Mengapa bisnis ritel Anda harus meningkatkan investasi dalam analisis data tingkat lanjut?

Bisnis yang mengalami revolusi digital berada di garis depan teknologi beberapa tahun yang lalu. Namun, hari ini, perusahaan dengan pengalaman digital akan menemukan bahwa menjadi bisnis digital adalah standar dan bukan pembeda. Terlepas dari di mana bisnis berada dalam upaya transformasi digital mereka sebelum pandemi, mereka harus dengan cepat mengadopsi cara baru dalam berbisnis dan berkomunikasi dengan pelanggan dengan berinvestasi dalam teknologi yang akan memungkinkan mereka memanfaatkan salah satu aset mereka yang paling berharga: data.

Sektor ritel menghadapi kesulitan seperti kurangnya keamanan dan kerahasiaan data. Ketidakmampuan perusahaan untuk menerapkan wawasan yang diperoleh dari analitik ke dalam bisnis mereka serta kurangnya tim yang terampil untuk menyimpulkan adalah masalah lebih lanjut.

Namun, analitik data dapat membantu dalam meningkatkan retensi pelanggan dan meningkatkan pengenalan merek dengan memberikan kepuasan pelanggan dengan keterampilan yang tepat dan kesimpulan yang tepat dari pengecer. Investasi analitik data mungkin cukup diasumsikan untuk tetap menjadi komponen penting dari industri ritel karena teknologi muncul ke permukaan.

Dibandingkan dengan dua dekade terakhir, industri ritel mengalami kemajuan yang signifikan.

Toko fisik kehilangan bisnis dari pengecer online karena pembeli lebih sering memilih belanja online. Sektor ritel sebelumnya membatasi konsentrasinya pada pemasaran dan layanan pelanggan. Sekarang, penekanannya adalah pada pengumpulan data, analisis, dan peningkatan strategi pemasaran menggunakan wawasan. Kebutuhan untuk dapat bergerak cepat berdasarkan wawasan berbasis data tidak pernah sekuat ini.

Pengecer dapat merancang rencana masuk ke pasar baru yang lebih berhasil dalam menarik pelanggan dengan menggunakan ilmu data dan solusi analitik untuk mengubah data mereka menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Penggunaan analitik data dalam industri ritel dapat meningkatkan kesadaran merek dan memperkuat loyalitas pelanggan dengan memastikan kepuasan klien.

Analisis data untuk bisnis ritel

Pengecer batu bata dan mortir tradisional telah dirombak secara radikal oleh analitik data, yang telah menyapu industri ini. Untuk menilai kebutuhan konsumen, meningkatkan administrasi rantai pasokan, dan meningkatkan keuntungan, telah memperkenalkan perspektif baru. Selain itu, ia berusaha untuk mengoptimalkan pendapatan dengan memaksimalkan strategi merek, kupon diskon, dan memastikan bahwa kehilangan persediaan yang berlebihan dijaga agar tetap minimum.

Selain itu, analisis data membantu dalam mengevaluasi dan memahami tren penjualan setiap toko dan mengidentifikasi perilaku pembelian konsumennya. Bisnis akan dapat mengisi toko mereka dengan produk favorit dan mempromosikan barang dan jasa berkat pengenalan pola ini. Bisnis juga dapat mempertahankan klien dengan menawarkan mereka insentif atau promo.

Saat ini, banyak bisnis menyediakan paket keanggotaan di mana semua transaksi pelanggan terhubung ke satu profil, baik yang dilakukan di dalam toko atau online. Ini membantu perusahaan untuk benar-benar memahami setiap konsumen dan menangani penjualan secara efektif.

Bagaimana analitik data tingkat lanjut mengubah industri ritel?

Akselerator modern yang telah mendorong para pemimpin bisnis ke posisi menguntungkan mereka adalah analitik data. Pasar analitik ritel diperkirakan akan tumbuh pada CAGR 19,1% dari tahun 2020 hingga 2027, mencapai USD 23,8 miliar .

Sekarang, satu hal yang pasti – penggunaan analisis data di industri ritel memiliki masa depan yang menjanjikan. Selain itu, ada peran penting dari analisis data dalam industri ritel.

Akuisisi data

Di sektor ritel, kartu hadiah adalah salah satu metode paling umum untuk mengumpulkan data besar. Transaksi keuangan, koneksi jaringan, login pelanggan, dan teknik lainnya sekarang digunakan untuk mendapatkannya juga. Dengan semakin banyaknya informasi yang dikumpulkan, perusahaan ritel dapat memanfaatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk menganalisis arus masuk dan arus keluar pengeluaran konsumen di masa lalu untuk mengantisipasi pembelian potensial dan memberikan saran yang disesuaikan.

