Vroeger namen retailers beslissingen over welke artikelen ze verkochten, waar ze ze verkochten, hoeveel voorraad ze aanhielden en wanneer ze de prijzen aanpasten op basis van hun ervaring en intuïtie. Hoewel veel retailers trots zijn op hun instincten, is het niet langer voldoende om alleen op hun instincten te vertrouwen, vooral niet met krappe winstmarges. De voorkeuren van consumenten veranderen snel en retailers kunnen niet alle marktfactoren nauwkeurig volgen.
Data analytics software kan retailers helpen betere en winstgevendere beslissingen te nemen door hun weloverwogen gissingen te verbeteren of te corrigeren. Wilt u er meer over weten? Deze beginnersgids laat bedrijven alles zien wat ze moeten weten over retail analytics en de beste werkwijzen.
Inhoudsopgave
Retail analytics: wat is het en wat zijn de voordelen voor bedrijven?
De 4 soorten retail data-analyse
5 best practices om bedrijven te helpen het maximale uit retailanalyses te halen
Soorten hulpmiddelen die retailers kunnen gebruiken voor retailanalyses
Laatste woorden
Retail analytics: wat is het en wat zijn de voordelen voor bedrijven?
Retail analytics gebruikt software om data te verzamelen en analyseren van fysieke winkels, online shops en catalogi om retailers te helpen het gedrag van klanten en winkeltrends te begrijpen. Deze informatie kan beslissingen over prijzen, inventaris, marketing, product placement en winkelactiviteiten verbeteren door voorspellende algoritmes te gebruiken op data van zowel binnen het bedrijf (zoals aankoopgeschiedenissen van klanten) als externe bronnen (zoals weersvoorspellingen).
Retail analytics kan ook de loyaliteit van klanten meten, kooppatronen spotten, vraag voorspellen en winkelindelingen verbeteren. Het helpt retailers bijvoorbeeld om vaak samen gekochte artikelen in de schappen te leggen en gepersonaliseerde kortingen aan vaste klanten aan te bieden, wat leidt tot grotere aankopen en meer bezoeken.
Voordelen van het gebruik van retailanalyses voor bedrijven
Verminderen van voorraadtekorten en kortingen
Door inzicht te krijgen in vraagtrends, kunnen retailers de juiste hoeveelheid producten op voorraad hebben. Zo kunnen analyses laten zien hoe snel de vraag naar consumentenelektronica daalt onder invloed van sociale media, waardoor retailers overstocking en hoge kortingen kunnen vermijden.
Het verbeteren van personalisatie
Analytics helpen retailers te begrijpen wat hun klanten leuk vinden, waardoor ze meer verkopen kunnen realiseren. Een boekverkoper kan bijvoorbeeld de aankoopgeschiedenis gebruiken om klanten die geïnteresseerd zijn in de Amerikaanse geschiedenis te informeren over een nieuw boek van historicus Ron Chernow dat beschikbaar is voor pre-order.
Optimaliseren van prijsbeslissingen
Data-analyse kan retailers helpen de beste prijzen te bepalen door rekening te houden met factoren zoals verlaten winkelwagentjes, prijzen van concurrenten en productkosten. Dit zorgt ervoor dat prijzen niet te hoog of te laag zijn, waardoor de winst wordt gemaximaliseerd.
Verbetering van producttoewijzing
Analytics kunnen retailers helpen bij het bepalen waar ze producten naartoe moeten sturen, waardoor onnodige transportkosten worden verminderd. Een retailer van sportkleding kan bijvoorbeeld analytics gebruiken om te zien dat zelfs een kleine temperatuurdaling de verkoop van thermische ondershirts verhoogt, zodat ze meer naar koudere gebieden kunnen sturen.
De 4 soorten retail data-analyse
Beschrijvende analyses
Beschrijvende analyses kijken naar prestaties uit het verleden om basisvragen te beantwoorden zoals 'hoeveel', 'wanneer', 'waar' en 'wat'. Het vormt de basis van business intelligence-tools en dashboards die frequente rapporten over verkoop en voorraad weergeven.
Diagnostische analyse
Diagnostische analyses helpen de oorzaken van problemen te vinden die de prestaties beïnvloeden. Door gegevens uit verschillende bronnen te combineren, zoals feedback van klanten, financiële resultaten en operationele statistieken, krijgen retailers een dieper inzicht in hun problemen.
Voorspellende analyse
Predictive analytics voorspelt toekomstige gebeurtenissen door het weer, economische trends, problemen met de toeleveringsketen en concurrentie te analyseren. Het omvat vaak 'wat als'-scenario's, zoals voorspellen hoe effectief het aanbieden van 10% korting zal zijn ten opzichte van een korting van 15% of schatten wanneer de voorraad onder verschillende omstandigheden opraakt.
Prescriptieve analyses
Prescriptieve analyses gebruiken AI en big data om acties aan te bevelen op basis van voorspelde uitkomsten. Het kan bijvoorbeeld aanbiedingen voorstellen voor klantenservicemedewerkers, zoals upselling op basis van aankoopgeschiedenis of cross-selling om nieuwe klantvragen aan te pakken.
