مهم ترین کاربردهای داده کاوی در صنعت خرده فروشی

سبزافزار
آخرین به روز رسانی ۲۱ اسفند ۱۴۰۰
کاربردهای داده کاوی
زمان مطالعه: ۷ دقیقه

کاربردهای داده کاوی در صنعت خرده فروشی

در روش‌های سنتی کسب و کار و از دوران قدیم، کسبه با توجه به نیاز مشتریان و بازار اقدام به خرید نوع کالا و تعداد آن می‌کردند. در واقع شناخت بازار و تجربه کاری، امکان انتخاب محصولات پرفروش را برای آنها فراهم می‌کرد. در دنیای تجارت امروز گستردگی جغرافیایی و تنوع اجناس باعث شده است که حجم داده های موجود بسیار بالا باشد، از طرفی میزان تجربه و نوع بازار نیز انتخاب کالای مرتبط را کمی سخت می‌کند تا جایی که توانایی تصمیم‌گیری را کاهش داده و خرده فروشی را با چالش مواجه می‌کند.

سامانه های هوش تجاری یکی از بهترین ابزارها برای استفاده در این زمینه هستند که به کاربر در تصمیم گیری بهتر و جمع آوری داده ها و آنالیز آنها کمک می‌کنند. دانش تصمیم گیری در مورد داده‌هایی که در این زمینه وجود دارد داده کاوی نام دارد. در این مقاله قصد داریم به مهمترین کاربردهای داده کاوی در صنعت خرده فروشی بپردازیم.

منظور از داده کاوی در صنعت خرده فروشی چیست؟

اگر بخواهیم به طور دقیق در مورد داده کاوی توضیح دهیم باید گفت منظور از این علم، دانش بررسی و آنالیز اطلاعات و داده های جمع آوری شده از یک پایگاه داده بسیار بزرگ است. بنابراین باید اذعان کرد که در صنعت خرده فروشی با توجه به تنوع بالای اطلاعات مشتریان و محصولات و روش‌های فروش و …. داده کاوی مهمترین فناوری برای بهره‌برداری موثر از این حجم داده های وسیع است.

در صنایع مختلف خرده فروشی از جمله فروشگاه های زنجیره ای، خریدهای الکترونیکی، کارت های اعتباری و … همه روزه داده های مختلفی در حجم بالا تولید و ذخیره می شوند و از طرف دیگر پیشرفت صنایع کامپیوتر و سرعت آنها الگوریتم هایی را ایجاد کرده است که قدرت تجزیه و تحلیل بالایی داشته و بدون محدودیت در ظرفیت یا سرعت در خدمت این صنایع قرار گیرند.

داده کاوی به صنایع مختلف خرده فروشی کمک می کند تا با کاوش داده های یک سیستم، الگوها و رفتارهای آینده مشتری و فروش محصولات را کشف و پیش بینی کند، به این ترتیب صاحبان کسب و کار می توانند تصمیم‌گیری‌های موثر و دقیق تری انجام دهند، در واقع داده کاوی با تحلیل وقایع گذشته، رفتار آینده مشتری و فروش محصول را پیش‌بینی می کند و به سوالات بسیاری پیرامون این مسائل پاسخ می‌دهد که در گذشته ممکن نبوده و یا پاسخ به آنها زمان زیادی احتیاج داشته است.

مراحل داده کاوی در صنایع خرده فروشی چگونه است؟

برای استفاده از داده کاوی در صنایع خرده فروشی مراحلی تعریف شده است که در ادامه به آنها اشاره می‌کنیم:

جمع آوری داده‌های ثبت شده

در اولین قدم نیاز است تا اطلاعاتی که در زمینه مورد نظر در یک دوره زمانی ثبت شده است را در اختیار داشته باشیم، این اطلاعات ممکن است اطلاعات مرتبط با مشتریان، الگوی رفتاری آنها در خرید یک محصول یا استفاده از خدمات در مدت زمان مشخص باشد. همچنین می توان اطلاعات مختلف محصولات و ارتباط آن با فروش بیشتر در مناطق مختلف را مورد استفاده قرار داد.

پیش پردازی و تبدیل داده به داده‌های قابل پردازش

برای این که بتوان از داده‌های جمع آوری شده از پایگاه های داده ای مختلف به خوبی استفاده کرد نیاز است که داده ها پردازش شوند و تنها داده‌های مورد نیاز برای پردازش نهایی مورد استفاده قرار گیرند. مثلاً در صنعت خرده فروشی ممکن است تنها داده‌های مشتریان یک منطقه خاص یا اطلاعات فروش محصولات یا خدمات در یک منطقه جغرافیای تعریف شده مورد نیاز باشد. این مرحله بیشترین زمان را در فرآیند داده کاوی به خود اختصاص می‌دهد.

