คู่มือเบื้องต้นสำหรับการวิเคราะห์การค้าปลีก: เหตุใดข้อมูลจึงมีความสำคัญต่อธุรกิจทุกประเภท

ก่อนหน้านี้ ผู้ค้าปลีกจะตัดสินใจว่าจะขายสินค้าใด ขายที่ไหน เก็บสต็อกสินค้าไว้เท่าใด และจะเปลี่ยนแปลงราคาเมื่อใดโดยขึ้นอยู่กับประสบการณ์และสัญชาตญาณของตนเอง แม้ว่าผู้ค้าปลีกหลายรายจะภูมิใจในสัญชาตญาณของตนเอง แต่การพึ่งพาสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออัตรากำไรขั้นต้นต่ำ ความต้องการของผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และผู้ค้าปลีกไม่สามารถติดตามปัจจัยทางการตลาดทั้งหมดได้อย่างแม่นยำ

ข้อมูล การวิเคราะห์ ซอฟต์แวร์สามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกตัดสินใจได้ดีขึ้นและมีกำไรมากขึ้นโดยปรับปรุงหรือแก้ไขการคาดเดาที่ได้รับการศึกษา ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมหรือไม่ คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นนี้จะแสดงให้ธุรกิจต่าง ๆ ทราบทุกสิ่งที่จำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์การค้าปลีกและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

สารบัญ
การวิเคราะห์การขายปลีกคืออะไร และมีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไรบ้าง
การวิเคราะห์ข้อมูลการขายปลีกมี 4 ประเภท
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด 5 ประการเพื่อช่วยให้ธุรกิจได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์การขายปลีก
ประเภทของเครื่องมือที่ผู้ค้าปลีกสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์การค้าปลีก
สรุป

การวิเคราะห์การขายปลีกคืออะไร และมีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไรบ้าง

การวิเคราะห์การขายปลีกใช้ซอฟต์แวร์เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากร้านค้าจริง ร้านค้าออนไลน์ และแคตตาล็อก เพื่อช่วยให้ผู้ขายปลีกเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าและแนวโน้มการซื้อ ข้อมูลนี้สามารถปรับปรุงการตัดสินใจเกี่ยวกับราคา สินค้าคงคลัง การตลาด การจัดวางผลิตภัณฑ์ และการดำเนินการของร้านค้าได้โดยใช้อัลกอริทึมเชิงทำนายจากข้อมูลทั้งจากภายในธุรกิจ (เช่น ประวัติการซื้อของลูกค้า) และจากแหล่งภายนอก (เช่น พยากรณ์อากาศ) 

การวิเคราะห์การขายปลีกยังสามารถวัดความภักดีของลูกค้า สังเกตรูปแบบการซื้อ คาดการณ์ความต้องการ และปรับปรุงเค้าโครงของร้านได้ ตัวอย่างเช่น ช่วยให้ผู้ขายปลีกวางสินค้าที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ บนชั้นวาง และเสนอส่วนลดเฉพาะบุคคลให้กับลูกค้าประจำ ส่งผลให้ซื้อสินค้ามากขึ้นและมาเยี่ยมชมร้านมากขึ้น

ประโยชน์ของการใช้การวิเคราะห์การขายปลีกสำหรับธุรกิจ

ลดสต๊อกสินค้าและส่วนลด

การทำความเข้าใจแนวโน้มความต้องการจะช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถสต็อกสินค้าได้ในปริมาณที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์สามารถแสดงให้เห็นว่าความต้องการสินค้าอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคลดลงอย่างรวดเร็วเพียงใดโดยได้รับอิทธิพลจากโซเชียลมีเดีย ช่วยให้ผู้ค้าปลีกหลีกเลี่ยงการสต็อกสินค้ามากเกินไปและการลดราคาสินค้าจำนวนมาก

การเพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคล

การวิเคราะห์ช่วยให้ผู้ค้าปลีกเข้าใจว่าลูกค้าชอบอะไร ทำให้เพิ่มยอดขายได้ ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกหนังสือสามารถใช้ประวัติการซื้อเพื่อแจ้งให้ลูกค้าที่สนใจประวัติศาสตร์อเมริกันทราบเกี่ยวกับหนังสือเล่มใหม่ของนักประวัติศาสตร์ Ron Chernow ที่เปิดให้สั่งซื้อล่วงหน้า

การเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจกำหนดราคา

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ค้าปลีกกำหนดราคาที่ดีที่สุดได้โดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น รถเข็นสินค้าที่ถูกละทิ้ง ราคาของคู่แข่ง และต้นทุนผลิตภัณฑ์ วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าราคาจะไม่สูงหรือต่ำเกินไป ซึ่งจะทำให้ได้กำไรสูงสุด

