Bạn là nhà quản lý một công ty bán lẻ hay chuỗi siêu thị?

Bạn là nhân viên phân tích kinh doanh của một chuỗi cửa hàng?

Đứng trước rất nhiều dữ liêu của khách hàng, các bạn có thể làm gì?

Dưới đây là một số lĩnh vực quan trọng có thể ứng dụng phân tích dữ liệu để mang lại giá trị cho cho công ty của bạn:

Bạn thấy công ty của mình có thể ứng dụng ngay Analytics để cải thiện lĩnh vực nào?

Bạn có sẵn sàng ứng dụng Analytics?

1. Cải thiện sự gắn kết khách hàng

Một trong những thử thách lớn nhất của các nhà bán hàng là làm thế nào để chuyển những khách hàng mua sắm một lần (one-time shoppers) thành những khách hàng trung thành của mình (brand loyalists). Những nhà bán hàng lớn trên thế giới như Amazon đã theo dõi những thói quen tiêu dùng của khách hàng, lịch sử tìm kiếm, thị hiếu,.. Không chỉ những công ty thương mại điện tử eCommerce lớn, mà kể cả những công ty vừa và nhỏ cũng cần sử dụng những phân tích này, kết hợp với phân tích dự báo (predictive analytics) để phát hiện ra những tiềm năng bán hàng, xu hướng bán hàng, các chương trình thu hút sự tham gia của khách hàng hoặc thậm chí là ý tưởng về những sản phẩm mới mà các khách hàng tiềm năng đang cần. Bằng việc kết hợp phân tích bán hàng (retail analytics) vào các mô hình dự báo, chúng ta có thể dự báo được nhu cầu khách hàng và khuyến khích họ quay trở lại.

2. Cải thiện quản lý kho hàng và chuỗi cửa hàng

Có nhiều các sản phẩm còn ứ đọng chưa bán được, hoặc chưa đủ các sản phẩm cần thiết có thể dẫn đến các tổn thất lớn cho doanh nghiệp. Sử dụng phân tích dự báo có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí trong quản lý hàng tồn kho, tăng hiệu quả sử dụng các kệ hàng, tập trung nguồn lực vào những khu vực có nhu cầu cao, nắm bắt nhanh các xu hướng bán hàng, tối ưu hóa việc vận chuyển, giảm chi phí tồn kho và cải thiện chuỗi cung ứng, gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp.

3. Cải thiện các quyết định về giá bán

Trong xu hướng cắt giảm chi tiêu của người tiêu dùng và sự gia tăng của các kênh bán hàng, giá bán trở nên một trong những mục tiêu quan trọng mà các nhà quản lý cần cân nhắc; tuy nhiên, việc xác định giá bán phù hợp không phải là một quyết định dễ dàng. Phân tích dữ liệu nâng cao (advanced analytics) sẽ giúp những nhà quản lý có thể có được một mức giá bền vững, đo lường sự khác biệt trong nhu cầu của từng phân khúc khách hàng, xác định các sản phẩm chủ chốt, việc quản lý phân phối các cửa hàng, phân tích hành vi người tiêu dùng qua các kênh phân phối,… Những thông tin này giúp nhà bán hàng có thể đưa ra các chiến lược về giá hợp lý khi đã cân nhắc sự phân hóa về đối tượng khách hàng, kênh bán hàng, đối thủ cạnh tranh, và các mặt hàng,… Theo một báo cao phân tích của Deloitte về “Analytics in Retail” cho thấy rằng các giải pháp về giá bán có thể làm cải thiện tỷ suất hoạt động (margin performance) ngay lập tức lên đến 2%-4% và tăng trưởng doanh thu lên đến 1%-2%.

4. Cải thiện các chiến lược marketing

Ngày nay, các nghiên cứu cho thấy chiến lược marketing “cá nhân hóa” (personalized marketing) có tác động mạnh đến hành vi người tiêu dùng. Khi Facebook và Instagram có thể cho chúng ta thấy những quảng cáo liên quan dựa trên những thông tin chúng tachia sẻ hằng ngày; thì các nhà bán hàng cũng có thể thu thập những thông tin mang tính cá nhân như sở thích, lịch sử tìm kiếm, xu hướng và thói quen tiêu dùng,… Do đó, thay vì tạo ra các chiến lược quảng bá lớn với chi phí khổng lồ nhưng lại có ít tác động trực tiếp, việc ứng dụng phân tích dữ liệu và dự báo có thể “cá nhân hóa” (personalize) các quá trình tiếp thị này. Bằng việc đưa ra các thông tin trực tiếp (direct messages) có nghĩa là chúng ta có thể kiểm soát không chỉ nội dung, mà còn khi nào, bằng cách nào, và tại sao, và cuối cùng, giúp cải thiện ROI và hiệu quả bán hàng cho công ty.

Nguồn: internet