Vietnamese
English
Japanese
Phân tích dữ liệu bán hàng POS để kinh doanh hiệu quả
03/04/2018 GIẢI PHÁPViệc phân tích dữ liệu POS có thể giúp các nhà bán lẻ quyết định sản phẩm nào là cần thiết nhất hoặc được khách hàng yêu thích và do đó dự đoán doanh thu và lợi nhuận trong tương lai. (Đọc bài trước của chúng tôi, Điểm bán hàng là gì? ).
Thông qua phân tích dữ liệu bán lẻ, chúng tôi có thể xác định các vấn đề dữ liệu tiềm năng và giải quyết các vấn đề trước khi thực hiện bất kỳ tác động nào đến hoạt động kinh doanh của một nhà bán lẻ.
Hệ thống điểm bán hàng
Hơn nữa, nó có thể giúp các nhà bán lẻ / doanh nghiệp giao tiếp với khách hàng của họ tùy thuộc vào những gì họ thích và những gì mà các nhà bán lẻ / doanh nghiệp muốn đạt được (ví dụ: quảng cáo: các nhà bán lẻ có thể muốn giới thiệu sản phẩm mới cho khách hàng tiềm năng của họ, quảng bá, thu hút khách hàng mới bất kỳ khu vực vv ..).
Phân tích dữ liệu khách hàng
Để làm được điều này, chúng ta phân tích các dữ liệu sau đây có thể được thực hiện:
- Dữ liệu xu hướng: tìm ra tính mùa vụ từ phân tích xu hướng: hàng năm, hàng tháng hoặc hàng tuần.
- Cung cấp các báo cáo trong một thời gian nhất định. Một doanh nghiệp có thể xem các thống kê ngắn hơn hoặc dài hơn. Các thống kê ngắn hơn giúp ngăn ngừa hoặc khắc phục các vấn đề có thể xảy ra trong thời gian dài.
- Out-of-stocks và in-stocks: điều này giúp các nhà bán lẻ / doanh nghiệp xác định khi nào thì mặt hàng nào bán chạy nhất.
- Xem dữ liệu theo giờ giúp họ tìm thời gian bán hàng cao điểm (Có thể vào các ngày làm việc hoặc ngày cuối tuần) để có thể nhập về nhiều sản phẩm hơn để đáp ứng nhu cầu khách hàng tại một thời điểm nhất định.
- Xem dữ liệu hàng giờ giúp họ tìm ra sản phẩm nào được mua nhiều hơn những sản phẩm khác vào khung giờ nào trong ngày. Điều này có thể giúp chuẩn bị trước các sản phẩm có sẵn trong kho.
- Xem dữ liệu hàng ngày và hàng tuần giúp xác định xu hướng và mức độ tăng giảm mỗi ngày.Giúp dự đoán khả năng sinh lời của doanh nghiệp hoặc theo dõi các vấn đề có thể xảy ra với doanh nghiệp trong tương lai và khắc phục hoặc thay đổi.
- Phân tích bán hàng và lợi nhuận: Việc so sánh dữ liệu bán hàng có thể được thực hiện để cho phép các nhà bán lẻ đánh giá hiệu quả của một số sản phẩm so với các sản phẩm khác và các biến thể của chúng trong những năm trước.
- Cái nhìn sâu sắc của người mua sắm: phân tích có thể hữu ích trong việc đánh giá sự hiểu biết của người tiêu dùng giúp nhà bán lẻ xây dựng các chiến lược kinh doanh có lợi nhuận. Ví dụ: mua sắm 2 hoặc 3 món tại một thời điểm có thể rẻ hơn một chút cho người tiêu dùng so với mua sắm 1 món. Nhà bán lẻ có thể muốn biết liệu chiến lược đó có thành công hay không dựa trên dữ liệu.
- Với dữ liệu được phân loại theo địa lý (theo lưu trữ, theo khu vực, theo định dạng, tổng doanh thu), các nhà bán lẻ / doanh nghiệp cũng có thể có được hành vi của khách hàng có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp. Ví dụ: họ có thể biết được sản phẩm được khách hàng ưa thích trong một khu vực nhất định, sản phẩm được ưa thích phổ biến, v.v …
Để thực hiện tất cả các đề cập trên, cần làm theo bước sau từ dữ liệu bán hàng POS.
Dữ liệu -> thông tin -> Kiến thức -> Trí tuệ (phân tích sâu)
Các bước phân tích dữ liệu POS
- Dữ liệu: thu thập nhiều dữ liệu về khách hàng và nhà bán lẻ.
- Thông tin: Trích xuất thông tin về một loạt dữ liệu được thu thập thông qua các báo cáo. Điều này cũng bao gồm làm sạch dữ liệu để loại bỏ thông tin không cần thiết.
- Kiến thức: đào tạo và phân tích thông tin chi tiết từ thông tin phản hồi rằng thông tin được đưa vào thực hiện
- Trí tuệ: Phân tích sâu hơn để có thể xây dựng một số chiến lược kinh doanh hoặc đưa ra các quyết định dựa vào dữ liệu.
Một phân tích sâu về dữ liệu cũng cho phép nhà bán lẻ biết thêm về giá cả, lợi nhuận và khuyến mãi và chiến lược bán hàng.
- Với nhân khẩu học của khách hàng (tên và địa chỉ thanh toán như thẻ ID: bạn có được nơi họ sinh sống, giới tính của họ …), nhà bán lẻ có thể sử dụng thông tin đó để biết khách hàng tương tác với sản phẩm của họ như thế nào.
- Với thông tin bán hàng (loại bán hàng), nhà bán lẻ có thể biết được các sản phẩm hoặc dịch vụ phổ biến nhất, thời gian bận rộn nhất trong ngày và quyết định giờ nào có lợi nhất.
- Với các phương pháp và phương thức thanh toán (thẻ ghi nợ, thẻ tín dụng, kiểm tra điện tử, tiền mặt vv ..), nhà bán lẻ có thể hiểu rõ thói quen mua sắm của khách hàng.
Thực hiện các quyết định dựa vào dữ liệu thông qua Big Data là chìa khóa cho bất kỳ doanh nghiệp nào thành công.
CẦN TƯ VẤN HOẶC ĐẶT MUA SẢN PHẨM GỌI VỀ
PHÒNG KINH DOANH
Mr. Cường:
Phone: 0944 959 503
Email: cuong@dinhthien.com.vn
Skype: manh.cuong86
Ms Tuyết:
Phone: 0902 745 902
Email: tuyet@dinhthien.com.vn
Skype:
