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I big data nella vendita al dettaglio: Ripensare le operazioni di vendita al dettaglio con soluzioni di big data

BI e analisi dei dati

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Tendenze

Prendiamo un esempio quotidiano per illustrare come i big data possono essere utilizzati per superare problemi fastidiosi che affliggono gli imprenditori.

Incontro con John. John è il proprietario di un negozio di abbigliamento a Cleveland, negli Stati Uniti. Fin dalla notte dei tempi, John ha utilizzato metodi tradizionali per gestire il suo negozio: cartellette, penne e calcoli a mente (bravo, John). Tiene traccia delle vendite del negozio percorrendo i corridoi e annotando manualmente ogni articolo venduto. La gestione dell'inventario è un'altra sfida, poiché bilancia costantemente i livelli delle scorte per evitare che i prodotti vadano fuori moda. Con tutti i dati relativi alle vendite conservati nei quaderni, John è sopraffatto e fatica a competere con i rivali tecnologicamente avanzati.

È giusto dire che non è così che dovrebbe funzionare una moderna attività di vendita al dettaglio.

Sono finiti i tempi in cui l'analisi avanzata e la modellazione predittiva erano riservate ai grandi conglomerati tecnologici: ora tutti hanno accesso a questi strumenti di trasformazione. Per John, ciò significa una migliore comprensione delle preferenze dei clienti, scelte di magazzino più intelligenti e una migliore gestione dell'inventario. Più efficienza. Meno sprechi.

Cosa sono i big data?

Big data si riferisce a enormi insiemi di informazioni che non possono essere elaborati manualmente o tramite Microsoft Excel a causa della varietà di formati e fonti di dati. Questi dati provengono da una varietà di luoghi - transazioni di pagamento, attività sui social media, sensori dei negozi - e la loro analisi può rivelare tendenze che aiutano le aziende a prendere decisioni più informate.

Vale anche la pena di notare che "big data" è un termine piuttosto dinamico, che cambia costantemente con il progredire della tecnologia. Quello che oggi è considerato un'enorme quantità di dati, come un terabyte, tra qualche anno potrebbe sembrare un gigabyte.

Il ruolo dei big data nel settore della vendita al dettaglio

Il mercato dell'analisi dei big data nella vendita al dettaglio si prevede una crescita da $7,73 miliardi di euro nel 2025 a $20,22 miliardi di euro entro il 2030, con un CAGR del 21,2%, evidenziando il suo ruolo fondamentale nel rimodellare il settore.

L'espansione è in gran parte alimentata dall'accresciuto desiderio di esperienze personalizzate da parte dei consumatori. Secondo un sondaggio di Approfondimenti della MIT Technology ReviewEcco cosa sappiamo:

66%

Gli acquirenti desiderano una comunicazione personalizzata

44%

sconti di favore su acquisti ripetuti

32%

apprezzano i consigli personalizzati sui prodotti

I rivenditori possono soddisfare queste aspettative convertendo gli insight in esperienze pertinenti e personalizzate grazie ai big data.

Vediamo ora come sta rimodellando la vendita al dettaglio e come sta aprendo opportunità per approcci più interattivi e orientati al cliente.

Profilazione del cliente

Le aziende del settore retail possono utilizzare i big data per analizzare fattori quali:

Tendenze di acquisto

Dati demografici dei clienti

Luoghi

Modelli di acquisto

Questi dati consentono alle aziende di identificare gruppi di clienti distinti, come gli acquirenti attenti al budget e quelli che cercano prodotti di qualità superiore, e di prevedere quali saranno gli acquisti di ciascun segmento.

Inventario ottimizzato

Con i big data nel settore della vendita al dettaglio, le aziende possono mettere a punto le scorte per essere sicure di essere pronte per la domanda futura. Un supermercato, ad esempio, può utilizzare i dati delle vendite passate per prevedere quali articoli stagionali si venderanno meglio il mese successivo. In questo modo è possibile ordinare la quantità giusta, evitando carenze, eccessi di scorte o, peggio ancora, sprechi di prodotti deperibili.

