Έφτασε η ώρα να επεκτείνετε το δίκτυο πωλήσεών σας σε νέες τοποθεσίες.
Το ερώτημα που σας απασχολεί είναι πως θα επιλέξετε τα σωστά γεωγραφικά σημεία ώστε να αξιοποιηθεί πλήρως η νέα σας επένδυση.
Η λύση βρίσκεται στα σύγχρονα εργαλεία Ανάλυσης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning).
Αυτά χρειάζονται δεδομένα από τις εσωτερικές πηγές της επιχείρησής σας αλλά και κυρίως από εξωτερικές. Έτσι, οι αποφάσεις που θα λάβετε θα είναι τεκμηριωμένες και θα βασίζονται σε αξιόπιστες και καλά «δουλεμένες» πληροφορίες.
Ποιές όμως πρέπει να είναι αυτές οι πληροφορίες που θα τροφοδοτήσουν τα εργαλεία ανάλυσης και πως θα αξιοποιηθούν ώστε να παράξουν το επιθυμητό αποτέλεσμα;
1. Χρησιμοποιήστε πληροφορίες από εσωτερικές βάσεις δεδομένων που σχετίζονται με το υφιστάμενο δίκτυο πωλήσεών σας:
Μεγέθη πωλήσεων ανά κωδικό και κατηγορία Προϊόντος / Αγαθού
Προφίλ και Δημογραφικά υφιστάμενων πελατών (π.χ. ηλικιακές ομάδες ανά κατηγορία προϊόντων και αγαθών, δαπάνη ανά κατηγορία πελάτη, κλπ)
Έρευνες ικανοποίησης Πελατών
2. Αναλύστε τα παραπάνω στοιχεία για να κατανοήσετε καλύτερα το κοινό σας. Προσδιορίστε τις προτιμήσεις και τις συμπεριφορές τους με βάση το προφίλ τους και τα μεγέθη πωλήσεων για να καταλάβετε πως διαμορφώνονται τα αγοραστικά τους πρότυπα.
3. Χρησιμοποιήστε δεδομένα από εξωτερικές βάσεις. Παρακάτω μερικά παραδείγματα πληροφοριών που πρέπει να λάβετε υπόψη και να συνδυάσετε με τα εσωτερικά σας στοιχεία:
Δημογραφικά στοιχεία των περιοχών που βρίσκονται τα υφιστάμενα σημεία πώλησής σας
Στατιστική δηλωθέντων εισοδημάτων ανά ταχυδρομικό κωδικό
Καταναλωτική Δαπάνη ανά περιοχή
Γεωγραφική κατανομή της υφιστάμενης πελατειακής σας βάσης. Πυκνότητα πληθυσμού και κινητικότητα
Στοιχεία Ανταγωνιστών
Ισολογισμοί,
Διαφημιστικές καμπάνιες,
Άλλα reports
Τοπική οικονομική ανάπτυξη
ποσοστά απασχόλησης,
οριακή ροπή προς κατανάλωση ανά πληθυσμιακή ομάδα,
διαθέσιμο εισόδημα
4. Ο συνδυασμός των παραπάνω πληροφοριών (1 και 2) με τη χρήση έξυπνων εργαλείων Ανάλυσης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης (Artificial Intelligence & Machine Learning) θα οδηγήσει σε συμπεράσματα για το πως διαμορφώνονται τα αγοραστικά πρότυπα των υφιστάμενων πελατών σας ανάλογα με τα δημογραφικά δεδομένα, τις γεωγραφικές περιοχές με την μεγαλύτερη πυκνότητα πελατών και τα οικονομικά στοιχεία της κάθε περιοχής του υφιστάμενου δικτύου πωλήσεων σας.
Σε αυτό το σημείο έχοντας μια σαφή εικόνα των υφιστάμενων σημείων πώλησης και των υφιστάμενων πελατών σας έχετε μια καλή βάση εκκίνησης. Ποιά είναι όμως τα επόμενα βήματα και ποια δεδομένα από εξωτερικές βάσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να αναπτύξετε σενάρια "what-if" και να αξιολογήσετε τις πιθανές και εναλλακτικές περιοχές που έχετε υπόψη για να ιδρύσετε νέα σημεία πώλησης.
1. Δημογραφικά δεδομένα
Για να κατανοήσετε την πυκνότητα του πληθυσμού, τα επίπεδα εισοδήματος και τις ηλικιακές ομάδες σε διάφορες περιοχές.
Για να εντοπίσετε τις τοποθεσίες με μεγαλύτερη συγκέντρωση του κοινού-στόχου σας.
2. Γεωγραφική Κατανομή
Για να εντοπίσετε περιοχές με υψηλή πυκνότητα δυνητικών πελατών.·
3. Δεδομένα κυκλοφορίας αυτοκινήτων και πεζών
Για να εντοπίσετε τις πιο πολυσύχναστες περιοχές, τόσο για τους πεζούς όσο και για τα οχήματα.
Και τις περιοχές με υψηλή επισκεψιμότητα, καθώς έχουν γενικά περισσότερους δυνητικούς πελάτες.
4. Οικονομικά δεδομένα
Για να εξετάσετε την τοπική οικονομική ανάπτυξη, τα ποσοστά απασχόλησης και το διαθέσιμο εισόδημα.
5. Δεδομένα Ανταγωνισμού
Για να αξιολογήσετε τον ανταγωνισμό σε κάθε περιοχή, λαμβάνοντας υπόψη τον αριθμό και τη δύναμη των ανταγωνιστών
6. Δεδομένα που σχετίζονται με πιθανούς παράγοντες κινδύνων σε κάθε περιοχή όπως:
Ρυθμιστικές απαιτήσεις,
Κλιματικά φαινόμενα
Εποχικότητα
Εγκληματικότητα
7. Δεδομένα που σχετίζονται με παράγοντες κόστους όπως για παράδειγμα:
Tο ύψος των τιμών ακινήτων και τα ενοίκια,
Το κόστος των υπηρεσιών κοινής ωφέλειας,
Το κόστος προσωπικού.
Τώρα έχετε όλη την πληροφόρηση που χρειάζεστε και μπορείτε να προχωρήσετε σε Προγνωστικές Αναλύσεις για να εντοπίσετε τις καλύτερες τοποθεσίες για την επέκταση του δικτύου σας με βάση τις πιθανές πωλήσεις και τη συμπεριφορά των καταναλωτών.
Στην e-On Integration έχουμε αναπτύξει εργαλεία Ανάλυσης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης που μπορούν να σας βοηθήσουν σε όλα τα στάδια που αναπτύσσουμε παραπάνω ώστε να λαμβάνετε ενημερωμένες και αντικειμενικές αποφάσεις που οδηγούν στην καλύτερη δυνατή απόδοση της επιχείρησής σας.