15 minutters lesning

Stordata i detaljhandelen: Nytenkning av detaljhandelen med stordataløsninger

BI og dataanalyse

eCommerce

Trender

La oss ta et eksempel fra hverdagen for å illustrere hvordan stordata kan brukes til å løse problemer som plager bedriftseiere.

Møt John. John eier en klesbutikk i Cleveland i USA. Siden tidenes morgen har John brukt tradisjonelle metoder for å administrere butikken sin: utklippstavler, penner og matematikk i hodet (bravo, John). Han følger med på butikkens salg ved å gå rundt i gangene og skrive ned hver solgte vare manuelt. Lagerstyringen er en annen utfordring, ettersom han hele tiden må balansere lagernivåene for å unngå at produkter går ut av mote. Med alle salgsdataene samlet i notatbøker er John overveldet og sliter med å konkurrere med teknologikyndige konkurrenter.

Det er rimelig å si at det ikke er slik en moderne detaljhandelsvirksomhet bør drives.

Tiden da avansert analyse og prediktiv modellering var forbeholdt de store teknologikonglomeratene, er forbi - nå har alle tilgang til disse revolusjonerende verktøyene. For John betyr dette bedre innsikt i kundepreferanser, smartere lagervalg og bedre lagerstyring. Mer effektivitet. Mindre sløsing.

Hva er stordata?

Big data refererer til enorme mengder informasjon som ikke kan behandles manuelt eller gjennom Microsoft Excel på grunn av de mange ulike dataformatene og kildene. Disse dataene kommer fra en rekke ulike steder - betalingstransaksjoner, aktivitet på sosiale medier, butikksensorer - og ved å analysere dem kan man avdekke trender som hjelper bedrifter med å ta mer informerte beslutninger.

Det er også verdt å merke seg at "big data" er et ganske dynamisk begrep, som stadig endrer seg i takt med den teknologiske utviklingen. Det som i dag anses som en enorm datamengde, for eksempel en terabyte, kan føles som en gigabyte om bare noen få år.

Stordatas rolle i detaljhandelen

Markedet for stordataanalyse i detaljhandelen forventes å vokse fra $7,73 milliarder i 2025 til $20,22 milliarder i 2030, noe som gjenspeiler en CAGR på 21,2%, noe som understreker dens sentrale rolle i omformingen av bransjen.

Ekspansjonen er i stor grad drevet frem av forbrukernes økte ønske om personaliserte opplevelser. Ifølge en undersøkelse utført av MIT Technology Review Innsikt...her er det vi vet:

66%

av kundene ønsker skreddersydd oppsøkende virksomhet

44%

favoriserer rabatter på gjentatte kjøp

32%

setter pris på personlige produktanbefalinger

Detaljhandelen kan innfri disse forventningene ved å konvertere innsikt til relevante, skreddersydde opplevelser ved hjelp av stordata.

La oss nå se nærmere på hvordan den omformer detaljhandelen og åpner opp for mer interaktive og kundeorienterte tilnærminger.

Kundeprofilering

Detaljhandelsbedrifter kan bruke stordata til å analysere faktorer som

Innkjøpstrender

Demografiske data om kundene

Steder

Handlemønstre

Disse dataene gjør det mulig for bedrifter å identifisere ulike kundegrupper - for eksempel budsjettbevisste kunder kontra de som søker premiumprodukter - og forutsi hva hvert segment sannsynligvis vil kjøpe.

Optimalisert lagerbeholdning

Med stordata i detaljhandelen kan bedrifter finjustere varelageret sitt for å sikre at de er forberedt på fremtidig etterspørsel. Et supermarked kan for eksempel bruke tidligere salgsdata til å forutsi hvilke sesongvarer som vil selge best neste måned. Dette sikrer at de bestiller akkurat riktig mengde, slik at de unngår varemangel, overlagring eller, verst av alt, sløsing med lett bedervelige varer.

Personlig tilpasset handleopplevelse

Ta dette eksempelet: En kunde som ofte kjøper friluftsutstyr, mottar et spesialtilbud på nye tursko. Dette øker sannsynligheten for kjøp av to grunner: For det første føler ikke kunden seg fornærmet over å få enda en kampanje i innboksen, fordi den er relevant. Og for det andre øker bedriften sjansene for å selge fordi de kjenner kundens kjøpsvaner. Personalisering handler om å skreddersy interaksjoner, for eksempel ved å tilby spesielle rabatter eller anbefalinger basert på tidligere kjøp eller preferanser, slik at handleopplevelsen føles relevant og kundesentrert. Det er her stordata i detaljhandelen fungerer best for å møte kundenes spesifikke krav.

Prediktiv analyse

I stedet for å stole på magefølelsen, kan forhandlerne ta informerte beslutninger ved hjelp av prediktiv analyse. Tenk på en sportsbutikk som kontinuerlig kan overvåke mesterskap og trender for å finne ut når det er best å fylle på lageret eller tilby spesielle kampanjer, og fylle på i henhold til dette. Resultatet? Ingen tapte muligheter, et optimalisert varelager, økt salg og gladere kunder.

Rask respons fra konkurrentene

Ser du en konkurrent som senker prisene på vinterfrakker rett før kulda kommer? Da er det på tide å lansere ditt eget salg og stjele rampelyset! Slik hjelper stordata i detaljhandelen bedrifter med å spore konkurrenter ved å analysere priser, kampanjer og produkttilbud i hele markedet, slik at de blir førstevalget når etterspørselen øker.

Sosial lytting

En moteforhandler oppdager at det er stor interesse for bærekraftige, overdimensjonerte vinterfrakker på sosiale medier. Ved å kombinere sosial lytting og stordata identifiserer de regioner med høy etterspørsel og demografiske målgrupper. De justerer varelageret, lanserer målrettede annonser og opplever en kraftig økning i salget, samtidig som merkevaren får et løft. Dette er hvordan sosial lytting drevet av stordata gir resultater.

"Stordata i detaljhandelen er ikke bare en haug med tall - det er nøkkelen til å virkelig forstå målgruppen din, møte behovene deres og få virksomheten til å vokse. Når du utnytter denne innsikten, kan du slutte å gjette og begynne å skape opplevelser som er personlige og treffsikre. La oss hjelpe deg med å komme i kontakt med kundene dine og få virksomheten din til å vokse på en måte som føles autentisk."

Pilip Tsikhanovich

Leder for avdelingen for stordata

Hvordan brukes stordata i detaljhandelen?

1TP50Øke salget, kutte kostnader og holde kundene fornøyde - alt dette er avgjørende for detaljhandlere som ønsker at virksomheten deres skal blomstre. Stordata bidrar til å nå disse målene ved å omdanne rå informasjon til data som kan brukes til noe.

Slik kan du bruke det til din fordel.

Implementering av stordata

Slik fungerer stordata

Resultater

Kundesegmentering og målrettet markedsføring

Gruppering av kunder basert på deres preferanser og atferd

Høyere gjennomsnittlig ordreverdi
Bedre resultater av markedsføringskampanjer
Mer lojale kunder

Lagerstyring og etterspørselsprognoser

Avkoding av tidligere salgstrender og overvåking av produktenes best før-datoer

Lavere lagringskostnader
Færre usolgte varer
Raskere lageromsetning

Oppdagelse og beskyttelse mot svindel

Flagging av mistenkelige aktiviteter, som hyppige returer eller uvanlige transaksjonsmønstre

Reduserte økonomiske tap
Sterkere operativ kontroll
Forbedret omdømme

Prisoptimalisering

Overvåke konkurrentenes prissetting, kundeatferd og etterspørselstrender for å sette smartere priser

Høyere fortjenestemarginer
Økt salgsvolum
Sterkere markedsposisjonering

Analyse av kundenes følelser og tilbakemeldinger

Få tilgang til anmeldelser og omtale i sosiale medier for å avdekke hva kundene mener i virkeligheten

Mer lojale kunder
Bedre omdømme
Høyere kundelojalitet

Markedsføring på nett

Analysere trafikkilder, klikk og kundesegmenter på sider med kampanjer og butikkinformasjon.

Skreddersydde markedsføringsstrategier
Forbedret avkastning på investeringen
Økt konvertering

Skap en handleopplevelse som får kundene til å komme tilbake!

Fordelene med stordata i detaljhandelen

Fordelene med stordata i detaljhandelen er krystallklare - det åpner muligheter for vekst, fleksibilitet og å ligge i forkant i et marked i stadig endring. Lær hvordan disse fordelene kan hjelpe detaljhandlere med å utmerke seg, og få mer innsikt i hvordan du implementerer dem på en effektiv måte.

Forbedret kundeservice

Å bygge sterkere kundeopplevelser ved hjelp av stordata handler om å få kundene til å føle seg forstått. Hvis kundene konsekvent kjøper Nike-utstyr, hvorfor ikke tilby dem et personlig tilbud på et par Nike-sko? Med stordata kan forhandlere bruke datainnsikt til å grave dypere i kundenes preferanser, og til og med foreslå varer som matcher deres valgte stil. Disse anbefalingene hjelper kundene med å bli hørt og øker sannsynligheten for et salg. Vinn-vinn.

Optimalisert lagerstyring

Bedrifter kan studere historiske salgsdata, sesongmessige endringer og forbrukertrender for å danne seg et klart bilde av fremtidig etterspørsel. Stordata gjør det mulig å forutsi hvilke produkter som kommer til å fly ut av hyllene, slik at de kan optimalisere lagerstyringen. Dette fører til mer effektiv bruk av lagerplass, mindre svinn og bedre lønnsomhet. Og det beste av alt? Det resulterer i en betydelig økning i forhandlerens inntekter.

Målrettet markedsføring

Smartere markedsføringsstrategier drevet av stordata i detaljhandelen gir kampanjer som virkelig treffer ulike kundegrupper. En klesforhandler identifiserer for eksempel tre kundetyper: de som handler ofte, de som gjør gode kjøp, og de som kjøper mye. Ved hjelp av stordata kan de lage tilpassede kampanjer for hver kundetype. Denne målrettede tilnærmingen snakker ikke bare direkte til det kundene vil ha, men øker også forhandlerens avkastning på investeringen.

Kundeinnsikt

La oss si at en stor dagligvarekjede bruker stordata fra kundeundersøkelser og sosiale medier til å identifisere de mest iøynefallende kundeproblemene - som de endeløse kassakøene eller mangelen på utvalg i visse deler av butikkene. Med denne forbrukerinnsikten i bagasjen kan kjeden tilpasse butikkens layout, gjøre kasseprosessene raskere og føre mer populære varer i bestemte områder. Disse enkle, men effektive endringene fører til en dramatisk økning i kundetilfredsheten, noe som gjør at kundene kommer tilbake.

Holde seg foran konkurrentene

Stordataanalyse i detaljhandelen gjør det mulig for bedrifter å oppdage markedstrender og reagere i sanntid. Det gjør det langt enklere å ligge i forkant og holde på kundene. En stor elektronikkforhandler oppdager for eksempel gjennom dataanalyse at en konkurrent har satt ned prisene på et populært merke av hodetelefoner. I stedet for å få panikk eller miste potensielle kunder, svarer de med en kampanje som kombinerer hodetelefonene med en bærbar høyttaler til rabattert pris. Kunder elsker gode tilbud.

Bedre produktplassering

Data om fottrafikk og kjøpsmønstre gir bedre beslutninger om hvor produktene skal plasseres. Hvis visse varer ofte kjøpes sammen, for eksempel chips og salsa, er det fornuftig å plassere dem i nærheten av hverandre. Denne datadrevne tilnærmingen maksimerer produkteksponeringen, noe som fører til høyere salg og bedre resultater i detaljhandelen.

Kontantstrømstyring

Stordata støtter smartere kontantstrømstyring og muliggjør strategisk budsjettallokering. Det løser et stort leverandørproblem - forsinkede betalinger - ved å optimalisere kreditorprosesser og tilby dynamiske, personaliserte betalingsalternativer. Virksomheter kan også forutsi svingninger i kontantstrømmen mer nøyaktig, identifisere muligheter for kostnadsbesparelser og forhandle frem gunstige betingelser med leverandører.

Hvordan implementere stordata i detaljhandelen på en effektiv måte

For å få mest mulig ut av stordata i detaljhandelen handler det om å ha den rette strategien på plass: de rette verktøyene, dyktige medarbeidere i teamet, smarte mål å oppnå og mye mer. Denne trinnvise veiledningen er enkel å følge, og går gjennom prosessen med å implementere stordata i detaljhandelen.

Sett deg klare mål

Begynn med å identifisere målene dine for analysene. Enten det er å optimalisere lagerbeholdningen, forbedre kundetilpasningen eller øke salgskonverteringen.

Planlegg datainnsamlingen

Bestem hvilke data du trenger (f.eks. salgstransaksjoner, atferd på nettstedet eller aktivitet i lojalitetsprogrammer), og hvilke kilder som er best egnet. Inkluder strukturerte data som produktdetaljer og ustrukturerte data som kundeomtaler eller omtale i sosiale medier.

Bygg kompetanse

Sett sammen et team med en rekke ulike ekspertiser: dataingeniører for feiltolerant datainnsamling og -behandling, dataanalytikere for deteksjon av avvik og generering av innsikt, maskinlæringsingeniører for å bygge prediktive modeller og klassifiseringsmodeller, og BI-utviklere for datavisualisering og historiefortelling.

Kjør pilotprosjekter

Begynn i det små med en fokusert pilot, for eksempel ved å analysere sesongmessige salgsmønstre eller teste personaliserte tilbud. Bruk resultatene til å påvise avkastningen på investeringen og finjustere tilnærmingen før du skalerer opp.

Integrere systemer

Koble sammen alle datakilder - POS-systemer, ERP, CRM - til en enhetlig plattform. Sørg for at dataene oppdateres i sanntid, slik at du kan ta raskere beslutninger og redusere forsinkelser.

Bruk avanserte analyser

Bruk teknikker som prediktiv modellering for etterspørselsprognoser, klyngedannelse for kundesegmentering eller maskinlæring for trendanalyse.

Utforme dashbord

Bygg interaktive dashbord for å visualisere viktige KPI-er, for eksempel bestselgende produkter, kundefrafall eller lageromsetning.

Sikre data

Implementer solide sikkerhetstiltak som kryptering og flerfaktorautentisering. Gjennomgå rutinene dine jevnlig for å overholde personvernforskrifter som GDPR eller CCPA og beskytte kundenes tillit.

Utvid og foredle

Skaler vellykkede strategier på tvers av virksomheten - utvid fra én butikk til alle lokasjoner, eller bruk erfaringene fra én produktkategori på andre. Samle kontinuerlig inn tilbakemeldinger, oppdater modeller og finpuss strategiene for å holde tritt med markedsendringene.

01 Sett deg klare mål

Begynn med å identifisere målene dine for analyse. Enten det er å optimalisere lagerbeholdningen, forbedre kundetilpasningen eller øke konverteringer.

02 Planlegg datainnsamlingen

Bestem hvilke data du trenger (f.eks. salgstransaksjoner, atferd på nettstedet eller lojalitetsprogramaktivitet) og de beste kildene. Inkluder strukturerte data som produktdetaljer og ustrukturerte data som kundeanmeldelser eller kundeomtaler eller omtale i sosiale medier.

03 Bygg kompetanse

Sett sammen et team med en rekke ulike typer ekspertise: dataingeniører for feiltolerant datainnsamling og -behandling, dataanalytikere for deteksjon av anomalier og generering av innsikt, maskinlæringsingeniører for å bygge prediksjons- og klassifiseringsmodeller, og BI-utviklere for datavisualisering og historiefortelling.

04 Kjør pilotprosjekter

Begynn i det små med en fokusert pilot, for eksempel analysere sesongmessige salgsmønstre eller teste personaliserte tilbud. Bruk resultatene til å demonstrere ROI og og finjustere tilnærmingen før du skalerer.

05 Integrere systemer

Koble sammen alle datakilder - POS-systemer, ERP, CRM - til en enhetlig plattform. Sørg for at data oppdateres i sanntid for å muliggjøre raskere beslutningstaking og redusere forsinkelser.

06 Bruk avanserte analyser

Bruk teknikker som prediktiv modellering for etterspørselsprognoser, klyngedannelse for kundesegmentering eller maskinlæring for trend analyse.

07 Utforme dashbord

Bygg interaktive dashbord for å visualisere kritiske KPI-er, for eksempel bestselgende produkter, kundefrafall eller lageromsetning.

08 Sikre data

Implementer solide sikkerhetstiltak som kryptering og flerfaktorautentisering. Gjennomgå rutinene dine jevnlig for å overholde personvern personvernforskrifter som GDPR eller CCPA og beskytte kundenes tillit.

09 Utvid og foredle

Stordata i detaljhandelen: utfordringer og muligheter

I teorien høres det flott ut å bruke stordataanalyse i detaljhandelen, men teknisk kompleksitet og organisatoriske problemer kan sette en stopper for det. Nedenfor skisserer vi de vanligste utfordringene og foreslår hvordan du kan løse dem.

Dataintegrasjon og -håndtering

Utfordring: Hvis dataene dine er ufullstendige eller dupliserte, blir analysene dine skjeve. Og når systemer som POS-enheter, nettbaserte transaksjoner og sosiale medier ikke er synkroniserte, er det umulig å se hele bildet.

Løsning: Etabler en sterk datastyring med tydelige retningslinjer og standarder for datahåndtering. Hold dataene rene og nøyaktige ved hjelp av regelmessige revisjoner og automatiserte verktøy som sjekker dem i sanntid.

Cybersikkerhet og compliance

Utfordring: Stordata i detaljhandelen inneholder mye personlig informasjon, noe som dessverre gjør dem til et yndet mål for dataangrep. Lekkasjer kan koste millioner av kroner og føre til at du må forsøke å begrense skaden.

Løsning:
Bruk multifaktorautentisering, krypter data og begrens tilgangen. Vurder å anonymisere data og gjøre praksisen for innsamling av stordata transparent for å unngå fallgruver på veien.

Skalerbarhet og teknologisk infrastruktur

Utfordring: I perioder med høy aktivitet (hallo, julehandelen!) må systemene dine kunne håndtere dataeksplosjonen. Uten riktig teknologi kan du gå glipp av salgsmuligheter eller oppleve forsinkelser i analysen av salgsdata.

Løsning:
Cloud-databehandling skalerer opp eller ned etter behov og gjør det enklere å administrere data. Legg til mikrotjenester for fleksibilitet, slik at du kan oppdatere én del av systemet uten at det påvirker resten.

Mangel på kvalifiserte fagfolk

Utfordring: Det er vanskelig å finne gode dataforskere og ingeniører. Uten dem er optimalisering av stordata eller bruk av maskinlæring som å navigere uten kart.

Løsning:
Du kan oppgradere teamet ditt (hvis du har tid og tålmodighet) eller sette ut prosjektet til et selskap som kan bygge bro over disse hullene og sørge for at dataene dine fungerer for deg.

La oss hjelpe deg med å gjøre store datamengder om til store gevinster for virksomheten din.

Stordata i detaljhandelen: eksempler

Store detaljhandelskjeder utnytter stordata til å overgå konkurrentene og oppnå imponerende resultater. De utnytter kunde- og driftsdata for å forbedre lagerstyringen, øke personaliseringen og forbedre markedsføringsstrategiene. Slik lykkes verdens ledende detaljhandlere med stordata.

Walmart gjelder AI-drevet analyse for å justere prisene dynamisk basert på tilbud og etterspørsel. Under pandemien forbedret for eksempel automatiserte prissystemer i kjøttavdelingen driftseffektiviteten med 90%, noe som økte salget med 30%, samtidig som svinnet ble redusert.

Amazon samler inn store mengder data om hver enkelt kunde. Dette inkluderer hva de ser på, hva de kjøper og til og med leveringsadressen deres, noe som kan gi innsikt i inntektsnivå og preferanser. Slike data hjelper Amazon med å skape et "360-graders bilde" av hver enkelt kunde, noe som gir mulighet for svært personaliserte anbefalinger.

Starbucks bruker kunstig intelligens til å tilpasse opplevelsen for sine Starbucks Rewards-medlemmer. Systemet tar hensyn til ulike faktorer som bestillingshistorikk, værforhold, tid på døgnet og hvilken ukedag det er. Resultatet er skreddersydde forslag til mat og drikke.

Zara utnytter kunstig intelligens til sosial lytting og sentimentanalyse for raskt å identifisere nye trender fra sosiale medier og nettsamfunn. Dette reduserer tiden det tar å komme på markedet, og gjør at Zara kan reagere raskere enn konkurrentene på skiftende forbrukerbehov.