Esperienza di acquisto personalizzata

Prendiamo questo esempio: un cliente che acquista spesso articoli per l'outdoor riceve un'offerta speciale per nuovi scarponi da trekking. Questo migliora la probabilità di acquisto per due motivi: uno, il cliente non si sente offeso dall'ennesima promozione che arriva nella sua casella di posta elettronica, perché è pertinente. Secondo, l'azienda aumenta le sue possibilità di vendita perché conosce le abitudini di acquisto del cliente. La personalizzazione consiste nell'adattare le interazioni, ad esempio offrendo sconti speciali o consigli in base agli acquisti passati o alle preferenze, facendo sì che l'esperienza di acquisto risulti pertinente e incentrata sul cliente. È qui che i big data nella vendita al dettaglio funzionano al meglio per soddisfare le richieste specifiche dei clienti.

Analisi predittiva

Invece di affidarsi all'istinto, i retailer possono prendere decisioni informate utilizzando analisi predittiva. Pensate a un negozio di articoli sportivi in grado di monitorare costantemente i campionati e le tendenze per determinare i momenti migliori per il rifornimento o l'offerta di promozioni speciali e rifornirsi di conseguenza. I risultati? Nessuna occasione persa, un inventario ottimizzato, un aumento delle vendite e clienti più felici.

Risposta rapida dei concorrenti

Avete notato un rivale che sta abbassando i prezzi dei cappotti invernali proprio prima dell'arrivo del freddo? È il momento di lanciare la propria vendita e rubare la scena! Ecco come i big data nel retail aiutano le aziende a tenere traccia dei concorrenti analizzando prezzi, promozioni e offerte di prodotti in tutto il mercato, per essere la prima scelta quando la domanda aumenta.

Ascolto sociale

Un rivenditore di moda individua sui social media un'ondata di entusiasmo per i cappotti invernali sostenibili e oversize. Combinando l'ascolto sociale e i big data, identifica le regioni ad alta domanda e i gruppi demografici target. Adegua l'inventario, lancia annunci pubblicitari mirati e registra un'impennata delle vendite, rafforzando al contempo l'immagine del proprio marchio. Ecco come ascolto sociale alimentato dai big data porta a risultati.

"I big data nella vendita al dettaglio non sono solo un mucchio di numeri: sono la chiave per capire davvero il vostro pubblico, soddisfare le sue esigenze e far crescere la vostra attività. Quando si attinge a questi dati, si può smettere di tirare a indovinare e iniziare a creare esperienze che siano personali e indovinate. Lasciate che vi aiutiamo a entrare in contatto con i vostri clienti e a far crescere il vostro business in modo autentico".

Pilip Tsikhanovich

Responsabile del Dipartimento Big Data

Come vengono utilizzati i big data nella vendita al dettaglio?

1TP50Aumentare le vendite, ridurre i costi e rendere felici i clienti: sono tutti elementi fondamentali per i retailer, se vogliono che la loro attività prosperi. I big data aiutano a raggiungere questi obiettivi trasformando le informazioni grezze in dati utilizzabili.

Ecco come usarlo a proprio vantaggio.

Implementazione dei Big Data

Come funzionano i big data

Risultati

Segmentazione dei clienti e marketing mirato

Raggruppamento dei clienti in base alle loro preferenze e comportamenti

Valore medio dell'ordine più elevato
Campagne di marketing più performanti
Clienti più fedeli

Gestione delle scorte e previsione della domanda

Decodificare le tendenze di vendita passate e monitorare le date di scadenza dei prodotti.

Riduzione dei costi di stoccaggio
Meno articoli invenduti
Rotazione più rapida delle scorte

Rilevamento e protezione dalle frodi

Segnalazione di attività sospette, come restituzioni frequenti o modelli di transazione insoliti.

