دیجیتال مارکتینگهوش مصنوعی

هوش تجاری به عنوان یک مزیت رقابتی در صنعت خرده‌فروشی

امروز قصد داریم در مورد کاربرد هوش تجاری در صنعت خرده فروشی صحبت کنیم.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری همان هوش کسب‌وکار (در انگلیسی: Business Intelligence ) است که آن را  به اختصار BI  می‌نامند. به مجموعه‌ای از نظریه‌ها روش‌شناسی‌ها فرآیند‌هاو فناوری‌هایی گفته می‌شود که داده‌های خام را به اطلاعات معنادار و مفیدی تبدیل می‌کنند. (ویکی‌پدیا)

فواید هوش تجاری

از فواید استفاده از هوش تجاری می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

ابزار سوشال لیسنینگ دیتاک
  • تصمیم‌گیری بهتر
  • بالا رفتن سرعت در برنامه‌ریزی، گزارش‌گیری و تجزیه و تحلیل
  • کاهش هزینه‌ها و استفاده بهینه از منابع خود
  • بررسی دقیق‌تر کارکنان داخلی سازمان
  • امکان انجام محاسبات پیچیده‌ بر روی داده‌های خود
  • توانایی شخصی‌سازی گزارشات
  • افزایش رضایت مشتری

هوش تجاری در صنعت خرده فروشی

در مقایسه با بخش‌های دیگر همچون امور مالی و فناوری¸ خرده‌‌فروشی را می‌توان به عنوان یکی از تأکید‌کنندگان مزایای ارائه شده توسط هوش تجاری نسبت به فرآیند‌های روزمره در نظر گرفت. این یک پارادوکس است. زیرا عملیات خرده فروشی از بهترین مواردی است که برای بینش ارائه‌شده توسط داشبورد دیجیتال تنظیم می‌شود.

سوالاتی مانند “مشتری ایده‌آل شما کیست؟” “محصولاتی که باید تبلیغ کنید کدام‌اند؟” “کدام کالا‌ها را باید به عنوان بسته خریداری کنید؟” “روش پرداخت مطلوب چیست؟” “مشتریان شما چگونه با نام تجاری‌اتان ارتباط برقرار می‌کنند؟” و غیره. همه و همه می‌توانند از طریق یک پلت‌فرم BI پاسخ داده شوند که داده‌های نقطه فروش را با جمعیت‌شناسی و تعاملات رابط‌های آنلاین ادغام می‌کند.

ارزش از تکامل شرکت‌های خرده‌فروشی¸ از سازمان‌های مبتنی بر عملیات به شرکت‌های ساخته شده براساس نوآوری حاصل می‌شود. مراحل میانی ادغام¸ تقویت و بهینه‌سازی است. مثل یک سفر از ساده‌لوحی به فرآیند‌های کاملاً مشخص که یک بعد پیش‌بینی هم پیدا می‌کنند.

گفته می‌شود که بیشتر خرده‌فروشان در مرحله ادغام هستند؛ جایی که شرکت¸ داده کافی برای تصمیم‌گیری براساس سیگنال‌های بازار را دارد اما اکثریت قریب از آنچه که در دست دارند استفاده نمی‌کنند. بیشتر شرکت‌ها سه مرحله مشاوره هوش تجازی مانند انتقال را ارائه می‌دهند: نظارت بر هوش¸ هوش تحلیلی و هوش پیش‌بینی ( مهم‌ترین مرحله).

برنامه‌های اصلی هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری می‌تواند در یک صنعت به عنوان مزیت رقابتی لحاظ شود. صنعت خرده فروشی نیز از این مقوله مستثنی نیست. داده‌ها می‌توانند به یک شرکت نشان دهند که چگونه سهام خود را اندازه می‌گیرد، محصولات را براساس تقاضا قیمت‌گذاری می‌کند، اهداف تبلیغاتی و فروش را برای به حداکثر رساند درآمد ایجاد می‌کند.

هزینه‌ها، قیمت‌ها و مدیریت سهام توسط هوش تجاری

سود خالص در خرده‌فروشی ناچیز است. بنابراین قیمت‌گذاری محصول برای جلوگیری از ضرر و رقابتی ماندن یکی از چالش‌ها است. کلیه هزینه‌ها برای انجام تجارت از جمله شرایط غیرمنتظره باید در نظر گرفته شوند.

مدیریت سهام یکی از پرهزینه‌ترین جنبه‌های خرده‌فروشی است و راه‌حل‌های هوش تجاری در تلاش برای ایجاد یک مدل مناسب برای بهینه‌سازی بر پایه‌ی خریدهای گذشته و روند آینده است. یک برنامه عالی تجزیه و تحلیل سهام را ارائه می‌دهد¸ محصولات پرفروش را برجسته می‌کند و برای آن‌ها دوباره پر کردن ایجاد می‌کند¸ و در عین حال لغو سفارشات با بدترین عملکرد را به مدیران توصیه می‌کند.

