در میان صنایع مختلف، تنها برخی از کسب و کارها با تغییرات و چالش های دائمی مواجه هستند و صنعت خرده فروشی بدون شک یکی از آن صنایع چالش برانگیز و رقابتی است. نامشخص بودن وضعیت اقتصادی، تغییر انتظارات مشتریان و رقابت بالا تنها بخشی از چالش های این صنعت است. این چالش ها صاحبان فروشگاه ها و خرده فروشان را تشویق می کند تا به دنبال روش های موثرتری نسبت به روش های سنتی برای جذب مشتریان جدید و بهبود فروش باشند.
از آنجایی که دامنه خرده فروشی بزرگتر می شود، ادامه فعالیت در چنین بازار بسیار رقابتی مستلزم کسب دانش عمیق تر، مدیریت موثر و پیش بینی عملکرد بازار آینده است. کسب‌وکارهای خرده‌فروشی دائماً با سؤالاتی مانند این مواجه هستند. کدام مشتریان را ابتدا از دست خواهیم داد؟ کدام تامین کنندگان به احتمال زیاد ترک می کنند؟ کدام مشتریان وفادارتر از دیگران هستند؟ تغییر ویژگی های روانی تا چه حد بر سهم بازار تأثیر می گذارد؟
امروزه استفاده از روش های سنتی برای پاسخگویی به این گونه سوالات نه تنها کافی نیست. بلکه در کسب و کارهایی مانند خرده فروشی، با حجم بالای مشتریان و تراکنش های متعدد، می تواند مسیر آینده رشد کسب و کار را در جهت اشتباه منحرف کند. امروزه بر همگان روشن شده است که پاسخ صحیح به این سوالات با روش های سنتی گذشته دیگر امکان پذیر نیست.
از سوی دیگر، تدوین استراتژی‌هایی برای ورود به بازار و استفاده از کانال‌های مختلف مانند رسانه‌های اجتماعی، وب‌سایت، تبلیغات دیجیتال و ایمیل؛ همه اینها منجر به افزایش حجم داده های داخلی و خارجی شد. همانطور که گفته شد، صنعت خرده فروشی روزانه با حجم بالایی از معاملات مختلف مواجه است. این تراکنش ها شامل داده های فروش، سابقه خرید مشتری، تحویل محصول و خدمات پس از فروش است. افزایش حجم داده ها چالش جدیدی را برای کسب و کارهای خرده فروشی ایجاد کرده است: چگونه می توان این حجم از داده های بدون ساختار را مدیریت و استفاده کرد؟
در دنیای امروز، قدرت تجزیه و تحلیل داده ها در صنایع و مشاغل مختلف بر هیچکس پوشیده نیست. با این حال، بسیاری بر این باورند که در بین صنایع مختلف، خرده فروشی بیشترین سود را از تجزیه و تحلیل داده ها خواهد برد. ارائه خدمات شخصی سازی شده، پاسخگویی به موقع به تغییرات بازار و انتظارات مشتریان و بهبود در دسترس بودن موجودی. برخی از مهم ترین فرصت های جدید ایجاد شده توسط تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت خرده فروشی است.
تحلیل داده ها؛ مجموعه ای از ابزارها، فنون و ظرفیت های سازمانی است که می تواند در گام اول با شناسایی روندها، الگوها و روابط؛ کمک به رشد کسب و کار به عنوان مبنایی دقیق برای تصمیم گیری. در ادامه این مقاله پس از نگاهی به مهمترین کاربردهای تحلیل داده ها در صنعت خرده فروشی و فروشگاهی به ارائه چند نمونه کاربردی در این زمینه می پردازیم.
نقش تجزیه و تحلیل داده ها در با مشتریان تعامل ایجاد کنید
در بازار امروز، شرکت‌های خرده‌فروشی دائماً در حال تصمیم‌گیری برای پاسخ به فشارهای بازار هستند. برخی از این فشارها نتیجه نرخ فزاینده تغییر در ویژگی های روانی مشتری و عدم اطمینان اقتصادی است که برای سازمان ها چالش برانگیز است.
از آنجایی که شرکت‌های خرده‌فروشی در تلاش برای شناسایی محصولات و خدمات جذاب برای مشتریان خود هستند، ترجیحات مشتریان و رفتار خرید دائماً در حال تغییر است. به عنوان مثال، افزایش تحقیقات محصول، مقایسه قیمت و تخفیف رقبا باعث شده است که الگوهای سنتی جذب مشتری در دنیای واقعی به درستی کار نکنند.
