Försäljningsdata innehåller värdefulla insikter i kundernas köpbeteende.
Genom att analysera försäljningssiffror över tid kan återförsäljare identifiera mönster och trender som indikerar vilka produkter kunder köper, när de köper dem, hur priskänsliga de är med mera. Analys av försäljningsdata gör det möjligt för återförsäljare att fatta datadrivna beslut om prissättning snarare än att förlita sig på antaganden.
Identifiera priselasticitet hos produkter
Att titta på hur försäljningsvolymerna fluktuerar i förhållande till prisförändringar hjälper återförsäljare mäter priselasticiteten för olika produkter. I huvudsak mäter detta hur känslig kundernas efterfrågan är för prisförändringar. Produkter med relativt oelastisk efterfrågan ser mindre förändringar i försäljningsvolymen när priserna går upp eller ner. Produkter med elastisk efterfrågan ser större svängningar i efterfrågan med prisfluktuationer. Att känna till priselasticiteten för olika varor gör det möjligt för återförsäljare att sätta optimala priser.
Prissättning i förhållande till kundens värdeuppfattningar
Försäljningsdata visar de optimala prispunkterna där värdeuppfattning och betalningsvilja maximeras för kunderna. Detaljerade data från kvitton visar hur små prisskillnader påverkar köptakten. Detta indikerar värdetrösklar som inte bör överskridas. Big data-analys möjliggör dynamisk prissättning som håller sig nära gränsen mellan för billigt och överprissatt. Med hjälp av prisoptimeringsprogramvara från Detaljhandel Express gör det mycket enklare att övervaka detaljhandelspriserna.
Jämförelse mot konkurrenters prissättning
Prisoptimering i detaljhandeln är avgörande i en konkurrensutsatt detaljhandelsnisch. Återförsäljare kan använda AI-prissättningsprogramvara för att analysera konkurrenters pristrender genom datainsamling och prisövervakning. Detta ger viktiga insikter i hur man kan jämföra priser med andra aktörer på marknaden. Stordataanalys möjliggör kontinuerlig optimering av prissättning baserat på konkurrenters strategier och kundrespons. Även om AI har fått mycket dålig press, använder man AI och maskininlärning inom detaljhandeln har många fördelar, eftersom det kan automatisera optimala prissättningsbeslut baserat på all tillgänglig data.
Testning och optimering genom experiment
Analys av försäljningsdata gör det möjligt för återförsäljare att experimentera med olika priser och kampanjer för en produkt och omedelbart se effekten på mätvärden som sålda enheter, genererade intäkter och vinstmarginaler. Att testa olika prispunkter och erbjudanden möjliggör faktabaserad prisoptimering, i motsats till att följa antaganden eller magkänsla. Återförsäljare kan finjustera prissättningen för att maximera försäljning och vinst.
Implementering av lokal prissättning
Nationella återförsäljare kan analysera detaljerad försäljningsdata från olika geografiska platser för att fastställa optimala prisskillnader för varje marknad. Detta kallas geografisk prisdiskriminering. Platser med högre efterfrågeelasticitet kan ha lägre priser, medan oelastiska marknader stöder högre priser. Anpassad prissättning maximerar den totala försäljningen och vinsten.
Tillhandahålla personliga kampanjer
Sofistikerad analys av individuella kunders köphistorik möjliggör anpassade kampanjer anpassade efter köpvanor. Till exempel kan återförsäljare erbjuda riktade kuponger och rabatter till kunder som inte längre är kunder eller för kompletterande produkter som ofta köps tillsammans. Personliga kampanjer håller kunderna engagerade och ökar ordervärdena.
Omfattande analys av försäljningsdata ger återförsäljare djupgående insikter i optimala prissättningsstrategier baserade på faktiska kundbeteende, konkurrentaktivitet och mer. Istället för att prissätta genom gissningar möjliggör datadriven analys och experiment prissättning som maximerar både intäkter och vinstmarginaler.
