Hãy xem xét lần cuối cùng bạn đưa ra quyết định quan trọng cho cửa hàng bán lẻ của mình. Bạn đã thực hiện bất kỳ dự đoán giáo dục? Nếu đó là trường hợp, bạn không nên có. Ngay cả khi trực giác của bạn đúng thì đó vẫn là một cách mạo hiểm để quản lý một công ty. Phần lớn các nhà bán lẻ thì không. Lĩnh vực phân tích bán lẻ toàn cầu, trị giá 8.64 tỷ đô la, hỗ trợ các nhà bán lẻ bằng cách cung cấp dữ liệu họ cần để đưa ra quyết định tốt hơn. Sử dụng dữ liệu để quản lý một doanh nghiệp bán lẻ có lợi nhuận sẽ loại bỏ mọi phỏng đoán từ việc xác định vị trí đặt cửa hàng tiếp theo của bạn đến ưu tiên bổ sung hàng tồn kho. Không chắc chắn bắt đầu từ đâu? Bài viết này thảo luận về các loại phân tích bán lẻ mà bạn nên tham khảo khi đưa ra quyết định, cùng với các công cụ và ví dụ để minh họa hoạt động của từng thống kê.
Phân tích dữ liệu bán lẻ là gì?
Phân tích dữ liệu bán lẻ là hành động thu thập và phân tích dữ liệu bán lẻ (chẳng hạn như doanh số bán hàng, hàng tồn kho, giá cả, v.v.) để xác định xu hướng, dự báo kết quả và đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn, sinh lợi hơn.
Khi được thực hiện chính xác, phân tích dữ liệu cho phép các nhà bán lẻ hiểu rõ hơn về hiệu suất của các cửa hàng, sản phẩm, khách hàng và nhà cung cấp của họ — và sử dụng hiểu biết đó để tăng lợi nhuận.
Hầu như tất cả người bán đều sử dụng phân tích dữ liệu theo một cách nào đó, ngay cả khi nó chỉ kiểm tra số liệu bán hàng trong Excel.
Tuy nhiên, có một sự khác biệt đáng kể giữa một nhà phân tích sử dụng Excel để xem qua các bảng tính và sử dụng AI chuyên dụng để đánh giá hàng tỷ điểm dữ liệu cùng một lúc.
Để đánh giá cao sự khác biệt này, trước tiên bạn phải hiểu bốn loại phân tích dữ liệu bán lẻ.
Các loại phân tích dữ liệu bán lẻ
Có bốn loại phân tích dữ liệu bán lẻ cơ bản: phân tích mô tả, phản ánh và giải thích hiệu suất trong quá khứ; phân tích chẩn đoán, xác định nguyên nhân cốt lõi của một vấn đề nhất định; phân tích dự đoán, ước tính kết quả trong tương lai; và phân tích theo quy định, đề xuất các bước tiếp theo. Mỗi trong số bốn kỹ thuật được thảo luận chi tiết hơn dưới đây.
#1.Phân tích mô tả
Phân tích mô tả đóng vai trò là nền tảng cho các loại phân tích tinh vi hơn, chẳng hạn như những loại được liệt kê bên dưới. Nó trả lời các truy vấn cơ bản như “có bao nhiêu, khi nào, ở đâu và cái gì”—bản chất của các công cụ và bảng điều khiển kinh doanh thông minh cơ bản cung cấp số liệu thống kê hàng tuần và doanh số bán hàng.
#2. Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán hỗ trợ các công ty bán lẻ xác định và phân tích các vấn đề có thể cản trở hiệu suất. Các nhà bán lẻ có thể hiểu rõ hơn về nguyên nhân cốt lõi của các vấn đề mà họ gặp phải bằng cách hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như phản hồi của người tiêu dùng, hiệu suất tài chính và phân tích hoạt động.