تجزیه و تحلیل داده های مشتریان منجر به شناخت بهتر آنها و تلاش برای بهبود خدمات و محصولات برای جلب رضایت مشتریان می شود.
جذب، حفظ و ایجاد ارزش مشتری؛ اکنون یک زنجیره به هم پیوسته از اقدامات مختلف وجود دارد که برای دستیابی به “بینش مشتری” مورد نیاز است. هنگامی که از بینش مشتری صحبت می کنیم، منظور ما نقطه تلاقی بین علایق مشتری و ویژگی های برند است که هدف اصلی آن درک اینکه مشتری چگونه نیازها، خواسته ها و ذهنیت خود را برآورده می کند. به سمت یک محصول خاص می رود.
بنابراین می توان گفت که تحلیل داده های مشتریان امروزه کمی فراتر از تحلیل داده های روانشناختی و استفاده از روش های تقسیم بندی مشتری است. در واقع این مشکل نیازمند تجزیه و تحلیل تمامی داده های دریافتی از رسانه های مختلف و در نظر گرفتن عوامل اجتماعی و ذهنیت مشتری است. دقیقاً به همین دلیل است که تجزیه و تحلیل داده ها نقش بسیار مهمی در صنعت خرده فروشی امروز ایفا می کند.
در زیر به معیارهای موثر در دستیابی به بینش مشتری اشاره می کنیم:
- تخمین سطح ایجاد مشترک مشتری: استفاده از تجزیه و تحلیل برای شناسایی گروه های مشتری که احتمال بیشتری برای تعامل با رشد کسب و کار شما دارند.
- سهم مبلغ خرید: استفاده از تجزیه و تحلیل برای شناسایی آن دسته از مشتریانی که مایلند پول بیشتری برای خرید از رشد کسب و کار شما خرج کنند.
- پیش‌بینی نرخ ریزش: ساخت مدل‌هایی برای شناسایی مشتریانی که احتمال ریزش بیشتری دارند. یادگیری ماشینی با تجزیه و تحلیل داده های گذشته همه مشتریان مشتریانی را که در معرض خطر ریزش قرار دارند شناسایی می کند و با وضعیت فعلی سازگار می شود.
شناسایی این معیارها به شما کمک می‌کند تصویر واضحی از مکان مشتریان خود داشته باشید و سپس، با در نظر گرفتن آن، می‌توانید برنامه‌های حفظ مشتری سفارشی‌سازی کنید. این سطح عمیق از تجزیه و تحلیل داده ها به سازمان ها کمک می کند تا پیش بینی های بهتر، برنامه ریزی دقیق تر و تصمیم گیری هوشمندانه تری داشته باشند.
نقش تجزیه و تحلیل داده ها در قیمت گذاری و بهبود سودآوری
قیمت گذاری یکی از مهمترین جنبه های افزایش سودآوری و رشد رشد کسب و کار است. در حالی که قیمت های پایین می تواند حاشیه سود را کاهش دهد و جنگ های رقابتی ایجاد کند، قیمت های بالا می تواند سهم بازار و وفاداری مشتری را نیز کاهش دهد. قیمت مناسب قیمتی است که مشتری مایل به پرداخت آن است و سود معقولی برای رشد کسب و کار شما. تجزیه و تحلیل دوره ای داده های فروش می تواند یک رشد کسب و کار را به سمت قیمت گذاری صحیح سوق دهد.
از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به صاحبان کسب‌وکار کمک می‌کند تا تبلیغات را با حداقل و حداکثر تخفیف شناسایی کنند و بسته به اطلاعات از پیش استخراج‌شده، تبلیغات را بین مشتریان مختلف به صورت برنامه‌ریزی‌شده توزیع کنند. تخصیص قیمت مناسب، محصول مناسب، زمان مناسب این یکی از عوامل مهم در چرخه عمر محصول است که با کمک تجزیه و تحلیل ترکیبی داده های مختلف امکان پذیر است. به گفته دلویت، قیمت گذاری مناسب می تواند بلافاصله بهره وری را 2-4٪ بهبود بخشد و فروش را 1-2٪ افزایش دهد.
