Analitik Ritel Prediktif: Cara Menggunakan Data untuk Memahami Perilaku Pembeli dan Meningkatkan Penjualan
Analitik prediktif adalah salah satu tren ritel terbesar tahun ini, dan akan terus bertahan. Sebagai cabang mendasar dari business intelligence (BI), analitik prediktif menggunakan data masa lalu untuk memprediksi tindakan di masa depan dan menghasilkan wawasan.
Analitik prediktif untuk ritel memungkinkan Anda mengambil langkah proaktif berbasis data untuk meningkatkan pengalaman belanja dan selalu selaras dengan lanskap pelanggan yang terus berubah. Klik untuk Tweet
Baik Anda pemilik bisnis, manajer inovasi, maupun direktur insight, berorientasi pada data adalah kunci untuk mendapatkan wawasan pembeli yang tidak bias demi mendorong pertumbuhan ritel. Mari kita lihat cara memperoleh data tersebut dan memanfaatkannya sebaik mungkin.
Mengapa Mengumpulkan Data Ritel?
Bisnis yang kompetitif di sektor ritel memanfaatkan big data untuk memahami target pasar mereka secara progresif. Sebagai alat BI yang esensial, big data membantu mengoptimalkan semua area perusahaan. Bagi peritel, big data bisa menjadi pembeda antara toko terdepan yang menguntungkan dan toko yang gulung tikar.
Bagaimana caranya?
Analitik toko ritel memberikan informasi yang spesifik dan terperinci tentang pembeli. Hasilnya, tebak-tebakan pun dapat dihilangkan.
Anda mengenal pelanggan Anda, apa yang mereka inginkan, serta di mana, kapan, dan bagaimana mereka membelinya. Tidak perlu coba-coba lagi. Beberapa contoh big data antara lain:
Riwayat pembelian
Demografi pelanggan
Preferensi produk
Perjalanan pembeli
Pola keterlibatan
Wawasan pembeli seperti ini memungkinkan Anda memprediksi dan mengukur niat membeli untuk mengelola margin pemasaran, operasional toko, dan pengalaman pelanggan dengan jauh lebih efisien. Dengan semakin maraknya ROPO (Research Online, Purchase Offline), peritel multikanal dapat memanfaatkan niat membeli untuk menjembatani kesenjangan antara pola online dan offline.
Dengan demikian, analitik prediktif untuk ritel membantu Anda membangun hubungan yang berkelanjutan dengan pelanggan.
Untuk itu, sebagian besar peritel menggunakan analitik yang diperoleh dari sistem point of sale atau perangkat analitik lalu lintas pengunjung (penghitung pengunjung atau beacon). Meskipun alat-alat ini berguna untuk mengambil keputusan berbasis data, kemampuannya terbatas dalam memberikan gambaran yang mendalam tentang apa yang ingin dibeli pelanggan.
Untungnya, ada cara yang lebih progresif untuk memperoleh data pembeli yang jauh lebih berharga, yaitu dengan menggunakan pelacakan mata 3D untuk mengukur perhatian dan banyak lagi. Begini caranya:
Bagaimana Pelacakan Mata Membantu Analitik Prediktif untuk Ritel
Dalam artikel kami sebelumnya tentang apa itu pelacakan mata, kami menjelaskan cara kerja teknologi ini melalui definisi singkat.
Pelacakan mata adalah proses teknologi yang memungkinkan pengukuran gerakan mata, posisi mata, dan titik pandang. Dengan kata lain, pelacakan mata mengidentifikasi dan memantau perhatian visual seseorang dari segi lokasi, objek, dan durasi.
Statistik menunjukkan bahwa pasar pelacakan mata global terus tumbuh, terutama karena meningkatnya minat dan adopsi teknologi penangkap penglihatan.
Layanan kesehatan, riset, ritel, dan otomotif termasuk industri yang mengadopsi teknologi pelacakan mata lebih cepat dan menunjukkan minat khusus terhadapnya. Khusus di ritel, pelacakan mata saat ini digunakan antara lain untuk memahami cara orang berbelanja serta cara mereka berinteraksi dengan toko dan produk.
Pelacakan mata adalah alat mutakhir untuk riset konsumen maupun riset di dalam toko. Begitu besarnya, hingga ritel menjadi salah satu penerapan komersial teratas untuk pelacakan mata.
Dari Google hingga Apple atau Facebook, perusahaan-perusahaan terbesar di dunia telah membeli startup pelacakan mata selama bertahun-tahun. Pada saat yang sama, manajer inovasi ritel telah memanfaatkan teknologi pelacakan mata untuk mengetahui:
#1 Apa yang menarik perhatian pembeli dan apa yang mereka abaikan
#2 Ke mana mereka melihat secara naluriah dan dalam urutan apa
#3 Kapan mereka mengalihkan pandangan dari satu produk ke produk lain
#4 Bagaimana mereka mengambil keputusan membeli
Pada akhirnya, pelacakan mata memungkinkan peritel menganalisis mengapa pelanggan berperilaku seperti itu berdasarkan pola arah pandang mereka.
Mari kita lihat lebih dekat fitur pelacakan mata apa saja yang menghasilkan analitik prediktif untuk ritel dan akan meningkatkan keputusan pemasaran serta merchandising Anda:
#1 Data Perhatian Visual
Disadari atau tidak, orang memilih untuk melihat objek yang menarik minat mereka.
Otak memiliki sumber daya terbatas untuk memproses gambar. Karena itu, otak harus memilih apa yang dianggapnya relevan dan menyaring informasi visual yang tidak perlu. Proses mental ini disebut perhatian visual. Dengan pelacakan mata, Anda dapat mengukur perhatian visual dan merekamnya untuk analisis lebih lanjut.
Dalam konteks riset ritel, perhatian visual mengungkap apa yang secara alami menarik minat pelanggan. Klik untuk Tweet
Sebelum memutuskan membeli, pembeli akan melihat berbagai produk untuk membandingkan pilihannya. Biasanya, barang yang paling lama dan paling sering mereka tatap adalah barang yang akhirnya mereka beli.
Dalam hal ini, pelacakan mata menunjukkan berapa lama waktu yang dibutuhkan pelanggan untuk memfokuskan pandangan pada produk tertentu. Pelacakan mata juga mengungkap berapa kali mereka melihatnya. Selain itu, pelacakan mata mengukur berapa lama mereka menatap sebuah barang untuk pertama kalinya dan secara rata-rata. Istilah formal untuk metrik ini adalah:
#1 Time to first fixation = berapa lama waktu yang dibutuhkan pelanggan untuk fokus pada produk tertentu
#2 Fixation count = berapa kali mereka melihatnya
#3 First fixation duration = berapa lama mereka menatap sebuah barang untuk pertama kalinya
#4 Average fixation duration = rata-rata lama mereka menatap sebuah barang
Perangkat lunak pelacakan mata menghasilkan heatmap dan opacity map untuk menyajikan informasi ini. Tergantung jenis visualisasinya, semakin hangat atau terang suatu area, semakin banyak perhatian visual yang diterimanya.
#2 Minat, Persepsi, Niat
Pelacakan mata juga menyediakan analitik toko ritel dengan menunjukkan alur minat, persepsi, dan niat:
Begitu sebuah produk menarik minat pembeli, mereka akan memandangnya dengan cara tertentu.
Dari situ, persepsi mereka dapat menentukan apakah mereka berniat membelinya atau tidak.
Pada saat yang sama, cara toko menyajikan produk tersebut memengaruhi persepsi pelanggan terhadapnya.
Misalnya, Anda sedang menjalankan promosi di dalam toko. Studi pelacakan mata menunjukkan bahwa pembeli lebih cenderung menganggap promosi itu lebih bernilai jika harga awalnya juga ditampilkan. Agar mudah mengambil keputusan membeli, mereka membutuhkan petunjuk visual di sepanjang jalan.
Secara keseluruhan, niat untuk membeli produk yang diminati akan meningkat jika pelanggan memandangnya secara positif.
Lalu, bagaimana cara mengukur niat membeli? Salah satunya dengan menganalisis perilaku konsumen.
#3 Perilaku Pelanggan di Dalam Toko
Pelacakan mata memungkinkan Anda merekam dan mengukur perilaku pembeli di lingkungan yang alami. Teknologi ini memungkinkan Anda mengamati tindakan intuitif pelanggan secara real time saat mereka menjelajahi toko Anda.
Dengan menerapkan wawasan konsumen dan analitik toko ritel dari pelacakan mata, Anda dapat:
Membuat toko lebih mudah dijelajahi
Merancang penawaran yang tepat sasaran
Menata rak dan display secara strategis
Mengevaluasi dampak desain kemasan
Menyusun kampanye iklan yang efektif
Meningkatkan layanan pelanggan
Menciptakan pengalaman di dalam toko yang disesuaikan
Metode pelacakan mata modern semuanya tidak invasif. Namun saat ini, teknologi pelacakan mata standar mengharuskan pelanggan memakai kacamata atau headset. Akibatnya, mereka dapat mengubah perilakunya, baik tanpa sadar maupun tidak. Para peneliti mengenal fenomena ini sebagai efek Hawthorne.
Untuk mengatasi masalah bias pengamatan, kini tersedia solusi pelacakan mata 3D seperti GazeSense.
Dengan pelacakan mata 3D, Anda tidak memerlukan kacamata untuk mendapatkan wawasan pembeli. Perangkat lunak kami bekerja dengan kamera penginderaan kedalaman kelas konsumen untuk melacak aktivitas mata dari kejauhan.
Pelacakan mata 3D secara real time memungkinkan pemilik toko ritel dan manajer shopper insight untuk:
#1 Bekerja dengan pembeli sungguhan, bukan focus group
#2 Melacak perhatian visual lebih dari satu pelanggan sekaligus
#3 Menghasilkan analitik perhatian rak yang tidak bias
Ingin tahu bagaimana pelacakan mata 3D dapat membantu perusahaan Anda mendapatkan analitik prediktif untuk ritel? Hubungi kami, dan Customer Success Specialist kami akan dengan senang hati menjelaskan lebih lanjut tentang perangkat lunak kami.
Kasus Penggunaan Analitik Toko Ritel Berbasis Big Data Prediktif
Perusahaan menggunakan analitik prediktif untuk ritel guna meningkatkan semua aspek bisnis mereka. Namun yang terpenting, analitik toko ritel memungkinkan Anda menciptakan pengalaman yang memuaskan bagi setiap pelanggan. Anda akan memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang setiap aspek kunjungan mereka, dari preferensi hingga kebiasaan membeli.
#1 Mempelajari Perjalanan Pelanggan
Analitik prediktif untuk ritel memungkinkan Anda memetakan perjalanan pelanggan lebih dari sekadar transaksi. Anda dapat melihat produk, display, toko, dan merek Anda seperti cara pembeli melihatnya. Dengan pelacakan mata, Anda benar-benar dapat melihatnya melalui mata pelanggan Anda.
Analitik perjalanan pelanggan menggunakan big data untuk menunjukkan bagaimana calon pembeli menjadi pelanggan yang membayar. Anda dapat mengidentifikasi dan menganalisis semua titik kontak dalam interaksi mereka dengan toko Anda, termasuk:
#1 Kapan dan bagaimana mereka menemukan toko Anda
#2 Komunikasi dengan karyawan (pengalaman positif atau negatif)
#3 Cara mereka berinteraksi dengan produk
#4 Tindakan lanjutan (misalnya mendaftar newsletter, memberikan ulasan, dan sebagainya)
Setelah memiliki wawasan pembeli ini, Anda dapat mempersonalisasi pengalaman pelanggan.
#2 Menyesuaikan Pengalaman Belanja
Semakin personal pengalaman pelanggan, semakin tinggi kepuasannya. Dengan menilai perilaku pembeli sebelumnya di dalam toko, Anda dapat menyesuaikan pengalaman mereka berikutnya.
Hasilnya, Anda dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, kesadaran merek, dan penjualan. Selain itu, Anda akan tahu bagaimana dan di mana memfokuskan upaya merchandising.
