ปัจจุบันนี้ธุรกิจค้าปลีกจำนวนมากได้เริ่มหันมาใช้ Big Data และเทคโนโลยี Data Analytics และเอไอในการดำเนินธุรกิจกันมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยมีงานวิจัยจาก McKinsey เปิดเผยว่าธุรกิจค้าปลีกที่สามารถนำ Big Data มาใช้ได้อย่างเต็มกำลัง จะสามารถเพิ่มกำไรได้กว่า 60 เปอร์เซ็นต์เลยทีเดียว
ว่ากันว่ายุคนี้ ค้าปลีกเจ้าไหนยังไม่เริ่มใช้ข้อมูล หรือ Data ถือว่าเสี่ยงต่อการตกขบวนเป็นอย่างมาก และคำพูดนี้ไม่เกินจริงแน่นอน เพราะข้อมูลนั้นหมายถึงพฤติกรรม กิจกรรม และการทำงานต่าง ๆ ที่ไหลเวียนอยู่ในธุรกิจ หากเราไม่ศึกษาพฤติกรรมลูกค้า ไม่ตรวจสอบกิจกรรมการซื้อขายของสินค้าต่าง ๆ ไม่เข้าใจประสิทธิภาพของการทำงานหลังบ้าน เราก็คงไม่สามารถพัฒนาธุรกิจและสร้างผลกำไรได้มากเท่าคนที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างเต็มกำลัง
คำถามหลักจากผู้ค้าปลีกที่ยังไม่ได้ลงมาเล่นสนามของ Data ได้แก่ และเราจะเริ่มต้นใช้ Data ในธุรกิจค้าปลีกอย่างไร?
เซอร์ทิสขอใช้บทความนี้ตอบข้อสงสัย พาไปดูว่าส่วนไหนบ้างที่เราจะใช้ Data ได้ และใช้ Data ในธุรกิจค้าปลีกอย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุด
โดยเราสามารถใช้ Data ตอบคำถามหลัก 3 ส่วนในการดำเนินธุรกิจค้าปลีก ได้แก่ ขายอะไร? ขายให้ใคร? และจัดการสินค้าหลังบ้านอย่างไร?
เมื่อมี Data ในมือ การวางแผนกลยุทธ์ธุรกิจได้อย่างเฉียบขาด ส่งมอบสินค้าและบริการได้อย่างตรงจุด ดูแลระบบหลังบ้านให้คุ้มทุน ก็ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป
“ขายอะไร?”
การเลือกสินค้ามาขายและวางแผนการขาย เช่น การออกแบบโปรโมชันลดแลกแจกแถมต่าง ๆ เป็นส่วนที่สำคัญมากสำหรับธุรกิจค้าปลีกทั้งในออนไลน์และออฟไลน์ เพราะสินค้าในตลาดมีให้เลือกมากมาย หากเลือกถูกก็ดีไป แต่ถ้าเลือกพลาดอาจหมายถึงขาดทุน
Data จะเข้ามาช่วยตอบคำถาม เลือกสินค้าที่ควรนำมาขายในร้าน หรือขายให้ลูกค้าแต่ละคน รวมถึงออกแบบโปรโมชันให้โดนใจ ช่วยลดการขาดทุน และเพิ่มกำไรให้มากที่สุด ด้วยโซลูชันต่อไปนี้
Product Recommendation ช่วยเลือกสินค้าที่เราควรจะแนะนำให้ลูกค้า โดยนำข้อมูลของสินค้าขายดี และข้อมูลที่เจาะลึกลงไปว่าลูกค้าแต่ละกลุ่มชอบซื้อสินค้าอะไร และลูกค้าที่ซื้อสินค้าชิ้นนี้มักจะซื้อร่วมกับชิ้นไหนอีก เอไอจะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ และแนะนำให้เราเพิ่มการขายสินค้าเหล่านี้ให้ลูกค้ากลุ่มใกล้เคียงกัน หรือแนะนำสินค้าอื่น ๆ ที่ลูกค้าน่าจะสนใจ
Assortment Optimization ใช้ข้อมูลการซื้อขายในแต่ละสาขา ช่วยแนะนำชนิด ยี่ห้อ และปริมาณสินค้าที่น่าจะขายดี รวมถึงการเลือกกลุ่มสินค้าต่าง ๆ มาวางขาย ซึ่งจะแตกต่างกันไปในแต่ละพื้นที่และสาขา เช่น สำหรับสาขานี้ ควรเลือกผลิตภัณฑ์ซักผ้าแบรนด์ A แทน B เพราะเป็นที่นิยมกว่า Data สามารถช่วยออกแบบตรงส่วนนี้ให้เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้าในสาขานั้น
Promotion Effectiveness เก็บข้อมูลการใช้งานโปรโมชันต่าง ๆ ของลูกค้า มาช่วยประเมินประสิทธิภาพของโปรโมชันที่เราทำอยู่ ดูว่าโปรโมชันไหนได้ผลและไม่ได้ผล เพื่อมาต่อยอด ปรับเปลี่ยนและพัฒนาให้ดีกว่าเดิม
“ขายให้ใคร?”
