در میان صنایع مختلف، تنها برخی از کسب و کارها به شکل پیوسته با تغییرات و چالش‌های مداوم روبرو هستند و بی تردید صنعت خرده فروشی یکی از این دست صنایع پرچالش و پر رقابت است. عدم قطعیت وضعیت اقتصادی، تغییر انتظارات مشتریان و رقابت زیاد تنها برخی از چالش‌های این صنعت است. این چالش‌ها صاحبان فروشگاه‌ها و خرده فروش‌ها را ترغیب می‌کند برای جذب مشتریان جدید و بهبود وضعیت فروش، به دنبال روش‌هایی اثربخش‌تر از روش‌های سنتی باشند.
هرچه دامنه فعالیت یک خرده فروشی بزرگ‌تر می‌شود، ادامه تداوم فعالیت در چنین بازار پر رقابتی مستلزم کسب شناخت عمیق‌تر، مدیریت اثربخش و پیشبینی عملکرد آینده بازار است. کسب‌وکارهای فعال در خرده فروشی ، پیوسته با سوالاتی از این دست روبه‌رو هستند؛ کدام مشتریان را زودتر از دست خواهیم داد؟ خروج کدام تامین کننده‌ها محتمل‌تر است؟ کدام مشتریان وفادارتر از بقیه هستند؟ تا چه میزان تغییر ویژگی‌ها روانشناختی روی سهم بازار تاثیرگذار است؟
امروزه استفاده صرف از روش‌های سنتی برای پاسخ به چنین سوالاتی، نه تنها کافی نیست؛ بلکه در کسب‌وکارهایی مثل خرده فروشی ، با حجم بالای مشتریان و تراکنش‌های متعدد، میتواند مسیر آینده کسب‌وکار را به جهتی اشتباه منحرف کند. امروزه بر همگان واضح است که پاسخ صحیح به این سوالات دیگر با روش‌های سنتی گذشته امکان‌پذیر نیست.
از سوی دیگر، توسعه استراتژی‌های ورود به بازار و استفاده از کانال‌های مختلف مانند رسانه‌های اجتماعی، وب‌سایت، تبلیغات دیجیتال و ایمیل؛ همه منجر به افزایش حجم داده‌های داخلی و خارجی شده است. همانطور که اشاره شد، صنعت خرده فروشی روزانه با حجم زیادی از تراکنش‌های مختلف روبه‌روست؛ این تراکنش‌ها شامل داده‌های فروش، تاریخچه خرید مشتری، حمل و نقل کالا و خدمات پس از فروش است. افزایش حجم دادهها منجر به ایجاد چالش تازه‌ای برای کسب‌وکارهای صنعت خرده فروشی شده است: چگونه این حجم از داده‌های ساختار نیافته را مدیریت و از آن استفاده کنند؟
در دنیای امروز، قدرت تحلیل داده در میان صنایع و کسب‌وکارهای مختلف بر کسی پوشیده نیست. با این حال، بسیاری معتقدند در میان صنایع مختلف، خرده فروشی بیشترین بهره را از تحلیل داده دریافت می‌کند. ارائه خدمات شخصی سازی شده، پاسخ به موقع به تغییرات بازار و انتظارات مشتریان و بهبود وضعیت موجودی انبار؛ برخی از مهمترین فرصت‌های تازه‌ای است که به واسطه تحلیل داده در صنعت خرده فروشی ایجاد شده است.
تحلیل داده؛ سبدی از ابزارها، تکنیکها و ظرفیتهای سازمانی است که میتواند در اولین قدم، با شناسایی روندها، الگوها و روابط؛ به عنوان مبنایی دقیق برای تصمیمگیری به کسبوکارها کمک کند. در ادامه این نوشتار پس از بررسی مهمترین کاربردهای تحلیل داده در صنعت فروش فروشگاهی و خرده فروشی ، به ارائه چند مثال کاربردی در این حوزه می‌پردازیم.
نقش تحلیل داده در ایجاد تعامل با مشتریان
در بازار امروز، شرکت‌های خرده فروشی برای پاسخ به فشارهای بازار، پیوسته در حال تصمیمگیری هستند. برخی از این فشارها حاصل افزایش سرعت تغییر ویژگی‌های روانشناختی مشتریان و عدم قطعیت اقتصادی است که سازمان‌ها را با چالش مواجه کرده است.
درحالی‌که شرکت‌های خرده فروشی به دنبال شناسایی محصولات و خدمات جذاب برای مشتریانشان هستند، ترجیحات و رفتار خرید مشتریان پیوسته تغییر می‌کند. برای مثال افزایش تحقیق در مورد محصول، مقایسه قیمت و تخفیف‌های زیاد رقبا باعث شده است پارادایم‌های سنتی جذب مشتریان در دنیای واقعی، عملکرد درستی نداشته باشد.
