Chuyển đổi số trong ngành bán lẻ

Cách xây dựng một chiến lược bán lẻ tốt

Chúng ta đang bán cho ai hoặc đang cố gắng bán cho ai? Cho dù doanh nghiệp là  mới thành lập hay  đã tồn tại lâu năm, điều quan trọng là phải biết ai sẽ mua sản phẩm của doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp biết điều này, doanh nghiệp có thể thiết lập một chiến lược quản lý khu vực phù hợp cũng như đưa ra quyết định sáng suốt về việc lựa chọn địa điểm.

Tất cả đều bắt đầu với nghiên cứu thị trường

Tìm hiểu thông tin về khách hàng tiềm năng và khách hàng hiện tại là rất quan trọng để xây dựng một chiến lược bán lẻ tốt. Doanh nghiệp càng hiểu rõ khách hàng của mình thì càng có thể phục vụ họ tốt hơn. Với dữ liệu không gian, doanh nghiệp có thể xác định rõ phân khúc thị trường và tạo thói quen cho người mua, qua đó xác định được thị trường mục tiêu.

Có nhiều yếu tố khác nhau có thể ảnh hưởng đến việc mua hàng và cần được xem xét khi thực hiện nghiên cứu thị trường cho ngành bán lẻ:

  • Dữ liệu nhân khẩu
  • Thói quen chi tiêu
  • Hành vi của khách hàng
  • Khả năng tiếp cận

Vì mọi hoạt động mua hàng đều diễn ra ở một nơi nào đó, nên việc phân tích dữ liệu không gian sẽ giúp các nhà bán lẻ hiểu được các yếu tố này đóng vai trò và ảnh hưởng như thế nào đến việc mua hàng. Các chương trình khách hàng thân thiết là một cách hiệu quả để thu thập dữ liệu khách hàng có thể giúp ích trong quá trình nghiên cứu thị trường. Tuy nhiên, khi các chương trình khách hàng thân thiết không có sẵn, việc hỏi thông tin khách hàng trở nên quan trọng để xác định các vị trí có nhiều khách hàng nhất. Ngoài ra, phân tích không gian có thể giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu về điều kiện thị trường và hiệu suất của cửa hàng trong một khu vực nhất định. Bằng cách tổng hợp tất cả dữ liệu này, có thể dự báo nhu cầu.

Theo Trung tâm Nghiên cứu Ứng dụng Kinh doanh, các công ty thường sử dụng 8 nguồn dữ liệu khác nhau (5 nguồn nội bộ, 3 nguồn bên ngoài) để ra quyết định. Một nhà cung cấp giải pháp không gian tốt có kinh nghiệm tích hợp dữ liệu và có quyền truy cập vào nhiều định dạng tập dữ liệu khác nhau. Họ có kinh nghiệm đáng kể về thông tin vị trí,  giúp doanh nghiệp xây dựng quy trình làm việc để tự động hóa việc phân tích dữ liệu, cho phép doanh nghiệp trực quan hóa những thông tin chi tiết có liên quan.

Quản lý khu vực bán hàng

Để quản lý khu vực bán hàng, bước đầu tiên là tạo một vùng thương mại để xác định thị trường mục tiêu, từ đó tìm kiếm khách hàng. Điều quan trọng là khu vực thương mại cần được xác định theo vị trí của khách hàng tiềm năng chứ không phải theo ranh giới địa lý.

Với các vùng bán hàng đã nêu, bước tiếp theo là quyết định xem vị trí đó có phù hợp với cửa hàng công ty hay cửa hàng nhượng quyền khi cần thiết hay không. Đảm bảo khu vực bán hàng đạt  được độ phủ thích hợp là lý do chính để quản lý khu vực bán hàng.

Khi đã có mô hình số quản lý không gian với các số liệu xác định và rõ ràng, sẽ rất dễ dàng để thay đổi vùng thương mại bằng cách điều chỉnh ranh giới của thị trường mục tiêu theo từng chương trình khuyến mãi và tiếp thị vì ranh giới này là ranh giới “số” được xác định theo điều kiện của một số biến số, và khi biến số thay đổi, ranh giới tự động thay đổi theo. Với các tiêu chí tìm kiếm thị trường được đưa ra, việc kiểm tra và xác định ranh giới mới không quá khó khăn và có thể làm nổi bật các cơ hội để mở rộng một số vùng trong khi thu nhỏ một số vùng khác.

