Как анализировать выручку розничного оффлайн бизнеса

Опрос по контенту показал, что 75% из вас интересен методологический контент по инвестициям и бизнес-аналитике. Спасибо за активность! Сегодняшний пост о применении аналитики в розничном оффлайн бизнесе.

В оффлайн рознице привыкли считать, что выручка складывается из среднего чека и количества чеков. Отдельно анализируют структуру выручки по товарам. Но 98% компаний малого и среднего бизнеса не анализируют выручку и структуру чеков по клиентам. Про этом каждый конкретный клиент в конечном счёте влияет на выручку и все производные показатели.

Предприниматели этого не делают, так как не используют инструмент, позволяющие оцифровать клиентов. Этим инструментом является система лояльности:

  1. типовое решение на базе кассовой или учётной системы - 1С, Эвотор;
  2. персональное решение, разработанные под компанию - дисконтные карты / брендированное мобильное приложение и интерфейс управления;
  3. решение на базе единого мобильного приложения, предоставляемое разным компаниям как услуга - Plazius, UDS Game.

Если нестандартно посмотреть на систему лояльности, это сделка в которой клиент продает компании данные о себе и своих покупках за скидку или бонусные баллы.

Настроить сбор данных это только 30% успеха. Поставить их анализ на поток - вот ключевая задача.

Например, всех клиентов можно разделить на несколько групп по среднемесячной сумме покупок: ультралояльные, лояльные, нелояльные, новые клиенты. Так вы сможете видеть за счет какой группы растет / падает выручка - покупают постоянные или новые клиенты. Когда у вас есть структура выручки по группам клиентов, вы можете анализировать средний чек и их количество отдельно по каждой группе.

Следующим этапом является анализ структуры чеков разных клиентов и объединение их в группы по структуре покупок. Эту информацию можно использовать для адресных рассылок акционных предложений. Анализ структуры чеков позволит понять за счет каких товаров снижается / растет средний чек в каждой группе клиентов.

Для одной или нескольких точек анализ можно делать в excel.

В этом посте я привел несколько вариантов анализа и использования данных о покупках клиентов в рознице. В каждой конкретном розничном бизнесе их десятки.