Các phân tích dữ liệu và báo cáo bán lẻ có thể giúp các quản lý cửa hàng bán lẻ tìm ra và điều chỉnh lượng traffic đổ về, tối ưu sắp xếp sản phẩm, khuyến khích khách hàng sử dụng sản phẩm mới và mang lại trải nghiệm tại cửa hàng mượt mà mà dường như xóa nhòa đi ranh giới online và offline. Bán hàng đa kênh – Omnichannel – đảm bảo các cửa hàng vật lý vẫn tồn tại được.
Dữ liệu bán hàng chính xác có thể chỉ ra một khách hàng sẽ chọn mua hàng ngay hay quay lại cửa hàng lần nữa. Người tiêu dùng luôn mong đợi trải nghiệm mua sắm cá nhân, thông tin phong phú và tiện lợi.
Mặc dù cửa hàng vật lý chắc chắn có thể đáp ứng hai tiêu chí phía sau dựa trên hiểu biết chung về tâm lý khách hàng, việc đưa ra một trải nghiệm cá nhân mà không có công nghệ phân tích quản lý bán hàng về thông tin khách hàng cụ thể là một điều khó khăn với nhà bán lẻ.
Các nhà bán lẻ thương mại điện tử thì lại dễ dàng thu thập thông tin của từng khách hàng hơn. Công nghệ website giúp các nhà bán hàng online tìm ra khách hàng mua gì và khi nào. Nó cũng giúp họ tìm ra người tiêu dùng đang mua hàng ở đâu và sử dụng thiết bị nào.
Thêm vào đó, công nghệ website cũng tìm ra làm thế nào để người tiêu dùng tiếp cận website này, họ đang tìm kiếm các sản phẩm gì khác trên website, khách hàng dành bao lâu để mua sắm trên website và một bức tranh tổng thể về họ dựa trên các nhân tố đó.
Khi thông tin này được tích hợp trên một địa chỉ IP hay tài khoản thành viên của khách hàng, website bán hàng có thể gửi các email riêng cho từng vị khách, kèm theo các quảng cáo website, chương trình khuyến mại đặc biệt và các sản phẩm gợi ý.
Điều này nhằm 2 mục đích: người tiêu dùng sẽ có trải nghiệm mua sắm tốt hơn bởi họ được nhìn thấy sản phẩm mà có lẻ họ đang tìm kiếm, và nhà bán lẻ có thể tăng doanh thu tốt hơn từ việc bán các sản phẩm liên quan và lặp lại chu trình kinh doanh.
Các sản phẩm “gợi ý” của Amazon hay các bộ phim “gợi ý” của Netflix là những ví dụ tốt về các áp dụng thuật toán gợi ý tới các dữ liệu khách hàng như vậy để tăng lợi nhuận kinh doanh. Những phân tích dữ liệu này thì lại khó thu thập ở cửa hàng vật lý hơn.
Tốt nhất thì các cửa hàng vẫn có thể nắm được hành vị mua sắm của khách hàng qua chương trình tích điểm, kết nổi trực tiếp với lịch sử mua hàng của từng cá nhân cụ thể.
Nếu không thì, cửa hàng cũng có thể tìm doanh thu sản phẩm để xem sản phẩm nào bán chạy nhất, nhưng cách này thì không thể tìm được quá trình mua hàng vật lý của từng khách hàng, bao gồm cả việc người đó đang xem sản phẩm nào trước khi tới quầy thanh toán.
Kết quả là, vì thiếu đi công nghệ phân tích dữ liệu, các nhà bán hàng tại cửa hàng gặp hạn chế khi họ muốn mang lại trải nghiệm mua hàng cá nhân, tiện lợi và có lợi cho mọi khách hàng.
Xem thêm: Chăm sóc khách hàng tốt hơn với Omnichannel, tại sao không?
Nhà bán lẻ chậm chạp trong việc nâng cấp công nghệ phân tích
Hiện nay các tiến bộ công nghệ có thể giúp nhà bán lẻ hiểu hơn về khách hàng mua tại cửa hàng, thế nhưng mới chỉ có những tập đoàn lớn như Amazon hay Walmart mới có đủ khả năng tài chính để thử nghiệm và áp dụng các giải pháp mới nhất.
Theo Nghiên cứu Công nghệ Bán lẻ hàng năm lần thứ 28: Cuộc gọi thức tỉnh cho Chuyển đổi Kỹ thuật số của Hệ thống thông tin Bán lẻ và Gartner (Annual Retail Technology Study: Wake Up Call for Digital Transformation by Retail Info Systems and Gartner), chỉ 16% trong số các nhà kinh doanh cấp cao cho biết cửa hàng của họ đã cập nhật phiên bản công nghệ mới nhất. 33% khác cho biết họ đang lên kế hoạch cập nhật phần mềm trong vòng 2 năm tới và 42% cho biết họ không có ý định cập nhật.
Tương tự, chỉ 10% có công nghệ mới nhất phục vụ cho marketing và truyền thông tại cửa hàng, 49% dự định cập nhật trong vòng 2 năm tới và 40% không có dự định đầu tư vào công nghệ đó.
So sánh có thể thấy, hầu như những người tham gia khảo sát đều cho biết họ dành ngân sách cho công nghệ lên các lĩnh vực như quản lý quan hệ khách hàng, quản lý cá nhân hóa, các thiết bị di động, các lựa chọn lấy và trả hàng tại cửa hàng.
Mặc dù tiến trình cập nhật công nghệ phân tích và báo cáo bán hàng rất chậm, những người tham gia trả lời nghiên cứu của Jabil và Dimensional: Tương lai của Công nghệ bán lẻ năm 2018 (Jabil and Dimensional Research’s 2018 The Future of Retail Technology study) đều đồng tình rằng tiến bộ công nghệ là điều cần thiết để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng hiện đại.
