Big Data cách mạng hóa ngành bán lẻ ra sao?

Đã bao giờ bạn để ý rằng các chuỗi siêu thị đột ngột thay đổi bố cục kệ trưng bày thức ăn? Hay các cửa hàng tiện lợi sắp xếp vị trí đặt hàng trên mỗi kệ? Tất cả diễn ra đều không phải một cách tình cờ, mà những sự thay đổi này dựa trên dữ liệu lớn về người mua sắm (Shopper).

Ưu điểm của những cửa hàng offline so với online là không gian vật lý thực tế và tác động trải nghiệm trực tiếp đến người mua. Nhiệm vụ của cửa hàng là giúp cho khách hàng tìm được đúng sản phẩm ở đúng nơi tại đúng thời điểm. Nhờ có dữ liệu về shopper mà các cửa hàng bán lẻ có thể cải thiện thiết kế cửa hàng, trưng bày hàng hoá, lựa chọn sản phẩm.

Trên thực tế thì các nhà bán lẻ đã không lạ gì với dữ liệu. Tuy nhiên, chỉ một vài hệ thống có thể tận dụng dữ liệu trên quy mô lớn, còn phần lớn vẫn còn đang loay hoay làm sáng tỏ dữ liệu mình có được và gói gọn trong phạm vi nhỏ.

Để thành công, các nhà bán lẻ phải tận dụng dữ liệu một cách nhất quán và phức tạp hơn nữa. Cho dù họ có tự mình phát triển dữ liệu lớn bằng nguồn lực nội bộ hay sử dụng dịch vụ bên thứ ba, thì việc khai thác dữ liệu nên diễn ra liên tục để có thể quản lý hiệu quả.

Việc áp dụng dữ liệu lớn một cách quy mô để địa phương hoá mỗi cửa hàng có thể nhiều thử thách. Bởi vì để địa phương hoá cửa hàng dựa trên dữ liệu thường liên quan đến một sự chuyển đổi lớn hơn về mặt chiến lược. Một chương trình như vậy nên được quản lý bởi một nhóm nhỏ nhân sự đa chức năng từ trưng bày, hoạch định, lên kế hoạch, marketing, vận hành cửa hàng,…

Dữ liệu lớn hỗ trợ địa phương hoá cửa hàng như thế nào?

Dưới đây là một vài yếu tố mà việc phân tích dữ liệu có thể cải thiện:

• Không gian sàn: Nhà bán lẻ phải quyết định một sản phẩm hay ngành hàng có thể sử dụng tối đa bao nhiêu sản phẩm để có thể tối đa hoá doanh thu và tạo ra lợi nhuận cao nhất trên mỗi mét vuông. Thông thường, hoạch định không gian phải dựa vào dữ liệu bán hàng trong lịch sử và tương lai. Để đánh giá tính kinh tế trong việc tận dụng không gian, nhà bán lẻ phải xác định sự khác nhau trong lợi nhuận mà một sản phẩm hay ngành hàng tạo ra trong cùng một không gian so với sản phẩm hay ngành hàng khác. Ví dụ, chuỗi bán hàng thực phẩm tươi sống cần xác định diện tích cửa hàng dành cho thịt gà sẽ ảnh hưởng thế nào đến doanh thu và lợi nhuận so với thịt heo.
• Chủng loại mặt hàng: Chủng loại mặt hàng là tất cả sản phẩm được lưu trong kho của của hàng. Nhà bán lẻ phải có nhiệm vụ xây dựng một danh mục sản phẩm tạo nhiều lợi nhuận biên tối đa trong dài hạn ở mỗi cửa hàng. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu giao dịch khách hàng để đo lường một mặt hàng trong danh mục tăng doanh thu và lợi nhuận so với các mặt hàng tương tự như thế nào. Lại lấy ví dụ về thịt gà, dữ liệu mua hàng có thể cho ta biết sản phẩm đùi gà rút xương tác động đến tổng doanh số thịt gà như thế nào, và việc giảm hay tăng số lượng mặt hàng này có ảnh hưởng đến những sản phẩm gà khác (như cánh gà, ức gà,…) ra sao.
• Sắp xếp hàng hoá: Các nhà bán lẻ thường đưa ra quyết định lưu kho và trữ hàng dựa trên các dữ liệu phổ biến như doanh thu định kỳ, chi phí hàng bán, chí phí tồn kho,… Nhưng một trong những dữ liệu có thể ảnh hưởng đến doanh số bán hàng mà các nhà bán lẻ thường bỏ qua khoảng cách giữa một số mặt hàng trong cửa hàng. Dữ liệu có thể được sử dụng để so sánh về khoảng cách của các ngành hàng lẫn nhau, hay mặt hàng cùng ngành hàng trong cùng một hành lang lối đi. Từ việc phân tích dữ liệu ở cấp độ cửa hàng có thể xác định được việc sắp xếp sản phẩm như thế nào là tốt nhất trong quá khứ. Ví dụ, liệu bánh mì có bán được nhiều hơn khi đặt cần kem hay nước ngọt, hay liệu bình xịt tóc đặt gần lược chải tóc có bán nhiều hơn khi xuất hiện cùng với sản phẩm chăm sóc tóc khác. Nghiên cứu về dữ liệu này còn giúp các nhà bán lẻ quyết định được sản phẩm nào sẽ được đặt ở vị trí “đắc địa” (ngay tầm mắt người mua sắm hay gần cửa/quầy tính tiền).
• Các yếu tố khác: Dữ liệu lớn còn giúp cửa hàng tối ưu hoá những yếu tố khác như thiết kế cửa hàng, giá, khuyến mãi. Các nhà bán lẻ có thể phân khúc trải nghiệm khách hàng để cải thiện không gian mua sắm và xác định những dạng khách hàng khác nhau. Dữ liệu lớn về shopper còn phân tích ảnh hưởng từ chi thiết thiết kế đến tổng thể không gian cửa hàng.

Ngoài ra, để tối ưu giá, cửa hàng bán lẻ có thể đánh giá mức giá nào mà người mua sắm địa phương sẵn sàng chi trả. Ví dụ, doanh nghiệp có thể nghiên cứu giá của đối thủ địa phương , từ đó so sánh với chuỗi giá trị của mình để định giá phù hợp.

• Thiết kế cửa hàng, giá, khuyến mãi: Các nhà bán lẻ có thể nghiên cứu định lượng các loại khách hàng khác nhau để xác định các loại khách hàng khác nhau muốn mua sắm như thế nào.

Để tối ưu giá, cần phân tích dữ liệu về mức giá mà người mua sắm địa phương sẵn sàng chi trả. Các nhà bán lẻ có thể nghiên cứu về cách định giá của đối thủ, đặc biệt là sản phẩm cơ bản như sữa hay bánh mì, để tự định giá của mình. Họ còn có thể phân tích dạng khuyến mãi nào hiệu quả nhất trong quá khứ để lên kế hoạch cho tương lai.

KẾT

Cạnh tranh giữa chuỗi các cửa hàng bán lẻ ngày càng gay gắt khi có sự xuất hiện của nhiều ông lớn tại Việt Nam. Ngoài ra, tốc độ tăng trưởng nhanh chóng của thương mại điện tử cũng đặt áp lực vào các cửa hàng offline. Vì vậy, để không bị thụt lùi phía sau và tối ưu chi phí đầu tư cửa hàng, nhu cầu để các nhà bán lẻ thấu hiểu sâu sắc người mua sắm của mình bằng cách tận dụng dữ liệu là rất lớn.

Để hiểu rõ hơn và biết cách áp dụng Trade Marketing, hãy tham gia ngay Khóa học "IMPACTFUL TRADE MARKETING MANAGEMENT – Kinh nghiệm 10 năm làm Trade được hệ thống đầy đủ trong 22 buổi học".

► Link Tham khảo: https://www.cask.vn/trade/trade

► Đọc thêm kiến thức về Trade MKT tại: https://www.cask.vn/blog/trade-sale

► DOWNLOAD BROCHURE và xem lịch khai giảng tất cả khóa học trong  tại: https://www.cask.vn/lich-khai-giang