Jak przekształcić codzienne dane w duże korzyści dla biznesu detalicznego?

12 maja 2025 r. 14 min czytania

Jak donosi Deloitte, oczekuje się dalszego wzrostu wydatków na dobra trwałe, uderzenie 4.7%podczas gdy ogólne wydatki konsumenckie wzrosną o 3,1%. Liczby te wynikają z powrotu inflacji do normalnego poziomu, stabilnego rynku pracy i przewidywanych obniżek stóp procentowych, które zwiększą wydatki konsumentów.Wyzwania jednak nadal istnieją. 35% sprzedawców twierdzą, że niska jakość danych blokuje precyzyjne targetowanie. Nic dziwnego. Gdy dane kupujących są rozproszone w różnych kanałach, nikt nie ma jasnego obrazu sytuacji. Wszystko, czego potrzeba, to podejście oparte na BI, aby zebrać wszystko razem. Na tym blogu chciałbym wyjaśnić, w jaki sposób można znaleźć się wśród wiodących firm, które dostrzegają potencjał w BI w handlu detalicznym i czerpać z tego korzyści.

"Pomyśl o analiza biznesowa sprzedaży detalicznej jako cichego stratega, który pomaga zrozumieć, co naprawdę dzieje się w sklepie: co sprzedaje się szybko, kiedy ruch jest największy, którzy członkowie zespołu błyszczą i gdzie zyski mogą uciekać. Każdego dnia widzę, jak BI wyciąga dane z systemów i przekształca je w przejrzyste wykresy, raporty i wnioski, które można wykorzystać do podejmowania mądrzejszych ruchów."

Volha Ralko

Kierownik ds. dostaw w handlu elektronicznym

Czym jest analityka biznesowa w handlu detalicznym?

Mówiąc najprościej, analiza biznesowa (BI) to zestaw narzędzi, systemów i praktyk, które pomagają firmom zrozumieć co tak naprawdę dzieje się w ich firmie - od wyników sprzedaży po zachowania klientów, poziomy zapasów po sukcesy marketingowe i wszystko pomiędzy.

Dlaczego warto używać analiza biznesowa sprzedaży detalicznej? Chcesz zrozumieć, który kanał napędza zakupy o najwyższej wartości? BI może to pokazać. Próbujesz dostrzec zachowania w sklepie, które korelują z zakupami online? BI może ujawnić te wzorce. Chcesz wiedzieć, które kampanie odbijają się szerokim echem wśród kupujących mobilnie, a które w sklepie? BI pokaże to w przejrzysty sposób.

Analityka biznesowa w branży detalicznej pozwala wyjść poza założenia. Daje im pewność, że mogą uruchamiać inteligentniejsze kampanie marketingowe, dostarczać spersonalizowane doświadczenia i dostosowywać strategie w czasie rzeczywistym.

Elementy analityki biznesowej w handlu detalicznym

BI to nie tylko statyczny pulpit nawigacyjny. To raczej zbiór informacji, które odzwierciedlają wszystko na temat Twojej firmy. Gromadzi dane o sprzedaży, poziomach zapasów i działaniach klientów, dzięki czemu można w pełni zrozumieć wszystko, przeanalizować i trafnie podejmować decyzje, gdy ma to największe znaczenie. Oto kluczowe elementy BI w branży detalicznej, które mogą pomóc Twojej firmie działać mądrzej i bardziej efektywnie.

Gromadzenie i integracja danych

Sprzedawcy detaliczni pływają w danych! Gromadzą dane z wielu źródeł, takich jak transakcje sprzedaży, dane klientów, dane dotyczące zapasów itp. Nawet dane innych firm, takie jak informacje o dostawcach lub dane pogodowe, mogą odgrywać pewną rolę. Jak można to wszystko posortować? Ręcznie? Nie ma mowy.
Narzędzia AWS Glue, Azure Data Factory i GCP Dataproc gromadzą dane z całego ekosystemu sprzedaży detalicznej: systemów POS, sklepów internetowych, narzędzi do inwentaryzacji i aplikacji dla klientów. Dane te są scentralizowane w pamięci masowej w chmurze, takiej jak AWS S3 lub Azure Blob, oczyszczane i przekształcane, aby były gotowe do analizy Stamtąd są dostarczane do hurtowni danych, takich jak Snowflake, BigQuery lub Redshift, gdzie narzędzia BI mogą przekształcić je w dokładne, przydatne informacje w celu optymalizacji zapasów, zwiększenia sprzedaży i podejmowania rozsądnych decyzji biznesowych.

Analiza i wizualizacja danych

Surowe liczby w arkuszu kalkulacyjnym na niewiele się zdadzą. Ale kiedy podłączysz te dane do narzędzia BI - np. to kiedy zaczyna opowiadać historię. Większość sprzedawców korzysta z narzędzi takich jak Tableau, Power BI lub Looker aby uzyskać jasny obraz swoich danych i wskaźników KPI7.

Oto jak to zazwyczaj działa:

Narzędzie BI pobiera dane z hurtowni danych lub zintegrowanych źródeł (takich jak POS, CRM i zapasy).
Ty ustalasz parametry - co chcesz mierzyć, jak często ma się aktualizować i jak ma wyglądać.
Elementy wizualne, takie jak wykresy słupkowe, mapy cieplne, wykresy kołowe lub linie trendu, ułatwiają wykrywanie wzorców, porównywanie regionów lub identyfikowanie wartości odstających.

Chcesz przejść od całkowitego przychodu do przychodu według kategorii produktu, sklepu, a nawet dnia? Wystarczy kliknąć. Chcesz filtrować według regionu, kampanii lub segmentu klienta? Nie ma sprawy. To moim zdaniem najlepsza część.

Analiza predykcyjna

Analityka predykcyjna łączy w sobie bogactwo informacji historycznych, modeli statystycznych i uczenia maszynowego, aby odpowiedzieć na jedno ważne pytanie: Co może wydarzyć się później?

Zaczyna się od dostarczenia systemowi bogatej mieszanki danych, takich jak wcześniejsze wzorce sprzedaży, trendy sezonowości, zachowania klientów i czynniki zewnętrzne, takie jak pogoda, święta, a nawet wydarzenia lokalne. Następnie platforma BI przepuszcza te dane przez algorytmy - często wbudowane w narzędzia takie jak SAS, IBM SPSS lub uczenie maszynowe Azure. Modele te dostrzegają wzorce, które ludzie mogliby przeoczyć i generują prognozy, które pomagają planować z wyprzedzeniem.

Jeśli chodzi o sprzedawców detalicznych, wiele platform zawiera gotowe szablony prognoz dostosowane specjalnie do tej branży. Wystarczy ustawić zmienne, wybrać ramy czasowe i pozwolić systemowi zrobić resztę.

IoT

IoT jest jak oczy i uszy Twojej przestrzeni handlowej. Urządzenia te nieustannie zbierają dane ze świata fizycznego i przesyłają je bezpośrednio do systemu BI.

Zobaczmy, jak to wszystko się połączy:

Inteligentne półki (takie jak te z tagu SES-image) wykrywają, kiedy produkty są odbierane lub kończą się i automatycznie aktualizują poziomy zapasów.
Tagi RFID śledzenie drogi każdego produktu - od magazynu, przez półkę, aż do kasy - zapewniając pełną historię ruchu.
Czujniki i kamery w sklepie mierzyć ruch pieszy, czas przebywania i ścieżki klientów w sklepie.

Wszystkie te dane w czasie rzeczywistym dodają żywą, fizyczną warstwę do twoich cyfrowych spostrzeżeń. Oznacza to, że zamiast po prostu wiedzieć, co się sprzedało, zaczynasz rozumieć niuanse, dlaczego to się sprzedało. Czy było to lokowanie produktu? Widoczność na półce? Nagły wzrost ruchu w sklepie? Dane wysyłają sygnały, a wszystko, co musisz zrobić, to zwracać na nie uwagę.

Śledzenie zapasów w czasie rzeczywistym i automatyczne alerty o stanach magazynowych

Dwa klasyczne koszmary związane z zapasami w handlu detalicznym to nadmierne zapasy i braki magazynowe. Nadmierne zapasy Wiąże gotówkę, pochłania przestrzeń i często prowadzi do przecen lub marnotrawstwa, ponieważ półki (i zaplecza) są zapełnione, ale produkty się nie sprzedają. Kiedy bestsellery znikają właśnie wtedy, gdy popyt osiąga szczyt, powoduje to zapasy z utraconą sprzedażą i sfrustrowanymi klientami.

