Как использовать аналитику розничных данных для увеличения продаж

Отказ от ответственности: это гостевой блог, представленный Поханом Линем.

Розничная торговля во многом ориентирована на клиентов. Это означает, что данные — это довольно большое дело.

Благодаря данным о потребителях компании могут узнать много нового о своих продуктах, текущем рынке и целевой аудитории. Это похоже на открытие секретной двери в покупательские привычки людей.

Все эти идеи получены благодаря данным!

Давайте посмотрим, как использовать аналитику данных розничной торговли для увеличения продаж, в том числе, что такое аналитика данных и какую пользу она может принести вашему бизнесу.

Что такое аналитика розничных данных?

К данным о розничной торговле относится любая информация, связанная с вашими бизнес-операциями, включая продажи, запасы и цены. Таким образом, аналитический процесс включает сбор, анализ и представление этих данных.

Цель состоит в том, чтобы собрать информацию о различных аспектах вашего бизнеса, от поведения и лояльности клиентов до цепочек поставок и уровня запасов, с целью улучшения каждого элемента вашей деятельности.

Недостаточно верить, что ваш бизнес работает гладко, или иметь общее представление о своих слабостях. Что действительно важно, так это точное понимание эффективности различных участков вашей цепочки поставок или пути клиента.

Данные о розничной торговле являются ключом к раскрытию этих секретов и улучшению различных аспектов, включая ценообразование и лояльность клиентов.

Какие данные собирает розничная торговля?

Отрасль розничной торговли собирает широкий спектр данных из различных источников и максимально использует их с помощью управления данными. Некоторые из ключевых типов данных, собираемых розничной торговлей, включают:

• Данные о транзакциях . Включает информацию об отдельных транзакциях продаж, такую ​​как дата и время покупки, купленные товары, количество и общая потраченная сумма.
• Данные о клиентах — собранные данные о демографических характеристиках клиентов, таких как возраст, пол, местоположение, профессия, контактная информация и история покупок.
• Данные о продуктах — информация о проданных продуктах, включая названия продуктов, описания, цены, SKU (единицы хранения запасов) и уровень запасов.
• Данные о поведении в Интернете . Данные об использовании веб-сайтов и приложений, включая такие показатели, как просмотры страниц, рейтинг кликов, время, проведенное на страницах, и случаи брошенных корзин покупок.
• Отзывы и обзоры клиентов . Данные опросов клиентов, обзоров продуктов и комментариев в социальных сетях.

Защита от таких угроз, как компьютерные вирусы, также является важной задачей при управлении данными. Обеспечение надежных мер кибербезопасности крайне важно для защиты этих ценных розничных данных от потенциальных взломов.

Каковы типы аналитики розничных данных?

Существует несколько типов анализа розничных данных, о которых следует подумать, например:

• Описательный . Описательный анализ использует исторические данные, которые управляются через хранилище данных.Этот вид анализа розничных данных концентрируется на сборе предыдущего поведения и поиске закономерностей. Это довольно удобный способ просмотра данных, поскольку он может оказаться очень полезным при принятии решений в будущем.
• Диагностика . Использование диагностической аналитики позволяет глубже изучить данные, чтобы точно определить причины конкретных результатов.Например, если вы провели социальную кампанию, которая не получила столько кликов, сколько хотелось бы, диагностическая аналитика может помочь вам понять, почему это может быть.
• Прогнозирование . Этот анализ данных помогает вам предвидеть возможные будущие модели, поведение покупателей и даже уровни запасов в определенное время года.
• Предписывающая аналитика . Предписывающая аналитика выходит за рамки прогнозной аналитики, предоставляя рекомендации по конкретным действиям или решениям на основе исторических и прогнозных данных.
• Ориентация на клиента . Это, пожалуй, самый известный и используемый тип анализа данных в розничной торговле.Ориентируясь на понимание и сегментацию клиентов, он помогает ритейлерам создавать персонализированные маркетинговые кампании, которые могут повысить лояльность клиентов.
• Ориентация на транзакцию . Каждый раз, когда вы совершаете покупку онлайн через интернет-магазина, ее можно отследить и связать с вами и вашими покупательскими привычками, и эти крупицы информации могут быть полезны розничным продавцам.

