Az elmúlt év eddig nem ismert kihívások elé állította a kereskedelmi hálózatokat, a járvány magyarországi megjelenésekor az egyes termékek iránti felfokozott keresletet és az ellátási láncok akadozása okozott nehézséget, majd a különböző korlátozások. Az események hatására a vásárlási szokások átrendeződése is felgyorsult, és ebben a sokszor impulzívan változó időszakban pedig a megszokottnál gyorsabb reagálásra van szükség. Az adatok tudatosabb felhasználása, a pontosabb előrejelzések és a gyors döntéshozatalt támogató eszközök szerepe ezáltal felértékelődik.
Általánossá vált az a piaci vélemény, hogy a fizikai kiszolgáló helyek, mint a bankfiókok, élelmiszer- és egyéb kereskedelmi üzletek helyét egyre inkább felváltják a webshopok. Van ebben némi igazság, de mindeközben a világ legnagyobb online kereskedési tere az Amazon épp azon dolgozik, hogy élelmiszer boltot nyisson az egyébként már régóta üzemeltetett retail storjai mellett. Hogy ez működni fog, nem kérdés, az Amazon elképesztő méretű adat vagyonon ül, gyakorlatilag jobban ismeri az egyén vásárlási szokását, mint maga a vásárló, így pedig nagyon könnyen tud döntést hozni arról, hogy milyen lokációban, milyen termékkel érdemes fizikai üzleteket nyitnia.
Persze adatok terén nehéz az Amazont utolérni, de ma már bármilyen nagyobb magyarországi kereskedelmi szolgáltató rendelkezik központi tranzakciós rendszerrel, elterjedtek a hűségkártyák, a készletezésről hatékony nyilvántartást vezetnek és az üzletek környezetéről, a forgalomról, és vásárlóerőről is rengeteg információ áll rendelkezésre. A kérdés, hogy ezeket az információkat milyen célok mentén lehet a leghatékonyabb üzletmenet szolgáltatásába állítani. Összegyűjtöttünk pár olyan pontot, ahol az adatok üzleti értéket képezhetnek a klasszikus kereskedelmi hálózatok esetén:
Hálózat működési hatékonyságának optimalizációja
Egy több száz főt foglalkoztató vagy legalább 10-15 üzletet működtető kereskedelmi vállalat esetén a cég adataiban hatalmas költségmegtakarítási- és sales potenciál rejtőzik, ami a hálózat operatív hatékonyságának javítására használható. Erről fog szólni a következő webinárunk is.
Termékpaletta, kereslet előrejelzés, szelektív árazás
A vásárlási szokások, a vásárlói csoportok viselkedésének megértése az adatok felhasználása nélkül lehetetlen, ezek nélkül viszont az árbevétel 10-20%-tól is eleshet egy kereskedő. A kereslet pontosabb előrejelzésével, a kereslethez, a vásárlói szokásokhoz pontosabban igazodó szelektív árazással a profittermelés érdemben javítható.
Logisztika, raktározás
Az operációs költségek javítása nem csak a hálózat üzemeltetés optimalizálásán keresztül, hanem a logisztikai, raktározási költségek optimalizációjával is elérhető. Az egyes termékekre, termékcsoportokra vonatkozó pontos kereslet előrejelzés pozitív hatása a vásárlói élményben közvetlenül, a bevételi oldalon pedig közvetetten jelentkezik.
A nehezen készletezhető, vagy gyorsan romlandó termékek esetén egy pontos kereslet előrejelző modellnek pedig a veszteség minimalizálásában, közvetlen költségmegtakarításban van jelentős szerepe.
Marketing
Az szinte kézenfekvő, hogy az online marketing területén az adatok használata mennyire hasznos, de itt nem szabad csak és kizárólag a marketing eszközök által biztosított megoldásokra hagyatkozni, a belső tranzakciós adatokból feltérképezett vásárlói viselkedések, ezek alapján meghatározott célcsoportoknak eljuttatott üzenetek sokszorosan térülnek meg a nem személyre szabott üzenetekhez képest.
