Valul închiderilor magazinelor din sectorul de retail din SUA continuă în favoarea platformelor online, în 2017de exemplu , mai mult de 7.000 de magazine s-au închis deoarece nu au reușit să reziste migrației rapide a consumatorilor la comerțul electronic, conform celui mai nou raport McKinsey.
Spațiul comercial pe cap de locuitor în Statele Unite este de 15-20 de ori mai mare față de alte piețe dezvoltate, iar traficul clienților la mall-uri a scăzut constant. Marjele sunt în declin în aproape fiecare categorie de vânzare cu amănuntul, fiind din ce în ce mai greu să se justifice păstrarea magazinelor fizice scumpe dacă acestea nu corespund așteptărilor vânzărilor. Deja, în primele câteva luni ale anului 2018, comercianții cu amănuntul au anunțat planurile de închidere a încă 3.800 de magazine americane.
Cu toate acestea, consumatorii de astăzi fac cumpărături de-a lungul canalelor, prin vizita în magazine pentru a se uita la produse și pentru a le cumpăra online, sau doar ar putea cerceta un produs online pentru ca apoi să îl achiziționeze din magazin. Comercianții cei mai sofisticați analizează îndeaproape interacțiunea dintre activitatea offline și online a clienților. Ei iau o imagine omnichannel asupra performanței magazinului indiferent dacă aceste vânzări au avut loc offline sau online. În acest sens, comercianții cu amănuntul obțin o imagine mai precisă a valorii economice totale a fiecărui magazin și pot lua decizii mai bune cu privire la prezența lor omnichannel. În acest sens arma lor secretă este Geospatial analytics – datele geospațiale.
Evoluțiile în data și analytics pot ajuta un comerciant să cuantifice atât efectul vizibilității al unui magazin, cât și efectul său negatic, cu alte cuvinte poate vedea cum existența unui magazin influențează performanța celorlalte canale de vânzare. Retailerii au recunoscut de mult timp că un magazin poate avea un efect al vizibilității, dar în mod tradițional s-au gândit în termeni de marketing, adică un magazin poate crește gradul de conștientizare a mărcii comerciantului, la fel ca un panou sau o reclama TV. Văzut ca atare, efectul de vizibilității a fost dificil de măsurat. Cu toate acestea, într-o lume omnichannel, un magazin poate face mai mult decât să ridice nivelul de vizibilității, poate conduce vânzări prin alte canale și viceversa. Cercetările McKinsey sugerează că vizibilitatea unui magazin poate reprezenta 20-40% din valoarea sa economică totală.
De-a lungul deceniilor, comercianții cu amănuntul exploatează o varietate de seturi de date, informații de la punctul de vânzare, demografice, tendințe de pe piață și așa mai departe, pentru a învăța despre clienți și presta serviciile mai bine. Astăzi, datorită disponibilității unor noi tipuri și surse de date, comercianții cu amănuntul pot obține o înțelegere mai aprofundată a consumatorilor și a piețelor. Comercianții cu amănuntul au acces la mai multe date despre comportamentul consumatorilor decât au avut-o vreodată, sub forma programelor de e-chit opt-in și a datelor de localizare a telefonului mobil anonimizate. Datele agregate pot pune în lumină nu numai cantitatea, ci și calitatea traficului clienților. Aceste informații permit comercianților cu amănuntul să obțină o imagine detaliată a modului în care oamenii se mișcă și interacționează pe o piață, precum și modul în care se comportă atât pe canalele offline, cât și pe cele online.
În prezent, companiile au, de asemenea, acces la creșterea puterii analitice în modelele de învățare automată. Aceste modele pot să ajute cu resurse de date mari și să contribuie la generarea de informații detaliate, la nivel micromarket.
La cei mai sofisticați comercianți cu amănuntul, datele geospațiale și analytics sunt adesea deținute de un grup strategic avansat de analiză. Grupul, care poate fi centralizat sau localizat într-o funcție specifică și conduce utilizarea analizelor avansate pe silozuri. Oferă perspective transversale care reunesc prioritățile diferitelor funcții, inclusiv marketing, vânzări, finanțe și imobiliare.
Combinația dintre tehnicile geospațiale avansate și machine learning, aplicată datelor de ultimă oră privind comportamentul consumatorilor, dezvăluie noi perspective puternice pentru comercianții cu amănuntul. În special, îi ajută să discute decizii mai bune cu privire la extinderea sau contractarea rețelelor magazinelor. De asemenea, îi ajută să dezvolte planuri de acțiune la nivel de magazin pentru a îmbunătăți performanța. În plus, unii comercianți cu amănuntul utilizează aceste informații pentru a-și mobiliza forța de vânzări și a prioritiza investițiile.
Ca exemplu, luați în considerare cazul unui comerciant cu amănuntul la nivel mondial care își vinde produsele prin propriile sale magazine fizice, un magazin online și conturi en-gros. Vânzările cu amănuntul au scăzut în fața unei concurențe puternice. Pentru a afla cum să-și inverseze trendul de vânzări în întreaga rețea, compania a apelat la geospatial machine learning.
O echipă de cercetători de date a construit un model analitic personalizat pentru brand, utilizând atât datele interne cât și cele externe. Testarea s-a realizat cu sute de variabile, folosind geospatial machine learning pentru a identifica factorii care au cel mai mare efect pozitiv sau negativ asupra vânzărilor totale ale unui cod poștal. Pe baza acestor date, echipa a fost capabilă să prezică vânzările potențiale ale comerciantului cu amănuntul în fiecare cod poștal și în fiecare magazin și poate să compare vânzările potențiale cu vânzările reale. Apoi, folosind simularea geospațială, a estimat impactul fiecărui magazin asupra vânzărilor en gros și online.
Retailerul a folosit aceste informații pentru a identifica care magazine nu au reușit să-și păstreze potențialul de vânzări și de profit și care micromarketuri au conținut oportunități de creștere neexploatate. Analiza ulterioară a arătat că retailerul ar putea optimiza valoarea omnichannel a rețelei sale de magazine și va obține un câștig de 20% prin închiderea, relocarea sau reformatarea magazinelor.