Perkiraan pengeluaran

Berdasarkan pencarian dan transaksi Anda sebelumnya, perusahaan seperti Amazon membuat rekomendasi untuk Anda berdasarkan informasi pelanggan. Algoritme rekomendasi mereka memeriksa lebih dari 150 juta profil dan menghasilkan 35% dari penjualan mereka . Perusahaan online telah membuat pendapatan yang signifikan sebagai akibat dari ini.

Menyesuaikan pengalaman konsumen

Ilmu data dan analitik canggih di ritel menghadirkan peluang untuk meningkatkan hubungan pelanggan. Untuk membuat pelanggannya senang, perusahaan seperti Walmart memantau detail transaksi.

Prediksi permintaan di ritel

Untuk memperkirakan perkembangan masa depan di pasar ritel, beberapa algoritme sekarang memperhitungkan media sosial dan kebiasaan menjelajah web selain analitik data. Atmosfer mungkin merupakan salah satu titik sampel yang paling menarik untuk perkiraan penjualan.

Dengan bantuan Laporan Cuaca, perusahaan seperti Pantene memodifikasi saran produk untuk pelanggan dengan mempertimbangkan pola iklim. Untuk menyebarkan sumber daya mereka dengan benar selama berbagai musim dalam setahun, pengecer menggunakan prediksi komersial dan perkiraan ritel.

Menganalisis pengalaman pelanggan

Lintasan konsumen tidak terus menerus. Dari penelitian hingga pembelian, siklus lintas saluran saling silang. Satu-satunya cara untuk memahami pengalaman pelanggan dan meningkatkan pengalaman pengguna adalah melalui penyebaran data besar. Pengecer yang menggunakan solusi analitik dapat memperoleh tanggapan atas pertanyaan seperti: Di ​​mana pembeli mencari halaman produk? Di mana Anda merindukan mereka, tepatnya? Apa strategi terbaik untuk mendekati mereka dan mendorong mereka untuk membeli?

Mengapa bisnis ritel Anda harus berinvestasi dalam analisis data tingkat lanjut?

Saat ini, penggunaan analitik data dalam industri ritel tidak hanya menawarkan wawasan pelanggan yang spesifik, tetapi juga data tentang operasi dan proses perusahaan dengan peluang untuk peningkatan.

Berikut adalah alasan utama mengapa perusahaan ritel harus meningkatkan investasi mereka dalam analitik data tingkat lanjut.

Interaksi pelanggan yang dipersonalisasi

Bisnis dapat membedakan diri mereka dari pesaing mereka dengan mempersonalisasi layanan mereka.

Bisnis ritel dapat memantau data di setiap tahap proses pembelian dengan bantuan analitik data. Selain itu, mereka melacak transaksi konsumen sebelumnya. Percakapan khusus yang ditargetkan ke pelanggan menggunakan data ini lebih efektif daripada teknik pemasaran standar.

Optimalisasi harga

Pertumbuhan dan penurunan permintaan dapat diprediksi sebagian besar menggunakan pengenalan pola. Bisnis telah menemukan melalui penelitian prediktif bahwa ketika harga suatu produk secara bertahap diturunkan dari titik di mana permintaan menurun, permintaan meningkat lagi.

Solusi ilmu data Appinventiv yang komprehensif telah meningkatkan efektivitas operasional pelanggan sebesar 30%.

Pengalaman klien yang ditingkatkan

Analisis data berupaya memberikan layanan individual kepada setiap pelanggan, mulai dari rekomendasi produk hingga transaksi. Akibatnya, pelanggan tinggal dengan perusahaan lebih lama.

Analisis data juga meningkatkan kepuasan pelanggan dengan mengevaluasi barang-barang yang dibeli konsumen secara bersamaan dan memberikan saran kepada mereka agar mereka membeli kombinasi produk dengan harga diskon.

Penjualan lintas penjualan dihasilkan oleh algoritme analitik data, yang membantu pedagang dalam meningkatkan pendapatan mereka dan karenanya meningkatkan kepuasan pengguna.

Prakiraan tren pasar

Mayoritas merek menawarkan penawaran hari raya atau akhir musim karena data mendukung profitabilitas mereka. Untuk menganalisis sikap pasar, pemasar menggunakan analisis sentimen. Bahkan produk terlaris dapat diprediksi menggunakan data yang dikumpulkan oleh algoritme canggih untuk pembelajaran mesin.

Loyalitas pengguna

Analisis data dapat digunakan untuk menemukan pelanggan yang tidak terlibat dengan bisnis Anda tetapi dapat menjadi konsumen jangka panjang atau pelanggan tetap di masa mendatang.

Ini memudahkan pengecer untuk menawarkan hadiah dan penawaran khusus untuk menarik dan mempertahankan pelanggan.

