การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับร้านค้าปลีก! เราจะอธิบายความสำคัญของ KPI และกรอบการดำเนินงานที่มีประโยชน์

วิธีการวิเคราะห์ / กรอบความคิด
This article can be read in about 18 minutes.

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการบริหารร้านค้าปลีกให้ประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม บางคนอาจไม่เข้าใจว่าทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ หรือขั้นตอนการวิเคราะห์ที่แท้จริงทำอย่างไร

ขนาดของตลาดค้าปลีกอยู่ที่ 4.12 ล้านล้านบาทในปี 2567 ขยายตัว 3.8% ต่ำกว่าที่คาดไว้ 4.0% เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจึงมีความจำเป็น

ในบทความนี้ เราจะอธิบายแนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณควรทราบ รวมถึง KPI และกรอบการดำเนินงานที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในร้านค้าปลีก
หากคุณต้องการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดและดำเนินกิจการร้านค้าปลีกให้ประสบความสำเร็จ โปรดอ่านบทความนี้

  1. การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จของร้านค้าปลีก
    1. กุญแจสำคัญในการทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  2. สิ่งที่คุณควรทราบเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล
    1. แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 1: การทำความเข้าใจปัญหา
    2. แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลข้อ. 2: การทำความเข้าใจวิธีการวิเคราะห์
    3. แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 3: การทำความเข้าใจผลการวิเคราะห์
  3. “KPI” ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการค้าปลีกคืออะไร?
    1. มีตัวเลขมากมายที่สามารถใช้เป็น KPI ได้
  4. กรอบการดำเนินงานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
    1. กรอบงานวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 1: วงจร PDCA
    2. กรอบงานวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 2: วงจร OODA
  5. สรุป: เข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปสู่การประสบความสำเร็จในการบริหารจัดการร้านค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จของร้านค้าปลีก

บางครั้ง “การค้าปลีก” จะถูกเรียกว่า “การจัดจำหน่าย” แต่โปรดทำความเข้าใจคำว่า “การจัดจำหน่าย” ไม่ได้ปรากฏในพจนานุกรม แต่เป็นศัพท์แสลงที่ใช้เรียก “อุตสาหกรรมการจัดจำหน่าย” ซึ่งหมายความรวมถึงการค้าปลีกและการขายส่งโดยรวม

อุตสาหกรรมค้าปลีกแบ่งออกเป็นประเภทธุรกิจต่างๆแต่กระบวนการจัดการพื้นฐานในการมุ่งเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้เป็นสิ่งที่เหมือนกันในทุกอุตสาหกรรมและร้านค้า

การกำหนดปัญหาให้ชัดเจนเช่น สถานะของร้านค้าและความคืบหน้าในการบรรลุเป้าหมายจากนั้นจึงดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายตามที่กำหนดไว้ จะช่วยให้คุณสามารถก้าวไปถึงเป้าหมายของคุณได้ในทางกลับกัน หากสถานะปัจจุบันของร้านค้าไม่ชัดเจน การระบุพื้นที่ที่ต้องปรับปรุงในการดำเนินงานก็จะทำได้ยาก และการบรรลุเป้าหมายก็จะล่าช้า การระบุพื้นที่ที่ต้องปรับปรุงจะช่วยปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์และบริการที่เราจัดหาให้กับลูกค้าได้เช่นกัน

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่ขาดไม่ได้สำหรับการวัดปริมาณการดำเนินงาน การชี้แจงสถานการณ์ปัจจุบัน และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า

หากคุณต้องการบรรลุเป้าหมายอย่างรวดเร็ว จำเป็นต้องดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียดและนำผลลัพธ์ที่ได้ไปแก้ปัญหา

กุญแจสำคัญในการทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลประสบความสำเร็จจำเป็นต้องกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์และรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นก่อนเริ่มดำเนินการวิเคราะห์จริง หากรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ การผสานรวมข้อมูลให้ได้มากที่สุดจะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ได้แม่นยำและเอียดมากขึ้น

นอกจากนี้ หากบริษัทของคุณนำระบบ POS (Point of Sale System) มาใช้ ซึ่งเป็นอีกมีวิธีหนึ่งที่จะทำได้ คือ ใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อวิเคราะห์

นำมาใช้งานร่วมกับเครื่องมือ BIจะทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น ความแม่นยำของการคาดการณ์ยอดขายที่เพิ่มขึ้น การระบุผลิตภัณฑ์ยอดนิยม และการจัดการสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นฟังก์ชันแดชบอร์ดช่วยให้คุณสร้างรายงานบนหน้าจอและตรวจสอบผลการวิเคราะห์ได้อย่างชัดเจน

ปัจจุบันมีการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีด้านดิจิทัล คุณสามารถพิจารณาใช้ AI และเทคโนโลยีอื่นๆ ถือเป็นแนวทางที่ดีในการรับข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้นกว่าระบบ POS

สิ่งที่คุณควรทราบเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งสำคัญ คือ ต้องเข้าใจแนวคิด 3 ประการ ดังต่อไปนี้:

  • การเข้าใจปัญหา
  • การเข้าใจวิธีการวิเคราะห์
  • การเข้าใจผลการวิเคราะห์

เราจะอธิบายแต่ละแนวทางดังต่อไปนี้

แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 1: การทำความเข้าใจปัญหา

ก่อนวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งสำคัญ คือต้องเข้าใจปัญหาและประเด็นต่างๆ ที่ร้านของคุณกำลังเผชิญอยู่อย่างแม่นยำ

หากคุณไม่เข้าใจปัญหาหรือประเด็นนั้นๆ คุณจะไม่สามารถเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่ถูกต้องได้ และมีความเสี่ยงที่ข้อสรุปที่ได้จากการวิเคราะห์จะแตกต่างไปจากมาตรการที่คุณใช้ในการแก้ไขปัญหา
หากยังไม่ทราบชัดเจนเกี่ยวกับปัญหา ให้ชี้แจงให้ชัดเจนเสียก่อน

สิ่งสำคัญ คือ ต้องเข้าใจปัญหาในร้านของคุณอย่างละเอียด ใช้วิเคราะห์วิธีที่เหมาะสม จากนั้นใช้มาตรการที่ถูกต้องสัมพันธ์กันในการแก้ไขปัญหาตามผลการวิเคราะห์

การเข้าใจปัญหาและประเด็นต่างๆ อย่างถูกต้องตั้งแต่เริ่มต้นจะช่วยป้องกันไม่ให้เกิดการหลงทางไปในระหว่างที่ทำก่ารวิเคราะห์

แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลข้อ. 2: การทำความเข้าใจวิธีการวิเคราะห์

เมื่อคุณระบุปัญหาในร้านของคุณได้แล้ว ขั้นตอนต่อไป คือ การหาความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์อย่างครอบคลุม เนื่องจากวิธีวิเคราะห์ที่คุณควรนำมาใช้จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ ของคุณ จึงต้องมีทักษะในการเลือกวิธีการที่เหมาะสมด้วย

หากคุณพยายามวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่รู้จักหรือไม่เข้าใจวิธีการวิเคราะห์อย่างถูกต้องอาจจะทำให้เกิดความผิดพลาดในการเลือกวิธีการหรือประมวลผลข้อมูล

เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ต่างๆ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แม่นยำยิ่งขึ้น
การใช้วิธีการวิเคราะห์ที่ถูกต้องจะช่วยเพิ่มความแม่นยำของการวิเคราะห์ ทำให้มองเห็นแนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้าและเหตุผลของการเกิดแนวโน้มต่างๆ ได้ง่ายขึ้น

บริษัทหรือร้านสามารถทำการวิเคราะห์ได้เอง แต่หากบริษัทของคุณไม่มีความรู้ คุณสามารถทำให้กลยุทธ์การตลาดของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ โดยใช้บริการหรือเครื่องมือหรือการสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีฟังก์ชันการวิเคราะห์สำเร็จรูป การนำไปใช้งาน ควรพิจารณาการใช้งานของแต่ละเครื่องมือหรือบริการอย่างรอบคอบก่อนตัดสินใจ

แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 3: การทำความเข้าใจผลการวิเคราะห์

หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว จำเป็นต้องเข้าใจผลการวิเคราะห์อย่างถูกต้องแม้ว่าคุณจะเข้าใจปัญหาในร้านของคุณอย่างถูกต้อง ดำเนินการวิเคราะห์อย่างถูกต้อง และได้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ที่แม่นยำ แต่คุณจะไม่สามารถเลือกวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมได้หากคุณไม่เข้าใจอย่างถูกต้อง

จงแน่ใจว่าคุณเข้าใจผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ของคุณอย่างถูกต้อง โดยการเรียนรู้วิธีการรวบรวมและเก็บข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ เทคนิคการวิเคราะห์ และวิธีการระบุปัญหาและประเด็นต่างๆ

หลังจากเข้าใจผลการวิเคราะห์อย่างถูกต้องแล้ว สิ่งสำคัญ คือ ต้องนำเสนอมาตรการปรับปรุงที่เหมาะสมสำหรับปัญหานั้นๆ
อย่างไรก็ตาม หากผลลัพธ์ของการวิเคราะห์แตกต่างไปจากที่คุณคาดไว้อย่างมาก คุณจำเป็นต้องพิจารณาว่าความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับปัญหาหรือวิธีการวิเคราะห์ของคุณแตกต่างไปจากเดิมอย่างไร หรือความเบี่ยงเบนเกิดขึ้นในระยะใด
มีความยืดหยุ่นและเปลี่ยนนโยบายการจัดการของคุณตามผลลัพธ์ของการวิเคราะห์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายของคุณ

“KPI” ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการค้าปลีกคืออะไร?