#3. Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán hỗ trợ người bán dự đoán các sự kiện xảy ra trong tương lai dựa trên nhiều yếu tố như thời tiết, xu hướng kinh tế, gián đoạn chuỗi cung ứng và những thách thức cạnh tranh mới. Chiến lược này thường có dạng phân tích giả định, cho phép nhà bán lẻ vạch ra điều gì sẽ xảy ra nếu họ giảm giá 10% so với giảm giá 15% cho một sản phẩm hoặc dự đoán khi nào sẽ hết hàng dựa trên một tập hợp cụ thể các hành động thay thế.
#4. Phân tích theo quy định
Phân tích đề xuất là ứng dụng của AI và dữ liệu lớn để lấy kết quả phân tích dự đoán và đưa ra các hành động. Ví dụ: phân tích theo quy định có thể cung cấp cho các đại lý hỗ trợ khách hàng các ưu đãi được đề xuất mà họ có thể chuyển cho người tiêu dùng một cách nhanh chóng, chẳng hạn như bán thêm dựa trên lịch sử mua hàng trước đó hoặc bán chéo để trả lời truy vấn của khách hàng mới.
Ví dụ về ứng dụng phân tích dữ liệu bán lẻ
Một trong những lý do quan trọng nhất để sử dụng phân tích dữ liệu để thúc đẩy quá trình ra quyết định là để đảm bảo rằng kết luận của bạn được dựa trên sự thật thực tế (số liệu lạnh lùng, khó hiểu), chứ không phải quan điểm thực tế của ai đó.
Analytics cũng có thể giúp bạn hiểu chi tiết hơn về công ty của mình so với cách khác.
Trên thực tế, một cửa hàng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để:
- Hiểu giá trị đơn đặt hàng điển hình và số lượng sản phẩm đã bán.
- Xác định sản phẩm nào bán chạy nhất, bán ít nhất và mọi thứ ở giữa.
- Xác định khách hàng có giá trị nhất của bạn.
- Khám phá nhu cầu thực sự của bạn cũng như doanh số bán hàng bị bỏ lỡ trước đó.
- Xác định số lượng đặt hàng được đề xuất tốt nhất và đưa ra các đề xuất về số lượng mua và phân bổ.
- Xác định giá tốt nhất cho một sản phẩm cụ thể trong từng khu vực nhất định.
Những thông tin chi tiết này (và những thông tin chi tiết khác) có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về các số liệu của công ty mình và phát triển các chiến lược sẽ đưa bạn đến nơi bạn muốn.
Phân tích dữ liệu sẽ trở thành một thành phần quan trọng của công ty bạn khi nó phát triển để cải thiện việc ra quyết định và phát triển các chiến thuật bán lẻ hiệu quả.
Do đó, không có gì ngạc nhiên khi lĩnh vực giải pháp phân tích bán lẻ rất lớn và đang bùng nổ. Chúng ta sẽ xem qua một số ứng dụng này, cách chúng hoạt động và bạn có thể nhận được những lợi ích gì khi sử dụng chúng.
#1. kinh doanh thông minh
Nhiều công ty sử dụng các công cụ Business Intelligence để quản lý và sắp xếp dữ liệu của họ đúng cách. Các công cụ BI là một ví dụ về phân tích mô tả vì chúng giúp bạn sắp xếp và trực quan hóa dữ liệu của mình.
Nhiều cửa hàng thực hiện nghiệp vụ thông minh (BI) cơ bản bằng cách sử dụng các tính năng của hệ thống ERP (Lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp) gốc hoặc bằng cách nhập dữ liệu thẳng vào Microsoft Excel.
Các nhà bán lẻ phức tạp hơn một chút sẽ sử dụng phần mềm BI như:
- Microsoft Power BI
- Cảnh vật trên sân khấu
- SAP
- Qlik View
- Tia lửa của Apache
Các ứng dụng này cung cấp quyền truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu, hình ảnh hấp dẫn và một số thao tác dữ liệu.
BI phức tạp nhất thường bao gồm các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình (chẳng hạn như Python) mang lại sự tự do bổ sung cho việc xử lý, trực quan hóa và lập mô hình dữ liệu.
Mặc dù hữu ích nhưng nhiều ví dụ ở trên cần sự can thiệp đáng kể của con người và tốn nhiều thời gian để quản lý. Điều này đặc biệt đúng đối với các nhà bán lẻ vừa và lớn với hàng trăm hoặc hàng nghìn cửa hàng (và hàng chục nghìn đến hàng trăm nghìn hàng hóa). Đây là lý do tại sao nhiều nhà bán lẻ sử dụng các nhà phân tích được chỉ định cho từng bộ phận để tổng hợp báo cáo.
Các công cụ phân tích nâng cao, chẳng hạn như Retalon, thường có thể tự động hóa phần lớn các quy trình thủ công, lặp đi lặp lại liên quan đến các phương pháp BI tiêu chuẩn do tính phức tạp của chúng.
# 2. Dự báo bán hàng
Dự báo doanh số bán hàng là một cách sử dụng phổ biến khác của phân tích dữ liệu trong bán lẻ.
Mô tả một cách đơn giản, dự báo doanh số bán hàng là hành động phân tích dữ liệu bán hàng trước đó, xác định xu hướng và dự đoán chúng trong tương lai để ước tính doanh số bán hàng.
Điều này hỗ trợ người bán mọi thứ từ mua hàng tồn kho và quản lý ngân sách OTB đến xác định các mục tiêu tài chính cấp cao cho tổ chức.
Dự báo doanh số bán hàng, như tên gọi của nó, có bản chất là dự đoán – và đó là loại phân tích dự đoán cơ bản nhất được các nhà bán lẻ sử dụng.
Có rất nhiều kỹ thuật để dự đoán doanh số bán hàng bởi vì các công ty đã tìm cách làm như vậy trong nhiều thế kỷ:
- Sử dụng số liệu bán hàng năm ngoái để dự đoán doanh số bán hàng cho năm hiện tại
- Khảo sát, quan sát và các hình thức nghiên cứu thị trường khác
- Ước tính từ chuyên gia
- Mô hình thống kê Excel
- Phần mềm chuyên dụng
Nhiều cửa hàng đã phát triển giải pháp nội bộ của riêng họ để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai, điển hình là tích hợp hàng chục (nếu không muốn nói là hàng trăm) trang tính Excel, khả năng ERP, phần mềm chuyên dụng và nhóm chuyên gia phân tích.
Mặc dù dự báo doanh số bán hàng là nền tảng của nhiều quy trình lập kế hoạch bán lẻ, nhưng đây có thể là lĩnh vực phân tích dữ liệu quan trọng nhất cần được cải thiện. Điều này là do thực tế là dự báo doanh số thường sai và không tính đến sự phức tạp của ngành bán lẻ.
Ví dụ: nếu một người bán đã bán hết một sản phẩm vào năm ngoái, các phương pháp dự báo doanh số bán hàng thông thường sẽ yêu cầu họ lặp lại lỗi – mặc dù họ có thể bán được nhiều hơn đáng kể.
Kết quả là, hầu hết các dự báo về doanh số bán hàng đã không còn được ưa chuộng, thay vào đó là các phân tích dự đoán phức tạp hơn.
# 3. Dự báo nhu cầu
Như đã nói trước đây, dự báo nhu cầu là một loại phân tích tiên đoán tiên tiến hơn nhiều mà người bán sử dụng.
Dự báo nhu cầu, trái ngược với việc cố gắng ước tính doanh số chỉ sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử, sử dụng phạm vi dữ liệu lớn hơn nhiều để tính toán nhu cầu cho từng sản phẩm, tại từng cửa hàng, vào các khoảng thời gian chính xác. Do đó, dự báo nhu cầu chính xác hơn nhiều so với dự báo doanh số thông thường.
Bạn có thể tìm thêm thông tin về dự báo doanh số so với dự báo nhu cầu tại đây.
