Mengapa Setiap Pengecer Perlu Bertindak Seperti Perusahaan Perangkat Lunak

Data, data dimana-mana. Tapi bagaimana cara memisahkan gandum dari sekam? Permata dari wawasan yang mendorong penjualan eceran?

The Data di luar sana – namun data yang buruk lebih buruk daripada tidak ada data. Dan terkadang sulit membedakan yang baik dari yang buruk.

“Ini seperti hal lain dalam hidup,” kata Geoff Watts, CEO EDITED, yang merenungkan Karen Webster dari PYMNTS bahwa “Anda perlu menaruh kepercayaan pada organisasi yang telah membuktikan diri sedikit … penting untuk memahami provinsi data, memahami dari mana asalnya dan apakah Anda dapat mempercayai dari mana asalnya. ”

Meski ada usaha terbaik, kata dia dalam angsuran Data Drivers terbaru, perhatikan fakta bahwa akan selalu ada kesalahan – sampai pada kesalahan yang mengatakan bahwa konsumen lahir di kota yang berbeda, atau di tahun yang salah. Lalu ada data, tertulis besar, yang mengatakan sweater tertentu akan terbang dari rak, hanya untuk memilikinya duduk di sana, mengarah sebagai wol basah, seperti tanda petik.

Tapi dalam usaha untuk menceritakan sebuah cerita dari data, dan terutama secara eceran, dosa bisa menjadi kelalaian – atau mungkin tidak melihat hutan untuk pepohonan. Jika sebuah perusahaan berkembang dengan sangat cepat, kata Watts, perusahaan kemudi tersebut mungkin dicap langsung oleh orang jenius. Atau mungkin mereka hanya mengendarai gelombang tren populer.

Data Point Nomor Satu: 37 Persen

Data menunjukkan bahwa 37 persen produk pakaian jadi AS sekarang didiskon, dan agak curam dengan harga diskon – dengan rata-rata 40 persen. Angka yang signifikan, yang pasti. Tapi sekali lagi, seperti yang dicatat Watts, ada banyak sekali pengecer, banyak produksi dan banyak strategi diskon. ”

Tapi mungkin ada pengecer – katakanlah, misalnya, JCPenney – yang didorong secara didorong oleh promosi, dan yang mengetahui diskon itulah yang mendorong konsumen mereka. Lalu ada barang mewah yang bisa dijual seharga $ 1.000, dengan diskon secara kumulatif menurunkan harga hingga 70 persen. Sebuah bencana telah terjadi – dan, sebagaimana dicatat Webster, konsumen AS telah dikondisikan untuk menunggu penjualan dimulai. Memang, harapan merek itu sendiri membuat perilaku konsumen tertentu, kata Watts. ( Apple , untuk memberikan contoh anti-diskon, tidak benar-benar melakukan penjualan kebakaran, jika Anda memperhatikannya.)

Data Point Nomor Dua: 36,6 Persen

Mungkin game baru sedang terjadi ketika datang ke alas kaki. Kita bicara sepatu kets. Kenaikan produk year-on-year-on-year – hal keren yang dimiliki semua anak-anak, dan tidak sedikit orang dewasa – naik lebih dari 36 persen dari 2016 sampai 2017.

Mungkinkah ini menunjukkan bahwa orang memangkas alas kaki dengan mengorbankan barang-barang lainnya?

Bisa jadi, kata Watts. Dia mencatat artikel Washington Post yang berfokus pada fakta bahwa orang-orang meninggalkan tumit. Dan sebagai pakaian formal bisa pergi di pinggir jalan, sepatu kets telah diperoleh, dan terus bertambah, bertubuh tinggi dan cap.

“Dan juga,” dia mengingatkan Webster, “kebugaran adalah hal yang nyata. Orang-orang memakai jam tangan dan Fitbits dan memantau langkah mereka … “Dan ada juga rencana keusangan, yang membuat permintaan untuk hal baru.

Fakta menarik tentang tumit, kata Webster, di mana penjualan turun 12 persen:

Diskon kurang dari sepadan. Berbagai faktor mungkin sedang bekerja, kata Watts, di mana orang bersedia membayar lebih sedikit jika mereka tidak menganggap kualitasnya tinggi (bukan itu masalahnya, begitulah). Denim telah melihat beberapa keunggulan tekanan, dan pada model ritel yang berbeda, seperti berlangganan.

Data Point Nomor Tiga: 30 Persen

Ini adalah persentase produk ritel Nike yang berada di jalur yang akan dijual melalui saluran mereka sendiri dan bukan melalui saluran lain pada tahun 2022, kata Webster.

Pikirkan sebuah merek seperti Everlane , dimana fokusnya ada di internet. Hal yang menarik dari merek adalah mereka berinteraksi secara langsung – dan bertransaksi langsung dengan – konsumen mereka.

“Ini adalah tren makro,” kata Watts. “Cukup sering, ketika Anda mengetikkan nama merek ke Google, Anda pergi dan berinteraksi dengan merek tersebut.”

Apple adalah contoh utama dimana 40 persen barang dagangan dijual langsung dari Apple, dan melalui toko Apple.

Bahkan pengecer makanan pun ikut terlibat, berinteraksi dengan klien mereka melalui umpan Twitter yang lucu.

Di tengah semua perubahan ini, dibutuhkan lebih banyak data (mungkin tidak mengejutkan) dan “setiap merek, setiap pengecer perlu menjadi perusahaan perangkat lunak,” menurut Watts.

Data? Ada sains untuk itu, kata Watts, meski sains sangat tinggi kategori. Untuk mencatat tren, catat keadaan – dan nuansa, di mana perhatian terhadap detail lebih mirip seni daripada sains. Produksi mungkin tidak dikalibrasi dengan benar (terlalu rendah?) Untuk mengukur permintaan. “Ada banyak hal yang mempengaruhi industri ini,” katanya, “dan mereka bisa sangat kecil, di mana pengecer memusatkan perhatian pada kota-kota individual dan, katakanlah, tren yang muncul di New York atau LA atau London.”

Dengan demikian, model langsung berbasis data, atau model yang lebih langsung. Mungkin bukan yang terbaru di bawah sinar matahari. Seperti yang dicatat Watts, interaksi konsumen langsung dapat dilihat setiap hari 100 tahun yang lalu, melalui model department store.

Dibantu oleh perangkat lunak dan titik data, seni dan sains, “Tesis saya adalah bahwa setiap merek perlu menjadi peritel,” kata Watts.