System BI śledzi każdą sprzedaż, zwrot, uzupełnienie zapasów lub transfer i pozwala analizować poziomy zapasów wraz z trendami sprzedaży, wzorcami sezonowymi i zachowaniami klientów, aby inteligentnie zarządzać zapasami.
Działa to w następujący sposób:

Systemy POS, skanery RFID i inteligentne półki wysyłają aktualizacje w czasie rzeczywistym do centralnego systemu zarządzania zapasami.
Narzędzia BI wykorzystują te dane do wizualizacji trendów i sygnalizowania problemów.
Zautomatyzowane alerty są wysyłane, gdy zapasy osiągną ustalony próg, dzięki czemu zawsze jesteś o krok do przodu.

Wpływ analityki biznesowej na działalność handlu detalicznego

Z mojego doświadczenia wynika, że analityka biznesowa drastycznie zmienia sposób działania sprzedawców detalicznych, od codziennych decyzji po długoterminową strategię. Poniżej chciałbym podzielić się bardziej przyziemną perspektywą tego, jak może to naprawdę wpłynąć na Twoją firmę.

Zarządzanie zapasami staje się inteligentniejsze

Przez lata pracy w handlu detalicznym byłem świadkiem chaosu wynikającego z braku jasnego wglądu w stany magazynowe. Braki magazynowe? Są koszmarem. Nadmierne zapasy? Również ogromny problem, zwłaszcza w przypadku towarów łatwo psujących się lub sezonowych. Analityka biznesowa w handlu detalicznym rozwiązuje ten problem, umożliwiając dostęp do aktualnych stanów magazynowych bez konieczności ręcznego sprawdzania. Przewiduje popyt na podstawie danych historycznych, dzięki czemu można planować z wyprzedzeniem.

Zrozumienie klienta pogłębia się

Zauważyłem, że BI zapewnia głębsze zrozumienie klientów niż to, co mogą zaoferować tradycyjne metody. Sprzedawcy detaliczni często dysponują danymi, takimi jak historia sprzedaży, dane demograficzne itp., ale BI konsoliduje te informacje i zapewnia wyraźne wzorce. Nie chodzi tylko o to, kto kupuje; chodzi o zrozumienie dlaczego i jak robią zakupy. Wiedza ta pozwala na ukierunkowane podejścia, które przemawiają do potrzeb klientów na znacznie bardziej osobistym poziomie i przyciągają ich ponownie.

Analiza sprzedaży pomaga udoskonalić strategię

Zrozumienie, które promocje zadziałały, które produkty miały najlepsze marże lub które segmenty klientów dobrze zareagowały na określone kampanie, jest tym, w czym BI faktycznie pomaga. Dzięki tym informacjom można inteligentnie dostosowywać ceny, wskazywać bestsellery w celu utrzymania ich dostępności i organizować promocje dostosowane do zainteresowań klientów.

Decyzje są oparte na danych

Pracowałem ze średniej wielkości detalistą odzieżowym, który prowadził sezonową kampanię rabatową w wielu liniach produktów, myśląc, że zwiększy to wolumen. Tak się nie stało. Niektóre sklepy ledwo przenosiły zapasy, a marże ucierpiały.

Po wdrożeniu narzędzi BI uzyskali jaśniejszy obraz: odzież wierzchnia sprzedawała się lepiej w lokalizacjach podmiejskich wczesną jesienią, podczas gdy sklepy miejskie przesuwały mniejsze produkty, takie jak szaliki i torby. Odpowiednio dostosowali następną promocję - ukierunkowane SKU, mądrzejsze wyczucie czasu i bardziej ukierunkowane przeceny. To nie była magia, tylko lepsze decyzje oparte na rzeczywistych liczbach. I uchroniło ich to przed powtórzeniem tego samego kosztownego błędu.

Operacje zostają uproszczone

BI pozwala zobaczyć, gdzie piętrzą się zapasy lub gdzie dostawy spowalniają, dzięki czemu można na bieżąco rozwiązywać problemy. W ten sposób można planować harmonogramy personelu w oparciu o rzeczywisty ruch odwiedzających, aby uniknąć nadmiaru lub niedoboru personelu. Ułatwia to również skoncentrowanie czasu, ludzi i budżetu na obszarach, które 100% przynoszą wyniki.

Zmień codzienne wyzwania związane z handlem detalicznym w możliwości rozwoju.

Analiza biznesowa w handlu detalicznym: Kluczowe integracje

Integracje to nie tylko dodatkowe wydatki. Pomagają one podejmować lepsze decyzje, oszczędzać czas i zwiększać zyski. Aby tak się stało, te kluczowe integracje zapewnią Ci dokładny, 360-stopniowy obraz Twojej firmy.

Platformy e-Commerce

Sprzedaż online bez integracji platformy e-commerce jest jak latanie na ślepo. Zamówienia, dane klientów i trendy specyficzne dla kanału pozostają rozproszone. Jednak wszystko działa inaczej, gdy połączysz platformy takie jak Shopify lub Magento z BI.

W jaki sposób? Wreszcie zobaczysz, które produkty, grupy odbiorców i kampanie faktycznie poruszają igłą. Zobaczysz wskaźniki porzuconych koszyków, najlepiej sprzedające się jednostki SKU, współczynniki konwersji i wiele innych znaczących danych - wszystko w jednym miejscu.

Z mojego doświadczenia wynika, że sprzedawcy detaliczni, którzy wcześnie integrują e-commerce, budują znacznie lepszą strategię omnichannel. Ci, którzy tego nie robią, zwykle kończą przytłoczeni próbami ręcznego łączenia raportów.

Oprogramowanie do obsługi klienta

Klienci mówią dokładnie, czego potrzebują. Najważniejsze to wiedzieć, gdzie słuchać. Większość marek pozwala swoim danym serwisowym (Zendesk, Freshdesk) działać w próżni.

Pewna średniej wielkości marka modowa, której kiedyś doradzałem, odkryła, że liczba reklamacji dotyczących opóźnionej wysyłki wzrosła tuż po sezonowych promocjach. Kiedy zespół połączył dane dotyczące obsługi klienta Zendesk z platformą BI, prześledził wzorce skarg w odniesieniu do okresów promocyjnych. Analiza wykazała, że wzrost zamówień podczas sezonowych promocji przewyższał prognozy sprzed promocji. Innymi słowy, popyt nie był dokładnie przewidywany, a często było zbyt mało zasobów, aby poradzić sobie z napływem. Słabe prognozowanie było problemem.

Myślę, że to właśnie w danych serwisowych kryją się przyszłe przychody. Zespoły serwisowe już teraz zbierają cenne informacje zwrotne. Musisz tylko podłączyć je do swojej większej strategii.

Oprogramowanie do zarządzania zapasami

Możesz albo utonąć w nadmiarze zapasów, albo stracić sprzedaż z powodu pustych półek. Żadne z tych rozwiązań nie jest dobre. Zintegrowane platformy, takie jak NetSuite, Brightpearl lub niestandardowe narzędzia IMS, wysyłają w czasie rzeczywistym stan zapasów, wskaźniki kurczenia się i szybkość rotacji do pulpitu nawigacyjnego BI.

Pozwala to na:

Śledzenie czasu zalegania zapasów;
Znajdź akcje, które mogą stać się przestarzałe;
Dostosuj poziomy zapasów bezpieczeństwa w oparciu o rzeczywisty popyt;
Planuj uzupełnianie zapasów w oparciu o wcześniejsze trendy sprzedaży i wzorce sezonowe.

Widziałem na własne oczy, jak firmy, które osiągają tę równowagę, rozwijają się szybciej, ponieważ uwalniają gotówkę i bardziej konsekwentnie zaspokajają popyt klientów.

Oprogramowanie CRM

Dane klientów często znajdują się w CRM, ale pozostają odłączone od analityki BI w handlu detalicznym. Połączenie systemów CRM, takich jak Salesforce czy HubSpot, z systemami BI to świetna decyzja. Umożliwia to głębszą analizę zachowań zakupowych, wartości życiowej klienta i segmentacji. Rezultatem będą lepiej ukierunkowane kampanie, wzmocnione relacje i ponowne zakupy dzięki personalizacji opartej na danych.

Systemy punktów sprzedaży (PoS)

Z tego, co zaobserwowałem, najszybciej rozwijający się sprzedawcy detaliczni traktują swoje systemy PoS nie jako kasy fiskalne, ale jako ciągłe pętle informacji zwrotnej na temat zachowań klientów.

Jedna z sieci sklepów z artykułami gospodarstwa domowego założyła, że wszystkie sklepy działają jednakowo. Po zintegrowaniu danych PoS z ich systemem BI odkryli, że sklepy na obszarach podmiejskich potrzebują zupełnie innych zapasów niż lokalizacje miejskie. Zlokalizowane zapasy zwiększyły ruch pieszy i wielkość koszyka niemal z dnia na dzień. Takie wspaniałe wyniki są bardziej niż realne, gdy połączy się systemy PoS z platformami BI.

Oprogramowanie do zarządzania kampaniami marketingowymi

Kampanie marketingowe często są mierzone w izolacji, co utrudnia zrozumienie prawdziwego zwrotu z inwestycji lub wpływu działań marketingowych na ogólne cele biznesowe. Nie popełniaj tego błędu. Inwestuj mądrze.

Platformy takie jak Mailchimp, Klaviyo lub niestandardowe narzędzia w ekosystemie BI Ujawnij pełną podróż klienta i połącz wydajność kampanii z rzeczywistymi przychodami, wskaźnikami retencji i wartością przez całe życie - a nie tylko kliknięciami lub otwarciami.

Oprogramowanie do zarządzania dostawami

Moim zdaniem dane dotyczące dostaw zasługują na taką samą uwagę jak dane klientów, zwłaszcza po tym, co widzieliśmy podczas załamań łańcucha dostaw spowodowanych pandemią. Platformy takie jak SAP Ariba, Coupa, a nawet proste niestandardowe portale dostawcówPo zintegrowaniu z systemem BI pokazują one w czasie rzeczywistym czasy realizacji zamówień przez dostawców, wskaźniki defektów i zgodność z umowami.

Inteligentne półki i czujniki IoT

Tradycyjne śledzenie zapasów ma charakter reaktywny. O braku produktu w magazynie dowiadujesz się dopiero wtedy, gdy już wpływa to negatywnie na sprzedaż. Inteligentne półki IoT odwracają tę sytuację. Wykrywają poziomy zapasów w czasie rzeczywistym na samej półce, a nie tylko w systemie magazynowym.

Inteligentne półki są wyposażone w czujniki. Kiedy mówimy o "czujnikach" na inteligentnych półkach, zwykle mamy na myśli trzy główne typy:

Czujniki masy

Małe czujniki wagowe lub maty naciskowe wbudowane w półkę wykrywają, ile waży produkt. Gdy ktoś podnosi produkt, waga nieznacznie spada - a system to rejestruje.

Czytniki RFID

Półki wyposażone w anteny RFID mogą wykrywać, kiedy oznaczone przedmioty są dodawane, przenoszone lub usuwane. Każdy produkt z tagiem RFID wysyła niewielki sygnał bezprzewodowy, dzięki czemu półka dokładnie wie, które produkty są na niej obecne.

Komputerowe czujniki wizyjne (kamery + AI)

Małe kamery monitorują wizualnie przestrzeń na półkach, a modele AI identyfikują produkty, luki i interakcje z klientami. Możesz dosłownie śledzić, jak często klienci dotykają produktu, ale odchodzą bez zakupu.

Dane przepływają z tych czujników do systemu BI za pośrednictwem interfejsów API lub centrów integracji IoT. Pulpity nawigacyjne BI mogą następnie wyświetlać następujące informacje:

Dostępność na półce w czasie rzeczywistym według SKU, według sklepu
Jak często przedmioty są odbierane, ale nie są kupowane
Czy półki są zaopatrzone i zorganizowane w odpowiedni sposób?

Na przykład, jeśli produkt o wysokiej marży stale wyczerpuje się w jednym sklepie, ale jest w pełni dostępny w innym, system wychwytuje to, zanim utracisz sprzedaż lub nadwyżkę zapasów.

Analityka biznesowa i rozwiązania business intelligence w handlu detalicznym

Analityka biznesowa jest doskonała do sprawdzania, co wydarzyło się w przeszłości, ale analityka biznesowa (BA) przenosi to na wyższy poziom, informując, dlaczego coś się wydarzyło i przewidując, co nadejdzie. BA nie tylko pokazuje trendy - rozkłada liczby, dostrzega ukryte wzorce i prognozuje przyszłe zmiany.

Można więc powiedzieć:

BI kładzie podwaliny (raporty, pulpity nawigacyjne, widoczność danych)

BA idzie dalej (trendy, prognozy, plany działania)

W wielu systemach i platformach handlu detalicznego BA jest obecnie wbudowane w rozwiązania BI jako bardziej zaawansowana warstwa (analityka predykcyjna, wykrywanie trendów i rekomendacje). Są one ze sobą ściśle powiązane, a w handlu detalicznym zwykle współpracują ze sobą w ramach inteligentnej strategii danych.

Typ integracji	Rozwiązania (przykłady)	Korzyści
Platformy e-Commerce	Shopify, Magento	Ujednolicony widok produktów, odbiorców, kampanii; lepsza strategia wielokanałowa; wyraźniejsze czynniki wpływające na przychody
Oprogramowanie do obsługi klienta	Zendesk, Freshdesk	Łączy informacje zwrotne z trendami biznesowymi; identyfikuje bolączki usług; usprawnia prognozowanie i planowanie.
Oprogramowanie do zarządzania zapasami	NetSuite, Brightpearl, niestandardowy system IMS	Śledzenie stanów magazynowych w czasie rzeczywistym; zapobiega nadmiernym zapasom/brakom magazynowym; usprawnia uzupełnianie zapasów i przepływ gotówki.
Oprogramowanie CRM	Salesforce, HubSpot	Głębszy wgląd w klientów; lepsza segmentacja; zachęca do ponownych zakupów dzięki personalizacji.
Systemy punktów sprzedaży (PoS)	Square, Lightspeed, Clover	Wykrywa lokalne wzorce sklepów; zwiększa ruch i sprzedaż dzięki inteligentniejszej alokacji zapasów.
Zarządzanie kampaniami marketingowymi	Mailchimp, Klaviyo, narzędzia niestandardowe	Łączy kampanie z rzeczywistą sprzedażą i retencją; ujawnia prawdziwy zwrot z inwestycji, a nie tylko kliknięcia.
Oprogramowanie do zarządzania dostawcami	SAP Ariba, Coupa, portale dostawców	Monitoruje wydajność dostawców; zmniejsza ryzyko; poprawia odporność łańcucha dostaw
Inteligentne półki i czujniki IoT	Systemy RFID, czujniki masy, wizja komputerowa	Śledzi dostępność na półce; wcześnie wychwytuje utraconą sprzedaż; optymalizuje przestrzeń na półce i rotację zapasów.

Business Intelligence dla handlu detalicznego: Przewodnik wdrażania

Nadal czujesz się przytłoczony tym, od czego zacząć lub jak skalować? Nie martw się - nie jesteś sam. Na początku BI może wydawać się bardzo trudne, ale przy odpowiednich wskazówkach staje się potężnym atutem dla Twojej firmy. Oto przejrzysty, przystępny przewodnik, który pozwoli Ci pewnie ruszyć z miejsca.

1. Zdefiniowanie celów i planu integracji

Zanim dotkniesz jakiejkolwiek technologii, sprecyzuj, co chcesz osiągnąć. Czy próbujesz zmniejszyć koszty zapasów? A może chcesz poprawić wartość życiową klienta? Stawiam to na pierwszym miejscu tylko dlatego, że bez konkretnych celów BI zamienia się w wysypisko danych z ładnymi pulpitami nawigacyjnymi i bez kierunku. Tak więc, jeśli ustawisz jakieś niejasne cele - powiedzmy "lepszy wgląd" - nie doprowadzi cię to do mądrzejszych decyzji dotyczących zapasów, cen lub marketingu. Sugeruję wybranie 2-3 konkretnych wskaźników KPI (np. wskaźnik sprzedaży i wartość życiowa klienta), na których należy się skupić w pierwszej kolejności.

2. Audyt bieżących źródeł danych

Prawdopodobnie masz już dane na platformach e-commerce, systemach PoS, narzędziach CRM i platformach marketingowych. Nadszedł czas, aby dowiedzieć się, co jest dostępne - a czego brakuje. Zmapuj każde źródło danych. Określ, które z nich można połączyć za pośrednictwem interfejsów API, a które mogą wymagać niestandardowej ekstrakcji.

3. Zarys strategii pozyskiwania i integracji danych

Pozyskiwanie danych odnosi się do zbierania danych z każdego zakątka firmy: należy uwzględnić CRM, ERP, systemy transakcyjne, a nawet podmioty zewnętrzne, takie jak API, platformy innych firm i źródła publiczne. Następnie należy zdecydować, w jaki sposób systemy będą się ze sobą komunikować. Czy dane będą przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym? Batchować je codziennie? Użyj narzędzia ETL (Extract, Transform, Load). Moja rada jest taka, aby pracować z niezawodny partner IT aby zaprojektować czysty, skalowalny plan integracji.

4. Czyszczenie i normalizacja danych

Złe dane rujnują nawet dobry BI. Zanim cokolwiek zwizualizujesz, musisz ustandaryzować konwencje nazewnictwa, obsłużyć brakujące pola i dostosować formaty w różnych systemach. Zamiast tego należy wcześnie zbudować proces walidacji danych. Zautomatyzuj jak najwięcej czyszczenia za pomocą skryptów lub funkcji narzędzia BI.

5. Wybór odpowiednich narzędzi analityki biznesowej

Nadszedł czas na analiza biznesowa błyszczeć. Prawda jest taka, że nie każda platforma BI od razu odpowiada potrzebom sprzedawców detalicznych. Oczywiste jest, że zakup niewłaściwego narzędzia to strata czasu i budżetu. Ustal priorytety skalowalność, możliwości integracji i łatwość obsługi. Platformy z krótkiej listy, takie jak Power BI, Tableau i Looker - lub zbudowanie niestandardowego rozwiązania jest również rozwiązaniem, zwłaszcza jeśli masz złożone potrzeby.

6. Tworzenie wizualnych pulpitów nawigacyjnych, które mają znaczenie

Muszę powiedzieć, że nikt nie będzie korzystał z 20 pulpitów nawigacyjnych jednocześnie zaraz po skonfigurowaniu narzędzi BI. Przeładowanie danymi paraliżuje proces podejmowania decyzji. Mniej często znaczy więcej. Zaprojektuj pulpity nawigacyjne wokół swoich celów, a nie tylko wokół tego, co można zmierzyć. Zacznij od kilku, które napędzają działanie - pomyśl o wskaźnikach sprzedaży, zwrocie z inwestycji w marżę brutto (GMROI), wzroście wielkości koszyka lub wartości życiowej klienta.

7. Szkolenie zespołów (nie tylko kierownictwa)

System BI jest tak dobry, jak ludzie, którzy z niego korzystają. Niska adopcja zabija dynamikę BI. Wszyscy, od kierowników sklepów po zespoły marketingowe, muszą wiedzieć, jak uzyskać dostęp do informacji i jak je interpretować. Zainwestuj więc odważnie w sesje wdrożeniowe, skrócone przewodniki i regularne szkolenia dostosowane do każdej roli.

8. Monitorowanie, dostosowywanie i skalowanie

BI to nie "ustaw i zapomnij". Nieustanna optymalizacja. W miarę rozwoju działalności detalicznej potrzeby i cele w zakresie danych będą ewoluować. Zaplanuj regularne wizyty kontrolne (zalecam kwartalne), aby przejrzeć pulpity nawigacyjne, dodać nowe wskaźniki KPI i wycofać nieistotne wskaźniki.

Oto one - osiem kroków, które dobrze wyglądają na papierze. Nawet wtedy wygląda na to, że musisz zainwestować trochę czasu i wysiłku, aby ustawić BI, który będzie działał dla Ciebie, a nie przeciwko Tobie. Moja szczera rekomendacja jest następująca: jeśli czujesz, że to za dużo i nie masz wystarczających zasobów, aby zająć się każdym krokiem tak, jak należy, przydziel to ludziom, którzy znają to od podszewki dzięki pomyślnie zrealizowanym projektom i prawdziwym opiniom klientów. Innowise jest tego rodzaju partnerem - praktycznym, doświadczonym i skoncentrowanym na BI, który faktycznie przynosi rezultaty.

Sprawmy, aby Twój projekt BI był jedną z tych historii sukcesu.

Łączenie wszystkiego w całość

Widzę business intelligence w handlu detalicznym polega na tym, aby wiedzieć, jakie działania podjąć i kiedy je podjąć. Wdrożenie systemu BI w handlu detalicznym może stać się największą dźwignią wzrostu. Trzeba tylko zrobić to dobrze. Wyznacz jasne cele, śledź właściwe wskaźniki, unikaj niepotrzebnych komplikacji i upraszczaj tam, gdzie to możliwe. Jeśli wydaje Ci się, że to zbyt wiele do zrobienia samemu, chętnie porozmawiamy i pomożemy.

