x

    Insikter för att påverka: Öka försäljningen med detaljhandelsdataanalys

    • LinkedIn
    • Twitter
    • Copy
    • |
    • Shares 9
    • Reads 960
    Author
    • Aishwarya SaranAishwarya SaranInformationsalkemist
      Utan data är du bara en annan person, med en åsikt.
    Updated: 04-April-2024
    retail data analytics
    • Detaljhandel
    • Dataanalys
    • Försäljning
    Icon Sammanfatta detta blogginlägg med:

    Redaktörens anmärkning: I och med att detaljhandelslandskapet går från fysiska butiker till omnikanal, O2O med mera, bör företag omstrukturera den inverkan som dataanalysinsikter kan ge. Med den här artikeln tar vi upp den inverkan och de fördelar som detaljhandelsdataanalys kan ge varumärken.

    Introduktion

    Vid det här laget vet vi alla att dataanalys för detaljhandeln, som en gång var långsamt inflytelserik och drevs av intuition, nu har blivit banbrytande. I takt med att vi rör oss mot alltmer datadrivna miljöer är det inte klokt att anta att bara en liten stapp i data- och analyspoolen kommer att lösa alla dina affärsutmaningar. Den data du sitter på har trots allt förmågan att ge ditt företag en konkurrensfördel. För att effektivt använda data behöver du därför ha en kraftfull datamotor som kvantifierar åtgärderna och skiljer tillväxtförkämpar från resten.

    Med detta i åtanke, låt oss först förstå analyser inom detaljhandeln och hur det hjälper företag. Låt oss ta en titt på detaljhandelsdata och hur detaljhandelsanalys hjälper företag att identifiera de mest lovande potentiella kunderna och konkurrera bättre på marknaden.

    Kickstarta värdeskapandet i affärsvärlden med dataanalys från detaljhandeln

    Enkelt uttryckt är detaljhandelsdata en samling information som kvantifierar affärsåtgärder. Det varierade utbudet av detaljhandelsdata inkluderar operativa data, försäljningsdata, konsumentdata, lagerdata etc. Precis som med all annan information måste data samlas in, bearbetas och utvärderas för att vidta nödvändiga åtgärder – och det är då detaljhandelsanalys kommer fram i ljuset.

    Detaljhandelsanalys utnyttjar detaljhandelsdata och frigör dess verkliga kraft. Genom att ge insikter i dolda mönster inom detaljhandeln levererar den betydande förbättringar inom olika vertikaler som drift, lagerhantering, försäljning, leveranskedjehantering och kundupplevelse.

    datapåverkan modevärdekedja
    Datapåverkansområden finns i hela tillverkningsvärdekedjan. Källa: McKinsey & Company

    Att stärka säljaren: Att använda dataanalys för detaljhandeln

    Detaljhandelsanalys har blivit en revolution, och siffrorna talar för sig själva. Försäljningstillväxten på 4–5 %, förbättringen av kostnadseffektiviteten på 15–25 % och den digitala försäljningsökningen på 30 % genom marknadsföring och personalisering är bara en glimt av den potential det har.

    McKinseys segmentspecifika forskning belyser potentialen hos detaljhandelsanalys för att lösa operativa problem och upptäcka möjligheter.

    Hittills har dock dessa analyser varit starkt isolerade inom olika affärsområden – såsom planering och marknadsföring – med begränsad samordning eller informationsdelning mellan affärsområdena. Med tanke på att dataanalys påverkar så många affärsområden kan det vara utmanande för detaljhandelsföretag att genomtänkt investera i att bygga upp sina kapaciteter.

    För att effektivt förbättra dataanalyskapaciteten behöver detaljhandelsaktörer främst bestämma var analyserna kommer att uppnå affärsmässig effekt. De bör utveckla en tvärfunktionell färdplan och undersöka alla aspekter av sin verksamhet för att identifiera utmaningar, frigöra tillväxtmöjligheter och fullt optimera investeringar i dataanalys.

    Redo att öka vinsten och behålla kunderna? Utforska hur prisanalys kan hjälpa dig!
    Utforska hur

    Fördelar med lösningar för detaljhandelsanalys

    Att förstå kundbeteende: Dagens kunder är oförlåtande. Icke-traditionella konkurrenter har satt ribban högt för digitalt engagerande, personliga upplevelser. Brist på grundläggande omnikanalfunktioner (t.ex. upphämtning i butik; lagerkontroll i webbutik) eller ännu mer avancerad personalisering av marknadsföringskampanjer (t.ex. baserat på demografiska och beteendemässiga attribut) kommer att leda till missade förväntningar, missnöjda kunder och i slutändan förlorad försäljning.