Dengan analitik prediktif untuk ritel, Anda dapat menyesuaikan pengalaman pembeli dengan:
#1 Merekomendasikan produk yang diminati (cross-selling dan up-selling)
#2 Menerapkan program loyalitas dan keuntungan yang efektif
#3 Menerapkan wawasan perilaku online ke layanan di dalam toko
#4 Mempermudah proses pembayaran di kasir
#5 Melatih staf penjualan untuk interaksi personal
#6 Memperluas personalisasi ke semua kanal
#3 Mengelola Ruang Rak
Cara peritel membagi ruang rak memengaruhi pengalaman pembeli sekaligus penjualan langsung. Dari semua area di toko, raklah tempat pelanggan mengambil keputusan membeli. Karena itu, Anda perlu memastikan mereka mudah menemukan produk yang diinginkan.
Analitik toko ritel membantu Anda menentukan barang mana yang ditempatkan di rak setinggi mata. Data pelacakan arah pandang memungkinkan Anda membagi ruang rak sesuai seberapa menarik produk di mata pembeli. Dengan menganalisis heatmap, Anda akan lebih memahami cara:
#1 Menata barang di rak sesuai harapan pembeli
#2 Mengomunikasikan harga dan promosi
#3 Meningkatkan visibilitas produk utama
#4 Menyederhanakan proses pengisian ulang rak
#4 Mencegah produk terlaris kehabisan stok
#4 Mengatur Tata Letak & Desain Toko
Selain pengelolaan ruang rak, heatmap pelacakan mata juga memberikan wawasan desain toko. Alih-alih menguji berbagai denah lantai, data ini mengarahkan Anda ke arah yang tepat.
Anda dapat melihat bagian, lorong, dan display mana yang paling banyak mendapat perhatian visual. Kemudian, Anda dapat menyesuaikan tata letak toko demi kenyamanan pelanggan.
Selain itu, wawasan ritel ini menunjukkan efektivitas elemen yang Anda gunakan saat ini:
#1 Papan petunjuk
#2 Spanduk
#3 Display barang dagangan
Anda jadi tahu di mana menempatkannya agar paling terlihat oleh pembeli.
Sumber lain seperti rekaman kamera CCTV dan pelacakan sensor di dalam toko juga menunjukkan area toko mana yang paling banyak dilalui pengunjung.
#5 Meningkatkan Strategi Harga
Analitik toko ritel memungkinkan Anda memprediksi bagaimana pelanggan bereaksi dan merespons perubahan harga. Dengan menganalisis elastisitas harga, Anda dapat melihat bagaimana penyesuaian harga ini akan memengaruhi penjualan.
Analitik prediktif untuk ritel memungkinkan Anda tetap fleksibel dalam menentukan harga. Berdasarkan data yang Anda kumpulkan, Anda dapat mengoptimalkan harga secara real time sesuai wawasan pembeli. Strategi harga personal ini melengkapi… Klik untuk Tweet
Untuk mendapatkan harga terbaik, alat big data ritel juga mendeteksi dan memproses:
#1 Harga pesaing
#2 Permintaan produk
#3 Indikator geodemografis
#4 Sikap membeli pembeli
#5 Cuaca dan musim
#6 Biaya operasional
#6 Memperkirakan Permintaan
Dengan analitik prediktif untuk ritel, Anda dapat mengidentifikasi tren dan pola yang memengaruhi permintaan. Menganalisis riwayat penjualan dan data historis lainnya memungkinkan Anda mengantisipasi apa yang akan dibeli pembeli di masa depan. Sistem pemrosesan big data juga memperhitungkan acara lokal dan nasional serta promosi musiman.
Peramalan permintaan mendukung pengalaman pelanggan sekaligus pertumbuhan bisnis.
Begitu Anda dapat memprediksi apa yang diinginkan pembeli, Anda dapat memastikan ketersediaan stok di toko. Pada saat yang sama, Anda dapat mengurangi risiko menumpuknya stok produk yang tidak diminati.
Manfaat lain dari peramalan permintaan dengan analitik toko ritel yang canggih adalah:
#1 Menekan biaya dan meningkatkan efisiensi
#2 Menjaga arus kas
#3 Meningkatkan imbal hasil modal
#7 Mengoptimalkan Pesan Pemasaran
Pemasaran di dalam toko yang efisien juga berkaitan dengan pengalaman pelanggan yang personal. Dari data analitik toko ritel, Anda sudah memiliki wawasan pembeli. Dari situ, tinggal bagaimana menyampaikan pesan yang tepat dengan cara yang efektif.
