15 min läsning

Big data i detaljhandeln: Nytänkande inom detaljhandeln med hjälp av big data-lösningar

BI och dataanalys

eCommerce

Trender

Låt oss ta ett exempel från vardagen för att illustrera hur big data kan användas för att lösa problem som företagare brottas med.

Möt John. John äger en klädbutik i Cleveland, USA. Sedan tidernas begynnelse har John använt traditionella metoder för att sköta sin butik: skrivplattor, pennor och matematik i huvudet (bravo, John). Han följer upp butikens försäljning genom att gå runt i gångarna och manuellt skriva ner varje såld vara. Lagerhanteringen är en annan utmaning, eftersom han ständigt balanserar lagernivåerna för att förhindra att produkter blir omoderna. Med all försäljningsdata i anteckningsböcker är John överväldigad och kämpar för att konkurrera med tekniskt kunniga rivaler.

Det är rimligt att säga att det inte är så här en modern detaljhandelsverksamhet ska drivas.

Tiden är förbi när avancerad analys och prediktiv modellering var förbehållet de gigantiska teknikkonglomeraten - nu har alla tillgång till dessa omvälvande verktyg. För John innebär detta bättre insikter om kundernas preferenser, smartare lagerval och förbättrad lagerhantering. Mer effektivitet. Mindre slöseri.

Vad är big data?

Big data avser stora mängder information som inte kan bearbetas manuellt eller via Microsoft Excel på grund av de många olika dataformaten och källorna. Dessa data kommer från en mängd olika ställen - betalningstransaktioner, aktivitet på sociala medier, butikssensorer - och genom att analysera dem kan man upptäcka trender som hjälper företag att fatta mer välgrundade beslut.

Det är också värt att notera att "big data" är en ganska dynamisk term som ständigt förändras i takt med att tekniken går framåt. Det som idag anses vara en enorm mängd data, som en terabyte, kan kännas som en gigabyte om bara några år.

Big data spelar en viktig roll inom detaljhandeln

Marknaden för analys av stora datamängder inom detaljhandeln beräknas växa från 7,73 miljarderTP61T 2025 till 20,22 miljarderTP61T 2030, vilket motsvarar en genomsnittlig årlig tillväxttakt på 21,2%, vilket understryker dess centrala roll i omformningen av branschen.

Expansionen drivs till stor del på av konsumenternas ökade önskan om personliga upplevelser. Enligt en undersökning av Insikter från MIT Technology ReviewDet här är vad vi vet:

66%

av shopparna vill ha skräddarsydda erbjudanden

44%

gynna rabatter vid upprepade köp

32%

uppskatta personliga produktrekommendationer

Detaljhandlare kan möta dessa förväntningar genom att omvandla insikter till relevanta, skräddarsydda upplevelser med hjälp av big data.

Låt oss nu ta en titt på hur den omformar detaljhandeln och öppnar möjligheter för mer interaktiva och kundorienterade tillvägagångssätt.

Profilering av kunder

Detaljhandelsföretag kan använda big data för att analysera faktorer som t.ex:

Inköpstrender

Demografisk information om kunderna

Platser

Shoppingmönster

Med hjälp av dessa data kan företagen identifiera olika kundgrupper - t.ex. budgetmedvetna kunder jämfört med kunder som söker premiumprodukter - och förutse vad varje segment sannolikt kommer att köpa.

Optimerad lagerhållning

Med big data inom detaljhandeln kan företag finjustera sina lager för att se till att de är förberedda på framtida efterfrågan. En stormarknad kan till exempel använda tidigare försäljningsdata för att förutse vilka säsongsartiklar som kommer att sälja bäst nästa månad. Detta säkerställer att de beställer precis rätt mängd, vilket förhindrar brist, överlagring eller, värst av allt, slöseri med lättfördärvliga varor.

Personlig shoppingupplevelse

Ta det här exemplet: en kund som ofta köper friluftsutrustning får ett specialerbjudande på nya vandringskängor. Detta förbättrar sannolikheten för köp av två skäl: för det första känner sig kunden inte förolämpad av ännu en kampanj i inkorgen eftersom den är relevant. Och för det andra ökar företaget sina chanser att sälja eftersom de känner till kundens köpvanor. Personalisering handlar om att skräddarsy interaktioner, till exempel att erbjuda särskilda rabatter eller rekommendationer baserat på tidigare köp eller preferenser, vilket gör att shoppingupplevelsen känns relevant och kundcentrerad. Det är här som big data inom detaljhandeln fungerar bäst för att möta kundernas specifika krav.

Prediktiv analys

I stället för att förlita sig på magkänslan kan återförsäljarna fatta välgrundade beslut med hjälp av prediktiv analys. Tänk dig en sportbutik som kontinuerligt kan övervaka mästerskap och trender för att avgöra de bästa tiderna för påfyllning eller specialerbjudanden och fylla på lagret därefter. Resultatet? Inga missade tillfällen, ett optimerat lager, ökad försäljning och nöjdare kunder.

Snabb respons från konkurrenterna

Ser du en konkurrent som sänker priserna på vinterjackor precis innan en köldknäpp? Dags att lansera din egen rea och stjäla rampljuset! Det är så här big data inom detaljhandeln hjälper företag att spåra konkurrenter genom att analysera prissättning, kampanjer och produktutbud på hela marknaden för att göra dem till förstahandsvalet när efterfrågan ökar.

Socialt lyssnande

En modehandlare upptäcker ett surr på sociala medier om hållbara, överdimensionerade vinterrockar. Genom att kombinera social lyssning och big data identifierar de regioner med hög efterfrågan och demografiska målgrupper. De justerar lagret, lanserar fokuserade annonser och ser en kraftig ökning av försäljningen samtidigt som de stärker sin varumärkesimage. Så här går det till socialt lyssnande som drivs av stora datamängder ger resultat.

"Big data inom detaljhandeln är inte bara en massa siffror - det är nyckeln till att verkligen förstå din målgrupp, möta deras behov och få din verksamhet att växa. När du utnyttjar dessa insikter kan du sluta gissa och börja skapa upplevelser som är personliga och träffsäkra. Låt oss hjälpa dig att få kontakt med dina kunder och få ditt företag att växa på ett sätt som känns autentiskt."

Pilip Tsikhanóvich

Chef för Big Data-avdelningen

Hur används big data inom detaljhandeln?

1TP50Öka försäljningen, sänka kostnaderna och hålla kunderna nöjda - allt detta är av yttersta vikt för detaljhandlare om de vill att deras verksamhet ska blomstra. Big data hjälper till att uppnå dessa mål genom att förvandla rå information till användbar data.

Så här kan du använda det till din fördel.

Implementering av stora datamängder

Hur stora datamängder fungerar

Resultat

Kundsegmentering och riktad marknadsföring

Gruppering av kunder baserat på deras preferenser och beteenden

Högre genomsnittligt ordervärde
Bättre fungerande marknadsföringskampanjer
Fler lojala kunder

Lagerstyrning och prognostisering av efterfrågan

Avkodning av tidigare försäljningstrender och övervakning av produkternas bäst före-datum

Lägre lagringskostnader
Färre osålda varor
Snabbare lageromsättning

Upptäckt och skydd mot bedrägerier

Flaggning av misstänkta aktiviteter, som frekventa returer eller ovanliga transaktionsmönster

Minskade ekonomiska förluster
Starkare operativ kontroll
Förbättrat rykte

Prisoptimering

Övervaka konkurrenternas prissättning, kundbeteende och efterfrågetrender för att sätta smartare priser

Högre vinstmarginaler
Ökad försäljningsvolym
Starkare positionering på marknaden

Analys av kundkänsla och feedback

Få tillgång till recensioner, omnämnanden i sociala medier för att ta reda på vad kunderna tycker i verkligheten

Fler lojala kunder
Bättre rykte
Högre kundlojalitet

Marknadsföring online

Analysera trafikkällor, klick och kundsegment på sidor med kampanjer och butiksinformation.

Skräddarsydda marknadsföringsstrategier
Förbättrad avkastning på investerat kapital
Ökad konvertering

Skapa en shoppingupplevelse som får kunderna att komma tillbaka!

Fördelarna med big data inom detaljhandeln

Fördelarna med big data inom detaljhandeln är kristallklara - det öppnar möjligheter för tillväxt, flexibilitet och att ligga steget före på en marknad i ständig förändring. Läs mer om hur dessa fördelar kan hjälpa detaljhandlare att utmärka sig och hur de kan implementeras på ett effektivt sätt.

Förbättrad kundservice

Att bygga starkare kundupplevelser med hjälp av big data handlar om att få kunderna att känna sig förstådda. Om kunderna konsekvent köper Nike-utrustning, varför inte erbjuda dem ett personligt erbjudande på ett par Nike-skor? Med big data kan återförsäljare använda datainsikter för att gräva djupare i kundernas preferenser och till och med föreslå varor som matchar deras valda stil. Dessa rekommendationer hjälper kunderna att bli hörda och ökar sannolikheten för en försäljning. Alla vinner på det.

Optimerad lagerhantering

Företag kan studera historiska försäljningsdata, säsongsvariationer och konsumenttrender för att skapa sig en tydlig bild av framtida efterfrågan. Big data gör det möjligt för dem att förutse vilka produkter som kommer att flyga bort från hyllorna, vilket gör det möjligt för dem att optimera lagerhanteringen. Detta leder till effektivare användning av lagerutrymmet, mindre svinn och förbättrad lönsamhet. Och det bästa av allt? Det resulterar i en stor ökning av återförsäljarens intäkter.

Riktad marknadsföring

Smartare marknadsföringsstrategier som drivs av big data inom detaljhandeln ger kampanjer som verkligen når ut till olika kundgrupper. En klädkedja identifierar till exempel tre kundtyper: frekventa shoppare, fyndjägare och premiumköpare. Med hjälp av big data kan de skapa personliga kampanjer för varje kundtyp. Denna riktade strategi talar inte bara direkt till vad kunderna vill ha utan ökar också återförsäljarens ROI på allvar.

Kundinsikter

Låt oss säga att en stor kedja av livsmedelsbutiker använder big data från kundundersökningar och sociala medier för att identifiera kundernas mest uppenbara smärtpunkter - som de oändliga kassaköerna eller bristen på variation i vissa delar av butikerna. Med hjälp av dessa konsumentinsikter kan återförsäljaren justera butikslayouten, snabba upp kassaprocesserna och lagerföra mer populära varor i specifika regioner. Dessa enkla, men effektiva förändringar leder till en dramatisk ökning av kundnöjdheten som får kunderna att komma tillbaka.

Att ligga steget före konkurrenterna

Analys av stora datamängder inom detaljhandeln gör det möjligt för företag att upptäcka marknadstrender och reagera i realtid. Det gör det mycket enklare att ligga steget före och behålla kunderna. En stor elektronikåterförsäljare upptäcker till exempel genom dataanalys att en konkurrent har sänkt priserna på ett populärt märke av hörlurar. Istället för att få panik eller förlora potentiella kunder svarar de med en kampanj där de kombinerar hörlurarna med en bärbar högtalare till ett rabatterat pris. Kunder älskar en bra deal.

Bättre produktplacering

Data om gångtrafik och köpmönster ger bättre underlag för beslut om var produkterna ska placeras. Om vissa varor ofta köps tillsammans, som chips och salsa, är det logiskt att placera dem nära varandra. Detta datadrivna tillvägagångssätt maximerar produktexponeringen, vilket leder till högre försäljning och bättre resultat för detaljhandeln.

Kassaflödeshantering

Big data stödjer smartare kassaflödeshantering, vilket möjliggör strategisk budgetallokering. Det löser ett stort problem för leverantörerna - försenade betalningar - genom att optimera leverantörsreskontraprocesserna och erbjuda dynamiska, personliga betalningsalternativ. Dessutom kan företag bättre förutse fluktuationer i kassaflödet, identifiera möjligheter till kostnadsbesparingar och förhandla fram förmånliga villkor med leverantörer.

Hur man implementerar big data i detaljhandeln på ett effektivt sätt

För att få ut mesta möjliga av big data inom detaljhandeln handlar det om att ha rätt strategi på plats: rätt verktyg, skickliga medarbetare, smarta mål att uppnå och mycket mer. I den här lättbegripliga steg-för-steg-guiden beskrivs processen för att implementera big data i detaljhandeln.

Sätt upp tydliga mål

Börja med att identifiera dina mål för analysarbetet. Oavsett om det handlar om att optimera lagerhållning, förbättra kundanpassning eller öka försäljningskonvertering.

Planera datainsamling

Bestäm vilka data du behöver (t.ex. försäljningstransaktioner, webbplatsbeteende eller aktivitet i lojalitetsprogram) och vilka källor som är bäst. Inkludera strukturerade data som produktdetaljer och ostrukturerade data som kundrecensioner eller omnämnanden i sociala medier.

Bygg upp expertis

Sätt samman ett team med olika expertis: dataingenjörer för feltolerant datainsamling och bearbetning, dataanalytiker för att upptäcka avvikelser och generera insikter, maskininlärningsingenjörer för att bygga prediktions- och klassificeringsmodeller samt BI-utvecklare för datavisualisering och storytelling.

Genomföra pilotprojekt

Börja i liten skala med en fokuserad pilot, till exempel genom att analysera säsongsmässiga försäljningsmönster eller testa personliga erbjudanden. Använd resultaten för att visa ROI och finjustera din strategi innan du skalar upp.

Integrera system

Anslut alla datakällor - POS-system, ERP, CRM - till en enhetlig plattform. Se till att data uppdateras i realtid för att möjliggöra snabbare beslutsfattande och minska förseningar.

Använd avancerad analys

Tillämpa tekniker som prediktiv modellering för efterfrågeprognoser, klustring för kundsegmentering eller maskininlärning för trendanalys.

Utforma instrumentpaneler

Skapa interaktiva instrumentpaneler för att visualisera viktiga nyckeltal, t.ex. bästsäljande produkter, kundbortfall eller lageromsättning.

Säkra data

Implementera solida säkerhetsåtgärder som kryptering och multifaktorautentisering. Se regelbundet över dina rutiner för att följa integritetsbestämmelser som GDPR eller CCPA och skydda kundernas förtroende.

Expandera och förfina

Skala upp framgångsrika strategier i hela verksamheten - expandera från en butik till alla platser eller tillämpa lärdomar från en produktkategori på andra. Samla kontinuerligt in feedback, uppdatera modeller och förfina strategier för att hålla jämna steg med marknadsförändringarna.

01 Sätt upp tydliga mål

Börja med att identifiera dina mål för analys. Oavsett om det handlar om att optimera lagerhållning, förbättra kundanpassning eller öka försäljningen konvertering.

02 Planera datainsamling

03 Bygg upp expertis

Sätt samman ett team med olika typer av expertis: dataingenjörer för feltolerant datainsamling och bearbetning, dataanalytiker för att upptäcka anomalier och generera insikter, maskininlärningsingenjörer för att bygga prediktions- och klassificeringsmodeller samt BI-utvecklare för datavisualisering och storytelling.

04 Genomföra pilotprojekt

Börja i liten skala med en fokuserad pilot, till exempel analysera säsongsmässiga försäljningsmönster eller testa personliga erbjudanden. Använd resultaten för att visa ROI och finjustera din strategi innan du skalar upp.

05 Integrera system

Anslut alla datakällor - POS-system, ERP, CRM - till en enhetlig plattform. Se till att data uppdateras i realtid för att möjliggöra snabbare beslutsfattande och minska förseningar.