تحلیل داده‌های مشتریان به شناخت هرچه بهتر آنها و تلاش برای بهبود خدمات و محصولات برای جلب رضایت مشتری منجر می‌شود.
جذب، حفظ و ایجاد ارزش برای مشتری؛ حالا زنجیره‌ای به هم پیوسته از اقدامات مختلفی است که مستلزم رسیدن به «بینش مشتری» است. وقتی از بینش مشتری صحبت می‌کنیم، منظور تلاقی میان منافع مشتری و ویژگی‌های یک نام تجاری است که هدف اصلی آن این است که بفهمد چگونه یک مشتری با توجه به نیاز‌ها، خواسته‌ها و ذهنیت خود؛ به سراغ یک محصول مشخص می‌رود.
از این رو میتوان گفت امروز تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان کمی فراتر از تحلیل صرف داده‌های روانشناختی و استفاده از روش‌های بخش بندی مشتریان است. درواقع این موضوع مستلزم تحلیل تمام داده‌های ورودی از رسانه‌های مختلف و در نظر گرفتن عوامل اجتماعی و ذهنیت مشتری است. درست به همین دلیل، تحلیل دادهها در شرایط امروز نقشی بسیار مهم در صنعت خرده فروشی ایفا می‌کند.
در ادامه به معیار‌هایی اشاره می‌کنیم که در رسیدن به بینش مشتری تاثیر گذار است:
- ارزیابی میزان هم‌آفرینی مشتریان: به‌کارگیری تحلیل‌هایی با هدف شناسایی گروه‌هایی از مشتریان که تمایل بیشتری به ایجاد تعامل با کسب‌وکار شما دارند.
- سهم مبلغ خرید: استفاده از تحلیل‌هایی به منظور شناسایی آن دسته از مشتریان که حاضرند پول بیشتری صرف خرید از کسب‌وکار شما کنند.
- پیش بینی نرخ ریزش: ساخت مدل‌هایی با هدف شناسایی مشتریانی که احتمال ریزش بیشتری دارند. یادگیری ماشینی از طریق تحلیل داده‌های گذشته همه مشتریان و تطبیق با وضعیت فعلی، مشتریانی که دارای ریسک ریزش هستند را شناسایی می‌کند.
شناسایی این معیارها کمک می‌کند تصویر واضحی از وضعیت مشتریان کسب کنید و سپس با این ذهنیت، برنامه‌هایی شخصی‌سازی شده برای حفظ مشتریان در نظر بگیرید. این سطح عمیق از تحلیل دادهها به سازمان‌ها کمک می‌کند پیشبینی بهتر، برنامه‌ریزی دقیق‌تر و تصمیم‌های هوشمندانه‌ای رقم بزنند.
نقش تحلیل داده در قیمت گذاری و بهبود سودآوری
قیمت‌گذاری یکی از مهمترین ابعاد افزایش سودآوری و رشد کسب‌وکار است. در حالی که قیمت پایین میتواند منجر به کاهش حاشیه سود و ایجاد جنگ رقابتی شود، قیمت بالا نیز میتواند سهم بازار و وفاداری مشتریان را کاهش دهد. قیمت مناسب قیمتی است که هم مشتری حاضر به پرداختش باشد و هم برای کسب‌وکار شما سود معقولی به دنبال داشته باشد. تجزیه و تحلیل داده‌های فروش به شکل دوره‌ای میتواند کسبوکارها را به یک قیمت‌گذاری صحیح برساند.
از سوی دیگر، تحلیل پیش بینی کننده به صاحبان کسبوکارها کمک می‌کند، حداقل و حداکثر پروموشن‌های تخفیف را شناسایی کرده و بسته به اطلاعات استخراج شده پیشین، به شکل برنامه‌ریزی شده، پروموشن به مشتریان مختلف تخصیص دهند. تخصیص قیمت درست، به محصول درست، در زمان درست یکی از فاکتورهای مهم در چرخه عمر محصول است که به کمک تحلیل ترکیبی از داده‌های مختلف، امکان‌پذیر است. به گزارش delloite قیمت‌گذاری درست بلافاصله میتواند 2 تا 4% به بهبود عملکرد و 1 تا 2% به رشد فروش کمک کند.
برای مثال، شرکت استارباکس با به‌کارگیری منوهای دیجیتال، از تکنیک تحلیل داده برای تعیین قیمت درست استفاده می‌کند. استارباکس با شناسایی و تحلیل روند تصمیمگیری مشتری در انتخاب هریک از آیتم‌های منو، قیمت گذاری محصولات خود را بهینه‌سازی می‌کند.
