웨비나 하이라이트: COVID-19 기간 동안 온라인 소매

4월 30일, 특정 청중은 COVID-19 기간 동안 소매업에 관한 웨비나, 특히 기업이 코로나 이후 빠르게 변화하는 소비자 행동에 적응할 수 있는 방법에 대한 세 가지 규칙을 주최했습니다.

우리는 경제적 어려움과 붐비는 공간에 대한 지속적인 혐오로 이 팬데믹의 영향이 한동안 느껴질 것이라고 믿습니다. 우리는 글로벌 금융 위기(GFC) 및 SARS 발생으로 인해 중단된 행동을 알고 있습니다. 소매업체는 이에 따라 다시 계획을 세워야 합니다.

이전의 경기 침체는 투자 결정을 걸러내고 실적이 저조한 자산에 대한 지출을 줄이며 R&D 및 마케팅에 대한 지출을 늘리는 수단으로서 고객의 요구를 충족시키는 것이 중요하다는 것을 보여주었습니다. 이에 대한 최적의 균형을 통해 기업은 앞으로 더 나은 위치에 설 수 있습니다.

그러나 무엇이 최적이며 기계 학습이 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

우리는 이전의 침체기 동안의 소비자 동향과 기업 전략을 모두 살펴보고 디지털 우선 시장에서 번창하기 위한 세 가지 규칙을 제안합니다.

소비자 동향

실제 소매는 GFC 기간 동안 온라인 소매보다 35% 더 많이 축소되었습니다. 이번에는 수치가 더 극단적입니다.

첫 번째 온라인 구매자는 특정 제품에 대해 구체화되고 있으며 이제는 훨씬 더 많은 수의 비정기 구매자가 매주 그렇게 하고 있습니다.

전자 상거래가 호황을 누리고 있으며 실제 상점이 문을 닫고 더 많은 사람들이 온라인에 접속하고 있습니다. 상점이 다시 문을 열더라도 역할이 바뀌었습니다. 사람들은 혼잡한 장소를 싫어할 것이고 매장에서 처리되는 온라인 주문은 새로운 표준이 될 것입니다.

번창하는 기업

소비자의 습관은 이 불확실성의 기간을 넘어 오래 지속되며 기업이 적응해야 함을 의미합니다. 스마트 비즈니스는 이제 발판을 마련하거나 심화하고 있습니다.

그러나 단순한 비용 절감 운동을 시행하는 것만큼 간단하지 않습니다.

경기 침체기에 성장에 지능적으로 투자한 승진 중심 기업은 단순히 비용을 절감하는 기업보다 궁극적으로 더 나은 성과를 거두었습니다.

연구에 따르면 고객을 이용하는 진보적 기업은 현재 생존을 위한 비용 절감 사이의 미묘한 균형을 마스터해야 하며, 내일 성장을 위해 지능적으로 투자하면 경기 침체 기간 동안과 경기 침체에서 벗어나는 동안 성장을 극대화할 수 있습니다.

아래 차트는 3번의 경기 침체에 걸쳐 4,700개 기업을 대상으로 하는 Harvard Business Review의 데이터를 살펴보고 경기 침체 이후 성과의 차이를 보여주기 위해 프로모션 에만 집중된 회사와 진보적인 회사를 보여줍니다.

다음은 실제 사례입니다.

2000년 금융위기 동안

출처: https://hbr.org/2010/03/roaring-out-of-recession

사고방식 바꾸기

물리적 소매업체는 물리적으로 제약을 받아 희소성 사고방식을 만듭니다. 재고는 제한된 선반 부동산을 기반으로 선택되며, 각 품목은 유동인구 임대료가 높은 지역에서 계속 유지되어야 합니다. 추가로 워크인 서비스 비용. 품목 구색이 제한되어 있으며 재고 깊이로 인해 자주 품절이 발생합니다.

온라인으로 판매하는 소매업체의 기회는 무한한 수량과 다양한 제품을 보유할 수 있는 능력에 있습니다.

온라인에서 사용할 수 있는 데이터를 통해 소매업체는 다양한 구색, 롱테일 가격 책정 전략 및 관련 품목을 각 고객에게 직관적으로 필터링하는 기계 학습에 대해 현명하게 대처할 수 있습니다. 궁극적인 고객 만족.

100만 명의 고객이 있다면 100만 개의 매장이 필요합니다. 이것은 온라인에서 가능합니다.

Netflix, Amazon 및 Spotify는 정확하게 '롱테일'을 마스터했기 때문에 세계에서 가장 위대한 회사 중 일부입니다. Wired Magazine의 편집장이었던 Chris Anderson은 2004년에 이를 지적했습니다. 그러나 많은 소매업체가 여전히 추세를 받아들이고 있지만 COVID-19는 전자 상거래의 미래를 가속화하여 최후 통첩이 지금 적응하지 않으면 역사의 강등에 직면하게 되었습니다. 서적.

