Trong nhiều năm, ngành bán lẻ đã sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tạo ra nhiều ưu đãi và giao dịch mới. Chỉ cần xem các giao dịch mua trước đó của khách hàng và sau đó hiển thị cho họ các ưu đãi dựa trên thông tin này sẽ khiến việc mua sắm mang tính cá nhân hơn.
Hơn nữa, sự tương tác được cá nhân hóa giữa các nhà bán lẻ và khách hàng dường như cực kỳ khó đạt được và không hiệu quả đối với hầu hết các nhà bán lẻ, ngoại trừ những thương hiệu xa xỉ có đủ thời gian, công sức và nguồn lực cần thiết.
Ngày nay, các nhà bán lẻ có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, nhưng lượng dữ liệu lớn này không phải lúc nào cũng dẫn đến kết quả thành công. Với quá nhiều thông tin và sự cạnh tranh ngày càng tăng, các nhà bán lẻ ngày càng khó biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có ý nghĩa giúp họ thu hút được nhiều doanh số hơn.
Vì vậy, nếu bạn đã sẵn sàng khám phá sức mạnh tiềm ẩn của dữ liệu và hiểu cách phân tích dự đoán có thể biến đổi hoạt động bán lẻ, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn !
1. Phân tích dự đoán trong bán lẻ là gì ?
Phân tích dự đoán trong bán lẻ là quá trình sử dụng dữ liệu trong quá khứ để khám phá những hiểu biết sâu sắc giúp trả lời các câu hỏi quan trọng và cần thiết cho sự thành công của các doanh nghiệp bán lẻ. Nó liên quan đến việc dự báo các kết quả cụ thể hoặc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến các kết quả đó và hiểu được tác động khi các yếu tố đó thay đổi.
Các mô hình phân tích dự đoán thường được xây dựng bằng kỹ thuật khai thác dữ liệu, phương pháp thống kê và thuật toán học máy. Khi các mô hình này được đào tạo và xác thực, chúng có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng, hiểu hành vi của người tiêu dùng và xác định những thách thức tiềm ẩn. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể dự đoán các sự kiện trong tương lai, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa chiến lược và luôn dẫn đầu trong một thị trường luôn thay đổi.
2. Tổng quan đơn giản về hoạt động phân tích dự đoán trong ngành bán lẻ
Đầu tiên, phân tích dự đoán dựa vào dữ liệu. Tuy nhiên, trong môi trường kinh doanh, không phải lúc nào bạn cũng có sẵn dữ liệu cần thiết để phân tích. Bước đầu tiên trong phân tích dự đoán bán lẻ là xác định các câu hỏi bạn muốn trả lời và xác định dữ liệu nào bạn cần để trả lời chúng. Hãy nghĩ về dữ liệu theo hai loại: dữ liệu đã được thu thập và dữ liệu cần nỗ lực đặc biệt để thu thập.
Dữ liệu bạn đang thu thập có thể bao gồm thông tin về doanh số bán hàng, giao dịch tại cửa hàng, đơn đặt hàng trực tuyến và các khía cạnh thông thường khác trong hoạt động bán lẻ của bạn. Điều này thường được gọi là “khí thải kỹ thuật số” vì nó được tạo ra một cách tự nhiên bởi các hoạt động kinh doanh của bạn. Bạn có thể đã thu thập dữ liệu này một cách hiệu quả bằng hệ thống quản lý bán hàng, khách hàng và hàng tồn kho hiện tại của mình hoặc bạn có thể cần thực hiện một số điều chỉnh nhỏ để đảm bảo dữ liệu hữu ích cho việc phân tích.
Cũng sẽ có những loại dữ liệu bạn muốn có, đòi hỏi phải nỗ lực để thu thập chẳng hạn như khảo sát sự hài lòng của khách hàng. Những khảo sát này cần được thiết kế và tiến hành trước khi bạn có thể phân tích dữ liệu. Dữ liệu cụ thể bạn thu thập nên được xác định bởi thông tin bạn cần - một mối quan hệ được khám phá chi tiết hơn ở phần sau của bài viết này.
Khi bạn có dữ liệu, thường có ba loại nhiệm vụ phân tích dự đoán để thực hiện: mô tả, ngoại suy và suy luận.
Mô tả
Mục đích: Tóm tắt và trình bày dữ liệu theo cách giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của họ.
Quy trình: Các nhà phân tích đơn giản hóa một lượng lớn dữ liệu thô thành các bản tóm tắt và trực quan hóa rõ ràng, chẳng hạn như biểu đồ và đồ thị. Họ thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như lọc dữ liệu và tính toán số liệu thống kê cơ bản (trung bình, tốc độ tăng trưởng). Thiết lập nâng cao có thể bao gồm bảng thông tin tự động cập nhật, hiển thị các chỉ số hiệu suất chính (KPI).
Kết quả: Nhiệm vụ này có thể trả lời các câu hỏi như : Sản phẩm bán chạy nhất của chúng ta là gì? Tháng nào có doanh số bán hàng nhiều nhất? Những khu vực nào đang phát triển nhanh nhất?
Phép ngoại suy
Mục đích: Dự đoán xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ.
Quy trình: Các nhà phân tích sử dụng các phương pháp thống kê (như phân tích hồi quy) để dự báo nhu cầu và xu hướng trong tương lai nhằm cho phép các doanh nghiệp chuẩn bị cho những gì sắp tới, chẳng hạn như dự đoán nhu cầu sản phẩm hoặc yêu cầu về hàng tồn kho.
Suy luận
Mục đích: Để hiểu mối quan hệ nhân quả trong dữ liệu.
Quy trình: Các nhà phân tích giải quyết các câu hỏi phức tạp hơn như “Yếu tố X ảnh hưởng đến kết quả Y như thế nào?” Điều này thường đòi hỏi các kỹ thuật nâng cao và được thực hiện tốt nhất với dữ liệu thử nghiệm, chẳng hạn như thử nghiệm A/B. Ví dụ: nếu một chương trình khuyến mãi làm tăng doanh số bán hàng, thì suy luận sẽ giúp xác định xem chính chương trình khuyến mãi đó có thật sự làm tăng doanh số hay không, hay do các yếu tố khác (ví dụ: việc đóng cửa của đối thủ cạnh tranh cũng đóng một vai trò nào đó trong việc gia tăng doanh số).
3. 7 cách phân tích dự đoán đang thay đổi ngành Bán lẻ
Phân tích dự đoán, được hỗ trợ bởi dữ liệu chất lượng cao, cung cấp nhiều cách để nâng cao hiệu suất kinh doanh bán lẻ. Dưới đây là bảy ứng dụng chính, mặc dù còn có nhiều khả năng khác. Mọi nhà bán lẻ đều có thể tìm thấy những thông tin chi tiết có giá trị để tinh chỉnh chiến lược thu thập và sử dụng dữ liệu của mình nhằm tăng hiệu suất.
3.1 Cải tiến dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa
Tương tác được cá nhân hóa nâng cao đáng kể lòng trung thành của khách hàng và doanh số bán hàng. Theo McKinsey, các công ty triển khai “cá nhân hóa trên quy mô lớn” nhận thấy tổng doanh số bán hàng của các công ty tạp hóa tăng 1-2% và thậm chí cao hơn đối với các nhà bán lẻ khác. Điều này đạt được bằng cách thúc đẩy lòng trung thành và tăng tỷ lệ chia sẻ ví giữa các khách hàng hiện tại.
Các nhà bán lẻ có thể tận dụng dữ liệu khách hàng để cung cấp các ưu đãi được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa cao trong các cửa hàng thực tế. Bằng cách theo dõi hành vi trên các kênh khác nhau, họ có thể xác định thời điểm và địa điểm khách hàng duyệt qua, cả trong cửa hàng thực tế và trực tuyến.
Dịch vụ định vị trong nhà của Google, sử dụng cảm biến trên điện thoại thông minh để định vị chính xác, là một ví dụ khác về cách dữ liệu có thể thúc đẩy trải nghiệm cá nhân hóa trong cửa hàng.
3.2 Đề xuất tại cửa hàng
Các nhà bán lẻ có thể nâng cao trải nghiệm mua sắm tại cửa hàng bằng cách cung cấp cho nhân viên bán hàng các thiết bị giúp họ truy cập vào dữ liệu khách hàng. Bằng cách xác định khách hàng thông qua thẻ khách hàng thân thiết hoặc địa chỉ email, nhân viên bán hàng có thể xem lịch sử và hành vi mua hàng của họ trên các kênh và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa.
AI được đề xuất bởi Google Cloud Platform cho phép các nhà bán lẻ điều chỉnh được các dịch vụ của họ, bao gồm lựa chọn sản phẩm, giá cả và ưu đãi đặc biệt, để đáp ứng các hành vi và sở thích của khách hàng theo thời gian thực.
3.3 Cải thiện đề xuất sản phẩm
Phân tích dự đoán cho phép các đề xuất sản phẩm dựa trên dữ liệu thông qua phân khúc và các thuật toán tự động, có thể liên tục được cải thiện nhờ học máy và AI. Gói sản phẩm là một chiến lược hiệu quả cho các đề xuất, cung cấp cho khách hàng các bộ sản phẩm liên quan, làm gia tăng thêm giá trị cảm nhận của gói sản phẩm.
