Mô hình dữ liệu thời tiết giúp ngành bán lẻ đạt doanh số kỳ vọng
Các nhà bán lẻ lớn như Walmart đang tăng cường ứng dụng phân tích dữ liệu dự đoán tâm lý mua hàng trong bối cảnh tình hình thời tiết trở nên thất thường.
Dữ liệu thời tiết giúp các nhà bán lẻ điều chỉnh quảng cáo theo khu vực và quyết định thời điểm giảm giá các mặt hàng theo mùa như áo len.
Năm nay, Walmart đã giảm giá kem chống nắng sớm hơn vài tuần ở một số khu vực tại Mỹ dựa trên dự báo cho thấy mùa Thu sẽ ẩm ướt hơn bình thường, điều mà trước đây có thể chưa bao giờ diễn ra, theo ông Kirby Doyle, Cố vấn Danh mục sản phẩm của Walmart.
“Ban đầu, dữ liệu thời tiết chỉ là một mô hình dự báo cho kế hoạch tổng thể,” Doyle từ công ty Beiersdorf cho biết. “Giờ đây, chúng tôi tích hợp nó vào kế hoạch trước mùa và xuyên suốt mùa để đánh giá tác động của thời tiết, cũng như lên lịch cho các chương trình khuyến mãi.”
Nhóm các nhà tư vấn thời tiết tư nhân, như Meteonomiqs ở Đức và Planalytics cùng Weather Trends International ở Mỹ, đang sử dụng công nghệ điện toán đám mây để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
Nhu cầu về dữ liệu này đang tăng lên trong bối cảnh thời tiết biến động ngày càng dữ dội do biến đổi khí hậu.
Công ty Planalytics và công ty tư vấn BearingPoint đang hợp tác xây dựng phần mềm giúp các nhà bán lẻ điều chỉnh giá theo biến động thời tiết. “Thời tiết là điều bạn không thể kiểm soát, nhưng bạn có thể kiểm soát phân tích và giá cả,” ông Ryan Orabone, tư vấn quản lý của BearingPoint cho biết.
Thời tiết ấm áp bất thường vào tháng 10 khiến các nhà bán lẻ lo ngại về mùa mua sắm cuối năm. “Chúng tôi cần thời tiết lạnh để hoạt động kinh doanh diễn ra tốt vào quý 4,” CEO Hal Lawton của Tractor Supply cho biết. Công ty này, chuyên bán các sản phẩm mùa Đông như viên nhiên liệu và trang phục giữ ấm, hiện đang sử dụng phân tích thời tiết để quyết định có nên giảm giá sớm hay không.
Theo Planalytics, nếu nhiệt độ tháng 11 ở Mỹ giảm mạnh so với năm 2023, việc giảm giá quá sớm có thể khiến họ bỏ lỡ cơ hội bán hàng sau này. Tuy nhiên, không phải nhà bán lẻ nào cũng xử lý dữ liệu chính xác.
Cùng với nhiệt độ tăng, nhu cầu phân tích thời tiết cũng tăng. Theo Cục Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia Mỹ cứ khoảng ba tuần lại có một thảm họa thiên nhiên gây thiệt hại ít nhất 1 tỷ USD ở Mỹ.
Với việc dữ liệu ngày càng chi tiết, các nhà bán lẻ đang dần có khả năng tốt hơn nhằm đạt kết quả kinh doanh theo kỳ vọng.
>>Ngành đường sắt Pháp đối mặt nguy cơ đình công dịp Giáng sinh
