تحلیل‌های خرده‌فروشی (Retail Analytics) چیست و داده‌ها چه نقشی در آن دارند؟

مشتریان خرده‌فروشی انتظار دارند تجربه‌های خرید به نیازها و ترجیحات منحصربه‌فرد آنها شخصی‌سازی شود. تحلیل داده‌ها رویکردی مبتنی بر داده را برای برآورده کردن این انتظارات فراهم می‌کند.

مرور کلی

خرده‌فروشان شاهد تغییری تاریخی در نحوه خرید مصرف‌کنندگان هستند. مصرف‌کنندگان امروزی به راحتی می‌توانند قیمت‌ها را مقایسه کنند، محصولات را تحقیق کنند و تصمیمات خریدی متناسب با سبک زندگی خود بگیرند. چه به‌صورت آنلاین و چه در فروشگاه، مشتریان خرده‌فروشی انتظار دارند تجربه‌های خرید به نیازها و ترجیحات منحصربه‌فرد آنها شخصی‌سازی شود، فرآیند تحویل سفارش و بازگشت کالا بدون دردسر باشد و خدمات مشتریان پاسخگو از طریق کانال‌های متعدد در دسترس باشد. تحلیل‌های خرده‌فروشی رویکردی مبتنی بر داده را برای برآورده کردن این انتظارات فراهم می‌کند.

مزایای استفاده از تحلیل داده‌ها در خرده‌فروشی چیست؟

درک دقیق و پاسخگویی به نیروهایی که محیط خرده‌فروشی امروزی را شکل می‌دهند، کلید بقا و موفقیت در این صنعت به‌سرعت در حال تغییر است. خرده‌فروشانی که به‌سرعت برنامه تحلیل داده‌های مدرن را پیاده‌سازی کرده‌اند، توانسته‌اند به‌راحتی با تغییرات ترجیحات مصرف‌کنندگان، اختلالات زنجیره تأمین، نیروهای بازار کار و غیره سازگار شوند. در اینجا پنج روشی که پیاده‌سازی یک برنامه تحلیل داده قوی مزیت رقابتی قابل‌توجهی فراهم می‌کند، آورده شده است:

1. افزایش تعامل با مشتری
   مشتریان توانمندشده توسط اینترنت، خرده‌فروشان را مجبور کرده‌اند تا بسیاری از استراتژی‌های سنتی تعامل و حفظ مشتری را کنار بگذارند. توانایی انجام تحقیقات گسترده محصولات به‌صورت آنلاین، پیوندهای سنتی وفاداری به برند را تضعیف کرده و تجربه خرید را به یک کالا تبدیل کرده است. تحلیل داده‌های خرده‌فروشی برای مقابله با این مشکل استفاده می‌شود و با شناسایی بخش‌های مشتری کمتر درگیر که احتمالاً با شخصی‌سازی و تلاش‌های بیشتر برای ارتباط، هزینه‌های خود را افزایش می‌دهند، به کار می‌رود. تحلیل‌ها همچنین می‌توانند نشان دهند که سهم کیف پول در کجا از دست می‌رود، این هزینه‌ها به کجا هدایت می‌شوند و عواملی که مصرف‌کنندگان را به سمت دیگر هدایت می‌کنند. در نهایت، استفاده از تحلیل داده‌ها در خرده‌فروشی می‌تواند نرخ ریزش مشتری را با شناسایی نشانگرهای رفتاری که نشان‌دهنده کاهش تعامل هستند، کاهش دهد. این بینش‌ها به خرده‌فروشان امکان می‌دهد تا به‌صورت پیش‌فعال مداخله کنند تا مشتریان در آستانه ترک را دوباره درگیر کنند.
2. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری و افزایش سودآوری
   قیمت‌گذاری بهینه برای بقای هر خرده‌فروشی حیاتی است. تعیین قیمت‌های بیش از حد بالا می‌تواند سهم بازار ارزشمند را از دست بدهد، در حالی که قیمت‌گذاری بیش از حد پایین می‌تواند منجر به حاشیه‌های سود ناپایدار شود. اما یافتن نقطه قیمت بهینه به‌طور فزاینده‌ای چالش‌برانگیز شده است. تحلیل‌های قیمت‌گذاری و مدل‌های پیش‌بینی AI/ML می‌توانند با در نظر گرفتن عوامل پیچیده‌ای مانند سطح تقاضا در بخش‌های مشتری خاص، تفاوت‌های رفتار خرید مصرف‌کنندگان در کانال‌های مختلف و شدت رقابت، کمک کنند. تحلیل مجموعه‌های داده گسترده می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را که بدون دید کامل در چندین منبع داده غیرممکن است، به دست آورد و به خرده‌فروشان امکان می‌دهد تا چارچوب استراتژیکی برای تنظیم قیمت ایجاد کنند که در بلندمدت پایدار باشد.
3. ایجاد زنجیره تأمین کارآمدتر
   زنجیره‌های تأمین خرده‌فروشی به‌طور مشهور پیچیده هستند و اغلب شامل تعداد زیادی تأمین‌کننده فردی در قاره‌های مختلف هستند. این، همراه با افزایش عرضه محصولات جدید و نیاز مداوم به پاسخگویی به سلیقه‌های به‌سرعت در حال تغییر مصرف‌کنندگان، اتخاذ رویکردی مبتنی بر داده برای زنجیره تأمین را ضروری می‌کند. تحلیل‌های پیشرفته برای خرده‌فروشان می‌توانند با تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ از چندین سیستم فروش و موجودی، اقلامی که به احتمال زیاد موجودی آنها تمام یا بیش از حد ذخیره می‌شود را به‌طور دقیق شناسایی کنند و شیوه‌های مدیریت موجودی را بهبود بخشند. فراتر از موجودی، تحلیل‌های پیش‌بینی نقش مهمی در مدیریت اختلالات زنجیره تأمین ایفا می‌کنند. با مدل‌سازی تأثیر عواملی مانند تعرفه‌ها یا کمبود مواد خام، خرده‌فروشان می‌توانند به‌صورت پیش‌فعال استراتژی‌های تأمین را تنظیم کنند و ریسک را کاهش دهند. تحلیل‌های بلادرنگ همچنین دید جامعی از مسیرهای حمل‌ونقل، ظرفیت انبار و شبکه‌های تأمین‌کننده ارائه می‌دهند و شناسایی راه‌های کاهش هزینه‌ها و ساده‌سازی عملیات را آسان می‌کنند.
4. بهبود قابلیت‌های تشخیص ریسک و تقلب
   منابع داخلی و خارجی تقلب می‌توانند به‌سرعت سودآوری خرده‌فروش را کاهش دهند. مثال‌ها شامل هزینه‌های غیرمجاز، بیش از حد یا تکراری از پیمانکاران و تأمین‌کنندگان محصول، بازگشت‌های تقلبی یا حتی هزینه‌های تقلبی ناشی از داخل بخش خرید خرده‌فروشی است. مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند ناهنجاری‌های ظریف را در حجم عظیمی از داده‌های تراکنش تشخیص دهند. این امکان را به تیم‌های تقلب می‌دهد تا موارد با ریسک بالا را اولویت‌بندی کنند و سریع‌تر برای جلوگیری از زیان‌ها اقدام کنند.
5. توسعه و مدیریت نیروی کار
   سرمایه انسانی یکی از ارزشمندترین دارایی‌های هر خرده‌فروشی است و برنامه‌ریزی، توسعه و حفظ کارکنان را به یک کاربرد مهم تحلیل داده‌ها در خرده‌فروشی تبدیل می‌کند. برنامه‌های تحلیل می‌توانند به خرده‌فروشان کمک کنند تا نیازهای نیروی انسانی را با زمان‌های اوج پیش‌بینی‌شده، از جمله دوره‌های تبلیغات ویژه و تعطیلات که ترافیک مشتری در بالاترین حد است، بهتر هماهنگ کنند. کارکنانی با بهره‌وری بالا می‌توانند در زمان‌های شلوغ برنامه‌ریزی شوند تا اطمینان حاصل شود که عملیات فروشگاه در اوج کارایی در شلوغ‌ترین زمان‌های روز اجرا می‌شود. یک مدل امتیازدهی پیشرفته می‌تواند در فرآیند استخدام ادغام شود تا اطمینان حاصل شود که کاندیداهایی با مجموعه مهارت‌های ایده‌آل ابتدا استخدام می‌شوند. تحلیل ریسک حفظ کارکنان برای خرده‌فروشان مقدار زیادی داده از منابع داخلی و خارجی را تحلیل می‌کند تا رفتارهایی که نشان‌دهنده احتمال ترک کارکنان هستند را مشخص کند و امکان مداخله قبل از از دست دادن استعدادهای ارزشمند را فراهم می‌کند.

موارد استفاده تحلیل در خرده‌فروشی چیست؟

کاربردهای بسیاری برای تحلیل داده‌ها برای خرده‌فروشان وجود دارد. بیایید بررسی کنیم که چگونه سه نوع خاص از خرده‌فروشان از تحلیل برای افزایش فروش و رضایت مشتری استفاده می‌کنند.

شخصی‌سازی تبلیغات فروشگاه‌های مواد غذایی
مشتریانی با نیازهای تغذیه‌ای خاص، مانند رژیم بدون گلوتن یا ترجیحات غذایی مرتبط با سبک زندگی مانند گیاه‌خواری یا وگان، به تبلیغات گسترده برای نانوایی فروشگاه یا فروش در بخش گوشت پاسخ نمی‌دهند. خرده‌فروشان مواد غذایی می‌توانند از داده‌های جمع‌آوری‌شده از خریدهای داخل فروشگاهی هر مشتری برای شخصی‌سازی پیشنهادات ایمیلی و شبکه‌های اجتماعی که برای آنها ارسال می‌کنند، استفاده کنند. ارائه این سطح از سفارشی‌سازی، تجربه خرید شخصی‌سازی‌شده‌تری متناسب با الگوهای خرید هر مشتری ارائه می‌دهد، وفاداری به برند را تقویت می‌کند و سهم کیف پول را افزایش می‌دهد.

مدیریت موجودی خرده‌فروشی آنلاین
قفسه‌های دیجیتال خالی فرصت‌های فروش از دست رفته را نشان می‌دهند و می‌توانند باعث شوند مشتریان به سمت رقبایی که قادر به نگه‌داری مداوم محصولات مورد نظر در انبار هستند، مهاجرت کنند. با وجود صدها یا هزاران مورد برای فروش، مدل‌های مدیریت موجودی مبتنی بر آستانه سنتی کافی نیستند. تحلیل‌های مدرن خرده‌فروشی داده‌های خرید گذشته، موجودی، و داده‌های شخص ثالث و عمومی، از جمله داده‌های آب‌وهوا و نقطه فروش را تحلیل می‌کنند تا تقاضا را به‌دقت پیش‌بینی کنند و موجودی کافی را امکان‌پذیر کنند.

ایمنی خرده‌فروشی فیزیکی
حوادث داخل فروشگاه که شامل مشتریان یا کارکنان هستند، تأثیر منفی بر سود خرده‌فروشان فیزیکی دارند. برنامه‌های تحلیل نیروی کار می‌توانند ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل و تشخیص علل ریشه‌ای حوادث ایمنی باشند. با استفاده از نقاط داده مختلف (گزارش‌های حادثه، داده‌های محیطی و تجهیزات، سوابق آموزش ایمنی، داده‌های ممیزی و غیره) و سپس استقرار ترکیبی از تحلیل‌های توصیفی، تشخیصی، تجویزی و پیش‌بینی و همچنین پردازش زبان طبیعی (NLP) برای کشف بینش‌های قابل اقدام، نتایج این تحلیل می‌تواند برای رسیدگی پیش‌فعال به رویه‌های سطح فروشگاه و ارائه آموزش پیشرفته به کارکنان استفاده شود که می‌تواند از وقوع حوادث مشابه در آینده جلوگیری کند. برنامه‌های تحلیل نیروی کار قادر به تحلیل و تشخیص علل ریشه‌ای حوادث ایمنی هستند. نتایج این تحلیل می‌تواند برای رسیدگی پیش‌فعال به رویه‌های سطح فروشگاه و ارائه آموزش پیشرفته به کارکنان برای جلوگیری از حوادث مشابه استفاده شود.