Peningkatan ROI

Bisnis dapat mengungkap peluang dengan ROI tinggi melalui investasi analitik data. Untuk menilai bagaimana pelanggan menanggapi kampanye pemasaran dan menentukan kecenderungan mereka untuk melakukan pembelian, analisis prediktif dapat digunakan .

Kontrol inventaris dan peramalan permintaan

Bisnis ritel yang menggunakan analitik data dapat lebih memahami kebutuhan klien mereka dan menekankan kategori produk dengan permintaan yang kuat. Kesimpulan berdasarkan data membantu bisnis memperkirakan permintaan dan memelihara inventaris dengan tepat .

Ruang ritel yang sukses

Investasi dalam analisis data membantu bisnis mengidentifikasi lokasi di mana pelanggan menghabiskan sebagian besar perhatian mereka.

Selain itu, analitik menawarkan data tentang demografi, standar hidup masyarakat, dan kondisi pasar. Hal ini cukup membantu dalam menentukan di mana akan menempatkan bisnis ritel mereka sehingga dapat menarik banyak klien.

Pengambilan keputusan yang strategis dan berbasis data

Bisnis mengandalkan data untuk membuat keputusan bijak tentang produk dan klien mereka dengan menggunakan satu sumber informasi yang andal.

5 fitur teratas yang harus dicari saat memilih alat analisis data

Di bagian ini, kami membahas fitur utama yang harus Anda cari saat memilih alat analisis data untuk bisnis Anda. Mendapatkan gambaran tentang fitur yang Anda butuhkan akan membantu Anda memilih alat yang tepat sesuai kebutuhan dan persyaratan bisnis Anda. Jadi, mari kita mulai.

Pelacakan pesaing reguler dan individual

Kontrol atas asal data sangat penting. Mengontrol siapa dan apa yang Anda lihat di pasar sangat penting karena berfungsi sebagai dasar keahlian Anda. Satu set data harus mengandung setidaknya tiga sumber utama untuk dievaluasi, dengan 5 sebagai angka ideal. Sumber-sumber ini harus mencakup lawan Anda dan pengecer lain yang membawa jenis barang dan strategi periklanan yang sama dengan yang Anda lakukan melalui bisnis offline atau online Anda.

Kapasitas untuk menggali data secara mendalam

Mengambil pandangan yang luas tentang pasar sementara juga mampu menyelidiki hal-hal kecil yang spesifik mengarah pada strategi yang paling sukses di sektor-sektor yang makmur. Semua pemain dapat membuat pilihan penting pada waktu yang optimal ketika mereka memiliki data yang tersedia di semua tahap pasar, yang mencakup KPI rantai pasokan, pilihan merchandise dan panduan, serta harga dan diskon toko. Pengecer dapat membuat keputusan yang cerdas dengan mengetahui di mana barang-barang ditempatkan dan apakah barang-barang tersebut dijual atau tidak.

Peringkat musuh secara real-time

Adaptasi harga bisa sangat sulit di lingkungan pasar di mana individu pascapandemi sensitif terhadap harga. Saat ini, pembeli menjadi lebih mudah untuk membandingkan tarif dan mencari penawaran terbaik, baik secara langsung maupun online.

Dengan demikian, modifikasi strategi penetapan harga waktu nyata dapat dilakukan oleh Anda dan tim Anda dengan membandingkan tarif Anda dengan tarif pesaing Anda. Ini membebaskan Anda dari beban penyelidikan manual yang padat karya dan memakan waktu terhadap penetapan harga pesaing Anda, sebuah proses yang sering kali mengurangi produktivitas dan pada akhirnya membuat upaya Anda untuk merevaluasi menjadi sia-sia.

Rekomendasi cross-sell dan saran di tempat

Algoritme prediktif merekomendasikan produk yang mungkin relevan bagi konsumen saat mereka menjelajahi pasar online, mencari dan memilih produk untuk dibeli tergantung pada kebiasaan menjelajah dan dinamika pasar mereka dalam solusi analitik.

Ini dapat terdiri dari rilis terbaru, lini produk yang kinerjanya tidak berhasil, dan produk yang dijelajahi atau ditambahkan konsumen ke keranjang belanja mereka. Untuk mengoptimalkan efektivitas penjualan produk dan penjualan silang, algoritme mungkin menggunakan berbagai strategi seperti pengelompokan produk dan diskon.

Pemberitahuan dan petunjuk tindakan

Untuk menghemat sumber daya dan tenaga, sekaligus memaksimalkan peningkatan harga, kemampuan ini menyederhanakan proses penetapan harga eceran dan pemilihan stok secara proaktif di antara subkategori secara real time. Semuanya pada akhirnya bermuara pada menjadi orang pertama yang memahami dan menuai manfaat dari suatu situasi saat terungkap ketika membuat penilaian yang paling tepat berdasarkan data peramalan dan analitik ritel. Mengingat jumlah cabang dan item produk yang diatur, memperbarui pilihan barang secara fisik yang mencakup berbagai platform dengan cara yang sensitif terhadap waktu hampir tidak mungkin dilakukan.

Kualitas yang disebutkan di atas, selain antarmuka yang sangat fleksibel dan ramah pengguna , harus dipertimbangkan dengan cermat saat memilih solusi analitik data ritel. Mengembangkan strategi pemasaran dan penjualan ritel yang cerdas serta optimalisasi rantai pasokan semuanya bergantung pada penggunaan analitik data real-time yang efisien. Analisis itu menghasilkan interpretasi, rekomendasi, dan mekanisasi yang berharga, yang pada akhirnya akan memiliki dampak positif terbesar pada laba Anda.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu bisnis ritel Anda dengan ilmu data dan solusi analitik?

Pengecer selalu mencari peluang untuk mendapatkan keuntungan atas pesaing mereka, termasuk pengalaman pelanggan yang lebih efektif dan efisien, metode yang lebih baik untuk menghubungi konsumen, dan peluang untuk memprediksi kebutuhan pelanggan.

Appinventiv membantu bisnis Anda dalam berbagai cara dengan ilmu data dan solusi analisisnya. Keberhasilan bergantung pada mendapatkan utilitas sebanyak mungkin dari data, dan Appinventiv melakukan hal itu dengan berbagai solusi ilmu data dan analitiknya:

Konsultasi Analisis Data: Layanan konsultasi analitik ahli yang disediakan oleh Appinventiv membantu mengubah data menjadi wawasan yang relevan, memastikan kinerja organisasi, dan memberi Anda keunggulan pasar.

Manajemen Basis Data: Baik mesin basis data Anda ada di lokasi atau di cloud, para ahli kami dapat membantu Anda mendapatkan data di tempat yang diperlukan. Kami mengevaluasi kebutuhan pengguna Anda untuk membuat gudang data yang unik,

Menganalisis Rantai Pasokan: Dengan bantuan solusi pengoptimalan rantai pasokan kami , Anda dapat meningkatkan pendapatan dan menurunkan biaya.

Melalui analisis pasar yang mendalam, kami membantu Anda memahami kebutuhan pelanggan Anda dan ambisi lawan Anda.

Misalnya, kami menyediakan solusi ERP yang kuat untuk pengecer furnitur terbesar di dunia, IKEA , dengan menerapkan solusi kios berdasarkan lokasi untuk toko yang berlokasi di lokasi yang berbeda, dengan setiap toko memiliki server sendiri-sendiri. Solusi yang diberikan sekarang sedang diperluas ke toko lain di UEA dan dianggap sebagai sumber ROI terbesar.

Inovasi dan tantangan adalah dua pendorong yang mendorong para ahli kami untuk memberikan solusi yang unik untuk setiap klien dan kebutuhan mereka. Kami bangga dalam memberikan solusi yang disesuaikan sesuai kebutuhan klien. Jadi, hubungi kami hari ini!

FAQ

T. Bagaimana analisis data diterapkan dalam bisnis ritel?

A. Analisis tingkat lanjut dalam ritel memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan saran pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka sebelumnya, berkontribusi pada pengalaman pembelian yang lebih disesuaikan dan layanan yang lebih baik kepada pelanggan. Selain berpartisipasi dalam peramalan tren dan pengambilan keputusan strategis berdasarkan riset pasar, kumpulan data yang sangat besar ini juga membantu dalam pendeteksian tren.

T. Keuntungan apa yang ditawarkan analitik data ritel?

A. Berikut ini adalah 5 keuntungan teratas dari analitik data ritel:

• Wawasan tentang perilaku pelanggan
• Meningkatkan retensi
• Mengadministrasikan dasar-dasar
• Mengoptimalkan manajemen di dalam toko
• Meningkatkan pengembalian investasi

T. Apa saja fitur yang harus dimiliki dari alat analisis ritel?

J. Fitur yang harus dimiliki dari alat analitik ritel adalah:

• Kemampuan untuk menilai data perilaku klien
• Rekomendasi penjualan silang dan di tempat
• Peringatan dan acara aktivitas
• Referensi real-time untuk harga pesaing
• Perkiraan dan analitik ritel

T. Apa kelebihan dan kekurangan analitik data?

A. Investasi dalam analisis data menawarkan keuntungan dan kerugian.

Keuntungan

• Pengambilan keputusan yang ditingkatkan
• Pengalaman klien yang ditingkatkan
• Optimalisasi harga

Kekurangan

• Perlindungan data
• Kurangnya komunikasi dengan tim
• Kualitas data buruk