Zagreb, 25. travnja 2025. – Prema novoj studiji KPMG-a, maloprodajni lideri koji uspješno koriste vlastite i vanjske podatke te sustavno provode analizu podataka ostvaruju do 15% veći rast prihoda i do 12% veću profitabilnost u usporedbi s konkurentima. Međutim, unatoč sve većim ulaganjima u analitiku i digitalne alate, 68% ispitanih tvrtki priznaje da im nedostaje jasna strategija korištenja podataka. Fragmentacija podataka i nepovezani sustavi jedan su od ključnih izazova koji ograničavaju transformaciju u ovom sektoru.
Izazov prekomjerne količine podataka
Maloprodajni sektor prolazi kroz značajnu transformaciju, potaknut brzim tehnološkim napretkom i promjenama u očekivanjima potrošača. Današnji kupci zahtijevaju personalizirana i besprijekorna iskustva prilikom kupovine na svim kanalima, stvarajući pritisak na maloprodajne tvrtke da ne samo razumiju, već i predvide njihove potrebe. Istovremeno, fragmentacija podatkovnih ekosustava, kao i sve veća količina i brzina generiranja podataka, predstavljaju značajan izazov.
Analizirajući navedeno istraživanje, stručnjaci KPMG-a istaknuli su kako maloprodajne tvrtke danas prikupljaju značajne količine podataka – od transakcijskih informacija, obrazaca kupovine i angažmana na društvenim mrežama pa sve do podataka iz programa lojalnosti. Međutim, analiza pokazuje da samo 52% ispitanih maloprodajnih tvrtki smatra da su u mogućnosti iskoristiti te podatke za donošenje strateških odluka. Dodatno, 40% ispitanika navodi da im nedostaju alati za analizu podataka u stvarnom vremenu, što dovodi do neefikasnih procesa i propuštenih prodajnih prilika.
Kako podaci mogu povećati prodaju i poboljšati upravljanje zalihama
Analiza podataka može značajno unaprijediti sljedeće ključne aspekte poslovanja:
Personalizirano korisničko iskustvo – Tvrtke koje koriste podatke za personalizaciju ponuda ostvaruju do 20% veću stopu ponovne kupnje.
Povećanje efikasnosti lanca opskrbe – Prediktivna analitika može smanjiti nepotrebne zalihe za 30% i poboljšati točnost predviđanja potražnje.
Pametno određivanje cijena – Dinamički modeli cijena omogućuju povećanje prihoda za 5-10%, optimizirajući cijene u skladu s tržišnim trendovima i ponašanjem potrošača.
Izazovi digitalizacije u maloprodajnom sektoru
Analizirajući rezultate istraživanja, Daniel Lenardić, partner u Odjelu poslovnog savjetovanja u KPMG Hrvatska, dio KPMG Adria clustera koji čine KPMG u Hrvatskoj, Bosni i Hercegovini i Sloveniji, dodatno naglašava važnost objedinjavanja podataka kako bi se osigurao kontinuirani rast i razvoj sektora:
Vrijeme u kojem su se tvrtke mogle oslanjati na linearni rast i povremene korekcije cijena je iza nas. Danas, maloprodajne tvrtke koje ne integriraju podatke u svoje poslovne procese zaostaju za konkurencijom koja koristi analitiku za agilno upravljanje opskrbnim lancem, personalizaciju korisničkog iskustva i optimizaciju cijena. Naša analiza pokazuje da vodeće tvrtke u sektoru već ostvaruju konkretne financijske rezultate zahvaljujući modernim podatkovnim strategijama.“
Lenardić također ističe da je ključno ulagati u alate koji omogućuju unificirano praćenje podataka iz svih prodajnih kanala – online, offline, društvene mreže, programi lojalnosti, ali i vanjskih izvora (analize tržišta, podaci konkurencije, i sl.). „Bez takve integracije, tvrtke gube dragocjene prilike i donose odluke temeljem nepotpunih informacija, što može imati značajne posljedice na dugoročnu profitabilnost.“
Dodatno analizirajući stanje na domaćem tržištu, Matej Samardžić, manager u Odjelu poslovnog savjetovanja u KPMG Hrvatska, dio KPMG Adria clustera koji čine KPMG u Hrvatskoj, Bosni i Hercegovini i Sloveniji, upozorava da se mnoge hrvatske tvrtke još uvijek oslanjaju na zastarjele operativne modele i ne koriste puni potencijal podataka:
„Iako su podaci izuzetno vrijedan resurs, njihova primjena u praksi često je otežana zbog nepovezanih sustava, različitih izvora informacija i nedostatka jedinstvene strategije upravljanja. Naše iskustvo pokazuje da mnoge tvrtke još uvijek ručno analiziraju podatke, često isključivo kroz MS Excel ili ih koriste samo fragmentirano, bez jasne povezanosti s poslovnim ciljevima. Takav pristup ograničava donošenje strateških odluka i umanjuje potencijal podataka za stvaranje konkurentske prednosti.“
Samardžić dodaje kako je uvođenje automatizacije i umjetne inteligencije u analizu podataka postala nužnost: „Tvrtke koje se oslanjaju isključivo na povijesne podatke i ručne procese za predviđanje trendova već sada gube tržišni udio. Prediktivna analitika, koja omogućava optimizaciju zaliha, prilagodbu cijena i unaprjeđenje korisničkog iskustva, mora postati standard u sektoru.“
Zaključak
Jasna podatkovna strategija nije samo tehnološka inicijativa – ona mora postati temeljna poslovna strategija svake maloprodajne tvrtke koja želi ostati konkurentna u digitalnom dobu. Tvrtke koje ne ulažu u podatkovnu strategiju riskiraju stagnaciju i smanjenje tržišnog udjela, dok one koje implementiraju napredne analitičke alate ostvaruju mjerljive koristi kroz optimizaciju operativnih procesa, povećanje lojalnosti kupaca i dugoročnu održivost.