Thuật ngữ “Big data” (dữ liệu lớn) đã và đang tạo ra tiếng vang trong những năm gần đây.
Mặc dù chưa có định nghĩa thống nhất chung về Big data, nhìn chung nó nghĩa là việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, cả online (trực tuyến) và offline (gián tuyến), và sử dụng nó để cải thiện kết quả kinh doanh của bạn – thường bằng cách dự đoán những gì khách hàng sẽ làm.
Một công ty lớn như Amazon.com có thể thu thập hàng tấn dữ liệu từ lịch sử mua sắm của khách hàng, lịch sử duyệt web, đánh giá sản phẩm, phân tích website và mạng xã hội và sử dụng các thuật toán để diễn giải thông tin.
Nhưng thật ra, ngay cả bạn hay những cửa hàng bán lẻ nhỏ nhất cũng có thể khai thác thông tin và có thể làm được nhiều hơn từ “big data” của riêng mình. Dưới đây là một vài loại “big data” có giá trị mà bạn có thể sử dụng.
Nội dung chính
Doanh số trung bình của bạn cỡ bao nhiêu? Mức trung bình đó tăng hay giảm theo thời gian? Bao nhiêu đơn hàng hay sản phẩm đã được chiết khấu hay khuyến mãi, bao nhiêu bán đúng giá niêm yết? Ngược lại, sản phẩm nào trong đó bán chậm hơn?
Bạn có thể sử dụng những thông tin từ hệ thống POS (còn gọi là phần mềm tính tiền tại điểm bán hàng) và các hoá đơn bán hàng của mình để bố trí nhân sự thích hợp cho cửa hàng hoặc thực hiện các điều chỉnh về giờ giấc tại cửa hàng.
Ví dụ: Nếu bạn thấy rằng khách hàng hiếm khi đến sau 6h30 tối, hãy xem xét giờ đóng cửa sớm hơn hoặc giảm số lượng nhân viên vào thời gian đó. Bạn cũng có thể sử dụng dữ liệu này để hoạch định cho những biến động doanh số theo mùa, giúp bạn quản lý dòng tiền tốt hơn.
Cho dù hệ thống theo dõi tồn kho của bạn được tích hợp vào hệ thống POS hay đứng tách biệt, nó có thể cho bạn biết những mặt hàng nào bán chạy nhất, khi nào cần tổ chức sắp xếp lại, còn bao nhiêu hàng dự phòng, và khi nào các mặt hàng đạt đến ngưỡng cần được thanh lý ở mức chiết khấu nào đó. Hãy nhìn vào dữ liệu tồn kho qua các năm.
Báo cáo hàng tồn kho của phần mềm S3
Nếu bạn chưa vận hành bất kỳ chương trình Khách hàng trung thành nào, hãy bắt đầu từ hôm nay!
Ngày nay, các công cụ kỹ thuật số phục vụ cho nhu cầu này đã đơn giản và đỡ rắc rối hơn, mà hầu hết còn cung cấp cho bạn những thông tin giá trị như kiểu chào mời nào thu hút khách hàng trung thành vào cửa hàng – và những chiến thuật nào có tác dụng lên họ.
Cho dù bạn không bán bất kỳ sản phẩn nào trên Internet, việc nghiên cứu các phân tích website có thể cho bạn thấy cách thức khách hàng tìm ra bạn, website này thu hút truy cập và họ làm gì trên website của bạn.
Ví dụ: Nếu bạn thấy nhiều khách hàng đang tìm kiếm sản phẩm, bạn nên bắt đầu đưa ra một số mặt hàng được tìm nhiều nhất để kinh doanh online.
Hay ít ra cũng thể hiện hình ảnh những gì được bán trong cửa hàng, để khách hàng có thể hình dung trước khi họ đến. Việc thấy website thu hút lượng truy cập nào đến cửa hàng sẽ cho phép bạn dành sự tập trung vào những nơi bạn sẽ thu được kết quả tốt nhất.
Ví dụ: Nếu 80% lượng truy cập đến từ các mạng xã hội, bạn cần luôn cập nhật nội dung mới trên đó. Nếu hầu hết khách viếng thăm đến từ quảng cáo PPC (quảng cáo trả tiền theo cú click chuột), có thể bạn nên tập trung vào kênh này.
Tôi mong bạn vẫn còn sử dụng email để tiếp thị đến khách hàng. Đó vẫn là một trong những cách hiệu quả nhất để tiếp cận họ.
Hãy xem xét các phân tích để thấy tiêu đề nào, thời gian nào trong ngày, ngày nào trong tuần, v.v… sẽ có số lần mở email và bấm vào link nhiều nhất.
Người ta click vào cái gì nhiều nhất? Những kiểu chào mời nào có hiệu quả nhất? Hãy theo dõi các phiếu giảm giá hay mã kỹ thuật số để biết hình thức nào nhận được nhiều kết quả nhất.
Bạn có thể sử dụng các phân tích truyền thông mạng xã hội để biết những gì khách hàng làm sau khi tương tác với bạn trên công cụ mạng xã hội.
Họ có đi tới website của bạn không, có tới cửa hàng cửa bạn với mã giảm giá hay không, v.v…? Bạn cũng có thể theo dõi những gì khách hàng trao đổi hay hỏi han trên mạng xã hội.
Tất cả họ có muốn biết về một sản phẩm nào đó, hay say sưa nói về nó? Có thể đó là lúc cần trữ hàng nhiều hơn hay mở rộng quy mô.
Họ có liên tục hỏi bạn đã có sản phẩm X, trong khi bạn chỉ bán Y hay không? Có lẽ bạn thêm đặt mua một vài món X và xem sức bán của nó ra sao.
Như bạn thấy, ngay cả những cửa hàng bán lẻ cũng có thể tiếp cận với Big data. Bằng cách dành thời gian để phân tích nó, bạn có thể làm nhiều hơn những gì tỏ ra hiệu quả và loại bỏ những gì không hiệu quả, cải thiện doanh số bán cho mình.