전체적으로 온라인에서 판매되는 롱테일 품목은 실제 매장에서 판매되는 베스트셀러 품목의 판매량을 두 배 이상 늘릴 수 있습니다. 롱테일은 더 많은 요구, 틈새 및 취향을 충족하여 전환 가능성을 높입니다.

롱테일을 활용하여 소매업체가 지속적으로 수요를 충족하고 온라인에서 번창할 수 있는 방법을 설명합니다.

세 가지 규칙

COVID-19 기간 동안 소매업체가 온라인에 집중하도록 안내하는 세 가지 규칙이 있습니다.

규칙 #1 - 모든 것을 사용 가능하게 만드십시오

(항목 가용성 및 재고 가용성)

• 온라인 데이터는 온라인에서 매장으로의 여정을 모두 개선하는 데 매우 중요합니다. 코로나 이전에 쇼핑 여정의 87%가 온라인에서 시작되었으며 지금은 더 높아졌습니다. 이 품목별 수요 데이터는 금값만큼 가치가 있습니다.
• 온라인 품목 상호 작용 데이터는 항상 고객 요구를 충족하는 재고 할당 최적화, 재고 깊이 계획 및 품목 가용성을 위해 현지화 및 항목화(속성 또는 유틸리티 수준까지)할 수 있습니다.
• 코로나 이후 소매는 온라인을 최고의 매장으로 유지합니다. 온라인 구매, 매장 내 픽업은 봉쇄가 시작된 이후 이미 60% 증가했습니다. 사람들은 조만간 붐비는 장소로 다시 돌아가지 않을 것입니다. 상점과의 관계가 변경되었습니다. 특정 매장에 관련 재고가 있는지 확인하면 주문 처리 시간이 단축되고 재고 부족으로 인한 판매 손실을 피할 수 있습니다.

규칙 #2 - 현명한 가격 책정

(지능적이고 역동적인 가격 책정으로 매출, 현금 보유 및 수익 증대)

• 일괄 할인보다 SKU 수준 가격 정보를 선택하십시오. 품목 인기도, 재고 수준, 경쟁사 가격 책정 및 마진 요구 사항을 이해하여 동적 가격 책정 모델을 개발합니다.
• 더 낮은 가격으로 고객을 롱테일로 끌어들이고, 롱테일 품목의 비용이 더 적게 들기 때문에 다운셀 기회를 활용하면서 더 적은 비용을 청구할 수 있습니다.
• 대부분의 롱테일 아이템은 매장에서 구할 수 없으므로 채널 충돌이 줄어듭니다.

규칙 #3 - 찾을 수 있도록 도와주세요

(상품 발굴 및 고객만족)

• 훌륭한 롱테일 기업은 소비자가 좋아하는 것과 싫어하는 것을 따라갈 수 있도록 안내할 수 있습니다.
• 저렴한 가격이 고객을 롱테일로 유인할 수 있는 것처럼 추천 엔진은 고객을 다른 방법으로는 찾을 수 없는 제품으로 유도합니다.
• 사진 기능이 있는 컴퓨터 비전 기반 검색과 같은 혁신적인 검색 접근 방식을 잊지 마십시오.

간단히 말해서

전자 상거래의 미래는 밝지만 코로나19의 여파로 경제 전망이 암울해 재량 지출이 압박을 받고 있습니다.

GFC, SARS 및 현재 COVID-19의 추세는 소매업체가 미리 계획하고 비즈니스 위기를 방지하는 데 도움이 되는 지식을 제공합니다. 온라인 소매를 최대한 활용하는 것이 이 침체기에 시장 점유율을 확보하는 열쇠가 될 것입니다.

고객 경험을 실현하는 것이 성공의 열쇠입니다. 그래서:

1. 수요가 있는 곳에서 물건을 사용할 수 있도록 하십시오.
2. 동적 가격 책정 모델을 활용하여 판매량을 극대화합니다.
3. 고객이 찾고 있는 제품을 찾도록 돕고 사용할 수 없는 품목을 유사한 품목으로 대체해야 하는 시기를 알 수 있습니다.

소규모 제품 카탈로그를 보유한 소매업체는 이러한 규칙을 기존 상품화 활동에 적용할 수 있습니다. 소매업체의 규모가 커짐에 따라 특정 대상의 머신 러닝 기술을 통해 모든 것이 정확하고 대규모로 수행될 수 있습니다. 계정 관리자에게 연락하여 자세히 알아보거나 Langton McCombe에게 이메일을 보내십시오.