小売データ分析を使用して売上を伸ばす方法

免責事項:これは、Pohan Lin によって投稿されたゲスト ブログです。

小売業界は非常に顧客主導型です。 つまり、データは非常に重要です。

消費者データを通じて、企業は自社の製品、現在の市場、ターゲットとするユーザーについて多くのことを学ぶことができます。 それは人々の買い物習慣への秘密の扉を開けるようなものです。

これらの洞察はすべてデータから得られます。

データ分析とは何か、それがビジネスにどのように役立つのかなど、小売データ分析を使用して売上を伸ばす方法を見てみましょう。

小売データ分析とは何ですか?

小売データとは、販売、在庫、価格設定など、事業運営に関連するあらゆる情報を指します。 したがって、分析プロセスには、このデータの収集、分析、およびレポートが含まれます。

その目的は、顧客の行動やロイヤリティからサプライ チェーンや在庫レベルに至るまで、ビジネスのさまざまな側面に関する洞察を収集し、業務のあらゆる要素を改善することです。

自分のビジネスが順調に進んでいると信じたり、自分の弱点を一般的に理解したりするだけでは十分ではありません。 本当に重要なのは、サプライチェーンやカスタマージャーニーのさまざまなセクションの有効性について正確な洞察を得るということです。

小売データは、これらの秘密を明らかにし、価格設定や顧客ロイヤルティなどのさまざまな側面を強化するための鍵となります。

小売業界ではどのようなデータが収集されますか?

小売業界はさまざまなソースから幅広いデータを収集し、データ ガバナンスによってそれを最大限に活用しています。 小売業界によって収集される主な種類のデータには次のようなものがあります。

• 取引データ– 購入日時、購入した品目、数量、合計支出額など、個々の販売取引に関する情報が含まれます。
• 顧客データ– 年齢、性別、所在地、職業、連絡先情報、購入履歴などの顧客の人口統計に関する収集データ。
• 製品データ– 製品名、説明、価格、SKU (在庫管理単位)、在庫レベルなど、販売された製品に関する情報。
• オンライン行動データ– ページビュー、クリックスルー率、ページ滞在時間、放棄されたショッピングカートのインスタンスなどの指標を含む、Web サイトとアプリの使用状況に関するデータ。
• 顧客のフィードバックとレビュー– 顧客のフィードバック調査、製品レビュー、ソーシャルメディアのコメントからのデータ。

コンピューター ウイルスなどの脅威からの保護も、データ管理における重要な懸念事項です。 この貴重な小売データを潜在的な侵害から守るためには、堅牢なサイバーセキュリティ対策を確保することが不可欠です。

小売データ分析にはどのような種類がありますか?

小売データ分析には次のようないくつかのタイプを考慮する必要があります。

• 記述的– 記述的分析では、データ ウェアハウスを通じて管理される履歴データが使用されます。この種の小売データ分析は、以前の行動を収集し、パターンを見つけることに重点を置いています。 これは、将来の意思決定に非常に役立つ可能性があるため、データを確認するのに非常に便利な方法です。
• 診断– 診断分析を使用すると、データをより深く掘り下げて、特定の結果の原因を特定できます。たとえば、ソーシャル キャンペーンを開催したが、思ったほどクリック数が得られなかった場合、診断分析はその理由を理解するのに役立ちます。
• 予測– このデータ分析は、起こり得る将来のパターン、購入者の行動、さらには年の特定の時期の在庫レベルを予測するのに役立ちます。
• 規範的– 規範的分析は、履歴データと予測データの洞察に基づいて特定のアクションや決定についてアドバイスすることで、予測分析を超えています。
• 顧客中心– これはおそらく最もよく知られ、利用されている小売データ分析のタイプです。顧客の理解とセグメント化に重点を置き、小売業者が顧客ロイヤルティを促進できるパーソナライズされたマーケティング キャンペーンを作成するのに役立ちます。
• トランザクション重視– eコマース小売業者を通じてオンラインで購入するたびに、それを追跡してあなたとあなたの購買習慣に結び付けることができ、これらの情報の塊は小売業者にとって役立つ可能性があります。

小売データ分析アプリケーションの例

他の人がそうしているからといって、ビッグデータを収集して分析するのは意味がありません。 それを実践する方法、つまり、より良い意思決定を行うために洞察を読み取る方法を理解する必要があります。

幸いなことに、小売データに関しては無数のユースケースがあるということです。 小売業者としてデータ分析を使用できる方法をいくつか紹介します。

• パーソナライズされたマーケティング:今日のオンライン顧客エクスペリエンスはすべてパーソナライズです。顧客データを分析することで、ロイヤルティを促進し、コンバージョンを増加させる特定のオファーで特定のユーザーをターゲットにすることができます。 また、最も価値のある顧客を特定し、マーケティングを調整して、彼らの支出をさらに増やしたり、ロイヤルティに報いることもできます。
• 賞品の最適化:製品のコストは顧客の購入決定に大きな影響を与えるため、価格設定モデルから推測を排除する必要があります。データ サイエンスは、顧客の行動、心理、販売を分析して、特定の製品や会社の価格を最適化するのに役立ちます。
• 在庫とサプライ チェーンの管理:小売業務は在庫なしでは成り立たないため、適切なレベルを維持することが重要です。分析により、顧客の購入パターンを特定し、将来の傾向を予測して在庫管理を最適化できます。 また、配送時間やサプライヤーの在庫状況などの指標を監視して、サプライ チェーンをより効率的にすることもできます。
• レコメンデーション システム:パーソナライゼーションと同様に、今日の多くのオンライン小売業者は、以前の購入行動に基づいて商品を宣伝したりクロスセルしたりすることで顧客をターゲットにするレコメンデーション システムを実装しています。効果を高めるために、システムはアルゴリズムを使用して使用データを自動的に分析し、好みや行動に基づいて製品を推奨します。
• 不正行為の検出:ビジネスで大量の注文を受け付けている場合、人間のスタッフが不正取引を発見できる可能性はほとんどありません。銀行や電子商取引企業が、疑わしいアクティビティを迅速かつ正確に発見し、その過程で多額の費用を節約するために分析への依存を強めているのはこのためです。
• 売上予測:過去の売上高を評価し、傾向を特定することで、将来の売上をより正確に予測できます。
• 需要予測:分析プロセスは長期的な取り組みとして見なされるべきです。長期間にわたるデータを収集することで、傾向をより明確に特定できるため、将来の需要を測定でき、結果として在庫レベルを最適化できます。

小売業界におけるデータの利点は何ですか?

データは小売業界において重要な役割を果たしており、顧客エクスペリエンスや製品開発の向上など、幅広いメリットをもたらしていることがわかっています。

ビジネスオーナーの 45.9% が、今後 5 年間でカスタマー エクスペリエンスが最優先事項であることに同意していることから、小売データ分析がそれに大きな役割を果たす可能性があることを知っておくのは良いことです。

画像の出典 superoffice.com

ここでは、小売業界におけるデータ分析のその他の主な利点をいくつか見ていきます。

• 顧客理解の向上

  多くの企業は、顧客の購買体験を継続的に向上させることを目指しており、これは顧客の理解を深めることと密接に関係しています。 ここで、小売業者が行動について深い洞察を得ることができるデータ分析が登場します。

• 最適化された在庫管理

  データ分析のもう 1 つの大きな利点は、在庫管理の改善です。 以前の販売データを使用することで、倉庫内の在庫を常に把握し、売り切れや過剰在庫を防ぐことができます。 これにより、輸送コストを削減しながら、顧客満足度を向上させることができます。
  さらに、このデータを使用すると、よりターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンや関連製品の推奨事項を生成することもできます。

• 効果的なマーケティングと広告

  小売データ分析のもう 1 つの利点は、非常に具体的なデータを取得できることです。 ターゲットにしたい特定の層を正確に特定し、カートに入っている商品の 20% オフ クーポンを電子メールで送信するなど、カスタマイズされたオファーやプロモーションを使用して注目を集めることができます。

  基本的に、データが示す内容を使用するだけで、より効果的なマーケティング キャンペーンを作成できます。 電子メール マーケティングや Gmail シーケンスを利用して見込み客をフォローアップすることもできます。

• 店舗運営の改善

  データ分析により店舗レイアウトを最適化できます。 これを使用して、どの製品がどのポジションで最もよく売れるかをプロットしたり、スタッフの配置レベルを管理したりできます。 これは、人気のある商品分野やショッピングのピーク時間帯のパターンを明らかにするのにも役立ちます。

出典: アンスプラッシュ

• 顧客維持と解約の削減

  データ分析の助けを借りて、小売業者は離脱する (ブランドでの買い物をやめる) 可能性のある顧客を特定し、顧客のエンゲージメントを維持するための維持戦略を実行できます。 これにより、顧客離れが減少し、顧客生涯価値が向上します。

小売データを使用して売上を増やす方法

データ分析が小売業者に何ができるかを理解したところで、データを使用して小売売上を実際に増やす方法を見ていきましょう。

• 価格の管理

  企業は、小売データ分析の助けを借りて、顧客の購入を追跡し、このデータを卸売コストや運営コストの上昇と組み合わせることができます。

  ここではトランザクション分析を使用して、顧客がどの製品を購入しているかを特定するためのトランザクション分析に焦点を当てます。

  たとえば、顧客は頻繁に 2 つの製品を一緒に購入しますか?

  その場合、マーケティング チームはこの洞察を利用して協力し、特別な広告を作成して 2 つの製品を一緒に販売したり、割引付きのバンドルを作成したりすることもできます。

  この情報を使用して、さまざまな価格変動が売上にどのような影響を与えるかを分析することもできます。

  たとえば、2対1のオファーはどの程度効果的ですか?

  パーセンテージとしての割引のほうが成功率が高いでしょうか?

  また、インフレやホリデー シーズンが価格に与える影響など、その他の価格関連情報を明らかにすることに興味がある場合は、小売データが役に立ちます。

• 競争上の優位性を活用する

  データ分析を効果的に活用する小売業者は、市場での競争力を獲得します。 そのため、新しいトレンドや人気の製品に関して、常に競合他社よりも一歩先を行くことができます。

  小売分析を使用すると、さまざまな製品や顧客セグメントに対して最も効果的な価格設定戦略を決定できます。 需要弾力性、競合他社の価格設定、市場動向などの重要な要素を考慮することで、小売業者は最適な価格を設定して収益と収益性を最大化し、結果として競争力を高めることができます。

• 迅速な意思決定に使用してください

  データが非常に役立つ理由の 1 つは、現状の状況を正確に把握できるからです。 リアルタイムのデータ分析は、情報に基づいたタイムリーな意思決定を支援することで、小売業者に真の利益をもたらします。 生成されるデータを監視できれば、市場の変化、在庫の変動、顧客のニーズに迅速に対応できます。

  これは、必要なときに適応するのにはるかに優れた立場にあり、データに基づいた迅速な意思決定により、長期的にはコストを節約できることを意味します。

• サプライチェーンを追跡する

  分析を使用すると、すべての企業が習得する必要があるもの、つまりサプライ チェーンの運用に焦点を当てて、サプライ チェーンの機能を追跡できます。 これはコストの削減と効率の向上に役立ちます。

  予測分析により、小売業者は製品の将来の需要を正確に予測できます。これは、サプライ チェーンの開始時に在庫を発注し、倉庫レベルを維持するために非常に重要です。 需要予測を使用すると、特定の品目の生産計画に役立ち、販売機会損失のリスクを軽減できます。

  限られた予算で運営されている中小企業にとって、これは非常に重要なことかもしれません。 サプライヤー、在庫、物流、流通チャネルのデータの分析はプロセスの一部です。 サプライチェーンに関するこれらすべての情報を利用すると、どこでコストを削減できるか、どこにもっと投資すべきかを確認でき、全体的な売上の向上に役立ちます。

• ソーシャルメディア上の小売需要を予測する

  小売データ分析ソフトウェアを使用すると、ソーシャル メディアのトレンドやオンラインで現在話題になっている内容を分析し、どのような製品に需要があるかを予測できます。

  ソーシャル メディアは圧倒的な存在ですが、ソーシャル メディア分析は小売需要を予測する上で企業にとって非常に役立ちます。 何がトレンドになっているのかを知ることができるだけでなく、クリックスルー率についてさらに詳しく知り、お金が適切に使われているかどうかをアドバイスするのにも役立ちます。 データとアルゴリズムを使用すると、小売需要をより正確に予測でき、売上を増やすための優れたツールとなります。

  このプロセスで正確なデータ収集を保証するには、オンライン ユーザーの行動をより正確に表現できる住宅用プロキシの採用を検討してください。

  小売業者がソーシャル メディアを自社に有利に使用する方法を理解することが重要です。 これを容易に行うには、Salesforce Facebook 統合などのさまざまなソフトウェア ツールを活用できます。

小売分析ツール

ビジネス全体にわたって大量のデータを収集するのは、難しく聞こえるかもしれません。 しかし、今日ではこのプロセスをはるかに簡素化するさまざまなツールが利用可能です。 小売業者がアプローチを最適化できるように設計されたものをいくつか紹介します。

• POS システム

  すでに販売時点管理 (POS) システムを導入している可能性がありますが、そこに含まれるすべてのデータを活用していますか? Magestore、Square for Retail、Shopify などの POS ツールは、製品や顧客からスタッフや売上に至るまであらゆる情報を収集します。

  出典: blog.littledata.io

  これらの情報は、顧客の行動や支出、成績の良い営業メンバー、売れ筋の製品をより深く理解するために非常に貴重です。 販売データは、各販売チャネルの数字を分析するのにも役立ちます。これは、実店舗とオンライン サイトを運営する場合に最適です。

• 在庫管理アプリ

  在庫レベルを手動で管理するのは常に頭の痛い問題です。 プロセスを自動化することで、効率が向上するだけでなく、縮小や在庫回転率から保管コストに至るまで、在庫レベルの分析に関する貴重な洞察を得ることができます。

  Magestore や Lightspeed などの一部の POS ツールには在庫管理ソフトウェアが組み込まれていますが、専用アプリには InFlow、Sortly、Megaventory などがあります。

• ビジネスインテリジェンスソフトウェア

  SiSense、Looker、Power BI などのビジネス インテリジェンス ツールは、ビジネス全体にわたる大量のデータの視覚化と分析に優れています。 売上や収益から経費に至るまでのリアルタイムの指標を表示して、戦略を評価し、必要に応じて適応できます。

  小売分析ダッシュボードをカスタマイズできるものもあるため、より複雑な意思決定に直面している大企業にとって理想的なソリューションです。

• 小売分析プラットフォーム

  今日、非常に多くの小売企業が競争しているため、より多くの専用の小売分析プラットフォームが市場に存在することは驚くべきことではありません。 SafetyCulture、Tableau、DataWeave などのソフトウェアは、小売業界の企業の生産性、有効性、競争力を高めるために特別に設計されています。

  AI 分析、データ視覚化、価格設定インテリジェンスなどの機能を使用してさまざまな洞察を得ることができ、POS や CRM などの他の小売ソリューションと統合することもできます。

Retail Analytics をいつアップグレードする必要がありますか?

あらゆる規模の企業がデータ分析の恩恵を受けることができ、すでにデータ分析を使用している場合でも、改善の余地がある可能性があります。 特に小売ビジネスが成長するにつれて、業務と顧客の正確な状況を把握し、問題が発生する前に先手を打つことが重要です。

ビジネスが軌道に乗り始めたばかりの場合、今ほど良い時期はありません。 最初から分析を実装すれば、困難な初期段階で成功する可能性がはるかに高くなります。 この時点で、業務の特定のセクションの分析から始めて、そこから作業を進めることを選択できます。

ビジネスが成長するにつれて、収集するデータの量と複雑さも増加することに注意してください。 分析を更新する必要があるときが来るでしょう。これには、データの収集またはレポートに使用するプロセスの調整や、そのために使用するツールのアップグレードが含まれる場合があります。

サプライチェーンのギャップ、季節的な過剰在庫、効果のない推奨事項など、一般的な問題がまだ発生していないか自問してください。 また、データにさらに詳細な分析が必要かどうか、または予測を手動で調整する必要があるかどうかも検討してください。 これらのいずれかが当てはまる場合は、アップグレードが必要であることを明確に示しています。

小売データ分析を使用して売上を拡大する

Global Market Insights によると、小売分析の市場規模は 2022 年に 100 億ドルを超えました。さらに、2023 年から 2032 年にかけて 24% 以上の CAGR で成長すると予想されています。そのため、ビッグデータは近いうちに失われると言っても過言ではありません。

データを活用する小売業が売上を増加できることは明らかです。 しかし、すべての違いを生むのはデータの使い方です。 適切なツールを使用してすべての情報を明らかにしたら、重要な部分を抽出できます。 その後、過去の売上と将来の予測に基づいて、独自のパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを作成できます。

マッキンゼーの調査によると、食料品店のパーソナライズされたプロモーションにより売上が 4 ～ 8% 増加することが示されており、オーダーメイドの体験を生み出す利点は明らかです。 データを使用して将来の需要を分析することも同様に有益です。

たとえば、Walgreens と Pantene は The Weather Channel と提携して、Haircast キャンペーンとアプリを作成しました。 そのアイデアは、気象パターンを監視し、関連する製品の推奨事項をカスタマイズすることでした。 湿度レベルの上昇を予測して、各ブランドは取引を成立させるために店内プロモーションで縮れ防止製品の宣伝を開始しました。

このキャンペーンの結果、ウォルグリーンでは売上が 24% 増加し、ヘアカテゴリー全体で売上が 4% 増加しました。 一方、パンテーンのウォルグリーン スタンドでは、認知度の向上により商品化目標が 37.5% 増加しました。

したがって、データはビジネスに真の利益をもたらすことができ、分析を創造的に使用する方法はたくさんあります。 今すぐビジネスと顧客に関する洞察の収集を始めましょう。すぐに小売ビジネスの可能性を最大限に活用できるようになります。

著者の略歴

Pohan Lin は、データ ウェアハウスとデータ レイクの機能を接続してレイクハウス アーキテクチャを作成するグローバル データおよび AI プロバイダーである Databricks のシニア Web マーケティングおよびローカリゼーション マネージャーです。 Web マーケティング、オンライン SaaS ビジネス、および e コマースの成長において 18 年以上の経験があります。 浦漢氏はイノベーションに情熱を持っており、データがマーケティングに与える重大な影響を伝えることに専念しています。 Pohan Lin は BigCommerce などのドメインでも執筆しています。