Sephora utnytter AI-algoritmer for å optimalisere lagerstyringen, slik at populære produkter alltid er tilgjengelige, samtidig som overskuddslageret av varer med lavere omløpshastighet minimeres. En slik strategi eliminerer risikoen for utsolgte varer og opprettholder jevn produkttilgjengelighet.

Konklusjon

Folk er klare for raske handleopplevelser takket være teknologiske fremskritt og tjenester som levering neste dag eller kontaktløs betaling. Etter hvert som flere forhandlere tilbyr disse bekvemmelighetene, øker kundenes forventninger og standarder. Med økende konkurranse må virksomhetene tilpasse seg raskt, ellers risikerer de å miste kunder til virksomheter som tilbyr alle disse fordelene.

Stordata i detaljhandelen er din hjelp til å levere en eksepsjonell kundeopplevelse ved å forstå forbrukernes atferd bedre. Det lar deg forutse trenderovervåke konkurrentene og bli en smidig og svært responsiv virksomhet. Datadrevne løsninger betyr bedre valg, større gevinster og muligheten til å skalere. Ikke bli hengende etter, snakk med ekspertene våre i dag og se hvordan stordata kan hjelpe virksomheten din med å komme videre.

FAQ

Hva er stordata?

Stordata er ekstremt store datasett som er for komplekse til at de kan behandles med tradisjonelle datahåndteringsverktøy. Stordata kjennetegnes vanligvis av volumet, variasjonen og hastigheten på informasjonen de omfatter. Når stordata analyseres, gir de viktig innsikt som hjelper bedrifter med å forbedre beslutningsprosesser, forbedre prosesser og forutse fremtidige trender.

Hva er eksempler på stordata?

Stordata og prediktiv analyse brukes i detaljhandelen til å analysere kjøpsatferd, mens det i helsevesenet brukes til å støtte pasientbehandling gjennom datadrevet innsikt. Stordata spenner over flere bransjer og innebærer behandling av informasjon i stor skala for å avdekke mønstre, forutsi resultater og forbedre driften.

Hva er de fem V-ene ved stordata?

De fem V-ene definerer de viktigste aspektene ved stordata og deres kompleksitet. Volum refererer til den enorme mengden data som genereres daglig. Hastighet betyr hvor raskt data genereres og analyseres, ofte i sanntid. Variety omfatter de ulike dataformatene og -typene, inkludert strukturerte data som regneark og ustrukturerte data som videoer og bilder. Veracity tar for seg datakvalitet og pålitelighet. Verdi understreker viktigheten av å trekke ut nyttig innsikt fra dataene for å støtte beslutningstaking.

Hvordan brukes stordata i detaljhandelen?

Stordata hjelper forhandlere med å analysere kundeatferd, optimalisere varelageret, tilpasse markedsføringstiltak og implementere dynamiske prisstrategier. Det forbedrer også kundeopplevelsen ved å forutsi preferanser og avdekke svindel.

Hvor raskt kan stordata integreres i detaljhandelen?

Det avhenger helt og holdent av ekspertisen til konsulentene og teamet. Et sterkt team vet nøyaktig hvordan de skal velge de riktige verktøyene og kombinere dem på en effektiv måte for å øke ytelsen. Teamets ekspertise utgjør hele forskjellen. Allerede fra de første ukene leverer vi produksjonsklare løsninger og skaper ad hoc-verdier.

Er det dyrt å utnytte stordata i detaljhandelen?

Kostnadene avhenger av prosjektets størrelse og mål, men med det store utvalget av verktøy som finnes i dag, er det mulig å skaffe seg budsjettvennlige, men likevel kraftige analyseplattformer. Ekspertene våre kan hjelpe deg med å velge de riktige verktøyene for å forbedre kundeopplevelsen, optimalisere driften eller øke salget - samtidig som kostnadene holdes på et overkommelig nivå.

Er stordata en tidsmessig trend i detaljhandelen?

Etter hvert som teknologien utvikler seg og kundenes forventninger endres, vil stordata bare bli viktigere og viktigere. Det er ikke bare en hype; det er et reelt skifte som hjelper forhandlere med å holde seg i forkant ved å få et bedre grep om kundenes behov, forbedre driften og gjøre den generelle handleopplevelsen bedre.