Data Analytics trong ngành Retail – Các Usecase phổ biến

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu là nguồn sống, là tiêu chí giúp thay đổi cách chúng ta kinh doanh. Để thành công trong ngành bán lẻ cạnh tranh, các doanh nghiệp cần biết cách khai thác hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ mà họ đang sở hữu. Bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết các hình thức phân tích dữ liệu phổ biến và 9 use case cụ thể giúp bạn đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt, tăng doanh thu và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Phân tích dữ liệu trong Ngành bán lẻ là gì?

Phân tích trong ngành Bán lẻ là việc sử dụng phần mềm để thu thập và phân tích dữ liệu từ các cửa hàng vật lý, trực tuyến và nhiều điểm chạm khác nhau để cung cấp cho các nhà bán lẻ những hiểu biết về hành vi của khách hàng và xu hướng mua sắm. Nó cũng có thể được sử dụng để thông báo và cải thiện các quyết định về giá cả, hàng tồn kho, chiến lược Marketing, chiến lược sản phẩm và hoạt động của cửa hàng bằng cách áp dụng các thuật toán dự đoán đối với dữ liệu từ cả nguồn nội bộ (chẳng hạn như lịch sử mua hàng của khách hàng) và dữ liệu lưu trữ bên ngoài (chẳng hạn như dự báo thời tiết). Ngoài ra, phân tích bán lẻ có thể đo lường mức độ trung thành của khách hàng, xác định các mẫu mua hàng, dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa bố cục cửa hàng.

Phân tích dữ liệu trong Ngành bán lẻ: Bốn góc nhìn để đưa ra quyết định thông minh

Phân tích dữ liệu bán lẻ đóng vai trò cốt lõi trong việc tối ưu hóa hoạt động và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Hiện nay, có bốn loại phân tích chính được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực này, mỗi loại mang đến một góc nhìn khác nhau về dữ liệu:

• Phân tích mô tả: Đây là bước khởi đầu để hiểu rõ tình hình hiện tại của doanh nghiệp. Qua việc phân tích các số liệu về doanh số, tồn kho, khách hàng, chúng ta có thể trả lời những câu hỏi cơ bản như “Sản phẩm nào bán chạy nhất?”, “Khách hàng thường mua gì cùng nhau?”,… Từ đó, xây dựng nên một bức tranh toàn cảnh về hoạt động kinh doanh.
• Phân tích chẩn đoán: Khi gặp phải vấn đề, phân tích chẩn đoán sẽ giúp chúng ta tìm ra nguyên nhân gốc rễ. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chúng ta có thể xác định được những yếu tố nào đang ảnh hưởng đến hiệu suất kinh doanh và đưa ra giải pháp phù hợp.
• Phân tích dự đoán: Với khả năng dự báo tương lai, phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc hoạch định chiến lược. Bằng cách xây dựng các mô hình dự báo, chúng ta có thể dự đoán được xu hướng thị trường, nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả. Ví dụ: dự báo doanh số mùa vụ, dự đoán nhu cầu về sản phẩm mới,…
• Phân tích quy định: Đây là cấp độ cao nhất của phân tích dữ liệu, nơi AI và machine learningmachine learning phát huy tối đa tác dụng. Bằng cách kết hợp dữ liệu và các thuật toán phức tạp, chúng ta có thể đưa ra những khuyến nghị cụ thể để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Ví dụ: đề xuất các sản phẩm liên quan cho khách hàng, tối ưu hóa giá cả, cải thiện trải nghiệm khách hàng,…

9 Usecase phổ biến về Phân tích dữ liệu trong Ngành bán lẻ

Trong cuộc đua giành thị phần ngày càng khốc liệt, việc tận dụng dữ liệu đã trở thành yếu tố quyết định thành bại của các doanh nghiệp bán lẻ. Những “ông lớn” trong ngành đã chứng minh rằng, phân tích dữ liệu không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn là vũ khí cạnh tranh lợi hại. Hãy cùng khám phá 9 Usecase điển hình về cách các doanh nghiệp đã tận dụng dữ liệu để tạo ra lợi thế cạnh tranh.

1. Phân khúc Khách hàng

Tận dụng dữ liệu để thực hiện phân khúc khách hàng một cách tối ưu là trường hợp sử dụng phân tích trong Ngành bán lẻ điển hình. Khách hàng hiện nay đang mong đợi những trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa hơn, do đó, việc tận dụng dữ liệu lớn để phân khúc khách hàng tốt hơn có thể là lựa chọn hàng đầu để bạn có thể hoạt động tốt hơn trên tất cả các kênh bán hàng và tạo ra các tương tác tốt hơn với khách hàng thông qua nhiều điểm chạm khác nhau.

Các nhà bán lẻ sau đó có thể dễ dàng nhóm các khách hàng lại với nhau dựa trên sở thích và hành vi mua hàng của họ, với mục đích tổng hợp đơn giản và phân tích nhân khẩu học bằng cách áp dụng dữ liệu đa kênh. Các nhà bán lẻ có thể xác định chính xác hơn các nhóm nhân khẩu học mục tiêu cho các chương trình khuyến mãi hoặc chiến dịch, và nâng cao tổng thể sự hài lòng của khách hàng bằng cách tạo ra phân khúc khách hàng chi tiết.

2. Chiến dịch Marketing được cá nhân hóa 

Như đã đề cập ở trên, bằng cách phân loại khách hàng dựa trên các tiêu chí cụ thể (chi tiết), phân khúc khách hàng sẽ đóng vai trò là một khuôn mẫu. Tiếp theo, dựa trên các hành vi, mong muốn và nhu cầu cụ thể của từng khách hàng, cá nhân hóa sẽ cho phép các công ty tương tác với họ trên cơ sở cá nhân. Kết quả là, từ phân khúc khách hàng, các nhà bán lẻ có thể nhóm khách hàng thành các nhóm tương ứng và tạo ra các chiến dịch Marketing cụ thể cho từng nhóm mục tiêu.

Với việc sử dụng phân tích dự đoán, quá trình Marketing có thể được tùy chỉnh thay vì tung ra một chiến dịch lớn, tốn kém với ít tác động sâu hoặc phạm vi tiếp cận hẹp. Bạn có thể kiểm soát nội dung, thời điểm trình bày và cách thức hiển thị bằng cách cung cấp các thông điệp được nhắm tới mục tiêu cụ thể hơn. Điều này tăng hiệu quả và ROI đồng thời nâng cao trải nghiệm khách hàng và xây dựng lòng trung thành.

Ví dụ nổi tiếng nhất về phân tích bán lẻ là “dự đoán mang thai” của Target. Các nhà thống kê của Target có thể xác định được tình trạng mang thai bằng cách kiểm tra lịch sử mua hàng của khách hàng. Sau đó, nhà bán lẻ có thể cung cấp cho họ phiếu mua hàng cho các mặt hàng liên quan đến trẻ sơ sinh để thu hút họ đến cửa hàng. Các thuật toán phân tích hiện đại có thể hoàn thành các nhiệm vụ tương tự nhanh hơn và trên quy mô lớn hơn nhiều.

3. Chiến dịch tiếp thị tự động 

Các nhà bán lẻ đang tự động hóa các thủ tục rườm rà 1 cách thường xuyên hơn để cắt giảm chi phí vận hành. Khâu Marketing cũng không ngoại lệ, tự động hóa Marketing trong Ngành bán lẻ mang lại cơ hội mạnh mẽ để tăng sự tương tác với khách hàng, nâng cao lòng trung thành và cuối cùng là tối hóa mặt lợi nhuận. Tất cả những gì bạn cần là dữ liệu lớn và các công cụ phân tích Marketing cho ngành bán lẻ phù hợp để khai thác nó.

Các nhà bán lẻ có thể gửi tin nhắn cá nhân hóa cho khách hàng của họ và quảng cáo hiệu quả các sản phẩm bằng cách sử dụng các công cụ Marketing dựa trên dữ liệu như email hay quảng cáo trên các trang mạng xã hội. 

Một ví dụ nổi bật về việc sử dụng phân tích trong Ngành bán lẻ là cách Sephora đưa ra các đề xuất sản phẩm và giảm giá được nhắm tới khách hàng mục tiêu dựa trên dữ liệu người dùng. Với Chương trình VIB (Very Important Beauty) của mình, Sephora thành công trong việc cung cấp cho người tiêu dùng một số ưu đãi nhất định cùng quyền truy cập sớm vào hàng hóa mới và các chương trình khuyến mãi độc quyền. Sau khi thực hiện việc mua hàng, khách hàng sẽ được thêm vào phần VIB của danh sách email và ngay lập tức được gửi email giới thiệu chương trình VIB.

4. Tối ưu hóa giá cả 

Để duy trì doanh số, giá cả sản phẩm cạnh tranh là điều cần thiết nhưng đối với các nhà bán lẻ, định giá là yếu tố đem lại thành bại cho doanh nghiệp. Tìm điểm giá lý tưởng là một hành động vô cùng khó khăn do có nhiều yếu tố có thể gây ảnh hưởng như sự chậm trễ của chuỗi cung ứng, giá vận chuyển tăng và các vấn đề về nhân sự. Con số quá thấp có thể dẫn đến thực tế là các doanh nghiệp mất doanh thu tiềm năng, nhưng con số quá cao sẽ gây nguy cơ đánh mất khách hàng vào tay đối thủ.

Đó là lý do tại sao việc áp dụng phân tích kinh doanh trong ngành bán lẻ thực sự quan trọng. Các nhà bán lẻ có thể xác định mức giá nào có khả năng mang lại lợi nhuận cao nhất và điều chỉnh chúng ngay khi thị trường thay đổi bằng cách tận dụng dữ liệu giá cả theo thời gian thực từ đối thủ cạnh tranh, dữ liệu doanh số bán hàng và các nguồn dữ liệu khác.

5. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Trong các chuỗi cung ứng ngày nay, phân tích được áp dụng theo nhiều cách khác nhau. Nói cách khác, chuỗi cung ứng có thể hoạt động trơn tru và hiệu quả hơn với khi doanh nghiệp áp dụng sử dụng phân tích dữ liệu.

Các nhà bán lẻ có thể tìm thấy các mẫu và xu hướng để dự báo nhu cầu tương lai của chuỗi cung ứng bằng cách xem xét dữ liệu từ các lô hàng trước đó. Kết quả là, họ có thể quản lý hàng tồn kho tốt hơn và ngăn ngừa gián đoạn cung ứng hay hết hàng. Phân tích dữ liệu cũng có thể hỗ trợ các mạng lưới cung ứng theo dõi hiệu suất của họ theo thời gian và tối ưu hóa lịch trình và tuyến đường của họ.

Chi phí hoạt động của doanh nghiệp có thể được giảm thông qua các cách sử dụng khác của phân tích dữ liệu trong bán lẻ. Theo các nghiên cứu, việc áp dụng phân tích quản lý chuỗi cung ứng có thể giảm 60% chi phí hoạt động đối với một số doanh nghiệp.

6. Quản lý Hàng Tồn Kho

Bất kỳ công ty nào muốn hợp lý hóa hoạt động và cắt giảm chi phí đều phải ưu tiên cao cho việc quản lý hàng tồn kho. Phân tích dữ liệu có thể đóng góp đáng kể vào việc giảm chi phí hàng tồn kho, các doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn các mẫu nhu cầu của khách hàng bằng cách kiểm tra dữ liệu bán hàng theo lịch sử và xu hướng mua sắm. Do đó, nhu cầu tương lai có thể được dự đoán chính xác hơn và mức tồn kho có thể được điều chỉnh cho phù hợp.

Phân tích dữ liệu cũng có thể hỗ trợ các công ty xác định các điểm không hiệu quả trong quy trình quản lý hàng tồn kho của họ và thực hiện các cải tiến để nâng cao hiệu suất tổng thể. Phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ các công ty đạt được lợi thế cạnh tranh và nâng cao kết quả cuối cùng.

