Topp 5 användningsområden för e-handelsanalys inom detaljhandel

Hur Retail Analytics förändrar modern detaljhandelsstrategi

Detaljhandelslandskapet har genomgått en förändring utan motstycke den senaste tiden. Denna förändring har medfört ett antal utmaningar och möjligheter för återförsäljare, allt från komplexa kundbeteenden och hård konkurrens till nyare detaljhandelskanaler som e-handel och den senasteQ-handel.

I detta komplexa detaljhandelslandskap räcker det inte med en statisk, engångsstrategi. Strategin, planerna och genomförandet måste vara agila och utvecklas baserat på kundernas eller snarare marknadens sentiment. Det är därdetaljhandelsanalyskommer in i bilden.

Vad är detaljhandelsanalys och varför behöver återförsäljare det?

Detaljhandelsanalys, inklusive online-detaljhandelsanalys, är insamling av all information om detaljhandeln, digitalisering av den vid behov för att skicka den genom analysmotorerna. Vilka är de olika datakällorna? Det är data som finns i kassaregister, kassasystem, ERP, inköps- och lagerdata, priser och rabatter, finansiella böcker och så vidare.

Detaljhandelsanalys använder denna information för att generera insikter för att fatta rätt beslut, avslöja svar på dolda frågor, identifiera flaskhalsar i din detaljhandelsverksamhet och ytterligare bidra till bättre planering och beredskap.

Här är en referensarkitektur för detaljhandelsanalys:

Källa: Salesforce

Obs: Det är en referensarkitektur och teknikstacken kan ändras.

Vilka är de vanligaste användningsfallen för detaljhandelsanalys?

Kundernas uppmärksamhetsspann har minskat medan de bombarderas med en flod av information från sociala medier, annonsutrymmen, chattar och meddelanden, e-postmeddelanden och så vidare. Den nya tidsålderns detaljhandel handlar om att skära igenom allt brus och nå sina kunder och fånga deras uppmärksamhet genom att erbjuda en unik och personlig upplevelse.

Ledande återförsäljare skapar oöverträffat affärsvärde och konkurrensfördelar genom att investera kraftigt i tekniklösningar som detaljhandelsanalys, molntjänster ochkundupplevelsehantering (CX). Med denna teknikdrivna utveckling inom detaljhandeln lyssnar dessa företag ständigt på vad kunderna vill ha, hur de reagerar på nya produktlanseringar och vad konkurrenterna gör.

Med all denna information följer analyser inom detaljhandeln naturligt. Det ger dem insikter för att vara rätt positionerade för nästa våg av transformation inom detaljhandeln. Dessa insikter ger viktiga beslutsfattare på olika nivåer i detaljhandelns värdekedja möjlighet att formulera en optimal strategi för sin verksamhet, samt övervaka och ändra den vid behov.

Här är en bildrepresentation av detaljhandelns värdekedja:

Låt oss dyka ner i användningsfall för detaljhandelsanalys för varje funktion och nod i detaljhandelns värdekedja.

Försäljningsanalys och efterfrågeprognoser

Användningen avdetaljhandelsanalys för att analysera försäljningsprestanda och optimera processerär mycket avgörande för alla företag. Med hjälp av en Business Intelligence-plattform kan ett företag dyka djupare in i detaljhandelsförsäljningsdata, analysera mönster och korrelationer samt identifiera extremvärden genom visuellt tilltalande och intuitiva dashboards för detaljhandeln. Dessa verktyg erbjuder följande användningsfall för detaljhandelsanalys som rör försäljningsfunktionen:

Analysprocessen för detaljhandeln börjar med att samla in all försäljningsdata för detaljhandeln, vare sig det gäller ERP, kassaregister, övergångar till försäljningsställen och så vidare. Detta hjälper till att bryta de datasilos som är vanliga inom detaljhandeln och samla allt i ett enda arkiv, oavsett om det är ett datalager eller en datasjö. Analysen av all denna försäljningsspecifika data, även kallad"försäljningsanalys",ger en komplett bild av varje transaktion, såsom köpsätt, betalningsinformation, kunddemografisk information, tillämpade rabattkuponger/kampanjerbjudanden, returförfrågningar och återbetalningsstatus.

Analys av säljpersonal/butiksprestanda och lönsamhetger insikter i hur varje säljare eller butik presterar jämfört med sina konkurrenter eller andra butiker i området. En återförsäljare kan granska dessaBusiness Intelligence (BI)-dashboardsför att få insikter om områdes-/kategori-/produktvis försäljningsprestanda, kartlägga den med respektive säljpersonal och identifiera förbättringsmöjligheter för att förbättra lönsamheten. Med hjälp av dessa insikter kan återförsäljare hantera både säljkårens prestanda och sin totala lönsamhet.

Att förlora en säljmöjlighet på grund av slut på lager skadar inte bara återförsäljarnas försäljning, utan även köparnas upplevelse tar stryk. Ett analyssystem för detaljhandeln kan prognostisera försäljningen av olika varor baserat på tidigare trender och minimera alternativkostnaden. Det finns några mycket omfattande"efterfrågeprognosmodeller"som antagits av ledande återförsäljare och som tar hänsyn till flera förändringsfaktorer. Dessa system kan modellera scenarier genom att ändra variabler och göra det möjligt för beslutsfattare inom detaljhandeln att välja den bästa handlingsplanen. Det hjälper till och med med effektiv försäljningsmålsättning, incitaments- och kompensationsplanering för säljteamet.

Dessa analyssystem är tillräckligt intelligenta för att justera och lyfta fram förändringar som kan smyga sig in på grund av externa eller interna faktorer. Detta är viktigt eftersom detaljhandelslandskapet är benäget försäsongsvariationer, efterfrågefluktuationerpå grund av pågående försäljnings- eller marknadsföringskampanjer, säljfrämjande åtgärder eller konkurrenters aktivitet som kan påverka försäljningen. Dessa insikter hjälper återförsäljare att fylla på lagret därefter.

Marknadskorganalyseravslöjar samband mellan varor; det kan bero på att de är kompletterande produkter eller tenderar att köpas tillsammans. Med hjälp av dessa insikter kan butiksägarna skapa ett skräddarsytt sortiment av produkter och leka med marginalerna genom att kombinera dyra varor(med hög marginal)med varor som säljer mindre. En korrelation mellan antalet användare i en familj och identifiering av korsförsäljning och merförsäljningsmöjligheter är nyckeln till att driva försäljningen.

Kundtrendanalys för dynamisk prissättning och kampanjplanering

Att identifiera kunders och konkurrenters trender är mycket viktigt för återförsäljare. Det kräver analys av en enorm mängd data och att ha en robust plattform för dataanalys av detaljhandeln ökar effektiviteten i planering och genomförande av dessa marknadsföringsaktiviteter.

De digitala utgifterna ökar ständigt och COVID-19 har stört utgifterna i andra kanaler och vi ser en konsolidering till digitala utgifter främst för konsumentvarumärken.

Allt detta har möjliggjorts eftersom konsumenterna lämnar information genom flera kontaktpunkter innan den faktiska transaktionen sker. Dessa olika kontaktpunkter gör det möjligt för marknadsförare att utveckla en mer detaljerad kundpersona och tolka vad kunderna vill ha.Kundanalysgör det möjligt för återförsäljare och e-handelsaktörer att presentera relevanta erbjudanden till varje kund i varje steg av köpresan.

Återförsäljare kan använda"Tänk om-analys för kostnader"och"Analys av köpbeslut"för att förbli relevanta i detta konkurrensutsatta detaljhandelslandskap. Användning av en regressionsmodell för att förstå hur butiks-/plattformsförsäljning korrelerar med ett detaljhandelsevenemang ger insikt i effektiviteten hos dessa evenemang/kampanjer.

Priselasticitetsanalyskan hjälpa återförsäljare att utveckla en förståelse för hur prisförändringar per enhet (priselasticitet) påverkar en varas försäljning. Produkter med låg priselasticitet ger en möjlighet att kombinera långsamt säljande och höga kostnader (impulsköp). Dessa system säkerställer att en insiktsdriven metod antas vid prisbeslut för olika produkter och butiker/webbplatser.

Med"Användarbeteendeanalys"kan en e-handelsaktör anta en riktad strategi baserad på användarbeteende (antal utcheckningar jämfört med övergivna varukorgar) och preferenser (konvertering genom en välriktad rabatt på varorna i varukorgarna).

Det gynnar en mer holistisk strategi eftersom den inte bara tar hand om försäljningsvolymen utan också möjliggör en kontroll av försäljningsmarginalen och minskar kundanskaffningskostnaden.

Analys av marknadsföringskanalerkan hjälpa till att få insikter om de kanaler som gynnar återförsäljaren. Prioriterade annonserings- och marknadsföringsutgifter på de gynnsamma kanalerna skulle bidra till att förbättra avkastningen på investeringen genom att minska de totala utgifterna.

Optimering av leveranskedjan och smart lagerhantering

Vikten avstrategisk leveranskedjans planering för att hantera en kris-/bristsituationökar ständigt för att säkerställa en sömlös upplevelse för kunderna. Med omnikanalstrategi som driver detaljhandeln är en agil leveranskedja som kan leverera produkter inom några timmar efter köp och smidiga omvända leveranskedjor som möjliggör flexibla returer ett krav. Det kräver att man bygger ett pålitligt leverantörsnätverk.

Med system för detaljhandelsanalys kan beslutsfattare inom återförsäljare/e-handel skapa ett repeterbart ramverk föropartisk leverantörsutvärdering. Till exempel kan beslutsfattarna skapa en leverantörsutvärderingspoäng mot några viktiga aspekter som kostnadsmarginal, ledtid, kreditvärdighet, distributionsnätverk och andra hygienfaktorer.

De inbyggda Business Intelligence (BI)-systemen kan mätaleverantörens effektivitet i förhållande till de nyckeltalsom återförsäljaren identifierat. De kan flagga om en leverantörs lager inte uppfyller en specifik standard eller om deras returpolicy skadar kundupplevelsen vid e-handel.

Lageroptimeringär ett annat användningsfall för prognossystem. Dessa system utvecklar robusta efterfrågeprognoser genom statistisk analys av data över olika butiker. Genom dessa BI-system kan en återförsäljare hålla koll på SKU:er över olika butiker. Att kombinera inköpsanalys med leverantörseffektivitet kan hjälpa återförsäljare att fatta optimala beslut om lageranskaffning.

Datadrivna insikter för strategi för ny produktlansering

Nuförtiden är det viktigt för företag att lyssna på vad kunderna vill ha. Leveranskedjan "dras" av kundens efterfrågan snarare än den traditionella "push"-strategin som driver trenderna.

Återförsäljare kan använda"Sentimentanalys"för att fånga denna efterfrågan och därefter planera produktportföljen i samarbete med sina leverantörer. Den användertextanalys för att hämta insikterfrån sociala mediekonversationer som konsumenter ägnar sig åt.

Analys är också mycket viktigt för att analysera framgångsfaktorerna som driver en produkts försäljning. En benchmarking av dessa faktorer kan vara mycket viktig för att bygga en framgångsrik ny produktstrategi. Att bedömaeffekten av kannibalisering genom "scenarioanalys"är också ett mycket viktigt steg inför en ny lansering. Dessa moduler kan hjälpa återförsäljare att begränsa eller påskynda investeringen i en ny produktlansering.

En annan mycket viktig del inför en produktlansering är "konkurrentanalys". Dessa affärsanalysverktyg är tillräckligt kapabla för att analysera om en konkurrent har någon unik fördel eller om det finns någon lucka i sin produktportfölj. Ett BI-system kan också hämta insikter från konsekvensanalyser av konkurrenternas prissättning och kampanjer.

Organisera en workshop om e-handels- eller detaljhandelsanalys med våra experter som har dokumenterad erfarenhet av att införa teknikledd transformation för flera komplexa multinationella företag såväl som gamla startups för att optimera affärsplanering och beslutsfattande.

Vilka är användningsfall för avancerad e-handels- och detaljhandelsanalys?

Värmekartor förbättrar webbplatsens/butikens layout:Värmekartor är en annan mycket viktig funktion i dessa BI-verktyg. Dessa kartor är mycket mer visuella, vilket kan göra dem lättare att analysera vid en snabb blick. Dessa kartor ritar en gradient på webbplatsens användargränssnitt eller butikens layout, där de mörkare områdena representerar högre trafik medan ljusare nyanser visar mindre trafik.

Med hjälp av dessa verktyg kan beslutsfattarna mäta sina befintliga kunders beteende och fatta optimala affärsbeslut. Till exempel kan en e-handelsaktör observera vad som tilltalar hans/hennes kund eller var hen studsar ifrån. Det som fungerar för ett företag/en produkt kanske inte fungerar för andra. Så e-handelsaktörer kan använda denna information för att formulera en standardiserad strategi för sin verksamhet.

De kan analysera de områden varifrån användare studsar bort, förstå varför det händer(något tekniskt problem eller några designfel)och viktigast av allt, A/B-testa vad som fungerar för dem.

Precis som webboptimering för e-handelsaktörer är en butikslayout avgörande för en fysisk butik. Butiksägarna analyserar aldrig butikslayouten kritiskt. De kan använda värmekartor för att avbilda varma och kalla zoner i butiken. På så sätt kan de få en inblick i hur deras kunder utforskar deras butiker. Baserat på det kan de utforma sin strategi för att tilldela hyllutrymme eller placera ut reklambanners därefter.

Rekommendationsmotor:Fånga kundens uppfattning. Rekommendationsmotorer visar sig vara banbrytande för onlineförsäljning. Dessa motorer är ett klassiskt exempel på maskininlärning. Den observerar användarbeteende över tid och visar annonser och kampanjer för en köpare som är relevanta för dennes tidigare utforskningar.

Bedrägeriupptäckt:Undvik dålig användarupplevelse. Djupa neurala nätverk används för bedrägeriupptäckt. Dessa är mycket effektiva för att inte bara identifiera och flagga bedrägligt beteende, utan också för att förutsäga bedrägerier i förväg. Incidenter som bedrägerier vid retur eller leverans, missbruk av rättigheter och kreditrisk skadar återförsäljarens rykte avsevärt. Prediktiva neurala nätverk kan skydda mot sådana incidenter.

Analys av kundlivstidsvärde:En annan viktig aspekt för återförsäljare är "kundlivstidsvärde". De spenderar ofta mycket pengar på kundanskaffning och att kunder kan komma att sluta. "CLV-modulerna" tar hänsyn till användarbeteendet från den första transaktionsdatan fram till den senaste.

Dessa processer identifierar även eventuella ömsesidiga beroenden (relevanta erbjudanden eller dåliga upplevelser) som påverkar kundbeteendet. Dessa modeller (med datavetenskap och maskininlärning) föreslår sedan för återförsäljare de förbättringar som krävs av tjänster och prioriteringar relaterade till respektive kund.

Implementera detaljhandelsanalys för affärstillväxt

Kraften i dessa insikter är enorm när det gäller att förbättra slutanvändarupplevelsen.Polestar Analyticskan hjälpa dig att implementera dessa system i din detaljhandelsmiljö(både fysiskt och digitalt). Vi har utvecklat dessa funktioner för några stora e-handels- och detaljhandelskunder med vår expertis i att förstå deras problem och implementera lämpliga analyssystem som möjliggör affärsbeslutsfattande.