Peritel membuat ratusan keputusan setiap hari. Berapa banyak persediaan yang harus dipesan? Produk mana yang layak mendapatkan ruang rak lebih besar? Apakah promosi perlu dilanjutkan selama satu minggu lagi? Toko mana yang membutuhkan tambahan stok? Pelanggan mana yang kemungkinan besar akan merespons penawaran tertentu?
Secara tradisional, banyak keputusan tersebut sangat bergantung pada pengalaman, intuisi, laporan historis, dan pertimbangan manajemen. Kemampuan tersebut tetap penting, tetapi lingkungan bisnis ritel kini menjadi jauh lebih kompleks.
Pelanggan sekarang berinteraksi dengan peritel melalui toko fisik, situs ecommerce, marketplace, aplikasi seluler, social commerce, dan berbagai saluran digital lainnya. Persediaan dapat tersebar di berbagai toko, gudang, pusat pemenuhan pesanan, hingga penyedia logistik pihak ketiga. Sementara itu, harga, promosi, aktivitas pesaing, preferensi pelanggan, dan pola permintaan dapat berubah dengan cepat.
Kompleksitas inilah yang menjadi salah satu alasan mengapa pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel semakin penting.
Alih-alih terutama mengandalkan asumsi, peritel dapat memanfaatkan data penjualan, persediaan, pelanggan, keuangan, rantai pasok, dan operasional untuk memahami apa yang sedang terjadi serta menentukan tindakan yang perlu diambil.
Tujuannya bukan sekadar mengumpulkan lebih banyak data. Tujuannya adalah mengubah informasi yang dapat dipercaya menjadi keputusan yang lebih baik.
Riset ritel juga semakin mencerminkan arah tersebut. Deloitte dalam laporan retail outlook 2026 mengidentifikasi wawasan berbasis data, AI, efisiensi operasional, personalisasi, dan transformasi rantai pasok sebagai sejumlah prioritas penting ketika peritel menghadapi tekanan biaya dan ekspektasi pelanggan yang berubah dengan cepat.
Memahami bagaimana pengambilan keputusan berbasis data bekerja dapat membantu peritel membangun organisasi yang lebih responsif dan efisien.
Apa Itu Pengambilan Keputusan Berbasis Data dalam Ritel?
Pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel adalah praktik menggunakan informasi bisnis yang dapat dipercaya dan wawasan analitis untuk mendukung keputusan operasional maupun strategis.
Alih-alih hanya bertanya, “Menurut kita apa yang akan terjadi?” peritel dapat mengajukan pertanyaan seperti:
Produk mana yang terjual lebih cepat dari perkiraan?
Toko mana yang memiliki kelebihan persediaan?
Produk mana yang sering dibeli secara bersamaan?
Segmen pelanggan mana yang menghasilkan pembelian berulang tertinggi?
Promosi mana yang mampu meningkatkan penjualan tanpa mengurangi margin secara berlebihan?
Di area mana biaya pemenuhan pesanan meningkat?
Pemasok mana yang paling sering mengalami keterlambatan?
Seberapa cepat persediaan bergerak di berbagai lokasi?
Jawaban atas pertanyaan tersebut kemudian dapat digunakan untuk memandu keputusan terkait pembelian, merchandising, penetapan harga, pemasaran, alokasi persediaan, tenaga kerja, manajemen rantai pasok, dan perencanaan keuangan.
Yang perlu dipahami, pengambilan keputusan berbasis data bukan berarti menghilangkan peran pertimbangan manusia.
Manajer ritel tetap membutuhkan pengalaman, pengetahuan pasar, kreativitas, dan pemahaman mengenai perilaku pelanggan. Data memberikan bukti tambahan yang dapat membantu manajer menguji asumsi, mengenali pola, dan mengidentifikasi masalah lebih dini.
Pendekatan yang paling kuat adalah menggabungkan informasi yang dapat dipercaya dengan pertimbangan manusia yang berpengalaman.
Mengapa Pengambilan Keputusan di Bisnis Ritel Semakin Sulit?
Bisnis ritel dahulu beroperasi dalam lingkungan yang relatif sederhana. Sebuah peritel mungkin hanya mengelola beberapa toko fisik, membeli produk dari sejumlah kecil pemasok, dan meninjau laporan penjualan mingguan atau bulanan.
Operasional ritel modern dapat menjadi jauh lebih kompleks.
Seorang pelanggan dapat mencari informasi produk melalui media sosial, memeriksa ketersediaan melalui situs ecommerce, mengunjungi toko fisik, melakukan pembelian melalui marketplace, kemudian mengembalikan produk tersebut melalui saluran lain.
Setiap interaksi berpotensi menghasilkan data.
Pada saat yang sama, persediaan dapat berpindah antara gudang, toko, pusat distribusi, dan operasional pemenuhan pesanan online.
Kondisi ini menghasilkan sejumlah besar informasi yang berpotensi bermanfaat, tetapi juga menciptakan fragmentasi.
Data penjualan mungkin berada di dalam sistem point of sale. Aktivitas ecommerce dapat tersimpan di platform lain. Informasi persediaan dapat dikelola melalui perangkat lunak ERP. Tim pemasaran mungkin menggunakan platform periklanan dan keterlibatan pelanggan yang terpisah.
Jika sistem-sistem tersebut tidak terhubung, manajer dapat menerima versi yang berbeda mengenai kondisi bisnis yang sebenarnya.
Karena itu, pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel tidak hanya bergantung pada analitik, tetapi juga pada ketersediaan informasi yang konsisten, mudah diakses, dan cukup mutakhir.
Pendekatan yang terintegrasi menjadi sangat penting bagi peritel omnichannel. Deloitte mencatat bahwa menghubungkan informasi POS, program loyalitas, persediaan, dan kanal digital dapat membantu peritel merespons perubahan perilaku pembelian dan kondisi persediaan di berbagai saluran secara lebih efektif.
Gunakan Data Penjualan untuk Memahami Permintaan Aktual
Informasi penjualan merupakan salah satu elemen paling mendasar dalam pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel.
Namun, hanya melihat total pendapatan memberikan wawasan yang terbatas.
Peritel dapat menganalisis penjualan berdasarkan produk, kategori produk, lokasi, segmen pelanggan, periode waktu, kanal, tenaga penjualan, promosi, dan berbagai dimensi lainnya.
Bayangkan sebuah peritel yang mengoperasikan 20 toko.
Total penjualan bulanan mungkin menunjukkan bahwa suatu produk memiliki kinerja yang baik. Namun, analisis yang lebih mendalam dapat mengungkapkan bahwa sebagian besar penjualan hanya terkonsentrasi di lima toko, sementara persediaan di lokasi lain bergerak lambat.
Tanpa visibilitas hingga tingkat toko, manajemen mungkin terus mendistribusikan persediaan secara merata.
Data dapat menunjukkan kondisi yang berbeda.
Peritel dapat menyesuaikan pengisian ulang stok berdasarkan permintaan aktual di setiap lokasi sehingga berpotensi mengurangi kelebihan persediaan sekaligus menjaga ketersediaan produk di toko dengan kinerja yang lebih baik.
Analisis serupa dapat membantu peritel mengenali pola musiman, mengidentifikasi produk yang mengalami penurunan, membandingkan kinerja toko, memahami perbedaan antar-kanal, dan mendeteksi perubahan preferensi pelanggan.
Alih-alih memperlakukan laporan penjualan historis hanya sebagai catatan mengenai apa yang telah terjadi, peritel dapat menggunakannya sebagai dasar untuk pengambilan keputusan di masa mendatang.
Tingkatkan Keputusan Persediaan dengan Visibilitas yang Lebih Baik
Persediaan merupakan salah satu investasi terbesar bagi banyak bisnis ritel.
Persediaan yang terlalu sedikit dapat menyebabkan kehabisan stok, kehilangan penjualan, kekecewaan pelanggan, dan menurunnya loyalitas. Sebaliknya, persediaan yang terlalu banyak dapat mengikat modal kerja pada produk yang pada akhirnya mungkin harus didiskon atau bahkan dibuang.
Pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel membantu perusahaan menemukan keseimbangan yang lebih baik.
Metrik persediaan yang bermanfaat dapat mencakup tingkat stok, perputaran persediaan, tingkat sell-through, jumlah hari persediaan, titik pemesanan ulang, lead time, safety stock, frekuensi kehabisan stok, dan persediaan yang menua.
Nilainya menjadi semakin besar ketika informasi persediaan dapat dihubungkan dengan pola penjualan.
Sebagai contoh, manajemen mungkin menemukan bahwa suatu produk memiliki penjualan yang kuat secara keseluruhan, tetapi tingkat sell-through rendah di lokasi tertentu. Alih-alih memesan persediaan tambahan, stok dapat dipindahkan dari toko yang lebih lambat ke lokasi dengan permintaan yang lebih tinggi.
Visibilitas secara real-time atau mendekati real-time menjadi sangat berharga dalam ritel omnichannel karena pelanggan sering kali mengharapkan informasi ketersediaan produk yang akurat sebelum mengunjungi toko atau menyelesaikan pesanan online.
Karena itu, strategi teknologi ritel modern memberikan perhatian besar pada akurasi visibilitas persediaan dan integrasi informasi antara kanal fisik dan digital.
Buat Keputusan Merchandising Berdasarkan Kinerja
Merchandising merupakan kombinasi antara seni dan sains.
Peritel perlu menentukan produk apa yang akan dijual, seberapa luas variasi produk yang ditawarkan, di mana produk harus ditempatkan, serta bagaimana harga dan promosi dikelola.
Pengalaman historis tetap berguna, tetapi data kinerja yang terperinci dapat membuat keputusan merchandising menjadi lebih tepat.
Peritel dapat membandingkan pendapatan, jumlah unit terjual, margin kotor, perputaran persediaan, sell-through, retur, dan aktivitas markdown di berbagai produk maupun kategori.
Hal ini membantu mengidentifikasi satu perbedaan penting: produk dengan penjualan tertinggi belum tentu merupakan produk yang memberikan nilai terbesar.
Sebuah produk mungkin menghasilkan pendapatan yang besar, tetapi membutuhkan diskon yang sering. Produk lain mungkin menjual lebih sedikit unit, tetapi menghasilkan margin yang lebih tinggi.
Pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel memungkinkan tim merchandising mengevaluasi hubungan tersebut alih-alih hanya berfokus pada satu metrik.
Analisis yang lebih canggih juga dapat mempelajari kombinasi produk.
Jika pelanggan sering membeli produk tertentu secara bersamaan, peritel dapat menyesuaikan tata letak toko, rekomendasi ecommerce, bundel produk, atau kampanye promosi.
Hasilnya adalah strategi merchandising yang semakin didasarkan pada perilaku pelanggan yang dapat diamati, bukan sekadar asumsi.
Manfaatkan Data Pelanggan Secara Lebih Efektif
Transaksi ritel memberikan informasi mengenai produk, tetapi juga dapat mengungkap perilaku pelanggan.
Sistem loyalitas, akun ecommerce, platform CRM, interaksi layanan pelanggan, dan sistem pemasaran dapat memberikan konteks tambahan apabila dikelola secara bertanggung jawab dan sesuai dengan persyaratan privasi yang berlaku.
Peritel dapat menganalisis informasi seperti frekuensi pembelian, nilai transaksi rata-rata, kategori favorit, kanal pembelian, respons terhadap promosi, dan retensi pelanggan.
