Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Analityka i Business Intelligence

Rola analityki w handlu detalicznym

21 lutego 2020 6 min czytania
Anna Walkiewicz
Rola analityki w handlu detalicznym

Streszczenie: Zarządzanie operacjami w handlu detalicznym stało się bardziej skomplikowane w wyniku zaostrzającej się konkurencji, co wymusza wdrażanie nowatorskich rozwiązań. Tradycyjne podejście do poprawy efektywności operacyjnej, oparte na doświadczeniu i sprawdzonych praktykach, daje ograniczone rezultaty. Zamiast tego, kluczową rolę w budowaniu przewagi konkurencyjnej odgrywa zaawansowana analityka. W handlu detalicznym wyróżnia się trzy główne obszary jej zastosowania: zarządzanie relacjami z klientami w kanałach cyfrowych i tradycyjnych, sterowanie łańcuchem dostaw za pomocą analitycznego modelowania popytu oraz strategia cenowa oparta na wynikach analiz zachowań zakupowych. Przykładem skutecznego wdrożenia analityki jest firma Chico’s FAS, która integruje dane o klientach z różnych kanałów, co umożliwia tworzenie spersonalizowanych ofert, zarówno online, jak i w sklepach stacjonarnych. Z kolei Levi Strauss & Co. wykorzystuje analitykę do efektywnego zarządzania asortymentem oraz łańcuchem dostaw, co pozwala firmie lepiej dopasować produkcję i dostawy do popytu na rynku.

Pokaż więcej

Sieci handlowe do perfekcji doprowadziły zarządzanie bieżącymi operacjami. Zażarta konkurencja wymusza śrubowanie efektywności operacyjnej i finansowej. Zbierane przez lata doświadczenia zaowocowały dobrymi praktykami realizowanymi przez doświadczony personel. Czy dziś to wystarczy, aby budować przewagę konkurencyjną?

W świecie retailu każda, nawet najdrobniejsza poprawa kluczowych wskaźników efektywności (KPI) jest szeroko komentowanym wydarzeniem. Podejście ewolucyjne przynosi ograniczone rezultaty. Istotna poprawa możliwa jest tylko przez zastosowanie nowatorskich rozwiązań. Jednym z kierunków, które przynoszą najlepsze rezultaty, jest wykorzystanie zaawansowanej analityki.

Obecnie możemy mówić o trzech dominujących, przetestowanych przez liderów rynku, sposobach wykorzystania metod analitycznych w handlu detalicznym:

  • zintegrowanym zarządzaniu relacjami z klientem w kanałach cyfrowych i tradycyjnych,

  • sterowaniu łańcuchem dostaw poprzez szczegółowe, analityczne modelowanie popytu oraz

  • oparciu krótko- (projektowanie promocji) i długoterminowej (strategia) polityki cenowej o wyniki analiz profili zakupowych klientów

Chico’s FAS: wielokanałowa analityka klienta

Zmiany w zachowaniu dzisiejszych klientów (kontynuacja procesu zakupowego w wielu kanałach, showrooming) stanowią dla sprzedawców duże wyzwanie, zwłaszcza z punktu widzenia efektywności operacyjnej i budowania długofalowych relacji z klientami. Dane konsumentów są rozproszone w różnych systemach, a przez to niespójne. Jednak te dotyczące zachowań online są cennym źródłem wiedzy o preferencjach klientów: transakcje zakupowe online stanowią zaledwie ułamek całkowitego ruchu w e‑sklepie.

Chico’s FAS, firma specjalizująca się w odzieży damskiej, z 1500 tradycyjnymi sklepami i silną gałęzią e‑commerce, zaczęła od solidnych podstaw: czyszczenia, wzbogacania i integracji danych klienckich pochodzących ze wszystkich kanałów. Dzięki kompleksowemu widokowi klienta (Customer 3600) możliwe stało się śledzenie jego podróży we wszystkich kanałach i zaowocowało lepszym zrozumieniem, czego oczekuje przy każdym zakupie. Dzięki sprawnej integracji danych i zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego Chico’s z sukcesem odszedł od masowych kampanii marketingowych na rzecz dedykowanych ofert, dopasowanych do potrzeb i oczekiwań adresata. Firma we współpracy z SAS zbudowała silnik analityczny, rekomendujący oferty, który działa nie tylko w kanałach cyfrowych (często stosowany w sklepach internetowych), ale także w tradycyjnych sklepach. Personel Chico’s asystuje klientowi we wszystkich etapach podróży zakupowej.

Obecnie firma pracuje nad rozwiązaniem działającym w czasie rzeczywistym. Personel tradycyjnych sklepów będzie mógł uwzględnić preferencje klienta nie tylko na podstawie historycznych zakupów, ale także jego bieżącego zachowania online, np. surfującego w czasie pobytu w sklepie.

Levi Strauss & Co.: zarządzanie łańcuchem dostaw

Ciekawym przykładem wykorzystania analityki w nowoczesnym, spójnym podejściu do planowania asortymentowego i zarządzania łańcuchem dostaw jest Levi Strauss & Co., firma o globalnym zasięgu z siecią sprzedaży przekraczającą 50 tys. sklepów własnych, franczyzowych i wielomarkowych. W okresie trzech lat firmowi planiści muszą w umiejętny sposób zaplanować wielkość produkcji oraz terminy i kierunki dostaw dla ponad 100 tys. produktów (uwzględniając rozmiary i kolorystykę).

