Big data vähittäiskaupassa: Big data -ratkaisujen avulla vähittäiskaupan toimintojen uudistaminen: vähittäiskaupan toimintojen uudistaminen big data -ratkaisujen avulla

Otetaanpa jokapäiväinen esimerkki siitä, miten big datan avulla voidaan ratkaista ärsyttäviä ongelmia, jotka vaivaavat yritysten omistajia.

Tapaa John. John omistaa vaatekaupan Clevelandissa, Yhdysvalloissa. John on aikojen alusta asti käyttänyt perinteisiä menetelmiä myymälänsä hallinnointiin: leikepöytiä, kyniä ja laskutoimituksia päässään (bravo, John). Hän seuraa myymälän myyntiä kävelemällä käytävillä ja kirjaamalla käsin ylös jokaisen myydyn tuotteen. Varastonhallinta on toinen haaste, sillä hän tasapainottaa varastotasoja jatkuvasti, jotta tuotteet eivät menisi pois muodista. Kun kaikki myyntitiedot ovat muistikirjoissa, John on hukassa ja kamppailee kilpailemaan teknisesti taitavien kilpailijoiden kanssa.

Voidaan sanoa, että nykyaikaisen vähittäiskaupan ei pitäisi toimia näin.

Menneet ovat ne ajat, jolloin kehittynyt analytiikka ja ennakoiva mallintaminen oli varattu suurille teknologiakonserneille - nyt nämä mullistavat työkalut ovat kaikkien saatavilla. Johnille tämä tarkoittaa parempaa tietoa asiakkaiden mieltymyksistä, älykkäämpiä varastovalintoja ja parempaa varastonhallintaa. Enemmän tehokkuutta. Vähemmän hukkaa.

Mitä on big data?

Big data viittaa massiivisiin tietokokonaisuuksiin, joita ei voida käsitellä manuaalisesti tai Microsoft Excelin avulla, koska tietomuodot ja -lähteet ovat erilaisia. Nämä tiedot ovat peräisin monista eri paikoista - maksutapahtumista, sosiaalisen median toiminnasta, myymälöiden antureista - ja niiden analysointi voi paljastaa suuntauksia, jotka auttavat yrityksiä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä.

On myös syytä huomata, että "big data" on melko dynaaminen termi, joka muuttuu jatkuvasti teknologian kehittyessä. Se, mitä nykyään pidetään valtavana tietomääränä, kuten teratavuna, saattaa muutaman vuoden kuluttua tuntua gigatavulta.

Big datan rooli vähittäiskaupassa

Big data -analytiikan markkinat vähittäiskaupassa ennustetaan kasvavan $7,73 miljardista eurosta vuonna 2025 $20,22 miljardiin euroon vuoteen 2030 mennessä, mikä vastaa 21,2%:n vuotuista kasvuvauhtia, mikä korostaa sen keskeistä roolia alan uudistamisessa.

Laajentuminen johtuu suurelta osin kuluttajien lisääntyneestä halusta saada henkilökohtaisia kokemuksia. Tutkimuksen mukaan MIT Technology Review InsightsTiedämme seuraavaa:

66%

ostajista haluaa räätälöityä viestintää

44%

suosi alennuksia uusintaostoista

32%

arvostavat henkilökohtaisia tuotesuosituksia

Vähittäiskauppiaat voivat vastata näihin odotuksiin muuntamalla tietämyksen merkityksellisiksi, räätälöidyiksi kokemuksiksi big datan avulla.

Katsotaanpa nyt, miten se muuttaa vähittäiskauppaa ja avaa mahdollisuuksia vuorovaikutteisemmille ja asiakaslähtöisemmille lähestymistavoille.

Asiakasprofilointi

Vähittäiskaupan yritykset voivat käyttää big dataa analysoidakseen esimerkiksi seuraavia tekijöitä:

Ostosuunnat

Asiakkaiden demografiset tiedot

Toimipaikat

Ostosmallit

Näiden tietojen avulla yritykset voivat tunnistaa erilliset asiakasryhmät - kuten budjettitietoiset ostajat ja premium-tuotteita etsivät asiakkaat - ja ennustaa, mitä kukin segmentti todennäköisesti ostaa.