การกำหนดกลุ่มลูกค้าให้ถูกต้อง และเข้าใจความต้องการของลูกค้าของเราอย่างลึกซึ้ง เข้าใจว่าลูกค้าคนไหนชอบอะไร ไม่ชอบอะไร มีความสัมพันธ์ที่ดีกับเรามากแค่ไหน และรู้ตัวทันก่อนลูกค้าจะเลิกซื้อสินค้ากับเรา การทำความเข้าใจเรื่องทั้งหมดเหล่านี้อาจดูเป็นไปได้ยากในความสามารถของเรา แต่ Data ทำให้ทุกอย่างเป็นไปได้ ด้วยโซลูชันต่อไปนี้
Customer Segmentation แบ่งกลุ่มและเข้าใจลูกค้าที่ซับซ้อนได้ จากข้อมูลและหลักเกณฑ์ของธุรกิจ ข้อมูลประชากรศาสตร์ เช่น อายุ เพศ รวมถึงข้อมูลพฤติกรรมแบบเฉพาะบุคคล จัดกลุ่มและเข้าใจลูกค้าตามพฤติกรรมและความต้องการ เพื่อนำเสนอสินค้าบริการและโปรโมชันให้ตอบโจทย์ ดึงดูดลูกค้าเป้าหมายรายกลุ่มและรายบุคคลอย่างตรงจุด
Customer Lifetime Value นำข้อมูลประวัติการซื้อของลูกค้าแต่ละคนมาคาดการณ์มูลค่าการใช้จ่ายของลูกค้าตลอดความสัมพันธ์ กล่าวคือ ตลอดเวลาที่เริ่มซื้อของกับเรามา ลูกค้าคนนี้ซื้อไปเท่าไร เพื่อให้เราวิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลง คาดการณ์ปริมาณการซื้อของลูกค้า ปรับกลยุทธ์เพื่อรักษาฐานลูกค้าเดิมไว้
Churn Prediction นำข้อมูลประวัติการซื้อของลูกค้ามาช่วยวิเคราะห์และแจ้งเตือนเราให้ทันก่อนที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการหรือหยุดซื้อสินค้าของเรา ตรวจสอบพฤติกรรมเพื่อค้นหาสาเหตุปัจจัยที่ลูกค้าอาจจะหยุดซื้อ และแจ้งให้เราทราบล่วงหน้าเมื่อเห็นสัญญาณ เพื่อวางกลยุทธ์และลงมือทำเพื่อรักษาฐานลูกค้าเดิมได้ทันเวลา
“จะดูแลจัดการสินค้าอย่างไร?”
การดูแลจัดการสต๊อกสินค้าหลังบ้านของธุรกิจค้าปลีก ก็เป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ชี้เป็นชี้ตายกำไรขาดทุนของธุรกิจได้เช่นกัน สินค้าขาดสต๊อกตัดโอกาสการซื้อ สินค้าค้างสต๊อกก็เป็นต้นทุนที่ต้องแบกรับ Data จะเข้ามาอุดรอยรั่ว ด้วยการคาดการณ์สต๊อกอย่างแม่นยำ ช่วยให้เราจัดการสต๊อกสินค้าให้ได้กำไรสูงสุด ขาดทุนน้อยที่สุด ด้วยโซลูชันต่อไปนี้
Demand Forecasting ใช้ข้อมูลประวัติการซื้อสินค้า เทรนด์สินค้า สภาพอากาศ จำนวนนักท่องเที่ยว และปัจจัยแวดล้อมอื่น ๆ มาคาดการณ์ยอดขาย ปริมาณสินค้าที่น่าจะขายได้แต่ละเดือน เพื่อการจัดสต๊อกที่เหมาะสม ไม่มากไม่น้อยจนเกินไป
Store Replenishment ข้อมูลยังสามารถนำมาต่อยอดแนะนำปริมาณและความถี่ในการสั่งสินค้าที่เหมาะสม บอกเราได้ว่าควรเติมสินค้าอะไร เติมเมื่อไร เติมมากแค่ไหน แก้ปัญหาสินค้าขาดสต๊อก เสียโอกาสการขาย และลดต้นทุนจากการสั่งสินค้ามากเกินไปจนค้างสต๊อก
Data สามารถครอบคลุมทุกส่วนที่จำเป็นในการดำเนินธุรกิจค้าปลีก ช่วยอุดทุกรอยรั่ว วิเคราะห์ปัญหา พัฒนาระบบ เพิ่มกำไร ลดต้นทุน พลิกโฉมธุรกิจให้มีกำไรมากกว่าเดิม
หากยังไม่รู้จะเริ่มอย่างไร มาเริ่มต้นกับเรา เซอร์ทิสพร้อมช่วยคุณออกแบบโซลูชันด้าน Data ที่ใช้ประโยชน์ได้สูงสุด พร้อมเพิ่มกำไรได้สูงสุด อย่างต่อเนื่องและยั่งยืน
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการของเรา
Comments