Примеры приложений для анализа данных розничной торговли

Нет смысла собирать и анализировать большие данные только потому, что это делают все остальные. Вам нужно понять, как применить это на практике, то есть как читать идеи, которые помогут вам принимать более правильные решения.

Хорошей новостью является то, что когда дело доходит до розничных данных, существует множество вариантов использования. Вот лишь несколько способов использования аналитики данных в розничной торговле:

• Персонализированный маркетинг. Сегодняшний опыт онлайн-покупателей полностью зависит от персонализации.Анализируя данные о клиентах, вы можете ориентироваться на конкретную аудиторию с помощью конкретных предложений, которые будут стимулировать лояльность и увеличивать конверсию. Вы также можете определить своих самых ценных клиентов и адаптировать свой маркетинг так, чтобы еще больше увеличить их расходы или вознаградить их за лояльность.
• Оптимизация призов. Стоимость продуктов играет огромную роль в принятии решения о покупке клиента, поэтому вам следует исключить догадки из своей модели ценообразования.Наука о данных помогает вам анализировать поведение, психологию и продажи клиентов, чтобы оптимизировать цены на ваши конкретные продукты и компанию.
• Управление запасами и цепочками поставок. Ваша розничная деятельность ничто без запасов, поэтому поддержание правильного уровня имеет решающее значение.Аналитика позволяет выявлять модели покупок клиентов и прогнозировать будущие тенденции для оптимизации управления запасами. Вы также можете отслеживать такие показатели, как время доставки и доступность поставщиков, чтобы сделать вашу цепочку поставок более эффективной.
• Система рекомендаций. Подобно персонализации, многие интернет-магазины сегодня внедряют систему рекомендаций для таргетинга клиентов путем продвижения или перекрестных продаж товаров на основе предыдущего покупательского поведения.Чтобы быть эффективными, системы используют алгоритм для автоматического анализа данных об использовании и рекомендации продуктов на основе предпочтений и действий.
• Обнаружение мошенничества. Если ваш бизнес принимает большие объемы заказов, маловероятно, что сотрудники смогут обнаружить мошеннические транзакции.Именно поэтому банки и предприятия электронной коммерции все чаще полагаются на аналитику, чтобы быстро и точно выявлять подозрительную деятельность, экономя при этом значительную сумму денег.
• Прогнозирование продаж. Оценивая исторические показатели продаж и выявляя тенденции, вы можете более точно прогнозировать будущие продажи.
• Прогнозирование спроса. Аналитический процесс следует рассматривать как долгосрочную задачу.Собирая данные за более длительный период, вы можете более четко определить тенденции, которые позволят вам оценить будущий спрос, в результате оптимизируя уровень запасов.

Каковы преимущества данных в розничной торговле?

Было доказано, что данные играют решающую роль в розничной торговле и предлагают широкий спектр преимуществ, включая улучшение качества обслуживания клиентов и разработку продуктов.

Поскольку 45,9% владельцев бизнеса согласны с тем, что качество обслуживания клиентов является их главным приоритетом в ближайшие пять лет, приятно осознавать, что аналитика розничных данных может сыграть в этом огромную роль.

Изображение взято с сайта superoffice.com.

Вот некоторые другие ключевые преимущества анализа данных в розничной торговле.

• Улучшенное понимание клиентов

  Многие компании стремятся постоянно улучшать качество обслуживания клиентов, и это идет рука об руку с лучшим пониманием клиентов. Именно здесь на помощь приходит аналитика данных, поскольку она позволяет ритейлерам получить более глубокое понимание поведения.

• Оптимизированное управление запасами

  Еще одним важным преимуществом анализа данных является улучшенный контроль запасов. Вы можете следить за запасами на складе и предотвращать распродажи или даже затоваривание, используя предыдущие данные о продажах. Делая это, вы повышаете удовлетворенность клиентов и одновременно снижаете расходы на транспортировку.
  Более того, используя эти данные, вы также можете создавать более целевые маркетинговые кампании и рекомендации по соответствующим продуктам.