    Det är här data gör skillnaden. Numera är data tillgänglig vid nästan varje kontaktpunkt som konsumenter och detaljhandlare interagerar med – inklusive både online och offline. I den ogenomskinliga fasen av förändrat kundbeteende fungerar kundanalys som ett fönster till dina kundpreferenser, kundupplevelse och beteende.

    Genom att analysera kunddata kan du förstå hur de reagerar på olika taktiker. Tänk på kundanalys som ett sätt att få kontakt med målgruppen. Det ger organisationer direkt insikt i kundernas beteenden och mönster, vilket gör att de kan leverera innehåll, kommunikation och lösningar som bättre än konkurrenterna möter de exakta behoven.

    Omfattande användning av kundanalys
    Företag som använder kundanalys kan se en betydande tillväxt i sin försäljning och intäkter. Källa: McKinsey & Company

    Genom att göra det kan organisationer förbättra sina strategier, vilket kan hjälpa dem att öka sin försäljning genom att inte bara satsa på omfattande marknadsföringskampanjer utan även göra relativt små förändringar som riktar sig till målgruppen. Och detta är inte bara ytterligare en modefluga – McKinsey avslöjar att företag som använder kundanalys fördubblar sin vinsttillväxt jämfört med konkurrenterna.

    Med andra ord, genom att investera i kundanalys, ligger du steget före – ju bättre du känner och förstår dina kunder (deras föredragna val, deras köpvanor och de erbjudanden de svarar på), desto mer exakt kan du göra förutsägelser om deras framtida köpbeteende och mönster. På så sätt kan återförsäljare uppskatta försäljningspotential och rangordna artikelnummer per avdelning. Dessutom kan du anpassa dina tjänsteerbjudanden och orkestrera den mest tillfredsställande kundresan.

    Effektiv lagerhantering: Effektiv lagerhantering kan vara notoriskt knepig ibland inom detaljhandeln. Vi alla känner till kampen – att hålla rätt mängd lager i lager för att möta fluktuerande kundefterfrågan utan att fastna med döda varor eller riskera att det blir slut på varor.

    När osålda varor till ett värde av 740 miljarder dollar finns hos återförsäljare enbart i USA, är effekten på försäljningen ett uppenbart resultat.

    Medan vissa återförsäljare har haft svårt att hålla lagret uppe, har andra utnyttjat dataanalys från detaljhandeln för att bryta hinder och säkerställa att resan från fabrik till hylla är effektiv och insiktsfull. Grundläggande analysmetoder är avgörande för att mildra problem på kort sikt och kan ge resultat, men en reaktiv strategi kan hindra detaljhandeln från att bygga upp de verktyg, processer och organisatoriska förmågor som krävs för att hantera liknande störningar i framtiden.

    Den goda nyheten är att återförsäljare nu antar åtgärder, inklusive detaljhandelsanalys över olika dimensioner, för att optimera tillgänglighet och lager. Så här gör du:

    Dimensionera Kortsiktig Långsiktigt
    Helhetsinsikt och samarbete
    • För att möjliggöra datadrivna beslutsfattande, överväg att etablera ett digitalt kontrolltorn inklusive en central datamart som fungerar som den enda sanningskällan.
    • Tillhandahåller fullständig transparens i lagernivåer per SKU och plats för att stärka lagerteam och möjliggöra snabbare, datadrivna beslut och lageroptimering, särskilt genom granskningar av säsongsprodukter efter säsong.
    • Stärk leverantörspartnerskap för tidiga varningar om störningar.
    • Upprätta regelbundna kommunikationskanaler mellan försäljnings-, planerings- och leveranskedjeteam, i linje med försäljnings- och verksamhetsplanering (S&OP).
    • Omarbeta nyckeltal för att prioritera både lagereffektivitet och fullprisförsäljning.
    Segmenterad metod för lageroptimering
    • För att maximera lagerstatus och lönsamhet, utnyttja datadriven segmentering.
    • Analysera varje SKU efter kategori, butiksnivå, hastighet, marginal och säsongsvariation.
    • Detta möjliggör riktade åtgärder som rabatter på trendiga varor, lagring av produkter utanför säsong eller avyttring baserat på kostnad och försäljningspotential.
    • Utvärdera analytiskt SKU:er baserat på lönsamhet, tillväxtpotential och utrymmesanvändning.
    • Optimera inköpskvantiteter och framåtriktat lager för varje kategori.
    • Använd scenariomodellering för att testa högrisksegment och förfina köpbeslutet.
    • Implementera mikrosegmentering baserad på lokal efterfrågan för att optimera lagerfördelningen mellan butikerna.
    Effektiv prognostisering, planering och återfördelning av lager
    • Omarbeta prognoser för underpresterande kategorier för att eliminera bias och förbättra noggrannheten.
    • Omvärdera packningsstrategier med hjälp av en probabilistisk kostnadsanalys för att optimera lagringsbeslut.
    • Slutligen, uppdatera orderhanteringsreglerna för att återspegla aktuella lagerkostnader, lagerkapacitet och transportekonomi, vilket säkerställer effektiv orderhantering.
    • Implementera en " inventariehälsocockpit " för realtidssimuleringar och proaktiva ingripanden.
    • Utnyttja försäljningstrender och lokala variationer för att skapa ett "tidigt varningssystem" för potentiella lageruttag.
    • Investera i verktyg för allokeringsoptimering för optimal lagerpositionering i hela ditt nätverk.
    • Slutligen, använd AI-baserad prognostisering på flera nivåer för att underlätta strategisk omfördelning av säsongsbetonat lager.

    Data och analyser gör det möjligt för återförsäljare att ligga steget före utbuds- och efterfrågekurvan genom att anpassa kanaler till möjligheter baserat på olika faktorer och generera anmärkningsvärda resultat.

    Kostnadsoptimering: Kostnad är den mest grundläggande delen av alla prissättningsbeslut, och den står som det första K:et i prissättning, och det av en god anledning. Du kan inte fastställa en lönsam prispunkt utan en tydlig förståelse för vad det kostar att producera och sälja dina produkter/tjänster. Därför är det viktigt att optimera kostnaden av flera anledningar.

    Enligt Deloitte kan en prissättningslösning som optimerar kostnader leda till en omedelbar förbättring av marginalen på 2–4 % och en försäljningstillväxt på 1–2 %.

    Genom att använda prisanalys kan detaljhandelsföretag maximera avkastningen på investeringen på kundnivå över olika kontaktpunkter under köpprocessen.

    Kostnadsoptimering är en mångfacetterad metod som strategiskt utnyttjar data och olika tekniker för att minska kostnader samtidigt som de bibehåller en konkurrensfördel. Med effektiv lagerhantering, berikad kundupplevelse och att utnyttja aktuella möjligheter hjälper detaljhandelsanalyser företag att optimera kostnaderna på många sätt. Från att lansera en marknadsförings- eller försäljningsstrategi, effektivisera operativa uppgifter eller hantera lager på lager – detaljhandelsledare kommer att finna sig i att styra sin säljkår på ett sätt som positivt påverkar slutresultatet.

    Optimering av handelsfrämjande åtgärder: Trots ökande budget förblir många kampanjer ineffektiva. Problem som bristande transparens på grund av inneboende komplexitet och manuell manipulation av data, inkonsekvent implementering på grund av svårigheter att koppla effekten av marknadsföringsutgifter till intäkter och bristande samarbete mellan tillverkare, återförsäljare och distribution bidrar till situationer där många kampanjer är ineffektiva, trots ökande utgifter för dem.

    Både tillverkare och återförsäljare är överens om att många kampanjer är ineffektiva. Detta har pågått i årtionden och utgifterna för kampanjer har ökat med tiden.

    Institutet för marknadsföringsoptimering

    Detta gör datadrivna kampanjer avgörande för att undvika denna sötsura situation.

    Öka försäljningen och optimera kampanjer. Ta reda på:
    • Hur man effektivt fördelar marknadsföringsutgifter
    • Ramverk för hantering av handelsfrämjande åtgärder
    • KPI:er att spåra
    • Bästa praxis för kampanjhantering
    Få insikter
    Öka försäljningen och optimera kampanjer

    Genom att implementera analysplattformar för detaljhandeln och främja gemensam datadelning kan återförsäljare få viktiga insikter i kampanjernas effektivitet. Genom att göra det:

    10–20 % försäljningsökning genom att upptäcka vem som reagerar bäst på kampanjer och rikta in sig på rätt kund.

