Ruby Friel siempre supo que quería montar su propia tienda. Su andadura empresarial comenzó de adolescente trabajando como florista para pequeños empresarios y empezó a tomar forma como diseñadora de productos, donde viajaba por todo el mundo para investigar tendencias y se inspiraba en las pequeñas boutiques y tiendas que encontraba. Pero no fue hasta 2020, cuando un amigo le ofreció un espacio asequible encima de su negocio en Stockport (Reino Unido), que decidió dar el salto. En marzo de 2020, con todas las 3.000 libras de sus ahorros personales, Ruby abrióStill Life Story, una semana antes del primer cierre por cuarentenas del Covid en el Reino Unido.
Desafío
En los primeros días de Still Life Story, Ruby era un espectáculo en solitario, gestionando todos los aspectos del negocio y desempeñando unas 20 funciones diferentes, todo ello mientras compaginaba las exigencias de la maternidad con un bebé recién nacido. Y aunque la tienda tuvo un éxito inmediato y ya generaba beneficios, cada mes Ruby tenía que elegir entre pagarse un sueldo a sí misma o invertir en su nueva marca, y cada mes, Ruby elegía reinvertir todos sus beneficios para hacer crecer su negocio.
Construir relaciones sólidas hablando directamente con los clientes y ofreciendo un servicio personalizado siempre ha formado parte de su estrategia de crecimiento pero, una vez que el negocio llegó a cierto punto, las conversaciones por sí solas no eran suficientes. Ruby sabía que necesitaba datos que guiaran las decisiones de compra para asegurarse de que reinvertía estratégicamente.
Solución
我们使用el面板de分析de Shopify supervisó las ventas totales de la tienda y el número de transacciones cada día de la semana, y revisó el crecimiento de la tienda mensualmente.
Como resultado de familiarizarse con sus datos, Ruby se dio cuenta de que una de las métricas más importantes de la tienda eran las ventas por tipo de producto. Ruby se dio cuenta de que, aunque un anillo se había vendido mal, la joyería como colección era en realidad una de las categorías más vendidas entre sus clientes. Esta era la información que Ruby necesitaba para ampliar de forma masiva sus categorías de productos más vendidos y aumentar los beneficios de sus productos con mejores resultados.
Ruby también identificó qué productos específicos de cada categoría eran los más demandados consultando el informede ventas por variante de producto. Esto le permitió saber en qué productos reinvertir y qué productos destacar en las redes sociales para atraer más clientes a la tienda, y le ayudó a elaborar una estrategia de precios más competitiva.
Partiendo de sus productos más vendidos, Ruby pudo crear una estrategia eficaz de creación de carritos al optar por almacenar artículos complementarios para hacer promoción cruzada con los favoritos de los clientes.
Los datos también influyen en sus estrategias de merchandising, ventas y marketing. Ruby utilizael informe de análisis ABC, que clasifica su inventario en un sistema de clasificación de productos A, B y C. El informe de análisis ABC facilita la creación de una estrategia eficaz de creación de carritos. El informe de análisis ABC facilita la identificación de los productos que generan la mayor parte de los beneficios y de los que rara vez se piden y podrían estar generando gastos innecesarios de almacenamiento y mantenimiento. Ruby se basa en esta información para determinar las decisiones diarias, desde la colocación de los productos en la tienda hasta la promoción en línea y los esfuerzos de marketing en los que colabora con microinfluenciadores para ayudar a que los productos C suban de categoría. Y cuando la posición de un producto no mejora, los datos informan sobre qué productos Ruby decide no reponer o descontar en sus próximas campañas.
Resultados
Still Life Story ha mantenido su atractivo masivo entre un amplio grupo demográfico al tiempo que ha evolucionado estratégicamente su línea de productos con un profundo conocimiento de lo que quieren sus clientes.
Gracias al uso de datos para identificar los productos más vendidos y las tendencias de ventas, sus ingresos aumentaron un 50% interanual durante las vacaciones de invierno.