Optimoitu varasto

Vähittäiskaupassa käytettävän big datan avulla yritykset voivat hienosäätää varastojaan varmistaakseen, että ne ovat valmistautuneet tulevaan kysyntään. Esimerkiksi supermarket voi käyttää aiempia myyntitietoja ennustamaan, mitkä kausituotteet myyvät parhaiten ensi kuussa. Näin varmistetaan, että tuotteita tilataan juuri oikea määrä, jolloin vältetään puute, ylivarastointi ja mikä pahinta, pilaantuvien tuotteiden tuhlaaminen.

Henkilökohtainen ostokokemus

Esimerkki: asiakas, joka ostaa usein ulkoiluvälineitä, saa erikoistarjouksen uusista vaelluskengistä. Tämä lisää ostotodennäköisyyttä kahdesta syystä: ensinnäkin asiakas ei loukkaannu siitä, että hänen postilaatikkoonsa saapuu jälleen yksi tarjous, koska se on merkityksellinen. Ja toiseksi, yritys lisää myyntimahdollisuuksiaan, koska se tuntee asiakkaan ostotottumukset. Henkilökohtaistamisessa on kyse vuorovaikutuksen räätälöinnistä, kuten erikoisalennusten tai suositusten tarjoamisesta aiempien ostosten tai mieltymysten perusteella, jolloin ostokokemus tuntuu merkitykselliseltä ja asiakaskeskeiseltä. Tässä kohtaa big data vähittäiskaupassa toimii parhaiten, jotta voidaan vastata asiakkaiden erityistarpeisiin.

Ennakoiva analytiikka

Sen sijaan, että tukeutuisit vaistoon, vähittäiskauppiaat voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä käyttämällä seuraavia keinoja. ennakoiva analytiikka. Ajattele urheilukauppaa, joka voi jatkuvasti seurata mestaruuskilpailuja ja trendejä määrittääkseen parhaat ajankohdat varastojen täydentämiselle tai erikoistarjousten tarjoamiselle ja varastoida sen mukaisesti. Tulokset? Ei yhtään hukattua tilaisuutta, optimoitu varasto, lisääntynyt myynti ja tyytyväisemmät asiakkaat.

Kilpailijoiden nopea reagointi

Huomaatko kilpailijan pudottavan talvitakkien hintoja juuri ennen kylmää keliä? Aika käynnistää oma alennusmyyntisi ja varastaa huomion! Näin vähittäiskaupan big data auttaa yrityksiä seuraamaan kilpailijoita analysoimalla hinnoittelua, kampanjoita ja tuotetarjontaa eri puolilla markkinoita, jotta ne olisivat ensimmäinen valinta kysynnän kasvaessa.

Sosiaalinen kuuntelu

Muotikauppias huomaa sosiaalisessa mediassa kohun kestävistä, ylisuurista talvitakeista. Yhdistämällä sosiaalisen kuuntelun ja big datan he tunnistavat kysytyimmät alueet ja kohderyhmät. Yritys mukauttaa varastoa, käynnistää kohdennettuja mainoksia ja huomaa myynnin kasvaneen ja brändin imagon kohentuneen. Näin sosiaalinen kuuntelu big datan avulla saavutetaan tuloksia.

"Big data ei ole vähittäiskaupassa pelkkiä numeroita - se on avain siihen, että voit todella ymmärtää yleisöäsi, vastata heidän tarpeisiinsa ja kasvattaa liiketoimintaasi." "Big data ei ole vain joukko numeroita. Kun hyödynnät näitä tietoja, voit lopettaa arvailun ja alkaa luoda henkilökohtaisia ja täsmällisiä kokemuksia. Anna meidän auttaa sinua luomaan yhteyden asiakkaisiisi ja kasvattamaan liiketoimintaasi tavalla, joka tuntuu aidolta."

Pilip Tsikhanovich

Big Data -osaston päällikkö

Miten big dataa käytetään vähittäiskaupassa?

1TP136Myynnin lisääminen, kustannusten leikkaaminen ja asiakkaiden tyytyväisyyden säilyttäminen ovat vähittäiskauppiaille ensiarvoisen tärkeitä asioita, jos he haluavat yrityksensä menestyvän. Big data auttaa saavuttamaan nämä tavoitteet muuttamalla raakatiedot käyttökelpoisiksi tiedoiksi.

Näin voit käyttää sitä hyödyksesi.

Big data -toteutus

Miten big data toimii

Tulokset

Asiakassegmentointi ja kohdennettu markkinointi

Asiakkaiden ryhmittely heidän mieltymystensä ja käyttäytymisensä perusteella.
  • Korkeampi keskimääräinen tilausarvo
  • Tehokkaammat markkinointikampanjat
  • Lisää uskollisia asiakkaita

Varastonhallinta ja kysynnän ennustaminen

Aiempien myyntitrendien tulkitseminen ja tuotteiden parasta ennen -päivämäärien seuranta
  • Pienemmät varastointikustannukset
  • Vähemmän myymättömiä tuotteita
  • Nopeampi varaston kierto

Petosten havaitseminen ja suojaaminen

Epäilyttävien toimintojen, kuten usein toistuvien palautusten tai epätavallisten tapahtumamallien, merkitseminen.
  • Pienemmät taloudelliset tappiot
  • Vahvempi toiminnan valvonta
  • Parempi maine

Hinnan optimointi

Kilpailijoiden hinnoittelun, asiakaskäyttäytymisen ja kysyntätrendien seuranta älykkäämpien hintojen määrittämiseksi.
  • Korkeammat voittomarginaalit
  • Lisääntynyt myyntimäärä
  • Vahvempi markkina-asema

Asiakkaiden tunteiden analysointi ja palaute

Pääset käsiksi arvosteluihin ja sosiaalisen median mainintoihin selvittääksesi, mitä asiakkaat todellisuudessa ajattelevat.
  • Lisää uskollisia asiakkaita
  • Parempi maine
  • Korkeampi asiakaspysyvyys

Verkkomarkkinointi

Liikennelähteiden, klikkausten ja asiakassegmenttien analysointi sivuilla, joilla on kampanjoita ja myyntitietoja.
  • Räätälöidyt markkinointistrategiat
  • Parannettu ROI
  • Lisääntyneet konversiot

Luo ostokokemus, joka pitää asiakkaat palaamassa!

Big datan hyödyt vähittäiskaupassa

Big datan hyödyt vähittäiskaupassa ovat kristallinkirkkaat - se avaa mahdollisuuksia kasvuun, joustavuuteen ja etulyöntiasemassa pysymiseen jatkuvasti muuttuvilla markkinoilla. Lue, miten nämä edut voivat auttaa vähittäiskauppiaita menestymään, ja saat lisää tietoa siitä, miten ne voidaan toteuttaa tehokkaasti.

Parempi asiakaspalvelu

Vahvemman asiakaskokemuksen rakentaminen suurten tietojen avulla tarkoittaa sitä, että asiakkaat tuntevat tulleensa ymmärretyksi. Jos asiakkaat ostavat jatkuvasti Niken vaatteita, miksi et voisi tarjota heille henkilökohtaista tarjousta parista Niken kengistä? Ison datan avulla vähittäiskauppiaat voivat käyttää datan avulla tietoja, joiden avulla he voivat perehtyä syvällisemmin asiakkaiden mieltymyksiin ja jopa ehdottaa tuotteita, jotka sopivat heidän valitsemaansa tyyliin. Nämä suositukset auttavat asiakkaita tulemaan kuulluiksi ja lisäävät myynnin todennäköisyyttä. Kaikki voittavat.

Optimoitu varastonhallinta

Yritykset voivat tutkia historiallisia myyntitietoja, kausivaihteluita ja kuluttajatrendejä saadakseen selkeän kuvan tulevasta kysynnästä. Big datan avulla ne pystyvät ennustamaan, mitkä tuotteet lähtevät hyllystä, ja optimoimaan varastonhallinnan. Tämä johtaa varastotilan tehokkaampaan käyttöön, pienempään hävikkiin ja parempaan kannattavuuteen. Ja mikä parasta? Se johtaa vähittäiskauppiaan tulojen merkittävään kasvuun.

