Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: Nu de retailsector steeds meer richting omnichannel beweegt, is het belangrijk om trends te analyseren en verbanden tussen data te vinden om een holistisch beeld te krijgen en een gedetailleerde strategie te ontwikkelen. In deze blog bespreken we toepassingen van retailanalyse, van verkoopanalyses tot de effectiviteit van promoties. Lees verder om te ontdekken hoe retailers analyses optimaal kunnen benutten.
Het retaillandschap heeft een ongekende verandering ondergaan in de recente geschiedenis. Deze verandering heeft een aantal uitdagingen en kansen voor retailers met zich meegebracht, variërend van complex klantgedrag en hevige concurrentie tot nieuwe retailkanalen zoals e-commerce en de meest recente ontwikkeling : Q-commerce .
In dit complexe retaillandschap is een statische, eenmalige strategie niet voldoende. De strategie, plannen en uitvoering moeten flexibel zijn en evolueren op basis van de behoeften van klanten, of liever gezegd, de marktsituatie. Dat is waar retailanalyse een rol speelt.
Retailanalyse, inclusief online retailanalyse, is het verzamelen van alle bedrijfsgegevens in de detailhandel, deze indien nodig digitaliseren en vervolgens analyseren met behulp van analyseprogramma's. Wat zijn de verschillende databronnen? Denk aan gegevens uit kassasystemen, kassasystemen, ERP-systemen, inkoop- en voorraadgegevens, prijs- en kortingsinformatie, financiële overzichten, enzovoort.
Retailanalyse maakt gebruik van deze informatie om inzichten te genereren waarmee de juiste beslissingen kunnen worden genomen, antwoorden op verborgen vragen kunnen worden gevonden, knelpunten in uw retailbedrijf kunnen worden geïdentificeerd en verdere ondersteuning kan worden geboden bij betere planning en voorbereiding.
Hier is een referentiearchitectuur voor retailanalyse:
Bron: Salesforce
Let op: dit is een referentiearchitectuur en de gebruikte technologieën kunnen worden gewijzigd.
De aandachtsspanne van de klant is afgenomen doordat ze worden overspoeld met informatie via sociale media, advertenties, chats, berichten, e-mails, enzovoort. Moderne retail draait om het doorbreken van al die ruis, het bereiken van klanten en het trekken van hun aandacht door een unieke en persoonlijke ervaring te bieden.
Toonaangevende retailers creëren ongekende zakelijke waarde en een concurrentievoordeel door fors te investeren in technologische oplossingen zoals retailanalyse, cloudcomputing en klantbeleving (CX)-management . Dankzij deze door technologie gedreven evolutie in de retail luisteren deze bedrijven voortdurend naar de wensen van klanten, hun reacties op nieuwe productlanceringen en de acties van de concurrentie.
Wij kunnen u helpen bij het analyseren van uw klantgegevens en u op weg helpen met een slimme analyseoplossing.
Met al deze informatie is analytics in de retail een logisch gevolg. Het biedt hen de inzichten om zich optimaal te positioneren voor de volgende transformatiegolf in de retailsector. Deze inzichten stellen belangrijke besluitvormers op verschillende niveaus in de retailwaardeketen in staat om een optimale strategie voor hun bedrijf te formuleren, deze te monitoren en indien nodig aan te passen.
Hieronder een schematische weergave van de waardeketen in de detailhandel:
Laten we eens dieper ingaan op de toepassingsmogelijkheden van retailanalyse binnen elke functie en schakel in de retailwaardeketen.
Het gebruik van retailanalyses om verkoopprestaties te analyseren en processen te optimaliseren is cruciaal voor elk bedrijf. Met behulp van een business intelligence-platform kan een bedrijf dieper in de verkoopgegevens duiken, patronen en correlaties analyseren en uitschieters identificeren via visueel aantrekkelijke en intuïtieve dashboards. Deze tools bieden de volgende toepassingsmogelijkheden voor retailanalyses met betrekking tot de verkoopfunctie:
Het proces van retailanalyse begint met het verzamelen van alle verkoopgegevens, of het nu gaat om ERP-systemen, kassasystemen, kassatransacties, enzovoort. Dit helpt de datasilo's die vaak in de retailsector voorkomen te doorbreken en alle gegevens in één centrale database te verzamelen, zoals een datawarehouse of een datalake. De analyse van al deze verkoopspecifieke gegevens, ook wel 'verkoopanalyse' genoemd, geeft een compleet beeld van elke transactie, zoals de aankoopmethode, betalingsgegevens, demografische informatie van de klant, toegepaste kortingsbonnen/promoties, retourvragen en de status van terugbetalingen.
