5 ползи от data analytics в търговията на едро

Търговията на едро и дистрибуцията генерират огромно количество данни, които често пъти включват хиляди продукти, техните количества, цени, клиенти, складови наличности и още много. Този факт прави wholesale бизнесът изключително подходящ за аналитично моделиране, чиято цел може да бъде решаването на специфични проблеми и/или задачи, както и увеличаване на ефективността на вече установени бизнес процеси. В този блог пост ще отбележим 5 от възможните ползи, които търговията на едро и дистрибуцията могат да извлекат от data analytics.

С нашето приложение a4Wholesaler това може да се случи бързо и лесно.

Идентифициране и прогнозиране на доходността от клиенти

Клъстъризирането на съществуващи клиенти по отношение на доходността, която постигат е ключова за всеки wholesale бизнес. Имайки ясна представа кои клиенти допринасят в най-голяма степен към печалбата и кои нямат толкова позитивно влияние помага на мениджърите да се фокусират върху правилните контрагенти. Това може да доведе до инициативи, които да увеличат приходите, които тези клиенти генерират.

Освен това data analytics може успешно да прогнозира бъдещите поръчки на ниво клиент. Към това добавяме и възможност за сигнали, че даден клиент расте с такива темпове, че вероятността той да се трансформира в конкурент се увеличава.

Моделиране на бизнес събития

Нека разгледаме хипотетичния вариант, когато двама клиенти са в процедура по сливане или придобиване. Ако wholesale бизнесът обслужва локални ритейл операции за тези двама клиенти, сливането им ще промени начина, по който те правят бизнес и това неминуемо ще се отрази и на вас. Аналитичното прогнозиране за търговци на едро може да прогнозира рисковите фактори, потенциалното преструктуриране на дистрибуторската мрежа, генерираната икономия от мащаба и т.н. Моделирането на такива събития оформя потенциалния им развой и тяхното въздействие върху търговския бизнес на едро.

Подобрени маркетинг кампании

Когато един търговски представител посети клиент, срещата им обикновено трае 20 минути. В рамките на това време, той или тя могат да представят два или най-много три нови продукта. Ако новите продукти са над 20, търговският представител трябва да вземе решение върху кои от тях да фокусира вниманието на клиента. Data analytics е лишен от човешките предразсъдъци и може да направи списък с най-подходящите за съответния клиент нови продукти. Това води до по-успешни продуктови лаунчове и увеличава клиентското задоволство. Комбинацията на убенията с опита е основата в резултатите на един търговски представител, а аналитичното прогнозиране може да го направи още по-успешен.

Подготовка за бъдещо потребление

Комбинирането на прогнозата за времето с историческите данни за продажбите е сред най-мощните инструменти на data analytics и търговците на едро могат да се възползват от тях. Резултатът от подобно моделиране на тези данни дава възможност на бизнеса да прогнозира с висока точност търсенето сред клиентите в кратък период от време напред.

Ако през следващите две седмици се очаква необичайно студено време, можете да потърсите търговските си партньори и да препоръчате добавянето на продукти като например горещ шоколад. Просто информирайте, че очаквате необичайно висок ръст в търсенето на съответната продуктова категория заради очакваното време и попитайте дали не биха искали да поръчат допълнителни количества. Имайте предвид, че цялата тази работа може и да бъде автоматизирана.

Увеличена ефективност

Аналитичното прогнозиране води до незабавен ефект при бизнеси като търговията на едро и дистрибуцията. Data analytics може да извлече стойност и полза от големи данни и да създаде нови източници на приходи, както и да увеличи маржовете. Заради спецификата на бизнеса, дистрибуторите и търговците на едро генерират огромно количество данни, които могат да бъдат моделирани и да прогнозират възможните сценарии. Така например, data analytics може да прогнозира представянето на един продукт при различни негови цени.