Riduzione delle perdite finanziarie
Maggiore controllo operativo
Miglioramento della reputazione

Ottimizzazione dei prezzi

Monitorare i prezzi della concorrenza, il comportamento dei clienti e le tendenze della domanda per stabilire prezzi più intelligenti.

Margini di profitto più elevati
Aumento del volume delle vendite
Posizionamento di mercato più forte

Analisi del sentiment dei clienti e feedback

Accedere alle recensioni e alle menzioni sui social media per scoprire cosa pensano i clienti nella realtà

Clienti più fedeli
Migliore reputazione
Maggiore fidelizzazione dei clienti

Marketing online

Analizzare le fonti di traffico, i clic e i segmenti di clienti sulle pagine con promozioni e informazioni sui rivenditori.

Strategie di marketing su misura
Miglioramento del ROI
Aumento delle conversioni

Create un'esperienza di acquisto che faccia tornare i clienti!

I vantaggi dei big data nel settore della vendita al dettaglio

I vantaggi dei big data nella vendita al dettaglio sono chiarissimi: aprono opportunità di crescita, di flessibilità e di stare al passo con un mercato in costante evoluzione. Scoprite come questi vantaggi possono aiutare i retailer a eccellere, con ulteriori approfondimenti su come implementarli in modo efficace.

Miglioramento del servizio clienti

Costruire esperienze più forti per i clienti attraverso i big data significa farli sentire compresi. Se i clienti acquistano costantemente articoli Nike, perché non offrire loro un'offerta personalizzata su un paio di scarpe Nike? Con i big data, i retailer possono utilizzare gli insight dei dati per approfondire le preferenze dei clienti, suggerendo persino articoli che corrispondono allo stile scelto. Queste raccomandazioni aiutano i clienti ad essere ascoltati e aumentano le probabilità di vendita. Un vantaggio per tutti.

Gestione ottimizzata dell'inventario

Le aziende possono studiare i dati storici delle vendite, i cambiamenti stagionali e le tendenze dei consumatori per costruire un quadro chiaro della domanda futura. I big data permettono di prevedere quali prodotti andranno a ruba, consentendo di ottimizzare la gestione delle scorte. Questo porta a un uso più efficiente dello spazio di magazzino, a una riduzione degli sprechi e a un miglioramento della redditività. La parte migliore? Si traduce in un notevole aumento dei ricavi del rivenditore.

Marketing mirato

Le strategie di marketing più intelligenti guidate dai big data nel settore della vendita al dettaglio producono campagne che entrano veramente in contatto con diversi gruppi di clienti. Ad esempio, un rivenditore di abbigliamento identifica tre tipi di clienti: i frequent shopper, i cacciatori di occasioni e gli acquirenti premium. Grazie ai big data, può realizzare campagne personalizzate per ogni tipo di cliente. Questo approccio mirato non solo risponde direttamente a ciò che i clienti desiderano, ma aumenta anche notevolmente il ROI del rivenditore.

Approfondimenti sui clienti

Supponiamo che una grande catena di negozi di alimentari utilizzi i big data provenienti dai sondaggi tra i clienti e dai social media per identificare i punti critici più evidenti per i clienti, come le interminabili file alle casse o la mancanza di varietà in alcune aree dei negozi. Grazie a queste informazioni sui consumatori, il retailer può modificare il layout del negozio, velocizzare le procedure di cassa e rifornirsi di articoli più richiesti in regioni specifiche. Questi cambiamenti, semplici ma efficaci, portano a un notevole aumento della soddisfazione dei clienti, che continuano a tornare.

Rimanere al passo con la concorrenza

L'analisi dei big data nel retail consente alle aziende di individuare le tendenze del mercato e di reagire in tempo reale. In questo modo è molto più facile rimanere all'avanguardia e fidelizzare i clienti. Ad esempio, un grande rivenditore di elettronica si accorge, grazie all'analisi dei dati, che un concorrente ha ridotto i prezzi di una famosa marca di cuffie. Invece di farsi prendere dal panico o di perdere potenziali clienti, risponde con una promozione che abbina le cuffie a un altoparlante portatile a prezzo scontato. I clienti amano i buoni affari.

Migliore posizionamento dei prodotti

I dati sul traffico pedonale e sui modelli di acquisto consentono di prendere decisioni migliori sulla collocazione dei prodotti. Se alcuni articoli vengono acquistati spesso insieme, come patatine e salsa, ha senso metterli vicini. Questo approccio basato sui dati massimizza l'esposizione dei prodotti, portando a un aumento delle vendite e a un miglioramento delle prestazioni del punto vendita.

Gestione del flusso di cassa

I big data supportano una gestione più intelligente del flusso di cassa, consentendo un'allocazione strategica del budget. Risolve una delle principali preoccupazioni dei fornitori - i ritardi nei pagamenti - ottimizzando i processi di pagamento e offrendo opzioni di pagamento dinamiche e personalizzate. Inoltre, le aziende possono prevedere con maggiore precisione le fluttuazioni del flusso di cassa, identificare opportunità di risparmio e negoziare condizioni favorevoli con i fornitori.

Come implementare efficacemente i big data nella vendita al dettaglio

Per sfruttare al meglio i big data nel retail, è necessario disporre della strategia giusta: gli strumenti giusti, persone competenti nel team, obiettivi intelligenti da raggiungere e altro ancora. Questa guida passo passo, facile da seguire, illustra il processo di implementazione dei big data nel retail.

Stabilire obiettivi chiari

Iniziate identificando i vostri obiettivi per l'analisi. Che si tratti di ottimizzare le scorte, migliorare la personalizzazione dei clienti o incrementare le conversioni di vendita.

Pianificare la raccolta dei dati

Determinate quali dati vi servono (ad esempio, transazioni di vendita, comportamento sul sito web o attività del programma fedeltà) e le fonti migliori. Includete dati strutturati come i dettagli dei prodotti e dati non strutturati come le recensioni dei clienti o le menzioni sui social media.

Costruire competenze

Costituite un team con diverse competenze: ingegneri dei dati per la raccolta e l'elaborazione dei dati con tolleranza ai guasti, analisti dei dati per il rilevamento delle anomalie e la generazione di intuizioni, ingegneri dell'apprendimento automatico per costruire modelli predittivi e di classificazione e sviluppatori di BI per la visualizzazione e la narrazione dei dati.

Eseguire progetti pilota

Iniziate con un progetto pilota mirato, ad esempio analizzando i modelli di vendita stagionali o testando offerte personalizzate. Utilizzate i risultati per dimostrare il ROI e perfezionare l'approccio prima di scalare.

Integrare i sistemi

Collegare tutte le fonti di dati - sistemi POS, ERP, CRM - in una piattaforma unificata. Assicuratevi che i dati vengano aggiornati in tempo reale per consentire un processo decisionale più rapido e ridurre i ritardi.

Utilizzare analisi avanzate

Applicare tecniche come la modellazione predittiva per la previsione della domanda, il clustering per la segmentazione dei clienti o l'apprendimento automatico per l'analisi delle tendenze.

Progettazione di cruscotti

Costruite dashboard interattivi per visualizzare KPI critici, come i prodotti più venduti, i tassi di abbandono dei clienti o il turnover delle scorte.

Dati sicuri

Implementate solide misure di sicurezza come la crittografia e l'autenticazione a più fattori. Rivedete regolarmente le vostre pratiche per conformarvi alle normative sulla privacy come il GDPR o il CCPA e proteggere la fiducia dei clienti.

Espandere e perfezionare

Scalare le strategie di successo in tutta l'azienda: espandersi da un negozio a tutte le sedi o applicare gli insegnamenti di una categoria di prodotti ad altre. Raccogliere continuamente feedback, aggiornare i modelli e perfezionare le strategie per stare al passo con i cambiamenti del mercato.

01 Stabilire obiettivi chiari

Iniziate identificando i vostri obiettivi per l'analisi. Che si tratti di ottimizzare l'inventario, migliorare la personalizzazione dei clienti o aumentare le conversioni di vendita. conversioni.

02 Pianificare la raccolta dei dati

Determinare quali dati sono necessari (ad esempio, transazioni di vendita, comportamento del sito web o attività del programma fedeltà) e quali sono le fonti migliori. e le fonti migliori. Includere dati strutturati come i dettagli dei prodotti e dati non strutturati come le recensioni dei clienti o le menzioni sui social media. come le recensioni dei clienti o le menzioni sui social media.

03 Costruire competenze

Costituire un team con una serie di competenze: ingegneri dei dati per la raccolta e l'elaborazione dei dati con tolleranza ai guasti, analisti dei dati per il rilevamento delle anomalie e la anomalie e la generazione di insight, ingegneri di machine learning per costruire modelli predittivi e di classificazione e sviluppatori di BI per la visualizzazione dei dati e lo storytelling. sviluppatori di BI per la visualizzazione e la narrazione dei dati.

04 Eseguire progetti pilota

Iniziate con un progetto pilota mirato, ad esempio analizzare i modelli di vendita stagionali o testare offerte personalizzate. Utilizzate i risultati per dimostrare il ROI e e perfezionare l'approccio prima di scalare.

05 Integrare i sistemi

Collegare tutte le fonti di dati - sistemi POS, ERP, CRM - in una piattaforma unificata. Assicuratevi che i dati si aggiornino in tempo reale per consentire un processo decisionale più rapido e ridurre i ritardi. e ridurre i ritardi.

06 Utilizzare analisi avanzate

Applicare tecniche come la modellazione predittiva per la previsione della domanda, il clustering per la segmentazione dei clienti o l'apprendimento automatico per l'analisi delle tendenze. analisi delle tendenze.

07 Progettazione di cruscotti

Creare dashboard interattivi per visualizzare KPI critici, come i prodotti più venduti, i tassi di abbandono dei clienti o il turnover delle scorte.

08 Dati sicuri

Implementare solide misure di sicurezza come crittografia e autenticazione a più fattori. Rivedete regolarmente le vostre pratiche per conformarvi alle come il GDPR o il CCPA e proteggere la fiducia dei clienti.

09 Espandere e perfezionare

Scalare le strategie di successo in tutta l'azienda espandersi da un negozio a tutte le sedi o applicare gli insegnamenti di una categoria di prodotti ad altre. altre. Raccogliere continuamente feedback, aggiornare i modelli e perfezionare le strategie per stare al passo con i cambiamenti del mercato. mercato.

I big data nel retail: sfide e opportunità

L'utilizzo dei big data analytics nella vendita al dettaglio sembra un'ottima idea in teoria, ma la complessità tecnica e i problemi organizzativi possono farvi inciampare. Di seguito illustriamo le sfide più comuni e suggeriamo gli approcci per risolverle.

Integrazione e gestione dei dati

Sfida: Se i dati sono incompleti o duplicati, le analisi saranno falsate. E quando sistemi come i dispositivi POS, le transazioni online e i social media non sono sincronizzati, è impossibile vedere il quadro completo.

Soluzione: Impostate una solida governance dei dati con politiche e standard chiari per la gestione dei dati. Mantenete i dati puliti e accurati con audit regolari e strumenti automatici che li controllano in tempo reale.

Cybersecurity e conformità

Sfida: I big data nel settore della vendita al dettaglio sfruttano molte informazioni personali, il che purtroppo li rende un obiettivo primario per i cyberattacchi. Le fughe di notizie possono costare milioni e lasciare il cliente in difficoltà per limitare i danni.

Soluzione:
Utilizzate l'autenticazione a più fattori, crittografate i dati e limitate l'accesso. Considerate la possibilità di anonimizzare i dati e di rendere trasparenti le pratiche di raccolta dei big data per evitare insidie in futuro.

Scalabilità e infrastruttura tecnologica

Sfida: Durante i periodi di picco (ciao, shopping natalizio!), i vostri sistemi devono gestire l'esplosione di dati. Senza la tecnologia giusta, potreste perdere opportunità di vendita o subire ritardi nell'analisi dei dati di vendita.

Soluzione:
L'elaborazione Cloud aumenta o diminuisce a seconda delle necessità e semplifica la gestione dei dati. Aggiungete microservizi per garantire la flessibilità, in modo da poter aggiornare una parte del sistema senza impattare il resto.

Mancanza di professionisti qualificati

Sfida: È difficile trovare bravi data scientist e ingegneri. Senza di loro, ottimizzare i big data o utilizzare il machine learning è come navigare senza una mappa.

Soluzione:
È possibile migliorare il proprio team (se si ha tempo e pazienza) o esternalizzare il progetto a una società in grado di colmare queste lacune e garantire che i dati lavorino per voi.

Lasciate che vi aiutiamo a trasformare i grandi dati in grandi successi per la vostra azienda.

I big data nella vendita al dettaglio: esempi

I principali retailer stanno capitalizzando i big data per superare la concorrenza e ottenere risultati impressionanti. Sfruttano i dati dei clienti e quelli operativi per perfezionare la gestione dell'inventario, potenziare la personalizzazione ed elevare le strategie di marketing. Ecco come i principali retailer del mondo stanno avendo successo con i big data.

Walmart applica Analisi guidata dall'intelligenza artificiale per adattare dinamicamente i prezzi in base alla domanda e all'offerta. Ad esempio, durante la pandemia, i sistemi automatizzati di determinazione dei prezzi nella corsia della carne hanno migliorato l'efficienza operativa di 90%, incrementando le vendite di 30% e riducendo al contempo gli sprechi.

Amazon raccoglie una grande quantità di dati su ogni cliente. Tra questi vi sono i prodotti visualizzati, gli acquisti e persino l'indirizzo di spedizione, che può fornire informazioni sui livelli di reddito e sulle preferenze. Questi dati aiutano Amazon a creare una "visione a 360 gradi" di ogni cliente, consentendo raccomandazioni altamente personalizzate.

Starbucks utilizza l'intelligenza artificiale per personalizzare l'esperienza dei suoi membri Starbucks Rewards. Il sistema prende in considerazione diversi fattori, come lo storico degli ordini, le condizioni meteorologiche, l'ora del giorno e il giorno della settimana. Il risultato sono proposte di bevande e cibi su misura.

Zara sfrutta l'intelligenza artificiale per l'ascolto sociale e l'analisi del sentiment per identificare rapidamente le tendenze emergenti dai social media e dalle comunità online. Questo riduce il time-to-market e permette a Zara di rispondere alle mutevoli richieste dei consumatori più velocemente dei concorrenti.

Sephora sfrutta gli algoritmi di intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione dell'inventario, rendendo sempre disponibili i prodotti più richiesti e riducendo al minimo l'eccesso di scorte di articoli a più lenta rotazione. Questa strategia elimina il rischio di stockout e mantiene una disponibilità costante dei prodotti.

Conclusione

Le persone sono pronte a vivere esperienze di acquisto frenetiche grazie ai progressi tecnologici e a servizi come la consegna il giorno successivo o i pagamenti senza contatto. Man mano che un maggior numero di rivenditori offre queste comodità, le aspettative e gli standard dei clienti aumentano. Con l'aumento della concorrenza, le aziende devono adattarsi rapidamente o rischiano di perdere clienti a favore di aziende che offrono tutti questi vantaggi.