Tóm lại, những ưu điểm chính của hình thức phân tích bán lẻ này như sau:
- Dự báo chính xác hơn về tình trạng tương lai của doanh nghiệp
- Thực hiện các mô phỏng hoặc kịch bản “điều gì xảy ra nếu”
- Khả năng thích ứng nhanh khi điều kiện thay đổi trên mặt đất
- Thống nhất các chức năng bán lẻ quan trọng (ví dụ: khuyến mãi và quản lý hàng tồn kho)
Theo thông lệ, có rất nhiều phương pháp để dự báo nhu cầu. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng những điều sau đây, theo thứ tự phức tạp giảm dần:
- Bảng tính Excel chứa các mô hình thống kê
- Phần mềm phân tích chung và mô hình thống kê
- Phần mềm phân tích bán lẻ được hỗ trợ bởi AI
Đọc thêm: BÁN LẺ TRỰC TUYẾN: Tất cả những điều bạn cần biết
Mặc dù hai lựa chọn thay thế đầu tiên phù hợp với các doanh nghiệp nhỏ hơn, nhưng chúng trở nên khó khăn (nếu không muốn nói là không thể) sử dụng với các tập dữ liệu rất lớn (chẳng hạn như dữ liệu được tìm thấy trong các nhà bán lẻ vừa và lớn).
Điều này là do dự báo nhu cầu sử dụng dữ liệu từ các nguồn khác ngoài dữ liệu bán hàng.
- lịch sử định giá
- Khoảng không quảng cáo trong quá khứ
- Phạm vi và sự phong phú của các loại
- Nhóm sản phẩm và gia đình
- Mùa vụ
- Chuỗi cung ứng không nhất quán
- Hoạt động của đối thủ cạnh tranh
- Lựa chọn của người tiêu dùng
- Vv
Hãy tưởng tượng việc biên soạn, phân tích và lập mô hình thủ công tất cả dữ liệu này cho hàng tỷ kết hợp Cửa hàng/SKU riêng biệt.
Tìm một nhà cung cấp phần mềm phân tích dự đoán bán lẻ có thành tích đã được chứng minh về việc giao dịch với các nhà bán lẻ theo ngành dọc của họ là phương pháp tốt nhất để các nhà bán lẻ sử dụng dự báo nhu cầu.
Sử dụng phần mềm tùy chỉnh như thế này mang lại nhiều lợi thế cho các cửa hàng.
Ví dụ: bạn có thể thử nghiệm với các biến số khác nhau như giá sản phẩm, số lần mở cửa hàng mới, sản phẩm mới ra mắt (và các biến số khác) để xem chúng có tác động như thế nào đối với KPI cuối cùng của bạn – sau đó sửa đổi khoảng không quảng cáo, giá cả hoặc chiến lược tiếp thị của bạn cho phù hợp.
#4. Phân tích bán lẻ nâng cao hợp nhất
Đây là loại phân tích mạnh nhất, với ROI tốt nhất khi được sử dụng một cách thích hợp.
Phân tích nâng cao hợp nhất, thuộc loại phân tích thứ tư (phân tích theo quy định), cố gắng kết hợp các lợi ích của kinh doanh thông minh, chẩn đoán hiệu quả và dự báo nhu cầu chính xác với tự động hóa thông minh nhằm đề xuất các hoạt động sinh lợi nhất trong toàn doanh nghiệp.
Phần mềm phân tích hợp nhất Decent sẽ làm như sau:
- Tự động hóa báo cáo và trực quan hóa dữ liệu.
- Dự báo nhu cầu cho mọi sản phẩm trong mọi cửa hàng vào những thời điểm nhất định.
- Cho phép mô phỏng linh hoạt và kịch bản “điều gì sẽ xảy ra nếu” đối với việc ra mắt sản phẩm mới, mở bán lẻ và các tình huống tương tự khác.
- Hàng nghìn (nếu không muốn nói là hàng triệu) tối ưu hóa vi mô trong quá trình lựa chọn, phân bổ, đặt giá, v.v. được đề xuất tự động.
- Tất cả các sửa đổi và cập nhật phải được đối chiếu giữa tất cả các bộ phận và nguồn dữ liệu.
Hình thức phân tích này chỉ có thể được cung cấp bởi các nhà cung cấp phần mềm chuyên về phân tích bán lẻ nâng cao do tính phức tạp và đặc biệt của nó.
Nó không chỉ tự động hóa hàng trăm quy trình lặp đi lặp lại (biên soạn báo cáo, hợp nhất dữ liệu giữa các bộ phận, đánh giá, v.v.) mà còn tối ưu hóa ở mức độ chi tiết mà các nhà phân tích con người không thể sánh kịp.
Loại phân tích dữ liệu nâng cao này được cung cấp bởi nhiều giải pháp, bao gồm cả nền tảng phân tích bán lẻ của Retalon, sử dụng dự báo nhu cầu có độ chính xác cao và AI tiên tiến để cung cấp hàng trăm, hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu cải tiến chi tiết nhằm nâng cao lợi nhuận.
Hơn nữa, loại phần mềm này có khả năng thích ứng cao và có thể được thiết lập để tự động chấp nhận một số đề xuất nhất định trong khi yêu cầu sự cho phép của con người đối với những người khác để kiểm soát tốt hơn.
Khi nào là thời gian để nâng cấp phân tích bán lẻ của bạn?
Bất kỳ doanh nghiệp bán lẻ vừa và lớn nào muốn thành công trong thời gian dài đều phải sử dụng một số loại phân tích dữ liệu. Điều này là do những hiểu biết chính xác phải được thu thập một cách chủ động để cung cấp sản phẩm phù hợp, đến đúng địa điểm, vào đúng thời điểm và đúng số lượng.
Ngay cả khi bạn đang sử dụng phân tích, có thể bạn sẽ muốn cập nhật sớm hay muộn để tiếp tục dẫn đầu đối thủ.
Thông thường, khi công ty của bạn phát triển, khối lượng dữ liệu và mức độ phức tạp của các quyết định liên quan cũng tăng theo.
Nhưng nếu bạn có quá nhiều dữ liệu và không biết phải làm gì với nó thì sao?
Để xác định xem đã đến lúc hiện đại hóa các công cụ phân tích dữ liệu của bạn hay chưa, hãy bắt đầu bằng cách hỏi những câu hỏi sau:
- Tôi nên đào sâu vào dữ liệu đến đâu? Các giải pháp khó khăn của tôi có rõ ràng không?
- Tôi có thường gặp phải các trường hợp ngoại lệ và phải sửa đổi các dự báo của mình theo cách thủ công không?
- Các công cụ phân tích của tôi trong các chức năng bán lẻ khác nhau có tính đến nhau không?
- Có thể là tôi đang phạm sai lầm tương tự năm này qua năm khác?
- Tôi có còn lo ngại về tình trạng bóp méo hàng tồn kho, chẳng hạn như mất doanh số, thừa hàng và hết hàng không?
- Tôi có quá nhiều điểm giảm giá vào cuối mùa giải không?
- Có cách tiếp cận tốt nào để đối phó với các sản phẩm mới không có lịch sử bán hàng không?
Câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ giúp bạn xác định xem bạn có nên cải thiện phương pháp phân tích của mình hay không.
Tuy nhiên, hãy tránh cạm bẫy tê liệt phân tích bán lẻ quá phổ biến.
Các nhà bán lẻ đầu tư vào phân tích nâng cao đang đánh cắp thị phần từ những người vẫn chưa quyết định. Khi chúng ta tiếp cận thời đại thương mại kỹ thuật số, phân tích dữ liệu mạnh mẽ và AI bán lẻ không còn là “muốn” mà là “cần”.
Ưu điểm của phân tích bán lẻ
Phân tích bán lẻ là tập hợp các công cụ được các nhà bán lẻ sử dụng để nâng cao doanh số bán hàng, giảm thiểu chi phí lao động và chi phí chung, đồng thời cải thiện lợi nhuận. Phân tích bán lẻ có thể giúp đạt được các mục tiêu này theo một số cách, bao gồm:
#1. Giảm tình trạng hết hàng và nhu cầu giảm giá
Phân tích bán lẻ hỗ trợ người dùng hiểu được xu hướng nhu cầu để họ có đủ sản phẩm trong tay nhưng không quá nhiều đến mức phải giảm giá mạnh để loại bỏ hàng tồn kho dư thừa. Việc sử dụng phân tích để xác định tốc độ tiêu thụ sản phẩm là một thông lệ phổ biến.
