[ad_1]
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 untuk disimpan. Ada banyak faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan ini. Untuk membuat prakiraan yang akurat, pengecer harus mempertimbangkan 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 dikumpulkan 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, WiFi, dan teknologi Beacon untuk menangkap data tentang pergerakan pelanggan, menelusuri pola, dan membeli di toko mereka. Ini membantu pengecer lebih memahami preferensi pelanggan, menyesuaikan inventaris dan posisi produk mereka sesuai dengan permintaan, dan memberikan layanan yang disesuaikan kepada pelanggan.
Selain itu, kini terdapat berbagai sumber untuk mengumpulkan data tentang opini, ekspektasi, dan pola pembelian pelanggan. Sebagian besar pengecer memiliki kehadiran online dan kebanyakan dari mereka memungkinkan pelanggan untuk memberikan komentar, ulasan, dll. Ada juga review, diskusi, dan rating di situs pihak ketiga seperti situs review konsumen, media sosial, dll.
Dapatkah semua sumber pendapat 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. Perubahan mendadak dalam tren produk, strategi penjualan pesaing yang sukses, cuaca (jika hujan, atau terlalu panas atau terlalu dingin, pelanggan tidak keluar untuk berbelanja), dan opini rekan kerja dapat memengaruhi penjualan di setiap toko dalam rantai Anda.
Sekarang ada kebutuhan mendesak untuk mengakses 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, itu tidak dapat dikumpulkan dan diproses oleh database tradisional dan alat analisis. Di sinilah peran big data.
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 analitik data canggih ini memberikan wawasan yang lebih luas dan lebih dalam tentang berbagai faktor. Ini membantu pengecer membuat keputusan yang lebih akurat tentang berbagai aspek bisnis mereka, termasuk Perencanaan lineup produk.
Namun, sebagian besar pengecer tidak cukup cepat untuk memanfaatkan sumber daya ini. Sekitar 92% pengecer, menurut survei terbaru, tidak memiliki pemahaman komprehensif tentang basis pelanggan mereka.
Perencanaan big data dan lineup produk
Setiap bisnis sekarang lebih fokus pada pelanggan dan ini sangat penting dalam ritel. Salah satu keuntungan besar yang diberikan oleh big data adalah kemampuannya untuk mengumpulkan dan mengatur informasi terkait pelanggan dari berbagai sumber. Data yang dihasilkan pelanggan membantu pengecer tetap waspada dan cerdas. Sekarang mereka dapat dengan cepat menanggapi opini dan preferensi pelanggan.
Mereka dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang berbagai toko, dan menyesuaikan inventaris sesuai dengan preferensi lokal dan strategi pesaing di lingkungan sekitar. Ini akan membantu mereka menyediakan apa yang diinginkan pelanggan dan menghilangkan produk yang tidak diinginkan di area tersebut. Oleh karena itu, mereka dapat menghemat dan memanfaatkan ruang dengan lebih baik, dan menyimpan pemegang inventaris permintaan tinggi (SKU).
Dengan menggunakan data yang disediakan oleh alat analisis, toko individu dapat merancang penempatan produk dan bahkan penyelarasan. Keterikatan menunjukkan posisi produk dalam kaitannya satu sama lain. Dengan persepsi preferensi pelanggan yang lebih dalam, toko dapat memutuskan apakah satu produk akan berkinerja lebih baik ketika ditempatkan di samping yang lain.
Menganalisis pola pembelian pelanggan di suatu area juga dapat membantu menentukan jenis produk apa yang akan tersedia. Misalnya, jika mayoritas pembeli di toko tertentu sensitif terhadap harga, toko tersebut dapat berfokus untuk menyediakan produk bagus dengan harga ekonomis. Untuk segmen pelanggan mereka yang lebih menyukai eksklusivitas dan tidak peduli dengan harga, toko dapat membuat bagian kecil yang menampilkan barang-barang 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 berarti lebih banyak penjualan toko, dan teknologi data besar dapat melakukannya.
[ad_2]
Source by Frida Cooper