Udostępnij:

Dmitry Nazarevich

Dyrektor ds. technologii

Dmitry kieruje strategią technologiczną stojącą za niestandardowymi rozwiązaniami, które faktycznie działają dla klientów - teraz i w miarę ich rozwoju. Łączy szeroką wizję z praktyczną realizacją, upewniając się, że każda kompilacja jest inteligentna, skalowalna i dostosowana do biznesu.

Czytaj więcej

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz również przesłać nam swoje zapytanie
na adres contact@innowise.com

Dlaczego Innowise?

2500+

specjalistów ds. IT

93%

klientów powracających

18+

lat doświadczenia

1300+

projektów zakończonych sukcesem

Powiązane treści

Blog

Rola analityki danych w rewolucjonizowaniu branży ubezpieczeniowej

Zobacz, jak zaawansowana analityka pomaga ubezpieczycielom przewidywać ryzyko, dokładnie wyceniać polisy i wykrywać oszustwa w czasie rzeczywistym.

Dmitry Nazarevich

cze 16, 2025

Blog

Inteligencja decyzyjna: nowa era sztucznej inteligencji

Zobacz, jak firmy wykorzystują AI i modele danych do automatyzacji złożonych decyzji w finansach, opiece zdrowotnej i logistyce.

Dmitry Nazarevich

maj 6, 2025

Blog

Jak stworzyć wydajny zespół programistów?

Poznaj najlepszą strukturę zespołu programistycznego: podstawowe role, przepływy pracy i wskazówki dotyczące skalowania dla startupów i dużych firm.

Dmitry Nazarevich

kwi 29, 2025

Blog

Kompletny przewodnik po Apache Airflow

Dowiedz się, czym jest Apache Airflow i jak pomaga zautomatyzować, zaplanować i zarządzać złożonymi przepływami danych.

Dmitry Nazarevich

kwi 12, 2025

Blog

Jak stworzyć dokument SRS?

Pisanie szczelnych wymagań dotyczących oprogramowania: Kluczowe sekcje, najlepsze praktyki i typowe błędy, których należy unikać.

Dmitry Nazarevich

kwi 8, 2025

Blog

Rozwijanie działalności dzięki analizie dużych zbiorów danych

Odblokuj rozwój dzięki Big Data: analiza predykcyjna, wgląd w potrzeby klientów i wydajność operacyjna.

Dmitry Nazarevich

kwi 8, 2025

Blog

Odoo kontra Zoho: Które narzędzie wybrać?

Porównaj Odoo i Zoho, aby dowiedzieć się, który system ERP najlepiej pasuje do Twojej firmy, od cen po funkcje i elastyczność.

Kiryl Drabysheuski

mar 31, 2025

Blog

Nauka o danych a analityka danych: zrozumienie różnic

Porównaj naukę o danych i analitykę, aby jasno określić najlepsze podejście do decyzji biznesowych opartych na danych.

Dmitry Nazarevich

mar 19, 2025

Blog

Outsourcing IT a offshoring: różnice, wady i zalety

Rozważ zalety i wady outsourcingu prac technicznych - oszczędność kosztów, dostęp do talentów i kompromisy, na które należy zwrócić uwagę.

Dmitry Nazarevich

mar 10, 2025

Blog

Przyszłość big data - prognozy i badania | Analityka danych i jej wpływ na biznes

Przyszłe trendy Big Data: Jak analityka AI i obliczenia kwantowe zmienią decyzje biznesowe do 2030 r.

Dmitry Nazarevich

mar 10, 2025

Blog

Zrozumienie nowoczesnego cyklu życia oprogramowania (SDLC)

Zrozumienie, w jaki sposób SDLC pomaga zespołom kontrolować czas, koszty i jakość na wszystkich etapach tworzenia oprogramowania.

Dmitry Nazarevich

mar 4, 2025

Blog

Potęga analityki biznesowej w opiece zdrowotnej

Dowiedz się, jak narzędzia BI poprawiają opiekę nad pacjentami, obniżają koszty i optymalizują działalność szpitali dzięki decyzjom opartym na danych.

Aleh Yafimau

mar 3, 2025