Wawasan tersebut dapat membantu menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih relevan.
Sebagai contoh, pelanggan yang secara rutin membeli kategori produk tertentu dapat menerima rekomendasi yang berhubungan dengan minat yang telah mereka tunjukkan, bukan promosi yang bersifat umum.
Data pelanggan juga dapat membantu peritel memahami perbedaan antarsegmen.
Pelanggan dengan frekuensi pembelian tinggi dapat memiliki perilaku berbeda dibandingkan pembeli sesekali. Pelanggan ecommerce juga dapat merespons secara berbeda dibandingkan pelanggan yang lebih sering berbelanja di toko fisik.
Alih-alih memperlakukan seluruh pelanggan dengan cara yang sama, peritel dapat mengambil keputusan yang mempertimbangkan perbedaan tersebut.
Arah ini menjadi semakin penting seiring peritel mengeksplorasi personalisasi berbasis AI. Survei ritel global Deloitte 2026 melaporkan bahwa banyak eksekutif ritel berencana memperluas kemampuan personalisasi berbasis AI dengan menggabungkan data pelanggan dan dukungan pengambilan keputusan yang semakin otomatis.
Evaluasi Promosi Lebih dari Sekadar Pertumbuhan Pendapatan
Promosi yang meningkatkan penjualan belum tentu otomatis dapat dianggap berhasil.
Misalnya, sebuah peritel memberikan diskon besar dan penjualan meningkat sebesar 30 persen.
Sekilas, kampanye tersebut terlihat sukses.
Namun, analisis yang lebih mendalam mungkin menunjukkan bahwa margin kotor menurun secara signifikan. Sebagian pelanggan juga mungkin tetap akan membeli produk tersebut dengan harga penuh meskipun tanpa promosi.
Di sisi lain, pelanggan yang tertarik oleh promosi mungkin membeli produk tambahan dengan margin tinggi sehingga kampanye tersebut memberikan nilai yang lebih besar daripada yang terlihat pada awalnya.
Inilah alasan mengapa pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel perlu melihat berbagai dimensi.
Peritel dapat mengevaluasi kinerja promosi berdasarkan penjualan tambahan, margin kotor, jumlah unit terjual, akuisisi pelanggan, nilai keranjang belanja, pergerakan persediaan, dan perilaku pembelian berulang.
Toko yang berbeda juga dapat memberikan respons yang berbeda terhadap promosi yang sama.
Dengan informasi yang cukup terperinci, peritel dapat memahami promosi apa yang efektif, kelompok pelanggan mana yang merespons, dan di lokasi mana diskon sebenarnya tidak diperlukan.
Seiring waktu, perencanaan promosi dapat berkembang menjadi siklus pengujian, pengukuran, pembelajaran, dan penyesuaian, bukan sekadar mengulang struktur kampanye yang sama.
Perkuat Peramalan Permintaan dan Proses Pembelian
Keputusan pembelian berkaitan erat dengan kinerja persediaan.
Memesan terlalu sedikit dapat menyebabkan produk tidak tersedia. Memesan terlalu banyak dapat membuat modal terjebak dalam persediaan berlebih.
Peramalan tradisional sering kali sangat bergantung pada rata-rata historis.
Informasi historis tetap berguna, tetapi peritel dapat meningkatkan akurasi peramalan dengan mempertimbangkan variabel tambahan seperti kecepatan penjualan terbaru, promosi, siklus hidup produk, pola musiman, karakteristik toko, permintaan per kanal, lead time pemasok, dan ketersediaan persediaan.
Pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel memberikan fondasi yang lebih kuat untuk proses tersebut.
Sebagai contoh, alih-alih mengasumsikan bahwa setiap toko membutuhkan jumlah pengisian ulang stok yang sama, pola permintaan dapat dianalisis secara individual.
Suatu produk mungkin terjual sangat baik di sekitar kawasan bisnis, tetapi berkinerja buruk di toko-toko pinggiran kota. Produk lain mungkin memiliki permintaan ecommerce yang tinggi tetapi penjualan terbatas di toko fisik.
Keputusan pembelian dan alokasi dapat disesuaikan berdasarkan pola tersebut.
Perangkat peramalan dan AI modern juga dapat membantu peritel menemukan hubungan dalam kumpulan data yang besar dan sulit dianalisis secara manual.
Namun, tujuannya tetap sederhana: menempatkan persediaan yang sesuai di lokasi di mana permintaan kemungkinan besar terjadi sambil tetap mengendalikan risiko persediaan.
Hubungkan Data Operasional dan Keuangan
Salah satu manfaat terbesar pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel muncul ketika informasi operasional dihubungkan dengan kinerja keuangan.
Pertimbangkan kinerja sebuah toko.
Sebuah toko mungkin mencatat pendapatan yang tinggi tetapi pada saat yang sama memiliki biaya tenaga kerja yang tinggi, biaya sewa mahal, markdown yang sering, tingkat persediaan yang tidak efisien, atau aktivitas pemenuhan pesanan yang mahal.
Jika hanya melihat penjualan, manajemen dapat memperoleh kesimpulan yang tidak lengkap.
Ketika informasi keuangan dan operasional digabungkan, manajemen dapat mengevaluasi profitabilitas secara lebih akurat.
Prinsip yang sama berlaku untuk produk.
Pendapatan, harga pokok penjualan, diskon promosi, biaya pemenuhan pesanan, retur, dan biaya penyimpanan persediaan semuanya memengaruhi sisi ekonomi suatu produk.
Analisis terintegrasi membantu peritel beralih dari pertanyaan seperti “Apa yang kita jual?” menuju pertanyaan yang lebih bermakna seperti “Apa yang benar-benar berkontribusi terhadap pertumbuhan yang menguntungkan?”
Hubungan ini menjadi semakin penting ketika peritel beroperasi melalui berbagai kanal karena struktur ekonomi penjualan melalui toko fisik, platform ecommerce, dan marketplace dapat berbeda secara signifikan.
Informasi Real-Time Dapat Mengubah Kecepatan Pengambilan Keputusan
Sebuah keputusan dapat benar berdasarkan informasi yang tersedia, tetapi tetap menjadi tidak efektif jika diambil terlalu terlambat.
Masalah ini umum terjadi ketika bisnis ritel bergantung pada spreadsheet dan laporan yang disiapkan secara manual.
Jika laporan persediaan hanya dibuat setiap minggu, masalah stok mungkin sudah berlangsung selama beberapa hari sebelum manajemen menyadarinya.
Demikian pula, laporan keuangan bulanan mungkin baru menunjukkan penurunan margin jauh setelah kondisi penyebabnya muncul.
Pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel menjadi jauh lebih bermanfaat ketika manajer dapat mengakses informasi secara tepat waktu.
Dasbor dan peringatan otomatis dapat menyoroti kondisi tidak biasa seperti menurunnya persediaan, lonjakan penjualan yang tidak terduga, penurunan margin, keterlambatan pesanan pemasok, atau lokasi dengan kinerja rendah.
Manajer kemudian dapat menyelidiki kondisi tertentu yang membutuhkan perhatian daripada harus mencari masalah secara manual dari laporan yang sangat besar.
Hal ini bukan berarti setiap keputusan harus dibuat secara instan.
Keputusan strategis tetap membutuhkan analisis yang cermat.
Keunggulan dari data yang tepat waktu adalah memungkinkan peritel mengidentifikasi situasi lebih dini dan menentukan apakah tindakan perlu dilakukan.
Hindari Masalah Umum Berupa Data yang Terisolasi
Mengumpulkan data dalam jumlah besar tidak otomatis membuat sebuah organisasi menjadi berbasis data.
Salah satu hambatan terbesar adalah data yang terfragmentasi.
