Modul în care industria confortului valorifică știința datelor

Luarea unui sifon și o gustare după umplerea rezervorului de benzină poate să nu pară a contribui la un ciclu complicat de analiză a datelor; dar pentru magazinele care doresc să maximizeze afacerea, acest tip de comportament al clienților oferă informații valoroase care pot informa totul, de la gestionarea stocurilor până la păstrarea angajaților.

Prin alinierea sau conectarea instrumentelor de captare a datelor la generarea de rapoarte și perspective și prin utilizarea datelor pentru a informa deciziile, comercianții cu amănuntul pot valorifica întregul potențial al științei datelor.

Știința datelor nu trebuie să apară ca un obiectiv înalt rezervat celor mai avansate companii. Nici nu ar trebui să fie considerat un concept plictisitor pe care comercianții cu amănuntul de magazine de proximitate să îl îmbrățișeze. Sistemele și software-ul care fac treaba sunt disponibile, iar magazinele culeg beneficiile.

Ușa din față spre ușa din spate

Pentru a satisface nevoile clienților care vin pe ușa din față, magazinele c trebuie să urmărească modelele de achiziție, asigurându-se că ceea ce vine pe ușa din spate este produsul potrivit pentru a se potrivi nevoilor.

Pentru a fi cel mai eficient din punct de vedere al costurilor, de exemplu, proprietarii trebuie să se asigure că au un inventar adecvat, fără a păstra prea mult sau prea puțin la îndemână. Produsul trebuie să se deplaseze fără probleme de la ușa din spate (care coboară din camion) la ușa din față (achiziționată de un client) într-un model consecvent.

Serviciile alimentare la magazinele de proximitate reprezintă două linii de activitate care sunt monitorizate și din spate în față. În primul rând, alimentele prefabricate, cum ar fi sandvișurile și salatele, care nu sunt făcute la fața locului, pot fi monitorizate în mod similar cu alte bunuri de consum ambalate care provin de la un distribuitor sau direct de la producător.

În al doilea rând, există oferte alimentare făcute la premisă din ingrediente proaspete. Monitorizarea comportamentului de cumpărare poate ajuta la gestionarea inventarului pentru lucruri precum burgeri și salată verde; de asemenea, datele pot informa când se prepară acele alimente, astfel încât să se reducă risipa de alimente.

Dacă analiza arată că există aproximativ 100 de sandvișuri cu curcan proaspăt făcute vândute în jurul prânzului, între marți și vineri, dar nu în timpul weekendului, atunci este logic să pregătiți suficiente ingrediente pentru 100 de sandvișuri cu curcan și să faceți acest lucru dimineața târziu, astfel încât să nu-l lase prea mult „în afară”. A putea face acest lucru pentru toate articolele pare descurajantă, dar instrumentele care utilizează date și baze de date și știință/analitică pot ajuta comercianții cu amănuntul să gestioneze acest mediu complex.

Date personale vs. date comportamentale

Confidențialitatea datelor este un subiect fierbinte din motive întemeiate. Deși consumatorii caută personalizarea tranzacțională, doar până acum unii sunt dispuși să meargă pentru a furniza informațiile care o informează.

Din fericire, comercianții cu amănuntul c-store pot câștiga mai mult din urmărirea comportamentului de cumpărături decât datele personale ale clienților. Cunoașterea zilei de naștere a unui client poate permite o recunoaștere o dată pe an sau poate înțelege diferențele generale dintre clienții Gen-Z și Boomer, dar este mult mai util să înțelegem ce cumpără un client, cu ce oferte se angajează și dacă răscumpără. puncte pentru combustibil. Cu alte cuvinte, comportamentul real poate fi transformat într-un activ puternic pentru a ajuta la anticiparea rezultatelor viitoare, a alegerilor de cumpărare și a nevoilor de inventar de produse.

Unele date personale generale pot fi utile pentru a desemna mai bine cine poate fi clientul. De exemplu, un cod poștal poate da o anumită senzație a fondului socioeconomic, dar, de la sine, informațiile respective sunt destul de inoperante. Prin adăugarea comportamentului de cumpărare, poate începe să se formeze o imagine a unei persoane de cumpărător, a preferințelor și a compromisurilor, ceea ce îl poate determina să-și schimbe comportamentul etc. Dar, în general, datele de acțiune, nu neapărat datele personale, pot fi cele mai puternice. , creând oportunitatea de a valorifica informațiile cuplate cu instrumentele disponibile pe piață.

Stres mai mic = reținerea angajaților

Discuțiile despre așa-numita mare demisie a anului 2021 ar putea părea că se bazează doar în lumea corporativă, dar comercianții cu amănuntul din c-store nu sunt imuni.

Pentru fiecare angajat al vânzătorului de combustibil care renunță, mai sunt alții care să poarte încărcătura. La un c-store, acest lucru poate însemna un angajat care acoperă fiecare aspect al afacerii. Responsabilitatea de a ajuta un client la pompa de combustibil, de a găti un hotdog pentru cineva din interior și de a verifica clienții la coadă poate fi copleșitoare; între timp, reaprovizionarea rafurilor se mută rapid pe arzătorul din spate.

Utilizarea științei datelor și a instrumentelor poate ușura povara angajaților și poate reduce nivelul de stres, contribuind la creșterea probabilității ca aceștia să rămână în companie. Acesta, desigur, poate să nu fie singurul instrument din setul de instrumente, dar unul care poate ajuta la reducerea complexităților operaționale.

Studiind datele despre comportamentul clienților, comercianții cu amănuntul din c-store pot determina când apar cel mai des graburile de afaceri și ce tipuri de articole trebuie să fie gata atunci când ajung. Dacă băuturile energizante sunt la mare căutare dimineața, asociatul magazinului știe să aprovizioneze frigiderul înainte de goana dimineții; dacă următoarea oră aglomerată este amiaza, pot planifica să pregătească sandvișuri între ele.

Adaptarea automatizării, cum ar fi plata automată, poate sprijini, de asemenea, un angajat care lucrează singur prin eficientizarea procesului de casierie. Datele culese la chioșcul de casă automată pot informa în continuare comportamentul de cumpărare și pot evalua adoptarea de către clienți a unei astfel de tehnologii.

Loialitatea în primul rând

Pentru comercianții cu amănuntul mai mici, cel mai bun pariu pentru 2022 este să adopte o abordare „târâi, apoi mergi, apoi alergi” atunci când vine vorba de integrarea analizei datelor.

Implementarea unui program de loialitate este o modalitate eficientă de a începe. Concentrarea pe o zonă îngustă, cum ar fi un club de cafea pentru cumpărători frecventi, poate începe să extragă date acționabile la scară mică, care pot crește în timp.

O altă opțiune este să angajați un partener pentru a construi și a supraveghea captarea și analiza datelor. Pentru proprietarii de magazine cu diferite niveluri de cunoaștere a tehnologiei, acest lucru poate însemna să se învețe mai repede.

În oricare dintre scenarii, integrarea instrumentelor de date este o tendință pe care o vom vedea în continuare în următorii ani. Valorificarea cunoștințelor pe care le permit va fi o parte cheie a creșterii afacerii cu amănuntul de combustibil și de facilități. Când vine vorba de gestionarea, sau chiar optimizarea, de la ușa din spate la ușa din față, conectarea între instrumente și date rămâne o oportunitate pentru industrie.

Leave a Comment