การปรับปรุงการจัดสรรผลิตภัณฑ์

การวิเคราะห์สามารถแนะนำผู้ค้าปลีกว่าควรส่งสินค้าไปที่ไหน ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการขนส่งที่ไม่จำเป็นได้ ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกเสื้อผ้ากีฬาสามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เพื่อดูว่าอุณหภูมิที่ลดลงเพียงเล็กน้อยก็สามารถเพิ่มยอดขายเสื้อชั้นในกันหนาวได้ จึงสามารถส่งสินค้าไปยังพื้นที่ที่มีอากาศหนาวเย็นได้มากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลการขายปลีกมี 4 ประเภท

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะพิจารณาประสิทธิภาพในอดีตเพื่อตอบคำถามพื้นฐาน เช่น "เท่าไร" "เมื่อไร" "ที่ไหน" และ "อะไร" นับเป็นพื้นฐานของเครื่องมือและแดชบอร์ดด้านปัญญาทางธุรกิจที่แสดงรายงานบ่อยครั้งเกี่ยวกับการขายและสินค้าคงคลัง

การวิเคราะห์การวินิจฉัย

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยค้นหาสาเหตุของปัญหาที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพ การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น คำติชมของลูกค้า ผลทางการเงิน และตัวชี้วัดการดำเนินงาน ช่วยให้ผู้ค้าปลีกเข้าใจปัญหาของตนได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะพยากรณ์เหตุการณ์ในอนาคตโดยวิเคราะห์สภาพอากาศ แนวโน้มเศรษฐกิจ ปัญหาห่วงโซ่อุปทาน และการแข่งขัน โดยมักเกี่ยวข้องกับสถานการณ์ "จะเกิดอะไรขึ้นถ้า" เช่น การคาดการณ์ว่าการให้ส่วนลด 10% จะมีประสิทธิภาพมากกว่าส่วนลด 15% มากเพียงใด หรือการประเมินว่าสินค้าจะหมดสต็อกเมื่อใดภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน

การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดใช้ AI และข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแนะนำการดำเนินการตามผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ ตัวอย่างเช่น สามารถแนะนำข้อเสนอสำหรับตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า เช่น การขายเพิ่มตามประวัติการซื้อหรือการขายแบบไขว้เพื่อตอบสนองคำถามของลูกค้ารายใหม่

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด 5 ประการเพื่อช่วยให้ธุรกิจได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์การขายปลีก

1. อาศัยข้อมูลของลูกค้า

ลูกค้ามักจะแบ่งปันข้อมูลมากมายเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาต้องการและสิ่งที่จำเป็น ผู้ค้าปลีกที่ดีที่สุดจะใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อระบุแนวโน้มและทำความเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น พวกเขารวมข้อมูลจากโปรแกรมสะสมคะแนน อีคอมเมิร์ซ ระบบ POS และแหล่งอื่นๆ รวมถึงข้อมูลที่ซื้อจากนายหน้า

โดยทั่วไป ผู้เชี่ยวชาญจะแบ่งข้อมูลลูกค้าออกเป็นข้อมูลประชากร การทำธุรกรรม พฤติกรรม และข้อมูลทางจิตวิทยา ผู้ค้าปลีกเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลประชากรพื้นฐาน จากนั้นจึงขยายไปยังข้อมูลประเภทอื่นๆ พวกเขาแยกแยะระหว่าง "ลูกค้า" (คนที่ซื้อสินค้าจากพวกเขา) และ "ผู้บริโภค" (ลูกค้าที่มีศักยภาพ) ข้อมูลผู้บริโภคช่วยในการ "สร้างแบบจำลองที่คล้ายกัน" ตัวอย่างเช่น หาก Mark เป็นลูกค้าที่ดี ผู้ค้าปลีกจะมองหาลูกค้าที่มีลักษณะเหมือน Mark มากขึ้น และกำหนดเป้าหมายพวกเขาด้วยข้อเสนอพิเศษ

2. ใช้เครื่องมือสร้างภาพ

แผนภูมิ กราฟ และแดชบอร์ด ซึ่งเป็นองค์ประกอบทั่วไปในซอฟต์แวร์ BI มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจข้อมูลและการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด มีประสิทธิภาพมากกว่าการดูข้อมูลแบบแถวหรือคอลัมน์เพียงอย่างเดียว นอกจากนี้ เครื่องมือเหล่านี้ยังช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถเข้าถึงข้อมูลวิเคราะห์ได้โดยตรงโดยไม่ต้องรอให้ฝ่ายไอทีสร้างรายงานและเรียกใช้แบบสอบถาม

3. ดูแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน

การดูแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ตัวเลขยอดขาย ข้อมูลลูกค้าเก่า และระดับสต็อกสินค้า ช่วยให้ร้านค้าเข้าใจธุรกิจของตนได้ดีขึ้น เหตุใดจึงเป็นเช่นนั้น ตัวเลขเหล่านี้มักเชื่อมโยงกันในบางรูปแบบ ตัวอย่างเช่น ร้านค้าสามารถเชื่อมโยงข้อมูลในร้านกับรายละเอียดผลิตภัณฑ์เพื่อกำหนดเค้าโครงร้านที่ดีที่สุดเพื่อเปลี่ยนผู้เยี่ยมชมให้กลายเป็นผู้ซื้อ 

การตรวจสอบระดับสต็อกสินค้าจะช่วยให้มั่นใจได้ว่ามีสินค้าเพียงพอกับการจัดวางสินค้าในร้านค้า ร้านค้าควรคำนึงด้วยว่าเครื่องมือต่างๆ อาจกำหนดข้อมูลได้หลายวิธี ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดได้หากไม่แก้ไข นี่เป็นเหตุผลที่ดีที่จะใช้แพลตฟอร์มเดียวสำหรับข้อมูลการขายปลีกทั้งหมดแทนที่จะเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละงาน

4. ติดตามหมายเลขที่สำคัญ

การดูตัวเลขที่สำคัญจะช่วยให้ร้านค้าทราบว่าตนเองทำได้ดีเพียงใดและค้นหาวิธีปรับปรุง ร้านค้าที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะดูตัวเลขเหล่านี้ทุกสัปดาห์โดยเปรียบเทียบกับสัปดาห์ก่อนหน้า โดยเริ่มจากการดูว่าเกิดอะไรขึ้น (เช่น สินค้าบางรายการขายได้น้อยลง) จากนั้นจึงหาสาเหตุว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น (เช่น สินค้าหมดสต็อก)

5. มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายหลัก

ไม่จำเป็นต้องวัดทุกอย่าง ผู้ค้าปลีกมีเครื่องมือและข้อมูลใหม่ๆ มากมาย แต่พวกเขาต้องเลือกอย่างชาญฉลาด มิฉะนั้นอาจต้องเผชิญกับการตัดสินใจที่ยุ่งยาก ในทางกลับกัน พวกเขาควรค้นหาพื้นที่สำคัญที่สามารถปรับปรุงธุรกิจได้อย่างรวดเร็วเสียก่อน ตามข้อมูลของ McKinsey การวิเคราะห์ที่ดีที่สุดจะแก้ปัญหาเฉพาะเจาะจงและนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ชัดเจน

ประเภทของเครื่องมือที่ผู้ค้าปลีกสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์การค้าปลีก

การวิเคราะห์การขายปลีกใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากร้านค้าและเว็บไซต์ผ่านเครื่องมือต่างๆ รวมถึงต่อไปนี้:

1. ระบบจุดขาย (POS)

ระบบเหล่านี้ติดตามและจัดการธุรกรรมของลูกค้า โดยให้ข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้าซื้อและสามารถสร้างรายงานเกี่ยวกับยอดขายและแนวโน้มต่างๆ ได้

2.ซอฟต์แวร์การจัดการความสัมพันธ์ลูกค้า (CRM)

ซอฟต์แวร์นี้ช่วยจัดการการขาย การตลาด การบริการลูกค้า และกระบวนการออนไลน์ ผู้ค้าปลีกใช้ซอฟต์แวร์นี้เพื่อติดตามการโต้ตอบกับลูกค้า เก็บข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า และค้นหาโอกาสใหม่ๆ ในการขายและการตลาด

3. เครื่องมือปัญญาทางธุรกิจ (BI)

เครื่องมือ BI รวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญ เช่น ความภักดีของลูกค้า การหมุนเวียนสินค้าคงคลัง และอัตราการขาย เครื่องมือเหล่านี้สามารถสร้างรายงานสำหรับผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจอื่น ๆ ได้

4. ระบบการจัดการสต๊อกสินค้า

ซอฟต์แวร์นี้ติดตามระดับสต๊อกในร้านค้าและคลังสินค้า คาดการณ์ความต้องการ และช่วยตัดสินใจว่าจะจัดเก็บสินค้าไว้ที่ไหนเพื่อลดต้นทุนและตอบสนองความต้องการของลูกค้า

5 การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์ประเภทนี้ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มและพฤติกรรมในอนาคต การวิเคราะห์การขายปลีกมีหลายประเภท ได้แก่ เชิงพรรณนา เชิงวินิจฉัย เชิงทำนาย และเชิงกำหนด ซึ่งจะช่วยระบุโอกาสในการเติบโตและกลุ่มลูกค้าใหม่

สรุป

การวิเคราะห์การขายปลีกถือเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจใดๆ ที่ต้องการเพิ่มยอดขาย ช่วยติดตามธุรกิจและคาดการณ์ในอนาคตเพื่อหลีกเลี่ยงสินค้าหมดสต็อกและสถานการณ์ที่เป็นอันตรายอื่นๆ แม้ว่าการพึ่งพาสัญชาตญาณจะเป็นเรื่องปกติ แต่การวิเคราะห์การขายปลีกก็ค่อยๆ ลดความสำคัญลง (แต่แน่นอน) ข้อมูลในปี 2024 จะไม่เหมือนเดิมเมื่อ 20 หรือ 10 ปีที่แล้ว ดังนั้นผู้ขายปลีกต้องพัฒนาหากต้องการจัดการข้อมูลขาเข้าและขาออกทั้งหมด