3 cách mà các nhà bán lẻ có thể tối ưu trải nghiệm khách hàng

Ngành công nghiệp bán lẻ truyền thống cuối cùng cũng nắm bắt được thời điểm chuyển đổi kỹ thuật số của mình. Sau nhiều năm tụt hậu trong việc áp dụng công nghệ, các nhà bán lẻ đang khám phá các lựa chọn của họ khi muốn cải thiện trải nghiệm bán lẻ ở mọi cấp độ.

Sự tiến hóa địa chấn này đã không được một số gã khổng lồ kỹ thuật số hàng đầu thế giới chú ý đến. Gần đây, Mastercard và Verizon Business đã công bố một liên doanh để cách mạng hóa thanh toán của người mua hàng, trao đổi không tiếp xúc và cá nhân hóa người tiêu dùng bằng cách tận dụng các công nghệ hỗ trợ 5G. Sự hợp tác hứa hẹn mang lại tư duy đổi mới cho các nhà bán lẻ và cho phép họ mở rộng quy mô dịch vụ và giải pháp của mình.

Nhưng công nghệ 5G chỉ là phần nổi của tảng băng chuyển đổi kỹ thuật số bán lẻ. Tuy nhiên, một thành phần mạnh mẽ khác đã được các thương hiệu xem xét là phân tích bán lẻ. Trên thực tế, bối cảnh phân tích đang bùng nổ - và ở Bắc Mỹ, doanh thu dự kiến sẽ vượt quá 8 tỷ đô la vào năm 2027, theo Global Market Insights. Bất chấp điều đó, gần 3/4 số công ty được Deloitte khảo sát thừa nhận họ không sử dụng "một bộ công cụ và phương pháp chung duy nhất trong toàn doanh nghiệp để truy cập và phân tích dữ liệu." Điều này cản trở khả năng của họ trong việc hình thành thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu, ngay cả khi họ thành thạo trong việc thu thập.

Nguyên nhân của khoảng cách rõ ràng này là gì? Có nhiều nguyên nhân. Đầu tiên, nhiều thương hiệu không cảm thấy như họ có đủ nguồn lực để hiểu được các số liệu phân tích mà họ tích lũy được. Thứ hai, một số nhà lãnh đạo đã không biết rằng dữ liệu được khai thác có thể mở ra những ý tưởng tuyệt vời có thể giúp ích cho mọi thứ, từ hiệu quả hoạt động đến thói quen của người tiêu dùng.

Một lý do cuối cùng cho việc không sử dụng phân tích dự đoán trong bán lẻ là do thiếu những người cổ vũ và những người ủng hộ nội bộ. Nếu không có quản lý cấp trên và nhà vô địch kỹ thuật số cấp cửa hàng, các trưởng nhóm không hiểu cách tích hợp thông tin chi tiết về dữ liệu để tăng trải nghiệm tại cửa hàng - và họ thường quay lại với các mô hình cũ. Rốt cuộc, nếu những người ở trên họ không đầu tư vào phân tích, thì tại sao họ phải như vậy?

Tin tốt là gì? Mỗi trở ngại trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng bán lẻ bằng cách tận dụng phân tích dữ liệu bán lẻ đều không thể vượt qua. Và nếu bạn đang ở trong lĩnh vực bán lẻ và mong muốn sử dụng dữ liệu bạn đã thu thập, bạn có các lựa chọn. Dưới đây là một số chiến lược sẽ giúp bạn cung cấp trải nghiệm tại cửa hàng mới mẻ và hiện đại với sự trợ giúp từ dữ liệu:

1. Đánh giá dữ liệu để làm sáng tỏ thói quen mua hàng của người tiêu dùng

Khách hàng thường hành xử theo những cách có thể đoán trước được. Ví dụ: chúng có thể bị hút về phía các kệ nhất định bất kể có gì trên đó. Hoặc họ có thể mua hàng theo chu kỳ - nhưng không nhất thiết phải theo chu kỳ mà bạn có thể thấy rõ.

Phân tích dữ liệu giúp bạn hiểu những gì đang xảy ra không chỉ đơn giản là quá trình mua-bán. Bạn càng hiểu rõ về khách hàng của mình (suy nghĩ về kích thước giỏ hàng đến xu hướng đặt hàng), thì khả năng dự báo doanh thu của bạn càng tốt. Và bạn thường có thể thu thập dữ liệu bạn cần thông qua phần mềm điểm dịch vụ đã được tích hợp vào quy trình thanh toán của bạn.

2. Sử dụng phân tích dữ liệu bán lẻ để vạch ra lịch trình cho nhân viên của bạn

Đó là một thị trường việc làm khó khăn cho các nhà bán lẻ. Nhiều ứng cử viên triển vọng đang chọn không tham gia công việc bán thời gian và toàn thời gian như một phần của "Sự từ chức vĩ đại" thời hậu đại dịch, cũng như các yếu tố khác. Do đó, khả năng bố trí nhân viên chính xác cho cửa hàng của bạn trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Dữ liệu có thể giúp bạn hiểu luồng lưu lượng truy cập khách hàng của mình để tránh tình trạng thừa nhân viên và ùn tắc. Ví dụ, bạn có thể nhận ra quầy thịt của mình bận rộn nhất từ 4 giờ chiều. và 6 giờ chiều vào thứ Hai và thứ Năm. Một chút thông tin nhỏ này có thể cho phép bạn xác định vị trí đặt người của bạn và giờ họ nên làm việc. Ngoài ra, bộ đếm và đèn hiệu có thể cung cấp cho bạn thông tin thời gian thực về thời gian ở lại của khách hàng và số lượng người ghé qua để đảm bảo các thành viên trong nhóm của bạn luôn ở nơi họ cần nhất.

3. Để dữ liệu cung cấp thông tin cho các chiến dịch mua sắm được cá nhân hóa của bạn

Người mua thích cảm giác như họ đang có được trải nghiệm bán lẻ có một không hai. Bạn có thể làm cho họ cảm thấy độc đáo bằng cách sử dụng phân tích để xây dựng các hành trình được đề xuất cảm thấy trực quan và cá nhân hóa. Ví dụ, tại Sephora, cá nhân hóa đã trở thành nền tảng thương hiệu. Thông qua ứng dụng của cửa hàng làm đẹp, khách hàng có thể đặt lịch hẹn, thử nghiệm ảo với sản phẩm và nhận các đề xuất tùy chỉnh.

Đây là điểm mấu chốt: Đừng đánh giá thấp những lợi thế mạnh mẽ của siêu cá nhân hóa. Có một lý do khiến quá trình này có liên quan đến việc tăng doanh số bán hàng trong lĩnh vực bán lẻ. Ngoài ra, việc cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng có thể làm giảm doanh số bán hàng và chi phí tiếp thị lên tới 20%, tăng các cuộc trò chuyện lên đến 15% và cải thiện mức độ tương tác của nhân viên lên gần một phần ba, theo McKinsey.

Chuyển đổi kỹ thuật số đang nở rộ trong lĩnh vực bán lẻ. Phân tích bán lẻ có thể giúp các công ty mở rộng mối quan hệ khách hàng một cách hiệu quả và làm sống lại cảm giác tin cậy của người tiêu dùng. Tất cả những gì cần là các nhà bán lẻ sẵn sàng học cách sử dụng tốt hơn dữ liệu đã có trong tầm tay của họ.

Nguồn: retailcustomerexperience

Scott T. Reese là Giám đốc công nghệ tại Harbor Retail