Perakende Analitiği

Perakende analitiği, fiziksel mağazalardan, çevrimiçi kanallardan ve kataloglardan toplanan verilerin analiz edilmesi sürecidir. Bu süreç, işletmelere daha bilinçli kararlar almalarını sağlayan değerli içgörüler sunar; operasyonlarını optimize etmelerine, müşteri deneyimini iyileştirmelerine ve kârlılığı artırmalarına yardımcı olur.

Bu analitik yaklaşım, fiyatlandırma, envanter, pazarlama, ürün yönetimi ve mağaza operasyonlarıyla ilgili kararların iyileştirilmesine kadar uzanır ve bu süreçte öngörüsel algoritmalar kullanılır.

Söz konusu algoritmalar, müşteri satın alma geçmişleri gibi iç kaynaklardan ve hava durumu tahminleri gibi dış kaynaklardan gelen verileri işler. Bu sayede işletmeler, büyük miktardaki verilerdeki desenleri, eğilimleri ve korelasyonları keşfeder ve envanter yönetimi, fiyatlandırma stratejileri ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerini hem mağaza içinde hem de çevrimiçi olarak iyileştirir.

Perakende analitiği, aynı zamanda müşteri sadakatini ölçmek, satın alma alışkanlıklarını belirlemek, talebi tahmin etmek ve mağaza düzenlerini optimize etmek için kullanılır. Örneğin, perakendeciler, birlikte sıkça satın alınan ürünlerin analizine dayalı olarak mağaza raflarına ürünleri stratejik bir şekilde yerleştirebilirler. Ayrıca, sadık müşterilere yönelik kişiselleştirilmiş indirimler sunarak, ortalama sepet tutarını artırmayı ve daha sık alışveriş yapmalarını teşvik etmeyi hedefleyebilirler.

• Perakende sektöründe, veri odaklı karar verme süreçleri, perakende analitiğinin uygulanmasıyla geleneksel sezgiye dayalı yaklaşımların yerini almaktadır.
• Bu analitik yaklaşım, perakendecilerin müşterileri çekmek için en uygun envanter seviyelerini, personel dağılımını ve kârlı marjlar ile pazar payını artıran fiyatlandırma stratejilerini belirlemelerine yardımcı olur.
• Satış noktası (POS) sistemleri, mağaza içi video görüntüleri ve bireysel müşteri satın alma ve hizmet geçmişlerini izleyen sistemler gibi çeşitli veri kaynaklarından elde edilen veriler, işletmelere bilinçli kararlar almak için kapsamlı bir veri seti sağlar.
• Yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin perakende analitiği araçlarına entegrasyonu, bu araçların yeteneklerini artırarak trend tahmini yapmalarına, kişiselleştirilmiş teklifler sunmalarına olanak tanır ve fiyatlandırma ile envanter dağıtımı kararlarının temelini oluşturur. Güçlü görselleştirme yeteneklerinin eklenmesi, bu araçları geleneksel hesap tabloları veya metin tabanlı iş zekası raporlarına kıyasla daha kullanıcı dostu hale getirir.

Perakende analitiği, bir perakendecinin faaliyetlerine ilişkin verilerin sistematik olarak toplanması, incelenmesi ve sunulması sürecidir. Bu analitik yaklaşım, müşteri davranışlarının incelenmesi, envanter seviyelerinin izlenmesi, pazarlama kampanyalarının etkinliğinin değerlendirilmesi ve daha fazlasını kapsar.

Müşteri satın alma geçmişleri, çağrı merkezi kayıtları ve satış noktası (POS) sistemleri gibi çeşitli veri kaynaklarını inceleyerek perakendeciler, müşteri alışkanlıkları ve tercihleri hakkında değerli içgörüler elde edebilirler. Bu da ürün yelpazelerini, fiyatlandırma yapılarını, iade politikalarını ve mağazalarının fiziksel ve çevrimiçi düzenini buna göre uyarlamalarını sağlar.

Analitikler, perakendecilerin promosyonlar, pazarlama stratejileri ve personel seviyeleri hakkında bilinçli kararlar almalarını sağlar. Sonuç olarak, veri analitiğinin entegrasyonu, perakendecilerin satışları artırmalarına, maliyetleri minimize etmelerine ve müşteri memnuniyeti ile sadakatini iyileştirmelerine olanak tanır.

Perakende analitiği, birçok karar türündeki belirsizlikleri ortadan kaldırır. Tecrübeli çalışanlar genellikle önemli bilgi kaynaklarıdır, ancak Baby Boomer kuşağı iş gücünden çekildikçe, daha az deneyimli çalışanların paylaşacak içgörüleri azalacaktır. En tecrübeli ve bilgili perakende yöneticileri bile iş gücü grevleri, ürün trendleri ve hava durumu tahminleri gibi iç ve dış birçok veri noktası arasında gezinmek zorundadır. Analitik, perakendecilerin bu verileri sentezlemelerine ve gelecekteki olayları öngörmek için adımlar atmalarına yardımcı olur.

Perakende sektörü, çevrimiçi ticaretin görece yeniliğiyle daha da karmaşık hale gelen son derece rekabetçi bir alandır ve perakende kâr marjları her zaman düşük olmuştur, bu da hata payını en aza indirir. Ürün seçimi ve envanter yönetiminde yapılacak küçük ayarlamalar bile stok tükenmelerini büyük ölçüde azaltabilir veya diğer yandan, büyük indirimlere olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir.

Bu ayarlamalar, kârlılık ve operasyonel verimlilik üzerinde büyük bir etki yaratabilir. Örneğin, moda perakendecileri, demografik ve satın alma eğilimlerine göre, her bir lokasyon için hangi stiller ve bedenlerin hangi miktarlarda sipariş edilmesi gerektiğini belirlemek için gelişmiş veri analitiğini kullanabilirler.

Perakende analitiği, gelir artışını desteklerken genel giderleri ve iş gücü maliyetlerini azaltır ve kâr marjlarını optimize eder. İşte bunun başlıca yolları:

• Stok tükenmelerini önleme ve indirim ihtiyacını azaltma: Perakende analitiği, talep trendlerini öngörerek, gereksiz envanter fazlası olmadan yeterli ürün tedarik edilmesini sağlar. Bu da önemli indirimlerin önüne geçer. Örneğin, sosyal medya fenomenleri tarafından popüler hale gelen moda ürünlerinin talep hızını analiz ederek, analitikler fazla stok birikimini önleyebilir.
• Kişiselleştirmeyi geliştirme: Analitikler, perakendecilerin müşteri tercihlerini anlamalarını sağlar, böylece rakiplerden daha iyi performans göstererek talebi yakalamalarına olanak tanır.
• Fiyatlandırma kararlarını iyileştirme: Veri analitiği, terk edilmiş alışveriş sepetleri, rakip fiyatlandırma verileri ve satılan ürünlerin maliyeti gibi çeşitli faktörleri bir araya getirerek perakendecilere en uygun fiyatları belirlemekte yardımcı olur. Bu, piyasanın tolere edemeyeceği fiyatların belirlenmesini veya müşterilerin ödemeye razı olduğundan daha düşük fiyatların uygulanmasını önler ve böylece kârı maksimize eder.
• Ürün dağılımını optimize etme: Analitikler, perakendecilere farklı coğrafi bölgeler, dağıtım merkezleri ve mağazalar arasında ürünlerin stratejik olarak dağıtılmasına yardımcı olur ve gereksiz taşıma maliyetlerini azaltır. Örneğin, bir spor giyim perakendecisi, satışların sıcaklık duyarlılığına göre analitikler kullanarak termal içlikleri soğuk havanın beklendiği bölgelere yönlendirebilir. Bu da dağıtımda öncelik verilerek maliyetlerin düşürülmesini sağlar.

Perakende veri analitiği, iş içgörülerini geliştiren ve karar verme süreçlerini optimize eden dört ana kategoriye ayrılır. Bu kategoriler şunlardır:

• Tanımlayıcı Analitik: Tanımlayıcı analitik, daha gelişmiş analitik çözümlerinin temel katmanını oluşturur. "Kaç tane, ne zaman, nerede ve ne?" gibi temel soruları yanıtlar. İş zekası araçları ve panoları, satış ve envanter seviyelerine ilişkin düzenli raporlar sunarak geçmiş performans hakkında içgörüler sağlar.
• Tanısal Analitik: Tanısal analitik, perakende kuruluşlarının performanslarını engelleyebilecek sorunları belirlemelerine ve analiz etmelerine yardımcı olur. Müşteri geri bildirimleri, finansal performans ve operasyonel metrikler gibi çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesiyle perakendeciler, karşılaştıkları zorlukların arkasındaki temel nedenleri daha kapsamlı bir şekilde anlayabilirler.
• Öngörüsel Analitik: Perakende öngörüsel analitiği, perakendecilerin hava durumu koşulları, ekonomik trendler, tedarik zinciri aksaklıkları ve yeni ortaya çıkan rekabet baskıları gibi çeşitli değişkenleri dikkate alarak gelecekteki olayları öngörmelerini sağlar. "Ne olurdu?" analizi kullanılarak perakendeciler, farklı indirim yüzdelerinin bir ürün üzerindeki etkisini tahmin etmek veya çeşitli eylemler sonucunda stok tükenmesini hesaplamak gibi potansiyel senaryoları modelleyebilirler.

Öngörüsel araçlar sayesinde, işletmeler geçmiş sipariş verilerine dayanmak yerine hangi ürünleri hangi miktarlarda sipariş etmeleri gerektiğini belirlemek için tarihsel verilerden ve trend analizlerinden faydalanabilirler.

• Önerisel Analitik: Önerisel analitik, yapay zeka (AI) ve büyük verinin birleşimini temsil eder ve öngörüsel analitikten elde edilen içgörüleri kullanarak uygulanabilir adımlar önerir.

Bu aşamada, yapay zeka algoritmaları beklenen sonuçlara dayalı olarak belirli eylemleri önerir. Örneğin, önerisel analitik, müşteri hizmetleri temsilcilerine, önceki satın alma geçmişine dayalı upsell teklifleri veya yeni müşteri taleplerine uygun çapraz satış önerileri gibi gerçek zamanlı öneriler sunarak yardımcı olabilir. Bu teknoloji entegrasyonu, karar alma süreçlerini hızlandırır ve perakende sektöründeki genel operasyonel verimliliği artırır.

Perakende analitiği, şirketlerin geçmiş operasyonel ve finansal performanslarını analiz etmeleri, sorunları teşhis etmeleri, alternatif stratejiler önermeleri, talebi tahmin etmeleri ve mağaza çalışanları, müşteri hizmetleri temsilcileri ve diğerleri için gerçek zamanlı öneriler sunmalarına olanak tanıyan kapsamlı bir araçtır. Genel amaç, satışları, kârları ve müşteri memnuniyetini artırmaktır.

• Mağaza içi analitik araçlar, satış noktası (POS) sistemlerinden ve mağaza içi kameralardan gelen verileri kullanarak müşteri alışveriş alışkanlıklarını analiz eder. Bu, perakendecilerin ürün yerleşimlerini optimize etmelerine, uygun envanter seviyelerini korumalarına ve hırsızlığı en aza indirmelerine yardımcı olur.
  Örnek: Video kayıtları, müşterilerin sergilere olan ilgisini gösterirken, POS verileri sadakat kartı kullanıcıları üzerindeki ürün teşhirinin etkisini değerlendirir.
• Müşteri analitiği, POS sistemleri, web siteleri, telefon kayıtları ve müşteri hizmetleri sohbetleri gibi çeşitli müşteri etkileşim sistemlerinden gelen verileri kullanır. Bu veriler incelenerek, perakendeciler ürün popülerliği, iade veya değişim nedenleri ve promosyonların veya önerilerin etkinliği hakkında içgörüler elde eder.
  Örnek: Müşteri analitiği, bir ürünü telefonda mı yoksa sohbet sırasında mı tanıtmanın daha etkili olduğunu belirlemeye yardımcı olur.
• Envanter analitiği, envanter seviyelerini değerlendirerek depolama ve dağıtım stratejilerini optimize eder; ne zaman ürün yenilenmesi gerektiğini envanter seviyeleri ve tahmini talep doğrultusunda belirler.
  Örnek: Bu analiz, aşırı güvenlik stoğuna bağlı iş gücü ve nakliye maliyetlerini azaltabilir.
• Ürün analitiği, özellikle fiziksel mağazalarda ürün teşhirlerinin etkinliğini değerlendirir ve tüketicileri çekici ürün dizilimleri veya teklifler yoluyla cezbetmeyi hedefler. Ayrıca, ürünler arasında kâr marjlarını maksimize edecek şekilde fiyat ayarlamaları yapmaya yardımcı olur.
  Örnek: Ürün analitiği sayesinde, bir giyim perakendecisi, mevsimlik ürünlerin mağaza girişine yakın bir yerde sergilenmesinin satışları %20 oranında artırdığını keşfedebilir.
• Web analitiği, çevrimiçi tüketicilerin dijital ayak izlerini takip ederek, çevrimiçi perakendecilere web sitelerinde ürünleri nasıl ve nerede sergilemeleri gerektiği, fiyatlandırma stratejileri ve etkili pazarlama kampanyaları konusunda bilgi sağlar.
  Örnek: Isı haritaları, ziyaretçilerin web sayfasında hangi alanlara tıkladığını gösterebilir.
• Talep tahmini, müşterilerin belirli çevrimiçi ürünlere yönelik taleplerini, görüntüleme, sepete ekleme, çıkarma veya sepetten vazgeçme gibi etkileşimlere dayanarak tahmin eder. Bu eylemler satış olarak sayılmasa da, gelecekteki talep hakkında içgörüler sağlar.
  Örnek: Talep tahmini sayesinde, bir çevrimiçi perakendeci, web sitesi etkileşimlerine dayanarak belirli bir ürün kategorisine olan müşteri ilgisinin arttığını fark edebilir.
• Satış tahmini, perakendecilerin gerçek satış rakamlarını ve diğer faktörleri analiz ederek gelecekteki satışları öngörmelerini sağlar. Talep tahmini ile birleştirildiğinde, tüm kanallardaki toplam talebi tahmin etmeye yardımcı olur ve perakendecilerin envanteri etkin bir şekilde yönetmelerini sağlar.
  Örnek: Bir fiziksel mağaza, geçmiş satış verilerini ve piyasa trendlerini analiz ederek mevsimlik ürünlere yönelik genel talep artışını tahmin edebilir.

Perakende verilerinin analizi, fiziksel mağazalar ve çevrimiçi platformlardan toplanan bilgilerin kullanılmasını içerir. Bu süreçte önemli rol oynayan araçlar şunlardır:

• 1. Satış Noktası (POS) Sistemleri: Bu sistemler, perakendecilerin müşteri işlemlerini izlemelerine ve yönetmelerine olanak tanır. POS sistemleri, müşteri satın alımları hakkında içgörüler sunarak satışlar ve mevcut müşteri trendlerine ilişkin kapsamlı raporlar üretir.
• 2. Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) Yazılımı: Bu yazılım, satış, pazarlama, müşteri hizmetleri ve e-ticaret süreçlerini kapsayan bir dizi işlevi içerir. Perakendeciler, CRM yazılımını müşteri etkileşimlerini izlemek, bireysel müşteri verilerini korumak ve biriken bu bilgilerle potansiyel satış, pazarlama ve hizmet fırsatlarını belirlemek için kullanır.
• 3. İş Zekası (BI) Araçları: Perakendeciler, geniş ve çeşitli veri setlerinden elde edilen bilgileri damıtmak için BI araçlarını kullanır. Bu araçlar, müşteri sadakati, envanter devir hızı, satış oranı ve eldeki günler gibi temel performans göstergelerini izlemeye odaklanır. BI araçları, yöneticiler ve karar vericilerle kolayca paylaşılabilen raporlar oluşturmayı sağlar.
• 4. Envanter Yönetim Sistemleri: Bu yazılım, perakendecilerin stok öğelerini izlemelerine, depolardaki ve dağıtım merkezlerindeki envanter seviyelerini takip etmelerine ve talebi tahmin etmelerine yardımcı olur. Ayrıca, perakendecilerin ürünler için en uygun depolama yerlerini belirlemelerine, nakliye maliyetlerini en aza indirmelerine ve müşteri talebini karşılamak için ürünlerin erişilebilirliğini sağlamalarına yardımcı olur.
• 5. Öngörüsel Analitik: Bu analitik yaklaşım, geçmiş işlemler, iletişimler ve diğer eylemlerden elde edilen verileri kullanarak gelecekteki trendleri ve davranışları tahmin eder. Perakende analitiğinin dört ana türü — tanımlayıcı, tanısal, öngörüsel ve önerisel analitik — büyüme fırsatlarını ve yeni müşteri segmentlerini belirlemek için kullanılır.

• Müşteri Verilerinin Kullanımına Odaklanın
  Kuruluşlar, müşteri eğilimlerini anlamak ve tercihleri hakkında derinlemesine içgörüler elde etmek için hem açık hem de örtük müşteri verilerine güvenmelidir. Önde gelen perakende analitiği uygulayıcıları, sadakat programlarından, e-ticaretten, POS sistemlerinden ve dış kaynaklardan elde edilen verileri entegre ederek kapsamlı bir bakış açısı oluşturur. Demografik, işlem bazlı, davranışsal ve psikografik boyutları kapsayan müşteri verileri, değerli içgörüler sunar. Bu süreç genellikle geniş demografik bilgilerle başlar ve perakendeciler mevcut "müşteriler" ile potansiyel "tüketiciler" arasında ayrım yaparak tüketici verilerini benzer modelleme gibi hedefli pazarlama stratejileri için kullanır.
• Görselleştirme Araçlarını Kullanın
  Veriyi daha iyi anlamak ve bilinçli kararlar almak için grafikler, çizelgeler ve panolar gibi görselleştirme araçlarını kullanın. İş Zekası (BI) yazılımlarında yaygın olarak bulunan bu çözümler, iş kullanıcılarının rapor oluşturmak için BT'ye ihtiyaç duymadan analitiklere erişmesine olanak tanır ve daha hızlı karar verme süreçlerini destekler.
• Farklı Veri Kaynaklarını Entegre Edin
  Perakende işletmelerine dair daha derinlemesine bir bakış açısı elde etmek için satış verileri, geçmiş müşteri verileri ve envanter verileri gibi birden fazla veri kaynağını analiz edin. Örneğin, mağaza içi analitiği ürün özellik analitiği ile ilişkilendirerek fiziksel mağaza düzenlerini optimize edebilirsiniz. Envanter analitiği, satış stratejilerini desteklemek için yeterli stok sağlarken, perakende analitiği için birleşik bir platform kullanmak, ortaya çıkabilecek tutarsızlıkları önlemeye yardımcı olur.
• Temel Performans Göstergelerini (KPI'lar) İzleyin
  Perakende performansını ölçmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için düzenli olarak temel performans göstergelerini izleyin. Başarılı perakendeciler genellikle haftalık KPI özetleri kullanır ve dengeli skor kartı yaklaşımını benimser. Bu, son dönemdeki metrikleri gözden geçirmeyi, eğilimleri belirlemeyi ve satışlardaki değişiklikler gibi kaymaların ardındaki nedenleri anlamak için derinlemesine analizler yapmayı içerir.
• Ölçüm Önceliklerini Belirleyin
  Ne ölçüleceği konusunda seçici davranın ve tüm mevcut veri ve analitik araçlarının eşit derecede önemli olmadığını unutmayın. İşletmeye hemen fayda sağlayabilecek yüksek etki alanlarına öncelik verin. Etkili analitik, belirli iş problemlerini ele alır ve ölçülebilir sonuçlar sunar, karar vericileri stratejik hedeflere yönlendirir. McKinsey'nin de belirttiği gibi, bu yaklaşımlar stratejik hedeflere ulaşmada rehberlik eder.

Önümüzdeki yıllarda, perakende analitiğinin daha entegre hale gelmesi ve daha az konuşulan bir konu olması bekleniyor. Uygulamalar, tıpkı akıllı telefonların kullanıcı farkına varmadan konum takibi yaparak ihtiyaçları hızla karşılaması gibi, analitiği kullanıcıların fark etmeden sorunsuz bir şekilde kullanacak.

İş kullanıcıları açısından, perakende analitiği manzarası, haftalık raporların rutin olarak oluşturulmasından veya incelenmesinden uzaklaşarak, günlük iş akışlarına daha sorunsuz bir şekilde entegre olacak. Yapay zekanın sunduğu faydalara, giderek artan sayıda kişi günlük işlerinde erişebilecek, üstelik bunu açıkça fark etmelerine gerek kalmadan.

• 1. Perakende sektöründe analitiğe örnekler nelerdir?
  Perakendeciler, talebi tahmin etmek, yöneticilere yeterli envanteri satın alma ve dağıtma konusunda yardımcı olmak, müşteri davranışlarını anlamak, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek ve personel kararlarını bilgilendirmek gibi çeşitli amaçlar için analitiği kullanırlar.
• 2. Perakende analitiğinde hangi veri türleri kullanılır?
  Perakende analitiği, müşteri satın alma geçmişleri, çağrı merkezi kayıtları, e-ticaret sitelerindeki gezinme desenleri, satış noktası (POS) sistemleri, mağaza içi video kayıtları ve müşteri demografisi gibi iç ve dış kaynaklardan gelen çeşitli verilere dayanır.
• 3. Perakende analitiği, perakendecilerin hangi kararları almasına yardımcı olur?
  Perakende analitiği, sektör yöneticilerine belirli bir ürünün ne kadar sipariş edilmesi gerektiği, nerede depolanacağı, en uygun fiyatlandırma stratejisi ve genellikle hangi ürünlerin birlikte satın alındığı gibi konularda içgörüler sunarak belirsizlikleri ortadan kaldırır.