نقش تحلیل داده در افزایش اثربخشی زنجیره تامین
داده‌های تولید، فروش و انبار از سیستم‌های مختلفی تجمیع و یکپارچه می‌شوند. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده فرصتی ایجاد کرده است که کسبوکارها به واسطه آن می‌توانند موجودی انبار را مدیریت کنند، هزینه‌های حمل‌ونقل را کاهش دهند و میزان تعامل با مشتریان، شعب و تامین‌کنندگان را افزایش دهند. بر اساس گزارش منتشر شده در وب سایت Retailitinsights استفاده از ابزارهای تحلیل داده تا 60 درصد هزینه عملیات زنجیره تامین را کاهش می‌دهد.
نقش تحلیل داده در پیش بینی تقاضا
یکی از مهمترین فرصت‌هایی که از طریق تحلیل داده ایجاد می‌شود، پیشبینی میزان تقاضای بازار است. تحلیل داده‌های گذشته منجر به شناسایی روندهای بازار می‌شود. شناسایی الگوها و روندهای بازار کمک می‌کند تا بهتر بتوانید به تغییرات بازار در آینده پاسخ دهید، هزینه‌های انبارداری را کاهش و از کسری موجودی جلوگیری کنید. Nestle یکی از شرکت‌هایی است که با جایگزین کردن تکنیک‌های تحلیل داده با قضاوت‌های تجربی، توانست 20 درصد هزینه‌های انبارداری خود را کاهش دهد.
پیش بینی میزان تقاضای بازار و فروش آتی، از دستاوردهای تحلیل دادهها در صنعت خرده فروشی است.
نقش تحلیل داده در جلوگیری از ریسک و کلاهبرداری
کلاهبرداری یکی از چالش‌های شرکت‌های فعال در صنعت خرده فروشی است که میتواند توسط مشتریان، تامین‌کنندگان یا سایر افراد داخلی و خارجی انجام شود. تجزیه و تحلیل داده میتواند از طریق شناسایی الگوهای غیر معمول، منابع کلاهبرداری را شناسایی و به مدیریت ریسک کمک کند.
برای مثال، آلدو، یکی از شرکت‌های فعال در زمینه فروش کفش در کانادا است که از تکنیک‌های تحلیل داده برای مدیریت فروش دوره مربوط به نوامبر و جمعه سیاه استفاده کرد. بر اساس گزارش انجمن خرده فروشان ، میزان فروش شرکت‌های خرده فروشی در ماه‌های آخر سال یعنی نوامبر و دسامبر حدود 30% از فروش سالانه خرده فروشان را شامل می‌شود. با توجه به افزایش فروش و احتمال کلاهبرداری، شرکت آلدو با استفاده از ابزارهای تحلیل داده از طریق شناسایی الگوهای غیرمعمول، از هرگونه کلاهبرداری و تقلب جلوگیری کرد.
نتیجه‌گیری
دنیای خرده فروشی با سرعت بسیاری در حال تغییر است؛ مدل‌های کسب و کاری، استراتژی‌های قیمت‌گذاری و انتظارات مشتریان پیوسته در حال تغییر هستند. در تحقیقات مختلف، از روش‌های تحلیل داده به عنوان ابزارهایی برای تحول صنعت خرده فروشی یاد شده است. همچنین مزایای متعدد بهره‌مندی از تحلیل داده از طریق تحلیل کلان دادهها و نقش آن در افزایش فروش و بهبود درآمد ، در مقالات متعدد اثبات شده است.
با وجود چالش‌های مختلف شرکت‌ها در پیاده سازی تحلیل داده ، این راهکار در میان کسب‌وکارهای فعال در صنعت خرده فروشی، استراتژی کلیدی برای کسب مزیت رقابتی و محرک رشد به شمار می‌آید. به نظر می‌رسد؛ استفاده از ابزارهای تحلیل کلان دادهها حالا فقط یک انتخاب نیست؛ بلکه این استراتژی در دنیای امروز ضرورتی برای کسبوکارها است. امروزه استفاده از ابزارهای تحلیل داده تنها راهکار برای شناخت ذهن مشتری و به شکل جامع‌تر، رسیدن به بینش مشتری است.
برای آشنایی بیشتر با ابزارهای تحلیل داده پیشنهاد می‌کنیم سری به صفحه معرفی سیستم هوشمندی تجاری راهکاران همکاران سیستم (BI) بزنید و با امکانات و ویژگی‌های متعدد این سیستم آشنا شوید. همچنین امکانات و ویژگی‌های مجموعه نرم افزارهای ویژه صنعت خرده فروشی همکاران سیستم در این صفحه در دسترس شماست.
منابع:
- Hubspot
- Delloite