Dua Cara Cemerlang untuk Menanamkan Analisis Data Besar di Ritel Bata dan Mortar

Dua Cara Cemerlang untuk Menanamkan Analisis Data Besar di Ritel Bata dan Mortar

Bukan berita baru bahwa data besar merevolusi ritel dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dengan turunnya biaya penyimpanan data dan kekuatan pemrosesan, data besar telah mengubah cara pengambilan keputusan dan terbukti 6% lebih akurat dan efektif daripada teknik dan metodologi pengambilan keputusan konvensional jual plastik wrapping jakarta. Ini menawarkan lautan peluang untuk dieksplorasi dan mampu memperkuat setiap aspek manajemen ritel dengan wawasan yang mengejutkan. Dari sekian banyak kemungkinan, dua cara yang jarang dilakukan untuk memanfaatkan data besar dalam konteks beberapa sektor ritel tertentu dibahas secara singkat.

Rantai ritel yang terlibat dalam penjualan bahan makanan dan barang-barang yang mudah rusak lainnya selalu memperhatikan masa simpan persediaan mereka; meskipun memiliki teknologi pendinginan yang canggih, sebagian masalah yang terkait dengan rantai pasokan, logistik, dan rantai nilai barang-barang yang mudah rusak masih jauh dari titik pengentasan. Pola pikir data besar dapat menjadi alternatif dan mungkin, pendekatan yang lebih baik. Misalnya, pengecer yang melakukan perdagangannya di Arizona timur AS mungkin tertarik untuk mengetahui berapa banyak kalkun yang harus ia pesan untuk Upacara Pengucapan Syukur, yang jatuh tempo dalam sebulan, sehingga ia dapat memperoleh keuntungan maksimal dan mengurangi pemborosan. Jawabannya terletak pada kemampuan untuk mengkorelasikan variabel yang tampaknya berbeda seperti ketersediaan kalkun dengan ukuran yang dibutuhkan, populasi lokalitas itu, masuknya wisatawan dan warga non-perumahan, likuiditas keuangan, daya beli & PDB negara, rute truk dan kapal komersial ke sebutkan beberapa. Sementara beberapa faktor yang disebutkan di atas pasti merupakan bagian dari proses pemikiran pengecer, banyak yang tidak disertakan, tetapi diperlukan untuk mengoptimalkan solusi. Tak perlu dikatakan, hanya analitik data besar yang dapat membiarkan data, berbicara, dan mengungkapkan kebenaran dengan mempertimbangkan gambaran yang lebih besar.

Aplikasi lain yang menarik dari analitik data besar adalah di toko gaya hidup & mode. Sebagian besar toko tersebut dilengkapi dengan solusi perangkat lunak ritel yang disesuaikan, perangkat keras POS, dan kamera CCTV. Peralatan terakhir yang disebutkan biasanya digunakan untuk mendeteksi & mencegah pengutilan dan memantau aktivitas staf. Namun rekaman video ini memiliki potensi besar untuk muncul sebagai keunggulan strategis. Faktor-faktor yang sebelumnya tidak penting seperti pergerakan lalu lintas di gang-gang toko, durasi jeda di depan rak produk tertentu, apakah itu dikagumi dan pelanggan mengambilnya atau tidak (jika tidak, lalu apa alasannya – harga tinggi, warna, tekstur atau ukuran yang salah?), pemilihan waktu belanja, distribusi demografis pelanggan dan bahkan teman – semua ini dapat diukur dan dianalisis. Ini mengarah pada keputusan yang akurat mengenai penawaran diskon, penempatan rak produk & variasi inventaris, dll., yang pada gilirannya akan meningkatkan angka penjualan.

Tampaknya, data besar memainkan peran yang sama dalam merampingkan bisnis ritel, seperti yang dimainkan oleh perangkat lunak ritel beberapa tahun yang lalu. Sementara perangkat lunak ritel sangat diperlukan untuk bisnis ritel saat ini, analitik data besar tidak jauh di belakang dan mengumpulkan tenaga pada tingkat yang jauh lebih cepat, sehingga saling melengkapi dan menambah nilai lebih.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *