Tại Sao Dữ Liệu Lại Quan Trọng
Dữ liệu là một yếu tố rất quan trọng trong bất kỳ lĩnh vực kinh doanh nào, đặc biệt là trong ngành bán lẻ thời trang. Với sự phát triển của công nghệ và internet, khách hàng có thể tìm kiếm, so sánh giá cả và mua hàng trực tuyến một cách dễ dàng. Do đó, doanh nghiệp bán lẻ cần thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu họ hơn và cung cấp sản phẩm và dịch vụ tốt nhất cho họ. Dưới đây là những lý do cụ thể vì sao dữ liệu quan trọng đối với ngành bán lẻ thời trang:
- Hiểu khách hàng: Thu thập dữ liệu từ khách hàng giúp doanh nghiệp bán lẻ thời trang hiểu rõ hơn về sở thích, xu hướng và nhu cầu của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể tùy chỉnh sản phẩm và dịch vụ để phù hợp với nhu cầu và mong đợi của khách hàng.
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Sử dụng dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp bán lẻ thời trang cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách cung cấp dịch vụ tốt hơn và nhanh chóng hơn. Bằng cách giảm thiểu thời gian chờ đợi và tăng tính cá nhân hóa, doanh nghiệp có thể giữ chân khách hàng của mình và tăng doanh số.
- Dự đoán xu hướng thị trường: Dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp bán lẻ thời trang dự đoán xu hướng thị trường và tìm cách tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả hơn. Nó giúp cho doanh nghiệp có thể sản xuất những sản phẩm phù hợp với xu hướng thị trường và tiết kiệm chi phí marketing.
- Tăng doanh số: Sử dụng dữ liệu khách hàng để tăng doanh số là một lợi ích quan trọng của việc thu thập và phân tích dữ liệu. Bằng cách hiểu rõ hơn về khách hàng, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến lược bán hàng hiệu quả hơn để tăng doanh số và lợi nhuận.
Điều Chúng Ta Nghĩ Chưa Hẳn Là Điều Khách Hàng Muốn
Phân tích dữ liệu là công cụ giúp các doanh nghiệp bán lẻ hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng. Nó cũng giúp các doanh nghiệp bán lẻ có thể tạo ra các chiến lược kinh doanh phù hợp với nhu cầu thực tế của khách hàng, từ đó tăng trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tăng doanh số bán hàng.
Ví dụ: Một doanh nghiệp thời trang trong lúc lên ý tưởng cho 1 bộ sưu tập mới, họ cho rằng khách hàng sẽ thích những bộ trang phục sáng tạo, mới mẻ độc đáo với họa tiết bắt mắt không đụng hàng. Nhưng thực tế sau quá trình phân tích dữ liệu của khách hàng, họ phát hiện đa số khách hàng thích mua sắm sản phẩm với kiểu dáng đơn giản, có thể sử dụng được trong nhiều dịp khác nhau, trong khi những sản phẩm cầu kỳ thì lại rất ít khi được lựa chọn
Để minh họa rõ hơn nữa về tác động của phân tích dữ liệu khách hàng đến doanh thu của một doanh nghiệp bán lẻ thời trang, chúng ta sẽ đi đến ví dụ tiếp theo:
Doanh nghiệp XYZ bán lẻ quần áo thời trang cho phụ nữ. Họ đã tiến hành phân tích dữ liệu khách hàng và tìm thấy các yếu tố sau đây ảnh hưởng đến doanh thu của họ:
- Loại sản phẩm phổ biến nhất: Dữ liệu khách hàng cho thấy rằng áo phông, áo sơ mi và quần jeans là những sản phẩm thời trang phổ biến nhất và được ưa chuộng nhất trong cửa hàng của XYZ. Nhờ đó, XYZ đã tập trung sản xuất và bán các sản phẩm này nhiều hơn, từ đó tăng doanh thu.
- Xu hướng mới nhất: Dữ liệu khách hàng cũng cho thấy rằng khách hàng của XYZ đang quan tâm đến các sản phẩm thời trang nữ tính và đa năng hơn. Nhờ đó, XYZ đã tạo ra các bộ sưu tập mới phù hợp với xu hướng này và đã quảng bá chúng đến khách hàng thông qua các chiến dịch quảng cáo đích đến và hấp dẫn, từ đó tăng doanh thu.
- Chiến dịch quảng cáo nhắm đến khách hàng mục tiêu: Dữ liệu khách hàng cung cấp thông tin về độ tuổi, giới tính và sở thích của khách hàng của XYZ. Nhờ đó, XYZ đã tạo ra các chiến dịch quảng cáo đích đến và hấp dẫn nhằm thu hút khách hàng tiềm năng. Ví dụ, họ đã tạo ra các quảng cáo đích đến với khách hàng trẻ tuổi và tập trung vào các khu vực địa lý nơi có nhiều khách hàng tiềm năng, từ đó tăng doanh thu.
