Cara Menggunakan Analisis Data Ritel untuk Meningkatkan Penjualan

Penafian: Ini adalah blog tamu yang dikirimkan oleh Pohan Lin

Industri ritel sangat didorong oleh pelanggan. Artinya, data adalah masalah yang cukup besar.

Melalui data konsumen, bisnis dapat belajar banyak tentang produk mereka, pasar saat ini, dan audiens yang mereka targetkan. Ini seperti membuka pintu rahasia ke dalam kebiasaan berbelanja masyarakat.

Semua wawasan tersebut berasal dari data!

Mari kita lihat cara menggunakan analisis data ritel untuk meningkatkan penjualan, termasuk apa itu analisis data dan manfaatnya bagi bisnis Anda.

Apa itu Analisis Data Ritel?

Data ritel mengacu pada informasi apa pun yang terkait dengan operasi bisnis Anda, termasuk penjualan, inventaris, dan harga. Proses analitis melibatkan pengumpulan, analisis, dan pelaporan data ini.

Tujuannya adalah untuk mengumpulkan wawasan tentang berbagai aspek bisnis Anda, mulai dari perilaku dan loyalitas pelanggan hingga rantai pasokan dan tingkat inventaris, dengan tujuan untuk meningkatkan setiap elemen operasi Anda.

Tidaklah cukup hanya percaya bahwa bisnis Anda berjalan lancar atau memiliki pemahaman umum tentang kelemahan Anda. Yang benar-benar penting adalah memiliki wawasan yang tepat mengenai efektivitas berbagai bagian rantai pasokan atau perjalanan pelanggan Anda.

Data ritel adalah kunci untuk mengungkap rahasia ini dan meningkatkan berbagai aspek, termasuk harga dan loyalitas pelanggan.

Data Apa yang Dikumpulkan Oleh Industri Ritel?

Industri ritel mengumpulkan berbagai macam data dari berbagai sumber dan memanfaatkannya semaksimal mungkin dengan tata kelola data. Beberapa jenis data utama yang dikumpulkan oleh industri ritel meliputi:

• Data transaksi – Mencakup informasi tentang transaksi penjualan individual, seperti tanggal dan waktu pembelian, barang yang dibeli, kuantitas, dan jumlah total yang dibelanjakan.
• Data pelanggan – Mengumpulkan data mengenai demografi pelanggan seperti usia, jenis kelamin, lokasi, profesi, informasi kontak, dan riwayat pembelian.
• Data produk – Informasi tentang produk yang dijual, termasuk nama produk, deskripsi, harga, SKU (Stock Keeping Unit), dan tingkat persediaan.
• Data perilaku online – Data mengenai penggunaan situs web dan aplikasi, termasuk metrik seperti tampilan halaman, rasio klik-tayang, waktu yang dihabiskan di halaman, dan kejadian keranjang belanja yang ditinggalkan.
• Umpan balik dan ulasan pelanggan – Data dari survei umpan balik pelanggan, ulasan produk, dan komentar media sosial.

Perlindungan dari ancaman seperti virus komputer juga menjadi perhatian penting dalam pengelolaan data. Memastikan langkah-langkah keamanan siber yang kuat sangat penting untuk melindungi data ritel yang berharga ini dari potensi pelanggaran.

Apa Jenis Analisis Data Ritel?

Ada beberapa jenis analisis data ritel yang perlu dipikirkan, seperti:

• Deskriptif – Analisis deskriptif menggunakan data historis, yang dikelola melalui gudang data.Analisis data ritel semacam ini berkonsentrasi pada pengumpulan perilaku sebelumnya dan menemukan polanya. Ini adalah cara yang sangat berguna untuk melihat data, karena dapat sangat membantu dalam pengambilan keputusan di masa depan.
• Diagnostik – Menggunakan analitik diagnostik memungkinkan Anda mendalami data lebih dalam untuk menentukan penyebab hasil tertentu.Misalnya, jika Anda mengadakan kampanye sosial yang tidak mendapatkan klik sebanyak yang Anda inginkan, analisis diagnostik dapat membantu Anda memahami mengapa hal ini bisa terjadi.
• Prediktif – Analisis data ini membantu Anda mengantisipasi kemungkinan pola masa depan, perilaku pembeli, dan bahkan tingkat stok pada waktu tertentu dalam setahun.
• Preskriptif – Analisis preskriptif lebih dari sekadar analisis prediktif dengan memberikan saran mengenai tindakan atau keputusan tertentu berdasarkan wawasan data historis dan prediktif.
• Berfokus pada pelanggan – Ini mungkin jenis analisis data ritel yang paling terkenal dan digunakan.Dengan fokus pada pemahaman dan segmentasi pelanggan, membantu pengecer membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi yang dapat mendorong loyalitas pelanggan.
• Berfokus pada transaksi – Setiap kali Anda melakukan pembelian online melalui pengecer e-niaga, pembelian tersebut dapat dilacak dan dikaitkan kembali dengan Anda dan kebiasaan membeli Anda, dan sejumlah informasi ini dapat berguna bagi pengecer.

Contoh Aplikasi Analisis Data Ritel

Tidak ada gunanya mengumpulkan dan menganalisis data besar hanya karena orang lain juga demikian. Anda perlu memahami cara mempraktikkannya – yaitu cara membaca wawasan untuk membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik.

Kabar baiknya adalah, jika menyangkut data ritel, ada banyak sekali kasus penggunaan. Berikut ini beberapa cara Anda dapat menggunakan analisis data sebagai retailer:

• Pemasaran yang dipersonalisasi: Pengalaman pelanggan online saat ini adalah tentang personalisasi.Dengan menganalisis data pelanggan, Anda dapat menargetkan audiens tertentu dengan penawaran spesifik yang mendorong loyalitas dan meningkatkan konversi. Anda juga dapat menentukan pelanggan Anda yang paling berharga dan menyesuaikan pemasaran Anda untuk lebih meningkatkan pembelanjaan mereka atau menghargai kesetiaan mereka.
• Pengoptimalan hadiah: Biaya produk memainkan faktor besar dalam keputusan pembelian pelanggan, jadi Anda tidak perlu menebak-nebak model penetapan harga Anda.Ilmu data membantu Anda menganalisis perilaku pelanggan, psikologi, dan penjualan untuk mengoptimalkan harga produk dan perusahaan khusus Anda.
• Manajemen inventaris dan rantai pasokan: Operasi ritel Anda tidak ada artinya tanpa stok, jadi mempertahankan tingkat yang tepat sangatlah penting.Analytics memungkinkan Anda mengidentifikasi pola pembelian pelanggan dan memprediksi tren masa depan untuk mengoptimalkan manajemen inventaris. Anda juga dapat memantau metrik seperti waktu pengiriman dan ketersediaan pemasok untuk membuat rantai pasokan Anda lebih efisien.
• Sistem rekomendasi: Mirip dengan personalisasi, banyak pengecer online saat ini menerapkan sistem rekomendasi untuk menargetkan pelanggan dengan mempromosikan atau menjual silang barang berdasarkan perilaku pembelian sebelumnya.Agar efektif, sistem menggunakan algoritme untuk menganalisis data penggunaan secara otomatis dan merekomendasikan produk berdasarkan preferensi dan tindakan.
• Deteksi penipuan: Jika bisnis Anda menerima pesanan dalam jumlah besar, kecil kemungkinannya staf manusia akan dapat menemukan transaksi penipuan.Itu sebabnya bank dan bisnis ecommerce semakin mengandalkan analisis untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan dengan cepat dan akurat, sehingga menghemat banyak uang dalam prosesnya.
• Perkiraan penjualan: Dengan mengevaluasi angka penjualan historis dan mengidentifikasi tren, Anda dapat memprediksi penjualan di masa depan dengan lebih akurat.
• Perkiraan permintaan: Proses analitis harus dilihat sebagai upaya jangka panjang.Dengan mengumpulkan data dalam jangka waktu yang lebih lama, Anda dapat melihat tren dengan lebih jelas sehingga memungkinkan Anda mengukur permintaan di masa depan, sehingga mengoptimalkan tingkat stok Anda.

Apa Manfaat Data di Industri Ritel?

Data telah terbukti memainkan peran penting dalam industri ritel dan menawarkan berbagai manfaat, termasuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan pengembangan produk.

Mengingat 45,9% pemilik bisnis setuju bahwa pengalaman pelanggan adalah prioritas utama mereka dalam lima tahun ke depan, ada baiknya untuk mengetahui bahwa analisis data ritel dapat memainkan peran besar dalam hal tersebut.

Gambar bersumber dari superoffice.com

Berikut ini beberapa manfaat utama analisis data lainnya di industri ritel.

• Peningkatan Pemahaman Pelanggan

  Banyak bisnis yang bertujuan untuk terus meningkatkan pengalaman membeli pelanggan dan hal ini sejalan dengan pemahaman pelanggan yang lebih baik. Di sinilah analisis data berperan karena memungkinkan pengecer mendapatkan wawasan mendalam tentang perilaku.

• Manajemen Inventaris yang Dioptimalkan

  Manfaat besar lainnya dari analisis data adalah peningkatan pengendalian inventaris. Anda dapat terus memantau inventaris di gudang dan mencegah kehabisan stok atau bahkan kelebihan stok dengan menggunakan data penjualan sebelumnya. Dengan melakukan ini, Anda meningkatkan kepuasan klien sekaligus mengurangi biaya pengangkutan.
  Terlebih lagi, dengan menggunakan data ini, Anda juga dapat menghasilkan kampanye pemasaran yang lebih bertarget dan rekomendasi produk yang relevan.

• Pemasaran dan Periklanan yang Efektif

  Manfaat lain dari analisis data ritel adalah memungkinkan Anda untuk menjadi lebih spesifik. Anda dapat menentukan demografi tertentu yang ingin Anda targetkan dan menggunakan penawaran dan promosi khusus untuk menarik perhatian mereka, seperti mengirimkan kupon diskon 20% melalui email untuk item yang sudah ada di keranjang mereka.

  Pada dasarnya, Anda dapat membuat kampanye pemasaran yang lebih efektif hanya dengan menggunakan data yang ditunjukkan kepada Anda. Anda juga dapat memanfaatkan pemasaran email dan urutan Gmail untuk menindaklanjuti prospek.

• Peningkatan Operasi Toko

  Analisis data dapat mengoptimalkan tata letak toko. Anda dapat menggunakannya untuk merencanakan produk mana yang paling laris di posisi apa dan mengelola tingkat kepegawaian. Ini juga akan membantu Anda mengungkap pola di area produk populer dan jam sibuk belanja.

Sumber: Unsplash

• Retensi Pelanggan dan Pengurangan Churn

  Dengan bantuan analisis data, pengecer dapat mengidentifikasi pelanggan yang cenderung churn (berhenti berbelanja dengan merek tersebut) dan menerapkan strategi retensi untuk membuat mereka tetap terlibat. Hal ini mengurangi churn pelanggan dan meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan.

Cara Meningkatkan Penjualan Menggunakan Data Ritel

Sekarang setelah kita mempelajari manfaat analisis data bagi pengecer, mari selami cara meningkatkan penjualan ritel menggunakan data.

• Kelola Harga

  Bisnis dapat melacak pembelian pelanggan dan menggabungkan data ini dengan kenaikan biaya grosir dan operasional – semuanya dengan bantuan analisis data ritel.

  Analisis transaksi dapat digunakan di sini, dengan fokus menganalisis transaksi untuk mengidentifikasi produk mana yang dibeli pelanggan Anda.

  Misalnya, apakah pelanggan sering membeli dua produk secara bersamaan?

  Jika ya, tim pemasaran Anda kemudian dapat menggunakan wawasan ini untuk bekerja sama dan membuat iklan khusus untuk mencoba menjual kedua produk tersebut secara bersamaan, atau mereka bahkan dapat membuat paket dengan diskon.

