Одна только розничная аналитика собрала такой беспрецедентный объем данных, что эксперты назвали ее «новой индустрией данных». После обработки и анализа вы можете использовать эту информацию для персонализированного взаимодействия с клиентами, повышения производительности труда сотрудников, выявления новых возможностей для бизнеса и повышения операционной эффективности.
Однако, несмотря на огромное количество данных о клиентах, доступных для предприятий торговли, и очевидные преимущества розничной аналитики, отрасль получила только 30–40 % своей прогнозируемой стоимости из-за таких барьеров, как отсутствие аналитических талантов и разрозненность данных внутри компаний. Слишком часто компании вкладывают средства в решение для анализа данных розничной торговли, не имея четкого представления о том, какова их стратегия в отношении данных или как они намерены действовать в соответствии с информацией, которую дает это решение, что затрудняет понимание того, как использовать эти данные.
Не упустите невероятный потенциал розничной аналитики больших данных — взгляните на эти распространенные и дорогостоящие ошибки, которые ритейлеры допускают при анализе данных, и узнайте, как избежать их самостоятельно.
Наконец, обратите внимание на набор инструментов, который работает по модели самообслуживания, интуитивно понятен и прост в использовании для сотрудников всех уровней вашей организации.
ОШИБКА № 1: ИНВЕСТИРОВАТЬ В ЧИСТО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ
Многое было сказано о том, как новые технологии способствуют прогрессу в розничной торговле. Слишком многие ритейлеры ошибочно полагают, что одна только технология анализа данных решит все их проблемы, и в результате упускают из виду своих людей и процессы. Хотя, безусловно, думая об инвестировании в технологии анализа розничных данных для лучшей оптимизации бизнес-операций и поддержания актуальности, вам следует избегать использования технологий в ущерб человеческому фактору.
Решение: если ваши сотрудники не понимают, как использовать технологию, как интерпретировать данные, которые она предоставляет, или как применить эту информацию на практике, вы, вероятно, столкнетесь с теми же проблемами, которых пытаетесь избежать. Инвестируйте время и ресурсы, чтобы ваши сотрудники хорошо разбирались в технологии. Это принесет дивиденды, и сотрудники будут чувствовать себя способными выполнять свою работу должным образом.
ОШИБКА № 2: ДУМАТЬ ОБ УНИВЕРСАЛЬНОМ РЕШЕНИИ — ВОТ ОТВЕТ
В идеальном мире вы могли бы использовать единое решение для розничной аналитики во всей организации. В действительности, однако, такой подход «один размер подходит всем» крайне непрактичен. Проще говоря, предприятия розничной торговли неоднородны; они состоят из сотен, даже тысяч бизнес-пользователей, сотрудников и других людей, которые думают и ведут себя по-разному. В ваших же интересах найти набор инструментов с гибкостью, чтобы приспособиться к этому разнообразию мыслей и действий.
Решение. Во-первых, вам понадобится служба визуализации, которая сделает данные легко усваиваемыми конечными пользователями, бизнес-аналитиками и ИТ-специалистами. Затем внедрите инструменты и службы визуализации, которые позволят вам создавать подробные отчеты с широкими возможностями форматирования, обеспечивающие четкое представление о каждом уровне операций вашего бизнеса и каждом этапе процесса продаж. Наконец, обратите внимание на набор инструментов, который работает по модели самообслуживания, интуитивно понятен и прост в использовании для сотрудников всех уровней вашей организации.
ОШИБКА № 3: НЕДОСТАТОЧНЫЕ ИНВЕСТИЦИИ В РАБОЧУЮ СИЛУ И РАЗВИТИЕ РАБОЧЕЙ СИЛЫ
По словам Гэри Кинга, профессора Гарвардского университета, революцией является не сам объем данных, доступных для бизнеса, а то, что предприятия могут что-то делать с этими данными. Однако это мало что значит, если вы не можете интерпретировать эти данные или у вас нет сотрудников, которые знают, что с ними делать.
Вы, наверное, слышали из ряда источников о нехватке навыков в области науки о данных и аналитики. Согласно опросу Массачусетского технологического института, довольно давно, в 2015 году, 40 % компаний сообщили, что им сложно найти и удержать таланты в области анализа данных. Этот процент, вероятно, увеличился в последние годы с растущим спросом на навыки управления данными и интерпретации.
Решение. Одна из тактик, которую могут рассмотреть компании, — обратиться к своим местным колледжам и университетам. Эти суперталантливые резервы полны способных, проходящих обучение аналитиков, которые будут искать работу после выпуска. Подумайте о том, чтобы поговорить с преподавателями и деканами факультетов бизнеса и аналитики о возможном партнерстве или стажировках.