Tim keuangan mungkin menyimpan informasi dalam perangkat lunak ERP. Toko menggunakan sistem POS. Transaksi ecommerce berada di platform lain. Tim pemasaran mengelola data pelanggan secara terpisah. Tim gudang mungkin menggunakan aplikasi persediaan atau WMS khusus.
Ketika sistem-sistem tersebut beroperasi secara terpisah, karyawan sering kali harus mengekspor data ke spreadsheet kemudian menggabungkannya secara manual.
Berbagai masalah dapat muncul dari kondisi tersebut.
Laporan membutuhkan waktu lebih lama untuk disiapkan. Departemen yang berbeda dapat menghitung KPI dengan cara yang berbeda. Informasi dapat menjadi tidak mutakhir selama proses konsolidasi. Pemrosesan manual juga meningkatkan kemungkinan terjadinya kesalahan.
Yang paling penting, manajer dapat menghabiskan waktu memperdebatkan angka mana yang benar daripada membahas apa arti dari angka tersebut.
Fondasi yang kuat untuk pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel karena itu membutuhkan definisi yang sama, proses yang konsisten, kepemilikan data yang jelas, dan integrasi yang dapat dipercaya antara sistem-sistem penting.
Peritel tidak selalu harus mengganti seluruh aplikasi dengan satu platform.
Namun, informasi harus dapat berpindah antar-sistem secara terkontrol dan dapat diandalkan.
Pilih KPI yang Dapat Mendorong Tindakan
Lebih banyak dasbor tidak selalu menghasilkan keputusan yang lebih baik.
Organisasi ritel terkadang melacak ratusan metrik hanya karena informasinya secara teknis tersedia.
Akibatnya, manajer justru kesulitan menentukan indikator mana yang benar-benar penting.
Pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel yang efektif membutuhkan pemilihan metrik yang terhubung dengan tujuan bisnis tertentu.
Tim persediaan mungkin memprioritaskan perputaran persediaan, ketersediaan stok, persediaan yang menua, dan tingkat sell-through.
Tim merchandising dapat memantau penjualan, margin kotor, markdown, kinerja kategori, dan efektivitas promosi.
Tim operasional toko dapat berfokus pada penjualan per lokasi, volume transaksi, tingkat konversi, produktivitas tenaga kerja, dan akurasi persediaan.
Tim keuangan dapat memprioritaskan pendapatan, margin, arus kas, biaya operasional, dan profitabilitas.
Sementara itu, jajaran eksekutif biasanya membutuhkan kelompok indikator yang lebih ringkas untuk merangkum kinerja bisnis secara keseluruhan, tetapi tetap memungkinkan mereka melakukan analisis lebih mendalam ketika dibutuhkan.
Setiap KPI penting pada akhirnya harus mendukung sebuah keputusan.
Jika sebuah metrik berubah secara signifikan, manajemen harus memahami pertanyaan apa yang perlu diajukan dan tindakan apa yang mungkin perlu dilakukan.
Bangun Budaya yang Menggunakan Data, Bukan Sekadar Dasbor
Teknologi saja tidak dapat menciptakan pengambilan keputusan berbasis data.
Karyawan harus mempercayai informasi yang tersedia, memahami metrik, dan mengetahui cara menafsirkannya.
Manajer juga harus nyaman dalam menguji dan mempertanyakan asumsi.
Sebagai contoh, jika manajemen percaya bahwa kategori produk tertentu memiliki kinerja yang kuat, data seharusnya digunakan untuk menguji keyakinan tersebut secara objektif.
Angka mungkin mengonfirmasi asumsi tersebut, menunjukkan perbedaan antar-lokasi, atau mengungkapkan bahwa penjualan tinggi sebenarnya didorong oleh diskon yang besar.
Budaya data yang matang memandang analitik sebagai alat untuk belajar, bukan sekadar untuk membuat laporan.