Kohdennettu markkinointi

Älykkäämmät markkinointistrategiat, jotka perustuvat vähittäiskaupan big dataan, tuottavat kampanjoita, jotka todella yhdistävät erilaiset asiakasryhmät. Esimerkiksi eräs vaatekauppias tunnistaa kolme asiakastyyppiä: kanta-asiakkaat, halpahintaiset ostajat ja premium-ostajat. Big datan avulla se voisi laatia yksilöllisiä kampanjoita kullekin asiakastyypille. Tämä kohdennettu lähestymistapa ei ainoastaan puhuttele suoraan sitä, mitä asiakkaat haluavat, vaan se myös parantaa merkittävästi vähittäiskauppiaan ROI:ta.

Asiakasymmärrys

Oletetaan, että suuri ruokakauppaketju hyödyntää asiakaskyselyistä ja sosiaalisesta mediasta saatua suurta dataa tunnistamaan asiakkaidensa räikeimmät kipupisteet - kuten loputtomat kassajonot tai valikoiman puute tietyillä myymälän alueilla. Näiden kuluttajatietojen avulla vähittäiskauppias voi muokata myymälöiden ulkoasua, nopeuttaa kassaprosesseja ja varastoida suosituimpia tuotteita tietyille alueille. Nämä yksinkertaiset mutta tehokkaat muutokset lisäävät merkittävästi asiakkaiden tyytyväisyyttä ja saavat heidät palaamaan takaisin.

Kilpailun edellä pysyminen

Big data -analytiikka vähittäiskaupassa antaa yrityksille mahdollisuuden havaita markkinasuuntaukset ja reagoida niihin reaaliaikaisesti. Näin on paljon helpompaa pysyä kärjessä ja säilyttää asiakaspysyvyys. Esimerkiksi suuri elektroniikan vähittäismyyjä huomaa data-analytiikan avulla, että kilpailija on laskenut suosittujen kuulokemerkkien hintoja. Sen sijaan, että se joutuisi paniikkiin tai menettäisi potentiaalisia asiakkaita, se reagoi kampanjalla, jossa kyseiset kuulokkeet yhdistetään kannettavaan kaiuttimeen alennuksella. Asiakkaat rakastavat hyviä tarjouksia.

Parempi tuotesijoittelu

Jalankulkua ja ostokäyttäytymistä koskevat tiedot auttavat tekemään parempia päätöksiä siitä, mihin tuotteita kannattaa sijoittaa. Jos tiettyjä tuotteita ostetaan usein yhdessä, kuten sipsejä ja salsaa, on järkevää sijoittaa ne lähelle toisiaan. Tämä tietoon perustuva lähestymistapa maksimoi tuotteiden näkyvyyden, mikä lisää myyntiä ja parantaa vähittäiskaupan suorituskykyä.

Kassavirran hallinta

Big data tukee älykkäämpää kassavirran hallintaa ja mahdollistaa strategisen budjetin kohdentamisen. Se vastaa toimittajien tärkeimpään ongelmaan - maksujen viivästymiseen - optimoimalla ostoreskontran prosesseja ja tarjoamalla dynaamisia, yksilöllisiä maksuvaihtoehtoja. Lisäksi yritykset voivat myös ennustaa kassavirtojen vaihtelut tarkemmin, tunnistaa kustannussäästömahdollisuuksia ja neuvotella edullisia ehtoja toimittajien kanssa.

Miten big data otetaan tehokkaasti käyttöön vähittäiskaupassa

Big datan hyödyntäminen vähittäiskaupassa edellyttää oikeanlaista strategiaa: oikeita työkaluja, ammattitaitoisia ihmisiä tiimissäsi, älykkäitä tavoitteita ja paljon muuta. Tässä helppokäyttöisessä vaiheittaisessa oppaassa selvitetään, miten big data otetaan käyttöön vähittäiskaupassa.

