Platus mąstymas smulkiojoje prekyboje – 2 dalis

Ankstesniame straipsnyje Platus mąstymas smulkiojoje prekyboje –1 dalis aptarėme didžiųjų duomenų naudą mažesniems prekybininkams. Svarbiausia, ne kokią gausą duomenų turite, o kiek dėmesio skiriate jų analizei ir kiek išnaudojate atrastas įžvalgas verslo sprendimams. Žemiau pateikiame daugiau praktinių patarimų, kaip daugiau galite panaudoti turimus duomenis savo tikslams.

Jūsų POS sistema gali atskleisti daug atsakymų

Būdami prekybininku kasdien jau renkate begalę duomenų: pardavimų transakcijų duomenys iš kasos sistemų, el. laiškai iš pirkėjų, tinklapio lankomumas bei pardavimų statistika. Norint sustiprinti savo verslo pozicijas, reiktų į turimus duomenis pažvelgti nauju kampu. Išsiaiškinkite, kurios koreliacijos galėtų būti jums naudingos. Nemanykite, kad įsisenėję apsipirkimo įpročiai bus visad teisingi. Vartotojų elgesys ir įpročiai nuolat keičiasi dėl įvairių faktorių.

Įgudę brangiai apmokami analitikai nėra būtini, kad galėtumėt pradėti gilintis į surenkamus duomenis. Didelė dalis POS sistemų teikia reikalingą informaciją suprantamu būdu, kitos leidžia informaciją eksportuoti į Excel failus, kuriuos galite analizuoti įvairiais pjūviais, pasinaudoję suvestinėmis lentelėmis. Visada galite pasikonsultuoti su savo POS sistemų tiekėjais, kurie patars, kaip geriausiu būdu ištraukti duomenis bei juos tinkamai panaudoti.

Labai svarbu nepaskęsti duomenų masėje. Todėl iš pradžių būtina apsibrėžti aktualią problemą arba aspektą, apie kurį norėtumėt išsiaiškinti daugiau. Taip pat nepamirškit pakartotinai tikrinti duomenų, liečiančių tą patį klausimą – kad galėtumėt stebėti, ar atlikti veiksmai, pakeitimai atneša laukiamų rezultatų.

Valdykite prekių likučius, atsižvelgiant į vidinius duomenis apie tiekėjus

Iš POS sistemos teikiamos statistikos veikiausiai jau žinote, kurios prekės yra labiausiai perkamos, kada užsakyti naujas bei kada produktams reikia taikyti specialias sąlygas, siekiant juos išparduoti laiku. Bet ar kada bandėt analizuoti produktus pagal tiekėjus, kurio teikiamos prekės yra pelningiausios – atsižvelgiant tiek į pirkimo ir pardavimo kainos santykį, tiek analizuojant vidutinį prekių krepšelį? Turėdami aiškius duomenis, kurio tiekėjo prekės yra perkamos, o kurio užsiguli, vėlgi galėsite priimti atitinkamus sprendimus, paremtus realiais duomenimis ir faktais.

Pažinkite savo pirkėjus

Kuo daugiau žinote apie savo pirkėjus, tuo reikšmingesni tampa jūsų duomenys. Paieškokite pjūvių, per kuriuos galėtumėt lyginti sąsajas tarp pardavimų ir duomenų apie pirkėjus. Struktūruokit duomenis ir atsižvelgiant į informaciją apie pirkėjus, ne tik per konkrečias prekes ar prekinius ženklus. Pirkėjus galite rūšiuoti į segmentus. Kas yra „geriausias“ jūsų pirkėjas? Kokias prekių grupes įprastai perka? Kaip dažnai apsipirkinėja? Ėmę taikyti į pirkėjus orientuotą priėjimą, vėliau lengvai galėsite pridėti papildomas grupes prie pirkėjų duomenų bazės. Pažinę savo pirkėjus, kur kas efektyviau galėsite priimti sprendimus dėl prekių kainodaros, akcijų, nuolaidų bei prekių asortimento.

Ruoškite pasiūlymus tikslinei auditorijai, pasitelkus duomenis apie rinkodaros veiksmų rezultatus

Dar vienas iš didžiųjų duomenų panaudojimo privalumų – galimybė stebėti rinkodaros veiksmų rezultatus, nuolaidų, akcijų. Užuot stebėjus vien konkrečios kampanijos ar sėkmingiausio pasiūlymo siaurus rezultatus, pamėginkite išsiaiškinti, kokius produktus šalia akcijinių dar pirko klientai, kuriomis dienomis pirkimas buvo intensyviausias ir pan. Surinkus daugiau informacijos apie koreliaciją tarp jūsų rinkodarinės komunikacijos ir pirkėjų elgesio, galite ruošti labiau pritaikytus pasiūlymus skirtingoms pirkėjų grupėms. Tokiu būdu nebūtina platinti medžiagos apie akciją, kampaniją ar pasiūlymą visai klientų duomenų bazei, o gauti didesnę grąžą mažesnėmis išlaidomis reklaminei medžiagai.

Gaukite daugiau naudos iš surenkamų duomenų, pasitelkus Big Data aplikacijas

Jei neturite pakankamai laiko ruošti Excel lentelių arba jūsų naudojama POS sistema neteikia pakankamai įrankių analizei, galite svarstyti investiciją į Big Data analizės įrankius. Egzistuoja ne vienas sprendimas, pritaikomas mažųjų prekybininkų poreikiams. Rinkitės sprendimus, kurie lengvai įdiegiami, aiškiai suprantami ir paprastai naudojami ir ne per brangūs.

IBM’s Watson Analytics – sistema automatizuoja analizės procesą ir apdoroja duomenis, kad šie būtų suprantami. Sistema turi duomenų saugojimo įrankius, tad galite importuoti savo duomenis.

Jeigu reikalinga sistema, kuri gali būti jungiama su jau naudojama verslo valdymo programa, InsightSquared galėtų būti tinkamas sprendimas. Ši jungiama su daugeliu įprastų verslo valdymo sprendimų ir teikia prognozių, potencialių klientų paieškos ir pelningumo analitiką.

Perfect Cube – dar viena smulkesniems prekybininkams pritaikyta sistema. Ją sukūrė du ledų parduotuvėlės savininkai, norėdami stebėti savo parduotuvių veiklą ir rezultatus. Ji gali būti pritaikoma praktiškai bet kurioje parduotuvėje ir rodo, kuriomis valandomis pardavimai parduotuvėje didžiausi ir kurie produktai parduodami greičiausiai – ne tik tą dieną, bet per savaitę, mėnesį, metus.

Norint įsidiegti lojalumo programą savo parduotuvėje, reikalinga prieiga prie visų mokėjimo kortelių transakcijų. Tranzlogic programa dirba tiesiogiai su jūsų POS sistema ir puikiai tinka, jei norite apsibrėžti savo pirkėjus ir pirkėjų segmentus bei pagerinti akcijų ir kampanijų efektyvumą.

Na ir žinoma, nepamirškite nemokamo įrankio Google Analytics siekiant išsiaiškinti savo tinklapio lankomumo rodiklius ir statistiką.