Tim dapat menjalankan evaluasi kinerja secara rutin, di mana data digunakan untuk mengidentifikasi masalah, membahas penyebabnya, menentukan tindakan, dan mengevaluasi hasilnya pada tinjauan berikutnya.
Seiring waktu, proses tersebut menciptakan siklus umpan balik di dalam organisasi.
Keputusan.
Tindakan.
Pengukuran.
Pembelajaran.
Penyesuaian.
Siklus tersebut pada akhirnya jauh lebih penting dibandingkan sekadar membuat dasbor yang semakin kompleks.
Bagaimana ERP Mendukung Pengambilan Keputusan Berbasis Data dalam Ritel
Seiring berkembangnya operasional bisnis ritel, menjaga konsistensi informasi di berbagai departemen menjadi semakin sulit.
Di sinilah platform enterprise resource planning atau ERP yang terintegrasi dapat memberikan nilai.
Perangkat lunak ERP dapat menghubungkan proses bisnis penting seperti keuangan, pembelian, persediaan, manajemen pesanan, dan aktivitas rantai pasok dalam satu lingkungan yang terintegrasi.
Bagi peritel yang sedang berkembang, platform seperti Oracle NetSuite dapat menyediakan informasi terpusat sekaligus terhubung dengan ecommerce, POS, gudang, CRM, dan berbagai aplikasi lainnya melalui integrasi.
Alih-alih menggabungkan banyak spreadsheet secara manual, manajer dapat mengakses dasbor dan laporan yang didasarkan pada informasi yang dihasilkan langsung dari transaksi bisnis sehari-hari.
Hal ini dapat mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel dengan memberikan visibilitas yang lebih baik terhadap penjualan, persediaan, pesanan, pembelian, kinerja keuangan, dan aktivitas operasional.
Tujuannya bukan sekadar memasang platform perangkat lunak tambahan.
Teknologi seharusnya menciptakan fondasi informasi yang dapat dipercaya, sehingga berbagai tim dapat bekerja menggunakan data yang konsisten.
Ketika informasi menjadi lebih mudah diakses dan dipercaya, karyawan dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengumpulkan angka dan lebih banyak waktu untuk memahami apa arti angka tersebut bagi bisnis.
Ubah Data Ritel Menjadi Keputusan Bisnis yang Lebih Baik
Peritel sebenarnya sudah menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar.
Tantangannya adalah mengubah informasi tersebut menjadi keputusan yang dapat meningkatkan operasional dan pengalaman pelanggan.
Pengambilan keputusan berbasis data dalam ritel yang efektif dimulai dari data yang dapat dipercaya, tujuan bisnis yang jelas, KPI yang relevan, sistem yang terintegrasi, dan karyawan yang memahami cara menafsirkan informasi.
Peritel kemudian dapat menggunakan kemampuan tersebut untuk meningkatkan alokasi persediaan, peramalan, pembelian, merchandising, promosi, keterlibatan pelanggan, operasional toko, dan perencanaan keuangan.
Analitik tingkat lanjut dan AI akan terus memperluas kemampuan peritel dalam memperoleh wawasan dari data, tetapi teknologi tidak seharusnya mengalihkan perhatian dari tujuan utamanya.
Sebuah peritel tidak otomatis menjadi perusahaan berbasis data hanya karena memiliki perangkat lunak analitik yang canggih.
Peritel menjadi berbasis data ketika informasi yang akurat secara konsisten memengaruhi bagaimana keputusan dibuat.
Bagi peritel yang mengelola banyak toko, kanal penjualan, gudang, kategori produk, dan titik interaksi pelanggan, membangun kemampuan tersebut dapat memberikan sesuatu yang semakin bernilai: pemahaman yang lebih jelas mengenai apa yang sedang terjadi di seluruh bisnis dan fondasi yang lebih kuat untuk menentukan apa yang seharusnya dilakukan selanjutnya.