3.4 Phân tích hành trình khách hàng:
Phân tích dự đoán giúp vạch ra lộ trình của khách hàng, cung cấp những hiểu biết về cách khách hàng tiềm năng di chuyển qua kênh tiếp thị và bán hàng để trở thành khách hàng. Nhờ đó, các nhà bán lẻ có thể xác định các khu vực cần cải thiện và tối ưu hóa hành trình của khách hàng để nâng cao trải nghiệm và tăng doanh số bán hàng.
Phân tích mối quan hệ cho phép các nhà bán lẻ nhóm khách hàng dựa trên các thuộc tính chung, điều chỉnh hành trình của khách hàng để cải thiện sự hài lòng và kết quả bán hàng. Dữ liệu này cũng có thể hỗ trợ việc bán chéo và bán kèm bằng cách xác định các sản phẩm có khả năng thu hút khách hàng hiện tại.
Phân tích dự đoán có thể dự đoán khách hàng nào có nhiều khả năng mua một số sản phẩm nhất định, giúp việc khuyến khích mua hàng lặp lại từ khách hàng hiện tại trở nên dễ dàng và tiết kiệm chi phí hơn.
3.5 Dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ
Các nhà bán lẻ có thể sử dụng phân tích dự đoán để xác định khách hàng có nguy cơ rời đi và thực hiện các chiến lược để giữ chân họ. Điều này đặc biệt hữu ích để phát hiện những khách hàng có khả năng hủy đăng ký hoặc ngừng mua sắm tại cửa hàng. Các mô hình dự đoán có thể dự báo trước nhiều tháng, cho phép nhóm giữ chân khách hàng thu hút khách hàng có nguy cơ rời đi bằng các ưu đãi hoặc khuyến mãi đặc biệt để giữ họ trung thành.
3.6 Tối ưu hóa xúc tiến thương mại
Tối ưu hóa xúc tiến thương mại (TPO) liên quan đến việc sử dụng phân tích dự đoán để tạo ra các chiến lược quảng cáo cải tiến liên tục bằng cách tích hợp các mục tiêu và ràng buộc liên quan đến khuyến mãi và cung cấp. Điều này giúp các doanh nghiệp điều chỉnh mô hình hoạt động của mình để có lợi hơn.
Hiểu được các yếu tố thúc đẩy doanh số bán hàng, chẳng hạn như hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo giúp doanh nghiệp hoạch định chiến lược bán hàng tốt hơn. Các mô hình dự đoán cũng cho phép điều chỉnh quảng cáo theo thời gian thực dựa trên hồ sơ và hành vi của khách hàng, tối ưu hóa kết quả bán hàng một cách linh hoạt.
Phân tích dự đoán cho phép các nhà bán lẻ phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường, đặt ra mức giá cạnh tranh và tối đa hóa lợi nhuận. Bằng cách phân tích dữ liệu về giá của đối thủ cạnh tranh, dự báo thời tiết và doanh số bán hàng theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể xác định mức giá tối ưu cho sản phẩm của mình, dẫn trước đối thủ và dự đoán xu hướng bán hàng trong tương lai.
Starbucks sử dụng phân tích dự đoán để tối ưu hóa các quyết định giá trên bảng menu kỹ thuật số của mình, cho phép họ nhanh chóng điều chỉnh giá để đáp ứng với điều kiện thị trường và tối đa hóa doanh thu.
4. Kết luận
Hiện nay, việc thực hiện phân tích dự đoán bán lẻ thủ công hoặc bằng bảng tính là không thực tế và không hiệu quả. Để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả cho các thông tin dự đoán, các nhà bán lẻ vừa và lớn cần một hệ thống ERP tích hợp.
Phân tích dự đoán bán lẻ rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn tăng doanh số, dự đoán xu hướng tương lai và xây dựng mối quan hệ sâu sắc hơn với khách hàng của họ. Khi các công ty mở rộng, vai trò của phân tích bán lẻ trở nên không chỉ có lợi mà còn thiết yếu. Phân tích hiệu quả có thể là yếu tố quyết định trong việc duy trì lợi thế cạnh tranh và phát triển trong thời kỳ suy thoái kinh tế, trong khi phân tích kém có thể gây nguy hiểm cho sự tồn tại của công ty.
Hy vọng bài viết đã cung cấp cho bạn những thông tin giá trị. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại
BAC's Blog
Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp
BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của
IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public,
BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.
CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN
Khoá học Online:
Khoá học Offline:
Tại Tp.HCM:
Tại Hà Nội:
Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất
Ban biên tập nội dung - BAC