    McKinsey

    Förhindra 15-20% förlorad försäljning genom att minimera kannibalisering.

    Accuris

    15–20 % ökning av kampanjernas effektivitet genom att enkelt dela data för att tillsammans skapa kampanjer som möter kundernas behov

    Institutet för marknadsföringsoptimering

    Beslutsfattande: Att vinna i detaljhandeln

    Effektiva beslut inom detaljhandeln är beroende av effektiva processer, produktiva möten och tydliga nyckeltal inom avdelningarna. Detta säkerställer att alla är överens och arbetar mot gemensamma mål för tillväxt och ekonomiskt välstånd. Företag som lyckas hantera tillväxt- och lönsamhetsparadoxen prioriterar rätt nyckeltal och möjliggör effektivt samarbete mellan olika beslutsfattare och intressenter.

    Fokusera på nyckeltal: Få ut det mesta av detaljhandelsdataanalys

    Det som inte kan mätas kan inte hanteras. Vid det här laget förstår vi fördelarna med detaljhandelsanalys. Men det är lika viktigt att se om det fungerar eller inte.

    Att lämna sådana viktiga nyckeltal oanvända ger värde. Se till att du inte missar dem för att få ut det mesta av detaljhandelsanalyser:

    • Försäljningskonverteringsfrekvens: Mät effektiviteten av din säljstrategi och fastställ leadens kvalitet.
    • Bruttomarginalavkastning på investering (GMROI): Kvantifierar vinsten som vunnits på det belopp du investerar i ditt lager.
    • Årlig tillväxt: Det är en av de vanligaste nyckeltalen för detaljhandeln som jämför ett företags resultat med föregående års resultat.
    • Genomsnittligt transaktionsvärde: Du kan få en uppfattning om hur mycket dina kunder spenderar genom att få tillgång till detaljhandelsförsäljningsdata .
    • Lageromsättningshastighet: Den mäter hur ofta dina affärserbjudanden säljer igenom.
    • Kundanskaffningskostnad: Det är viktigt att förstå den totala kostnaden för försäljnings- och marknadsföringsinsatser för att mäta hur mycket en organisation spenderar på att förvärva nya kunder.
    • Kundlojalitet: Mäter affärstillväxt baserat på dess förmåga att konvertera engångskunder till långsiktiga, intäktsgenererande kunder.
    • Svinn: Detta nyckeltal beräknar förlusten av lager/varulager som inte motsvarar företagets försäljning.
    • Konverteringsfrekvens: Denna nyckeltal är en viktig komponent i analys av detaljhandelsförsäljningsdata som mäter i vilken utsträckning tittare konverterar till köpare.

    KPI:er ger dig en detaljerad bild av hur din detaljhandelsverksamhet presterar. Nu när du känner till vilka typer av KPI:er din detaljhandelsverksamhet har kan du följa tillväxten. Och nu när du kan mäta affärsresultatet med mätvärden kan du förbättra det. Är du redo att kickstarta analysera dina data och sätta rätt affärsmål?

    Polestar Analytics: Möjliggör smarta affärsbeslut

    Oavsett vilket mått du använder är detaljhandelsdata bara användbar när den används effektivt. Data är en kritisk affärstillgång och Polestar Analytics hjälper dig att fånga det fulla värdet av dina data genom att implementera bred analys, nya tekniker och bästa praxis inom branschen.

    Polestar Analytics hjälper dig att bli en framtidsinriktad återförsäljare genom att göra en snabb dataanalys som ofta visar de bästa alternativen att börja med, även om ytterligare arbete kan krävas för att bedöma säkerhetsproblem med lurendrejare. Så vad väntar du på?

    Du är redo att bli en DATADRIVEN + INSIKTDRIVEN organisation. Boka ett möte med oss idag!


    Om författaren

    retail data analytics
    Aishwarya Saran

    Informationsalkemist

    Utan data är du bara en annan person, med en åsikt.

    Generellt talar om

    • Detaljhandel
    • Dataanalys
    • Försäljning

    Relaterad blogg