15 min gelezen

Big data in de detailhandel: Een andere kijk op retailactiviteiten met big data-oplossingen

BI en |data analyse

eCommerce

Trends

Laten we een alledaags voorbeeld nemen om te illustreren hoe big data kunnen worden gebruikt om vervelende problemen te overwinnen die bedrijfseigenaren plagen.

Maak kennis met John. John is eigenaar van een kledingwinkel in Cleveland, VS. Sinds mensenheugenis gebruikt John traditionele methoden om zijn winkel te beheren: klemborden, pennen en rekenen in zijn hoofd (bravo, John). Hij houdt de verkoopcijfers van de winkel bij door door de gangpaden te lopen en elk verkocht artikel handmatig op te schrijven. Het beheren van de voorraad is een andere uitdaging, want hij houdt voortdurend de voorraad in evenwicht om te voorkomen dat producten uit de mode raken. Met alle verkoopgegevens in notitieboekjes is John overweldigd en heeft hij moeite om te concurreren met zijn technisch onderlegde rivalen.

De eerlijkheid gebiedt te zeggen dat dit niet de manier is waarop een modern winkelbedrijf zou moeten werken.

De tijd dat geavanceerde analyses en voorspellende modellen voorbehouden waren aan de grote techbedrijven is voorbij - nu heeft iedereen toegang tot deze transformerende tools. Voor John betekent dit betere inzichten in de voorkeuren van klanten, slimmere voorraadkeuzes en beter voorraadbeheer. Meer efficiëntie. Minder verspilling.

Wat zijn big data?

Big Data verwijst naar enorme verzamelingen informatie die niet handmatig of via Microsoft Excel verwerkt kunnen worden vanwege de verscheidenheid aan gegevensformaten en -bronnen. Deze gegevens komen van verschillende plaatsen - betalingstransacties, sociale media-activiteit, winkelsensoren - en het analyseren ervan kan trends onthullen die bedrijven helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen.

Het is ook de moeite waard om op te merken dat "big data" een vrij dynamische term is, die voortdurend verandert naarmate de technologie voortschrijdt. Wat vandaag wordt beschouwd als een enorme hoeveelheid gegevens, zoals een terabyte, kan over een paar jaar aanvoelen als een gigabyte.

De rol van big data in de detailhandel

De markt voor big data analytics in de detailhandel zal naar verwachting groeien van $7,73 miljard in 2025 tot $20,22 miljard in 2030, met een CAGR van 21,2%, wat de cruciale rol van deze sector in de hervorming van de sector benadrukt.

De expansie wordt grotendeels gestimuleerd door het toegenomen verlangen van consumenten naar gepersonaliseerde ervaringen. Volgens een onderzoek van MIT Technology Review inzichtenDit is wat we weten:

66%

van de shoppers wil outreach op maat

44%

gunstige kortingen bij herhaalaankopen

32%

gepersonaliseerde productaanbevelingen waarderen

Retailers kunnen aan deze verwachtingen voldoen door inzichten om te zetten in relevante, op maat gemaakte ervaringen met behulp van big data.

Laten we nu eens kijken hoe het de detailhandel een nieuwe vorm geeft en mogelijkheden biedt voor een meer interactieve en klantgerichte aanpak.

Klantprofilering

Detailhandelsbedrijven kunnen big data gebruiken om factoren te analyseren zoals:

Aankooptrends

Demografische gegevens van klanten

Locaties

Winkelpatronen

Met deze gegevens kunnen bedrijven verschillende klantgroepen identificeren - zoals budgetbewuste shoppers versus shoppers die op zoek zijn naar eersteklas producten - en voorspellen wat elk segment waarschijnlijk zal kopen.

Geoptimaliseerde inventaris

Met big data in de detailhandel kunnen bedrijven hun voorraad afstemmen om er zeker van te zijn dat ze voorbereid zijn op de toekomstige vraag. Een supermarkt kan bijvoorbeeld aan de hand van verkoopgegevens uit het verleden voorspellen welke seizoensartikelen volgende maand het best zullen verkopen. Dit zorgt ervoor dat ze precies de juiste hoeveelheid bestellen en voorkomt tekorten, te grote voorraden of, het ergste van alles, verspilling van bederfelijke artikelen.

Persoonlijke winkelervaring

Neem dit voorbeeld: een klant die vaak buitensportartikelen koopt, ontvangt een speciale aanbieding voor nieuwe wandelschoenen. Dit verhoogt de kans op aankoop om twee redenen: ten eerste voelt de klant zich niet beledigd door de zoveelste promotie die zijn inbox bereikt, omdat het relevant is. En twee, het bedrijf verhoogt zijn verkoopkansen omdat het het koopgedrag van de klant kent. Personalisering draait om het op maat maken van interacties, zoals het aanbieden van speciale kortingen of aanbevelingen op basis van eerdere aankopen of voorkeuren, waardoor de winkelervaring relevant en klantgericht aanvoelt. Dit is waar big data in de detailhandel het beste werkt om aan de specifieke eisen van klanten te voldoen.

Voorspellende analyses

In plaats van te vertrouwen op onderbuikgevoelens, kunnen retailers weloverwogen beslissingen nemen met behulp van voorspellende analyses. Denk aan een sportwinkel die voortdurend kampioenschappen en trends kan volgen om te bepalen wat de beste tijden zijn om voorraden aan te vullen of speciale promoties aan te bieden en dienovereenkomstig voorraden aan te leggen. De resultaten? Geen gemiste kansen, een geoptimaliseerde voorraad, hogere verkoop en tevreden klanten.

Snel reageren op concurrenten

Zie je dat een concurrent vlak voor de kou de prijzen van winterjassen laat zakken? Tijd om je eigen uitverkoop te lanceren en de aandacht te stelen! Dit is hoe big data in de detailhandel bedrijven helpt om concurrenten te volgen door prijzen, promoties en productaanbiedingen in de hele markt te analyseren, zodat ze de eerste keuze zijn wanneer de vraag piekt.

Sociaal luisteren

Een moderetailer ziet een buzz op sociale media over duurzame, oversized winterjassen. Door social listening en big data te combineren, identificeren ze regio's met een grote vraag en doelgroepen. Ze passen hun voorraad aan, lanceren gerichte advertenties en zien een stijging in de verkoop terwijl hun merkimago een boost krijgt. Dit is hoe sociaal luisteren aangedreven door big data zorgt voor resultaten.

"Big data in de detailhandel zijn niet zomaar een hoop cijfers - het is de sleutel om je publiek echt te begrijpen, aan hun behoeften te voldoen en je bedrijf te laten groeien. Wanneer je deze inzichten aanboort, kun je stoppen met gissen en beginnen met het creëren van ervaringen die persoonlijk en perfect zijn. Laat ons je helpen om contact te maken met je klanten en je bedrijf te laten groeien op een manier die authentiek aanvoelt."

Pilip Tsikhanovich

Hoofd afdeling Big Data

Hoe worden big data gebruikt in de detailhandel?

Boost Omzet verhogen, kosten verlagen en klanten tevreden houden - het is allemaal van het grootste belang voor retailers als ze willen dat hun bedrijf floreert. Big Data helpt deze doelen te bereiken door ruwe informatie om te zetten in bruikbare gegevens.

Dit is hoe je het in je voordeel kunt gebruiken.

Big data implementatie

Hoe big data werken

Resultaten

Klantsegmentatie en gerichte marketing

Klanten groeperen op basis van hun voorkeuren en gedrag

Hogere gemiddelde bestelwaarde
Beter presterende marketingcampagnes
Meer loyale klanten

Voorraadbeheer en vraagvoorspelling

Verkooptrends uit het verleden decoderen en houdbaarheidsdata van producten bewaken

Lagere opslagkosten
Minder onverkochte artikelen
Snellere voorraadomzet

Fraudeopsporing en -bescherming

Verdachte activiteiten markeren, zoals frequente retourzendingen of ongebruikelijke transactiepatronen

Minder financiële verliezen
Sterkere operationele controle
Verbeterde reputatie

Prijsoptimalisatie

Prijsstelling van concurrenten, klantgedrag en vraagtrends in de gaten houden om slimmere prijzen te bepalen

Hogere winstmarges
Verhoogd verkoopvolume
Sterkere marktpositionering

Analyse van klantsentiment en feedback

Toegang tot beoordelingen, vermeldingen in sociale media om te ontdekken wat klanten in werkelijkheid denken

Meer loyale klanten
Betere reputatie
Hogere klantenbinding

Online marketing

Analyseren van verkeersbronnen, kliks en klantsegmenten op pagina's met promoties en winkelinformatie.

Marketingstrategieën op maat
Verbeterde ROI
Verhoogde conversies

Creëer een winkelervaring waardoor klanten terugkomen!

Voordelen van big data in de detailhandel

De voordelen van big data in de detailhandel zijn glashelder - het biedt mogelijkheden voor groei, flexibiliteit en om voorop te blijven lopen in een voortdurend veranderende markt. Lees hoe deze voordelen retailers kunnen helpen uit te blinken, met meer inzichten over hoe ze effectief te implementeren.

Verbeterde klantenservice

Het opbouwen van een sterkere klantervaring met behulp van big data komt erop neer dat je klanten zich begrepen voelen. Als klanten consequent Nike-producten kopen, waarom zou je ze dan geen gepersonaliseerde aanbieding doen voor een paar Nike-schoenen? Met big data kunnen retailers inzichten in gegevens gebruiken om dieper in te gaan op de voorkeuren van klanten en zelfs artikelen voorstellen die bij hun gekozen stijl passen. Deze aanbevelingen helpen klanten om gehoord te worden en vergroten de kans op een verkoop. Win-win.

Geoptimaliseerd voorraadbeheer

Bedrijven kunnen historische verkoopgegevens, seizoensgebonden verschuivingen en consumententrends bestuderen om een duidelijk beeld te krijgen van de toekomstige vraag. Met big data kunnen ze voorspellen welke producten uit de schappen zullen vliegen, waardoor ze hun voorraadbeheer kunnen optimaliseren. Dit leidt tot een efficiënter gebruik van magazijnruimte, minder afval en een verbeterde winstgevendheid. En het beste deel? Het resulteert in een grote toename van de inkomsten van de detailhandelaar.

Gerichte marketing

Slimmere marketingstrategieën op basis van big data in de detailhandel leveren campagnes op die echt aansluiten bij verschillende klantgroepen. Een kledingretailer identificeert bijvoorbeeld drie klanttypes: frequente shoppers, koopjesjagers en premium kopers. Met big data kunnen ze gepersonaliseerde campagnes maken voor elk type klant. Deze gerichte aanpak spreekt niet alleen direct aan wat klanten willen, maar verhoogt ook de ROI van de retailer aanzienlijk.

Inzichten van klanten

Stel dat een grote supermarktketen big data uit klantonderzoeken en sociale media gebruikt om de meest in het oog springende pijnpunten van klanten te identificeren - zoals die eindeloze rijen bij de kassa of een gebrek aan variatie in bepaalde delen van de winkels. Gewapend met deze inzichten van de consument kan de retailer de indeling van de winkel aanpassen, het afrekenproces versnellen en meer populaire artikelen in bepaalde gebieden op voorraad nemen. Deze eenvoudige, maar effectieve veranderingen leiden tot een dramatische toename van de klanttevredenheid, waardoor ze blijven terugkomen.

De concurrentie voor blijven

Big data analytics in de detailhandel stelt bedrijven in staat om markttrends te herkennen en daar in realtime op te reageren. Dit maakt het veel gemakkelijker om voorop te blijven lopen en klanten te behouden. Bijvoorbeeld, een grote elektronicawinkelketen ziet aan de hand van data-analyse dat een concurrent de prijzen van een populair merk koptelefoons heeft verlaagd. In plaats van in paniek te raken of potentiële klanten te verliezen, reageren ze met een promotie waarbij de hoofdtelefoon met korting wordt gebundeld met een draagbare luidspreker. Klanten houden van een goede deal.

Betere productplaatsing

Gegevens over voetverkeer en aankooppatronen leiden tot betere beslissingen over waar producten geplaatst moeten worden. Als bepaalde artikelen vaak samen worden gekocht, zoals chips en salsa, is het logisch om ze bij elkaar in de buurt te zetten. Deze gegevensgestuurde aanpak maximaliseert de productblootstelling, wat leidt tot hogere verkopen en betere winkelprestaties.

Beheer van kasstromen

Big Data ondersteunt slimmer cashflowbeheer, waardoor strategische budgetallocatie mogelijk wordt. Het pakt een belangrijk probleem van leveranciers aan - vertraagde betalingen - door crediteurenprocessen te optimaliseren en dynamische, gepersonaliseerde betalingsopties aan te bieden. Bovendien kunnen bedrijven cashflowschommelingen nauwkeuriger voorspellen, kostenbesparingsmogelijkheden identificeren en gunstige voorwaarden bedingen bij leveranciers.

Hoe big data effectief te implementeren in de detailhandel

Om het meeste uit big data in de detailhandel te halen, moet je over de juiste strategie beschikken: de juiste tools, bekwame mensen in je team, slimme doelen om te bereiken en nog veel meer. Deze gemakkelijk te volgen stap-voor-stap gids beschrijft het proces van het implementeren van big data in de detailhandel.

Stel duidelijke doelen

Begin met het identificeren van je doelen voor analytics. Of het nu gaat om het optimaliseren van voorraden, het verbeteren van klantpersonalisatie of het stimuleren van verkoopconversies.

Plan het verzamelen van gegevens

Bepaal welke gegevens je nodig hebt (bijv. verkooptransacties, websitegedrag of activiteit van loyaliteitsprogramma's) en wat de beste bronnen zijn. Neem gestructureerde gegevens op zoals productdetails en ongestructureerde gegevens zoals klantbeoordelingen of vermeldingen in sociale media.

Expertise opbouwen

Stel een team samen met uiteenlopende expertise: data-engineers voor fouttolerante gegevensverzameling en -verwerking, data-analisten voor het opsporen van afwijkingen en het genereren van inzichten, machine learning-engineers voor het bouwen van voorspellings- en classificatiemodellen en BI-ontwikkelaars voor datavisualisatie en storytelling.

Proefprojecten uitvoeren

Begin klein met een gerichte pilot, zoals het analyseren van seizoensgebonden verkooppatronen of het testen van gepersonaliseerde aanbiedingen. Gebruik de resultaten om de ROI aan te tonen en verfijn je aanpak voordat je gaat schalen.

Systemen integreren

Verbind alle gegevensbronnen - kassasystemen, ERP, CRM - in één platform. Zorg ervoor dat gegevens in realtime worden bijgewerkt om snellere besluitvorming mogelijk te maken en vertragingen te beperken.

Geavanceerde analyses gebruiken

Gebruik technieken zoals voorspellende modellen voor vraagvoorspelling, clustering voor klantsegmentatie of machine learning voor trendanalyse.

Ontwerp dashboards

Maak interactieve dashboards om kritieke KPI's te visualiseren, zoals best verkopende producten, klantverloop of voorraadrotatie.

Beveiligde gegevens

Implementeer solide beveiligingsmaatregelen zoals encryptie en multi-factor authenticatie. Herzie regelmatig je werkwijzen om te voldoen aan privacyregels zoals GDPR of CCPA en het vertrouwen van klanten te beschermen.

Uitbreiden en verfijnen

Schaal succesvolle strategieën over uw bedrijf - breid uit van één winkel naar alle locaties of pas de lessen van één productcategorie toe op andere. Voortdurend feedback verzamelen, modellen bijwerken en strategieën verfijnen om gelijke tred te houden met verschuivingen in de markt.

01 Stel duidelijke doelen

Begin met het identificeren van je doelen voor analytics. Of het nu gaat om het optimaliseren van voorraden, het verbeteren van klantpersonalisatie of het stimuleren van conversies.

02 Plan het verzamelen van gegevens

Bepaal welke gegevens u nodig hebt (bijv. verkooptransacties, websitegedrag of activiteit van loyaliteitsprogramma's) en de beste bronnen. Denk hierbij aan gestructureerde gegevens zoals productdetails en ongestructureerde gegevens zoals klantbeoordelingen of vermeldingen op sociale media. beoordelingen of vermeldingen in sociale media.

03 Expertise opbouwen

Stel een team samen met verschillende expertises: data engineers voor fouttolerante dataverzameling en -verwerking, data analisten voor anomaliedetectie en het genereren van inzichten, machine learning-ingenieurs om voorspellende en classificatiemodellen te bouwen en BI-ontwikkelaars voor datavisualisatie en storytelling.

04 Proefprojecten uitvoeren

05 Systemen integreren

Verbind alle gegevensbronnen - POS-systemen, ERP, CRM - in een uniform platform. Zorg ervoor dat gegevens in realtime worden bijgewerkt voor snellere besluitvorming en vertragingen te verminderen.

06 Geavanceerde analyses gebruiken

Technieken zoals voorspellende modellen voor vraagvoorspelling, clustering voor klantsegmentatie of machine learning voor trendanalyse. analyse.

07 Ontwerp dashboards

Maak interactieve dashboards om kritieke KPI's te visualiseren, zoals best verkopende producten, klantverlooppercentages of voorraadrotatie.

08 Beveiligde gegevens

Implementeer solide beveiligingsmaatregelen zoals encryptie en multi-factor authenticatie. Herzie regelmatig je werkwijzen om te voldoen aan privacy regelgeving zoals GDPR of CCPA en het vertrouwen van klanten te beschermen.

09 Uitbreiden en verfijnen

Succesvolle strategieën opschalen in uw breid uit van één winkel naar alle locaties of pas de lessen van één productcategorie toe op andere. andere. Voortdurend feedback verzamelen, modellen bijwerken en strategieën verfijnen om bij te blijven met de markt verschuivingen in de markt.

Big data in de detailhandel: uitdagingen en kansen

Het gebruik van big data analytics in de detailhandel klinkt in theorie geweldig, maar technische complexiteit en organisatorische problemen kunnen je tegenhouden. Hieronder schetsen we de veelvoorkomende uitdagingen en stellen we een aanpak voor om ze op te lossen.

Integratie en beheer van gegevens

Uitdaging: Als je gegevens onvolledig of dubbel zijn, zullen je analyses een vertekend beeld geven. En als systemen zoals kassa's, online transacties en sociale media niet synchroon lopen, is het onmogelijk om het volledige plaatje te zien.

Oplossing: Zet een sterk gegevensbeheer op met duidelijke beleidsregels en normen voor het beheer van gegevens. Houd gegevens schoon en accuraat met regelmatige audits en geautomatiseerde tools die in real-time controleren.

Cyberbeveiliging en compliance

Uitdaging: Big data in de detailhandel bevat veel persoonlijke informatie, wat het helaas een doelwit bij uitstek maakt voor cyberaanvallen. Lekken kunnen miljoenen kosten en de schade beperken.

Oplossing:
Gebruik multi-factor authenticatie, versleutel gegevens en beperk de toegang. Overweeg om gegevens te anonimiseren en de manier waarop je big data verzamelt transparant te maken om valkuilen in de toekomst te vermijden.

Schaalbaarheid en technologische infrastructuur

Uitdaging: Tijdens piekmomenten (hallo feestdagen!) moeten je systemen de gegevensexplosie aankunnen. Zonder de juiste technologie loopt u misschien verkoopkansen mis of loopt u vertraging op bij het analyseren van verkoopgegevens.

Oplossing:
Cloud computing schaalt naar behoefte op of af en maakt het beheren van gegevens eenvoudiger. Voeg microservices toe voor flexibiliteit, zodat je een deel van het systeem kunt bijwerken zonder de rest te beïnvloeden.

Gebrek aan geschoolde professionals

Uitdaging: Goede datawetenschappers en -ingenieurs zijn moeilijk te vinden. Zonder hen is het optimaliseren van big data of het gebruik van machine learning als navigeren zonder kaart.

Oplossing:
Je kunt je team bijscholen (als je tijd en geduld hebt) of je project uitbesteden aan een bedrijf dat deze gaten kan dichten en ervoor kan zorgen dat je gegevens voor je werken.

Laat ons u helpen big data om te zetten in big wins voor uw bedrijf.

Big data in de detailhandel: voorbeelden

Grote retailers maken gebruik van big data om de concurrentie te overtreffen en indrukwekkende resultaten te behalen. Ze maken gebruik van klant- en operationele gegevens om voorraadbeheer te verfijnen, personalisatie te stimuleren en marketingstrategieën te verbeteren. Dit is hoe 's werelds toonaangevende retailers succes boeken met big data.

Walmart is van toepassing AI-gestuurde analyses om prijzen dynamisch aan te passen op basis van vraag en aanbod. Tijdens de pandemie bijvoorbeeld, verbeterden geautomatiseerde prijssystemen in het vleestraject de operationele efficiëntie met 90%, waardoor de verkoop met 30% steeg, terwijl de verspilling afnam.

Amazon verzamelt enorme hoeveelheden gegevens over elke klant. Dit omvat wat ze bekijken, kopen en zelfs hun verzendadres, wat inzicht kan geven in inkomensniveaus en voorkeuren. Zulke gegevens helpen Amazon om een "360-graden beeld" van elke klant te creëren, waardoor zeer persoonlijke aanbevelingen kunnen worden gedaan.

Starbucks gebruikt AI om de ervaring voor zijn Starbucks Rewards-leden te personaliseren. Het systeem houdt rekening met verschillende factoren zoals bestelgeschiedenis, weersomstandigheden, tijdstip van de dag en welke dag van de week. Het resultaat zijn drank- en eetsuggesties op maat.

Zara maakt gebruik van AI voor social listening en sentimentanalyse om snel opkomende trends uit sociale media en online gemeenschappen te identificeren. Dit verkort de time-to-market en stelt Zara in staat om sneller dan concurrenten in te spelen op veranderende consumentenwensen.

Sephora maakt gebruik van AI-algoritmes om het voorraadbeheer te optimaliseren, zodat populaire producten altijd beschikbaar zijn terwijl de overtollige voorraad van langzamerlopende artikelen wordt geminimaliseerd. Een dergelijke strategie elimineert het risico op stockouts en zorgt voor een constante beschikbaarheid van producten.

Conclusie

Mensen zijn klaar voor een snelle winkelervaring dankzij technologische vooruitgang en diensten zoals levering de volgende dag of contactloos betalen. Naarmate meer retailers deze gemakken aanbieden, nemen de verwachtingen en normen van klanten toe. Met de toenemende concurrentie moeten bedrijven zich snel aanpassen, anders lopen ze het risico klanten te verliezen aan bedrijven die al deze extra's bieden.

Big data in de detailhandel is je helpende hand bij het leveren van een uitzonderlijke klantervaring door het consumentengedrag beter te begrijpen. Hiermee kunt u anticiperen op trends, concurrenten in de gaten houden en een wendbaar, ultrasnel reagerend bedrijf worden. Datagestuurd zijn betekent betere keuzes, grotere winsten en de mogelijkheid om te schalen. Blijf niet achter. Praat vandaag nog met onze experts en ontdek hoe Big Data uw bedrijf vooruit kan helpen.