01
Aseta selkeät tavoitteet
Aloita määrittelemällä analytiikan tavoitteet. Olipa kyse sitten varaston optimoinnista, asiakkaiden personoinnin parantamisesta tai myyntikonversioiden lisäämisestä.
02
Suunnittele tiedonkeruu
Määrittele, mitä tietoja tarvitset (esim. myyntitapahtumat, verkkosivuston käyttäytyminen tai kanta-asiakasohjelmien toiminta) ja mitkä ovat parhaat lähteet. Sisällytä mukaan jäsenneltyjä tietoja, kuten tuotetietoja, ja jäsentelemättömiä tietoja, kuten asiakasarvosteluja tai mainintoja sosiaalisessa mediassa.
03
Rakenna asiantuntemusta
Kokoa tiimi, jossa on monenlaista asiantuntemusta: data-insinöörit vikasietoiseen tiedonkeruuseen ja -käsittelyyn, data-analyytikot poikkeamien havaitsemiseen ja oivallusten tuottamiseen, koneoppimisinsinöörit ennakointi- ja luokittelumallien rakentamiseen ja BI-kehittäjät tietojen visualisointiin ja tarinankerrontaan.
04
Pilottihankkeiden toteuttaminen
Aloita pienellä kokeilulla, kuten kausittaisten myyntitapojen analysoinnilla tai henkilökohtaisten tarjousten testaamisella. Käytä tuloksia ROI:n osoittamiseen ja lähestymistavan hienosäätöön ennen skaalaamista.
05
Integroi järjestelmät
Yhdistä kaikki tietolähteet - POS-järjestelmät, ERP- ja CRM-järjestelmät - yhtenäiseksi alustaksi. Varmista, että tiedot päivittyvät reaaliaikaisesti, jotta päätöksenteko nopeutuu ja viivästykset vähenevät.
06
Käytä kehittynyttä analytiikkaa
Sovella tekniikoita, kuten ennakoivaa mallintamista kysynnän ennustamiseen, klusterointia asiakassegmentointiin tai koneoppimista trendianalyysiin.
07
Kojelautojen suunnittelu
Rakenna vuorovaikutteisia kojelautoja kriittisten tunnuslukujen, kuten myydyimpien tuotteiden, asiakkaiden vaihtuvuusasteen tai varaston kiertonopeuden visualisoimiseksi.
08
Turvalliset tiedot
Toteuta vankat turvatoimet, kuten salaus ja monitekijätodennus. Tarkista käytäntöjäsi säännöllisesti, jotta noudatat tietosuojasäännöksiä, kuten GDPR:ää tai CCPA:ta, ja suojaat asiakkaiden luottamusta.
09
Laajenna ja tarkenna
Laajenna menestyksekkäitä strategioita koko liiketoimintaasi - laajenna yhdestä myymälästä kaikkiin toimipisteisiin tai sovella yhden tuoteryhmän oppeja muihin. Kerää jatkuvasti palautetta, päivitä malleja ja tarkenna strategioita, jotta pysyt markkinoiden muutosten mukana.
01 Aseta selkeät tavoitteet
Aloita määrittelemällä tavoitteesi analytiikka. Olipa kyse sitten varaston optimoinnista, asiakkaiden personoinnin parantamisesta tai myynnin kasvattamisesta. konversiot.
02 Suunnittele tiedonkeruu
Määritä, mitä tietoja tarvitset (esim. myyntitapahtumat, verkkosivuston käyttäytyminen tai kanta-asiakasohjelman toiminta). ja parhaat lähteet. Sisällytä mukaan jäsenneltyjä tietoja, kuten tuotetietoja, ja jäsentelemättömiä tietoja, kuten asiakastietoja. arvostelut tai sosiaalisen median maininnat.
03 Rakenna asiantuntemusta
Kokoa ryhmä, jossa on monenlaista asiantuntemusta: data-insinöörit vikasietoiseen tiedonkeruuseen ja -käsittelyyn, data-analyytikot poikkeamien havaitsemiseen. ja oivallusten tuottamiseen, koneoppimisinsinöörejä ennakointi- ja luokittelumallien rakentamiseen sekä BI-kehittäjät tietojen visualisointiin ja tarinankerrontaan.
04 Pilottihankkeiden toteuttaminen
Aloita pienellä, kohdennetulla pilottikokeilulla, kuten analysoimalla kausittaisia myyntitapoja tai testaamalla henkilökohtaisia tarjouksia. Käytä tuloksia ROI:n osoittamiseen ja hienosäädä lähestymistapaa ennen skaalaamista.
05 Integroi järjestelmät
Yhdistä kaikki tietolähteet - POS-järjestelmät, ERP, CRM - yhtenäiseksi alustaksi. Varmista, että tiedot päivittyvät reaaliaikaisesti, jotta päätöksenteko nopeutuu. ja vähentää viiveitä.
06 Käytä kehittynyttä analytiikkaa
Sovelletaan tekniikoita, kuten ennakoivaa mallintamista kysynnän ennustamiseen, klusterointia asiakassegmentointiin tai koneoppimista trendien analysointiin. analysointiin.
07 Kojelautojen suunnittelu
Rakenna interaktiivisia kojelautoja visualisoimaan kriittisiä tunnuslukuja, kuten myydyimpiä tuotteita, asiakkaiden vaihtuvuutta tai varaston kiertonopeutta.
08 Turvalliset tiedot
Toteuta vankat turvatoimenpiteet, kuten salaus ja monitekijätodennus. Tarkastele säännöllisesti käytäntöjäsi yksityisyyden suojan noudattamiseksi. GDPR:n tai CCPA:n kaltaisia säännöksiä ja suojaa asiakkaiden luottamusta.
09 Laajenna ja tarkenna
Laajenna onnistuneita strategioita koko laajenna liiketoimintaasi - laajenna yhdestä myymälästä kaikkiin toimipisteisiin tai sovella yhden tuotekategorian oppeja muihin. Kerää jatkuvasti palautetta, päivitä malleja ja tarkenna strategioita markkinoiden kehityksen mukana pysymiseksi. muutosten mukana.

Big data vähittäiskaupassa: haasteet ja mahdollisuudet

Big data -analytiikan käyttäminen vähittäiskaupassa kuulostaa teoriassa hyvältä, mutta tekninen monimutkaisuus ja organisatoriset ongelmat voivat aiheuttaa ongelmia. Seuraavassa hahmotellaan yleisiä haasteita ja ehdotetaan lähestymistapoja niiden ratkaisemiseksi.

Tietojen integrointi ja hallinta

Haaste: Jos tiedot ovat puutteellisia tai päällekkäisiä, analyysit vääristyvät. Ja kun järjestelmät, kuten kassalaitteet, verkkotapahtumat ja sosiaalinen media, eivät ole synkronoitu, on mahdotonta nähdä kokonaiskuvaa.

Ratkaisu: Luo vahva tiedonhallinta, jossa on selkeät käytännöt ja standardit tiedonhallintaa varten. Pidä tiedot puhtaina ja täsmällisinä säännöllisten tarkastusten ja reaaliaikaisesti tarkistavien automaattisten työkalujen avulla.

Kyberturvallisuus ja vaatimustenmukaisuus

Haaste: Vähittäiskaupan suuressa tietomäärässä hyödynnetään paljon henkilötietoja, mikä valitettavasti tekee siitä ensisijaisen kohteen verkkohyökkäyksille. Vuodot voivat maksaa miljoonia, ja vahinkojen hallinta voi olla vaikeaa.

Ratkaisu:
Käytä monitekijätodennusta, salaa tiedot ja rajoita pääsyä. Harkitse tietojen anonymisointia ja suurten tietojen keruukäytäntöjen avoimuutta, jotta vältät myöhemmät sudenkuopat.

Skaalautuvuus ja teknologiainfrastruktuuri

Haaste: Ruuhka-aikoina (hei, jouluostokset!) järjestelmiesi on käsiteltävä tietoräjähdys. Ilman oikeaa tekniikkaa saatat jäädä paitsi myyntimahdollisuuksista tai myyntitietojen analysointi voi viivästyä.

Ratkaisu:
Cloud-laskenta skaalautuu ylös- tai alaspäin tarpeen mukaan ja helpottaa tietojen hallintaa. Lisää mikropalveluja joustavuuden lisäämiseksi, jotta voit päivittää yhden järjestelmän osan vaikuttamatta muihin.

Ammattitaitoisten ammattilaisten puute

Haaste: Hyviä datatieteilijöitä ja -insinöörejä on vaikea löytää. Ilman heitä big datan optimointi tai koneoppimisen käyttö on kuin navigointia ilman karttaa.

Ratkaisu:
Voit kouluttaa tiimisi (jos sinulla on aikaa ja kärsivällisyyttä) tai ulkoistaa projektin yritykselle, joka pystyy täyttämään nämä puutteet ja varmistamaan, että tietosi toimivat puolestasi.

Anna meidän auttaa sinua muuttamaan suuret tiedot suuriksi voitoiksi yrityksellesi.

Big data vähittäiskaupassa: esimerkkejä

Suuret vähittäiskauppiaat hyödyntävät big dataa kilpailijoidensa ohi ja saavuttavat vaikuttavia tuloksia. Ne hyödyntävät asiakas- ja toimintatietoja tarkentaakseen varastonhallintaa, tehostaakseen personointia ja parantaakseen markkinointistrategioita. Tässä kerrotaan, miten maailman johtavat vähittäiskauppiaat menestyvät big datan avulla.

Walmart koskee AI-ohjattu analytiikka mukauttaa hintoja dynaamisesti kysynnän ja tarjonnan perusteella. Esimerkiksi pandemian aikana automatisoidut hinnoittelujärjestelmät lihahyllyllä paransivat toiminnan tehokkuutta 90%, mikä lisäsi myyntiä 30% ja vähensi samalla hävikkiä.

Amazon kerää valtavia määriä tietoja jokaisesta asiakkaasta. Näihin tietoihin sisältyy se, mitä he katsovat, mitä he ostavat ja jopa heidän toimitusosoitteensa, mikä voi antaa tietoa tulotasosta ja mieltymyksistä. Tällaiset tiedot auttavat Amazonia luomaan "360 asteen näkymän" jokaisesta asiakkaasta, mikä mahdollistaa erittäin yksilölliset suositukset.

Starbucks käyttää AI:tä Starbucks Rewards -jäseniensä kokemuksen personointiin. Järjestelmä ottaa huomioon erilaisia tekijöitä, kuten tilaushistorian, sääolosuhteet, kellonajan ja viikonpäivän. Tuloksena on räätälöityjä juoma- ja ruokaehdotuksia.

Zara hyödyntää AI:tä sosiaalisen kuuntelun ja tunneanalyysin avulla, jotta se voi nopeasti tunnistaa sosiaalisesta mediasta ja verkkoyhteisöistä nousevia trendejä. Tämä lyhentää markkinoilletuloaikaa ja antaa Zaralle mahdollisuuden vastata kuluttajien muuttuviin vaatimuksiin kilpailijoita nopeammin.

Sephora hyödyntää AI-algoritmeja varastonhallinnan optimoimiseksi, jolloin suositut tuotteet ovat jatkuvasti saatavilla ja hitaammin liikkuvien tuotteiden ylijäämävarastot minimoidaan. Tällainen strategia eliminoi varastovajeiden riskin ja ylläpitää tuotteiden tasaisen saatavuuden.

Päätelmä

Ihmiset ovat valmiita nopeisiin ostokokemuksiin teknologisen kehityksen ja palveluiden, kuten seuraavan päivän toimituksen tai kosketuksettomien maksujen, ansiosta. Kun yhä useammat vähittäiskauppiaat tarjoavat näitä mukavuuksia, asiakkaiden odotukset ja vaatimukset kasvavat. Kilpailun lisääntyessä yritysten on sopeuduttava nopeasti tai vaarana on asiakkaiden menettäminen yrityksille, jotka tarjoavat kaikki nämä edut.

Big data vähittäiskaupassa auttaa sinua tarjoamaan poikkeuksellisen asiakaskokemuksen ymmärtämällä paremmin kuluttajien käyttäytymistä. Sen avulla voit ennakoida trendit, seurata kilpailijoita ja kehittyä ketteräksi, erittäin nopeasti reagoivaksi yritykseksi. Tietoon perustuva toiminta merkitsee parempia valintoja, suurempia voittoja ja mahdollisuutta skaalautua. Älä jää jälkeen, puhu asiantuntijoidemme kanssa jo tänään ja katso, miten big data voi auttaa yritystäsi pääsemään eteenpäin.

FAQ

Big data tarkoittaa erittäin suuria tietokokonaisuuksia, jotka ovat liian monimutkaisia käsiteltäväksi perinteisillä tiedonhallintatyökaluilla. Sitä luonnehtii tyypillisesti sen sisältämän tiedon määrä, monimuotoisuus ja nopeus. Analysoitaessa big data paljastaa tärkeitä oivalluksia, jotka auttavat yrityksiä parantamaan päätöksentekoa, tarkentamaan prosesseja ja ennustamaan tulevia suuntauksia.

Big datan ja ennakoivan analytiikan rooli vähittäiskaupassa voi liittyä ostokäyttäytymisen analysointiin, kun taas terveydenhuollossa se tukee potilaiden hoitoa tietoon perustuvien oivallusten avulla. Big data -esimerkkejä löytyy suurilta toimialoilta, ja niihin liittyy laajamittaisen tiedon käsittelyä mallien paljastamiseksi, tulosten ennustamiseksi ja toiminnan parantamiseksi.

Viisi V:tä määrittelevät big datan keskeiset näkökohdat ja sen monimutkaisuuden. Volyymi viittaa päivittäin tuotetun datan valtavaan määrään. Velocity tarkoittaa sitä, kuinka nopeasti tietoa tuotetaan ja analysoidaan, usein reaaliaikaisesti. Variety tarkoittaa erilaisia datamuotoja ja -tyyppejä, kuten strukturoitua dataa, kuten taulukkolaskentaohjelmia, ja strukturoimatonta dataa, kuten videoita ja kuvia. Totuudenmukaisuus käsittelee tiedon laatua ja luotettavuutta. Arvo korostaa sitä, että tiedosta on tärkeää poimia käyttökelpoisia oivalluksia päätöksenteon tueksi.

Big data auttaa vähittäiskauppiaita analysoimaan asiakaskäyttäytymistä, optimoimaan varastoja, personoimaan markkinointia ja toteuttamaan dynaamisia hinnoittelustrategioita. Se parantaa myös asiakaskokemusta ennustamalla mieltymyksiä ja havaitsemalla vilpillistä toimintaa.

Se riippuu täysin konsulttien ja tiimin asiantuntemuksesta. Vahva tiimi osaa valita oikeat työkalut ja yhdistää ne tehokkaasti suorituskyvyn parantamiseksi. Tiimimme asiantuntemus ratkaisee kaiken. Toimitamme heti ensimmäisistä viikoista lähtien tuotantokelpoisia ratkaisuja ja luomme ad hoc -arvoa.

Kustannukset riippuvat projektin koosta ja tavoitteista, mutta nykyisin käytettävissä olevien työkalujen laajan valikoiman ansiosta on mahdollista saada budjettiystävällisiä mutta tehokkaita analytiikka-alustoja. Asiantuntijamme voivat auttaa valitsemaan oikeat työkalut asiakaskokemuksen parantamiseksi, toimintojen optimoimiseksi tai myynnin lisäämiseksi - kaikki tämä pitäen kustannukset hallinnassa.

Kun teknologia kehittyy ja asiakkaiden odotukset muuttuvat, big data on entistä tärkeämpää. Se ei ole pelkkää hypeä, vaan todellinen muutos, joka auttaa vähittäiskauppiaita pysymään kärjessä, sillä se auttaa ymmärtämään asiakkaiden tarpeita paremmin, parantamaan toimintoja ja parantamaan yleistä ostokokemusta.

kirjoittaja
Volha Ralko Sähköisen kaupankäynnin toimituspäällikkö osoitteessa Innowise

Jaa:

kirjoittaja
Volha Ralko Sähköisen kaupankäynnin toimituspäällikkö osoitteessa Innowise

Sisällysluettelo

    Ota yhteyttä

    Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

    Lähetä meille ääniviesti
    Liitä asiakirjoja
    Lataa tiedosto

    Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

    Voit myös lähettää meille pyyntösi
    osoitteeseen contact@innowise.com

    Mitä tapahtuu seuraavaksi?

    1

    Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

    2

    Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

    3

    Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

    4

    Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.

    nuoli