I software di analisi retail raccolgono una serie di dati, come prezzi, livelli di scorte, assortimenti di cataloghi e sconti. Gli algoritmi vengono utilizzati per registrare e tracciare tendenze e modelli utilizzando queste informazioni raccolte e archiviate in grandi database.
Grazie a questi dati è possibile estrarre una grande quantità di informazioni, consentendo di prendere decisioni basate sui dati, dall’impatto immediato sui prezzi alla comprensione accurata degli sconti stagionali. Un software di questo tipo aiuta a ridurre le supposizioni umane che possono portare a perdite di margine, a situazioni di overstock e a non cogliere le tendenze del mercato.
I software di analisi retail consentono di sviluppare una comprensione più approfondita delle tendenze storiche e di incanalarle in informazioni utili, facilitando lo sviluppo di un caso accurato e basato sui fatti che fornisce indicazioni sulle tendenze future e sui movimenti dei prezzi. Utilizzando strumenti specializzati di retail analytics, molte aziende riducono la loro esposizione al rischio competitivo tenendo d’occhio queste tendenze.
Quando si implementa un nuovo sistema per raggiungere questo obiettivo, cosa si deve cercare?
Strumenti di analisi nel retail
I software per il retail aiutano a migliorare le strategie di marketing e a vendere di più grazie all’analisi delle vendite e del comportamento dei clienti effettuata a livello aziendale. Raccogliendo le informazioni sui clienti e le tendenze di vendita prevalenti sul mercato da una varietà di fonti, un software efficiente vi aiuta a monitorare e migliorare le prestazioni della vostra azienda. Il data mining, l’analisi dei big data, la gestione dei negozi, le previsioni finanziarie e le previsioni di mercato sono tutti elementi che fanno parte della retail analytics.
Un foglio Excel manuale è noioso e richiede molto tempo, mentre un software dedicato combina i dati relativi alle entrate, al marketing e alle prestazioni in un’unica interfaccia. Con gli strumenti per il retail, sarete in grado di porre le domande giuste e di iniziare a ottenere delle risposte.
Caratteristiche comuni dei software analitici per il retail
Di seguito sono elencate alcune caratteristiche fondamentali che i retailer dovrebbero prendere in considerazione per trovare il sistema di retail analytics più adatto alle loro esigenze di analisi aziendale:
Raccolta dati
L’utilizzo di strumenti di retail analytics è un buon modo per raccogliere dati da più fonti, tra cui software per punti vendita, sistemi di gestione retail, ecc. Questi strumenti si integrano con i sistemi di retail analytics e automatizzano il processo di esportazione, invece di affidarsi ai team di vendita interni per raccogliere manualmente i dati.
Pulizia dei dati
Nell’ambito del processo di raccolta dei dati, i dati grezzi vengono puliti per garantire l’accuratezza e la coerenza. I dati errati vengono trattati identificando i dati errati o duplicati, cancellandoli e riorganizzandoli nel formato corretto.
Analisi dei dati
Utilizzando sistemi di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) avanzati, i software di retail analytics sfruttano dati puliti e forniscono approfondimenti e informazioni sotto forma di diversi cruscotti di visualizzazione, come tabelle, grafici, diagrammi a torta, ecc. Utilizzando queste informazioni, i dirigenti aziendali possono individuare le tendenze, prevedere i risultati e prendere decisioni migliori.
Caratteristiche essenziali degli strumenti di analisi per il retail
Monitoraggio dei concorrenti attivo e personalizzato
Avere il controllo sulla propria fonte di dati è essenziale. Controllare chi e cosa monitorare sul mercato è una componente fondamentale della vostra intelligence. Il set di dati deve avere un minimo di tre fonti e idealmente cinque fonti, tra cui i vostri concorrenti e altri rivenditori che vendono prodotti simili a quelli che vendete online o offline.
Capacita di Drill-Down
Le strategie efficaci nei reparti redditizi sono quelle che hanno una visione olistica del panorama di mercato, ma che sono in grado di approfondire i dettagli granulari quando necessario. Il monitoraggio dei dati in tutte le fasi del mercato, dalle metriche della Supply Chain all’assortimento del Merchandising e del catalogo, fino ai prezzi al dettaglio e agli sconti, consente agli stakeholder di prendere decisioni critiche al momento giusto. Questo può fare la differenza tra vincere o perdere. I retailer che sanno dove si trovano i prodotti e quali vengono venduti (o meno) possono prendere decisioni informate e agire rapidamente.