Misalnya, ambil data perhatian yang Anda peroleh dari pelacakan mata. Anda tahu jenis papan petunjuk apa yang menarik pelanggan. Lebih dari itu, Anda tahu elemen spesifik apa dalam display yang menarik perhatian mereka.
Padukan wawasan ini dengan data preferensi produk, dan Anda dapat memperoleh ROI pemasaran terbaik dengan:
#1 Menginformasikan promosi yang paling penting bagi pembeli
#2 Menjaga konsistensi pesan di semua kanal
#3 Mendorong penjualan di dalam toko melalui kampanye digital yang strategis
#8 Memprediksi CLV (Customer Lifetime Value)
Anda dapat memperkirakan permintaan melalui analitik prediktif dan customer lifetime value (CLV). Berdasarkan transaksi sebelumnya, Anda dapat menghasilkan CLV historis. Sementara itu, memadukan riwayat pembelian dengan analitik perilaku menghasilkan CLV prediktif.
Model CLV prediktif memberikan gambaran terperinci tentang hubungan pelanggan dengan toko Anda. Klik untuk Tweet
Anda tahu berapa banyak yang telah mereka belanjakan dan produk apa yang mereka beli. Gabungkan data itu dengan pola perilaku mereka, dan Anda mendapatkan perkiraan realistis tentang berapa banyak yang akan mereka belanjakan di masa depan.
Mengetahui CLV akan membantu Anda:
#1 Mengelompokkan pembeli berdasarkan nilainya
#2 Mengoptimalkan akuisisi pelanggan
#3 Merencanakan anggaran pemasaran secara efisien
#4 Menawarkan insentif khusus untuk segmen yang berbeda
Manfaat Wawasan Pembeli yang Dapat Ditindaklanjuti
Pada akhirnya, analitik prediktif untuk ritel menjadi alat yang ampuh untuk menghasilkan wawasan pembeli. Anda memahami cara pelanggan berpikir dan apa yang mereka hargai.
Dari situ, Anda dapat bertindak dan melakukan perbaikan di toko untuk memenuhi kebutuhan, keinginan, dan harapan mereka.
Dengan wawasan pembeli yang dapat ditindaklanjuti, Anda dapat:
Mengambil keputusan bisnis berbasis data
Mendapatkan dan mempertahankan pelanggan bernilai tinggi
Meningkatkan ROI dan profitabilitas toko
Mengembangkan strategi yang berfokus pada pelanggan
Meraih keunggulan kompetitif di pasar
Membangun loyalitas pelanggan
Merancang promosi yang menarik
Meningkatkan keterlibatan pembeli
Menemukan peluang pertumbuhan
Memberikan pengalaman pelanggan yang kaya
Cara Menerapkan Wawasan Pembeli
Mengamati, mengumpulkan, dan menafsirkan data pelanggan saja tidak cukup. Riset pembeli bisa menjadi tidak efektif jika wawasannya tidak diterapkan. Karena itu, Anda perlu mengidentifikasi implikasinya dan menyusun rencana untuk menerapkan temuan Anda.
Tergantung pada wawasan pembeli yang Anda miliki, beberapa tindakan yang dapat segera dilakukan antara lain:
Menata ulang kategori dan/atau titik pembelian
Menerapkan strategi pencegahan churn pelanggan
Memperluas ke kanal baru, yaitu tempat pelanggan Anda berada di ruang digital
Meningkatkan fitur dan fasilitas di dalam toko
Mengembangkan teknik cross-selling yang relevan
Menguji strategi komunikasi baru
Meninjau ulang alokasi sumber daya
Cara Menggunakan Pelacakan Mata 3D untuk Analitik Ritel
Di Eyeware, kami mendukung analitik prediktif untuk ritel dengan perangkat lunak pelacakan mata 3D.
Berbeda dengan pelacakan mata standar, teknologi GazeSense kami melacak perhatian visual dari jarak jauh, hingga 1,3 m (4,3 kaki).
Tanpa kacamata. Tanpa kacamata VR. Tanpa kalibrasi.