يشهد العديد من تجار التجزئة زيادة ملحوظة في إقبال الزبائن على المتاجر في الفترة المحيطة باليوم الأول من الدراسة. واستعدادًا لذلك، غالبًا ما تعامل جداول التسويق في قطاع التجزئة موسم العودة إلى المدرسة كموعد ثابت. يحدد المخططون تاريخًا معينًا — أوائل أغسطس في منطقة صن بيلت، وأواخر أغسطس في منطقة الوسط الغربي، وبعد عيد العمال في أجزاء من منطقة الشمال الشرقي — ويضعون خططًا للترويج وتوزيع الموظفين وتدفق المخزون بناءً على ذلك.
لكن اسأل أي مدير متجر في دالاس عن سبب تباطؤ مبيعات قمصان البولو وحقائب الظهر عما كان مخططًا له خلال أسبوع بلغت فيه درجة الحرارة 88 درجة فهرنهايت، أو عن سبب قيام موجة طقس «أكثر برودة» في مينيابوليس بتقديم موعد طرح السترات الصوفية والسترات الخفيفة في الجدول الزمني، وستسمع القصة الحقيقية. فالطلب على مستلزمات العودة إلى المدرسة لا يتبع جرس المدرسة. بل يتبع مقياس الحرارة، أو بشكل أكثر تحديدًا، ما «يشعر» به المتسوق.
بالإضافة إلى ذلك، فإن التسوق لا يقتصر فقط على تحديد المنتجات المطلوبة — بل يتعلق أيضًا بما إذا كان الناس سيأتون إلى المتجر أصلاً. فقد تدفع موجة الحر المتسوقين إلى تجميع زياراتهم المتعددة للمتجر في رحلة واحدة مكثفة، يتم تحديد توقيتها لتتزامن مع الساعات الأكثر برودة. ويمكن لجبهة باردة مفاجئة أن تدفع المتسوقين إلى إنجاز تسوق أسبوع كامل قبل وصولها. غالبًا ما يتحرك عدد زوار المتجر ومزيج الفئات جنبًا إلى جنب، ولكن ليس دائمًا لنفس السبب، والخطة التي تُبنى فقط على أساس ما يوجد في عربة التسوق تغفل نصف تأثير الطقس على المتجر.
تُعطيك تواريخ بدء العام الدراسي فكرة تقريبية عن الوقت الذي ينبغي أن تبدأ فيه فئة معينة في تحقيق مبيعات. لكنها لا تحدد السرعة التي ستحدث بها هذه المبيعات، أو أي المنتجات ستباع أولاً، أو أي المناطق ستتأخر أو ستسبق غيرها. وهذه الفجوة مكلفة: فملابس الطقس البارد والملابس الخارجية تظل على الرفوف في ظل موجة حر، بينما تحقق المشروبات ومنتجات أواخر الصيف ووحدات التخزين (SKU) المتعلقة بالشمس أداءً أفضل. إن توزيع الموظفين في المتجر دون فهم تأثير الطقس ينطوي على خطر انخفاض مستويات خدمة العملاء عندما يؤدي الطقس إلى زيادة عدد الزوار. وعلى العكس من ذلك، فإنك تخاطر بوجود فائض في عدد الموظفين عندما يؤدي الطقس إلى انخفاض عدد الزوار خلال ما كان من المفترض أن يكون أسبوع الذروة.
وهنا تصبح بيانات الطلب WeatherSmart من Planalytics عنصرًا أساسيًّا — فهي الطبقة التي تحول تاريخًا ثابتًا في التقويم إلى إشارة طلب ديناميكية. وبالاقتران مع بيانات حركة الزوار في الوقت الفعلي من RetailNext، يمكن لتجار التجزئة الاستفادة من إشارات الطلب التي تحدد على وجه التحديد مقدار الزيادة أو النقصان في عدد الزوار بناءً على حالة الطقس. ويساعد مواءمة إشارة الطلب هذه مع الخطط التشغيلية على زيادة المبيعات، ورفع مستويات الخدمة، وتحقيق أقصى قدر من الأرباح.
تقوم بيانات الطلب من WeatherSmart بتحديد مدى تأثير الأحوال الجوية الفعلية والمتوقعة في رفع مبيعات فئة معينة أو خفضها عن التوقعات المستمدة من التقويم وحده، ويتم التعبير عن ذلك كنسبة مئوية للزيادة أو النقصان مقارنة بخط أساس يتمثل في الأحوال الجوية الموسمية العادية أو الأسبوع المماثل من العام الماضي. وهي عبارة عن ترجمة لدرجات الحرارة ومعدلات هطول الأمطار والأنماط الموسمية إلى تعديل في الطلب يمكن لتجار التجزئة الاستجابة له بشكل استباقي.
لنأخذ مثالاً حقيقياً: في منتصف أغسطس من العام الماضي، خلال فترة العودة إلى المدارس، تجاوز الطلب على زيارة متاجر ملابس الأطفال على الصعيد الوطني الأنماط الموسمية «العادية» بنسبة 3%، وذلك بسبب الطقس وحده، على الرغم من عدم حدوث أي تغيير في التقويم. وخلف هذا الرقم الوطني، كشفت الأحوال الجوية الإقليمية عن صورة أكثر دلالة. فقد ارتفع عدد زوار متاجر ملابس الأطفال بنسبة 19% عن المعدل الطبيعي في بوفالو، و12% في ديترويت، و6% في كل من مدينة نيويورك وشيكاغو. وعلى العكس من ذلك، أثرت الأحوال الجوية سلبًا على إقبال الزبائن على متاجر ملابس الأطفال، حيث انخفض بنسبة 13% عن المعدل الطبيعي في مدينة كانساس سيتي، و8% في مدينة سولت ليك سيتي، و4% في مدينة بويز. وأدى نفس الأسبوع في التقويم التجاري إلى تأثيرات متباينة بشكل كبير على إقبال الزبائن على المتاجر.