• Эффективный маркетинг и реклама

  Еще одним преимуществом анализа розничных данных является то, что он позволяет вам получить действительно конкретную информацию. Вы можете определить определенные демографические группы, на которые хотите ориентироваться, и использовать индивидуальные предложения и акции, чтобы привлечь их внимание, например, отправив им по электронной почте купон на скидку 20 % на товары, уже находящиеся в их корзине.

  По сути, вы можете создавать более эффективные маркетинговые кампании, просто используя то, что показывают вам данные. Вы также можете использовать маркетинг по электронной почте и последовательность Gmail для отслеживания потенциальных клиентов.

• Улучшение работы магазина

  Аналитика данных может оптимизировать планировку магазинов. Вы можете использовать его для определения того, какие продукты продаются лучше всего и на какой должности, и управлять уровнем укомплектования персоналом. Это также поможет вам выявить закономерности в популярных товарных категориях и в часы пик покупок.

Источник: Unsplash

• Удержание клиентов и сокращение оттока клиентов

  С помощью анализа данных ритейлеры могут выявлять клиентов, которые, скорее всего, уйдут (перестанут делать покупки под брендом), и реализовывать стратегии удержания, чтобы поддерживать их интерес. Это снижает отток клиентов и увеличивает пожизненную ценность клиентов.

Как увеличить продажи, используя данные о розничной торговле

Теперь, когда мы узнали о том, что аналитика данных может сделать для ритейлеров, давайте углубимся в то, как на самом деле увеличить розничные продажи с помощью данных.

• Управление ценами

  Предприятия могут отслеживать покупки клиентов и объединять эти данные с оптовыми и операционными растущими расходами — и все это с помощью анализа розничных данных.

  Здесь можно использовать анализ транзакций, сосредоточив внимание на анализе транзакций, чтобы определить, какие продукты покупают ваши клиенты.

  Например, часто ли клиенты покупают два продукта вместе?

  Если это так, ваша маркетинговая команда может затем использовать эту информацию для совместной работы и создания специальных рекламных объявлений, чтобы попытаться продать два продукта вместе, или они могут даже создать пакет со скидкой.

  Вы также можете использовать эту информацию для анализа того, как различные изменения цен могут повлиять на продажи.

  Например, насколько эффективно предложение «2 по цене 1»?

  Скидка в процентах более успешна?

  А если вы заинтересованы в получении другой информации, связанной с ценами, например, о том, как инфляция и сезон отпусков влияют на цены, то данные о розничной торговле — ваш друг.

• Используйте свое конкурентное преимущество

  Розничные торговцы, которые эффективно используют аналитику данных, получают конкурентное преимущество на рынке. Таким образом, вы всегда сможете быть на шаг впереди своих конкурентов в отношении новых тенденций и популярных продуктов.

  Используя розничную аналитику, вы сможете определить наиболее эффективные стратегии ценообразования для разных продуктов и сегментов клиентов. Принимая во внимание важные факторы, такие как эластичность спроса, цены конкурентов и рыночные тенденции, вы как розничный торговец можете устанавливать оптимальные цены, чтобы максимизировать доход и прибыльность, повышая в результате конкурентоспособность.

• Используйте его для принятия быстрых решений

  Одна из причин, почему данные так полезны, заключается в том, что они могут дать вам точное представление о том, как обстоят дела на данный момент. Аналитика данных в режиме реального времени может принести реальную пользу ритейлерам, помогая им принимать своевременные и обоснованные решения. Когда вы можете отслеживать данные по мере их создания, вы можете быстро реагировать на изменения рынка, колебания запасов и потребности клиентов.

  Это означает, что у вас гораздо больше возможностей адаптироваться, когда это необходимо, иногда экономя затраты в долгосрочной перспективе за счет быстрых решений, подкрепленных данными.

• Отслеживайте свою цепочку поставок

  Аналитику можно использовать для отслеживания функциональности вашей цепочки поставок, уделяя особое внимание тому, что необходимо освоить всем предприятиям: операциям цепочки поставок. Это помогает сократить расходы и повысить эффективность.

  Прогнозная аналитика позволяет ритейлерам точно прогнозировать будущий спрос на продукцию, что может иметь решающее значение для заказа запасов и поддержания уровня складских запасов в начале цепочки поставок. Использование прогнозирования спроса может помочь при планировании производства определенных товаров, снижая риск упущенных возможностей продаж.

  Для малых и средних фирм, работающих с ограниченным бюджетом, это может быть весьма существенно. Анализ данных о поставщиках, запасах, логистике и каналах сбыта является частью этого процесса. Имея всю эту информацию о вашей цепочке поставок, вы сможете увидеть, где вы можете сократить расходы и куда вам следует инвестировать больше, что может помочь в общем объеме продаж.

• Прогнозирование розничного спроса в социальных сетях

  Используя программное обеспечение для анализа розничных данных, вы можете анализировать тенденции в социальных сетях и то, о чем сейчас говорят в Интернете, что позволяет прогнозировать, какие продукты могут быть востребованы.

  Социальные сети могут быть ошеломляющими, но аналитика социальных сетей очень помогает предприятиям прогнозировать розничный спрос. Он не только сообщит вам о тенденциях, но также поможет вам узнать больше о рейтинге кликов и посоветует, правильно ли тратятся ваши деньги. Используя данные и алгоритмы, вы сможете лучше прогнозировать спрос в розничной торговле, что может стать отличным инструментом для увеличения продаж.

  Чтобы обеспечить точный сбор данных в этом процессе, рассмотрите возможность использования резидентных прокси-серверов, которые могут обеспечить более достоверное представление поведения пользователей в Интернете.

  Важно, чтобы ритейлеры понимали, как использовать социальные сети в своих интересах. Чтобы облегчить себе эту задачу, вы можете использовать различные программные инструменты, такие как интеграция Salesforce с Facebook.

Инструменты розничной аналитики

Сбор данных по всему вашему бизнесу может показаться сложной задачей. Но сегодня доступен целый ряд инструментов, которые значительно упрощают этот процесс. Вот несколько из них, призванных помочь ритейлерам оптимизировать свой подход.

• Системы торговых точек

  Скорее всего, у вас уже есть система точек продаж (POS), но используете ли вы все содержащиеся в ней данные? POS-инструменты, такие как Magestore, Square for Retail и Shopify, собирают информацию обо всем: от продуктов и клиентов до персонала и продаж.

  Источник: blog.littledata.io.

  Эти крупицы информации неоценимы для более глубокого понимания поведения и расходов клиентов, наиболее эффективных продавцов и самых продаваемых продуктов. Данные о продажах также помогают вам анализировать показатели по каждому каналу продаж, что идеально, если вы управляете обычным и онлайн-сайтом.

• Приложения для управления запасами

  Управление запасами вручную — это постоянная головная боль. Автоматизируя этот процесс, вы не только сделаете его более эффективным, но также сможете получить ценную информацию об аналитике на уровне запасов, от потерь и оборачиваемости запасов до затрат на хранение.

  Некоторые POS-инструменты, такие как Magestore и Lightspeed, поставляются со встроенным программным обеспечением для управления запасами, а специальные приложения включают InFlow, Sortly и Megaventory.

• Программное обеспечение для бизнес-аналитики

  Инструменты бизнес-аналитики, такие как SiSense, Looker и Power BI, отлично подходят для визуализации и анализа больших объемов данных по всему бизнесу. Вы можете просматривать показатели в режиме реального времени, от продаж и доходов до расходов, чтобы оценить свою стратегию и адаптироваться по мере необходимости.

  Некоторые даже позволяют настраивать панель анализа розничной торговли, поэтому это идеальное решение для крупных предприятий, которым приходится принимать более сложные решения.

• Платформы розничной аналитики

  Учитывая, что сегодня конкурирует так много розничных компаний, неудивительно, что на рынке появляется больше специализированных платформ розничной аналитики. Такое программное обеспечение, как SafetyCulture, Tableau и DataWeave, специально разработано для предприятий розничной торговли, чтобы повысить их производительность, эффективность и конкурентоспособность.