مشخص کردن ویژگی‌های داده کاوی

در این بخش اطلاعاتی که باید فرآیند داده کاوی بر اساس آنها انجام گیرد را مد نظر قرار داد. به طور مثال این که فروش کدام محصولات در کدام منطقه بیشتر بوده و یا تنوع محصولات در کدام بخش‌ها باید بیشتر باشد و …

اجرای عملیات داده کاوی و یافتن الگو

در این مرحله داده کاوی و بررسی های لازم انجام می گیرد، در میان داده‌هایی که جمع آوری شده است باید به دنبال یک الگوی تعریف شده و مشخص بود که در اکثر مناطق مورد نظر رعایت شده باشد، مثلا عوامل فروش بالای یک محصول در یک منطقه خاص جغرافیایی می تواند مثال خوبی در این زمینه باشد.

تفسیر نتایج داده ها و استخراج نتیجه تحلیل

بعد از این که الگوهای رفتاری مشتریان و فروش مشتریان را به خوبی بررسی کرده و الگوهای پیشنهادی را ارائه کردیم، نوبت به تفسیر نتایج می رسد. در این بخش باید نتایج به دست آمده به خوبی تجزیه و تحلیل شوند و شکل نهایی تحقیق برای اجرایی شدن آماده شود.

مهمترین کاربرد داده کاوی در صنعت خرده فروشی

مهمترین و رایج ترین کاربرد داده کاوی در صنایع خرده فروشی تعیین الگوی خرید مشتریان، تجزیه و تحلیل سبد خریدار است و پیش بینی نوع و میزان خرید مشتریان از طریق آنلاین (فروش الکترونیکی) و یا فروش حضوری است که در هر سه مورد داده کاوی برای افزایش فروش و بهره وری مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بخش خرده‌فروشی سازمان‌یافته دارای مقادیر قابل توجهی از نقاط داده (Data Point) است که شامل فروش، سابقه خرید، تحویل کالا، مصرف و خدمات به مشتری است. با ورود بازارهای تجارت الکترونیکی، پایگاه داده ها -دیتا پوینت ها- حتی بیشتر شده‌اند.

امروزه در صنایع خرده فروشی با توجه به حجم بالای اطلاعات ورودی، پایگاه های داده ای به شکل انبارهای داده در حال طراحی و ساخت هستند. این کار کمک می‌کند تا از مزایای کامل استخراج داده ها بهره مند بود. از طرفی تجزیه و تحلیل داده‌های چند بعدی به مقابله با داده‌های مربوط به مشتریان متنوع، محصولات، مناطق و محدوده زمانی مختلف کمک می‌کند.

یکی از زیرشاخه های خرده فروشی در بازار تجارت امروز، کسب و کارهای آنلاین هستند که داده کاوی نقش مهمی در فروش بیشتر آنها ایفا می کند. این خرده فروشان نیز می‌توانند با جمع آوری اطلاعات در مورد مشتریان و محصولات، برای کسب درآمد بیشتر و تجزیه و تحلیل اثر بخشی فعالیت‌های تبلیغاتی خود از داده کاوی استفاده کنند. به این ترتیب داده کاوی می‌تواند در صنایع خرده فروشی نیازهای بسیاری را از الگوی خرید تا بهبود خدمات و رضایت مشتری را تأمین سازد.

تجزیه و تحلیل سبد خریدار

همانطور که گفتیم یکی از مهمترین کاربردهای داده کاوی در صنعت خرده فروشی تجزیه و تحلیل و پیدا کردن الگوی خرید در شرایط مختلف است. در واقع با کمک داده کاوی می توان با تجزیه و تحلیل سبد خریدار، زمینه فروش بیشتر محصولات در شرایط و موقعیت های مختلف را افزایش داد. -برای مثال با استخراج و توصیه کالاهای دارای فروش موازی و یا کالاهای مکمل که از دید کاربر عادی پنهان است-

تعیین الگوی خرید مشتری

در این مورد نیز داده کاوی اطلاعات می تواند انتخاب محصول را برای فروشنده در یک بازه زمانی مشخص و یا در یک منطقه جغرافیایی تعریف شده بر اساس الگوی خرید مشتری تعریف کند. مثلاً در یک داده کاوی این نتیجه به دست می‌آید که در مناطق گرم و خشک خرید انواع کولرهای گازی به ویژه در شش ماه نخست سال افزایش قابل توجهی نشان می‌دهد.

داده کاوی تعیین الگوی خرید مشتری نشان می‌دهد که خرید این محصول در ماه اردیبهشت و خرداد و اوایل تیر بیشترین میزان را دارد. چنین الگوی تعریف شده‌ای می‌تواند برای دستیابی به فروش بیشتر در مناطق خاص جغرافیایی و یا محصولات ویژه و انتخاب شده تأثیر بسیاری داشته باشد. و یا در کنار پروموشن روی یک کالای خاص، فروش آن کالا یا کالاهای دیگر ممکن است افزایش و یا کاهش یابد.

