Analisi dati di vendita in negozio: gli 8 KPI Retail da monitorare

È indubbio, l’analisi dei dati di vendita è il primo passo verso una gestione più efficiente della propria attività. Una gestione che, a partire dalle informazioni a disposizione, permette di prendere decisioni informate che fanno leva su molteplici informazioni legate, ad esempio, alla gestione delle scorte, alle previsioni di vendita, alla misurazione della soddisfazione dei clienti fino alla messa a punto di azioni di marketing personalizzate e automatizzate.  

Analisi dei dati di vendita: cosa considerare 

Quali sono gli elementi chiave per migliorare le vendite? Prima di tutto ogni imprenditore del Retail dovrebbe considerare le abitudini di acquisto dei consumatori rispetto a determinati prodotti, così da valutare l’approvvigionamento delle scorte e il costo dell’inventario, così come le previsioni di incasso e i relativi ricavi.  

Inoltre, è importante prendere decisioni informate rispetto alla strategia di vendita per ottenere un maggior ritorno dell’investimento, sapere in quale direzione andare rispetto a una scelta di vendita multicanale o agli obiettivi di una campagna di marketing offline. Un ulteriore fattore è rappresentato dal personale dedicato e dalla capacità di lavorare in modo efficiente, migliorando la customer retention ed experience e aumentando il tasso di conversione. 

In tutti questi casi, il problema per l’esercente è riuscire ad avere i dati necessari per orientare la propria attività e governare così la propria strategia commerciale.  

Come fare analisi dei dati di vendita: 2 fasi 

In ogni aspetto gestionale e strategico, l’analisi dei dati di vendita attraverso il giusto software gestionale per il punto vendita può fornire indicazioni preziose per monitorare in tempo reale la situazione e predisporre interventi mirati sull’operatività quotidiana. Affinché l’analisi dei dati di vendita sia efficace, bisogna considerare diversi aspetti. 

Fase 1: impostare l’analisi dei dati di vendita 

1. Prima di tutto l’esercente deve individuare gli obiettivi da raggiungere e, in base ad essi, si definiscono le metriche da monitorare. Gli obiettivi devono essere SMART, un acronimo anglosassone che sta per specific (specifico, S), measurable (misurabile, M), achievable (raggiungibile, A), relevant (rilevante, R) e time-based (legato a un certo periodo di tempo, T). 
2. Non tutti i dati sono uguali: è fondamentale, per l’esercente, selezionare solo quelli che contano rispetto alle proprie finalità. I dati vanno poi raccolti e organizzati tramite un sistema idoneo che li renda fruibili.
3. Il commerciante deve considerare che il monitoraggio dati va effettuato in tempo reale e a cadenza regolare, così da confrontare le tendenze mese su mese, anno su anno, settore per settore, con l’elaborazione di report idonei. 
4. Infine, grazie al confronto fra una prospettiva ampia e dettagli granulari, l’analisi dei dati di vendita così ottenuti mette in evidenza i modelli di comportamento ricorrenti: ciò consente, in ottica predittiva, di affinare le previsioni sui risultati futuri. 

Fase 2: gli 8 KPI Retail da analizzare 

Nell’analisi dell’andamento delle vendite di un negozio fisico, è cruciale monitorare una serie di indicatori di performance (KPI) che permettono di valutare la situazione e adottare poi strategie idonee alla crescita del punto vendita.  

1. Scontrino medio. Si ottiene dividendo il venduto totale per il numero di scontrini emessi e fornisce una misura immediata del valore medio delle transazioni in negozio. Un valore elevato può indicare una clientela disposta a spendere di più o l’efficacia di una strategia di upselling (la quale incentiva l’acquisto di una versione a maggior valore aggiunto di un determinato prodotto, rispetto a quella che il cliente voleva comprare in origine) o di cross-selling (che punta alla vendita di prodotti aggiuntivi, complementari, ma legati al bene comprato dal consumatore).  
2. Vendite totali per negozio. Questo indicatore aiuta a confrontare le performance dei diversi punti vendita nel caso di catene Retail, identificando quali necessitano di un supporto mirato. 
3. Numero medio di articoli per scontrino (UPT o Unit per Transaction). Si ottiene dividendo il numero di articoli venduti di una certa categoria merceologica per il numero di scontrini emessi e fornisce così la quantità media di prodotti acquistati in ogni transazione. È utile per valutare anche qui l’efficacia del cross-selling o, in alternative, di interventi atti ad aumentare il valore del carrello medio: si pensi alla disposizione dei prodotti sugli scaffali in occasione di ricorrenze come il Black Friday. 
4. Percentuale dei resi di prodotto. Si ottiene dividendo il numero di resi registrati diviso per il totale del venduto; il risultato viene moltiplicato per 100. Questo KPI è un ottimo campanello d’allarme: una percentuale elevata può indicare problemi di qualità dei prodotti o legati all’insoddisfazione dei clienti.
5. Vendite per metro quadro. Si ottiene dividendo il totale delle vendite per i metri quadri del punto vendita: questo KPI consente di capire quanto viene sfruttato lo spazio del negozio e se ci sono margini di efficientamento – ideale da monitorare prima e durante i saldi. 
6. Indice di rotazione del magazzino. Generalmente si calcola dividendo il totale del venduto (a prezzo di costo) in un certo periodo dell’anno per la giacenza media dello stesso periodo. Quando elevato, questo KPI indica che il negozio sta vendendo e rinnovando le scorte di magazzino in modo efficiente ed efficace, minimizzando allo stesso tempo i costi di stoccaggio. 
7. Prodotti best seller e worst seller. Con l’analisi delle vendite totali per singolo prodotto, è possibile determinare quali articoli hanno registrato i volumi di vendita più alti (best seller) e più bassi (worst seller). In questo modo, l’esercente identifica quali prodotti hanno le migliori e le peggiori performance di vendita, adeguando di conseguenza le strategie di magazzino.
8. Customer retention. Si ottiene dividendo il numero di clienti che hanno comprato di più in un certo periodo e il totale dei clienti attivi del negozio. Questo KPI è fondamentale per capire quanto è salda la relazione con i consumatori e l’efficacia delle strategie di fidelizzazione messe in atto, come l’uso di fidelity card virtuali prepagate.   

Perché serve fare analisi dei dati di vendita  

Riuscire a raccogliere, organizzare e rendere fruibili i dati è un’attività preziosa, che richiede gli strumenti tecnologici giusti per rendere le informazioni costantemente aggiornate, omogenee e facilmente consultabili. 

L’analisi dei dati di vendita, pertanto, permette di individuare tendenze e ricorrenze nel processo della vendita che sono fondamentali per orientare le decisioni, rendere più efficiente la gestione riducendone i costi e accrescere così i ricavi.