  Anda juga dapat menggunakan informasi ini untuk menganalisis bagaimana perubahan harga yang berbeda dapat memengaruhi penjualan.

  Misalnya, seberapa efektifkah penawaran 2-untuk-1?

  Apakah diskon secara persentase lebih berhasil?

  Dan jika Anda tertarik untuk mengungkap informasi terkait harga lainnya, seperti bagaimana inflasi dan musim liburan memengaruhi harga, maka data ritel adalah pilihan yang tepat.

• Manfaatkan Keunggulan Kompetitif Anda

  Pengecer yang secara efektif memanfaatkan analisis data mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar. Jadi, Anda selalu bisa selangkah lebih maju dari pesaing Anda dalam hal tren baru dan produk populer.

  Dengan menggunakan analisis ritel, Anda dapat menentukan strategi penetapan harga yang paling efektif untuk berbagai produk dan segmen pelanggan. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor penting seperti elastisitas permintaan, harga pesaing, dan tren pasar, sebagai pengecer, Anda dapat menetapkan harga optimal untuk memaksimalkan pendapatan dan profitabilitas, sehingga meningkatkan daya saing.

• Gunakan Ini untuk Membuat Keputusan Cepat

  Salah satu alasan mengapa data sangat berguna adalah karena data dapat memberi Anda gambaran akurat tentang keadaan saat ini. Analisis data real-time benar-benar dapat memberikan manfaat bagi pengecer dengan membantu mereka membuat keputusan yang tepat waktu dan tepat. Saat Anda dapat memantau data yang dihasilkan, Anda dapat merespons perubahan pasar, fluktuasi inventaris, dan kebutuhan pelanggan dengan cepat.

  Artinya, Anda berada dalam posisi yang lebih baik untuk beradaptasi saat dibutuhkan, terkadang menghemat biaya dalam jangka panjang melalui keputusan yang cepat dan didukung data.

• Lacak Rantai Pasokan Anda

  Analytics dapat digunakan untuk melacak fungsionalitas rantai pasokan Anda, dengan fokus pada sesuatu yang perlu dikuasai semua bisnis: operasi rantai pasokan. Hal ini membantu mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.

  Analisis prediktif memungkinkan pengecer memperkirakan permintaan produk di masa depan secara akurat, yang sangat penting dalam memesan stok dan mempertahankan tingkat gudang di awal rantai pasokan. Menggunakan perkiraan permintaan dapat membantu dalam merencanakan produksi barang-barang tertentu, sehingga mengurangi risiko hilangnya peluang penjualan.

  Bagi perusahaan kecil dan menengah yang beroperasi dengan anggaran terbatas, hal ini mungkin cukup signifikan. Menganalisis data pemasok, inventaris, logistik, dan saluran distribusi adalah bagian dari proses. Dengan semua informasi tentang rantai pasokan ini, Anda dapat melihat di mana Anda dapat memangkas biaya dan di mana Anda harus berinvestasi lebih banyak, yang dapat membantu penjualan secara keseluruhan.

• Memprediksi Permintaan Ritel di Media Sosial

  Dengan menggunakan perangkat lunak analisis data ritel, Anda dapat menganalisis tren media sosial dan apa yang sedang dibicarakan secara online, sehingga memungkinkan Anda memperkirakan produk apa yang mungkin diminati.

  Media sosial bisa sangat membebani, namun analisis media sosial sangat membantu bisnis dalam memprediksi permintaan ritel. Ini tidak hanya dapat memberi tahu Anda apa yang sedang tren, tetapi juga dapat membantu Anda mempelajari lebih lanjut tentang rasio klik-tayang dan memberi tahu Anda apakah uang Anda dibelanjakan dengan baik. Dengan menggunakan data dan algoritme, Anda dapat memprediksi permintaan ritel dengan lebih baik, yang dapat menjadi alat hebat untuk meningkatkan penjualan.

  Untuk memastikan pengumpulan data yang akurat dalam proses ini, pertimbangkan untuk menggunakan proxy perumahan, yang dapat memberikan representasi perilaku pengguna online yang lebih autentik.

  Penting bagi pengecer untuk memahami cara menggunakan media sosial untuk keuntungan mereka. Untuk memudahkan Anda dalam hal ini, Anda dapat memanfaatkan berbagai perangkat lunak, seperti integrasi Salesforce Facebook.

Alat Analisis Ritel

Mengumpulkan sejumlah besar data di seluruh bisnis Anda mungkin terdengar menakutkan. Namun berbagai alat tersedia saat ini yang membuat prosesnya lebih sederhana. Berikut beberapa yang dirancang untuk membantu pengecer mengoptimalkan pendekatan mereka.

• Sistem Tempat Penjualan

  Kemungkinan Anda sudah memiliki sistem point of sale (POS), namun apakah Anda memanfaatkan semua data yang ada di dalamnya? Alat POS seperti Magestore, Square for Retail, dan Shopify mengumpulkan informasi tentang segala hal mulai dari produk dan pelanggan hingga staf dan penjualan.

  Sumber: blog.littledata.io

  Kumpulan informasi ini sangat berharga untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku dan pembelanjaan pelanggan, anggota penjualan dengan kinerja terbaik, dan produk terlaris. Data penjualan juga membantu Anda menganalisis angka di setiap saluran penjualan, yang ideal jika Anda mengoperasikan situs fisik dan online.

• Aplikasi Manajemen Inventaris

  Mengelola tingkat stok secara manual selalu memusingkan. Dengan mengotomatiskan proses, Anda tidak hanya membuatnya lebih efisien namun juga dapat memperoleh wawasan berharga mengenai analisis tingkat stok, mulai dari penyusutan dan perputaran inventaris hingga biaya penyimpanan.

  Beberapa alat POS, seperti Magestore dan Lightspeed, hadir dengan perangkat lunak manajemen inventaris bawaan, sementara aplikasi khusus mencakup InFlow, Sortly, dan Megaventory.

• Perangkat Lunak Intelijen Bisnis

  Alat intelijen bisnis seperti SiSense, Looker, dan Power BI sangat brilian untuk memvisualisasikan dan menganalisis data dalam jumlah besar di seluruh bisnis. Anda dapat melihat metrik waktu nyata, mulai dari penjualan dan pendapatan hingga pengeluaran, untuk menilai strategi Anda dan beradaptasi sesuai kebutuhan.

  Beberapa bahkan memungkinkan Anda menyesuaikan dasbor analisis ritel, sehingga ini merupakan solusi ideal untuk bisnis besar yang menghadapi keputusan yang lebih kompleks.

• Platform Analisis Ritel

  Dengan begitu banyak perusahaan ritel yang bersaing saat ini, tidak mengherankan jika terdapat lebih banyak platform analisis ritel khusus di pasar. Perangkat lunak seperti SafetyCulture, Tableau, dan DataWeave dirancang khusus untuk bisnis di industri ritel guna meningkatkan produktivitas, efektivitas, dan daya saing mereka.

  Anda dapat memperoleh berbagai wawasan menggunakan fitur seperti analitik AI, visualisasi data, dan kecerdasan harga dan bahkan mengintegrasikannya dengan solusi ritel lain seperti POS atau CRM Anda.

Kapan Anda Harus Meningkatkan Analisis Ritel Anda?

Bisnis dari semua ukuran bisa mendapatkan keuntungan dari analisis data, dan bahkan jika Anda sudah menggunakannya, kemungkinan besar masih ada ruang untuk perbaikan. Terutama seiring pertumbuhan bisnis ritel Anda, penting untuk selalu mengantisipasi masalah sebelum masalah tersebut muncul dengan mendapatkan gambaran akurat tentang operasi dan pelanggan Anda.

Jika bisnis Anda baru saja berjalan, tidak ada waktu seperti sekarang. Terapkan analitik sejak awal, dan Anda akan memiliki peluang sukses yang jauh lebih besar di tahap awal yang menantang tersebut. Pada titik ini, Anda dapat memilih untuk memulai dengan menganalisis bagian tertentu dari operasi Anda dan bekerja dari sana.

