У сучасному ритейлі важко уявити, щоб власники приймали рішення, не спираючись на реальні дані. Інтуїтивний підхід стає дедалі менш актуальним, адже без ретельного аналізу ризики занадто великі. Власники та менеджери роздрібних мереж активно використовують аналітику, щоб краще розуміти свій бізнес і приймати обґрунтовані рішення.
Роль даних в управлінні роздрібною мережею
Менеджери роздрібних мереж розробляють рішення на основі ретельного збору та аналізу даних, які включають:
- історичні дані роботи магазинів;
- оцінку всіх ключових показників ефективності (КРІ) по магазинах, категоріях товарів і менеджерах;
- визначення слабких місць і проблемних зон;
- встановлення цілей, враховуючи доступні ресурси та можливості.
Що таке аналітика?
Аналітика – це не просто зведення показників, а комплексний підхід до збору, систематизації та оцінки даних, що допомагає зрозуміти, як працює бізнес. Аналітичні дані показують:
- прибутковість магазинів;
- ефективність асортиментної матриці;
- якість взаємодії з постачальниками та транспортними компаніями;
- ефективність роботи з клієнтами.
Рівні аналітики в ритейлі
Аналітика в ритейлі має багаторівневу структуру, що включає різні види аналізу:
- Описова аналітика (Descriptive Analytics): Дає відповідь на запитання: “Що відбулося в магазинах мережі?” Вона фокусується на зборі й обробці історичних даних, щоб показати минулі результати та допомогти зрозуміти динаміку бізнесу.
- Діагностична аналітика (Diagnostic Analytics): Досліджує причини подій, відповідаючи на запитання: “Чому це сталося?” Використовуючи статистичні методи та машинне навчання, діагностична аналітика пояснює зміни в показниках.
- Прогнозна аналітика (Predictive Analytics): Орієнтована на прогнозування майбутніх тенденцій і показників, таких як попит на товари та очікувані продажі. Вона застосовує складні аналітичні методи та алгоритми штучного інтелекту для точного прогнозування.
- Рекомендаційна аналітика (Prescriptive Analytics): Допомагає визначити, які дії слід вжити для досягнення оптимальних результатів. Вона надає бізнесу рекомендації на основі аналізу даних і є найвищим рівнем аналітичної піраміди.
Переваги та недоліки кожного виду аналітики
Описова аналітика
Переваги:
- Забезпечує детальне уявлення про минулі результати бізнесу за допомогою таблиць, візуалізацій та дашбордів.
- Дозволяє оцінити динаміку показників, таких як прибуток, оборот, конверсія клієнтів та запаси.
Недоліки:
- Не пояснює причини змін і зосереджується лише на минулих подіях.
Діагностична аналітика
Переваги:
- Надає глибше розуміння причин змін у бізнесі, що дозволяє коригувати стратегії та уникати повторення помилок.
Недоліки:
- Орієнтується на минулі дані, тому не може прогнозувати майбутнє.
Прогнозна аналітика
Переваги:
- Допомагає ритейлерам заздалегідь підготуватися до майбутніх подій та змін на ринку.
- Використовує штучний інтелект для точного передбачення попиту.
Недоліки:
- Потребує надійних і добре налаштованих алгоритмів, щоб уникнути помилкових прогнозів.
Рекомендаційна аналітика
Переваги:
- Пропонує конкретні дії для покращення бізнесу, базуючись на глибокому аналізі даних.
- Дозволяє вибрати найкраще управлінське рішення з можливих.
Недоліки:
- Потребує складних технологій і даних високої якості для забезпечення точних рекомендацій.
Інструменти для аналітики в ритейлі
Аналітична платформа Datawiz BES пропонує ритейлерам комплексне рішення, яке об’єднує всі види аналітики. З її допомогою можна:
- Збирати та аналізувати дані про роботу магазинів і персоналу з високою деталізацією.
- Виявляти тенденції та розуміти причини їх змін.
- Прогнозувати діяльність мережі та вплив факторів бізнес-середовища.
- Отримувати рекомендації щодо ціноутворення, асортименту та запобігання втратам.
Висновок
Аналітика стає незамінним інструментом у ритейлі, допомагаючи приймати зважені рішення та забезпечувати успіх бізнесу. Використання різних рівнів аналітики дозволяє отримати повну картину бізнесу, зрозуміти його минуле, прогнозувати майбутнє та отримувати цінні рекомендації для подальших дій. Це ключ до підвищення ефективності роботи та збільшення прибутковості мережі.