5 best practices om bedrijven te helpen het maximale uit retailanalyses te halen
1. Vertrouw op klantgegevens
Klanten delen veel informatie over wat ze willen en nodig hebben. De beste retailers gebruiken deze data om trends te spotten en hun klanten beter te begrijpen. Ze combineren data van loyaliteitsprogramma's, e-commerce, POS-systemen en andere bronnen, inclusief data die is gekocht van brokers.
Meestal verdelen experts klantgegevens in demografische, transactionele, gedragsmatige en psychografische informatie. Retailers beginnen met het verzamelen van basis demografische gegevens en breiden deze vervolgens uit naar andere typen. Ze maken onderscheid tussen 'klanten' (mensen die bij hen hebben gekocht) en 'consumenten' (potentiële klanten). Consumentengegevens helpen bij 'lookalike modeling': als Mark bijvoorbeeld een geweldige klant is, zoekt de retailer naar meer mensen zoals Mark en richt hij zich op hen met speciale aanbiedingen.
2. Gebruik visualisatietools
Grafieken, diagrammen en dashboards, veelvoorkomende elementen in BI-software, zijn cruciaal voor het begrijpen van data en het nemen van slimme beslissingen. Ze zijn veel effectiever dan alleen naar rijen en kolommen met data kijken. Deze tools stellen zakelijke gebruikers ook in staat om rechtstreeks toegang te krijgen tot analyses zonder te wachten tot IT rapporten maakt en query's uitvoert.
3. Bekijk verschillende gegevensbronnen
Door naar verschillende gegevensbronnen te kijken, zoals verkoopcijfers, oude klantgegevens en voorraadniveaus, kunnen winkels hun bedrijf beter begrijpen. Waarom? Deze cijfers zijn vaak op een of andere manier met elkaar verbonden. Winkels kunnen bijvoorbeeld in-store gegevens koppelen aan productdetails om de beste winkelindeling te bepalen om bezoekers om te zetten in kopers.
Door voorraadniveaus te controleren, wordt ervoor gezorgd dat er voldoende producten zijn die passen bij de winkelindeling. Winkels moeten er ook rekening mee houden dat verschillende tools gegevens op verschillende manieren kunnen definiëren, wat tot fouten kan leiden als het niet wordt opgelost. Dit is een goede reden om één platform te gebruiken voor alle retailgegevens in plaats van de beste tool voor elke taak te kiezen.
4. Houd belangrijke nummers bij
Door belangrijke cijfers te bekijken, kunnen winkels zien hoe goed ze het doen en manieren vinden om te verbeteren. De meest succesvolle winkels kijken elke week naar deze cijfers en vergelijken ze met de week ervoor. Dit begint met kijken naar wat er is gebeurd (zoals dat bepaalde artikelen minder verkopen) en dan uitzoeken waarom het is gebeurd (zoals dat de voorraad opraakt).
5. Concentreer u op de hoofddoelen
Niet alles moet gemeten worden. Retailers hebben veel nieuwe tools en data, maar ze moeten verstandig kiezen of het risico lopen dat ze besluitvormers overweldigen. In plaats daarvan moeten ze eerst belangrijke gebieden vinden die de business snel kunnen verbeteren. Volgens McKinsey lossen de beste analyses een specifiek probleem op en leiden ze tot duidelijke resultaten.
Soorten hulpmiddelen die retailers kunnen gebruiken voor retailanalyses
Retail analytics maakt gebruik van gegevens die via verschillende tools uit winkels en websites worden verzameld, waaronder:
1. Point-of-sale (POS) systemen
Deze systemen volgen en beheren klanttransacties. Ze leveren gegevens over wat klanten kopen en kunnen rapporten maken over verkopen en trends.
2. Software voor klantrelatiebeheer (CRM)
Deze software beheert verkoop, marketing, klantenservice en online processen. Retailers gebruiken het om klantinteracties te volgen, informatie over klanten bij te houden en nieuwe verkoop- en marketingkansen te vinden.
3. Business intelligence (BI)-hulpmiddelen
BI-tools combineren data uit verschillende bronnen om belangrijke prestatie-indicatoren bij te houden, zoals klantloyaliteit, voorraadomloopsnelheid en verkoopcijfers. Ze kunnen rapporten genereren voor leidinggevenden en andere besluitvormers.
4. Voorraadbeheersystemen
Deze software houdt de voorraadniveaus in winkels en magazijnen bij, voorspelt de vraag en helpt bepalen waar artikelen moeten worden opgeslagen om kosten te besparen en aan de behoeften van klanten te voldoen.
5. Voorspellende analyse
Dit type analyse gebruikt gegevens uit het verleden om toekomstige trends en gedragingen te voorspellen. De belangrijkste typen retailanalyses zijn beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief. Deze helpen groeikansen en nieuwe klantengroepen te identificeren.
Laatste woorden
Retail analytics zijn een essentieel onderdeel van elk bedrijf dat verkopen doet. Het helpt om de zaken bij te houden en toekomstige voorspellingen te doen om voorraadtekorten en andere schadelijke situaties te voorkomen. Terwijl vertrouwen op intuïtie de norm was, wordt retail analytics dit langzaam (maar zeker) uitgefaseerd. Data in 2024 is niet hetzelfde als 20 of 10 jaar geleden, dus retailers moeten evolueren als ze alle inkomende en uitgaande data willen verwerken.