Ingatlah bahwa seiring pertumbuhan bisnis Anda, volume dan kompleksitas data yang Anda kumpulkan juga akan meningkat. Akan tiba saatnya Anda perlu memperbarui analitik Anda, yang mungkin mencakup penyesuaian proses yang Anda gunakan untuk mengumpulkan atau melaporkan data atau meningkatkan alat yang Anda gunakan untuk melakukannya.

Tanyakan pada diri Anda apakah Anda masih mengalami masalah umum – kesenjangan dalam rantai pasokan, kelebihan stok musiman, atau rekomendasi yang tidak efektif, misalnya. Selain itu, pertimbangkan apakah data Anda sekarang memerlukan analisis yang lebih mendalam atau Anda harus menyesuaikan perkiraan secara manual. Jika salah satu dari pernyataan ini benar, itu adalah tanda yang jelas bahwa peningkatan sedang dilakukan.

Menggunakan Analisis Data Ritel untuk Meningkatkan Penjualan

Menurut Global Market Insights, ukuran pasar analitik ritel melampaui $10 miliar pada tahun 2022. Selain itu, pasar ini diperkirakan akan tumbuh sebesar lebih dari 24% CAGR antara tahun 2023 dan 2032. Jadi, dapat dikatakan bahwa data besar tidak akan ada artinya dalam waktu dekat.

Jelas bahwa bisnis ritel yang memanfaatkan data dapat meningkatkan penjualan. NamuncaraAnda menggunakan data itulah yang membuat perbedaan. Setelah Anda menggunakan alat yang tepat untuk mengungkap semua informasi tersebut, Anda dapat mengekstrak bagian-bagian yang penting bagi Anda. Kemudian, Anda dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang unik dan dipersonalisasi berdasarkan riwayat penjualan dan prediksi masa depan.

Berdasarkan penelitian dari McKinsey yang menunjukkan bahwa promosi yang dipersonalisasi oleh pedagang menghasilkan peningkatan penjualan sebesar 4-8%, manfaat dari menciptakan pengalaman yang dipesan lebih dahulu sangatlah jelas. Menggunakan data untuk menganalisis permintaan di masa depan juga dapat memberikan manfaat yang sama.

Misalnya, Walgreens dan Pantene bermitra dengan The Weather Channel untuk membuat kampanye dan aplikasi Haircast. Idenya adalah untuk memantau pola cuaca dan menyesuaikan rekomendasi produk yang relevan. Memprediksi peningkatan tingkat kelembapan, merek tersebut mulai mempromosikan produk anti kusut dengan promosi di dalam toko untuk mencapai kesepakatan.

Kampanye ini menghasilkan peningkatan penjualan sebesar 24% di Walgreens dan peningkatan penjualan sebesar 4% di seluruh kategori rambut. Sementara itu, stan Walgreens Pantene mengalami peningkatan sasaran merchandising sebesar 37,5% berkat peningkatan visibilitas.

Jadi, data benar-benar dapat bermanfaat bagi bisnis Anda, dan ada banyak cara untuk menggunakan analitik secara kreatif. Mulailah mengumpulkan wawasan tentang bisnis dan pelanggan Anda sekarang, dan Anda akan segera memanfaatkan potensi penuh bisnis ritel Anda.

Biografi Penulis

Pohan Lin adalah Manajer Pemasaran Web dan Pelokalan Senior di Databricks, penyedia Data dan AI global yang menghubungkan fitur gudang data dan danau data untuk menciptakan arsitektur rumah danau. Dengan pengalaman lebih dari 18 tahun dalam pemasaran web, bisnis SaaS online, dan pertumbuhan e-niaga. Pohan sangat tertarik pada inovasi dan berdedikasi untuk mengomunikasikan dampak signifikan data dalam pemasaran. Pohan Lin juga menulis untuk domain seperti BigCommerce.