Din besked er blevet sendt.
Vi behandler din anmodning og kontakter dig så hurtigt som muligt.
Formularen er blevet indsendt med succes.
Du finder yderligere information i din postkasse.
Lad os tage et hverdagseksempel for at illustrere, hvordan big data kan bruges til at overvinde irriterende problemer, som plager virksomhedsejere.
Mød John. John ejer en tøjbutik i Cleveland, USA. Siden tidernes morgen har John brugt traditionelle metoder til at styre sin butik: clipboards, kuglepenne og matematik i hovedet (bravo, John). Han holder øje med butikkens salg ved at gå rundt på gangene og manuelt skrive hver solgt vare ned. Lagerstyring er en anden udfordring, da han hele tiden afbalancerer lagerbeholdningen for at forhindre, at produkter går af mode. Med alle salgsdata i notesbøger er John overvældet og kæmper for at konkurrere med teknologikyndige konkurrenter.
Man kan roligt sige, at det ikke er sådan, en moderne detailvirksomhed skal drives.
De dage er forbi, hvor avanceret analyse og prædiktiv modellering var forbeholdt de store tech-konglomerater - nu har alle adgang til disse transformerende værktøjer. For John betyder det bedre indsigt i kundernes præferencer, smartere lagervalg og forbedret lagerstyring. Mere effektivitet. Mindre spild.
Store mængder data refererer til store mængder information, som ikke kan behandles manuelt eller via Microsoft Excel på grund af de mange forskellige dataformater og -kilder. Disse data kommer fra mange forskellige steder - betalingstransaktioner, aktivitet på sociale medier, butikssensorer - og analyse af dem kan afsløre tendenser, der hjælper virksomheder med at træffe mere informerede beslutninger.
Det er også værd at bemærke, at "big data" er et ret dynamisk begreb, der konstant ændrer sig i takt med den teknologiske udvikling. Hvad der i dag betragtes som en enorm mængde data, f.eks. en terabyte, kan om få år føles som en gigabyte.
Markedet for big data-analyse i detailhandlen forventes at vokse fra $7,73 milliarder i 2025 til $20,22 milliarder i 2030, hvilket afspejler en CAGR på 21,2%, hvilket understreger dens afgørende rolle i omformningen af industrien.
Ekspansionen er i høj grad drevet af forbrugernes øgede ønske om personlige oplevelser. Ifølge en undersøgelse foretaget af MIT Technology Review-indsigterHer er, hvad vi ved:
66%
af kunderne vil have skræddersyet kontakt
44%
fordelagtige rabatter ved gentagne køb
32%
sætter pris på personlige produktanbefalinger
Detailhandlen kan imødekomme disse forventninger ved at omsætte indsigter til relevante, skræddersyede oplevelser ved hjælp af big data.
Lad os nu se på, hvordan det omformer detailhandlen og åbner muligheder for mere interaktive og kundeorienterede tilgange.
Detailvirksomheder kan bruge big data til at analysere faktorer som f.eks:
Tendenser inden for indkøb
Demografiske oplysninger om kunderne
Lokationer
Indkøbsmønstre
Disse data gør det muligt for virksomheder at identificere forskellige kundegrupper - f.eks. budgetbevidste kunder i forhold til dem, der søger premiumprodukter - og forudsige, hvad hvert segment sandsynligvis vil købe.
Med big data i detailhandlen kan virksomheder finjustere deres lager for at sikre, at de er forberedt på fremtidig efterspørgsel. Et supermarked kan f.eks. bruge tidligere salgsdata til at forudsige, hvilke sæsonvarer der vil sælge bedst i næste måned. Det sikrer, at de bestiller den helt rigtige mængde, så de undgår at mangle, have for mange varer på lager eller - værst af alt - at spilde letfordærvelige varer.
Tag dette eksempel: En kunde, der ofte køber friluftsudstyr, modtager et særligt tilbud på nye vandrestøvler. Det øger sandsynligheden for køb af to grunde: For det første føler kunden sig ikke fornærmet over endnu en kampagne i sin indbakke, fordi den er relevant. Og for det andet øger virksomheden sine chancer for at sælge, fordi de kender kundens købsvaner. Personalisering handler om at skræddersy interaktioner, som f.eks. at tilbyde særlige rabatter eller anbefalinger baseret på tidligere køb eller præferencer, så shoppingoplevelsen føles relevant og kundecentreret. Det er her, big data i detailhandlen fungerer bedst for at imødekomme kundernes specifikke krav.
I stedet for at stole på mavefornemmelser kan detailhandlere træffe informerede beslutninger ved hjælp af Forudsigende analyser. Tænk på en sportsbutik, der løbende kan overvåge mesterskaber og tendenser for at afgøre, hvornår det er bedst at fylde op eller tilbyde særlige kampagner og fylde op i overensstemmelse hermed. Resultatet? Ingen forpassede muligheder, en optimeret lagerbeholdning, øget salg og gladere kunder.
Spotter du en konkurrent, der sænker priserne på vinterfrakker lige før en kuldeperiode? Så er det tid til at lancere dit eget udsalg og stjæle rampelyset! Det er sådan, big data i detailhandlen hjælper virksomheder med at spore konkurrenter ved at analysere priser, kampagner og produkttilbud på tværs af markedet, så de bliver det første valg, når efterspørgslen stiger.
En modeforhandler spotter en buzz på de sociale medier om bæredygtige, overdimensionerede vinterfrakker. Ved at kombinere social lytning og big data identificerer de regioner med stor efterspørgsel og målgrupper. De justerer lagerbeholdningen, lancerer fokuserede annoncer og ser en stigning i salget, samtidig med at de styrker deres brandimage. Dette er, hvordan social lytning drevet af big data skaber resultater.
Pilip Tsikhanovich
Leder af Big Data-afdelingen
1TP136 At øge salget, reducere omkostningerne og holde kunderne tilfredse er altafgørende for detailhandlere, hvis de vil have deres virksomhed til at trives. Big data hjælper med at nå disse mål ved at omdanne rå information til brugbare data.
Se her, hvordan du bruger det til din fordel.
Implementering af big data
Sådan fungerer big data
Resultater
Kundesegmentering og målrettet markedsføring
Lagerstyring og efterspørgselsprognoser
Opdagelse og beskyttelse mod svindel
Optimering af priser
Analyse af kundestemning og feedback
Online markedsføring
Fordelene ved big data i detailhandlen er krystalklare - det åbner muligheder for vækst, fleksibilitet og for at holde sig foran på et marked i konstant forandring. Lær, hvordan disse fordele kan hjælpe detailhandlere med at udmærke sig, og få mere indsigt i, hvordan man implementerer dem effektivt.
At opbygge stærkere kundeoplevelser ved hjælp af big data handler om at få kunderne til at føle sig forstået. Hvis kunderne konsekvent køber Nike-udstyr, hvorfor så ikke tilbyde dem et personligt tilbud på et par Nike-sko? Med big data kan detailhandlere bruge dataindsigt til at grave dybere ned i kundernes præferencer og endda foreslå varer, der matcher deres valgte stil. Disse anbefalinger hjælper kunderne med at blive hørt og øger sandsynligheden for et salg. Win-win.
Virksomheder kan studere historiske salgsdata, sæsonudsving og forbrugertendenser for at danne sig et klart billede af den fremtidige efterspørgsel. Big data gør dem i stand til at forudsige, hvilke produkter der vil blive revet væk fra hylderne, så de kan optimere lagerstyringen. Det fører til mere effektiv brug af lagerplads, mindre spild og bedre rentabilitet. Og det bedste af det hele? Det resulterer i en stor stigning i detailhandlerens indtægter.
Smartere marketingstrategier drevet af big data i detailhandlen skaber kampagner, der virkelig når ud til forskellige kundegrupper. For eksempel identificerer en tøjforhandler tre kundetyper: hyppige shoppere, tilbudsjægere og premium-købere. Med big data kan de lave personlige kampagner til hver kundetype. Denne målrettede tilgang taler ikke kun direkte til, hvad kunderne vil have, men øger også i høj grad forhandlerens ROI.
Lad os sige, at en stor kæde af dagligvarebutikker bruger big data fra kundeundersøgelser og sociale medier til at identificere de mest iøjnefaldende smertepunkter for kunderne - som de uendelige køer ved kassen eller manglen på variation i visse områder af butikkerne. Bevæbnet med denne forbrugerindsigt kan detailhandleren tilpasse butikslayoutet, fremskynde kasseprocesserne og sætte mere populære varer på lager i bestemte områder. Disse enkle, men effektive ændringer fører til en dramatisk stigning i kundetilfredsheden, så de bliver ved med at komme tilbage.
