Trước đây, các nhà bán lẻ đưa ra quyết định về việc bán mặt hàng nào, bán ở đâu, giữ bao nhiêu hàng tồn kho và khi nào thay đổi giá dựa trên kinh nghiệm và trực giác của họ. Mặc dù nhiều nhà bán lẻ tự hào về bản năng của mình, nhưng chỉ dựa vào chúng thôi là không đủ nữa, đặc biệt là khi biên lợi nhuận eo hẹp. Sở thích của người tiêu dùng thay đổi nhanh chóng và các nhà bán lẻ không thể theo dõi chính xác tất cả các yếu tố thị trường.
Ngày phân tích phần mềm có thể giúp các nhà bán lẻ đưa ra quyết định tốt hơn và có lợi nhuận hơn bằng cách cải thiện hoặc sửa chữa các phỏng đoán có căn cứ của họ. Bạn muốn biết thêm về nó? Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu này sẽ chỉ cho các doanh nghiệp mọi thứ họ cần biết về phân tích bán lẻ và các phương pháp hay nhất của nó.
Mục lục
Phân tích bán lẻ: nó là gì và lợi ích của nó đối với doanh nghiệp là gì?
4 loại phân tích dữ liệu bán lẻ
5 phương pháp hay nhất giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa phân tích bán lẻ
Các loại công cụ mà nhà bán lẻ có thể sử dụng để phân tích bán lẻ
Kết luận
Phân tích bán lẻ: nó là gì và lợi ích của nó đối với doanh nghiệp là gì?
Phân tích bán lẻ sử dụng phần mềm để thu thập và phân tích dữ liệu từ các cửa hàng thực, cửa hàng trực tuyến và danh mục để giúp các nhà bán lẻ hiểu được hành vi của khách hàng và xu hướng mua sắm. Thông tin này có thể cải thiện các quyết định về giá cả, hàng tồn kho, tiếp thị, vị trí sản phẩm và hoạt động của cửa hàng bằng cách sử dụng các thuật toán dự đoán trên dữ liệu từ cả bên trong doanh nghiệp (như lịch sử mua hàng của khách hàng) và các nguồn bên ngoài (như dự báo thời tiết).
Phân tích bán lẻ cũng có thể đo lường lòng trung thành của khách hàng, phát hiện các mô hình mua sắm, dự báo nhu cầu và cải thiện cách bố trí cửa hàng. Ví dụ, nó giúp các nhà bán lẻ đặt các mặt hàng thường xuyên mua chung lên kệ và cung cấp các khoản chiết khấu được cá nhân hóa cho khách hàng thường xuyên, dẫn đến việc mua nhiều hơn và nhiều lượt ghé thăm hơn.
Lợi ích của việc sử dụng phân tích bán lẻ cho doanh nghiệp
Giảm tình trạng hết hàng và giảm giá
Bằng cách hiểu xu hướng nhu cầu, các nhà bán lẻ có thể dự trữ đúng số lượng sản phẩm. Ví dụ, phân tích có thể cho thấy nhu cầu đối với đồ điện tử tiêu dùng giảm nhanh như thế nào do ảnh hưởng của phương tiện truyền thông xã hội, giúp các nhà bán lẻ tránh tình trạng tồn kho quá mức và giảm giá mạnh.
Tăng cường cá nhân hóa
Phân tích giúp các nhà bán lẻ hiểu được khách hàng của họ thích gì, cho phép họ nắm bắt được nhiều doanh số hơn. Ví dụ, một nhà bán lẻ sách có thể sử dụng lịch sử mua hàng để thông báo cho khách hàng quan tâm đến lịch sử Hoa Kỳ về một cuốn sách mới của nhà sử học Ron Chernow có thể đặt hàng trước.
Tối ưu hóa quyết định giá
Phân tích dữ liệu có thể giúp các nhà bán lẻ đặt giá tốt nhất bằng cách xem xét các yếu tố như giỏ hàng bị bỏ rơi, giá của đối thủ cạnh tranh và chi phí sản phẩm. Điều này đảm bảo giá không quá cao hoặc quá thấp, tối đa hóa lợi nhuận.
