Pentingnya Data Analytics & Data Visualization untuk Menunjang Keberhasilan Bisnis Retail

Di era perkembangan digital yang amat pesat dapat mempengaruhi proses analytics data, mulai dari analytics data secara manual hingga menggunakan bantuan kecerdasan buatan untuk melakukannya. Hasil dari analytics data nantinya akan disajikan dalam bentuk data visualization untuk mempermudah dalam  membaca hasil analytics data. 

Saat ini banyak aspek kegiatan yang dapat memanfaatkan kecerdasan buatan untuk melakukan analytics data, salah satunya adalah analytics data pada bisnis retail. Nah, salah satu bisnis retail yang sukses dalam menggunakan analytics data dalam mengelola bisnisnya adalah Walmart.

Data Analytics Mendukung Keberhasilan Bisnis Ritel Walmart

Walmart merupakan perusahaan retail terbesar di Amerika. Walmart menjual berbagai macam barang dagangan mulai dari pakaian jadi, perlengkapan rumah tangga, buku, perhiasan, makanan dan minuman, persediaan farmasi, dan peralatan otomotif. Berdasarkan laporan corporate Walmart, setiap minggunya, sekitar 240 juta pelanggan dan anggota mengunjungi lebih dari 10.500 toko dan berbagai situs e-commerce di 20 negara. Dengan pendapatan tahun 2023 sebesar $611 miliar, Walmart mempekerjakan sekitar 2,1 juta karyawan di seluruh dunia.

Salah satu faktor keberhasilan Walmart adalah memanfaatkan big data dan melakukan tracking setiap konsumennya. Walmart akan memproses seluruh data pelanggan setiap harinya, mereka menggunakan data analytics untuk melakukan tracking. Dalam tracking Walmart akan mengidentifikasi tentang perilaku konsumen, produk, hingga alamat konsumen.

Adapun manfaat yang didapatkan walmart dari hasil big data analytics yang dilakukan :

·         Mencegah permasalahan yang akan timbul

·         Penjualan di platform online mengalami peningkatan mulai dari 10% hingga 15%.

·         Dapat mengetahui trend pasar lebih awal

·         Walmart dapat mengidentifikasi perubahan harga di pasar secara cepat

·         Tingkat pembelian (conversion rate) pada masing-masing konsumen meningkat.

·         Walmart bisa mengetahui hubungan antara penjualan produk dengan variabel tertentu.

·         Algoritma big data Walmart dapat menganalisa pembelian yang dilakukan menggunakan kartu kredit

Benefit Data Analytics & Data Visualization untuk Bisnis Retail

Data analytics dan data visualization memiliki peranan yang penting dalam industri bisnis retail. Data analytics dan data visualization memungkinkan perusahaan retail untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dari berbagai sumber untuk membuat keputusan yang lebih terorganisir. Adapun benefit data analytics dan data visualization untuk bisnis retail:

Optimasi dan Persediaan Stok

Data analytics dan data visualization dapat digunakan untuk mengelola persediaan dan stok produk untuk memenuhi permintaan pelanggan dengan tujuan meminimalkan biaya persediaan. Namun, tujuan utamanya adalah mencapai keseimbangan antara biaya persediaan  yang rendah dan layanan pelanggan yang baik.

Pengambilan Keputusan Berdasarkan Fakta

Data analytics dan data visualization dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan berdasarkan fakta memiliki peran penting dalam mengoptimalkan operasi bisnis, meningkatkan kerja dan merespons perubahan pasar dengan lebih akurat.

Deteksi Tren dan Peluang Lebih Awal

Data analytics dan data visualization dapat digunakan untuk mendeteksi tren dan peluang pasar lebih awal, dengan menggunakan data yang sudah didapatkan dan dianalisis. Bisnis retail dapat melihat pola pembelian, tren produk yang sedang naik daun, dan mencari peluang baru untuk mengembangkan produk atau layanan.

Peningkatan Efisiensi Operasional

Data analytics dapat membantu dalam mengoptimalkan operasi retail , seperti pengaturan lantai toko, penempatan produk, dan manajemen tenaga kerja berdasarkan pola kunjungan pelanggan dan waktu sibuk.

Peningkatan Loyalitas Pelanggan 

Dengan menganalisis data pembelian dan preferensi pelanggan, bisnis retail dapat mengembangkan program loyalitas yang lebih efektif dan menarik, seperti program diskon atau program imbalan.

Data Visualization Pendukung Keberhasilan Bisnis Ritel

Bisnis retail dapat memanfaatkan berbagai bentuk data visualization untuk menganalisis kinerja, tren penjualan, perilaku pelanggan, dan informasi penting lainnya. Berikut adalah beberapa bentuk data visualisasi yang umum digunakan dalam bisnis retail:

Grafik Batang

Grafik batang merupakan salah satu jenis visualisasi data yang dapat digunakan untuk bisnis retail. Grafik batang ini berbentuk batang untuk menggambarkan perbandingan kuantitas atau nilai dari beberapa kategori yang berbeda. Contoh penggunaan dari grafik batang dalam bisnis retail:

Kategori Produk

Grafik batang menunjukan pendapatan berdasarkan kategori produk. Grafik ini menunjukkan pendapatan yang dihasilkan oleh berbagai kategori produk perusahaan. Ini membantu dalam mengidentifikasi produk yang paling menguntungkan.

Retensi Pelanggan

Grafik batang mengukur tingkat retensi pelanggan per bulan. Grafik ini memvisualisasikan persentase pelanggan yang tetap berlangganan atau bertransaksi dengan perusahaan dari bulan ke bulan.

Performa Sales

Grafik batang mengukur performa sales team per bulan. Grafik ini dapat menunjukkan penjualan yang dihasilkan oleh masing-masing anggota tim penjualan per bulan.

Mengukur Kinerja Produk

Grafik batang mengukur kinerja produk baru menurut penjualan pertama bulan. Jika perusahaan meluncurkan produk baru, grafik ini dapat menunjukkan penjualan produk baru dalam bulan pertama peluncuran.

Grafik Baris

Grafik baris merupakan jenis visualization data yang menggunakan garis untuk menghubungkan titik – titik data dalam urutan waktu atau urutan lainnya. Contoh penggunaan grafik baris dalam bisnis retail :

Pertumbuhan Pendapatan

Grafik garis mengukur pertumbuhan pendapatan tahunan. Grafik ini menunjukkan pendapatan perusahaan dari tahun ke tahun. Ini membantu dalam melihat tren pertumbuhan pendapatan dan mengidentifikasi tahun-tahun di mana ada lonjakan atau penurunan yang signifikan.

Jumlah Pengunjung

Grafik garis mengukur jumlah pengunjung website harian. Dalam bisnis online, grafik ini memvisualisasikan jumlah pengunjung harian ke situs web perusahaan. Ini membantu dalam melacak performa situs web.

Tingkat Kepuasan Pelanggan

Grafik garis mengukur tingkat kepuasan pelanggan bulanan. Dengan menggunakan survei atau umpan balik pelanggan, Anda dapat membuat grafik garis yang menunjukkan tingkat kepuasan pelanggan dari bulan ke bulan untuk memantau perubahan pelanggan.

Progress Proyek

Grafik garis mengukur progres proyek. Grafik baris dapat menunjukkan kemajuan proyek dari waktu ke waktu. Ini membantu dalam melacak apakah proyek berada di jalur yang benar.

Diagram Lingkaran

Diagram lingkaran merupakan jenis visualization data yang menampilkan proporsi keseluruhan data, dan digunakan untuk menggambarkan komposisi atau persentase bagian-bagian dari suatu data. Contoh penggunaan diagram lingkaran dalam suatu bisnis:

Komposisi Penjualan

Menunjukan komposisi penjualan berdasarkan kategori. Diagram lingkaran dapat membantu Anda memvisualisasikan bagaimana penjualan Anda terbagi antara berbagai kategori produk.

Komposisi Portofolio

Menunjukan komposisi portofolio investasi. Dalam bisnis retail, diagram lingkaran dapat menunjukkan proporsi investasi dalam berbagai kelas aset.

Distribusi Pelanggan

Distribusi pelanggan menurut wilayah. Diagram lingkaran dapat digunakan untuk menggambarkan bagaimana pelanggan terdistribusi di berbagai wilayah atau negara.

Struktur Biaya

Menunjukan struktur biaya. Diagram lingkaran dapat menggambarkan komposisi biaya suatu bisnis retail, misalnya berapa persentase yang digunakan untuk gaji, bahan baku, atau overhead.

Diagram Scatter

Diagram scatter merupakan jenis data visual yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara data satu dengan data lainnya berupa angka numerik. Contoh penggunaan diagram scatter dalam bisnis retail :

Harga dan Jumlah

Hubungan antara harga dan jumlah penjualan. Dalam bisnis retail, diagram scatter digunakan untuk menggambarkan hubungan antara harga suatu produk dan jumlah penjualannya, dengan tujuan melihat pola dan tren dalam pelanggan.

Lokasi Toko & Penjualan

Hubungan antara lokasi toko dan penjualan. Dalam bisnis retail diagram scatter dapat membantu Anda memvisualisasikan hubungan antara lokasi toko dan volume penjualan, untuk mengidentifikasi apakah lokasi toko berpengaruh terhadap performa penjualan.

Jumlah Karyawan & Kinerja

Korelasi antara jumlah karyawan dan kinerja penjualan. Anda dapat menggunakan diagram scatter untuk menggambarkan apakah ada korelasi antara jumlah karyawan yang bekerja di toko dan kinerja penjualan, untuk memahami seberapa efektif penambahan staf dapat mempengaruhi penjualan.

