Menggunakan Big Data untuk Meningkatkan Perencanaan Assortment Ritel

Perencanaan bermacam-macam produk adalah proses di mana toko ritel menentukan produk mana yang akan ditawarkan kepada pelanggan di berbagai wilayah, pada waktu yang berbeda, dan dalam jumlah berapa yang akan disimpan. Ada banyak faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan ini. Untuk membuat perkiraan yang akurat, pengecer harus melihat data internal dan eksternal.

Terlalu banyak data dan tidak ada cara yang baik untuk menggunakannya?

Dengan kemajuan dalam komunikasi, internet, platform seluler, dan berbagi informasi secara instan, ada banyak informasi yang tersedia yang dapat digunakan perusahaan untuk keuntungan mereka. Dalam konteks ritel, data mengenai persaingan, tren pasar, dll. dapat ditangkap dan dianalisis untuk membuat keputusan yang lebih baik di berbagai departemen seperti pemasaran, penjualan, rantai pasokan, dll.

Sumber informasi baru

Banyak pengecer sekarang menggunakan sensor gerak, teknologi WiFi dan Beacon untuk menangkap data tentang pergerakan pelanggan dan untuk menelusuri dan membeli pola di dalam toko mereka. Ini membantu pengecer untuk lebih memahami preferensi pelanggan, menyesuaikan inventaris dan penempatan produk mereka sesuai permintaan, dan dalam memberikan layanan yang dipersonalisasi kepada pelanggan.

Selain itu, sekarang ada berbagai sumber untuk mengumpulkan data tentang pendapat, harapan, dan pola pembelian pelanggan. Sebagian besar pengecer memiliki kehadiran online dan kebanyakan dari mereka memungkinkan pelanggan untuk meninggalkan komentar, ulasan, dll. Ada juga ulasan, diskusi, dan peringkat di situs pihak ketiga seperti situs ulasan konsumen, media sosial, dll.

Bisakah semua sumber opini dan perilaku pelanggan yang beragam ini ditangkap dan ditangani?

Data besar dan industri ritel

Banyak faktor yang mempengaruhi penjualan eceran dan kinerja toko dari hari ke hari. Pergeseran tiba-tiba dalam tren produk, strategi penjualan pesaing yang sukses, cuaca (jika hujan, atau jika terlalu panas atau terlalu dingin, pelanggan tidak berani keluar untuk berbelanja), dan pendapat rekan kerja dapat memengaruhi penjualan di setiap toko di Anda. rantai.

Sekarang ada kebutuhan besar untuk akses ke sumber data eksternal yang kaya dan beragam. Anda perlu mengumpulkan data tentang penjualan dan strategi pesaing Anda, strategi penjualan raksasa online, data tentang produk yang ditawarkan, strategi promosi yang digunakan oleh pesaing lokal, dll. Anda juga memerlukan cara untuk mengumpulkan dan menggunakan data yang dihasilkan pelanggan dari berbagai sumber eksternal.

Namun, tidak dapat dikumpulkan dan diproses oleh database tradisional dan alat analisis. Di sinilah data besar masuk.

Data besar menyediakan metodologi yang diperlukan untuk mengumpulkan dan mengatur informasi yang berbeda dari sumber yang sangat berbeda, dan alat untuk menganalisisnya. Alat pemrosesan data dan analisis data yang canggih ini memberikan wawasan yang lebih luas dan mendalam tentang berbagai faktor. Ini membantu pengecer membuat keputusan yang lebih akurat tentang berbagai aspek bisnis mereka, termasuk perencanaan bermacam-macam produk.

Namun, sebagian besar pengecer belum cukup cepat untuk memanfaatkan sumber-sumber ini. Sekitar 92% pengecer, menurut survei baru-baru ini, tidak memiliki pemahaman yang komprehensif tentang basis pelanggan mereka.

Data besar dan perencanaan jajaran produk

Setiap bisnis sekarang lebih berpusat pada pelanggan dan ini sangat penting dalam ritel. Satu keuntungan besar yang ditawarkan data besar adalah kemampuannya untuk mengumpulkan dan mengatur informasi tentang pelanggan dari berbagai sumber. Data yang dihasilkan pelanggan membantu pengecer tetap waspada dan cerdas. Sekarang mereka dapat dengan cepat menanggapi pendapat dan preferensi pelanggan.

Mereka dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang beragam kombinasi toko, menyesuaikan inventaris dengan preferensi lokal dan strategi pesaing lingkungan. Ini akan membantu mereka memberikan apa yang diinginkan pelanggan dan menghilangkan produk yang tidak diperlukan di area itu. Oleh karena itu, mereka dapat mengosongkan ruang dan memanfaatkannya dengan lebih baik, menyediakan Stock Keeping Unit (SKU) dengan permintaan tinggi.

Dengan menggunakan data yang disediakan oleh alat analitik, masing-masing toko dapat merancang penempatan produk dan bahkan penyelarasan. Berdekatan mengacu pada posisi produk dalam kaitannya satu sama lain. Dengan memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang preferensi pelanggan, toko dapat memutuskan apakah satu produk akan berkinerja lebih baik ketika ditempatkan di samping yang lain.

Menganalisis pola pembelian pelanggan di suatu daerah juga dapat membantu menentukan jenis produk yang akan distok. Misalnya, jika mayoritas pembeli di toko tertentu peka terhadap harga, maka toko tersebut dapat fokus untuk menyediakan produk yang baik dengan harga yang ekonomis. Untuk segmen pelanggan yang lebih menyukai eksklusivitas dan tidak peduli dengan harga, toko dapat membuat bagian-bagian kecil yang menampilkan barang dagangan seperti makanan gourmet, kosmetik mahal, dll.

Ada cara lain untuk menggunakan informasi yang dikumpulkan melalui alat data besar. Ini juga dapat membantu pengecer merancang inventaris dan strategi penjualan yang memastikan pengalaman terpadu di berbagai saluran. Pada akhirnya, jika pelanggan senang, itu akan menghasilkan lebih banyak penjualan untuk toko, dan teknologi data besar dapat mewujudkannya.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button
Close
Close