#2. Cải thiện cá nhân hóa:
Analytics cho phép người bán hiểu rõ hơn về sở thích của người tiêu dùng và do đó nắm bắt được nhiều nhu cầu hơn đối thủ cạnh tranh. Ví dụ: một nhà bán lẻ sách có thể sử dụng lịch sử mua hàng để thông báo cho những người tiêu dùng bày tỏ sự quan tâm đến lịch sử Hoa Kỳ khi một cuốn sách mới của nhà sử học Ron Chernow có sẵn để đặt hàng trước.
#3. Cải thiện các quyết định về giá
Bằng cách tổng hợp một loạt các chỉ số, chẳng hạn như giỏ hàng bị bỏ rơi, thông tin về giá cạnh tranh và giá thành sản phẩm đã bán, phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ doanh nghiệp thiết lập mức giá lý tưởng cho hàng hóa của họ. Các nhà bán lẻ có thể tối đa hóa lợi nhuận bằng cách không tính giá cao hơn thị trường sẽ chịu hoặc thấp hơn giá mà khách hàng sẵn sàng trả.
#4. Cải thiện phân bổ sản phẩm
Analytics có thể hỗ trợ các nhà bán lẻ xác định cách phân bổ sản phẩm trên các vùng địa lý, cơ sở phân phối và mặt tiền cửa hàng, do đó loại bỏ chi phí vận chuyển không cần thiết. Ví dụ: một cửa hàng quần áo thể thao có thể sử dụng số liệu phân tích để xem sự thay đổi nhiệt độ hai độ ảnh hưởng như thế nào đến doanh số bán áo lót giữ nhiệt và phân bổ nhiều mặt hàng như vậy cho một cơ sở phân phối gần các địa điểm dự kiến có nhiệt độ mát hơn trong một mùa đông nhất định.
Phần mềm phân tích bán lẻ
Phân tích bán lẻ dựa trên dữ liệu được thu thập theo nhiều cách khác nhau, bao gồm cả vị trí cửa hàng thực tế và trang web. Một số công cụ được sử dụng như sau:
- Hệ thống điểm bán hàng (POS) được các cửa hàng sử dụng để theo dõi và quản lý các giao dịch của người tiêu dùng. Hệ thống POS thu thập dữ liệu về mua hàng của người tiêu dùng và có thể cung cấp báo cáo xu hướng bán hàng và khách hàng.
- Phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Các ứng dụng trong danh mục này quản lý quy trình bán hàng, tiếp thị, dịch vụ khách hàng và thương mại điện tử. Các nhà bán lẻ sử dụng các chương trình này để xem các tương tác của khách hàng, lưu dữ liệu về những người tiêu dùng cụ thể và khám phá các khả năng bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng có thể dựa trên dữ liệu đó.
- Công cụ kinh doanh thông minh: Các nhà bán lẻ sử dụng các công cụ kinh doanh thông minh (BI) để tổng hợp thông tin được thu thập từ số lượng lớn và bộ dữ liệu đa dạng, chủ yếu để theo dõi các số liệu hiệu suất chính như lòng trung thành của khách hàng, vòng quay hàng tồn kho, tỷ lệ bán hết và số ngày trong tay. Những công cụ này giúp các nhà bán lẻ biên soạn báo cáo và gửi chúng cho CEO và những người ra quyết định khác một cách đơn giản.
- Hệ thống quản lý hàng tồn kho: Phần mềm này được các nhà bán lẻ sử dụng để theo dõi các mặt hàng trong kho, giám sát mức tồn kho trong kho và cơ sở phân phối, đồng thời dự báo nhu cầu. Nó cũng hỗ trợ người bán xác định những nơi tốt nhất để lưu trữ những thứ cụ thể nhằm giảm chi phí vận chuyển và đảm bảo rằng hàng hóa luôn sẵn sàng đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
- Phân tích dự đoán: Loại phân tích này dự báo các xu hướng và hành vi trong tương lai bằng cách sử dụng dữ liệu từ các giao dịch, tương tác trước đó và các sự kiện khác. Bốn loại phân tích bán lẻ phổ biến nhất là mô tả, chẩn đoán, dự đoán và kê đơn (như đã nêu ở trên), được sử dụng để khám phá các phân khúc khách hàng mới và triển vọng phát triển.
Thực tiễn tốt nhất về thực tiễn phân tích bán lẻ
#1. Sử dụng rộng rãi dữ liệu khách hàng.
Khách hàng cung cấp nhiều thông tin rõ ràng và tiềm ẩn về mong muốn và ý định của họ, đồng thời, những người thực hành phân tích bán lẻ hàng đầu sử dụng dữ liệu đó để phát hiện xu hướng và hiểu rõ hơn về những khách hàng đó. Các nhà bán lẻ hàng đầu kết hợp dữ liệu khách hàng từ các chương trình khách hàng thân thiết của họ với dữ liệu từ hệ thống thương mại điện tử, điểm bán hàng và các nguồn khác, cũng như dữ liệu thu được từ các nhà môi giới.
Dữ liệu khách hàng thường được các chuyên gia phân loại thành sự kết hợp của các điểm nhân khẩu học, giao dịch, hành vi và thậm chí cả tâm lý học. Việc thu thập, tổng hợp và tận dụng các loại dữ liệu khách hàng khác nhau thường đi theo một lộ trình hợp lý, bắt đầu với phạm vi nhân khẩu học rộng. Các nhà bán lẻ cũng phân biệt giữa “khách hàng” (những người đã kinh doanh với họ) và “người tiêu dùng” (những người có thể là khách hàng tiềm năng). Dữ liệu người tiêu dùng có thể giúp cung cấp thông tin về “mô hình tương tự”—ví dụ: nếu một nhà bán lẻ công nhận Mark là một khách hàng tuyệt vời, họ sẽ tìm kiếm thêm những người có đặc điểm tương tự và nhắm mục tiêu họ bằng các ưu đãi đặc biệt.
#2. Sử dụng các công cụ trực quan.
Các công cụ trực quan hóa trong phần mềm BI, như biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển, rất quan trọng để diễn giải dữ liệu và đưa ra các quyết định sáng suốt. Chúng hiệu quả hơn nhiều so với việc chỉ nhìn chằm chằm vào các hàng và cột dữ liệu để nắm bắt kiến thức. Các công cụ trực quan hóa BI cũng cung cấp cho người dùng doanh nghiệp quyền truy cập vào các phân tích thay vì buộc họ phải đợi bộ phận CNTT chuẩn bị báo cáo và thực hiện các truy vấn.
#3. Kiểm tra một số nguồn dữ liệu
Nhiều nguồn dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng trước đây và dữ liệu hàng tồn kho, có thể giúp người bán hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của họ, đặc biệt là khi các KPI thường được kết nối với nhau. Ví dụ: các nhà bán lẻ có thể sử dụng phân tích thuộc tính hàng hóa kết hợp với phân tích tại cửa hàng để khám phá cách tối ưu hóa bố cục của cửa hàng thực nhằm chuyển đổi người mua sắm thành khách hàng trả tiền. Phân tích hàng tồn kho có thể hỗ trợ các nhà bán lẻ đảm bảo họ có đủ hàng hóa để hỗ trợ bố trí bán hàng. (Các nhà bán lẻ cũng nên lưu ý rằng các ứng dụng khác nhau có thể có các định nghĩa khác nhau cho các loại dữ liệu, nếu không được sửa chữa, có thể dẫn đến các phân tích không chính xác; đây là lập luận ủng hộ việc sử dụng một nền tảng duy nhất để phân tích bán lẻ thay vì áp dụng cái gọi là tốt nhất -of-giống ứng dụng.)