به عنوان مثال، استارباکس از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای تعیین قیمت صحیح با استفاده از منوهای دیجیتال استفاده می کند. استارباکس با شناسایی و تجزیه و تحلیل فرآیند تصمیم گیری مشتری هنگام انتخاب هر آیتم از منو، قیمت گذاری محصولات خود را بهینه می کند.
نقش تجزیه و تحلیل داده ها در افزایش کارایی زنجیره تامین
داده های تولید، فروش و موجودی از سیستم های مختلف تجمیع و یکپارچه می شوند. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها به کسب و کارها امکان مدیریت موجودی، کاهش هزینه های حمل و نقل و افزایش تعامل با مشتریان، شعب و تامین کنندگان را می دهد. طبق گزارشی که در وب سایت Retailitinsights منتشر شده است استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها، هزینه عملیات زنجیره تامین را تا 60 درصد کاهش می دهد.
نقش تجزیه و تحلیل داده ها در پیش بینی تقاضا
یکی از مهم ترین قابلیت های ایجاد شده توسط تجزیه و تحلیل داده ها، پیش بینی تقاضای بازار است. تجزیه و تحلیل داده های گذشته منجر به شناسایی روندهای بازار می شود. شناسایی الگوها و روندهای بازار به شما کمک می کند تا به تغییرات آتی بازار واکنش بهتری نشان دهید، هزینه های موجودی را کاهش دهید و از کمبود موجودی جلوگیری کنید. نستله یکی از شرکت هایی است که با جایگزینی روش های تجزیه و تحلیل داده ها با قضاوت های تجربی توانست هزینه های موجودی خود را تا 20 درصد کاهش دهد.
پیش بینی تقاضای بازار و فروش آتی یکی از دستاوردهای تجزیه و تحلیل داده ها در خرده فروشی است.
نقش تجزیه و تحلیل داده ها در پیشگیری از ریسک و تقلب
تقلب یکی از چالش‌های پیش روی شرکت‌های فعال در بخش خرده‌فروشی است که می‌تواند توسط مشتریان، تامین‌کنندگان یا سایر افراد داخلی و خارجی انجام شود. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند منابع تقلب را شناسایی کرده و با شناسایی الگوهای غیرعادی به مدیریت ریسک کمک کند.
به عنوان مثال، آلدو، یک خرده فروش کفش در کانادا، از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای مدیریت فروش نوامبر و جمعه سیاه استفاده می کند. بر اساس گزارش انجمن خرده فروشان، حجم فروش شرکت های خرده فروشی در ماه های پایانی سال یعنی آبان و آذر، حدود 30 درصد از فروش سالانه خرده فروشان را تشکیل می دهد. با توجه به افزایش فروش و احتمال تقلب، شرکت آلدو با شناسایی الگوهای غیرعادی به کمک ابزار تحلیل داده ها از هرگونه کلاهبرداری و تقلب جلوگیری کرده است.
نتیجه
دنیای خرده فروشی به سرعت در حال تغییر است. مدل های رشد کسب و کار، استراتژی های قیمت گذاری و انتظارات مشتریان دائما در حال تغییر هستند. در مطالعات مختلف از روش های تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان ابزاری برای تبدیل خرده فروشی یاد شده است. همچنین مزایای بی شمار استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها از طریق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و نقش آن در افزایش فروش و بهبود درآمد در مقالات متعددی به اثبات رسیده است.
علیرغم چالش‌های مختلفی که شرکت‌ها در پیاده‌سازی تجزیه و تحلیل داده‌ها با آن مواجه هستند، این راه‌حل یک استراتژی کلیدی برای کسب مزیت رقابتی و محرک رشد در بین کسب‌وکارهای فعال در صنعت خرده‌فروشی است. این بخیه; استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ دیگر فقط یک انتخاب نیست. بلکه این استراتژی در دنیای امروز یک ضرورت تجاری است. امروزه استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها تنها راه حل برای درک ذهن مشتری و دستیابی به بینش مشتری به روشی جامع تر است.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها، پیشنهاد می کنیم به صفحه مقدماتی System Partners Business Intelligence System (BI) مراجعه کرده و با بسیاری از ویژگی ها و عملکردهای این سیستم آشنا شوید. همچنین امکانات و امکانات مجموعه نرم افزار خرده فروشی همکاران سیستم در این صفحه در اختیار شما قرار گرفته است.
منابع:
