טווח הקשב של הקונים הוא 8 שניות בממוצע - שנייה אחת פחות מדג זהב! מותגים וקמעונאים כאחד חייבים לקבל מנופי ביצוע רבים ושונים בחנות כדי להמיר קונים לקונים. לצוותים המקבלים החלטות תכנון אסטרטגי יש גישה למקורות נתונים רבים כדי לפתח אסטרטגיית חנות מושלמת; אבל האם הם מקבלים את התובנות הנכונות?
המקרה של נתונים נכונים לעומת ביג דאטה
המדף הוא ישות המשתנה כל הזמן. מספר אירועים מעוררים פעולות מדף גדולות וקטנות. חדשנות במוצר או בקטגוריה, זליגת קונים, שינויים בשוק וברגולציה, מיזוג או רכישה של קמעונאים - כל אלה הם סיבות לקמעונאים ולחברות CPG לבדוק קטגוריות מעת לעת. ביקורות קטגוריות מהוות הזדמנות לחברות CPG לשבש את השוק; ביצועי המותג והקטגוריה תלויים באילו מוצרים יוצרים את המדף וכיצד הם מפולחים.
כדי להבין את הדינמיקה של קונים בפורמטים שונים של חנויות ולנהל שטח ומבחר, צוותים החל מניהול קטגוריות ועד תובנות של קונים דרך ניהול מותג מנצלים את נתוני הקופה, נתוני פאנל ביתי, נתוני כרטיסי נאמנות של קונים, נתוני שוק ומחקר צרכנים אד-הוק. אבל האם מקורות הנתונים האלה מספיקים כדי לשלוט בקטגוריה ולספק לקמעונאים את התובנה הדרושה להם כדי להגדיל את הקטגוריה?
נתוני קופה מספקים מכירות, שיתוף ואמצעי הפצה מרכזיים אחרים, אבל...
- היכן בחנות מוצג מוצר?
- איפה על המדף הוא ממוקם?
נתוני פאנל ביתי מספקים ניתוח סל ומדדי נאמנות למותג, אבל...
- האם מוצר מסוים היה זמין באמת?
- האם המוצר המועדף נראה על המדף?
מחקר אד-הוק של קונים מוסיף תובנה לגבי החלטות, משימות ונאמנות, אבל...
- כיצד מתנהג קונה בדחף הרגע?
נתוני ביצוע בחנות - החוליה החסרה
דיברנו עם מתכננים אסטרטגיים במספר רב של ארגוני CPG, ולכולם יש את אותו הפער - נתונים על מה שקורה על המדף כשזה קורה . ביקורת ידנית בחנויות נמשכת זמן רב מדי, וברגע שהנתונים נמסרים, הם לרוב לא שלמים, שלא לדבר על ישנים מכדי שניתן יהיה לפעול באמת. זה יוצר לאקונה באנליטיקה שמשפיעה ישירות על ביצועי המותג, המכירות בחנויות והרווחים.
אבל מה אם יש לך עיניים בשוק בכל נקודת זמן נתונה ויכולת לקבל תובנות תוך דקות מביצוע? טכנולוגיות כמו Computer Vision ולמידת מכונה מאפשרות ליצרנים להפוך תמונות אמיתיות בחנות לתובנות על ביצועי קטגוריה, בריאות המותג, חדשנות בשוק, ביצוע תוכניות קידום מכירות וביצוע פלנוגרמה.
תמונה ל-Insight עם Computer Vision
הפעלת ניתוח מדף: מסגרת הפעלת השוק של Trax S 4
נתוני ביצוע בזמן אמת בתוך השקע יכולים להיות מקור הנתונים המובחן שיכול להשלים את ההבנה שלך כיצד המוצרים שלך מתחרים עם אחרים בשוק. ב-Trax, אנו ממליצים על מסגרת מעגלית בת 4 שלבים כדי לשלב את ה'חוליה החסרה' הזו בתהליך התכנון האסטרטגי שלך.
Trax S 4 Market Activation Framework
לְשַׁלֵב Trax Data בקבלת החלטות ב-4 שלבים
ציטוט של מוביל תובנות בכיר בקטגוריות בחברת מוצרי טיפוח לחיות מחמד מובילה:
Trax data מאפשר לנו לנהוג ולראות את הביצוע בחנות. אין מקום אחר שתקבל או תראה נתונים המאפשרים רמה זו של קבלת החלטות.
Trax data שופך אור על תחום שבעבר היה נקודה עיוורת למקבלי ההחלטות. קיום הנתונים הללו כמעט בזמן אמת מאפשר התאמות אסטרטגיה, להגביר ביצועים ולמשוך את הקונים ב"רגע האמת".
כדי לראות דוגמאות אמיתיות לאופן שבו חברות CPG מובילות משתמשות ב-Trax, הירשם לסמינר המקוון שלנו לפי דרישה, " מינוף נתוני ביצוע בחנות לבניית אסטרטגיית הקטגוריה שלך ".