Analyse van de prestaties en winstgevendheid van verkoopmedewerkers/winkels biedt inzicht in hoe elke verkoper of winkel presteert ten opzichte van collega's of andere winkels in het gebied. Een retailer kan inzoomen op deze Business Intelligence (BI)-dashboards om inzicht te krijgen in de verkoopprestaties per gebied/categorie/product, deze te koppelen aan de betreffende verkoopmedewerkers en verbeterpunten te identificeren om de winstgevendheid te verhogen. Met behulp van deze inzichten kunnen retailers zowel de prestaties van het verkoopteam als de algehele winstgevendheid beheren.
Het mislopen van een verkoopkans door voorraadtekorten schaadt niet alleen de omzet van de retailer, maar heeft ook een negatieve invloed op de klantervaring. Een retailanalysesysteem kan de verkoop van verschillende artikelen voorspellen op basis van trends uit het verleden en zo de gemiste verkoopkansen minimaliseren. Er zijn een aantal zeer uitgebreide 'vraagvoorspellingsmodellen' die door toonaangevende retailers worden gebruikt en die rekening houden met meerdere factoren die de verkoop beïnvloeden. Deze systemen kunnen scenario's modelleren door de variabelen aan te passen en stellen besluitvormers in de retail in staat de beste strategie te kiezen. Het helpt zelfs bij het effectief vaststellen van verkoopdoelen en het plannen van incentives en beloningen voor het verkoopteam.
Deze analysesystemen zijn intelligent genoeg om zich aan te passen en veranderingen te signaleren die zich kunnen voordoen als gevolg van externe of interne factoren. Dit is cruciaal, aangezien de detailhandel gevoelig is voor seizoensschommelingen en vraagfluctuaties als gevolg van lopende verkoop- of marketingcampagnes, promotieacties of activiteiten van concurrenten die de verkoop kunnen beïnvloeden. Deze inzichten helpen retailers om hun voorraadbeheer hierop af te stemmen.
Marktmandanalyse onthult verbanden tussen artikelen; dit kan komen doordat het complementaire producten zijn of doordat ze vaak samen worden gekocht. Met behulp van deze inzichten kunnen winkeliers een assortiment op maat samenstellen en de marges optimaliseren door duurdere (hoogrenderende) artikelen te combineren met minder populaire, afgeprijsde artikelen. Een correlatie tussen het aantal gebruikers in een gezin en het identificeren van cross-selling- en upsellingmogelijkheden is cruciaal voor het stimuleren van de verkoop.
Het identificeren van trends bij klanten en concurrenten is cruciaal voor retailers. Dit vereist de analyse van een enorme hoeveelheid data, en een robuust data-analyseplatform voor de detailhandel verhoogt de efficiëntie bij het plannen en uitvoeren van deze promotionele activiteiten.
De digitale uitgaven stijgen voortdurend en COVID-19 heeft de uitgaven via andere kanalen verstoord. We zien dan ook een consolidatie van de digitale uitgaven, met name voor consumentenmerken.
Dit alles is mogelijk geworden doordat consumenten via meerdere contactpunten informatie achterlaten voordat de daadwerkelijke transactie plaatsvindt. Deze verschillende contactpunten stellen marketeers in staat een gedetailleerder klantprofiel te ontwikkelen en te interpreteren wat klanten willen. Klantanalyses stellen retailers en e-commercebedrijven in staat om relevante aanbiedingen te doen aan elke klant in elke fase van hun klantreis.
Retailers kunnen 'wat-als-analyses voor kosten' en 'analyses van aankoopbeslissingen' gebruiken om relevant te blijven in dit competitieve retaillandschap. Het gebruik van een regressiemodel om te begrijpen hoe de verkoop in winkels/op platforms samenhangt met een retailevenement, biedt inzicht in de effectiviteit van deze evenementen/campagnes.