- Cải thiện trải nghiệm mua sắm: Dữ liệu khách hàng cho thấy rằng khách hàng của XYZ thường tìm kiếm các sản phẩm cụ thể và mong muốn có một trải nghiệm mua sắm thuận tiện. Nhờ đó, XYZ đã cải thiện trải nghiệm mua sắm bằng cách tăng cường tồn kho của những sản phẩm phổ biến nhất và cung cấp thông tin về sản phẩm và các ưu đãi đặc biệt dành cho khách hàng. Nhờ đó, khách hàng của XYZ đã có một trải nghiệm mua sắm tốt hơn và doanh thu của họ đã tăng lên
Dữ Liệu Đầu Vào Mang Yếu Tố Quyết Định
Giả sử một doanh nghiệp bán lẻ thời trang đã thu thập dữ liệu khách hàng, bao gồm độ tuổi, giới tính, địa điểm, thu nhập và sở thích mua sắm. Tuy nhiên, dữ liệu này không được chuẩn hóa và có nhiều giá trị trùng lặp và không chính xác.
Khi sử dụng dữ liệu này để phân tích và đưa ra quyết định kinh doanh, doanh nghiệp có thể gặp phải các vấn đề sau:
- Sai lệch kết quả phân tích: Dữ liệu không được chuẩn hóa có thể dẫn đến kết quả phân tích không chính xác. Khi dữ liệu bị trùng lặp hoặc không chính xác, các thuật toán phân tích có thể cho ra kết quả không đúng, dẫn đến đưa ra quyết định sai lầm.
- Mất thời gian và tốn kém: Nếu dữ liệu không được chuẩn hóa trước khi phân tích, đòi hỏi thời gian và chi phí để sửa chữa và làm sạch dữ liệu. Điều này có thể làm tăng chi phí và kéo dài thời gian để phân tích dữ liệu, dẫn đến tốn kém.
- Không thể áp dụng dữ liệu: Dữ liệu không được chuẩn hóa và không chính xác không thể áp dụng cho các chương trình kinh doanh hoặc chiến lược tiếp thị. Điều này có thể dẫn đến việc mất cơ hội kinh doanh và giảm doanh thu.
- Mất uy tín và niềm tin của khách hàng: Nếu doanh nghiệp sử dụng dữ liệu không được chuẩn hóa và không chính xác để đưa ra quyết định kinh doanh, khách hàng có thể mất niềm tin và sự tín nhiệm vào doanh nghiệp, dẫn đến mất khách hàng và doanh thu
Ví dụ: Trong quá trình bán hàng, khi đăng ký làm thẻ thành viên thì sẽ phải xin thông tin về ngày tháng năm sinh của khách hàng, nhưng vì cửa hàng quá đông nên thu ngân đã bỏ qua bước này và điền đại thông tin ngày sinh là 1/1/1900. Điều này dẫn đến khách hàng không được tặng quà vào dịp sinh nhật dẫn đến trải nghiệm khách hàng không tốt, có thể khiến khách hàng không quay lại. Ngoài ra khi phân tích độ tuổi trung bình của khách hàng cũng sẽ bị sai lệch ( Năm nay là 2023 thì tuổi của khách trên với năm sinh 1900 sẽ là 123 tuổi, giả sử tính trên 10 khách hàng, có 9 khách hàng 20 tuổi và 1 khách hàng 123 tuổi thì tuổi trung bình sẽ = ( 20 x 9 + 123 ) / 10 = 30 tuổi ) và sau đó doanh nghiệp chạy quảng cáo sai lệch mục tiêu khi hướng đến nhóm khách hàng 30 tuổi cùng với chiến lược sản phẩm tập trung vào nhóm khách hàng này
Qua ví dụ trên, ta cũng hiểu rõ được việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào là rất quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Điều này giúp đơn giản hóa, đảm bảo độ tin cậy của kết quả phân tích giúp đưa ra quyết định chính xác.
Kết Luận
Trong ngành bán lẻ thời trang, việc sử dụng dữ liệu để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng là rất quan trọng để tối ưu hóa chiến lược bán hàng và tăng doanh thu. Tuy nhiên, việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cũng là yếu tố quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích. Những doanh nghiệp bán lẻ thời trang hiểu và ứng dụng tốt dữ liệu sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn trong thị trường cạnh tranh hiện nay.
Đọc thêm:
https://vndataproduct.org/data-driven-la-gi-ma-the-gioi-phai-hot/