Cải thiện phân bổ sản phẩm
Phân tích có thể hướng dẫn các nhà bán lẻ về nơi gửi sản phẩm, giảm chi phí vận chuyển không cần thiết. Ví dụ, một nhà bán lẻ quần áo thể thao có thể tận dụng phân tích để thấy rằng ngay cả nhiệt độ giảm nhẹ cũng làm tăng doanh số bán áo lót giữ nhiệt, do đó họ có thể gửi nhiều hơn đến các khu vực lạnh hơn.
4 loại phân tích dữ liệu bán lẻ
Phân tích mô tả
Phân tích mô tả xem xét hiệu suất trong quá khứ để trả lời các câu hỏi cơ bản như "bao nhiêu", "khi nào", "ở đâu" và "cái gì". Đây là cơ sở của các công cụ thông minh kinh doanh và bảng thông tin hiển thị các báo cáo thường xuyên về doanh số và hàng tồn kho.
Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán giúp tìm ra nguyên nhân của các vấn đề ảnh hưởng đến hiệu suất. Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như phản hồi của khách hàng, kết quả tài chính và số liệu hoạt động, giúp các nhà bán lẻ hiểu sâu hơn về các vấn đề của họ.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán dự báo các sự kiện trong tương lai bằng cách phân tích thời tiết, xu hướng kinh tế, các vấn đề về chuỗi cung ứng và cạnh tranh. Nó thường liên quan đến các kịch bản "nếu như", như dự đoán mức giảm giá 10% sẽ hiệu quả như thế nào so với mức giảm giá 15% hoặc ước tính thời điểm hết hàng trong các điều kiện khác nhau.
Phân tích mô tả
Phân tích theo quy định sử dụng AI và dữ liệu lớn để đề xuất các hành động dựa trên kết quả dự đoán. Ví dụ: nó có thể đề xuất các ưu đãi cho các đại lý dịch vụ khách hàng, chẳng hạn như bán thêm dựa trên lịch sử mua hàng hoặc bán chéo để giải quyết các yêu cầu của khách hàng mới.
5 phương pháp hay nhất giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa phân tích bán lẻ
1. Dựa vào dữ liệu khách hàng
Khách hàng chia sẻ rất nhiều thông tin về những gì họ muốn và cần. Các nhà bán lẻ tốt nhất sử dụng dữ liệu này để phát hiện xu hướng và hiểu rõ hơn về khách hàng của họ. Họ kết hợp dữ liệu từ các chương trình khách hàng thân thiết, thương mại điện tử, hệ thống POS và các nguồn khác, bao gồm dữ liệu mua từ các nhà môi giới.
Thông thường, các chuyên gia chia dữ liệu khách hàng thành thông tin nhân khẩu học, giao dịch, hành vi và tâm lý học. Các nhà bán lẻ bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu nhân khẩu học cơ bản và sau đó mở rộng sang các loại khác. Họ phân biệt giữa "khách hàng" (những người đã mua hàng từ họ) và "người tiêu dùng" (khách hàng tiềm năng). Dữ liệu người tiêu dùng giúp "mô hình hóa tương tự"—ví dụ, nếu Mark là một khách hàng tuyệt vời, nhà bán lẻ sẽ tìm kiếm nhiều người giống Mark hơn và nhắm mục tiêu vào họ bằng các ưu đãi đặc biệt.
2. Sử dụng các công cụ trực quan
Biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển, các thành phần phổ biến trong phần mềm BI, rất quan trọng để hiểu dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh. Chúng hiệu quả hơn nhiều so với việc chỉ xem các hàng và cột dữ liệu. Các công cụ này cũng cho phép người dùng doanh nghiệp truy cập phân tích trực tiếp mà không cần chờ CNTT tạo báo cáo và chạy truy vấn.
3. Xem xét các nguồn dữ liệu khác nhau
Việc xem xét các nguồn dữ liệu khác nhau, như số liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng cũ và mức tồn kho, giúp các cửa hàng hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của mình. Tại sao? Những con số này thường được kết nối theo một cách nào đó. Ví dụ, các cửa hàng có thể liên kết dữ liệu trong cửa hàng với thông tin chi tiết về sản phẩm để xác định cách bố trí cửa hàng tốt nhất nhằm chuyển đổi khách truy cập thành người mua.
Kiểm tra mức tồn kho đảm bảo có đủ sản phẩm phù hợp với bố cục cửa hàng. Các cửa hàng cũng nên lưu ý rằng các công cụ khác nhau có thể định nghĩa dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, điều này có thể dẫn đến sai sót nếu không được sửa. Đây là lý do chính đáng để sử dụng một nền tảng cho tất cả dữ liệu bán lẻ thay vì chọn công cụ tốt nhất cho từng công việc.
4. Theo dõi các số quan trọng
Việc theo dõi các con số quan trọng giúp các cửa hàng thấy được tình hình kinh doanh của mình và tìm cách cải thiện. Các cửa hàng thành công nhất sẽ xem xét các con số này hàng tuần, so sánh với tuần trước. Bắt đầu bằng việc xem xét những gì đã xảy ra (như một số mặt hàng bán ít hơn) và sau đó tìm ra lý do tại sao (như hết hàng).
5. Tập trung vào mục tiêu chính
Không phải mọi thứ đều nên được đo lường. Các nhà bán lẻ có nhiều công cụ và dữ liệu mới, nhưng họ phải lựa chọn một cách khôn ngoan hoặc có nguy cơ khiến những người ra quyết định choáng ngợp. Thay vào đó, trước tiên họ nên tìm ra những lĩnh vực chính có thể cải thiện doanh nghiệp nhanh chóng. Theo McKinsey, các phân tích tốt nhất giải quyết một vấn đề cụ thể và dẫn đến kết quả rõ ràng.
Các loại công cụ mà nhà bán lẻ có thể sử dụng để phân tích bán lẻ
Phân tích bán lẻ sử dụng dữ liệu được thu thập từ các cửa hàng và trang web thông qua nhiều công cụ khác nhau, bao gồm:
1. Hệ thống điểm bán hàng (POS)
Các hệ thống này theo dõi và quản lý giao dịch của khách hàng. Chúng cung cấp dữ liệu về những gì khách hàng mua và có thể tạo báo cáo về doanh số và xu hướng.
2. Phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM)
Phần mềm này quản lý bán hàng, tiếp thị, dịch vụ khách hàng và quy trình trực tuyến. Các nhà bán lẻ sử dụng nó để theo dõi tương tác của khách hàng, lưu giữ thông tin về khách hàng và tìm kiếm cơ hội bán hàng và tiếp thị mới.
3. Công cụ trí tuệ kinh doanh (BI)
Các công cụ BI kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để theo dõi các chỉ số hiệu suất chính như lòng trung thành của khách hàng, doanh thu hàng tồn kho và tỷ lệ bán hàng. Chúng có thể tạo báo cáo cho giám đốc điều hành và những người ra quyết định khác.
4. Hệ thống quản lý hàng tồn kho
Phần mềm này theo dõi lượng hàng tồn kho trong các cửa hàng và kho hàng, dự báo nhu cầu và giúp quyết định nơi lưu trữ hàng hóa để giảm chi phí và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
KHAI THÁC. Phân tích dự đoán
Loại phân tích này sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự báo xu hướng và hành vi trong tương lai. Các loại phân tích bán lẻ chính là mô tả, chẩn đoán, dự đoán và quy định. Những loại này giúp xác định các cơ hội tăng trưởng và nhóm khách hàng mới.
Kết luận
Phân tích bán lẻ là một phần thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp nào đang bán hàng. Nó giúp theo dõi doanh nghiệp và đưa ra dự đoán trong tương lai để tránh tình trạng hết hàng và các tình huống bất lợi khác. Trong khi việc dựa vào trực giác là chuẩn mực, phân tích bán lẻ đang dần (nhưng chắc chắn) loại bỏ nó. Dữ liệu vào năm 2024 không giống như 20 hoặc 10 năm trước, vì vậy các nhà bán lẻ phải phát triển nếu họ muốn xử lý tất cả dữ liệu đến và đi.