Prijselasticiteitsanalyse kan retailers helpen inzicht te krijgen in de impact van een prijsverandering per eenheid (prijselasticiteit) op de verkoop van een artikel. Producten met een lage prijselasticiteit bieden mogelijkheden voor bundeling met minder snel verkopende, dure (impulsieve) aankopen. Deze systemen zorgen ervoor dat een op inzichten gebaseerde methodologie wordt gehanteerd bij het nemen van prijsbeslissingen voor alle producten en winkels/websites.
Met 'gebruikersgedragsanalyse' kan een e-commercebedrijf een gerichte aanpak hanteren op basis van gebruikersgedrag (aantal afrekeningen in vergelijking met afgebroken winkelwagens) en voorkeuren (conversie door middel van een gerichte korting op de artikelen in de winkelwagen).
Het bevordert een meer holistische strategie, omdat het niet alleen rekening houdt met het verkoopvolume, maar ook een controle op de winstmarge mogelijk maakt en de kosten voor klantwerving verlaagt.
Een analyse van de promotiekanalen kan inzicht geven in de kanalen die het meest effectief zijn voor de retailer. Door de advertentie- en promotiebudgetten te prioriteren op de meest gunstige kanalen, kan het rendement op de investering (ROI) worden verbeterd door de totale uitgaven te verlagen.
Wilt u het volledige klanttraject vastleggen en een hypergepersonaliseerde klantervaring bieden?
Het belang van strategische planning van de toeleveringsketen om crises en tekorten het hoofd te bieden, wordt steeds groter en is essentieel voor een naadloze klantervaring. Nu de omnichannelstrategie de detailhandel aanjaagt, is een flexibele toeleveringsketen die producten binnen enkele uren na aankoop kan leveren, en een wendbare retourketen die flexibele retouren mogelijk maakt, van cruciaal belang. Dit vereist het opbouwen van een betrouwbaar leveranciersnetwerk.
Met behulp van retailanalysesystemen kunnen besluitvormers in de detailhandel/e-commerce een herhaalbaar raamwerk creëren voor een onpartijdige leveranciersbeoordeling . Zo kunnen besluitvormers bijvoorbeeld een scorekaart voor leveranciers opstellen op basis van cruciale aspecten zoals kostenmarge, levertijd, kredietwaardigheid, distributienetwerk en andere hygiënefactoren.
De interne Business Intelligence (BI)-systemen kunnen de effectiviteit van leveranciers meten aan de hand van de belangrijkste meetpunten die door de retailer zijn vastgesteld. Ze kunnen signaleren wanneer de voorraden van een leverancier niet aan een bepaalde norm voldoen of wanneer het retourbeleid van de leverancier de klantervaring in de e-commerce negatief beïnvloedt.
Voorraadoptimalisatie is een ander toepassingsgebied van forecasting-systemen. Deze systemen ontwikkelen robuuste vraagvoorspellingen door middel van een statistische analyse van gegevens uit verschillende verkooppunten. Met behulp van deze BI-systemen kan een retailer de voorraadniveaus in alle verkooppunten in de gaten houden. Door inkoopanalyses te combineren met de effectiviteit van leveranciers kunnen retailers optimale beslissingen nemen over de inkoop van hun voorraad.
Tegenwoordig is het essentieel voor bedrijven om te luisteren naar wat klanten willen. De toeleveringsketen wordt 'getrokken' door de vraag van de klant in plaats van de traditionele 'push'-strategie die trends bepaalt.
Retailers kunnen 'sentimentanalyse' gebruiken om deze vraag in kaart te brengen en zo, in samenwerking met hun leveranciers, de productplanning aan te passen. Deze methode maakt gebruik van tekstanalyses om inzichten te verkrijgen uit de gesprekken die consumenten voeren op sociale media.
Analytics is ook cruciaal voor het analyseren van de succesfactoren die de verkoop van een product stimuleren. Een benchmark van deze factoren kan een belangrijke bijdrage leveren aan het ontwikkelen van een succesvolle productstrategie. Het beoordelen van de impact van kannibalisatie door middel van 'scenarioanalyse' is eveneens een essentiële stap vóór een nieuwe lancering. Deze modules kunnen retailers helpen om de investering in een nieuwe productlancering te beperken of te versnellen.
Een ander cruciaal element vóór een productlancering is de concurrentieanalyse. Deze business analytics-tools zijn in staat om te analyseren of een concurrent een uniek voordeel heeft of een hiaat in zijn productportfolio. Daarnaast kan een BI-systeem inzichten verschaffen uit de impactanalyse van de prijsstelling en promotieacties van concurrenten.
Wilt u uw retail- of e-commercebedrijf versterken met op analyses gebaseerde besluitvorming?
Organiseer een workshop voor een e-commerce- of retailanalyse met onze experts. Zij hebben een bewezen staat van dienst in het implementeren van technologiegedreven transformaties voor zowel complexe multinationale ondernemingen als startups, om zo de bedrijfsplanning en besluitvorming te optimaliseren.
Heatmaps verbeteren de website-/winkelindeling: Heatmaps zijn een andere cruciale functie van deze BI-tools. Deze kaarten zijn veel visueler, waardoor ze in één oogopslag gemakkelijker te analyseren zijn. Ze tekenen een kleurovergang op de gebruikersinterface van een website of de winkelindeling; donkere vlakken vertegenwoordigen meer verkeer, terwijl lichtere vlakken minder verkeer aangeven.
Met behulp van deze tools kunnen besluitvormers het gedrag van hun bestaande klanten analyseren en optimale zakelijke beslissingen nemen. Een e-commercebedrijf kan bijvoorbeeld observeren wat zijn/haar klanten aanspreekt of waar ze juist afhaken. Wat voor het ene bedrijf/product werkt, werkt mogelijk niet voor het andere. E-commercebedrijven kunnen deze informatie gebruiken om een gestandaardiseerde strategie voor hun bedrijf te ontwikkelen.
Ze kunnen analyseren waar gebruikers afhaken, begrijpen waarom dit gebeurt (een technisch probleem of een ontwerpfout) en, het allerbelangrijkste, A/B-testen uitvoeren om te bepalen wat voor hen werkt.
Net als website-optimalisatie voor e-commercebedrijven, is een goede winkelindeling cruciaal voor een fysieke winkel. Winkeleigenaren analyseren de indeling van hun winkelvloer vaak niet kritisch. Ze zouden heatmaps kunnen gebruiken om de drukke en rustige zones in de winkel in kaart te brengen. Op die manier krijgen ze inzicht in hoe hun klanten de winkel verkennen. Op basis hiervan kunnen ze hun strategie aanpassen, bijvoorbeeld door de schapruimte of de plaatsing van promotiebanners daarop af te stemmen.
Aanbevelingssystemen: Verover de aandacht van de klant. Aanbevelingssystemen blijken baanbrekend te zijn voor online verkoop. Deze systemen zijn een klassiek voorbeeld van machine learning. Ze observeren gebruikersgedrag over tijd en tonen advertenties en promoties aan een koper die relevant zijn voor zijn eerdere zoekopdrachten.
Fraudebestrijding: Voorkom een slechte gebruikerservaring. Diepe neurale netwerken vinden hun toepassing in fraudebestrijding. Deze zijn niet alleen zeer efficiënt in het identificeren en signaleren van frauduleus gedrag, maar ook in het voorspellen van fraude. Incidenten zoals fraude bij retourzendingen of leveringen, misbruik van rechten en kredietrisico's schaden de reputatie van een retailer aanzienlijk. Voorspellende neurale netwerken kunnen bescherming bieden tegen dergelijke incidenten.
Customer Lifetime Value Analytics: Een ander cruciaal aspect voor retailers is de 'Customer Lifetime Value' (CLV). Ze investeren vaak veel in klantwerving, maar die klanten kunnen uiteindelijk weer vertrekken. De 'CLV-modules' analyseren het gedrag van de gebruiker, vanaf de eerste transactie tot aan de meest recente.
Deze processen signaleren ook eventuele onderlinge afhankelijkheden (relevante aanbiedingen of negatieve ervaringen) die van invloed zijn op het klantgedrag. Deze modellen (met behulp van data science en machine learning) suggereren vervolgens aan retailers welke verbeteringen nodig zijn in de dienstverlening en welke prioriteiten er zijn voor elke klant.
De kracht van deze inzichten is enorm voor het verbeteren van de gebruikerservaring. Polestar Analytics kan u helpen bij de implementatie van deze systemen in uw retailomgeving (zowel fysiek als digitaal) . We hebben deze mogelijkheden ontwikkeld voor een aantal grote e-commerce- en retailklanten, dankzij onze expertise in het begrijpen van hun problemen en het implementeren van geschikte analysesystemen die zakelijke besluitvorming mogelijk maken.