Big data-analyse i detailhandlen gør det muligt for virksomheder at spotte markedstendenser og reagere i realtid. Det gør det meget nemmere at være på forkant og fastholde kunderne. For eksempel opdager en stor elektronikforhandler gennem dataanalyse, at en konkurrent har sat priserne ned på et populært mærke af hovedtelefoner. I stedet for at gå i panik eller miste potentielle kunder, reagerer de med en kampagne, der kombinerer de nævnte hovedtelefoner med en bærbar højttaler med rabat. Kunderne elsker et godt tilbud.
Data om fodtrafik og købsmønstre giver bedre beslutninger om, hvor produkterne skal placeres. Hvis visse varer ofte købes sammen, som f.eks. chips og salsa, giver det mening at placere dem i nærheden af hinanden. Denne datadrevne tilgang maksimerer produkteksponeringen, hvilket fører til højere salg og bedre resultater i detailhandlen.
Big data understøtter smartere cash flow-styring og muliggør strategisk budgetallokering. Det løser et stort leverandørproblem - forsinkede betalinger - ved at optimere kreditorprocesser og tilbyde dynamiske, personlige betalingsmuligheder. Desuden kan virksomheder også forudsige udsving i pengestrømmen mere præcist, identificere muligheder for omkostningsbesparelser og forhandle gunstige vilkår med leverandører.
For at få mest muligt ud af big data i detailhandlen handler det om at have den rigtige strategi på plads: de rigtige værktøjer, dygtige folk i dit team, smarte mål at nå og meget mere. Denne letforståelige trin-for-trin-guide gennemgår processen med at implementere big data i detailhandlen.
At bruge big data-analyse i detailhandlen lyder godt i teorien, men teknisk kompleksitet og organisatoriske problemer kan give dig problemer. Nedenfor skitserer vi de almindelige udfordringer og foreslår metoder til at løse dem.
Udfordring: Hvis dine data er ufuldstændige eller duplikerede, bliver dine analyser skæve. Og når systemer som POS-enheder, onlinetransaktioner og sociale medier ikke er synkroniserede, er det umuligt at se det fulde billede.
Løsning: Indfør en stærk datastyring med klare politikker og standarder for datahåndtering. Hold data rene og nøjagtige med regelmæssige revisioner og automatiserede værktøjer, der tjekker i realtid.
Udfordring: Big data i detailhandlen udnytter masser af personlige oplysninger, hvilket desværre gør dem til et oplagt mål for cyberangreb. Lækager kan koste millioner og give dig problemer med at begrænse skaderne.
Løsning:
Brug multifaktorgodkendelse, krypter data og begræns adgangen. Overvej at anonymisere data og gøre din praksis for indsamling af big data gennemsigtig for at undgå faldgruber senere hen.
Udfordring: I spidsbelastningsperioder (hej, julehandel!) skal dine systemer kunne håndtere dataeksplosionen. Uden den rigtige teknologi går du måske glip af salgsmuligheder eller oplever forsinkelser i analysen af salgsdata.
Løsning:
Cloud computing skalerer op eller ned efter behov og gør det nemmere at administrere data. Tilføj mikrotjenester for at få fleksibilitet, så du kan opdatere en del af systemet uden at påvirke resten.
Udfordring: Gode data scientists og ingeniører er svære at finde. Uden dem er optimering af big data eller brug af maskinlæring som at navigere uden et kort.
Løsning:
Du kan opkvalificere dit team (hvis du har tid og tålmodighed) eller outsource dit projekt til en virksomhed, der kan bygge bro over disse huller og sikre, at dine data arbejder for dig.
Store detailhandlere udnytter big data til at overstråle konkurrenterne og opnå imponerende resultater. De udnytter kunde- og driftsdata til at forfine lagerstyringen, øge personaliseringen og forbedre markedsføringsstrategierne. Se her, hvordan verdens førende detailhandlere får succes med big data.
Walmart ansøger AI-drevne analyser til at justere priserne dynamisk baseret på udbud og efterspørgsel. Under pandemien forbedrede automatiserede prissystemer i kødafdelingen f.eks. driftseffektiviteten med 90% og øgede salget med 30%, samtidig med at spildet blev reduceret.
Amazon indsamler store mængder data om hver enkelt kunde. Det omfatter, hvad de ser, køber og endda deres leveringsadresse, som kan give indsigt i indkomstniveauer og præferencer. Sådanne data hjælper Amazon med at skabe et "360-graders billede" af hver kunde, hvilket giver mulighed for meget personlige anbefalinger.