Pembelian dan Transaksi

Frekuensi pembelian pelanggan dan nilai transaksi. Diagram scatter dapat membantu bisnis retail memahami apakah ada hubungan antara frekuensi pembelian oleh pelanggan dan nilai total transaksi mereka.

Tabel Pivot

Tabel pivot merupakan jenis visualisasi data dalam bentuk spreadsheet untuk mengorganisir, menggali, dan meringkas data yang besar agar lebih terstruktur. Contoh penggunaan tabel pivot dalam bisnis retail:

Kategori Produk

Analisis penjualan berdasarkan kategori produk. Bisnis retail memiliki data penjualan produk berbagai kategori selama beberapa bulan. Dengan tabel pivot, Anda dapat dengan mudah merangkum total penjualan untuk setiap kategori produk dalam setiap bulan.

Produk Terlaris

Analisis produk terlaris. Dengan menggunakan tabel pivot, Anda dapat merangkum data penjualan pada bisnis retail untuk mengidentifikasi produk-produk terlaris berdasarkan jumlah penjualan atau pendapatan tertinggi.

Ketersediaan Persediaan

Analisis ketersediaan persediaan. Pada bisnis retail memiliki data tentang stok persediaan produk. Dengan tabel pivot, Anda bisa mengelompokkan persediaan berdasarkan produk dan mendapatkan gambaran umum tentang ketersediaan di berbagai waktu.

Data Pelanggan

Analisis data pelanggan. Anda dapat merangkum data pelanggan, seperti total belanja, jumlah kunjungan ke retail, dan produk yang sering dibeli oleh masing-masing pelanggan.

Heatmap

Heatmap adalah bentuk visualisasi data yang menggambarkan kumpulan data dengan menggunakan warna yang berbeda untuk mengidentifikasi intensitas setiap data pada suatu grid. Contoh penggunaan heatmap dalam bisnis retail :

Lalu Lintas Toko Fisik

Heatmap lalu lintas toko fisik. Dalam bisnis retail fisik, Anda dapat menggunakan teknologi seperti sensor gerakan atau kamera untuk mengumpulkan data tentang pergerakan pelanggan di dalam toko. Heatmap dapat digunakan untuk menggambarkan pola lalu lintas pelanggan, menunjukkan area-area yang paling sering dikunjungi atau dilewati.

Area Panas & Dingin

Analisis area panas dan dingin di toko. Dengan heatmap, Anda dapat mengidentifikasi area panas yang paling banyak dikunjungi dan area dingin yang paling sedikit dikunjungi di dalam retail. Ini membantu dalam menentukan di mana 

Klik Website

Analisis klik pada website. Jika retail online, heatmap dapat menunjukkan di mana pengguna paling sering mengklik di halaman web Anda. Ini membantu Anda memahami perhatian pengguna dan mengoptimalkan tata letak halaman.

Sentimen Pelanggan

Pemetaan sentimen pelanggan. Jika Anda mengumpulkan umpan balik pelanggan, heatmap dapat membantu Anda mengidentifikasi pola sentimen pelanggan terhadap produk atau layanan berdasarkan kata-kata atau frasa yang paling sering muncul.

Peta Geospasial

Peta geospasial merupakan jenis visualisasi data yang digunakan untuk analisis dan pemetaan lokasi bisnis retail. Contoh penggunaan peta geospasial dalam bisnis retail :

Pemetaan Pesaing

Anda bisa menggunakan peta geospasial untuk memetakan lokasi pesaing Anda. Ini membantu Anda dalam analisis persaingan dan strategi pemasaran sebuah retail .

Analisis Demografi Pelanggan

Peta geospatial dapat membantu Anda memetakan demografi pelanggan di berbagai wilayah, seperti usia, jenis kelamin, atau pendapatan. 

Analisis Penjualan berdasarkan Wilayah

Dengan menggunakan peta geospasial, Anda dapat menggambarkan penjualan berdasarkan wilayah atau lokasi geografis. Ini membantu Anda merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif. 

Pengoptimalisasian Bisnis Retail Menggunakan Data Analytic dan Data Visualization

Perkembangan era digital semakin pesat sehingga perusahaan juga harus dapat menyesuaikan dengan perkembangan yang ada begitupun pada bisnis retail. Oleh karena itu, Widya Analytic memberikan layanan data analytics yang akan membantu bisnis retail untuk mengidentifikasi mengenai perilaku konsumen, kebutuhan konsumen, dan lain – lain untuk membuat keputusan bisnis di masa yang akan datang.

Selain menyediakan layanan data analytics, Widya Analytics juga menyediakan layanan data visualization yang dapat mempermudah dalam membaca hasil analisis data. Adapun bentuk data visualization yang disediakan antara lain grafik batang, grafik garis, grafik waktu nyata, visualisasi 3D, diagram lingkaran. diagram jaringan, diagram scatter, peta geospasial, grafik heatmap, grafik sankey, dan tabel pivot. Kunjungi widyaanalytics.com untuk mengetahui produk dan layanan dari Widya Analytic.