#4. Giám sát KPI
Việc theo dõi các chỉ số hiệu suất chính hỗ trợ người bán đo lường hiệu suất của họ và xác định cơ hội phát triển. Hầu hết những người bán thành công sử dụng tóm tắt KPI hàng tuần (còn được gọi là thẻ điểm cân bằng) để so sánh các chỉ số gần đây nhất với các chỉ số từ tuần trước. Điều này thường bắt đầu bằng việc xem xét lại những gì đã xảy ra (ví dụ: doanh số bán hàng giảm mạnh đối với một số mặt hàng), sau đó là điều tra thêm về lý do tại sao điều đó xảy ra (ví dụ: hết hàng).
#5. Ưu tiên các mục tiêu của bạn.
Không nhất thiết phải đo mọi thứ có thể đo được. Các nhà bán lẻ có quyền truy cập vào các công cụ phân tích mới và một biển dữ liệu, nhưng họ phải cẩn thận với những gì họ đo lường hoặc có nguy cơ nhấn chìm những người ra quyết định trong các khuyến nghị. Các nhà bán lẻ nên bắt đầu bằng cách xác định các cơ hội ưu tiên cao với hiệu quả thương mại ngay lập tức. Theo McKinsey, các phân tích tốt nhất giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể và tạo ra một hệ quả có thể đo lường được.
Theo Mark Lawrence, một chuyên gia phân tích bán lẻ, tất cả năm phương pháp được khuyến nghị liệt kê ở trên đều có mối liên hệ với nhau. Lời khuyên của ông: Hãy bắt đầu với một mục tiêu, sau đó là hai hoặc ba mục tiêu cơ bản. Anh ấy đề cập đến các KPI thông báo cho sự phát triển ở cấp độ này là các KPI “dẫn đầu”. Nếu một mục tiêu là “đến gần hơn với khách hàng”, thì KPI có thể là “tăng 20% giá trị trọn đời của khách hàng”, “đạt được 15% chuyển đổi người tiêu dùng hàng năm” và “tối ưu hóa mức tồn kho để hỗ trợ lấy khách hàng làm trung tâm”. mục tiêu.” Các công cụ trực quan hóa cho phép các nhà lãnh đạo doanh nghiệp theo dõi tiến độ đạt được các mục tiêu đó và thúc đẩy các hành động khắc phục, chẳng hạn như khuyến mãi mới và thay đổi chủng loại sản phẩm.
Tương lai của phân tích bán lẻ
Tương lai của ngành bán lẻ là không chắc chắn, nhưng tình trạng bán lẻ hiện tại thì không. Người dùng và ứng dụng sẽ không ngừng sử dụng phân tích, thường là không cố ý, tương tự như cách điện thoại thông minh liên tục sử dụng tính năng theo dõi vị trí để đáp ứng nhu cầu của người dùng.
Phân tích bán lẻ sẽ được tích hợp nhiều hơn vào các quy trình hàng ngày của người dùng doanh nghiệp thay vì chỉ được sử dụng để tạo hoặc xem xét các báo cáo hàng tuần. Nhiều người sẽ tiếp xúc với thành quả của AI trong các hoạt động kinh doanh hàng ngày của họ, ngay cả khi họ không biết về nó. Phân tích dữ liệu do AI cung cấp sẽ không còn được quảng cáo nữa.
Bài viết liên quan
- BẢO HIỂM KINH DOANH THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ: Phạm vi bảo hiểm tốt nhất và tất cả những gì bạn nên biết
- DỰ BÁO BÁN HÀNG: Định nghĩa, Ví dụ & Giải pháp Phần mềm
- BÁN LẺ TRỰC TUYẾN: Tất cả những điều bạn cần biết
- KINH DOANH BÁN LẺ: ĐỊNH NGHĨA, CÁC LOẠI & CÁCH BẮT ĐẦU
- NGÀNH BÁN LẺ: Nó hoạt động như thế nào?
dự án