Previsione delle tendenze
Per creare un’offerta di catalogo di prodotti di successo, è indispensabile identificare le tendenze e mantenere un livello di stock e una gamma di taglie ben equilibrati. Con la piattaforma giusta, si possono generare report che spiegano il tasso di vendita di alcuni articoli di catalogo “di tendenza”, consentendo agli operatori della supply chain e ai merchandiser di identificare un catalogo prodotti ottimizzato e redditizio. L’analisi dei dati storici e delle tendenze può darci un’idea più precisa di ciò che sarà richiesto nei mesi a venire.
Avvisi e action trigger
L’impostazione dinamica dei prezzi e degli assortimenti di prodotti in tempo reale automatizza il processo di risparmio di tempo e fatica, massimizzando l’aggiornamento dei prezzi. Si tratta di essere i primi a interpretare e sfruttare una situazione nel momento in cui si presenta, sulla base di analisi predittive e di retail analytics. La gestione di più articoli e punti vendita può rendere quasi impossibile regolare manualmente l’assortimento dei prodotti su più piattaforme.
Benchmarking dei concorrenti in tempo reale
Il panorama dei consumatori sensibili ai prezzi dopo la recessione può rendere molto difficile l’agilità dei prezzi. Al giorno d’oggi, i consumatori possono controllare efficacemente i prezzi e fare acquisti online e nei negozi per trovare le offerte migliori. Se fate un benchmarking dei vostri prezzi rispetto a quelli della concorrenza in tempo reale, voi e il vostro team sarete in grado di rispondere in modo rapido ed efficace ai cambiamenti del mercato. Il vostro sforzo di repricing non sarà ostacolato da lunghe ricerche manuali sui prezzi della concorrenza, che spesso ritardano le azioni e vanificano lo scopo.
Raccomandazioni per i siti web e suggerimenti per il cross-selling
Un motore di raccomandazione visualizza gli articoli in base alla cronologia di navigazione dell’acquirente e alle tendenze analitiche mentre naviga in un negozio online e seleziona gli articoli da acquistare. I clienti possono visualizzare e/o mettere nel carrello prodotti che si vendono a fatica e prodotti di tendenza. Utilizzando varie strategie, come il product-bundling e lo sconto, il motore può aumentare l’efficacia dell’up-selling e del cross-selling.
Quando si sceglie uno strumento di retail analytics, è importante assicurarsi che siano disponibili le caratteristiche sopra descritte, oltre a un’interfaccia altamente personalizzabile e di facile utilizzo. L’analisi dei dati in tempo reale è essenziale per lo sviluppo di una strategia di vendita e di marketing al dettaglio, del merchandising mix e dell’ottimizzazione della supply chain. Le interpretazioni, le raccomandazioni e l’automazione che derivano da questa analisi incideranno maggiormente sui vostri profitti.
IA e Machine Learning
L’IA non è più “il futuro”, ma è ormai una realtà. Cercate un software di analisi retail con strumenti basati sull’intelligenza artificiale e capacità di apprendimento automatico, in modo che le sue raccomandazioni diventino più intelligenti man mano che lavora con i dati dei vostri clienti. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono aiutare a ottimizzare costantemente i prezzi tenendo conto di fattori quali la stagionalità, il comportamento dei clienti e l’attività dei concorrenti, a prevedere la domanda e a potenziare le attività di personalizzazione.
Conclusioni
Il software analitico offre ai rivenditori una visione completa di tutti gli aspetti della loro attività. Utilizzando indicatori di performance (KPI) quali il volume totale delle vendite, la dimensione media delle transazioni, il tasso di conversione al dettaglio, il tasso di rendimento, ecc.
Gli analisti e i manager utilizzano il software per tenere traccia delle prestazioni dell’azienda in tutte le unità commerciali e le regioni in tempo reale. I dati vengono identificati e analizzati dal software di retail analytics per determinare quali prodotti si vendono bene, quando si vendono di più e quali sono le fasce demografiche che li acquistano. Di conseguenza, i team di vendita e i reparti marketing possono formulare strategie di vendita più accurate e progettare programmi di fidelizzazione efficaci, oltre a studiare i modelli di acquisto e scoprire le tendenze dei consumatori.