Jeszcze do niedawna w Levi Strauss obowiązywała szeroka autonomia lokalnych biur. Rosnąca konkurencja i coraz bardziej skomplikowane i wyrafinowane modele zakupowe klientów sprawiły jednak, że w ostatnich latach firma przeszła gruntowną metamorfozę, angażując analitykę big data do procesów planistycznych. Kluczowym elementem stało się powiązanie planowania z popytem uwzględniającym kolorystykę i rozmiary na poziomie pojedynczego sklepu. Przy prawie stu milionach transakcji miesięcznie konieczne było utworzenie jeziora danych (data lake), przechowującego również informacje o promocjach, przecenach i brakach asortymentowych. Bazując na zgromadzonych danych, firma analizuje popyt na swoje produkty na szczegółowym detalicznym poziomie („wyczuwanie popytu” – demand sensing), a procesy planistyczne są w pełni zintegrowane i zsynchronizowane. Wykorzystujące analitykę systemy obejmują planowanie asortymentowe, optymalizację rozmiarów i prognozowanie popytu na rozmiar na poziomie pojedynczego sklepu, alokację i odtwarzanie zatowarowania na poziomie pojedynczego sklepu, planowanie produktów gotowych, wirtualną rezerwację towarów dla kanałów i odbiorców, prognozowanie nowych produktów, identyfikację sklepów o podobnym profilu asortymentowym, planowanie portfolio produktowego i optymalizację cenową obejmującą modelowanie cen regularnych, promocyjnych i wyprzedażowych pod kątem maksymalnego przychodu z produktu w całym cyklu życia.

W efekcie tej transformacji Levi Strauss zanotował kilkuprocentowy spadek bieżących zapasów przy jednoczesnym kilkuprocentowym wzroście rentowności sprzedaży produktów wynikającym ze skoordynowanego, sterowanego analitycznie ustalania cen i okresu ich obowiązywania. Przedstawiciele firmy mówią też o istotnym skróceniu i przyspieszeniu procesów planistycznych oraz istotnym wzroście poziomu satysfakcji klientów (dzięki znaczącemu ograniczeniu braków asortymentowych).

Auchan: dynamiczne zarządzanie cenami

Jednym z głównych wyzwań w sektorze supermarketów jest skuteczne reagowanie na silną presję promocyjną wywieraną przez konkurencję. Oznacza to konieczność identyfikacji najlepszych cen produktów i bieżące opracowanie coraz bardziej skalibrowanej oferty odpowiadającej potrzebom i preferencjom klientów, którzy często odwiedzają dany punkt sprzedaży. Tutaj także istotną rolę odgrywa analityka, a dokładniej wyposażenie kierowników placówek w odpowiednio przetworzone detaliczne dane sprzedażowe i efektywne, intuicyjne w obsłudze narzędzia analityczne.

Tą drogą poszedł Auchan. Dyrektor punktu sprzedaży może zaplanować i zmodyfikować parametry promocji w dowolnym momencie. Weźmy na przykład nowych klientów. Jeśli menedżer zidentyfikuje w danych, że ich preferowanym czasem na zakupy artykułów nieżywnościowych jest niedzielne popołudnie, może zwiększyć obecność personelu, zreorganizować układ sklepu, wzmocnić podaż w sektorze niespożywczym lub zmodyfikować półki. Innymi słowy, może podjąć wiele kroków w celu poprawy doświadczeń zakupowych klienta.

Handel detaliczny coraz szerzej otwiera się na zaawansowane rozwiązania analityczne, wykorzystujące detaliczne dane o transakcjach sprzedażowych, podróży klienta przez kanały dystrybucji oraz o faktach z całego łańcucha dostaw. Algorytmy prognozowania statystycznego, optymalizacji matematycznej czy modele oparte na uczeniu maszynowym pozwalają na znalezienie rozwiązań o większej efektywności w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Kilkuprocentowa poprawa kluczowych wskaźników efektywności jest wystarczająco silnym bodźcem, aby rozważyć ich wykorzystanie już teraz. Działanie algorytmów i modeli jest zautomatyzowane, więc użytkownicy nie muszą posiadać wykształcenia statystycznego ani programistycznego. Mariaż doświadczenia branżowego i nowoczesnej technologii daje zdumiewające rezultaty.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Premium
Jak GenAI może – a jak nie może – pomóc w zarządzaniu wiedzą o klientach

Generatywna sztuczna inteligencja rewelacyjnie analizuje informacje o konsumentach, ale nie naprawi kultury Twojej firmy. Gdzie kończą się możliwości technologii?

Premium
Co prezesi muszą wiedzieć o suwerennej AI

Globalna skala AI zderza się z lokalnymi regulacjami prawnymi. Dlaczego strategia „suwerennej sztucznej inteligencji” to pilne zadanie dla prezesów, a nie tylko dla działu IT?

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!