  Вы можете получить различную информацию, используя такие функции, как аналитика искусственного интеллекта, визуализация данных и аналитика цен, и даже интегрировать ее с другими решениями для розничной торговли, такими как POS или CRM.

Когда следует обновить розничную аналитику?

Предприятия любого размера могут извлечь выгоду из анализа данных, и даже если вы уже используете его, есть вероятность, что есть возможности для улучшения. Особенно по мере роста вашего розничного бизнеса крайне важно опережать проблемы до их возникновения, получая точную картину о ваших операциях и клиентах.

Если ваш бизнес только начинает развиваться, сейчас самое время. Внедрите аналитику с самого начала, и у вас будет гораздо больше шансов на успех на этих сложных ранних этапах. На этом этапе вы можете начать с анализа определенного раздела вашей деятельности и работать оттуда.

Помните, что по мере роста вашего бизнеса будет расти и объем и сложность собираемых вами данных. Наступит момент, когда вам понадобится обновить свою аналитику, что может включать в себя настройку процесса, который вы используете для сбора данных или составления отчетов, или обновление инструментов, которые вы используете для этого.

Спросите себя, сталкиваетесь ли вы по-прежнему с обычными проблемами — например, с пробелами в цепочке поставок, сезонным избытком запасов или неэффективными рекомендациями. Также подумайте, требуют ли ваши данные более глубокого анализа или вам придется корректировать прогнозы вручную. Если что-то из этого соответствует действительности, это явный признак того, что обновление необходимо.

Использование аналитики розничных данных для увеличения продаж

По данным Global Market Insights, в 2022 году объем рынка розничной аналитики превысил 10 миллиардов долларов. Более того, ожидается, что в период с 2023 по 2032 год его среднегодовой рост составит более 24%. Поэтому можно с уверенностью сказать, что большие данные в ближайшее время никуда не денутся.

Очевидно, что розничные предприятия, использующие данные, могут увеличить продажи. Но решающее значение имеетто, каквы используете данные. После того, как вы воспользуетесь соответствующими инструментами для раскрытия всей этой информации, вы сможете извлечь важные для вас фрагменты. Затем вы сможете создать уникальное, персонализированное обслуживание клиентов на основе исторических данных о продажах и прогнозов на будущее.

Исследования McKinsey показывают, что персонализированные рекламные акции бакалейных магазинов приводят к увеличению продаж на 4–8%, поэтому преимущества создания индивидуального опыта очевидны. Использование данных для анализа будущего спроса может быть не менее полезным.

Например, Walgreens и Pantene в партнерстве с The Weather Channel создали кампанию и приложение Haircast. Идея заключалась в том, чтобы отслеживать погодные условия и персонализировать соответствующие рекомендации по продуктам. Предсказывая повышение уровня влажности, бренды начали продвигать средства против вьющихся волос, проводя акции в магазинах, чтобы закрепить сделку.

Кампания привела к увеличению продаж Walgreens на 24% и росту продаж по всей категории волос на 4%. Тем временем на стендах Pantene Walgreens объем мерчандайзинга увеличился на 37,5% благодаря повышению видимости.

Таким образом, данные могут действительно принести пользу вашему бизнесу, и существует множество способов творческого использования аналитики. Начните собирать информацию о своем бизнесе и клиентах сегодня, и вскоре вы сможете полностью раскрыть потенциал своего розничного бизнеса.

Биография автора

Похан Лин — старший менеджер по веб-маркетингу и локализации в Databricks, глобальном поставщике данных и искусственного интеллекта, объединяющем функции хранилищ данных и озер данных для создания архитектуры Lakehouse. Обладает более чем 18-летним опытом работы в веб-маркетинге, онлайн-бизнесе SaaS и развитии электронной коммерции. Похан увлечен инновациями и стремится рассказывать о значительном влиянии данных на маркетинг. Похан Линь также писал статьи для таких доменов, как BigCommerce.