تجزیه و تحلیل مشتری توسط هوش تجاری

اعداد به شما کمک می‌کند تا به ذهنیت مشتری خود بپردازید مسیر آن‌ها را از آشنایی با وجود شما و تبدیل شدن به یکی از طرفدارانتان بیاموزید. شما باید همبستگی میان جمعیت‌شناختی و جامعه‌شناختی و محتوای سبد خرید آنان را درک کنید.پیوند بین تبلیغاتی که می‌بینند و محصولاتی که می‌خرند را شناسایی کنید. همه‌ی این داده‌ها را در کنار هم قرار دهید تا بسته‌های محصول و تبلیغاتی ایجاد کنید.

مدیریت و ارزیابی فروشنده توسط هوش تجاری

بدون ارزیابی فروشنده¸ هیچ رشد تجاری‌ای وجود نخواهد داشت. شما باید نتایج محصول تجزیه و تحلیل فروشندگان را ببینید و بر اساس آن تصمیم بگیرید. یک راه‌حل BI موظف است مواردی مانند زمان تحویل رضایت مشتری از سیاست بازگشت و حتی درک مارک را در صورت نیاز در نظر بگیرد.

فروش، اهداف و بررسی عملکرد توسط هوش تجاری

در یک فروشگاه کوچک بومی ممکن است بخواهید بدانید که مارک‌های پرفروش کدامند و کدام یک از دستیار‌های فروش درآمد بیشتری دارد¸ در حالی که در یک شرکت چند ملیتی ممکن لازم باشد بدانید کدام شعبه‌ها توانایی تأمین سهمیه خود را دارند. در واقع¸ این مشکلات در درجه اول یکسان هستند و تنها مقیاسشان با یکدیگر متفاوت است. در این شرایط هوش کسب و کار به دلیل مقیاس‌پذیر بودن می‌تواند ابزار عالی‌ای باشد.

سیستم می‌تواند پایه تصمیمات استراتژیک مانند مخلوط محصول ارائه‌شده و یا پاداش‌ها و تبلیغاتی باشد که  به نمایندگان فروش اعطا می‌شود. اعداد و ارقام موجود در داشبورد نیز براساس پیش‌بینی‌ها تخمین خوبی برای تعیین اهداف فروش قابل تحقق اما انگیزنده ارائه می‌دهند.

روندها، پیش‌بینی‌ها و برنامه‌ریزی‌ها

حتی خرده‌فروشان در دهه ۱۹۶۰ نیز به دنبال عملکرد تارخی بودند. تفاپت در سیستم‌های هوشمند این است که دیگر لازم نیست تا پایان ماه صبر کنید تا ریاضیات را انجام دهید و ببینید وضعیت کسب و کار چگونه است. یک سیستم می‌تواند در زمان واقغی عمل کند و عملکرد‌ها را برای به حداکثر رساند سود شما تنظیم کند. درست مانند اصلاح مداوم مسیر هنگام حرکت به سوی مقصد¸ به جای منتظر اینکه منتظر بمانید امواج شما را به هر جایی ببرند.

تنظیمKPI  (Key Performance Indicator) مناسب در داشبود دیجیتال

بسته به نوع فعالیت استراتژی و پیشنهاد تجاری هر سازمانی امکان تنظیم KPIهای خود را دارد¸ اما چند دستورالعمل به طور کلی وجود دارد که می‌تواند با استفاده از معیار‌های سطح ۱ مرجع عملیات زنجیره تأمین (SCOR) با موفقیت استفاده شود. این شامل:

  • قابلیت اطمینان با انجام سفارش و عملکرد تحویل اندازه‌گیری می‌شود؛
  • پاسخگویی¸ معمولاً به صورت زمان بیان می‌شود؛
  • انعطاف‌پذیری¸ به عنوان ترکیبی از چابگی فروشنده و تولید محصول
  • هزینه‌ها
  • کارایی مدیریت دارایی

وقتی نوبت به معیارهای مربوط به مشتری می‌رسد می‌توانید از روش قیف ‌فروش برای انتخاب بهترین معیار‌ها الهام بگیرید. این موارد شامل عبور از یک مرحله به یک مرحله دیگر است: اندازه‌گیری لید‌های نقطه ورود¸ محاسبه نرخ تبدیل¸ قیمت هر تبدیل¸ ارزش هر تبدیل¸ قیمت متوسط هر فروش و زمان سپری‌شده در قیف. هزینه‌های بازپس‌گیری فرصت‌های از دست رفته از طریق بازاریابی مجدد نیز ضروری است. بسته به نوع تجارت خود¸ شما مسئول تنظیم KPI برای اندازه‌گیری عملکرد نمایندگی‌های فروش هستید.

صنعت خرده‌فروشی به کجا می‌رود؟

صنعت خرده‌فروشی یک بازار بالغ است¸ با نرخ سود خالص کم (٪۱.۵- ٪۵) جایی که هر بهینه‌سازی فرآیند و کاهش هزینه می‌تواند تفاوت بین بقا و خارج از تجارت باشد. هوش تجاری نقطه شروع در تلاش برای درک بهتر نیاز‌های مشتری و پیش‌بینی بهتر مراحل لازم برای حفظ ارتباط را به بازاریابان مشاوران مالی و استراتژیست‌ها ارائه می‌دهد.

ابزار سوشال لیسنینگ دیتاک را رایگان امتحان کنید
منبع
bigdataanalyticsnews

پانته‌آ پایدار

من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا