17 Cara Melakukan Analisis Prediktif dalam Bisnis Retail

Analisis prediktif retail adalah praktik mengumpulkan data tentang operasi retail dan menggunakannya untuk meningkatkan wawasan bisnis tentang pelanggan, membuat keputusan tentang penawaran dan pemasaran, dan pada akhirnya, mempelajari cara meningkatkan bisnis.

Analisis yang baik telah menjadi sangat penting bagi peretail modern. Artikel ini akan membahas berbagai teknik dan area aplikasi analisis prediktif bisnis retail secara lengkap dan mendalam.

Apa yang Dimaksud dengan Analisis Prediktif Bisnis Retail?

Analisis prediktif bisnis retail adalah praktik menggunakan data historis untuk membuat prediksi yang menjawab pertanyaan-pertanyaan besar dan pertanyaan-pertanyaan lainnya yang juga berdampak pada keberhasilan operasi retail.

Dalam praktiknya, hal ini dapat melibatkan forecasting hasil numerik eksplisit atau mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi hasil tersebut dan memodelkan apa yang terjadi ketika faktor-faktor tersebut berubah.

Menjalankan toko retail membutuhkan banyak perencanaan. Ketika pelanggan masuk, Anda harus sudah memiliki apa yang ingin mereka beli atau Anda tidak akan menjual produk apapun ke mereka pada hari itu.

Jika hal itu terjadi cukup sering, Anda bisa kehilangan mereka selamanya. Barang yang ada di rak Anda hari ini harus dipesan terlebih dahulu, terkadang beberapa jam, hari, minggu, atau bahkan beberapa bulan sebelumnya.

Tetapi “bermain aman” dengan memastikan bahwa Anda selalu dapat memenuhi permintaan tersebut – yaitu, selalu menyediakan lebih dari cukup semua barang yang mungkin diinginkan oleh pelanggan Anda pada waktu tertentu – tidak mungkin dilakukan secara logistik dan finansial.

Jadi, bisnis membutuhkan cara untuk memprediksi, atau secara langsung memengaruhi, apa yang akan dibeli oleh pelanggan dan kapan.

Semakin banyak yang diketahui bisnis tentang pelanggannya, semakin baik bisnis tersebut dapat memenuhi kebutuhan mereka.

Analisis prediktif dalam bisnis retail adalah salah satu praktik penting yang membantu bisnis meramalkan apa yang akan terjadi dan menawarkan panduan tentang cara meningkatkan kinerja dan penawaran, terkadang sampai ke tingkat individu yang mungkin menggurui bisnis.

Baca juga: Financial Forecasting: Pengertian, Metode, Tahapan dan Manfaatnya

Cara Kerja Analisis Prediktif

Pertama dan terutama, analisis prediktif menggunakan data. Namun dalam lingkungan bisnis, tidak selalu ada data yang bisa Anda gunakan untuk menganalisis.

Oleh karena itu, langkah pertama dalam analisis prediktif retail adalah memikirkan pertanyaan yang ingin Anda jawab dan data apa yang Anda perlukan untuk menjawabnya.

Pikirkan bahwa data ini datang dalam dua bentuk: data yang mungkin akan Anda kumpulkan dan data yang perlu Anda kumpulkan secara khusus.

Data yang akan Anda kumpulkan bisa berupa informasi tentang penjualan, transaksi di lokasi, pesanan online, atau berbagai macam data lain dari operasi retail Anda.

Hal ini sering disebut sebagai “digital exhaust,” karena bisnis Anda tetap menghasilkannya.

Mungkin Anda sudah mengumpulkannya dengan sempurna dengan sistem penjualan, pelanggan, dan manajemen inventaris Anda saat ini, atau mungkin Anda perlu melakukan sedikit penyesuaian untuk memastikan data yang dikumpulkan berguna bagi upaya analisis Anda.

Namun, akan ada juga data yang Anda harapkan untuk dimiliki, data yang membutuhkan upaya ekstra untuk mengumpulkannya, melalui survei kepuasan pelanggan, misalnya.

Survei semacam itu harus dibuat dan dilaksanakan sebelum Anda bisa mendapatkan data untuk dianalisis.

Data spesifik yang Anda kumpulkan haruslah merupakan fungsi dari apa yang perlu Anda ketahui, sebuah hubungan yang akan dieksplorasi lebih lanjut dalam artikel ini.

Setelah data tersedia, umumnya ada tiga jenis tugas analisis prediktif yang dapat dilakukan: deskripsi, ekstrapolasi, dan inferensi.

Deskripsi

Tujuannya di sini adalah untuk meringkas dan menyajikan data dengan cara yang dapat membantu para pengambil keputusan bisnis untuk meningkatkan pemahaman mereka tentang operasi perusahaan.

Kumpulan data yang sangat besar sulit bagi manusia untuk dipahami, namun analis data dapat dengan cepat menghasilkan ringkasan dan grafik yang berguna untuk menceritakan sebuah cerita.

Metode kuantitatif pada tahap ini cenderung sederhana, karena tugas-tugas yang harus dilakukan adalah menyajikan perincian, menerapkan filter, dan menghitung statistik ringkasan sederhana seperti rata-rata, deviasi standar, dan tingkat pertumbuhan.

Operasi yang canggih akan memiliki seluruh dasbor yang penuh dengan tabel ringkasan, statistik, dan visualisasi yang diperbarui secara teratur dan otomatis; KPI dan tolok ukur sering kali menjadi bagian dari hal ini.

Output dari hal ini dapat memberikan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan seperti: Apa produk penjualan No. 1 kami? Bulan apa yang paling sibuk dan bulan apa yang paling sepi? Toko, cabang, dan wilayah mana yang mengalami pertumbuhan tercepat?

Deskripsi tidak selalu menjadi prasyarat untuk aktivitas lainnya, tetapi membantu analis memahami apa yang ada di dalam data, yang pada gilirannya dapat membantu mereka mengajukan pertanyaan yang lebih baik dan memilih model statistik yang lebih baik untuk langkah lainnya.

Baca juga: Customer Churn: Penyebab, Analisis dan Cara Menguranginya

Ekstrapolasi

Dalam analisis retail, ekstrapolasi adalah tentang memperkirakan seperti apa data Anda di masa depan.

Perkiraan tersebut kemudian dapat diterjemahkan ke dalam prediksi kondisi masa depan yang akan dihadapi bisnis Anda, yang dapat digunakan oleh bisnis untuk mempersiapkan diri menghadapi kondisi masa depan tersebut.

Dalam ekstrapolasi, Anda mulai dengan data saat ini dan data historis karena Anda mengetahui dengan pasti seperti apa data hari ini dan seperti apa data di masa lalu.

Dengan menerapkan teknik statistik pada data tersebut (regresi sangat populer di sini) dan membuat penyesuaian dari pengetahuan Anda tentang materi pelajaran, Anda sering kali dapat menghasilkan prakiraan yang berguna yang menunjukkan pola dan memberikan gambaran tentang arah pergerakan metrik utama Anda.

Demand forecasting dan inventory forecasting adalah praktik yang umum dan berguna yang melibatkan ekstrapolasi wawasan dari data yang ada.

Inferensi

Ini adalah tugas yang paling sulit untuk dilakukan, dan di sinilah organisasi mungkin perlu mengembangkan atau merekrut keahlian statistik inti.

Inferensi adalah di mana Anda mulai mengajukan pertanyaan sebab akibat, seperti “Seberapa besar kontribusi faktor X terhadap hasil Y?”

Temuan semacam ini paling mudah didapat dari data eksperimen (misalnya, data dari A/B testing).

Inferensi kausal memungkinkan Anda membuat prediksi tentang apa yang akan terjadi ketika Anda mengubah berbagai hal untuk memengaruhi hasil tertentu yang diinginkan.

Misalnya, jika Anda mengadakan penjualan promosi untuk barang-barang terpopuler Anda, bagaimana Anda dapat menentukan dampak dari diskon tersebut terhadap penjualan dan keuntungan Anda?

Hanya karena penjualan meningkat selama periode promosi, bukan berarti promosi tersebut yang menyebabkan peningkatan tersebut.

Mungkin penjualan akan tetap meningkat, atau mungkin ada faktor lain yang menyebabkan peningkatan permintaan (mungkin pesaing menutup beberapa toko dan bisnis Anda akan mendapatkan banyak pelanggan).

Kesimpulan sebab akibat melibatkan pencarian cara untuk mengisolasi faktor kunci yang ingin Anda fokuskan secara statistik, dalam hal ini penjualan, dan memperhitungkan sumber variasi lainnya.

Baca juga: Pengertian Loss Prevention dan Cara Melakukannya dalam Bisnis

Jenis Analisis Prediktif Bisnis Retail

Ada banyak cara untuk membagi analisis prediktif bisnis retail ke dalam berbagai jenis atau kategori, namun, ketika memikirkan cara menyiapkan pengumpulan dan analisis data, ada baiknya untuk memulai dengan jenis pertanyaan yang ingin Anda jawab.

Pertimbangkan seberapa jauh Anda perlu memperbesar atau memperkecil operasi Anda untuk mendapatkan jawaban yang mendalam dengan menyelesaikan kalimat, “Untuk menjawab pertanyaan ini, saya perlu mengumpulkan data tentang…”

Apakah Anda pada dasarnya mengajukan pertanyaan tentang pelanggan? Operasi toko? Seluruh perusahaan? Transaksi individu?

Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini membantu mengelompokkan upaya pengumpulan data dan analisis ke dalam tingkat yang berguna.

Mari kita lihat beberapa contoh yang paling umum, dengan mengetahui bahwa tidak semua pertanyaan akan berlaku untuk semua perusahaan (misalnya, jika Anda secara eksklusif menjual melalui toko fisik, analisis multisaluran tidak akan berguna).

Tingkat Pembeli

Analisis tingkat pembelanja mengajukan dan menjawab pertanyaan tentang bagaimana individu berinteraksi dengan merek dan produknya di tempat di mana Anda dapat melacak data.

Bagaimana pelanggan bergerak di dalam toko? Ke mana mereka membuka situs web, dan seberapa sering mereka meninggalkan barang atau mengeluarkan barang dari keranjang mereka? Apakah komentar dan pertanyaan mereka bernada positif, negatif, atau netral?

Analisis ini tidak terlalu berguna untuk meramalkan penjualan jangka pendek, tetapi merupakan masukan yang sangat baik untuk menyempurnakan dan meningkatkan pengalaman pelanggan, yang dapat meningkatkan penjualan dalam jangka panjang dengan memperkuat loyalitas.

Pernahkah Anda melihat di situs web “Pelanggan yang membeli barang ini juga membeli…,” dengan saran produk lain yang mungkin Anda sukai?

Itu adalah analisis tingkat pembeli yang mendukung mesin rekomendasi yang mencoba meningkatkan penjualan retail, sekaligus memudahkan pelanggan untuk menemukan hal-hal yang mungkin mereka inginkan.

Tingkat Transaksi

Analisis tingkat transaksi memperbesar tampilan di luar pembelanja hingga ke transaksi individual.

Bidang data untuk analisis ini dapat mencakup apa yang dibeli, kapan pembelian dilakukan, melalui saluran apa pembelian dilakukan, dan bentuk pembayaran apa yang digunakan.

Analisis tingkat transaksi dapat membantu peretail mengukur keberhasilan kampanye pemasaran atau penjualan dengan melacak waktu pembelian terkait.

Ketika digabungkan dengan data tingkat pembelanja, data ini bahkan dapat memberi tahu bisnis tentang pelanggan mana yang membeli karena menerima email atau kupon.

Baca juga: Metode Analisis Persediaan atau Inventory Analysis, KPI, dan Tipsnya

On-Shelf

Sementara dua jenis analisis sebelumnya melihat pada pembeli dan perilaku pembeli, analisis on-shelf berurusan dengan barang itu sendiri.

Seberapa cepat barang terjual? Barang identik atau serupa apa yang dijual pesaing dan dengan harga berapa? Bagaimana dengan barang pengganti?

Di toko fisik, retailer mungkin mendasarkan estimasi mereka tentang kontribusi suatu barang terhadap penawaran mereka pada berapa banyak uang yang dihasilkannya, dibandingkan dengan biaya peluang untuk menyimpannya (karena ruang rak terbatas, dan Anda selalu dapat menyimpan barang lain sebagai gantinya).

Anda mungkin berpikir tentang “produktivitas” suatu produk dalam hal nilai keuntungan per hari / per minggu atau bulan atau tahun / per meter ruang rak yang mereka tempati.

Barang yang secara fisik kecil tidak perlu terjual secepat atau dengan keuntungan sebesar itu agar layak disimpan, dibandingkan dengan barang yang lebih besar yang mewakili komitmen yang lebih signifikan dari ruang rak yang terbatas.

Ingat, ini disebut analisis rak, bukan item. Meskipun mudah untuk mendalami setiap item, pendekatan tersebut mungkin kehilangan perspektif strategis tentang bagaimana item saling melengkapi.

Mungkin baterai tidak terjual dengan baik, namun tanpa baterai, beberapa pelanggan yang datang untuk membeli produk yang membutuhkan baterai akan pergi dengan kecewa, bukannya senang.

Apakah kebahagiaan itu lebih berharga dalam jangka panjang daripada apa pun yang akan menggantikan baterai di rak? Anggap saja seperti “burger dan kentang goreng”; secara per item, restoran cepat saji akan memiliki margin yang jauh lebih baik jika hanya menjual kentang goreng, tetapi burger dengan margin lebih rendahlah yang mendorong penjualan kentang goreng tersebut.

Dalam beberapa kasus, bisnis sengaja menjual produk dengan keuntungan yang sedikit, atau bahkan rugi, untuk mendapatkan kebahagiaan pelanggan.

Jika pelanggan mengharapkan sesuatu, atau jika sebuah barang terkait erat dengan merek Anda, ekonomi unit individu mungkin hanya menangkap sebagian kecil nilainya bagi bisnis.

Lokasi

Dengan analisis lokasi, kita memperkecil tampilan untuk mencakup seluruh toko, atau beberapa toko, atau suatu wilayah, atau seluruh daerah.

Bagaimana satu toko dibandingkan dengan toko lainnya? Apakah pelanggan yang berbelanja di toko Anda di dekat rumah mereka juga berbelanja di lokasi lain saat mereka bepergian? Apakah beberapa barang populer di Jakarta tetapi tidak di Surabaya?

Dalam analisis lokasi, sering kali ada banyak cara untuk membagi dan meringkas data Anda.

Analisis eksplorasi penting di sini, dan dengan daya komputasi modern, melacak tren dan hipotesis sering kali sangat murah jika Anda mengumpulkan data.

Pengalaman akan membantu Anda mempelajari perspektif mana yang berguna dan mana yang hanya berupa ringkasan statistik yang tidak berarti.

Misalnya, mengetahui bahwa Anda mendapatkan hampir dua kali lebih banyak pesanan dari Bogor, dibandingkan dari Depok – meskipun secara geografis keduanya merupakan kota yang berdekatan dengan ukuran yang hampir sama – dapat menjadi informasi yang berguna, karena Anda tidak akan mengharapkan perbedaan sebesar itu.

Hal ini juga memungkinkan, dan terkadang sangat membantu, untuk menggabungkan level dalam analisis lokasi.

Sebagai contoh, daripada hanya melihat tingkat toko, tingkat kota, tingkat wilayah atau tingkat negara, bagaimana jika Anda melihat korelasi di antara mereka?

Toko dan kota mana yang paling mewakili wilayah dan negara tempat mereka beroperasi? Analisis semacam itu dapat memberikan peningkatan dalam cara Anda menguji dan meluncurkan produk baru dengan memungkinkan Anda memilih lokasi pengujian yang memberikan bukti yang lebih baik tentang bagaimana peluncuran yang lebih besar akan dilakukan.

Baca juga: Perilaku Biaya: Pengertian Lengkap, Jenis, dan Cara Menghitungnya

Multichannel

Dalam analisis multichannel, idenya adalah untuk melihat perilaku belanja di semua cara yang berbeda untuk menjual produk.

Hal ini dapat mencakup situs web perusahaan, aplikasi seluler, pasar e-commerce, pengiriman melalui pihak ketiga, toko fisik perusahaan, toko khusus, dan banyak lagi.

Jika bisnis Anda hanya memiliki satu saluran, Anda dapat melewati bagian ini. Tetapi bisnis dengan banyak saluran harus mengetahui bagaimana pelanggan berinteraksi dengan mereka secara berbeda dan produk mana yang lebih cocok untuk saluran mana.

Misalnya, sebuah toko obat mungkin menemukan bahwa pelanggan membeli barang-barang tertentu secara online karena mereka merasa malu untuk membeli secara langsung, meskipun mereka datang ke toko untuk membeli yang lainnya.

Sebuah toko kelontong mungkin menemukan bahwa meskipun pelanggan jatuh cinta dengan pengiriman ke rumah selama pandemi, barang yang dikirim tidak merata.

Mungkin analitik menunjukkan bahwa hanya 10% dari penjualan ikan segar yang terjadi melalui pengantaran, yang mungkin mengindikasikan bahwa pelanggan mengalami masalah dengan keterlambatan pengiriman dan menemukan bahwa barang-barang dingin tidak sampai dalam keadaan dingin, sehingga mereka berhenti menambahkan barang yang mudah rusak ke dalam pesanan mereka.

Ini adalah area lain di mana bisnis dapat menjalankan eksperimen, tetapi penting untuk mengingat pengalaman manusia ketika merencanakan upaya pengumpulan data dan tidak membiarkan pengejaran informasi mengganggu menjalankan bisnis yang baik dan ramah pelanggan.

Bisnis sering kali mencoba meningkatkan pemahaman mereka tentang apa yang memotivasi pelanggan untuk berbelanja di satu saluran dibandingkan saluran lainnya, misalnya, dengan menjalankan promosi di dalam toko saja atau penawaran khusus online.

Namun, toko-toko yang mencoba memberikan insentif untuk pembelian secara langsung selama pandemi menghadapi hilangnya reputasi di antara pelanggan yang melihat promosi tersebut sebagai sesuatu yang bertentangan dengan upaya kesehatan masyarakat, dan pelanggan dengan disabilitas tidak akan pernah suka jika bisnis mempersulit mereka untuk mendapatkan penawaran yang mudah diakses oleh orang lain.

Baca juga: Strategi Retail Marketing untuk Tingkatkan Penjualan Bisnis Retail Anda

Tingkat Hasil

Lima jenis analisis retail sebelumnya adalah tentang apa yang dilakukan untuk menghasilkan hasil yang diinginkan bisnis, baik itu peningkatan penjualan, keuntungan, loyalitas, atau hal lainnya.

Namun, akan sangat berguna untuk menganalisis metrik tersebut secara langsung untuk mengetahui ke arah mana hasil utama Anda dan apa pola musimannya.

Namun, tidak bijaksana jika hanya melakukan analisis tingkat hasil; karena berisiko gagal mempelajari “mengapa” di balik kesuksesan dan kegagalan bisnis.

Sebagai contoh, ada baiknya untuk mengetahui pada periode waktu mana sebuah bisnis menghasilkan sebagian besar uangnya.

Untuk Cafe, mungkin pada hari Jumat dan Sabtu malam. Di beberapa destinasi liburan, ini adalah musim tertentu.

Analisis tingkat hasil akan memberikan informasi spesifik seputar tren ini sehingga para pengambil keputusan dapat bersiap-siap dan juga melihat penyimpangan lebih awal, semoga tepat waktu untuk merespons.

Manfaat Analisis Prediktif Bisnis Retail

Ada banyak manfaat yang dapat diberikan oleh analisis prediktif retail kepada bisnis.

Berikut adalah lima manfaat umum yang membuat praktik analitik menjadi berharga bagi banyak, bahkan semua, peretail skala menengah dan besar.

Peningkatan penjualan

Ini adalah tujuan No. 1 yang dipikirkan oleh sebagian besar peretail ketika mereka memulai perjalanan analitik.

Analisis retail yang baik mendukung keputusan peretail untuk menggandakan strategi dan taktik yang berhasil, memperbaiki atau mengganti taktik yang gagal, mengetahui waktu yang tepat untuk mengirimkan pesan pemasaran dan promosi tertentu dan kepada pelanggan yang mana, dan masih banyak lagi.

Hampir semua penggunaan yang baik dari analisis retail secara langsung atau tidak langsung mendukung pertumbuhan penjualan.

Peningkatan profitabilitas

Dalam jangka panjang, sebagian besar perusahaan mencoba untuk mengoptimalkan keuntungan, tidak hanya penjualan.

Dengan menjadi lebih baik dalam mengumpulkan dan menganalisis data penjualan dan melihatnya dalam konteks data margin, perusahaan dapat menemukan cara untuk mengembangkan komposisi dari apa yang mereka jual untuk bergerak ke arah transaksi yang menghasilkan laba yang lebih tinggi.

Sebagai contoh, pertimbangkan produk entry-level yang sangat populer namun memiliki margin rendah. Analisis yang terlalu sederhana mungkin menyimpulkan bahwa produk tersebut tidak penting karena hanya memberikan sedikit kontribusi pada laba.

Namun, analisis operasi yang baik dapat menemukan bahwa menjual lebih banyak produk dengan margin rendah tersebut dapat meningkatkan profitabilitas karena hal itu membuat pelanggan tertarik dengan seluruh lini produk perusahaan, sehingga mendorong kesetiaan dan peningkatan penjualan di masa mendatang.

Penargetan yang lebih baik untuk kampanye pemasaran

Pengumpulan dan analisis data yang baik dapat meningkatkan peluang kampanye pemasaran untuk meraih kesuksesan.

Anda mungkin mengetahui bahwa kampanye tertentu bekerja lebih baik untuk beberapa pelanggan daripada yang lain, bekerja lebih baik di daerah yang tertent, dan lebih baik di waktu tertentu.

Anda bahkan mungkin dapat menentukan bagaimana variabel-variabel yang berkontribusi ini berinteraksi.

Misalnya, peretail yang menjual barang untuk untuk liburan dapat menemukan bahwa pelanggan yang lebih muda merespons paling baik terhadap penawaran promosi di akhir tahun, saat mereka in sementara pelanggan paruh baya merespons paling baik di bulan Ramadhan, saat mereka merencanakan untuk mudik.

Baca juga: Sedang Mencari Software Akuntansi Retail? Perhatikan Hal Ini

Meningkatkan pengalaman dan loyalitas pelanggan

Teknologi modern memberikan banyak pilihan bagi perusahaan untuk mengukur dan meningkatkan pengalaman pelanggan, mulai dari pemodelan berbasis simulasi arus pelanggan melalui ruang toko hingga mengumpulkan data dari kamera yang menunjukkan di mana pelanggan benar-benar berlama-lama hingga A/B testing dari berbagai versi pengalaman, baik secara online (paling mudah untuk diuji) atau secara langsung.

Setiap bisnis akan memiliki metrik yang berbeda yang ingin dioptimalkan (misalnya, beberapa bar mungkin menganggapnya sukses ketika pelanggan ingin berlama-lama, sementara kedai kopi yang melayani kesibukan di pagi hari tahu bahwa pelanggan mereka ingin masuk dan keluar secepat mungkin).

Dalam semua kasus, memberikan interaksi yang lebih baik kepada pelanggan akan meningkatkan loyalitas, bisnis yang berulang, ulasan yang lebih baik, dan referensi yang cemerlang.

Penjadwalan staf yang lebih baik

Salah satu tantangan terbesar untuk lokasi retail fisik adalah memprediksi tingkat staf yang tepat yang dibutuhkan untuk hari dan waktu tertentu.

Anda tidak ingin staf penjualan berseliweran tanpa ada pelanggan yang membantu, tetapi Anda juga tidak ingin tim kecil kewalahan menghadapi banjir pelanggan.

Sejalan dengan itu, salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh karyawan retail adalah kurangnya prediktabilitas dalam jadwal mereka – sampai-sampai intervensi pemerintah diperlukan untuk melindungi hak-hak pekerja.

Analisis prediktif bisnis retail dapat membantu bisnis untuk memperkirakan dengan lebih baik kapan toko akan sibuk dan kapan tidak. Hal ini berarti pencocokan yang lebih baik antara tingkat kepegawaian dan permintaan pelanggan, dan juga lebih dapat diprediksi bagi karyawan.

Hal ini merupakan win-win solution untuk bisnis: lebih sedikit waktu ketika Anda kehilangan bisnis atau loyalitas karena toko yang kekurangan staf yang mengakibatkan pengalaman pelanggan yang buruk; lebih sedikit waktu ketika Anda kehilangan uang dan produktivitas karena membayar orang untuk menunggu pelanggan yang tidak pernah datang; serta karyawan yang lebih bahagia dan pergantian staf yang lebih rendah.

17 Cara Meningkatkan Keuntungan Bisnis Retail dengan Analisis Prediktif

Ada banyak cara untuk meningkatkan keuntungan bisnis retail yang didorong oleh analisis yang dijalankan dengan data yang baik.

Meskipun daftar ini tidak lengkap, setiap bisnis harus menemukan sesuatu yang relevan untuk menyempurnakan cara mereka mengumpulkan dan menggunakan data untuk meningkatkan kinerja mereka.

Berikut adalah 17 caranya:

1. Memprediksi pendapatan

Proyeksi pendapatan adalah salah satu aplikasi analisis prediktif bisnnis retail yang paling umum digunakan, dan dengan alasan yang bagus.

Informasi ini berguna untuk tujuan perencanaan, baik saat Anda memutuskan jenis layanan keuangan yang dibutuhkan dari hubungan perbankan atau apakah Anda akan memiliki arus kas yang cukup untuk membuka toko baru tahun depan.

Prediksi yang paling sederhana adalah proyeksi yang berasal dari tinjauan data masa lalu dan saat ini, yang dapat disempurnakan dengan mengelompokkannya berdasarkan jenis produk, SKU individu, wilayah, toko, dan lainnya.

Perkiraan pendapatan lini atas biasanya lebih akurat jika digabungkan dari prediksi yang lebih terperinci.

Baca juga: Customer Churn: Penyebab, Analisis dan Cara Menguranginya

2. Prakiraan permintaan roduk

Perkiraan permintaan mirip dengan proyeksi pendapatan, di mana Anda mencoba mencari tahu berapa banyak bisnis yang akan terjual.

Seringkali, prediksi pendapatan merupakan bagian dari (atau mudah dihitung dari) perkiraan permintaan. Metode demand forecasting berkisar dari menemukan pola dan menjalankan analisis regresi hingga mencari pendapat ahli dan menjalankan survei tentang niat pelanggan dan bagaimana kebutuhan mereka berubah atau tetap sama.

Perkiraan permintaan yang baik memberi Anda gambaran yang lebih baik tentang apa yang akan dibutuhkan untuk operasi Anda, yang pada gilirannya tidak hanya mengarah pada perencanaan dan analisis rantai pasokan yang lebih baik, tetapi juga pada manajemen inventaris yang lebih berguna melalui analisis.

3. Memprediksi perubahan

Banyak analisis prediktif yang melibatkan pengamatan tren dan ekstrapolasi dari tren tersebut, berdasarkan asumsi bahwa tren tersebut akan terus berlanjut.

Namun tidak ada tren yang berlanjut selamanya, terutama dalam bisnis. Selera, teknologi, pelanggan, mode, peraturan, ketersediaan bahan baku, dan banyak lagi selalu berubah-ubah.

Terkadang analisis prediktif dapat memberikan peringatan dini kepada bisnis bahwa perubahan sedang terjadi.

Misalnya, analisis dapat mengidentifikasi perilaku yang menyimpang dari ekspektasi jauh sebelum hal itu membuat perbedaan pada keuntungan bisnis – memberi Anda kesempatan untuk menyesuaikan prediksi Anda.

4. Menawarkan rekomendasi pembeli yang dipersonalisasi

Salah satu cara terbaik untuk mendorong penjualan adalah dengan mempermudah pelanggan menemukan barang yang mereka butuhkan dan inginkan.

Di era belanja online, salah satu alat yang paling ampuh untuk melakukan hal tersebut adalah rekomendasi yang dipersonalisasi.

Dengan data yang cukup tentang pelanggan, teknologi analisis prediktif yang canggih bisa menjadi sangat bagus.

Ada sebuah cerita yang sekarang terkenal tentang bagaimana analisis retail membantu target mengetahui bahwa seorang pelanggan sedang hamil (terbuka di tab baru) sebelum keluarganya mengetahuinya, meskipun dia tidak membeli satu pun barang bayi atau kehamilan.

Detail kuncinya adalah bahwa ia beralih ke losion tanpa pewangi, yang menurut analisis target, biasanya mengindikasikan kehamilan.

Jadi perusahaan mulai mengirimkan promosi untuk barang-barang yang berhubungan dengan bayi. Menambang kumpulan data yang sangat besar dari riwayat transaksi pelanggan yang mendetail dapat menghasilkan berbagai macam wawasan, dan mesin rekomendasi dapat menemukan pola transaksi tertentu yang berulang (seperti pola pergantian lotion).

Pendekatan rekomendasi personal lainnya adalah menemukan sekelompok orang yang memiliki selera yang sama dengan pelanggan tertentu dan menyarankan kepada pelanggan tersebut hal-hal yang secara kolektif disukai oleh kelompok tersebut.

Rekomendasi Netflix menggunakan prinsip umum ini. Beberapa metode kecerdasan buatan sekarang menghasilkan rekomendasi bernilai tinggi yang bahkan tidak dapat dijelaskan oleh para ahli.

5. Analisis keranjang belanjaan

Beberapa barang hanya “berjalan bersama,” seperti perangkat bertenaga baterai dan baterai yang menggerakkannya.

Analisis keranjang belanja adalah teknik yang memprediksi apa yang mungkin disukai pelanggan, berdasarkan jenis barang yang cenderung dibeli bersamaan.

Teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi pola umum di antara semua pelanggan atau hanya untuk pelanggan tertentu.

Pertimbangkan contoh pelanggan yang membeli selai kacang dan juga membeli roti. Peretail dapat menggunakan informasi ini dengan beberapa cara berbeda:

• Menyarankan roti kepada pelanggan saat mereka membeli selai kacang;
• Menawarkan kupon kepada pelanggan yang tidak membeli kombinasi ini sebagai upaya untuk membuat mereka membeli keduanya secara teratur;
• Menyediakan lebih banyak roti saat ada penjualan selai kacang, jika permintaan untuk satu produk mendorong permintaan untuk produk lainnya;
• Memicu eksplorasi data lebih lanjut, misalnya, menemukan merek roti dan selai kacang mana yang paling sering digunakan bersamaan.

Analisis keranjang belanja dapat menjadi cara untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi, membayangkan promosi baru, mengembangkan hipotesis untuk analisis lebih lanjut, dan banyak lagi.

Baca juga: 21 KPI Penjualan yang Harus Pemilik Bisnis Tahu

6. Mengantisipasi tren

Analisis retail yang baik dapat membantu Anda mendeteksi tren lebih cepat daripada yang Anda kira.

Analisis keranjang belanja dapat membantu Anda menemukan tren yang baru muncul, misalnya, jika dua barang yang jarang dibeli bersamaan tiba-tiba sering dibeli bersamaan.

Menyelidiki penyebabnya dapat menghasilkan wawasan tentang perubahan preferensi konsumen yang mungkin membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk menyadarinya.

Peretail juga dapat melihat tren dengan melihat penyimpangan dari penjualan yang “seharusnya”, menurut data historis.

Adopsi yang luas dari perubahan preferensi makanan dapat dilihat pada data penjualan konsumen, misalnya, dan peretail yang mengidentifikasi tren tersebut lebih cepat dapat menyesuaikan pemesanan mereka di masa depan dan mulai melayani preferensi pelanggan baru secara langsung di depan persaingan.

7. Memahami perilaku pelanggan

Wawasan tentang “mengapa” di balik perilaku pelanggan memiliki nilai bisnis yang luar biasa, tetapi Anda harus membangunnya.

Ketika bisnis mengumpulkan data tentang perilaku konsumen, hal pertama yang biasanya dapat mereka lakukan dengan data tersebut adalah mendeskripsikan apa yang dilakukan pelanggan.

Berapa banyak buku yang mereka beli? Berapa lama mereka melihat-lihat buku? Di toko mana mereka menghabiskan lebih banyak uang?

Langkah selanjutnya adalah memprediksi perilaku. Berapa banyak buku yang akan mereka beli bulan ini? Berapa banyak pelanggan (dan mungkin juga yang mana) yang akan melihat-lihat pilihan buku dalam waktu yang lama dibandingkan dengan berapa banyak yang akan datang, membeli judul tertentu jika tersedia, dan kemudian pergi? Toko mana yang akan melakukan yang terbaik di kuartal berikutnya?

Namun, tujuan utama dari analisis prediktif retail adalah memahami perilaku pelanggan – mengetahui mengapa mereka melakukan sesuatu.

Anda ingin mengetahui bahwa pelanggan ini mencari buku karena dia menyukai pengalamannya, dan semakin baik Anda bisa membuatnya, semakin lama dia akan tinggal dan semakin banyak yang akan dia beli.

Dan mungkin berguna untuk mengetahui mengapa pelanggan tertentu menghabiskan lebih banyak uang daripada yang diharapkan – misalnya, perbedaan antara toko dengan pendapatan lebih tinggi yang berada di lingkungan berpenghasilan tinggi dengan toko di daerah berpenghasilan lebih rendah yang pendapatannya tinggi berkat tim karyawan dan manajer yang luar biasa dan metodenya layak untuk diadaptasikan ke lokasi lain.

Seperti yang dapat dilihat dari contoh ini, analisis kuantitatif tidak selalu dapat memberikan Anda wawasan yang mendalam.

Salah satu kesalahan umum yang dilakukan orang saat menggunakan analisis retail untuk memahami “mengapa” perilaku pelanggan adalah hanya berpegang pada data mereka, dan melupakan alat kualitatif yang tersedia.

Analisis data sering kali menunjukkan wawasan yang bisa Anda dapatkan tentang perilaku pelanggan hanya dengan mengajukan pertanyaan kepada mereka, baik secara individu maupun survei.

8. Meningkatkan pengalaman pelanggan

Meningkatkan pengalaman pelanggan adalah salah satu keuntungan utama yang dapat dihasilkan oleh analitik retail, seperti yang telah dibahas di bagian “Manfaat” di atas.

Dengan pengalaman online, peretail dapat melakukan pengujian dan melacak perilaku untuk memastikan situs web menarik dan mudah digunakan; dapatkah A/B testing pesan, gambar, tata letak, atau pilihan desain yang berbeda; dan dapat melacak metrik penting, seperti berapa banyak barang yang tersisa di keranjang yang ditinggalkan atau seberapa berguna saran produk bagi pelanggan (misalnya, seberapa sering mereka membeli barang yang disarankan?).

Secara langsung, memang sedikit lebih sulit untuk mengumpulkan data granular, tetapi teknologi baru menyediakan lebih banyak pilihan, dari pelacak di keranjang belanja hingga kamera yang memantau tingkat keramaian.

Kembali ke ide analisis kualitatif, Anda juga selalu memiliki metode yang sudah teruji untuk mengajukan pertanyaan kepada pelanggan tentang pengalaman mereka dan seberapa besar kemungkinan mereka merekomendasikan toko Anda kepada teman.

Baca juga: Akuntansi Bisnis Ritel: Pengertian dan Pembahasan Lengkapnya

9. Tingkatkan segmentasi

Mensegmentasi pelanggan adalah salah satu teknik paling berharga yang dimiliki pemasar.

Segmentasi pelanggan menempatkan pelanggan dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan yang mereka miliki yang berbeda dari kelompok lain.

Cara-cara yang biasa digunakan untuk mengelompokkan pelanggan termasuk berdasarkan jenis kelamin, perkiraan usia, pendapatan, lokasi atau wilayah, dan banyak lagi.

Sebagai contoh, Anda mungkin mengamati bahwa para pensiunan, yang memanfaatkan fleksibilitas mereka untuk menghindari keramaian, berbelanja pada waktu yang berbeda dari orang yang bekerja.

Analisis retail yang baik akan memberi Anda banyak pilihan untuk segmentasi sekaligus membantu Anda dengan cepat mengetahui rincian mana yang berguna dan mana yang tidak.

10. Mempersonalisasi diskon

Berkat email, memberikan diskon yang dipersonalisasi kepada pelanggan menjadi lebih mudah.

Retailer tahu apa yang dibeli pelanggan ketika alamat email mereka dilampirkan pada pesanan mereka dan dapat mengirim kupon ke pelanggan individu karena mereka memiliki alamat email tersebut.

Mempersonalisasi diskon membutuhkan banyak pekerjaan (dan tidak mungkin dilakukan dalam skala besar tanpa bantuan teknologi) tetapi bisa sangat berharga.

Diskon yang sempurna, dari perspektif memaksimalkan keuntungan, adalah diskon yang membuat seseorang membeli sesuatu yang tidak akan mereka beli.

Dengan diskon yang dipersonalisasi, retailer dapat menawarkan penawaran untuk barang-barang yang jarang atau tidak pernah dibeli, tetapi Anda memiliki alasan kuat untuk menduga bahwa pelanggan akan menyukainya jika mereka mencobanya.

Anda juga dapat menggunakan kupon diskon yang dipersonalisasi untuk melakukan eksperimen yang mencerahkan dengan menawarkan penawaran yang berbeda kepada berbagai jenis pelanggan dan mengamati tanggapan mereka (atau kurangnya).

Tidak semua kupon diskon harus tentang memaksimalkan keuntungan; kupon juga dapat digunakan untuk mempelajari pelanggan dan memahami mereka dengan lebih baik.

11. Meningkatkan manajemen persediaan

Bisnis apa pun yang perlu menyimpan barang di rak atau di gudang akan menghadapi tantangan dengan manajemen inventaris retail.

Tidak mungkin melakukannya dengan sempurna. Anda tidak ingin menyimpan terlalu banyak barang dan berisiko tidak dapat menjualnya dengan cepat atau tidak sama sekali (hal ini akan menghabiskan tempat dan modal, dan sebagian dari modal tersebut mungkin tidak dapat dipulihkan), tetapi Anda juga tidak ingin pelanggan mencari sesuatu dan tidak menemukannya karena Anda tidak memiliki stok yang cukup.

Dengan meningkatkan akurasi perkiraan permintaan – yaitu prediksi mengenai berapa banyak barang yang diinginkan pelanggan Anda – Anda dapat mengurangi risiko manajemen persediaan.

Mengetahui bahwa Anda membutuhkan 10.000 kotak popok dalam stok plus atau minus 500 adalah posisi yang jauh lebih baik daripada mengetahui bahwa Anda membutuhkan 10.000 plus atau minus 5.000.

Memiliki barang yang tepat di tempat yang tepat dan mengetahui jenis pesanan yang mungkin Anda terima juga dapat mengurangi waktu tunggu untuk bisnis dan waktu pemrosesan pesanan yang dialami pelanggan.

12. Mengumpulkan data untuk ekspansi

Saat berpikir untuk memperluas operasi, bisnis menghadapi tantangan untuk menebak-nebak seperti apa pasar yang baru tanpa memiliki pengalaman langsung.

Hal ini berlaku jika bisnis sedang mempertimbangkan untuk menjelajah ke negara baru atau meluncurkan lini produk baru.

Peretail dapat memulai dengan data yang ada untuk membuat hipotesis, dan bahkan perkiraan, dengan menentukan asumsi tentang bagaimana pasar baru akan berbeda atau serupa dengan pasar yang sudah ada.

Namun, sering kali tidak ada pengganti untuk mengumpulkan data baru atau membeli kumpulan data eksternal yang berhubungan langsung dengan rencana ekspansi Anda.

Sebagai contoh, sebuah merek mewah yang mahal yang sedang mempertimbangkan untuk berekspansi ke wilayah geografis baru dapat memulai dengan menganalisis apakah produknya sesuai dengan anggaran target konsumen di wilayah tersebut.

Jika pelanggan baru tidak mampu atau tidak dapat menjustifikasi biaya penawaran kelas atas tersebut, tidak akan menjadi masalah jika analisis lainnya benar.

Baca juga: Mengenal Berbagai Jenis Persediaan dalam Banyak Bisnis

13. Tingkatkan promosi

Promosi dagang biasanya melibatkan produsen yang bermitra dengan retailer untuk mempromosikan produk yang diproduksi oleh produsen dan dijual oleh retailer.

Pengumpulan data yang baik dapat sangat membantu di sini karena angka penjualan umum berdasarkan lokasi dan periode waktu tidak akan memberi tahu banyak hal tentang bagaimana produk tertentu bergerak pada titik harga yang berbeda.

Teknik yang sama yang digunakan untuk jenis promosi lainnya dapat digunakan di sini, hanya saja diterapkan pada bagian transaksi yang mencakup produk yang dibuat oleh mitra produsen.

Memahami apa yang memotivasi pelanggan juga bisa sangat membantu. Untuk pelanggan yang sensitif terhadap harga, diskon akan mendorong penjualan lebih baik daripada yang lainnya, tetapi untuk pelanggan yang mencari sesuatu yang bersifat pengalaman atau kelas atas, kemitraan manufaktur membuka pintu yang tidak dapat Anda lakukan sendiri.

Misalnya, produsen mungkin dapat menyediakan barang versi edisi terbatas, atau barang dagangan yang lebih murah yang biasanya tidak tersedia, untuk menyertai produk yang dipromosikan (misalnya, kaos perusahaan dengan pembelian produk teknologi).

14. Menyesuaikan program loyalitas

Program loyalitas dimulai di industrik perjalanan dan perhotelan, namun dalam beberapa tahun terakhir, program loyalitas telah diadopsi di seluruh sektor retail.

Dengan program loyalitas, perusahaan pada dasarnya membeli informasi tentang, dan akses ke, pelanggan dengan imbalan potongan harga atau diskon.

Apakah pelanggan mendapatkan poin yang dapat mereka belanjakan, mendapatkan akses ke harga yang lebih baik atau menerima penawaran khusus dan kue mangkuk gratis di hari ulang tahun mereka, program loyalitas memungkinkan bisnis untuk memberi penghargaan kepada pelanggan tetap sekaligus mendorong mereka untuk melampirkan pengenal unik (ID program loyalitas mereka) ke setiap interaksi yang mereka lakukan dengan perusahaan.

Ini merupakan cara yang sangat ampuh untuk mengumpulkan dan menyatukan informasi di seluruh saluran dan lokasi.

Ketika bisnis mengenal pelanggan mereka, mereka dapat menyesuaikan penawaran dan hadiah tertentu, yang selanjutnya meningkatkan keterlibatan pelanggan dan meningkatkan nilai program loyalitas baik bagi pelanggan maupun pengecer.

15. Meningkatkan opsi penetapan harga

Semakin banyak Anda mengetahui tentang pelanggan dan sensitivitas harga mereka, semakin baik kemampuan Anda untuk menawarkan kepada mereka bukan hanya produk yang lebih baik tetapi juga cara yang lebih baik untuk membeli produk tersebut.

Pelanggan yang menolak pembayaran di muka dalam jumlah besar mungkin akan lebih menyukai jika Anda dapat membayarnya secara bertahap dan/atau menawarkan jaminan uang kembali.

Beberapa pelanggan yang menyukai suatu barang namun merasa harganya terlalu mahal mungkin akan membelinya dalam jumlah besar atau sebagai bagian dari paket.

Terkadang bisnis dapat menawarkan diskon berdasarkan usia (misalnya, diskon senior), waktu penjualan (misalnya, penawaran khusus untuk pembeli awal) atau faktor segmentasi lainnya.

16.Meningkatkan penargetan pemasaran

Dengan cara yang sama seperti analisis prediktif bisnis retail membantu peretail memutuskan promosi mana yang akan ditawarkan kepada orang yang berbeda, praktik ini juga dapat membantu menguji dan menentukan pesan pemasaran mana yang paling berhasil pada orang yang mana.

Hal yang paling mudah dilakukan dalam menggunakan analitik untuk pemasaran yang ditargetkan mungkin adalah mengirim pesan kepada mereka tentang produk yang sudah sering mereka beli, tetapi mengetahui prioritas pelanggan bisa sangat membantu.

Misalnya, pelanggan dengan pola pembelian produk ramah lingkungan lebih cenderung merespons pesan keberlanjutan daripada pelanggan yang perilakunya menunjukkan bahwa mereka selalu berusaha mencari harga terendah.

17. Mempersonalisasi pengalaman di dalam toko

Mempersonalisasi pengalaman pelanggan di dalam toko mungkin merupakan hal yang paling sulit dilakukan dalam daftar ini karena ruang fisik tidak semudah situs online.

Namun dengan aplikasi pengecer yang terpasang di ponsel pintar, Anda dapat mengirimkan informasi yang relevan, promosi, penawaran, pertanyaan survei, fakta menarik, dan banyak lagi kepada pelanggan setia saat mereka berjalan di lorong-lorong toko Anda.

Meskipun tanpa teknologi tersebut, karyawan masih bisa memberikan sentuhan manusiawi yang disesuaikan dengan informasi yang tepat yang mereka miliki, namun tidak semua bisnis bisa memberikan tingkat personalisasi manusiawi seperti itu.

Sebagai contoh, retailer perhiasan mungkin tidak memerlukan aplikasi tetapi pada layanan pelanggan yang dipersonalisasi yang disediakan oleh staf.

Sementara retail online besar tidak mungkin menawarkan layanan pelanggan fisik kepada semua pelanggan tetapi menggunakan pendekatan berbasis aplikasi, meskipun hanya sebagian kecil pelanggan yang menggunakannya.

Baca juga: 13 Rekomendasi Software Manajemen Persediaan Terbaik untuk Bisnis

Kesimpulan

Pada titik ini seharusnya sudah jelas bahwa analisis prediktif retail tidak mungkin dilakukan dengan tangan atau spreadsheet.

Menggunakan software bisnis retail yang mampu mengumpulkan data, menyimpannya dengan baik, dan menjalankan analisis prediktif retail untuk peretail skala menengah atau lebih besar menjadi lebih mudah.

Bisnis membutuhkan software yang mampu menelusuri ke lokasi individu dan bahkan transaksi, sambil mengumpulkan data yang tersegmentasi dalam banyak cara yang dapat mereka bayangkan menggunakan bidang data yang tersedia.

Namun untuk bisnis kecil, berinvestasi di sistem ERP bisa sangat memberatkan karena harganya yang cukup mahal.

Sebagai permulaan, Anda bisa mencoba menggunakan software akuntansi sederhana yang bisa digunakan dengan mudah seperti Kledo.

Kledo adalah software akuntansi berbasis cloud yang sudah digunakan oleh lebih dari 50 ribu pengguna dalam memudahkan proses pencatatan keuangan, manajemen persediaan, dan membuat keputusan bisnis menjadi jauh lebih baik.

Anda bisa mencoba menggunakan Kledo secara gratis selama 14 hari atau selamanya melalui tautan ini.

Analisis prediktif bisnis retail adalah praktik yang berharga bagi bisnis yang ingin meningkatkan penjualan, mempersiapkan masa depan, dan mengembangkan pemahaman yang lebih besar tentang hubungan dengan pelanggan mereka.

Seiring dengan semakin besarnya perusahaan, analitik retail berubah dari sesuatu yang berharga menjadi sesuatu yang sangat diperlukan, dan perbedaan antara operasi analitis yang baik dan buruk dapat menjadi penentu apakah perusahaan akan memiliki keunggulan kompetitif atau tidak dalam menghadapi resesi berikutnya.