Starbucks bruger AI til at personliggøre oplevelsen for sine Starbucks Rewards-medlemmer. Systemet tager højde for forskellige faktorer som ordrehistorik, vejrforhold, tidspunkt på dagen og ugedag. Resultatet er skræddersyede forslag til mad og drikke.
Zara bruger AI til social lytning og sentimentanalyse for hurtigt at identificere nye tendenser fra sociale medier og onlinefællesskaber. Det reducerer time-to-market og giver Zara mulighed for at reagere på skiftende forbrugerkrav hurtigere end konkurrenterne.
Sephora udnytter AI-algoritmer til at optimere lagerstyringen, så populære produkter altid er tilgængelige, mens overskydende lagerbeholdning af varer, der bevæger sig langsommere, minimeres. En sådan strategi eliminerer risikoen for udsolgte varer og opretholder en stabil produkttilgængelighed.
Folk er klar til hurtige shoppingoplevelser takket være teknologiske fremskridt og tjenester som levering næste dag eller kontaktløse betalinger. Efterhånden som flere forhandlere tilbyder disse bekvemmeligheder, stiger kundernes forventninger og standarder. Med den stigende konkurrence er virksomhederne nødt til at tilpasse sig hurtigt eller risikere at miste kunder til virksomheder, der tilbyder alle disse fordele.
Big data i detailhandlen er din hjælpende hånd til at levere en enestående kundeoplevelse ved bedre at forstå forbrugernes adfærd. Det giver dig mulighed for at forudse tendenserOvervåg konkurrenterne, og bliv en smidig, ultra-responsiv virksomhed. At være datadrevet betyder bedre valg, større udbytte og mulighed for at skalere. Kom ikke bagud, tal med vores eksperter i dag og se, hvordan big data kan hjælpe din virksomhed med at komme foran.
Big data refererer til ekstremt store datasæt, der er for komplekse til at blive behandlet af traditionelle datastyringsværktøjer. Det er typisk kendetegnet ved mængden, variationen og hastigheden af den information, det omfatter. Når de analyseres, afslører big data vigtige indsigter, der hjælper virksomheder med at forbedre beslutningstagningen, forfine processer og projicere fremtidige tendenser.
Big data og prædiktiv analyse i detailhandlen kan handle om at analysere købsadfærd, mens det i sundhedssektoren understøtter patientpleje gennem datadrevet indsigt. Eksempler på big data spænder over store brancher og involverer behandling af information i stor skala for at afdække mønstre, forudsige resultater og forbedre driften.
De fem V'er definerer de vigtigste aspekter af big data og deres kompleksitet. Volumen refererer til den enorme mængde data, der genereres dagligt. Hastighed betyder, hvor hurtigt data genereres og analyseres, ofte i realtid. Variety indfanger de forskellige dataformater og -typer, herunder strukturerede data som regneark og ustrukturerede data som videoer og billeder. Sandfærdighed handler om datakvalitet og pålidelighed. Værdi understreger vigtigheden af at uddrage brugbar indsigt fra data for at understøtte beslutningstagning.
Big data hjælper detailhandlere med at analysere kundeadfærd, optimere lagerbeholdningen, personalisere marketingindsatsen og implementere dynamiske prisstrategier. Det forbedrer også kundeoplevelsen ved at forudsige præferencer og opdage svigagtige aktiviteter.
Det afhænger helt af konsulenternes og teamets ekspertise. Et stærkt team ved præcis, hvordan man vælger de rigtige værktøjer og kombinerer dem effektivt for at øge præstationen. Vores teams ekspertise gør hele forskellen. Fra de allerførste uger leverer vi produktionsklare løsninger og skaber ad hoc-værdi.
Omkostningerne afhænger af projektets størrelse og mål, men med den brede vifte af værktøjer, der er til rådighed i dag, er det muligt at få budgetvenlige, men kraftfulde analyseplatforme. Vores eksperter kan hjælpe med at vælge de rigtige værktøjer til at forbedre kundeoplevelsen, optimere driften eller øge salget - og samtidig holde omkostningerne nede.
I takt med at teknologien udvikler sig, og kundernes forventninger ændrer sig, bliver big data kun vigtigere. Det er ikke bare en hype; det er et reelt skift, der hjælper detailhandlere med at holde sig foran ved at få et bedre greb om kundernes behov, forbedre driften og gøre den samlede indkøbsoplevelse bedre.
Din besked er blevet sendt.
Vi behandler din anmodning og kontakter dig så hurtigt som muligt.
Ved at tilmelde dig accepterer du vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger, herunder brug af cookies og overførsel af dine personlige oplysninger.