Come utilizzare l'analisi dei dati di vendita al dettaglio per incrementare le vendite

Dichiarazione di non responsabilità: questo è un blog ospite inviato da Pohan Lin

Il settore della vendita al dettaglio è fortemente orientato al cliente. Ciò significa che i dati sono un grosso problema.

Attraverso i dati dei consumatori, le aziende possono imparare molto sui loro prodotti, sul mercato attuale e sul pubblico a cui si rivolgono. È come aprire una porta segreta sulle abitudini di acquisto delle persone.

Tutte queste informazioni provengono dai dati!

Diamo un'occhiata a come utilizzare l'analisi dei dati di vendita al dettaglio per aumentare le vendite, incluso cos'è l'analisi dei dati e come può essere vantaggiosa per la tua attività.

Che cos'è l'analisi dei dati al dettaglio?

I dati di vendita al dettaglio si riferiscono a qualsiasi informazione relativa alle operazioni aziendali, comprese vendite, inventario e prezzi. Il processo analitico, quindi, prevede la raccolta, l’analisi e il reporting di questi dati.

L'obiettivo è raccogliere informazioni sui vari aspetti della tua attività, dal comportamento e la fedeltà dei clienti alle catene di fornitura e ai livelli di inventario, con l'intenzione di migliorare ogni elemento delle tue operazioni.

Non è sufficiente credere che la tua attività stia andando bene o avere una comprensione generale dei tuoi punti deboli. Ciò che conta davvero è avere una visione precisa dell’efficacia delle diverse sezioni della catena di fornitura o del percorso del cliente.

I dati di vendita al dettaglio sono la chiave per svelare questi segreti e valorizzare vari aspetti, tra cui i prezzi e la fidelizzazione dei clienti.

Quali dati vengono raccolti dal settore della vendita al dettaglio?

Il settore della vendita al dettaglio raccoglie un’ampia gamma di dati da varie fonti e li sfrutta al massimo con la governance dei dati. Alcuni dei principali tipi di dati raccolti dal settore della vendita al dettaglio includono:

• Dati sulle transazioni : includono informazioni sulle singole transazioni di vendita, come la data e l'ora dell'acquisto, gli articoli acquistati, la quantità e l'importo totale speso.
• Dati del cliente : dati raccolti sui dati demografici dei clienti come età, sesso, posizione, professione, informazioni di contatto e cronologia degli acquisti.
• Dati prodotto : informazioni sui prodotti venduti, inclusi nomi di prodotto, descrizioni, prezzi, SKU (unità di stock Keeping) e livello di inventario.
• Dati sul comportamento online : dati relativi all'utilizzo di siti Web e app, inclusi parametri come visualizzazioni di pagine, percentuali di clic, tempo trascorso sulle pagine e casi di carrelli della spesa abbandonati.
• Feedback e recensioni dei clienti : dati provenienti da sondaggi sul feedback dei clienti, recensioni di prodotti e commenti sui social media.

Anche la protezione da minacce come i virus informatici è una preoccupazione cruciale nella gestione dei dati. Garantire solide misure di sicurezza informatica è fondamentale per salvaguardare questi preziosi dati al dettaglio da potenziali violazioni.

Quali sono i tipi di analisi dei dati al dettaglio?

Esistono diversi tipi di analisi dei dati di vendita al dettaglio a cui pensare, come ad esempio:

• Descrittivo : l'analisi descrittiva utilizza dati storici, gestiti tramite un data warehouse.Questo tipo di analisi dei dati di vendita al dettaglio si concentra sulla raccolta di comportamenti precedenti e sulla ricerca di uno schema. È un modo piuttosto pratico per esaminare i dati, poiché può essere davvero utile nel processo decisionale futuro.
• Diagnostica : l'utilizzo dell'analisi diagnostica consente di approfondire i dati per individuare le cause di risultati particolari.Ad esempio, se hai condotto una campagna social che non ha ricevuto tutti i clic che avresti voluto, l'analisi diagnostica può aiutarti a capire il motivo.
• Predittivo : questa analisi dei dati ti aiuta ad anticipare possibili modelli futuri, comportamenti degli acquirenti e persino livelli di scorte in periodi specifici dell'anno.
• Prescrittiva – L’analisi prescrittiva va oltre l’analisi predittiva fornendo consulenza su azioni o decisioni specifiche basate su approfondimenti di dati storici e predittivi.
• Focalizzata sul cliente – Questo è forse il tipo di analisi dei dati di vendita al dettaglio più conosciuto e utilizzato.Con particolare attenzione alla comprensione e alla segmentazione dei clienti, aiuta i rivenditori a creare campagne di marketing personalizzate che possono incoraggiare la fidelizzazione dei clienti.
• Focalizzato sulle transazioni : ogni volta che effettui un acquisto online tramite un rivenditore di e-commerce, questo può essere monitorato e ricollegato a te e alle tue abitudini di acquisto e queste informazioni possono essere utili ai rivenditori.

Esempi di applicazioni di analisi dei dati al dettaglio

Non ha senso raccogliere e analizzare big data solo perché lo fanno tutti gli altri. Devi capire come metterlo in pratica, ovvero come leggere gli approfondimenti per aiutarti a prendere decisioni migliori.

La buona notizia è che, quando si tratta di dati di vendita al dettaglio, ci sono una miriade di casi d’uso. Ecco solo alcuni modi in cui puoi utilizzare l'analisi dei dati come rivenditore:

• Marketing personalizzato: l'esperienza del cliente online di oggi è incentrata sulla personalizzazione.Analizzando i dati dei clienti, puoi rivolgerti a segmenti di pubblico specifici con offerte specifiche che incoraggiano la fidelizzazione e aumentano le conversioni. Puoi anche individuare i tuoi clienti più preziosi e personalizzare il tuo marketing per aumentare ulteriormente la loro spesa o premiare la loro fedeltà.
• Ottimizzazione dei premi: il costo dei prodotti gioca un ruolo importante nelle decisioni di acquisto dei clienti, quindi è opportuno eliminare le congetture dal modello di prezzo.La scienza dei dati ti aiuta ad analizzare il comportamento, la psicologia e le vendite dei clienti per ottimizzare i prezzi per i tuoi prodotti e la tua azienda particolari.
• Gestione dell'inventario e della catena di fornitura: la tua attività di vendita al dettaglio non è nulla senza scorte, quindi mantenere i giusti livelli è fondamentale.L'analisi consente di identificare i modelli di acquisto dei clienti e prevedere le tendenze future per ottimizzare la gestione dell'inventario. Puoi anche monitorare parametri come i tempi di spedizione e la disponibilità dei fornitori per rendere la tua catena di fornitura più efficiente.
• Sistema di consigli: simile alla personalizzazione, molti rivenditori online oggi implementano un sistema di consigli per rivolgersi ai clienti promuovendo o effettuando vendite incrociate di articoli in base al comportamento di acquisto precedente.Per essere efficaci, i sistemi utilizzano un algoritmo per analizzare automaticamente i dati di utilizzo e consigliare prodotti in base alle preferenze e alle azioni.
• Rilevamento delle frodi: se la tua azienda accetta volumi elevati di ordini, è improbabile che il personale umano sia in grado di individuare transazioni fraudolente.È per questo motivo che le banche e le aziende di e-commerce si affidano sempre più all'analisi per individuare attività sospette in modo rapido e accurato, risparmiando una notevole quantità di denaro nel processo.
• Previsione delle vendite: valutando i dati storici sulle vendite e identificando le tendenze, è possibile prevedere con maggiore precisione le vendite future.
• Previsione della domanda: il processo analitico dovrebbe essere visto come un’impresa a lungo termine.Raccogliendo dati su un periodo più lungo, puoi individuare più chiaramente le tendenze che ti consentiranno di valutare la domanda futura, ottimizzando di conseguenza i livelli delle scorte.

Quali sono i vantaggi dei dati nel settore della vendita al dettaglio?

È stato dimostrato che i dati svolgono un ruolo cruciale nel settore della vendita al dettaglio e offrono un'ampia gamma di vantaggi, tra cui il miglioramento dell'esperienza del cliente e lo sviluppo del prodotto.

Considerando che il 45,9% degli imprenditori concorda sul fatto che l’esperienza del cliente sarà la loro massima priorità nei prossimi cinque anni, è bello sapere che l’analisi dei dati di vendita al dettaglio può svolgere un ruolo importante in questo.

Immagine proveniente da superoffice.com

Ecco uno sguardo ad alcuni degli altri principali vantaggi dell'analisi dei dati nel settore della vendita al dettaglio.

• Migliore comprensione del cliente

  Molte aziende mirano a migliorare continuamente l’esperienza di acquisto dei clienti e questo va di pari passo con una migliore comprensione del cliente. È qui che entra in gioco l'analisi dei dati perché consente ai rivenditori di ottenere informazioni approfondite sul comportamento.