پیش بینی میزان خرید مشتریان از طریق آنلاین و یا خرید فیزیکی

این شکل از داده کاوی اطلاعات، برای فروشگاه های آنلاین و یا صنایع خرده فروشی دارای بخش آنلاین مورد استفاده قرار می گیرد. برای تأمین انبار فروشگاه و یا خرید محصولات جهت ارائه به مشتری نیاز است بررسی شود که کدام محصول میزان خرید آنلاین بالاتری در مقابل خرید حضوری داشته است. اگرچه امروزه همه محصولات به صورت آنلاین به مشتریان ارائه می‌شود و اکثر مشاغل و کسب و کارهای خُرد دارای سایت‌های فروشگاهی یا صفحات فروش در شبکه های اجتماعی مختلف هستند، با این حال همچنان برخی از محصولات از فروش بالاتری در فضای مجازی برخوردار هستند و خرید و فروش برخی دیگر از محصولات با احتیاط بیشتری انجام می‌گیرد.

مثلاً در یک فروشگاه آنلاین عرضه پوشاک بعد از داده کاوی می توان به این نتیجه رسید که بسیاری از محصولات از جمله کیف، روسری، شال، تی شرت و انواع مانتو در مقایسه با کفش و شلوار فروش بیشتری دارند. عدم امکان تعیین سایز دقیق اصلی ترین علت فروش کمتر این محصولات است. با این حال فروشگاه های آنلاین می توانند با تعیین الگوی خرید مشتری و همچنین نیاز بازار اقدام به طرح پیشنهاداتی نمایند که مشتری را برای خرید این محصولات ترغیب می کند مثلاً پیشنهاد برای تعویض رایگان محصولات در صورت عدم سایز بودن و یا مرجوعی کالا و یا در اختیار قرار دادن جدول سایزبندی دقیق و روش های اندازه گیری سایز برای مشتریان.

این شکل از داده کاوی به صنایع خرده فروشی کمک می کند تا خرید بهینه تری داشته باشند. داده کاوی نیاز مشتری، سبد خرید مشتری و الگوی فروش به صاحب کسب و کار کمک می کند تا سرمایه خود را در بخش خرید و تأمین انبار به بهینه ترین شکل ممکن خرج کند. به این ترتیب با فروش بالا و سود بیشتر همراه خواهد بود و همچنین اجناس فروش نرفته بسیار کمتر بوده و ضرر کمتری از این جهت متوجه فروشنده خواهد شد. ضمن این که رضایت مشتریان از خرید می تواند خود عامل اصلی افزایش مشتری و فروش در صنایع خرده فروشی باشد که مهمترین عامل آن استفاده از داده کاوی اطلاعات در این صنعت است.

مزایای استفاده از داده کاوی در صنایع خرده فروشی

همانطور که در طول این مقاله اشاره شد داده کاوی اطلاعات در مقایسه با سایر کاربردهای داده‌های آماری یک روش ساده، مقرون به صرفه و کارآمد است، داده کاوی نقش موثری در روند تصمیم گیری در صنایع خرده فروشی دارد. پیش‌بینی و خودکارسازی روندها و رفتارها و کشف الگوهای پنهان در خرید و فروش در صنایع خرده فروشی به کمک داده کاوی و یادگیری ماشین امکان پذیر است. در واقع در این صنعت داده کاوی یک فرآیند سریع است که تجزیه و تحلیل مقدار زیادی از داده را در مدت زمان کمتر برای کاربران تسهیل می‌کند.

جمع بندی نهایی

داده کاوی اطلاعات، یکی از بخش های مهم و کاربردی برای صنایع خرده فروشی محسوب می‌شود. در واقع استفاده از این فرآیند می تواند تا حدود زیادی سرمایه گذاری و سودآوری در تمامی بخش ها از جمله زنجیره تامین، فروش، مدیریت موجودی، مشتریان، کارکنان و مدیریت مالی را در صنعت خرده فروشی با اطمینان بیشتر همراه سازد، ضمن این که می‌توان از این امکان در فروش بیشتر و یا تأمین صددرصدی نیاز مشتری و جلب رضایت او استفاده کرد. می توان با الگویابی خرید مشتریان و همچنین تجزیه و تحلیل اطلاعات سبد مشتری در یک بازه زمانی خاص یا در یک منطقه جغرافیایی ویژه، امکان سرمایه گذاری در بازار فروش در آن منطقه را با سوددهی بیشتر فراهم کرد.
سامانه هوش تجاری سبز

در صورت تمایل می توانید اطلاعات جامعی در رابطه با سامانه های هوش تجاری و داشبورد های مدیریتی اطلاعات کسب نمایید.

هوش تجاری
کتاب جامع ۱۰ شاخص کلیدی عملکرد در خرده فروشی را مطالعه فرمایید مشاهده کتاب

از اینکه با امتیاز دادن به بهبود مطالب کمک میکنید ممنونیم

میانگین امتیازات ۵ / ۵٫ تعداد ۴

هنوز کسی امتیازی به این مقاله نداده، اولین امتیاز را شما بدهید به این مطلب!

دیدگاه ها

دیدگاه خود را ارسال کنید :

تمامی حقوق این سایت متعلق به شرکت سبزافزار آریا است.