Penjual Daging Ini Gunakan Big Data Untuk Tingkatkan Jualan

Pendleton & Son Butchers adalah sebuah kedai daging kecil terletak di utara barat London yang ditubuhkan sejak 1996, sebagai perniagaan yang dah bertapak lama semenjak 1996, mereka mempunyai pelanggan yang ramai dan reputasi yang bagus selama bertahun tahun

Namun sejak beberapa tahun lalu, apabila sebuah perpustakaan besar ditutup dan digantikan dengan pasaraya besar yang terletak di lorong yang sama dengan Pendleton & Son Butchers, ia ternyata sangat memberi kesan kepada sebuah kedai daging kecil terhadap pelanggan yang datang dan akibatnya hasil jualan merosot.

Apa Permasalahan Yang Cuba Diselesaikan ?

Pengasas mereka, Tom Pendleton yakin yang kedai beliau menawarkan pilih yang mempunyai kualiti tinggi berbanding apa yang ditawarkan oleh pasaraya baru tersebut.

Masalah yang dijumpai adalah kesukaran untuk menyampaikan maklumat atau mesej ini (Daging di kedai beliau lebih berkualiti) kepada orang awam dan kesukaran untuk membuatkan prospek masuk ke kedai beliau lebih memeningkan kepala.

Strategi buang harga tak berjaya, dan dengan hasil jualan yang terus merosot, anak beliau, Tom Pendleton cuba menggunakan data untuk memastikan perniagaan keluarga mereka terus hidup.

Bagaimana Data Di Gunakan Di Kedai Daging ?

Pendleton & Son Butchers memasang peranti yang murah dan simple di tingkap kedai untuk mengimbas bagi menyelia aliran trafik dan mengukur impak ketika mereka membuat promosi melalui tingkap kedai.

Menggunakan pengimbas ini, mereka dapat mengetahui secara tepat

  • berapa ramai orang lalu di hadapan kedai mereka
  • berapa ramai orang yang berhenti sebentar untuk melihat promosi yang dipaparkan di tingkap kedai
  • berapa ramai orang yang sebenarnya masuk ke kedai

Menggunakan data ini, Pendleton & Son Butchers kini boleh tune cara mereka memaparkan promosi dan mesej di tingkap kedai mereka berdasarkan kecenderungan dan tabiat pelanggan mereka.

Menjumpai Potensi Aliran Pendapatan Baru

Hasil daripada perolehan data ini, mereka menjumpai potensi aliran pendapatan yang baru!

Mereka mendapati pada hari jumaat dan sabtu pukul 9 malam sehingga larut malam (mereka tutup belah petang) , ramai orang lalu lalang di hadapan kedai mereka, jumlah orang yang lalu lalang ini bersamaan dengan jumlah pada waktu makan tengahari di situ

Pendleton & Son Butchers pun mencuba menjual sosej dan burger menggunakan bahan premium untuk dijual kepada orang yang baru pulang dari pub berdekatan. Pendapatan mereka meningkat berkali ganda!

Produk khas mereka ini mendapat sambutan yang sangat popular, menyebabkan Pendleton & Son Butchers memutuskan untuk mengekalkan penjualan produk ini pada setiap Jumaat dan Sabtu dan membolehkan lebih ramai orang awam mengenali Pendleton & Son Butchers !

Mengenali Pelanggan Sedia Ada Dengan Lebih Dalam

Kemudian Pendleton & Son Butchers cuba mendapatkan data tentang cuaca dan mengaitkannya dengan jangkaan permintaan pelanggan mereka ;

Adakah apabila cuaca turun pada paras 16 darjah celcius, pelanggan mereka ada kecenderungan untuk membeli daging dengan lebih banya ? atau sebaliknya

Jadi mereka boleh menyusun dengan baik jadual rantaian bekalan mereka, bila nak ambil stok banyak bila nak kurangkan stok di mana ia akan mengekalkan kesegaran daging sekaligus dapat mengekalkan reputasi mereka!

Pendleton & Son Butchers juga membina aplikasi untuk pengguna, di mana mereka ingin mengenal lebih dalam lagi pelanggan mereka ;

  • Siapa pelanggan mereka ?
  • Apa pekerjaan mereka ?
  • Apa yang mereka beli ?
  • Pada waktu bila mereka membeli ?
  • Bagaimana trend pembelian mereka ?

Data data ini akan membolehkan Pendleton & Son Butchers menghantar e-mel promosi atau diskaun mengikut tabiat pengguna mereka secara berasingan yang akan menyebabkan pelanggan Pendleton & Son Butchers akan merasai ada personal touch antara mereka dan Pendleton & Son Butchers

Data Yang Digunakan ?

Ya, Pendleton & Son Butchers hanya menggunakan peranti pengimbas biasa yang tak menelan belanja yang besar pun. Big data tidak semestinya perlu menggunakan peralatan atau perisian yang mahal!

Yang penting kita tahu data apa kita mahu dapatkan dan apa tujuannya ?

Dan ini membuktikan Big Data bukan milik syarikat korporat besar sahaja. Semua jenis atau saiz perniagaan mampu mendapat manfaat dari Big Data ini

Pada akhirnya, tak kisah berapa banyak data yang kita kumpul dan kita analisa. Yang paling mustahak, apa yang kita buat dengan data tersebut.

Rujukan :
big data for small business for dummies (2016), by john wiley & sons, ltd, chichester
big data in practice, by bernard marr

Bagaimana Walmart Menggunakan ‘Big Data’ Untuk Memaksimumkan Keuntungan

  • Walmart mempunyai 2.2 Juta pekerja di seluruh dunia. 1.5 Juta daripadanya adalah di Amerika Syarikat!
  • Untuk tahun berakhir 31 January 2019, Walmart mencatatkan pendapatan sebanyak $514.4 billion

Pasaraya besar seperti Walmart, Tesco, Amazon, dan lain lain menjual berjuta-juta barang dagangan setiap hari, dalam industri yang dipanggil FMCG (Fast-Moving Consumer Goods), ia adalah satu industri yang sengit dan jangan terkejut jika purata keuntungan bersih selepas cukai untuk pemain di industri ini hanyalah 3% – 9% sahaja!

Margin keuntungan yang nipis, kalau silap percaturan, boleh rugi. Sebab kebanyakkan barangan yang dijual di pasaraya ada tarikh luput yang singkat, mudah rosak, dan tabiat pengguna berubah dengan sangat laju bergantung kepada faktor luaran macam harga minyak, musim perayaan, kestabilan ekonomi, musim hujan, bencana dan lain lain

Ini semua menyebabkan Walmart cuba mencari solusi bagaimana untuk menjual barang dagangan yang tepat, harga yang tepat, pada orang yang tepat di masa yang tepat!

IMAGE DISTRIBUTED FOR WALMART – Customers leave happy from a Walmart store in Bentonville, AR, with their Black Friday items on Thursday, Nov. 24, 2016. This year, Walmart stocked its digital and physical aisles with more than 1.5 million televisions, nearly two million tablets and computers and three million video games. (Gunnar Rathbun/AP Images for Walmart)

Bagaimana ‘Big Data’ Digunakan Untuk Mengatasi Masalah Ini ?

Pada 2011, ketika kesedaran tentang bagaimana data boleh digunakan untuk memahami keperluan & tabiat pengguna dan menyediakan mereka dengan produk yang tepat mula menjadi bualan ahli perniagaan di seluruh dunia

Walmart menubuhkan @WalmartLabs & Fast Big Data Team untuk mengkaji dan melancarkan initiatif perniagaan berpandukan data di seluruh organisasi mereka

Strategi mereka ini dikenali sebagai Data Café – Hab analisis di Ibu Pejabat mereka bertempat di Arkansas. Di Data Café, pasukan analisis boleh mengawasi sebanyak 200 aliran data dalaman dan luar secara langsung!

Akses kepada data secara langsung adalah kunci kepada prestasi perniagaan yang hebat

“Jika anda tidak tahu apa yang berlaku hanya sehingga anda menganalisa prestasi jualan untuk seminggu ataupun sebulan, dalam tempoh tersebut anda telahpun rugi!”

Naveen Peddamail
Penganalisa Statistik Walmart

Matlamat Walmart adalah untuk mendapatkan maklumat, informasi dan data dengan pantas dan menyalurkan semua itu kepada pihak terlibat supaya mereka boleh mengambil tindakan terus untuk menyelesaikan apa-apa masalah yang timbul.

Pasukan dari mana mana bahagian atau jabatan akan dijemput membawa masalah data mereka ke Data Café dan bekerja bersama dengan penganalisa untuk mencari solusi.

Walmart juga membangunkan sistem untuk ‘mengawasi’ prestasi mereka dan boleh ‘memberitahu’ mereka jika Walmart sedang berada di tahap atau situasi yang tidak diingini, solusi akan terus dirangka bersama sama pasukan operasi dan juga penganalisa data.

Contoh Situasi Penggunaan ‘Big Data’ Di Walmart

  1. Pasukan Bahagian Runcit Walmart mengalami kesukaran untuk memahami kenapa jualan untuk sesetengah barangan merosot secara mendadak

    Apabila data sampai ke tangan Data Café, dengan pantas mereka mengetahui punca sebenar kemerosotan itu. Berpunca dari kesalahan meletakkan tanda harga

    Kesilapan itu terus dibetulkan dan jualan kembali pulih selepas beberapa hari.

    Kalau lambat tahu punca, bayangkan berapa banyak yang Walmart boleh rugi!

  2. Ketika Halloween, mereka mendapati jualan Novelty Cookies di beberapa lokasi Walmart tak terjual langsung! Setelah dianalisa, di lokasi tersebut pasukan operasi tak letakkan produk itu di rak jualan.

    Bukan algoritma yang kompleks, tetapi masalah itu dapat diatasi awal kerana mereka ada sistem untuk menganalisa data secara langsung

  3. Walmart juga mengumpulkan data dari perbualan perbualan di media sosial dan daripada itu mereka cuba untuk ‘meramal’ produk atau barangan yang akan laku dalam tempoh beberapa minggu atau bulan yang akan datang

    Ini memudahkan mereka membuat pembelian stok dengan lebih awal dan murah, sebab dalam pasaran ketika itu belum ada permintaan, jadi mereka boleh beli stok dengan harga murah!

  4. Walmart membangunkan enjin pencarian mereka sendiri, dimana membolehkan mereka menganalisa barangan apa yang selalu dicari oleh pelanggan di Laman E-dagang Walmart

Hasil Dari Perlaksanaan ‘Big Data’

Initiatif Data Café telah berjaya mengurangkan masa yang perlu diambil untuk sesuatu masalah diselesaikan, sebelum ada ‘Big Data’ ini Walmart ambil masa sehingga 3 minggu untuk kenalpasti masalah dan penyelesaian, dan Walmart berjaya mengurangkan tempoh itu kepada hanya 20 minit! Gila!

Untuk kekal relevan setelah kemunculan Amazon dan Alibaba. Walmart melaksanakan strategi yang betul apabila melancarkan initiatif ‘Big Data’

Kebanyakkan orang bila dengar pasal ‘Big Data’, mesti ingat benda benda canggih yang tak terjangkau akal. Dari sudut perniagaan, ia hanya kupayaan untuk memahami masalah, tabiat, trend dan menyediakan solusi dengan lebih cepat.

Rujukan : 
1) Walmart (2015) When data met retail: A love data story 
2) Big Data in practice - Bernard Marr