• Gestione ottimizzata dell'inventario

  Un altro potente vantaggio dell’analisi dei dati è il miglioramento del controllo dell’inventario. Puoi tenere sotto controllo l'inventario nel magazzino ed evitare esaurimenti o addirittura scorte eccessive utilizzando i dati di vendita precedenti. In questo modo, aumenti la soddisfazione del cliente riducendo i costi di trasporto.
  Inoltre, utilizzando questi dati, puoi anche generare campagne di marketing più mirate e consigli sui prodotti pertinenti.

• Marketing e pubblicità efficaci

  Un altro vantaggio dell'analisi dei dati di vendita al dettaglio è che ti consente di diventare davvero specifico. Puoi individuare determinati dati demografici a cui desideri rivolgerti e utilizzare offerte e promozioni personalizzate per attirare la loro attenzione, ad esempio inviando loro via email un buono sconto del 20% per gli articoli già nel carrello.

  Fondamentalmente, puoi creare campagne di marketing più efficaci semplicemente utilizzando ciò che i dati ti mostrano. Puoi anche utilizzare l'email marketing e la sequenza Gmail per seguire i potenziali clienti.

• Operazioni di negozio migliorate

  L'analisi dei dati può ottimizzare i layout del negozio. Puoi usarlo per tracciare quali prodotti si vendono meglio in quale posizione e gestire i livelli di personale. Ciò ti aiuterà anche a scoprire modelli nelle aree di prodotti più popolari e negli orari di punta degli acquisti.

Fonte: Unsplash

• Fidelizzazione dei clienti e riduzione del tasso di abbandono

  Con l'aiuto dell'analisi dei dati, i rivenditori possono identificare i clienti che potrebbero abbandonare (smettere di acquistare con il marchio) e implementare strategie di fidelizzazione per mantenerli coinvolti. Ciò riduce il tasso di abbandono dei clienti e aumenta il valore della vita del cliente.

Come aumentare le vendite utilizzando i dati di vendita al dettaglio

Ora che abbiamo imparato cosa può fare l'analisi dei dati per i rivenditori, analizziamo come aumentare effettivamente le vendite al dettaglio utilizzando i dati.

• Gestisci i prezzi

  Le aziende sono in grado di monitorare gli acquisti dei clienti e combinare questi dati con l’aumento dei costi operativi e all’ingrosso, il tutto con l’aiuto dell’analisi dei dati al dettaglio.

  L'analisi delle transazioni può essere utilizzata qui, concentrandosi sull'analisi delle transazioni per identificare quali prodotti stanno acquistando i tuoi clienti.

  Ad esempio, i clienti acquistano spesso due prodotti insieme?

  In tal caso, il tuo team di marketing può utilizzare queste informazioni per lavorare insieme e creare annunci speciali per provare a vendere i due prodotti insieme, oppure potrebbe persino creare un pacchetto con uno sconto.

  Puoi anche utilizzare queste informazioni per analizzare in che modo le diverse variazioni di prezzo possono influire sulle vendite.

  Ad esempio, quanto è efficace un'offerta 2 per 1?

  Uno sconto in percentuale ha più successo?

  E se sei interessato a scoprire altre informazioni relative ai prezzi, ad esempio il modo in cui l'inflazione e le festività natalizie influenzano i prezzi, allora i dati al dettaglio sono tuoi amici.

• Utilizza il tuo vantaggio competitivo

  I rivenditori che sfruttano in modo efficace l’analisi dei dati ottengono un vantaggio competitivo sul mercato. Quindi, puoi sempre stare un passo avanti rispetto ai tuoi concorrenti per quanto riguarda le nuove tendenze e i prodotti popolari.

  Utilizzando l'analisi della vendita al dettaglio, puoi determinare le strategie di prezzo più efficaci per diversi prodotti e segmenti di clientela. Tenendo conto di fattori importanti come l'elasticità della domanda, i prezzi della concorrenza e le tendenze del mercato, come rivenditore puoi impostare prezzi ottimali per massimizzare entrate e redditività, aumentando di conseguenza la competitività.

• Usalo per prendere decisioni rapide

  Uno dei motivi per cui i dati sono così utili è perché possono darti una panoramica accurata della situazione attuale. L'analisi dei dati in tempo reale può davvero avvantaggiare i rivenditori aiutandoli a prendere decisioni tempestive e informate. Quando sei in grado di monitorare i dati man mano che vengono generati, puoi rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato, alle fluttuazioni delle scorte e alle esigenze dei clienti.

  Ciò significa che sei in una posizione molto migliore per adattarti quando necessario, a volte risparmiando sui costi a lungo termine attraverso decisioni rapide e supportate dai dati.

• Tieni traccia della tua catena di fornitura

  L'analisi può essere utilizzata per monitorare la funzionalità della catena di fornitura, concentrandosi su qualcosa che tutte le aziende devono padroneggiare: le operazioni della catena di fornitura. Ciò aiuta a ridurre i costi e a migliorare l’efficienza.

  L’analisi predittiva consente ai rivenditori di prevedere con precisione la domanda futura di prodotti, il che può essere fondamentale per ordinare le scorte e mantenere i livelli di magazzino all’inizio della catena di approvvigionamento. L'utilizzo della previsione della domanda può essere utile quando si tratta di pianificare la produzione di determinati articoli, riducendo il rischio di perdita di opportunità di vendita.

  Per le piccole e medie imprese che operano con un budget limitato, questo potrebbe essere piuttosto significativo. L'analisi dei dati relativi a fornitori, inventario, logistica e canale di distribuzione fa parte del processo. Con tutte queste informazioni sulla tua catena di fornitura, puoi vedere dove puoi tagliare i costi e dove dovresti investire di più, il che può aiutare con le vendite complessive.

• Prevedere la domanda al dettaglio sui social media

  Utilizzando il software di analisi dei dati di vendita al dettaglio puoi analizzare le tendenze dei social media e ciò di cui si parla attualmente online, permettendoti di prevedere quali prodotti potrebbero essere richiesti.

  I social media possono essere travolgenti, ma l’analisi dei social media è estremamente utile per le aziende nel prevedere la domanda al dettaglio. Non solo può farti sapere cosa sembra essere di tendenza, ma può anche aiutarti a saperne di più sulle percentuali di clic e consigliarti se i tuoi soldi sono stati ben spesi. Utilizzando dati e algoritmi, puoi prevedere meglio le richieste di vendita al dettaglio, il che può essere un ottimo strumento per aumentare le vendite.

  Per garantire una raccolta accurata dei dati in questo processo, prendi in considerazione l'utilizzo di proxy residenziali, che possono fornire una rappresentazione più autentica del comportamento degli utenti online.

  È importante che i rivenditori capiscano come utilizzare i social media a proprio vantaggio. Per facilitarti in questo, puoi sfruttare vari strumenti software, come l'integrazione di Salesforce con Facebook.

Strumenti di analisi della vendita al dettaglio

La raccolta di grandi quantità di dati nell'intera azienda può sembrare scoraggiante. Ma oggi sono disponibili una serie di strumenti che rendono il processo molto più semplice. Eccone alcuni pensati per aiutare i rivenditori a ottimizzare il loro approccio.

• Sistemi di punti vendita

  È probabile che tu abbia già un sistema POS (punto vendita), ma stai sfruttando tutti i dati in esso contenuti? Strumenti POS come Magestore, Square for Retail e Shopify raccolgono informazioni su tutto, dai prodotti e clienti al personale e alle vendite.

  Fonte: blog.littledata.io

  Queste informazioni sono preziose per acquisire una comprensione più approfondita del comportamento e della spesa dei clienti, degli addetti alle vendite con le migliori prestazioni e dei prodotti più venduti. I dati sulle vendite ti aiutano anche ad analizzare le cifre in ciascun canale di vendita, il che è l'ideale se gestisci un sito fisico e online.

• App per la gestione dell'inventario

  La gestione manuale dei livelli delle scorte è un mal di testa costante. Automatizzando il processo, non solo lo rendi più efficiente, ma puoi anche ottenere preziose informazioni sull'analisi a livello delle scorte, dalle differenze inventariali e dalla rotazione delle scorte ai costi di mantenimento.

  Alcuni strumenti POS, come Magestore e Lightspeed, sono dotati di software di gestione dell'inventario integrato, mentre le app dedicate includono InFlow, Sortly e Megaventory.

• Software di informazione aziendale

  Gli strumenti di business intelligence come SiSense, Looker e Power BI sono eccezionali per visualizzare e analizzare grandi quantità di dati nell'intera azienda. Puoi visualizzare parametri in tempo reale, dalle vendite, ai ricavi, alle spese, per valutare la tua strategia e adattarla secondo necessità.

  Alcuni ti permetteranno persino di personalizzare il dashboard di analisi della vendita al dettaglio, quindi è una soluzione ideale per le aziende più grandi che devono affrontare decisioni più complesse.

• Piattaforme di analisi della vendita al dettaglio

  Con così tante aziende di vendita al dettaglio in competizione oggi, non sorprende che sul mercato siano disponibili più piattaforme di analisi della vendita al dettaglio dedicate. Software come SafetyCulture, Tableau e DataWeave sono progettati specificamente per le aziende del settore della vendita al dettaglio per aumentare la loro produttività, efficacia e competitività.

  Puoi ottenere vari approfondimenti utilizzando funzionalità come l'analisi dell'intelligenza artificiale, la visualizzazione dei dati e l'intelligence sui prezzi e persino integrarli con altre soluzioni di vendita al dettaglio come il tuo POS o CRM.

Quando dovresti aggiornare le tue analisi di vendita al dettaglio?

Le aziende di tutte le dimensioni possono trarre vantaggio dall'analisi dei dati e, anche se la stai già utilizzando, è probabile che ci sia spazio per miglioramenti. Soprattutto man mano che la tua attività di vendita al dettaglio cresce, è fondamentale stare al passo con i problemi prima che si presentino ottenendo un quadro accurato delle tue operazioni e dei tuoi clienti.

Se la tua attività è appena decollata, non c'è momento migliore di adesso. Implementa l'analisi fin dall'inizio e avrai molte più possibilità di successo in quelle fasi iniziali impegnative. A questo punto, puoi scegliere di iniziare analizzando una sezione particolare delle tue operazioni e lavorare da lì.

Ricorda che man mano che la tua attività cresce, aumenteranno anche il volume e la complessità dei dati che raccogli. Arriverà il momento in cui dovrai aggiornare le tue analisi, il che potrebbe includere la modifica del processo che utilizzi per raccogliere o creare report sui dati o l'aggiornamento degli strumenti che utilizzi per farlo.

Chiediti se stai ancora riscontrando problemi comuni, ad esempio lacune nella catena di fornitura, scorte eccessive stagionali o raccomandazioni inefficaci. Inoltre, valuta se i tuoi dati richiedono ora un'analisi più approfondita o se devi modificare manualmente le previsioni. Se uno qualsiasi di questi risultati è vero, è un chiaro segno che è necessario un aggiornamento.

Utilizzo dell'analisi dei dati al dettaglio per incrementare le vendite

Secondo Global Market Insights, le dimensioni del mercato dell’analisi al dettaglio hanno superato i 10 miliardi di dollari nel 2022. Inoltre, si prevede che crescerà a un CAGR superiore al 24% tra il 2023 e il 2032. Quindi è sicuro affermare che i big data non andranno da nessuna parte nel breve periodo.

È chiaro che le attività di vendita al dettaglio che sfruttano i dati possono aumentare le vendite. Ma èil modo in cuiutilizzi i dati che fa la differenza. Dopo aver utilizzato gli strumenti appropriati per scoprire tutte queste informazioni, puoi estrarre le parti che ti interessano. Quindi, puoi creare un'esperienza cliente unica e personalizzata basata sulle vendite storiche e sulle previsioni future.

Dato che una ricerca condotta da McKinsey dimostra che le promozioni personalizzate dei negozi di alimentari determinano un aumento delle vendite del 4-8%, i vantaggi di creare un'esperienza su misura sono evidenti. L’utilizzo dei dati per analizzare la domanda futura può essere altrettanto vantaggioso.

Ad esempio, Walgreens e Pantene hanno collaborato con The Weather Channel per creare una campagna e un'app Haircast. L'idea era quella di monitorare i modelli meteorologici e personalizzare i consigli sui prodotti pertinenti. Prevedendo un aumento dei livelli di umidità, i marchi hanno iniziato a promuovere prodotti anti-crespo con promozioni in negozio per suggellare l'accordo.

La campagna ha portato a un aumento delle vendite del 24% presso Walgreens e del 4% nell'intera categoria dei capelli. Nel frattempo, gli stand Walgreens di Pantene hanno visto un aumento del 37,5% negli obiettivi di merchandising grazie alla maggiore visibilità.

Pertanto, i dati possono davvero apportare vantaggi alla tua azienda e ci sono molti modi per utilizzare l’analisi in modo creativo. Inizia oggi stesso a raccogliere informazioni sulla tua attività e sui tuoi clienti e presto potrai sfruttare tutto il potenziale della tua attività di vendita al dettaglio.

Biografia dell'autore

Pohan Lin è Senior Web Marketing and Localizations Manager presso Databricks, un fornitore globale di dati e intelligenza artificiale che collega le funzionalità di data warehouse e data lake per creare un'architettura Lakehouse. Con oltre 18 anni di esperienza nel web marketing, nel business SaaS online e nella crescita dell'e-commerce. Pohan è appassionato di innovazione e si dedica a comunicare l'impatto significativo che i dati hanno nel marketing. Pohan Lin ha scritto anche per domini come BigCommerce.