Dữ liệu không gian - cơ sở để lựa chọn vị trí

Rất lâu trước khi thương mại điện tử tồn tại, vị trí của một cửa hàng có ảnh hưởng sâu sắc đến hoạt động của nó. Trong một thế giới mà thương mại điện tử ngày càng trở nên nổi bật, với sự xuất hiện của công nghệ mới tạo điều kiện ngày càng thuận lợi cho mua sắm trực tuyến, hoặc vì những sự kiện không lường trước được như đại dịch, vị trí vẫn có tầm quan trọng lớn. Đây là lý do tại sao việc lựa chọn dữ liệu không gian phù hợp vẫn là yếu tố sống còn khi lựa chọn địa điểm.

Có hai loại lựa chọn địa điểm: (1) liên quan đến vị trí các cửa hàng hiện có và (2) phân tích các vị trí tiềm năng cho một cửa hàng mới. Việc lựa chọn địa điểm với các cửa hàng hiện có có thể dẫn đến các đề xuất về việc cải tạo, xây dựng lại, di dời hoặc đóng cửa.

Dữ liệu thu thập được trong giai đoạn nghiên cứu thị trường cần được phân tích và đo lường qua lăng kính không gian để tối ưu hóa việc lựa chọn địa điểm. Phân tích vị trí trong ngành bán lẻ, do đó cần tính đến một số loại dữ liệu không gian phù hợp để tìm và chọn các vị trí sẽ có khả năng thành công cao nhất.

  • Cạnh tranh

Trong một số lĩnh vực, cạnh tranh là điều cần thiết để đảm bảo địa điểm thu hút nhiều khách hàng hơn. Khách hàng thường muốn ghé thăm một số cửa hàng trong một chuyến đi mua sắm, để tận hưởng hoạt động và xem nhiều loại sản phẩm. Trong tình huống đó, các cửa hàng có lợi khi ở gần nhau và thậm chí có thể bổ sung cho nhau.

Trong các danh mục khác, các nhà bán lẻ có thể muốn càng xa đối thủ cạnh tranh càng tốt và chọn vị trí ở một khu vực riêng biệt. Ví dụ: một số chuỗi siêu thị sẽ mua các vị trí phù hợp nhất để ngăn đối thủ cạnh tranh tiếp cận chúng, ngay cả khi họ không tự xây dựng trên vị trí đó.

  • Điểm quan tâm

Tùy thuộc vào loại sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp, các danh mục điểm quan tâm nhất định có thể có lợi cho vị trí bán hàng của doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp biết rằng một phân khúc cụ thể của khách hàng đặc biệt quan tâm đến một kiểu POI (điểm quan tâm), nó sẽ giúp doanh nghiệp vạch ra các khu vực có chứa hầu hết các địa điểm ưa thích này. POI có thể bao gồm từ bãi đậu xe, phương tiện giao thông, loại hình kinh doanh, trạm xăng, khách sạn hoặc nhà hàng, v.v.

  • Lưu lượng truy cập

Biết rõ mức độ lưu lượng truy cập của một vị trí và phân tích, có thể xác định xem vị trí đó có được lợi từ lưu lượng khách hàng tốt hay không và khi nào là thời gian cao điểm. Lưu lượng truy cập nhiều  và từ di động cũng có thể được sử dụng để kiểm tra xem cửa hàng có tầm nhìn tốt từ đường phố hay không và có thể dễ dàng tạo ra sự tò mò.

  • Thời gian chạy xe

Thời gian chạy xe là điều cần thiết để hiểu giới hạn địa lý của những người có nhiều khả năng mua sắm tại cửa hàng của doanh nghiệp nhất. Vị trí bán hàng lý tưởng là trong một khu vực thời gian chạy xe chứa nhiều người nhất tương ứng với thị trường mục tiêu của doanh nghiệp.

  • Dữ liệu ngành cụ thể

Có một số dữ liệu theo ngành cụ thể khác và những dữ liệu này cũng quan trọng không kém đối với việc lựa chọn địa điểm, chẳng hạn như giá thuê mỗi mét vuông  và các hạn chế pháp lý.

Trực quan hóa tất cả dữ liệu này trên bản đồ và có giải pháp không gian địa lý dành cho doanh nghiệp giúp các nhà quản lý bất động sản có mặt tại hiện trường dễ dàng hơn, dễ dàng phát hiện các cơ hội vị trí địa điểm và đồng bộ hóa dữ liệu ngay lập tức với văn phòng. Bằng cách kết hợp dữ liệu hiệu suất bán hàng trước đây với dữ liệu thương mại, sau đó có thể dự báo doanh số bán hàng cho từng vị trí và xác định những vị trí sẽ sinh lời nhiều nhất.

Phân tích và vận hành trơn tru

Để một cửa hàng thành công, cần phải có một chiến lược tiếp thị tốt cũng như một chiến lược kinh doanh hàng hóa tốt. Khi chúng được thiết lập rõ ràng, việc thu thập dữ liệu có thể bắt đầu. Cũng giống như trong quá trình nghiên cứu thị trường, dữ liệu không gian địa lý rất quan trọng để tiếp tục hiểu các yếu tố góp phần vào hiệu suất của địa điểm bán lẻ của doanh nghiệp. Doanh nghiệp cũng có thể so sánh hiệu suất của mình với hiệu suất của các vị trí cửa hàng khác.

Dữ liệu không gian và chiến lược tiếp thị - kinh doanh

Chiến lược tiếp thị, kết hợp sản phẩm chính xác và chiến lược bán hàng có thể thay đổi tùy theo thông tin thu được từ dữ liệu không gian địa lý.

Giúp đánh giá chính xác hiệu suất đa kênh

Phân tích không gian về hiệu suất của cửa hàng là điều cần thiết để hiểu điều gì đang hoạt động tốt và điều gì không, sau đó có thể điều chỉnh chiến lược bán lẻ, tiếp thị và bán hàng cho từng vị trí cửa hàng cho phù hợp. Trong lịch sử, rất nhiều chuyên gia, chẳng hạn như các nhà quản lý giá nhiên liệu, đã dựa vào kinh nghiệm và cảm tính của họ để đưa ra quyết định. Tuy nhiên, với số lượng dữ liệu ngày càng tăng của các biến số và đối thủ cạnh tranh, dữ liệu không gian địa lý và phân tích đang trở nên quan trọng để thành công. Ngày nay, nhiều cửa hàng cung cấp nhiều kênh cho khách hàng của họ.

Ngoài các giao dịch tại cửa hàng truyền thống, họ có thể nhận đặt hàng qua điện thoại, bán hàng trực tuyến qua các trang web thương mại điện tử và thậm chí có thể cung cấp cho các cửa hàng khác với chiết khấu một phần lợi nhuận.

Cơ cấu kinh doanh này khiến việc đánh giá hiệu suất bán hàng đối với các sản phẩm và danh mục sản phẩm khi  cần xem xét nhiều kênh phân phối trở nên khó khăn hơn. Các nhà bán lẻ đa kênh cần có hiểu biết chi tiết về tác động qua lại giữa các điểm tiếp xúc trực tuyến và ngoại tuyến.

Trong một cuộc khảo sát về nhà bán lẻ năm 2019, 36% số người được hỏi nói rằng việc sắp xếp các vị trí thực tế với các kênh kỹ thuật số là thách thức lớn nhất trong hoạt động cửa hàng của họ, so với chỉ 9% vào năm 2018. Tuy nhiên, ảnh hưởng giữa các kênh khác nhau có thể rất đáng kể. Ví dụ: trung bình, một người mua sắm trên nhiều kênh chi tiêu nhiều hơn 150% so với một người mua sắm trên một kênh (Điểm chạm bán lẻ).

Mối quan hệ giữa cửa hàng truyền thống và cửa hàng trực tuyến cũng không nên bị bỏ qua. Hội đồng Trung tâm Mua sắm Quốc tế (ICSC) đã giải thích “Hiệu ứng Halo”. Họ phát hiện ra rằng việc mở một cửa hàng mới trong một thị trường dẫn đến lưu lượng truy cập web tổng thể tăng trung bình 37%. Điều này có nghĩa là trải nghiệm cửa hàng góp phần thúc đẩy mua sắm trực tuyến và ngược lại.

Nếu không có phân tích thích hợp, có thể khó biết liệu doanh số bán hàng có diễn ra tốt với một số sản phẩm hay không vì lý do thiết kế cửa hàng và hàng hóa tốt, và liệu các sản phẩm khác có bán chạy tại cửa hàng hay không vì nhiều khách hàng thích mua chúng trực tuyến.

Việc đo lường hiệu suất của cửa hàng rất khó với các công cụ truyền thống mà nhà bán lẻ sử dụng, chẳng hạn như báo cáo từ hệ thống Điểm bán hàng, không được thiết kế để báo cáo về doanh số bán hàng không diễn ra tại quầy bán hàng. Bởi vì họ không có hệ thống phù hợp, nhiều công ty đang đưa ra quyết định về khả năng tồn tại của các cửa hàng mà không có bức tranh đầy đủ. Với giải pháp phân tích không gian và phần mềm trực quan hóa phù hợp, việc đưa ra các quyết định tốt dựa trên  dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.

Giúp tạo ra trải nghiệm khách hàng tuyệt vời

Người tiêu dùng ngày càng trở nên khắt khe hơn và điều đó đã thúc đẩy nhu cầu chuyển sang cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm. Trải nghiệm mua sắm không còn dành riêng cho các cửa hàng thực mà mở rộng cho tất cả các kênh và điểm tiếp xúc mà người tiêu dùng có thể có với thương hiệu của doanh nghiệp. Do đó cần phải tạo ra một trải nghiệm mua sắm thống nhất, liền mạch và đáng nhớ trên tất cả các kênh. Trải nghiệm khách hàng cũng được mở rộng vì, so với mua hàng tại cửa hàng, mua hàng trực tuyến bao gồm một số giai đoạn bổ sung trước khi hàng hóa đến tay khách hàng. Doanh nghiệp phải biết ai sẽ thực hiện đơn đặt hàng và cách hiệu quả nhất để đưa hàng hóa đến người tiêu dùng, đồng thời tôn trọng kỳ vọng của người tiêu dùng.

Giúp phát triển sự trung thành của khách hàng

Hiện nay khách hàng mua sắm trên nhiều kênh nên điều quan trọng là trải nghiệm phải tốt trên mọi kênh. Việc sử dụng phần mềm không gian phù hợp giúp doanh nghiệp dễ dàng tạo chế độ xem 360° về khách hàng của mình. Nó giúp tập trung các hành vi của họ và thông tin mua hàng của họ trên tất cả các kênh, có thể được phân tích để xác định các mô hình và xu hướng mua hàng.

Các chương trình khách hàng thân thiết là một cách tuyệt vời để thể hiện cái nhìn 360 độ về khách hàng của doanh nghiệp, ngoài việc tạo ra trải nghiệm mua sắm tốt hơn bằng cách ghi nhận và tặng thưởng cho những khách hàng thường xuyên của doanh nghiệp. Dữ liệu được thu thập ở cấp độ sản phẩm hoặc danh mục cung cấp hồ sơ khách hàng và thói quen tiêu dùng, nhưng cũng cho phép doanh nghiệp liên kết dữ liệu đó với địa chỉ của họ. Truy vấn dữ liệu từ thẻ khách hàng thân thiết cho phép doanh nghiệp so sánh những khách hàng sống gần nhau. Ngay cả trong khu vực mà doanh nghiệp đã chỉ định làm cơ sở khách hàng của mình, vẫn có những khách hàng ở các đường phố hoặc khu nhà khác nhau. Với chương trình khách hàng thân thiết, doanh nghiệp có thể phân tích tất cả các tương tác của họ, so sánh họ với các khách hàng khác, với các loại khách hàng, và phát triển một phần lớn chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp. Dữ liệu về mức độ trung thành trở nên rất hữu ích khi thông tin được phân tích cùng với dữ liệu nhân khẩu học theo không gian địa lý. Sau đó, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh các chương trình khuyến mãi hoặc thông báo cho khách hàng về những điều quan trọng đối với họ, điều này sẽ giúp họ gắn bó với thương hiệu của doanh nghiệp.

Giúp thực hiện đơn hàng trực tuyến hiệu quả

Sử dụng API để cung cấp vị trí không gian của doanh nghiệp, doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ nhập trước hoặc hoàn thành nhanh, để đảm bảo rằng khách hàng nhập chính xác địa chỉ một cách dễ dàng.

