Với những chính sách bán hàng như hiện nay, nhà bán có thể thu thập được rất nhiều thông tin về khách hàng. Họ là ai? Họ mua gì vậy? Thời điểm mua sắm diễn ra khi nào? Khu vực nào có nhiều khách hàng tiềm năng nhất? Mỗi khách hàng ghé thăm và mua hàng dù là ở cửa hàng hay online hay qua ứng dụng điện thoại đều đem đến những dữ liệu tuyệt vời cho nhà bán khám phá.
Nếu tận dụng được hết các loại dữ liệu đó, nhà bán có thể tăng doanh số, cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng và điều chỉnh sản phẩm. Nhà bán cần phải tập trung vào phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn mới có khả năng cạnh tranh cùng các công ty khác trên thị trường số như hiện nay.
Tham khảo một vài lý do vì sao Ứng dụng Business Intelligence khai phá tiềm năng doanh nghiệp bán lẻ
Kết nối các dữ liệu rời rạc
Thiếu dữ liệu không phải vấn đề phổ biến nhất đối với nhà bán mà vấn đề là thiết lập sao cho các dữ liệu kết nối với nhau.
Các cửa hàng thì có dữ liệu riêng về sản phẩm, chi tiết kinh doanh, vv. Và các cửa hàng trực tuyến cũng tương tự. Với công nghệ ngày càng phát triển, Internet Vạn Vật cho phép các cửa hàng có thể kiểm tra được dù là hành động nhỏ nhất của khách hàng, bao gồm cả việc sản phẩm nào được mua và sản phẩm nào được trả lại quầy hàng. Loại dữ này là một mỏ vàng quý giá đối với doanh nghiệp biết cách khai phá hợp lý.
Dữ liệu luôn nằm lại và bị lãng quên trong những nơi lưu trữ. Các khu vực lưu trữ làm cho dữ liệu rời rạc và không kết nối với nhau. Có nhiều doanh nghiệp đã nhận ra rằng nếu data được biểu diễn thành 1 bức tranh toàn cảnh; nó sẽ giúp khai phá nhiều điều ẩn sâu có giá trị trong việc kinh doanh.
Liên kết toàn bộ dữ liệu sẽ giúp vẽ ra 1 bức tranh toàn cảnh trong việc kinh doanh. Giả sử có một nhóm các bà mẹ đang tìm kiếm các cửa hàng để mua đồ chơi mới, quần áo, đồ ăn dinh dưỡng cho con mình. Họ ở các địa điểm khác nhau; tìm kiếm vào thời gian khác nhau; và sử dụng các loại thiết bị khác nhau như: máy tính bàn hay điện thoại.
Nhưng đến 9h tối, nhóm này đồng loạt chuyển sang dùng điện thoại để tìm kiếm và mua hàng. Như vậy nhà bán dù có đổ rất nhiều tiền vào quảng cáo hướng đến đối tượng này cả ngày dài cũng không hiệu quả bằng việc hiển thị quảng cáo trên điện thoại chỉ vào lúc 9h tối.
Nếu như các dữ liệu về việc khách hàng tìm kiếm, mua hàng, phân chia khách hàng không được liên kết lại và phân tích, việc kinh doanh của doanh nghiệp vẫn sẽ vận hành nhưng lại thiếu cái nhìn toàn cảnh nó đang diễn ra ra sao.
Tương tự với các nhà quản lý cửa hàng cũng nên phân tích về hiệu suất kinh doanh cửa hàng hiện tại, và nó tác động ra sao đến nhân viên cửa hàng. Từ đó đảm bảo rằng hàng hóa luôn có sẵn trên kệ; khách hàng sẽ được trải nghiệm các dịch vụ tốt nhất. Nếu hiệu suất kinh doanh không đạt chuẩn thì nhà bán nên đặt ra câu hỏi “tại sao?”. Và chỉ cần sử dụng thao tác kéo thả đơn giản trên phần mềm BI (Business Intelligence) để tìm ra câu trả lời.
Xem thêm: Business Intelligence là gì mà doanh nghiệp nào cũng cần?
Sử dụng dữ liệu để trao quyền cho nhân viên theo nhóm
Nhờ những công nghệ tiên tiến của phần mềm, việc phụ thuộc vào cán bộ CNTT để phân tích dữ liệu và xuất ra báo cáo giờ đây đã đi vào “quên lãng”. Trước đây, nhà quản lý kinh doanh có thể phải chờ từ vài tuần thậm chí là vài tháng mới được xem báo cáo phân tích dữ liệu; chỉ để trả lời cho những câu hỏi phải đưa ra từ trước.
Với việc tự phân tích, bất kì ai trong doanh nghiệp cũng có quyền xem dữ liệu mà họ muốn. Giống như những khách hàng đến Google để so sánh-mua sắm, các nhà bán lẻ giờ đây có thể hỏi và trả lời các câu hỏi về dữ liệu của chính họ trong vòng vài giây suy nghĩ.
Nhà bán lẻ ModCloth (một thương hiệu quần áo) đã trao quyền cho nhân viên của mình để tự phân tích dữ liệu. Họ khám phá dữ liệu; khám phá thông tin chi tiết; đưa ra quyết định theo lịch của họ.
“Chúng tôi sử dụng dữ liệu mọi nơi. Một nhân viên dù đang ở kho, hay ở cửa hàng, thậm chí đang nói chuyện với khách; cũng có thể xem dữ liệu họ cần ngay lập tức. Như vậy mọi người đều có lợi”. Bà Krystal St. Julien, kĩ sư phân tích dữ liệu Modcloth chia sẻ.
Vượt xa thời gian thực
Quan trọng là các nhà bán phải cung cấp cho khách hàng biết thông tin mà họ cần. Ví dụ như số lượng chính xác hàng hóa còn trên kệ, tại kho, tại cửa hàng hoặc tại các điểm quanh họ. Rất nhiều doanh nghiệp đã giúp khách hàng đưa ra quyết định mua hay không qua việc chia sẻ những thông tin mà họ cần. Vì thế thông tin kịp thời đã trở thành 1 phần tất yếu của kinh doanh.
Nhờ vào phân tích, nhà bán có thể dự đoán đúng về những gì khách hàng sẽ muốn trong vài giờ tới, ngày mai, tuần sau và năm sau. Cái nhìn toàn diện về dữ liệu và việc tự phân tích đều giúp nhà bán có khả năng này.
Kilwins là một doanh nghiệp bán Socola với hơn 90 cửa hàng nhượng quyền trên 19 bang. Đối với Kilwins, phân tích dữ liệu được coi là việc khám phá những “insights” (điều ẩn giấu) về dữ liệu kinh doanh. Trước khi triển khai giải pháp phân tích dữ liệu, Kilwins đã tốn rất nhiều thời gian để thu thập và phân tích dữ liệu ngay tại cửa hàng. Từ khi triển khai giải pháp, họ đã phân tích dữ liệu nhanh hơn, đưa thông tin kịp thời hơn giúp khách hàng ra quyết định nhanh hơn.
“Bây giờ Kilwins có thể đưa ra quyết định về chính sách bán và khuyến mãi dựa trên dữ liệu. Bởi vì chúng tôi có khả năng truy cập dữ liệu nhanh chóng. Từ đó chúng tôi biết phải làm thế nào để xây dựng chính sách khuyến mãi”. Ông Jeff Hall, giám đốc Marketing chia sẻ
Nếu Jeff cần tìm ra điểm bán chạy nhất trong khu vực, ông ấy có thể tìm ra chỉ trong 2 phút. Dữ liệu càng nhiều, Jeff càng thuận lợi dự đoán điểm bán nào có thể lọt TOP bán chạy nhất trong tương lai.
Coi dữ liệu như tài sản cốt lõi của công ty
Tài sản lớn nhất của 1 doanh nghiệp bán lẻ là con người và dữ liệu. Với phân tích dữ liệu, chủ doanh nghiệp có thể kết nối 2 yếu tố này. Sử dụng dữ liệu để trao quyền cho con người.
Các nơi lưu trữ dữ liệu tách riêng với nhau. Mọi người trong doanh nghiệp phải được truy cập vào dữ liệu mới nhất từ cấp quản lý cho đến nhân viên bán hàng. Dựa vào dữ liệu hôm nay, họ cần đưa ra dự đoán về hành vi mua sắm của khách hàng trong tương lai.
Với phân tích dữ liệu nhà bán có thể hiểu rõ hơn việc kinh doanh; cải tiến nó; và phục vụ tốt hơn khách hàng của mình.
Nguồn tham khảo: Tableau
Xem thêm: Tư vấn và triển khai Business Intelligence