هذه هي الفكرة الأساسية: يخبرك التقويم بأن موسم العودة إلى المدارس قد حان، لكن التأثيرات الجوية هي المؤشرات التي يجب الانتباه إليها في الأسواق المحلية.
من المغري التعامل مع الطقس باعتباره مسألة تتعلق بالتسويق فحسب — فالطقس الحار يزيد مبيعات السراويل القصيرة، بينما الطقس البارد يزيد مبيعات السترات. لكن الطقس يؤثر على عاملين في آن واحد، والخلط بينهما يؤدي إلى وضع خطط تصيب في تقدير حجم الزوار وتخطئ في توزيع المنتجات المعروضة، أو العكس.
تنوع الفئات هو ما يشتريه الناس بمجرد أن يقرروا التسوق. أما حركة الزوار فهي ما إذا كانوا سيأتون أم لا — ومتى سيأتون. يمكن أن تؤدي موجة الحر الطويلة إلى الحد من الرحلات الاختيارية، مما يؤدي إلى تجميع التسوق في زيارات أقل عددًا وأكبر حجمًا، يتم توقيتها في أبرد أوقات اليوم. كما يمكن أن تؤدي موجة برد مفاجئة إلى ارتفاع قصير الأمد في عدد الزوار، حيث تخرج الأسر التي كانت تؤجل رحلة التسوق أخيرًا. وتضيف الأمطار نمطًا ثالثًا: انخفاض حاد أثناء هطولها (أو عند توقع هطولها)، يتبعه ارتفاع انتعاشي.
قد تنجح الخطة التي تستند فقط إلى الطلب على مستوى الفئات في تحديد تشكيلة المنتجات بشكل دقيق، لكنها قد تخطئ في تقدير تأثيرات حركة الزوار في المتجر. وتقوم تحليلات الطلب WeatherSmart بتغطية كلا البعدين لنفس السوق والأسبوع: مدى تأثير الطقس على مبيعات الفئة، ومدى تأثيره على قرار الذهاب إلى المتجر نفسه.
استكشف 👉 RetailNext Traffic Analytics
يمكن لتجار التجزئة الذين يستخدمون تحليلات الطلب من WeatherSmart جنبًا إلى جنب مع بيانات حركة الزوار RetailNext أن يحددوا توقيت الحملات الترويجية الخاصة بعودة المدارس في الأوقات التي تؤدي فيها الحرارة (أو انعدامها) فعليًّا إلى زيادة الطلب على فئة معينة، بدلاً من إطلاق الحملات الترويجية في كل الأسواق في نفس التاريخ المحدد على المستوى الوطني.
يجب تركيز العروض الترويجية في الفترة التي تتزامن مع الرحلات المرتبطة بالطقس، بدلاً من توزيعها بالتساوي. وبذلك، يتحول التقويم الترويجي من حدث وطني واحد تُضاف إليه اختلافات إقليمية، إلى مجموعة من الأحداث الإقليمية التي تتركز في وقت متشابه من العام. وبالنسبة لمن يديرون قنوات بيع عبر الإنترنت، يمكن أن يؤدي الطقس إلى تحويل حركة الزبائن الفعلية في المتجر إلى حركة رقمية عبر الإنترنت.
تُعد القوى العاملة النصف الآخر من المعادلة، وغالبًا ما يكون الخطأ في تقديرها هو الأكثر تكلفة. لطالما تم تحديد جدول عمل الموظفين لفترة العودة إلى المدارس استنادًا إلى أنماط تاريخية مرتبطة بالتقويمات المدرسية. تتيح إشارات الطلب من ويذر سمارت للمخططين تعديل هذا الأساس المرجعي قبل أن يتحول إلى مشكلة على أرض الواقع:
لا شيء من هذا يحل محل التقويم المدرسي — فهو لا يزال يُشير إلى اقتراب الموسم. ما تضيفه تحليلات الطلب من WeatherSmart هو الدقة بشأن متى وأين ومدى قوة ظهور ذلك الموسم. تساعد إشارة الطلب هذه على فهم ما سيشتريه الناس، وكم سيتم شراؤه أكثر (أو أقل)، وما إذا كانوا سيتوجهون إلى متجرك لشرائه. إن وضع خطة وطنية واحدة بناءً على تاريخ واحد في التقويم هو مجرد تخمين متخفي في شكل جدول زمني. أما دمج إشارات مثل تحليلات الطلب من WeatherSmart، فيحولها إلى توقعات متجددة ومحلية للغاية تزداد دقة مع اقتراب الموسم.
تدق جرس المدرسة في نفس التاريخ من كل عام. أما الطقس فلا. وتستقبل متاجر التجزئة التي تخطط لهذين العاملين موسم العودة إلى المدرسة بالمنتج المناسب، في المكان المناسب، مع الموظفين المناسبين في الأوقات المناسبة — وكل ذلك متوافقًا مع الطقس المناسب!
تعرف على المزيد عن Planalytics 👉 قياس تأثير الأحوال الجوية