データ主導の意思決定: 小売業の回復力を高める 3 つの方法

小売業者が年末商戦から学んだことがあるとすれば、2023 年以降の目標を達成するには、データ主導の意思決定を優先する必要があるということです。

数字は予測不可能な未来を示しています。

一方では、全米小売業連盟は、2022 年の年末商戦の小売売上高が 2021 年に比べて 6% から 8% 増加すると予測しています。

さらに、米国の労働市場は引き続き堅調であり、COVID-19 による制限は緩和されています。

一方で、経済指標はますます景気後退を示しており、クレジット カードの残高は増加しており、地政学的な混乱が続いています。

この困難な環境にもかかわらず、データに新鮮なアプローチを採用する小売業者は、顧客のロイヤルティと収益を向上させることができます。

データ主導の意思決定: パズルのピースをつなぐ

パンデミックは、小売業者の冷たい真実を浮き彫りにしました。

多くの場合、バックオフィス プロセスによって CX が決定されます。
サプライ チェーンの混乱は、出荷の遅延につながります。
在庫不足は注文の未履行につながります。
また、人員配置の問題により、コール センターで膨大な待ち時間が発生します。

これらすべての状況から、重要な問題が生じます。どの顧客を優先するべきか?

残念ながら、バックオフィス プロセスを管理するシステムで、顧客の状況を把握できるものはありません。 収益性の高い顧客と、多くの注文を返品する顧客とは? 社会的インフルエンサーは誰ですか? チャーンのリスクは誰ですか?

フロントエンド エンゲージメント システムが全体像を完成させます。

• マーケティング システムは、買い物客を惹きつけたプロモーションを示します
• 誰がオンラインで注文したかを示すe コマース ソリューション
• エクスペリエンス管理は、調査データを介して顧客の感情を明らかにします
• サービス レコードには、注文の更新を求める可能性が最も高いのは誰であるかが示されます。

このすべてのデータが別々のシステムに保存されていると、意味を理解するのが難しくなります。 しかし、それが 1 つの統一されたビューにまとめられれば、小売業者は十分な情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を行うことができ、利益の増加、リソースのより効率的な使用、ブランドの評判の向上につながります。

小売データ戦略に関するインタビューで、Publicis Groupe のエグゼクティブ バイス プレジデントである Brad Blackmon 氏は次のように述べています。

小売データ戦略: すべてをまとめて

リアルタイムのビジネス上の意思決定を可能にする顧客の統一ビューを作成するために、主要な企業は一元化されたデータ モデルを開発しています。 これらの統合モデルは、顧客データを企業全体のプロセスおよびアプリケーションに公開するのに役立ちます。

HBR Analytic Services が SAP と協力して行った 2022 年の調査では、多くの小売業者を含む 180 以上の企業にデータ戦略について尋ねました。

回答者の 5 人に 4 人近くが、一元化されたデータ モデルを実装したことがある、実装プロセスの途中にある、またはそうする計画があると述べています。

一元化されたデータ モデルの重要な出力の 1 つは、顧客の正確なライフタイム バリュー スコア (CLTV) です。 この指標は、小売業者が収益にプラスの影響を与える決定を下すのに役立ちます。

「ブランドはデータを賢く利用して、機会があればクロスセルやアップセルを行うことができます」と Blackmon 氏は述べています。 「彼らはまた、価値の低い消費者に焦点を当てずに、忠実な顧客に報酬を与えるためにも使用できます。」

データドリブンな小売ユースケースの上位 3 つの例

一元化されたデータ モデルに基づく統一された顧客ビューが小売戦略にどのように役立つかを示す 3 つの例を次に示します。

1. 返品プロセスの問題点を減らす
2. 企業データと顧客データを統合してチャーンを削減および排除
3. サービスと顧客感情の向上

1.返品の痛みを軽減する

「ブラケット」とも呼ばれるシリアル返品は、アイテムの複数のバージョンを購入し、それらのほとんどを返品する行為です。 ある調査では、2019 年の 55% から増加して、買い物客の 63% がブラケティングを認めていることがわかりました。

この行為は明らかに小売収入に損害を与えます。 返品の開梱、処理、およびアイテムの検査により、時間とリソースが浪費されます。 また、フルフィルメント センターの貴重なスペースも占有します。 これらの施設が容量に達した場合、小売業者は新しい在庫を持ち込むことができません。

顧客プロファイルを完全に理解することで、ブランドはブラケッターを店内プロモーションに限定したキャンペーンにセグメント化できます。 また、より収益性の高い顧客をターゲットにして、オンライン プロモーションや取引を行い、ロイヤルティを強化することもできます。

2.チャーンが始まる前に止める

注文の遅れや配達の遅れは、顧客ロイヤルティに大打撃を与えます。

最近のある調査では、消費者の 35% 以上が、配達に関する否定的な経験の後で小売業者を乗り換え、否定的なレビューやソーシャル メディアへの投稿を書いていると述べています。

統一された顧客プロファイルの一部としてサプライ チェーン データと注文ステータスを明確に把握することで、小売業者は注文が遅れている CLTV 率の高い顧客を特定し、積極的な対策を講じることができます。

たとえば、これらの顧客に次の注文の割引クーポンを提供できます。 また、これらの顧客がコンタクト センターに電話するときに優先順位を付けることができるため、長い待ち時間が不満を悪化させることはありません。

3. 顧客回収率の向上

消費者が休暇中に不満を漏らし、小売店の従業員を粗末に扱っていることは周知の事実です。 しかし、顧客データの理解が深まると、ブランドは苦情に優先順位を付け、収益性の高い顧客に集中することができます。

たとえば、顧客の購入履歴データの最新のビューを使用すると、ブランドは、苦情の後も商品やサービスを購入し続けたユーザーを確認できます。 価値の高い顧客が苦情以来エンゲージメントを断ち切った場合、ブランドは回復のためにクロスチャネル キャンペーンに顧客を押し込むことができます。

さらに、エージェントが苦情の状況をフォローアップできるように、コール センターでチケットを有効にすることもできます。

小売レジリエンスのためのデータ管理

多くの小売業者にとって、サイロ化されたデータは問題です。 これにより、重要な購入の瞬間に価値の高い顧客を特定し、ロイヤルティを強化するための行動を起こすことができなくなります。

小売業におけるデータ駆動型の意思決定は、顧客体験とセンチメントを改善すると同時に、収益を強化することができます。

データ主導の意思決定を優先することで、小売業者はこの課題を解決し、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、より効率的に運営し、財務目標に向けて前向きな一歩を踏み出すことができます。