“KPI (Key Performance Indicator)” คือตัวบ่งชี้ที่ใช้วัดความคืบหน้าในกระบวนการของการบรรลุเป้าหมายที่ชัดเจนโดยเป็นตัวบ่งชี้ที่มีบทบาทสำคัญในการวัดผลธุรกิจร้านค้าปลีก

มีตัวเลขมากมายที่สามารถใช้เป็น KPI ได้

เมื่อเปิดร้านค้าปลีก มีตัวเลขมากมายที่สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ KPI ได้ เช่น:

  • จำนวนลูกค้าที่มาเยี่ยมชมร้าน
  • อัตราการซื้อ
  • ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของลูกค้า
  • อัตราการหมุนเวียน
  • อัตรากำไร
  • อัตราการเยี่ยมชม
  • อัตราการคืนสินค้า

ในบรรดาตัวชี้วัดเหล่านี้ KPI ที่สำคัญที่สุด 3 ประการ ได้แก่จำนวนลูกค้าที่เข้ามาเยี่ยมชมร้าน อัตราการซื้อ และการใช้จ่ายโดยเฉลี่ยของลูกค้า ซึ่งมีความเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญกับยอดขาย

เนื่องจากยอดขายคำนวณจากสูตร “จำนวนลูกค้าที่มาที่ร้าน x อัตราการซื้อ x ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของลูกค้า” การบรรลุ KPI เหล่านี้จะนำไปสู่การบรรลุเป้าหมายเรื่องยอดขายโดยตรง
เมื่อเริ่มวิเคราะห์ข้อมูล ให้วิเคราะห์ข้อมูลทั้ง 3 ส่วนนี้ก่อน เพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันของบริษัทและสามารถกำหนดเป้าหมายในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

<青>จำนวนลูกค้าที่มาเยี่ยมชมร้าน

จำนวนลูกค้าที่มาเยี่ยมชมร้านค้าเป็นค่าตัวเลขที่ระบุจำนวนลูกค้าทั้งหมดที่มาเยี่ยมชมร้านค้า รวมถึงจำนวนลูกค้าที่ออกไปโดยไม่ซื้อสินค้าใดๆ
นี่คือเกณฑ์มาตรฐานสำหรับ KPI อื่นๆ และอัตราการซื้อและการใช้จ่ายเฉลี่ยของลูกค้ายังคำนวณจากจำนวนลูกค้าที่มาเยี่ยมชมร้านค้าอีกด้วย

อัตราการซื้อ

อัตราการซื้อคือเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่ซื้อผลิตภัณฑ์จริงจากลูกค้าทั้งหมดที่มาเยี่ยมชมร้านค้า คำนวณโดยนำจำนวนลูกค้าที่ซื้อหารด้วยจำนวนลูกค้าที่มาเยี่ยมชมร้านค้า อัตราการซื้อได้รับอิทธิพลไม่เพียงแต่จากความน่าดึงดูดของผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการบริการลูกค้าและการจัดวางสินค้าของร้านให้สะดุดตาและหยิบจับง่ายอีกด้วย

ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของลูกค้า

ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของลูกค้า คือ ยอดซื้อต่อลูกค้า คำนวณโดยการหารยอดขายด้วยจำนวนลูกค้า
คุณสามารถตั้งเป้าหมายที่จะเพิ่มค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของลูกค้าได้โดยการใช้มาตรการต่างๆ เช่น ขายสินค้าเป็นชุดและกระตุ้นให้เกิดความต้องการซื้อเพิ่มโดยเสนอโปรโมชั่นต่างๆ ที่จุดชำระเงิน
สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งที่ต้องจำไว้ คือ การตรวจสอบราคาสินค้าเป็นประจำ

กรอบการดำเนินงานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

แม้ว่าคุณจะใช้ KPI ในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่จะไม่นำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจได้ เว้นแต่ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์จะถูกนำไปใช้ปฏิบัติจริงในการดำเนินธุรกิจ
การใช้กรอบดำเนินงานที่มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ จะช่วยให้คุณปรับปรุงการดำเนินงาน แก้ไขแนวทาง และเปลี่ยนแผนตามความจำเป็นเพื่อก้าวไปสู่การบรรลุเป้าหมายของคุณ กรอบการดำเนินงานการวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายประเภท ดังนี้:

  • วงจรบริหารงานคุณภาพ (PDCA)
  • วงจร (OODA)
  • การวิเคราะห์ (ABC)
  • การวิเคราะห์ (SWOT)
  • การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Association analysis)
  • การวิเคราะห์ตัวชี้วัด (Metrics Analysis)

เราจะอธิบายเทคนิคที่มีประโยชน์ 2 วิธี ได้แก่ วงจร PDCA และวงจร OODA

กรอบงานวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 1: วงจร PDCA

วงจร PDCAเป็นกรอบการทำงานเพื่อการปรับปรุงธุรกิจซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายไม่เพียงแต่ใช้โดยผู้ค้าปลีกเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริษัทและบุคคลทั่วไปด้วย PDCA เป็นตัวย่อ มีความหมายดังต่อไปนี้:

  • Plan: วางแผน
  • วDo: ดำเนินการ
  • Check: ตรวจสอบ
  • Action: ดำเนินการ

เราเพิ่มประสิทธิผลของการค้าปลีก โดยหมุนเวียนการปฏิบัติงานตามวงจร PDCA ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวางแผน การดำเนินการ การประเมินและวิเคราะห์สิ่งที่ได้ทำไปแล้ว นำมาปรับปรุงให้ดีขึ้น

KPI มีประโยชน์ในขั้นตอนการวางแผนและตรวจสอบเพื่อระบุปัญหาและสถานการณ์ปัจจุบัน

กรอบงานวิเคราะห์ข้อมูล ข้อ. 2: วงจร OODA

OODA Loop เป็นกรอบงานที่ได้รับการคิดค้นขึ้นในตอนแรกเป็นทฤษฎีเชิงกลยุทธ์ข้อดีของ OODA คือ ช่วยให้สามารถประเมินสถานการณ์และตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว

OODA ถูกใช้ในสถานการณ์ต่างๆ รวมถึงธุรกิจ กีฬา และใช้ในชีวิตส่วนตัว เป็นต้น OODA เป็นตัวย่อ ซึ่งมีความหมาย ดังต่อไปนี้:

  • Observe (การสังเกต: ทำความเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบัน)
  • Orient (การตัดสินสถานการณ์: กำหนดวิธีดำเนินการตามการสังเกต)
  • Decide (การตัดสินใจ: หากไม่มีข้อมูลเพียงพอในการตัดสินใจ สามารถเริ่มต้นใหม่จากการสังเกตได้)
  • Act/Action (การดำเนินการ: ดำเนินการตามการตัดสินใจ)

สิ่งที่ทำให้วงจร OODA แตกต่างจากวงจร PDCA คือ การที่วงจรนี้อาศัยการสังเกตเพื่อขับเคลื่อนขั้นตอนอื่นๆ

เนื่องจากวงจรไม่ได้ดำเนินไปในทิศทางเดียวเสมอไป กรอบงานนี้จึงสามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงกะทันหันของนโยบายและอิทธิพลภายนอกได้ง่าย

สรุป: เข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปสู่การประสบความสำเร็จในการบริหารจัดการร้านค้า

  • การวิเคราะห์ข้อมูลต้องอาศัยความเข้าใจที่ถูกต้องเกี่ยวกับปัญหา วิธีการวิเคราะห์ และผลการวิเคราะห์
  • การใช้ KPI เป็นการวัดประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลในร้านค้าปลีก
  • ใช้กรอบการทำงาน เช่น PDCA และ OODA เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ธุรกิจร้านค้าปลีกกำลังเปลี่ยนแปลงไป เนื่องมาจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี อัตราการเกิดที่ลดลงและประชากรสูงอายุ และผลกระทบจากการระบาดของโควิด-19 ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำเพื่อแก้ไขปัญหาภายในร้านจึงมีความจำเป็นต่อการจัดการร้านค้าปลีกให้บรรลุความสำเร็จ

การทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในปัญหาต่างๆ ที่ร้านของคุณเผชิญและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการตีความผลการวิเคราะห์อย่างถูกต้อง จะนำไปสู่การพัฒนาและปรับปรุงมาตรการที่เหมาะสมสำหรับการบริหารจัดการให้ประสบความสำเร็จ

การใช้ KPI วงจร PDCA และวงจร OODA ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณสามารถใช้บทความนี้เป็นข้อมูลอ้างอิงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่จะนำไปสู่การจัดการร้านค้าให้ประสบความสำเร็จได้

Copied title and URL