I big data nella vendita al dettaglio vi aiutano a offrire un'esperienza eccezionale ai clienti, grazie a una migliore comprensione dei comportamenti dei consumatori. Consentono di anticipare le tendenze, monitorare la concorrenza e diventare un'azienda agile e ultra-reattiva. Essere orientati ai dati significa fare scelte migliori, ottenere maggiori profitti e avere l'opportunità di scalare. Non rimanete indietro, rivolgetevi oggi stesso ai nostri esperti e scoprite come i big data possono aiutare la vostra azienda ad andare avanti.

FAQ

Cosa sono i big data?

I big data si riferiscono a insiemi di dati estremamente grandi e troppo complessi per essere elaborati dai tradizionali strumenti di gestione dei dati. Si caratterizzano in genere per il volume, la varietà e la velocità delle informazioni che contengono. Quando vengono analizzati, i big data rivelano importanti intuizioni che aiutano le aziende a migliorare il processo decisionale, a perfezionare i processi e a prevedere le tendenze future.

Quali sono gli esempi di big data?

Il ruolo dei big data e dell'analisi predittiva nel settore della vendita al dettaglio può riferirsi all'analisi dei comportamenti d'acquisto, mentre nel settore sanitario supporta la cura dei pazienti attraverso approfondimenti basati sui dati. Gli esempi di big data riguardano i principali settori industriali e comportano l'elaborazione di informazioni su larga scala per scoprire modelli, prevedere i risultati e migliorare le operazioni.

Quali sono le cinque V dei big data?

Le cinque V definiscono gli aspetti chiave dei big data e della loro complessità. Il volume si riferisce all'enorme quantità di dati generati quotidianamente. La velocità indica la rapidità con cui i dati vengono generati e analizzati, spesso in tempo reale. Varietà: indica i diversi formati e tipi di dati, compresi quelli strutturati come i fogli di calcolo e quelli non strutturati come i video e le immagini. La veridicità riguarda la qualità e l'affidabilità dei dati. Il valore enfatizza l'importanza di estrarre dai dati informazioni utili per supportare il processo decisionale.

Come vengono utilizzati i big data nella vendita al dettaglio?

I big data aiutano i retailer ad analizzare i comportamenti dei clienti, ottimizzare l'inventario, personalizzare le iniziative di marketing e implementare strategie di prezzo dinamiche. Inoltre, migliorano l'esperienza dei clienti prevedendo le preferenze e rilevando le attività fraudolente.

Quanto velocemente i big data possono essere integrati nella vendita al dettaglio?

Dipende interamente dall'esperienza dei consulenti e del team. Un team forte sa esattamente come scegliere gli strumenti giusti e combinarli in modo efficace per aumentare le prestazioni. La competenza del nostro team fa la differenza. Fin dalle prime settimane, forniamo soluzioni pronte per la produzione e creiamo valore ad hoc.

È costoso sfruttare i big data nella vendita al dettaglio?

Il costo dipende dalle dimensioni e dagli obiettivi del progetto, ma con l'ampia gamma di strumenti disponibili oggi è possibile ottenere piattaforme analitiche potenti e a basso costo. I nostri esperti possono aiutarvi a selezionare gli strumenti giusti per migliorare l'esperienza dei clienti, ottimizzare le operazioni o incrementare le vendite, il tutto mantenendo i costi gestibili.

I big data sono una tendenza temporale nella vendita al dettaglio?

Con l'evoluzione tecnologica e le aspettative dei clienti, i big data diventeranno sempre più importanti. Non si tratta solo di un'allusione, ma di un vero e proprio cambiamento che aiuta i retailer ad essere all'avanguardia grazie a una maggiore conoscenza delle esigenze dei clienti, a migliorare le operazioni e a rendere migliore l'esperienza d'acquisto complessiva.

Volha Ralko Delivery Manager in eCommerce presso Innowise

Data: 22 gennaio 2025

Volha Ralko Delivery Manager in eCommerce presso Innowise

Data: 22 gennaio 2025

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