Кроме того, во многих институтах студенты старших курсов выполняют завершающие или дипломные проекты, которые предполагают работу с предприятиями над реальными проектами. Вы можете рассмотреть возможность участия в этих программах. Вы сможете увидеть таланты из первых рук, узнать о новых технологиях, а также решить бизнес-задачу практически бесплатно, за исключением времени, потраченного на студентов.
Использование нисходящего метода для вашей культуры анализа данных в розничной торговле — это правильный путь.
ОШИБКА № 4: ОТСУТСТВИЕ ОПРЕДЕЛЕННЫХ МЕТРИК
Даже если вы сможете найти квалифицированного аналитика розничных данных, остаются вопросы определения ключевых показателей и обучения сотрудников. Важно определить ключевые показатели, потому что это дает сотрудникам набор достижимых, поддающихся количественному измерению целей, к которым нужно стремиться, и предотвращает чрезмерное распыление вашей рабочей силы.
Решение. Убедитесь, что ваши аналитики обладают необходимыми знаниями и инструментами для работы с большими данными и розничной аналитикой. Обязательно инвестируйте в высококачественное всестороннее обучение сотрудников, особенно в обучение, посвященное роли анализа данных в розничной торговле. Кроме того, при покупке розничного решения для анализа данных рассмотрите возможность покупки такого решения, которое учитывает вовлеченность и производительность сотрудников и предоставляет им инструменты, необходимые им для эффективного выполнения своей работы.
Разрозненность — одно из самых больших препятствий для использования всех преимуществ анализа данных в розничной торговле.
ОШИБКА № 5: СОЗДАНИЕ КУЛЬТУРЫ АНАЛИТИКИ СНИЗУ ВВЕРХ, А НЕ СВЕРХУ ВНИЗ
Когда дело доходит до развития культуры анализа розничных данных в их компании, многие предпочитают использовать восходящий подход, потому что он использует данные в качестве отправной точки и создает более точный рыночный прогноз, на котором основывается их бизнес-стратегия. У этого подхода есть только одна явная проблема: он заставляет вас адаптировать свою бизнес-стратегию в соответствии с данными, что может противоречить потребностям вашей компании.
Решение. Используйте подход к технологии, основанный на бизнес-результатах. Начните с определения проблемы, которую вы пытаетесь решить, проведите проверку ценности этой цели, подтвердите результаты и вложите средства в технологию.
Использование нисходящего метода для вашей культуры анализа данных в розничной торговле — это правильный путь. Он отдает приоритет бизнесинициативам, использует большие данные для оптимизации операций и заставляет команду работать совместно для достижения более широкой цели, одновременно объединяя разрозненные данные.
Этот подход также экономит время, деньги и усилия, поскольку не требует приобретения дополнительных инструментов и систем и позволяет сотрудникам сосредоточить свои усилия на достижении поставленных целей. При правильном решении нисходящая розничная аналитика может даже обеспечить широкое представление о рынке, позволяя аналитикам выявлять закономерности и принимать решения на основе данных для стимулирования роста бизнеса.
ОШИБКА № 6: СОЗДАНИЕ БУНКЕРОВ ДАННЫХ И АНАЛИТИКИ
Разрозненность — одно из самых больших препятствий для использования всех преимуществ анализа данных в розничной торговле. Разрозненные структуры органически возникают из-за разделения между организационными подразделениями; у разных отделов разные цели, и иногда они не решаются делиться своими данными и ресурсами, часто вопреки выявлению ценных возможностей для бизнеса.
Если вы испытываете проблемы с хранилищами данных — вы в хорошей компании: согласно отчету западных специалистов, несмотря на то, что 73 % компаний считают себя ориентированными на аналитику, только 38 % делятся информацией за пределами своего отдела. И как только они укоренятся в корпоративной культуре, разрозненность практически невозможно устранить — тем не менее, как руководитель ритейла, вы все еще можете принять меры, чтобы смягчить ущерб, наносимый разрозненностью.
Решение. Начните с создания согласованной межведомственной методологии обработки больших данных. Вместо того, чтобы разделять членов вашей команды по анализу данных розничной торговли на отдельные бункеры в зависимости от того, кто собирает, обрабатывает и принимает решения с данными, превратите это в совместный процесс. Самое главное, убедитесь, что вы используете операционное решение, которое обеспечивает бесшовную интеграцию не только между отделами, но и между системами для продвижения данных и совместного использования ресурсов, совместной работы и прозрачности.
Основой любой надежной стратегии розничной аналитики является бизнес-решение с поддержкой аналитики, и не просто любое решение, а такое, которое предлагает постоянную поддержку, вертикальную интеграцию и качественное понимание того, как удерживать клиентов и оптимизировать внутренние операции.