برای بهبود برنامه ریزی مجموعه خرده فروشی از داده های بزرگ استفاده کنید

[ad_1]

برنامه ریزی مجموعه محصولات فرآیندی است که طی آن فروشگاه های خرده فروشی تعیین می کنند کدام محصولات را به مشتریان در مناطق مختلف در زمان های مختلف و در چه مقادیری ذخیره کنند. عوامل بسیاری برای تصمیم گیری در این زمینه وجود دارد. برای پیش بینی دقیق خرده فروشان باید داده های داخلی و خارجی را در نظر بگیرند.

داده های بیش از حد و هیچ راه خوبی برای استفاده از آنها وجود ندارد؟

با پیشرفت در ارتباطات اینترنت بستر تلفن همراه و به اشتراک گذاری فوری اطلاعات اطلاعات زیادی در دسترس است که شرکت ها می توانند به نفع خود استفاده کنند. در زمینه خرده فروشی داده های مربوط به رقابت روند بازار و غیره را می توان جمع آوری و تجزیه و تحلیل کرد تا در بخشهای مختلف مانند بازاریابی فروش زنجیره تأمین و غیره تصمیمات بهتری بگیریم.

منابع جدید اطلاعات

بسیاری از خرده فروشان اکنون از سنسورهای حرکتی فناوری های WiFi و Beacon برای گرفتن اطلاعات مربوط به حرکت مشتری مرور الگوها و خرید در فروشگاه های خود استفاده می کنند. این به خرده فروش کمک می کند تا تنظیمات مشتری را بهتر بشناسد سهام و موقعیت محصول خود را مطابق تقاضا سفارشی کند و خدمات سفارشی را به مشتریان ارائه دهد.

علاوه بر این اکنون منابع مختلفی برای جمع آوری داده ها در مورد نظرات مشتری انتظارات و الگوی خرید وجود دارد. اکثر خرده فروشان حضور آنلاین دارند و بیشتر آنها مشتریان را قادر می سازند تا نظرات نظرات و غیره را بگذارند. همچنین در سایت های شخص ثالث مانند سایت های بررسی مصرف کننده شبکه های اجتماعی و غیره نیز بررسی ها بحث ها و رتبه بندی ها وجود دارد.

آیا می توان همه این منابع متنوع نظرات و رفتار مشتری را گرفت و مورد توجه قرار داد؟

داده های بزرگ و صنعت خرده فروشی

عوامل زیادی روز به روز بر خرده فروشی و عملکرد فروشگاه تأثیر می گذارند. تغییر ناگهانی در روند محصولات استراتژی فروش یک رقیب موفق آب و هوا (اگر باران ببارد یا خیلی گرم یا خیلی سرد باشد مشتریان برای خرید به بیرون از خانه رجوع نمی کنند) و نظر همکاران می تواند بر فروش هر فروشگاه در زنجیره شما تأثیر بگذارد.

اکنون نیاز فوری به دسترسی به منابع غنی و متنوع داده های خارجی وجود دارد. شما باید اطلاعات مربوط به فروش و استراتژی های رقبا استراتژی های فروش غول های آنلاین داده های مربوط به محصولات ارائه شده استراتژی های تبلیغاتی مورد استفاده توسط رقبای محلی و غیره را جمع آوری کنید. شما همچنین به روشی برای جمع آوری و استفاده از داده های مشتری تولید شده از منابع مختلف خارجی نیاز دارید.

با این حال نمی توان آن را توسط پایگاه های داده سنتی و ابزار تحلیلی جمع آوری و پردازش کرد. اینجاست که داده های بزرگ وارد می شوند.

داده های بزرگ روش های مورد نیاز برای جمع آوری و سازماندهی اطلاعات متفاوت از منابع بسیار متفاوت و ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل آنها فراهم می کند. این ابزارهای پیشرفته پردازش داده و تجزیه و تحلیل داده ها بینش گسترده تر و عمیق تری را در مورد عوامل مختلف ارائه می دهند. اینها به خرده فروشان کمک می کند تا در مورد جنبه های مختلف تجارت خود از جمله تصمیمات دقیق تری بگیرند برنامه ریزی تولید محصولات.

با این حال بیشتر خرده فروشان سرعت کافی برای استفاده از این منابع را ندارند. طبق یک نظرسنجی اخیر حدود 92٪ از خرده فروشان درک کاملی از مشتری خود ندارند.

برنامه های بزرگ داده و تولید محصولات

در حال حاضر هر مشاغل بیشتر مشتری متمرکز است و این امر خصوصاً در خرده فروشی بسیار مهم است. یکی از مزیت های بزرگی که داده های بزرگ فراهم می کنند توانایی آنها در جمع آوری و سازماندهی اطلاعات مربوط به مشتری از منابع مختلف است. داده های تولید شده توسط مشتری به خرده فروشان کمک می کند تا هوشیار و هوشمند باشند. اکنون آنها می توانند به سرعت به نظرات و تنظیمات مشتری پاسخ دهند.

آنها می توانند در مورد انواع گروه های فروشگاهی تصمیمات بهتری بگیرند و موجودی کالا را با توجه به ترجیحات محلی و استراتژی های رقبا در همسایگی تنظیم کنند. این به آنها کمک می کند آنچه مشتری می خواهد ارائه دهند و محصولات ناخواسته در آن منطقه را از بین ببرند. بنابراین آنها می توانند فضا را آزاد و استفاده بهتری کنند و دارندگان موجودی (SKU) با تقاضای بالا را ذخیره کنند.

با استفاده از داده های ارائه شده توسط ابزار تحلیلی فروشگاه های فردی می توانند جایگذاری و حتی تراز بندی محصول را طراحی کنند. همسایگی ها موقعیت یک محصول را نسبت به یکدیگر نشان می دهد. با آگاهی عمیق تر از ترجیحات مشتری فروشگاه ها می توانند تصمیم بگیرند که آیا یک محصول در کنار قرار دادن محصول دیگر عملکرد بهتری دارد.

تجزیه و تحلیل الگوی خرید مشتری در یک منطقه همچنین می تواند تعیین کند که چه نوع کالایی را برای سهام ذخیره کنید. به عنوان مثال اگر اکثر خریداران در یک فروشگاه خاص به قیمت حساس هستند آن فروشگاه می تواند تمرکز خود را بر روی ارائه محصولات خوب با قیمت های اقتصادی بگذارد. برای بخش مشتریان خود که انحصار را ترجیح می دهند و به قیمت اهمیت نمی دهند فروشگاه می تواند بخشهای کوچکی ایجاد کند که کالاهایی مانند غذاهای عالی مواد آرایشی گران قیمت و غیره را به نمایش بگذارد.

روش های دیگری برای استفاده از اطلاعات جمع آوری شده از طریق ابزارهای کلان داده وجود دارد. همچنین می تواند به خرده فروشان کمک کند تا موجودی و استراتژی فروش خود را که تجربه واحدی را در چندین کانال تضمین می کند طراحی کنند. در نهایت اگر مشتری خوشحال باشد این به فروش بیشتری در فروشگاه تبدیل می شود و فناوری های کلان داده می توانند این کار را انجام دهند.

[ad_2]