Pandemi ile birlikte pek çok sektörde önemli dalgalanmalar yaşıyoruz. Bunlardan en fazla göze çarpanı perakende ve gıda sektörü. Özellikle gıda sektöründe inanılmaz bir büyüme gözlemleniyor. Yaşanan belirsizlik insanları, ihtiyaç olandan daha fazla sipariş vererek stoklama yoluna itiyor. Buna paralel olarak; hazır giyim, teknoloji ve otomotiv perakendesinde durum biraz daha farklı. Zira, bir süredir evden çıkmayan müşteri, fiziksel alışverişini askıya almış durumda. Bu nedenle markaların mağazalarının durumunu şimdiden analiz etmesinde fayda görüyoruz.
Günümüzde veri analizi, gıda ve perakende sektörü için yeni bir konu değil. Perakende sektörü bir süredir çeşitli analiz programlarına yatırım yapıyor ve bunlar üzerinde çalışıyor. Ancak burada önemli bir nokta var; en fazla müşteriye sahip sektörlerden biri olarak perakende için oyunun içinde sayısız veri var ve bu verilerin doğru noktalarda, doğru bir şekilde değerlendirilmesi oldukça önemli.
Perakendede veri analizi pek çok nedenle önemli ve kritik. Ancak özellikle mağazaların konumu, neden bazılarının başarılı ya da başarısız olduğu gibi disipline yönelik bir yaklaşım, veri analitiğini kuşkusuz bu dönemde daha da vazgeçilmez hale getiriyor.
Perakende sektöründe hızla yaygın bir hale gelen veri analitiği kullanılarak, şirketlerin potansiyel kapanma riski olan mağazaları ortaya çıkarılıyor ve bu mağazaların ayıklanması sağlanıyor. Veri analitiğine yönelik bu yaklaşım, perakendecilerin belli mağazalarının başarısını ve başarısızlığını görebilmesine yardımcı olacak adeta biçilmiş kaftan!
Mağaza segmentasyonu noktasında önemli analitik çalışmalar yapan Oredata’nın İş Geliştirme Müdürü Ömer Faruk Kurt, böyle bir analitik çalışmada çok fazla sosyo-ekonomik ve lokasyon bazlı veriden yararlandıklarına işaret ediyor. Kurt, “Burada, bir mağazanın bulunduğu ilçedeki eğitim durumu, gelir durumu, il, ilçe ya da mahalledeki araç sayısı, geçen insan sayısı gibi veriler oldukça önemli oluyor. Bunun yanında; yakınında hangi mağazalar var, cazibe merkezi var mı? gibi sorular da önemli. Örneğin; bir restoran zinciri cazibe merkezi olabiliyor; ancak belirli segment için cazibe merkezi konumunda ise bu da analitik çalışmada önemli bir detay olarak ön plana çıkıyor” diyor.
Veri analitiği ile mağazalarınızda neler yapabilirsiniz?
Oredata, mağaza segmentasyonunda, markanın etrafına konumlanan rakip mağazalardan çevredeki mağazaların hangi segmentte yer aldığına dair çok pencereli bir analiz gerçekleştiriyor. Bütün bunların ardından mağaza verilerini de aldıklarını kaydeden Ömer Faruk Kurt bunu, “Mağazada hangi ürünler var, geçmişinde satış verileri neler, kaç metrekare, kaç kişi çalışıyor? gibi veriler önceliğimiz. Bu verilerin analizi ile birlikte mağazaları segmentlerine ayırıyoruz. Ardından her bir segmentin içinde iyi neden iyi, kötü neden kötü? şeklinde analizler gerçekleştiriyoruz” şeklinde açıklıyor.
Kurt, veri analitiği ile hangi mağazalarda hangi ürünlerin standlarının olacağı, yüksek fiyatlı ürünlerin hangi mağazalarda daha fazla satış yüzdesi yakalayacağı ya da hangi lokasyonda mağaza metrekarelerinin artırılması, azaltılması gerektiği, hatta metrekarenin yarıya indirilmesi durumunda mağaza satışlarının bu durumdan etkilenmeyeceği gibi kritik çıkarımlar yaptıklarını kaydediyor.
Mağaza ve depo bilgisinin çok ciddi bir şekilde analizine ihtiyaç var!
Pandemi ile birlikte zaten dijitalleşme için çok öncesinde adım atmış perakende şirketleri (market zincirleri, hazır giyim vb.) daha çok müşteriye ulaşarak, daha fazla talebe cevap vermeye başladı. Ancak henüz dönüşümünü tamamlayamamış bazı işletmeler için durum bundan çok farklı oldu. Zira, ekonomik problemlerin kendini göstermesi durumunda yakın dönemde bu tür analitik yaklaşımlara daha çok ihtiyaç duyulacağı da muhakkak.
Pandemi tüm dünyada sona erene kadar insanlar internetten alışveriş yapmayı sürdürecek. Bu da şu an için mevcut mağazaları tehlikeye atan bir durum. Aşıların etkisine göre erken iyileşme ya da kötüye gidiş senaryolarını baz alarak, özellikle hazır giyim sektörünün esnek stratejiler belirlemesi gerekiyor. Artık mağazadan bir kıyafet deneyen ya da makyaj malzemesi satın alan insan neredeyse kalmadı. Bu da bizi dijital kanalların yükselişine götürüyor. Tabii ki bu bilinen bir gerçek. Ancak göz ardı edilmemesi gereken bir başka konuyu şimdiden masaya yatırmak gerekiyor. Mağaza ve depo bilgisinin çok ciddi şekilde gerekirse yapay zeka ile analiz edilerek yeni normalde hangilerinin açık kalacağını ya da kapatılacağını bugünden planlamaya başlamak ileride oluşabilecek çok daha ciddi krizlerin önüne geçecektir.
Dijital analiz araçları ile gerçek zamanlı sipariş takibi!
Özellikle artan gıda fiyatları nedeniyle restoranların giderlerinin artacağı hesaba katılarak dijitale yatırım yapılması tavsiye ediliyor. Buna paralel olarak giderleri düşürmek adına hayalet mutfak denen kavramın daha da konuşulacağı öngörülüyor. Müşterisiz birkaç restoranın ortak mutfak kullanarak kira ve malzeme giderlerini düşürdüğü bu çözüm, küçük girişimlerin önünü bile açabilir. Bunlara ek olarak gelişmiş dijital analiz araçlarına yatırım yaparak gerçek zamanlı sipariş takibi ve hatta sipariş tahmini yaparak restoranların rekabette ayakta kalma ihtimali yükselecek.
Bütün bu anlattıklarımız ışığında artık biliyoruz ki, günümüzde veri analitiği perakende sektörü için olmazsa olmaz bir hale geldi. Ancak yakın geçmişte de bunun örneklerini gördük. Ancak o dönem muhtemel, bir olağanüstü dönem yaşanmadığı için mağaza segmentasyonu konusunda veri analitiğinin önemini yeterince kavrayamamış olabiliriz.
Gelelim konumuza!.. Amerika’nın en büyük mağaza zincilerinden biri olan JCPenney’in bu tür bir analitik ile kapanması muhtemel mağazalarının risk haritasının çıkarıldığını biliyor muydunuz?
Yapılan analiz sonucunda mağaza zincirinin 197 mağazasının kapanma riski olduğu ortaya çıktı. Makine öğrenemi kullanılarak veri toplanması neticesinde ulaşılan bu rakam, JCPenney’i bile şaşırtmış olacak ki, şirket o dönem yorum yapmaktan çekindi.
Toplanan veriler arasında yaya trafiği, yakınlarda yaşayan insanların gelirleri, ev fiyatları ve diğer birçok değişken yer alıyordu. Rapor, büyük verilerin daha yakından analiz edilmesinin, alışveriş merkezlerindeki veya alışveriş merkezi bazlı tahvillerdeki yatırımcılara potansiyel olarak iyi yatırımları potansiyel olarak kötü olanlardan ayırmalarına yardımcı olabileceğini de öne sürdü.
Düşünsenize, bu tür bir aksiyon almak, perakendecilerin mağazalarının düşündüklerinden daha büyük risk altında çalışıp çalışmadığını belirlemek için harika bir deneyim olmaz mı? Yalnız bunun için arka cebinizde bolca veri bulundurmaya ihtiyacınız olacak.