Đầu tư vào lĩnh vực đó sẽ giúp cửa hàng làm việc hiệu quả hơn và mang lại dịch vụ chuyên nghiệp hơn. Trên thực tế, nếu không có công nghệ bán lẻ đúng, cá nhân hóa là bất khả thi tại các cửa hàng vật lý.
Xem thêm: 7 bí quyết bán hàng đa kênh cho mùa mua sắm cao điểm
Phân tích dữ liệu bán hàng với beacon
Một công nghệ bán lẻ đang ngày càng phổ biến hơn đó là sử dụng thiết bị beacon tại cửa hàng, với rất nhiều công dụng. Chẳng hạn, beacon có thể chỉ ra lượng traffic đổ về cửa hàng để người quản lý có thể xác định đâu là khu vực đông khác nhất.
Thông tin này có thể dẫn dắt nhà bán lẻ triển khai các kế hoạch chuyển những sản phẩm khuyến mại tới khu vực đông khách hoặc tạo thêm nhiều không gian cho các khu vực này để phục vụ nhiều khách hơn nữa.
Dữ liệu cũng có thể được sử dụng để tìm traffic vào những thời điểm cụ thể trong ngày và tuần để giúp nhà bán lẻ lên kế hoạch nhân sự để phân chia nhân viên đứng quầy thanh toán và làm đầy kho các sản phẩm. Nếu được kết nối tới ứng dụng trên điện thoại di động, beacon có thể được sử dụng để tìm người tiêu dùng cụ thể và gửi họ những tin nhắn và chương trình khuyến mại được thiết kế riêng.
Ví dụ, khi một thiết bị beacon kết nối với smartphone của khách hàng, nó có thể gửi họ một tin nhắn chào mừng, nhắc họ lấy những sản phẩm yêu thích hoặc thường mua, nó cũng có thể gửi cho khách hàng các phiếu giảm giá và chương trình đặc biệt.
.
Đồng thời, beacon có thể tìm đường đi mua sắm của khách hàng và học thêm về hành vi mua sắm của anh/cô ấy. Công nghệ này đã được sử dụng tại nhiều hãng bán lẻ như Target, CVS, Nordstrom, và Walmart.
Các cửa hàng Amazon Go cũng là một ví dụ điển hình khác của việc áp dụng công nghệ này, mặc dù mục đích có chút khác biệt. Tại các cửa hàng thanh toán tự động, khách hàng sẽ quét mã vạch trên ứng dụng Amazon Go trên smartphone của họ, tìm kiếm các sản phẩm họ cần và sau đó ra về mà không cần phải dừng lại thanh toán. Hàng trăm camera trong cửa hàng sẽ theo dõi hành động của khách hàng, chỉ ra họ lấy món đồ nào, để lại giá hàng hay mang về.
Theo Chicago Tribune, Mỗi sản phẩm đều có một phần mã lớn và dễ chụp ảnh lại để các camera có thể đọc ra chính xác sản phẩm nào đã được lấy đi. Máy tính kết hợp này này với dữ liệu từ bộ cảm biến cân nặng trên giá hàng để khẳng định rằng một sản phẩm nào đó đã được lấy đi.
Khi người mua rời khỏi cửa hàng, họ sẽ được tự động tính tiền cho đơn hàng vừa rồi. Họ sẽ nhận được thông báo về thời gian mua sắm nhanh chóng của họ. Sự kết hợp giữa tầm nhìn máy tính, các thuật toán tìm hiểu sâu và bộ cảm biến đã tạo nên trải nghiệm mua sắm nhanh chóng, tiện lợi cho khách hàng hiện đại, những người cảm thấy họ có rất ít thời gian.
Thêm vào đó, công nghệ này cũng tạo nên một môi trường mua sắm thân thuộc với e-commerce hơn về mặt phân tích tiềm năng, bởi hệ thống này cũng có thể tìm một khách hàng cụ thể tới cửa hàng nào, nhặt sản phẩm gì và cuối cùng thanh toán những sản phẩm nào.
Phân tích dữ liệu bán lẻ Omnichannel: Đầu tư cho tương lai
Cùng với sự phát triển của ngành bán lẻ và các xu hướng tượng tự, gần như một nửa người tham gia khảo sát của Jabil đều đang đầu tư – hoặc ít nhất có dự định đầu tư – vào các công nghệ phân tích và báo cáo bán hàng. Cụ thể như sau:
- 55% đầu tư vào hiển thị dữ liệu
- 49% tập trung vào định vị trên điện thoại di động
- 49% có dự định mở rộng quy mô dữ liệu
- 48% sẽ đầu tư vào các bộ cảm biến tại cửa hàng
- 41% đang dự định triển khai đào tạo về máy móc và trí thông minh nhân tạo
Khi các công nghệ phân tích và báo cáo dữ liệu mới được kết hợp, chúng có tiềm năng thu thập được hàng ngàn điểm dữ liệu của một khách hàng chỉ qua một lần tới cửa hàng. Các nhà bán lẻ sẽ cần tới phần mềm hiển thị dữ liệu tốt để phân tích các điểm dữ liệu và đánh dấu những chỉ số quan trọng.
Dữ liệu hành động được có thể giúp cung cấp thông tin về quyết định cung cầu, giảm chi phí, tăng doanh thu, ảnh hưởng tới sự cải thiện chất lượng, đánh giá hiệu quả quá trình và tạo nên trải nghiệm mua sắm tốt hơn, đáp ứng sự mong đợi của khách hàng.
Xem thêm: Bán hàng đa kênh cho siêu thị hiệu quả chỉ với 7 bí quyết