Một phần quan trọng khác của quá trình giao hàng là chọn đúng cửa hàng để thực hiện đơn hàng. Việc không chọn đúng cửa hàng có thể dẫn đến ước tính sai hoặc thời gian giao hàng lâu hơn và các vấn đề về tồn kho, điều này cuối cùng sẽ khiến khách hàng không hài lòng. Với công nghệ không gian, có thể tự động hóa việc thực hiện đơn hàng bằng cách mã hóa địa chỉ, định vị địa chỉ đó vào vùng thương mại được xác định trước hoặc xác định chuỗi cửa hàng gần nhất có sẵn để giao hàng và xác nhận rằng các mặt hàng còn hàng tại cửa hàng đó.

Doanh nghiệp càng dễ dàng thực hiện giao dịch cho khách hàng, thì khả năng họ sẽ mua và quay lại trang web một lần nữa trong tương lai càng cao.

Giúp tối ưu hóa quãng đường với dữ liệu không gian

Vì việc giao hàng rất tốn kém, các nhà bán lẻ cần phải tìm cách tiết kiệm chi phí nhất để đạt được điều đó. Sử dụng tối ưu hóa tuyến đường để lập kế hoạch đơn hàng tốt nhất, trong đó giúp giao hàng trong thời gian và khoảng cách di chuyển ít nhất là một cách để giảm thời gian và chi phí giao hàng.

Giải pháp “nhân viên bán hàng lưu động” truyền thống từng thích hợp cho việc tối ưu hóa tuyến đường, nhưng với mức độ tắc nghẽn giao thông cao hiện nay, một tuyến đường đô thị được tính toán mà không có thông tin giao thông là một phương án kém hiệu quả. Nó ảnh hưởng đến lời hứa và kỳ vọng của khách hàng rằng các đơn đặt hàng sẽ đến trong một khoảng thời gian cụ thể. Nhiều công ty đã phải thay đổi lời hứa giao hàng do các yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của họ và lẽ ra đã được hưởng lợi từ dữ liệu lưu lượng giao thông để dự đoán tốt hơn thời gian giao hàng.

Một số công ty cung cấp dịch vụ giám sát gói hàng theo thời gian thực cho khách hàng của họ, làm tăng đáng kể sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, loại hệ thống này đòi hỏi một giải pháp không gian ở cấp độ cao hơn.

Dưới đây là 1 so sánh nhanh giữa mong muốn của Khách hàng và Thách thức lớn nhất với nhà bán lẻ

Chọn vị trí thông minh là một công cụ mạnh để thành công trong bán lẻ

Phân tích không gian trong bán lẻ có tác động đáng kể đến sự thành công của một hoặc chuỗi cửa hàng. Những gì hoạt động tốt ở một địa điểm có thể gióng lên hồi chuông báo tử ở một địa điểm khác.

Bằng cách hiểu tính cách của các khách hàng lý tưởng cho một doanh nghiệp, và sau đó chạy phân tích vị trí, doanh nghiệp có thể xác định xem vị trí đó có thành công hay không. Khi kết quả không phù hợp không chắc rằng cửa hàng đó sẽ hoạt động, cho dù doanh nghiệp đầu tư bao nhiêu vào kho hàng, đồ đạc và cách bài trí...

Đối với một doanh nghiệp hiện đại, tất cả các yếu tố trong bài viết này kết hợp với nhau, cho phép các nhà bán lẻ đưa ra quyết định thông minh hơn. Không có gì bất biến và thực tế cuộc sống thời gian gần đây là một lời nhắc nhở tốt rằng “Kinh doanh như bình thường” không phải là nền tảng vững chắc cho sự phát triển hoặc tồn tại.

Các vị trí tốt còn rất nhiều so với vị trí mà doanh nghiệp đang nắm giữ. Kết hợp chiến lược bán lẻ, phân tích hiệu suất đa kênh và sự hiểu biết vững chắc về nhu cầu của khách hàng theo chu kỳ hoặc với thời gian thực sử dụng các công nghệ không gian thông minh chính là nền tảng cho sự thành công của bán lẻ hiện đại.

Quay lại

Bạn có thể quan tâm

XEM NHIỀU