Ví dụ, trong giai đoạn đầu của đại dịch, Canadian Tire đã sử dụng BI tự phục vụ để nhanh chóng nhận ra sự thay đổi nhu cầu của khách hàng và điều chỉnh hàng tồn kho. Kết quả là, doanh số bán hàng của họ đã tăng lên 20% ngay cả khi đại dịch xảy ra buộc họ phải đóng cửa tới 40% cửa hàng truyền thống.

7. Phát hiện gian lận

Gian lận có thể có tác động tiêu cực đáng kể đến các nhà bán lẻ, làm xấu đi mối quan hệ với khách hàng và giảm doanh thu. Vì vậy, với mục đích bảo vệ cả khách hàng và công ty khỏi những tổn thất có thể xảy ra, các nhà kinh doanh cần dự đoán và xác định các giao dịch gian lận trước bằng cách tận dụng phân tích dữ liệu lớn.

Khi các mô hình phát hiện được tích hợp vào một nền tảng kinh doanh thông minh cho phép các nhà quản lý rủi ro và các nhóm phát hiện gian lận kiểm tra dữ liệu, minh họa các khám phá và chia sẻ thông tin với các nhóm khác, thì các hệ thống phát hiện gian lận này sẽ hiệu quả nhất có thể.

Ngày nay, cả ngành bán lẻ và ngân hàng đều có thể sử dụng phân tích dữ liệu để ngăn chặn gian lận. Thương mại điện tử đang tăng lên làm tăng khả năng gian lận trong quá trình thanh toán hoặc trả hàng, nhưng các công cụ phân tích dữ liệu có thể xác định tình huống nào hợp pháp và tình huống nào có thể là gian lận.

8. Tìm kiếm vị trí cửa hàng mới

Tìm kiếm vị trí tốt nhất cho một cửa hàng mới là một cách ứng dụng ít được biết đến nhưng rất hữu ích của việc phân tích trong bán lẻ. Có thể khó khăn và tốn thời gian để nghiên cứu vị trí một cách thủ công vì nhiều yếu tố ảnh hưởng như giá đất, nhu cầu khu vực, nhân khẩu học khu vực,…. Nó có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, xác định vị trí lý tưởng cho một doanh nghiệp mới trong thời gian ngắn nhất.

Phân tích dữ liệu địa lý được Wendy’s và Starbucks áp dụng thành công, vì họ đã xác định được các vị trí sinh lợi mới của mình. Thuật toán của họ phân tích nhiều yếu tố khác nhau để quyết định khu vực nào có tiềm năng nhất, bao gồm mô hình lưu lượng truy cập, thu nhập trung bình và các doanh nghiệp xung quanh.

9. Dự báo nhu cầu

Với các thống kê tương tự cho phép các chiến dịch tiếp thị được nhắm đến đúng mục tiêu, dự báo nhu cầu là điều không thể thiếu. Các xu hướng theo mùa sẽ trở nên rõ ràng khi bạn thu thập dữ liệu theo thời gian. Bằng cách phân tích các thống kê lịch sử này, bạn có thể dự đoán khi nào những thay đổi tương lai như thế này sẽ xảy ra và điều chỉnh hàng tồn kho của mình cho phù hợp.

Nestlé đã có thể giảm hàng tồn kho tới hàng triệu đô la bằng cách dựa vào phân tích chứ không phải là phán đoán của con người khi ước tính nhu cầu. Ngoài các mẫu theo mùa, thuật toán đã chạy các kịch bản “nếu-thì” dựa trên nhiều chỉ số nhu cầu. Chúng cho phép Nestlé giảm một nửa nguồn cung hàng tồn kho an toàn của họ.

Conclusion 

Phân tích dữ liệu không chỉ là một công cụ, mà còn là chìa khóa để các doanh nghiệp bán lẻ thành công trong kỷ nguyên số. Bằng cách ứng dụng các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp, các doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt, tối ưu hóa hoạt động, và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tương lai của ngành bán lẻ thuộc về những doanh nghiệp biết cách tận dụng sức mạnh của dữ liệu, hãy liên hệ ngay với Gimasys để được nắm bắt sức mạnh này sớm nhất có thể