FAQ

Wat zijn big data?

Big Data verwijst naar extreem grote datasets die te complex zijn om te worden verwerkt door traditionele datamanagementtools. Ze worden gekenmerkt door het volume, de verscheidenheid en de snelheid van de informatie die ze bevatten. Wanneer ze worden geanalyseerd, onthullen big data belangrijke inzichten die bedrijven helpen om de besluitvorming te verbeteren, processen te verfijnen en toekomstige trends te voorspellen.

Wat zijn voorbeelden van big data?

De rol van big data en predictive analytics in de detailhandel kan verwijzen naar het analyseren van koopgedrag, terwijl het in de gezondheidszorg patiëntenzorg ondersteunt door middel van datagestuurde inzichten. Voorbeelden van big data zijn te vinden in grote industrieën en hebben betrekking op het verwerken van grootschalige informatie om patronen te ontdekken, resultaten te voorspellen en activiteiten te verbeteren.

Wat zijn de vijf V's van big data?

De vijf V's definiëren de belangrijkste aspecten van big data en de complexiteit ervan. Volume verwijst naar de enorme hoeveelheid gegevens die dagelijks wordt gegenereerd. Snelheid verwijst naar de snelheid waarmee gegevens worden gegenereerd en geanalyseerd, vaak in real-time. Verscheidenheid heeft betrekking op de verschillende gegevensformaten en -typen, waaronder gestructureerde gegevens zoals spreadsheets en ongestructureerde gegevens zoals video's en afbeeldingen. Waarachtigheid heeft betrekking op de kwaliteit en betrouwbaarheid van gegevens. Waarde benadrukt het belang van bruikbare inzichten uit de gegevens om de besluitvorming te ondersteunen.

Hoe worden big data gebruikt in de detailhandel?

Big Data helpt retailers om klantgedrag te analyseren, voorraden te optimaliseren, marketinginspanningen te personaliseren en dynamische prijsstrategieën te implementeren. Het verbetert ook de ervaringen van klanten door voorkeuren te voorspellen en frauduleuze activiteiten te detecteren.

Hoe snel kunnen big data worden geïntegreerd in de detailhandel?

Het hangt volledig af van de expertise van de consultants en het team. Een sterk team weet precies hoe de juiste hulpmiddelen te kiezen en ze effectief te combineren om de prestaties te verhogen. De expertise van ons team maakt het verschil. Vanaf de eerste weken leveren we productieklare oplossingen en creëren we ad hoc waarde.

Is het duur om big data te gebruiken in de detailhandel?

De kosten zijn afhankelijk van de grootte en de doelen van het project, maar met het brede scala aan tools dat tegenwoordig beschikbaar is, is het mogelijk om budgetvriendelijke maar krachtige analyseplatforms te verkrijgen. Onze experts kunnen helpen bij het selecteren van de juiste tools om de klantervaring te verbeteren, de activiteiten te optimaliseren of de verkoop te stimuleren - en dat alles terwijl de kosten beheersbaar blijven.

Is big data een tijdelijke trend in de detailhandel?

Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt en de verwachtingen van klanten verschuiven, worden big data alleen maar belangrijker. Het is niet alleen maar een hype; het is een echte verschuiving die retailers helpt om voorop te blijven lopen door meer grip te krijgen op de behoeften van de klant, de bedrijfsvoering te verbeteren en de algehele winkelervaring te verbeteren.

Volja Ralko Delivery Manager in e-commerce bij Innowise

Datum: 22 jan 2025

Volja Ralko Delivery Manager in e-commerce bij Innowise

Datum: 22 jan 2025

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens zal verwerken in overeenstemming met onze Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien. Door een telefoonnummer op te geven en dit formulier te verzenden, geeft u toestemming om per sms te worden gecontacteerd. Er kunnen bericht- en gegevenstarieven van toepassing zijn. U kunt op STOP antwoorden om verdere berichten te weigeren. Antwoord Help voor meer informatie.