримки макета мерчендайзингу. (Роздрібні продавці також повинні знати, що різні програми можуть мати різні визначення типів даних, які, якщо їх не виправити, можуть призвести до неправильного аналізу; це є аргументом на користь використання єдиної платформи для роздрібної аналітики, а не прийняття так званих найкращих -програми породи.)
#4. Відстежуйте KPI
Відстеження ключових показників ефективності допомагає продавцям вимірювати їх ефективність і визначати можливості для розвитку. Більшість успішних продавців використовують щотижневі підсумки KPI (також відомі як збалансовані системи показників), щоб порівняти найновіші показники з показниками попереднього тижня. Зазвичай це починається з огляду того, що трапилося (наприклад, продажі певних товарів різко впали), а потім слід подальше дослідження, чому це сталося (наприклад, відсутність запасів).
#5. Розставте пріоритети для своїх цілей.
Не обов'язково вимірювати все, що можна виміряти. Роздрібні торговці мають доступ до нових аналітичних інструментів і море даних, але вони повинні бути обережними, що вони вимірюють, інакше ризикують втопити тих, хто приймає рішення, у рекомендаціях. Роздрібні торговці повинні почати з визначення пріоритетних можливостей з негайним комерційним ефектом. За словами McKinsey, найкращі аналітики вирішують конкретну бізнес-проблему та створюють вимірні наслідки.
За словами Марка Лоуренса, експерта з аналітики роздрібної торгівлі, усі п’ять перерахованих вище рекомендованих практик взаємопов’язані. Його порада: почніть з мети, а потім двох або трьох основних цілей. Він називає KPI, які інформують розвиток на цьому рівні, як «провідні» KPI. Якщо однією з цілей є «наблизитися до клієнта», KPI можуть полягати в «збільшенні життєвої цінності клієнта на 20%», «досягненні конверсії споживачів на 15% у порівнянні з минулим роком» і «оптимізації рівнів запасів для підтримки орієнтованості на клієнта». цілі». Інструменти візуалізації дозволяють бізнес-лідерам відстежувати прогрес у досягненні цих цілей і стимулювати коригувальні дії, такі як нові акції та зміни в асортименті продукції.
Майбутнє роздрібної аналітики
Майбутнє роздрібної торгівлі невизначене, але поточний стан роздрібної торгівлі – ні. Користувачі та програми постійно використовуватимуть аналітику, часто ненавмисно, подібно до того, як смартфони постійно використовують відстеження місцезнаходження, щоб задовольнити потреби користувачів.
Аналітика роздрібної торгівлі стане більш інтегрованою в щоденні процеси бізнес-користувачів, а не просто використовуватиметься для створення чи перегляду щотижневих звітів. Більше людей стикатимуться з плодами штучного інтелекту у своїй повсякденній бізнес-діяльності, навіть якщо вони про це не підозрюють. Аналіз даних за допомогою ШІ більше не рекламуватиметься.
Статті по темі
- СТРАХУВАННЯ БІЗНЕСУ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМЕРЦІЇ: найкраще покриття та все, що вам слід знати
- ПРОГНОЗ ПРОДАЖІВ: визначення, приклади та програмні рішення
- ОНЛАЙН-ТОРГІВЛЯ: усе, що вам потрібно знати
- РОЗДРІБНИЙ БІЗНЕС: визначення, види та як його почати
- РОЗДРІБНА ІНДУСТРІЯ: як це працює?
посилання