06 Använd avancerad analys

Tillämpa tekniker som prediktiv modellering för efterfrågeprognoser, klustring för kundsegmentering eller maskininlärning för trend analys.

07 Utforma instrumentpaneler

Bygg interaktiva instrumentpaneler för att visualisera viktiga KPI:er, till exempel bästsäljande produkter, kundomsättning eller lageromsättning.

08 Säkra data

Implementera solida säkerhetsåtgärder som kryptering och multifaktorautentisering. Granska regelbundet dina rutiner för att följa sekretessbestämmelser som GDPR eller CCPA och skydda kundernas förtroende.

09 Expandera och förfina

Skala upp framgångsrika strategier i hela verksamhet - expandera från en butik till alla platser eller tillämpa lärdomar från en produktkategori till andra. Samla kontinuerligt in feedback, uppdatera modeller och förfina strategier för att hålla jämna steg med marknadsförändringar.

Big data inom detaljhandeln: utmaningar och möjligheter

Att använda analys av stora datamängder inom detaljhandeln låter bra i teorin, men teknisk komplexitet och organisatoriska problem kan sätta käppar i hjulet. Nedan beskriver vi de vanligaste utmaningarna och föreslår tillvägagångssätt för att lösa dem.

Dataintegration och datahantering

Utmaning: Om dina data är ofullständiga eller duplicerade blir dina analyser skeva. Och när system som POS-enheter, onlinetransaktioner och sociala medier inte är synkroniserade är det omöjligt att se hela bilden.

Lösning: Upprätta en stark datastyrning med tydliga policyer och standarder för datahantering. Håll data rena och korrekta med regelbundna revisioner och automatiserade verktyg som kontrollerar i realtid.

Cybersäkerhet och regelefterlevnad

Utmaning: Big data inom detaljhandeln innehåller massor av personlig information, vilket tyvärr gör den till ett utmärkt mål för cyberattacker. Läckor kan kosta miljoner och leda till att du måste försöka begränsa skadan.

Lösning:
Använd multifaktorautentisering, kryptera data och begränsa åtkomsten. Överväg att anonymisera data och göra dina metoder för insamling av stora datamängder transparenta för att undvika fallgropar på vägen.

Skalbarhet och teknisk infrastruktur

Utmaning: Under högsäsong (hallå, julhandeln!) måste dina system kunna hantera den explosionsartade mängden data. Utan rätt teknik kan du gå miste om försäljningsmöjligheter eller drabbas av förseningar i analysen av försäljningsdata.

Lösning:
Cloud-databehandling skalar upp eller ner efter behov och gör det enklare att hantera data. Lägg till mikrotjänster för flexibilitet, så att du kan uppdatera en del av systemet utan att det påverkar resten.

Brist på kvalificerad personal

Utmaning: Det är svårt att hitta bra datavetare och ingenjörer. Utan dem är optimering av big data eller maskininlärning som att navigera utan karta.

Lösning:
Du kan vidareutbilda ditt team (om du har tid och tålamod) eller lägga ut ditt projekt på ett företag som kan överbrygga dessa luckor och se till att dina data fungerar för dig.

Låt oss hjälpa dig att omvandla stora datamängder till stora vinster för ditt företag.

Big data inom detaljhandeln: exempel

Stora detaljhandlare drar nytta av big data för att överträffa konkurrenterna och uppnå imponerande resultat. De utnyttjar kund- och verksamhetsdata för att förfina lagerhanteringen, öka personaliseringen och förbättra marknadsföringsstrategierna. Så här gör världens ledande detaljhandlare för att lyckas med big data.

Walmart tillämpar AI-driven analys att justera priserna dynamiskt baserat på utbud och efterfrågan. Under pandemin förbättrade till exempel automatiserade prissättningssystem i kötthyllan den operativa effektiviteten med 90%, vilket ökade försäljningen med 30% samtidigt som svinnet minskade.

Amazon samlar in stora mängder data om varje kund. Detta inkluderar vad de tittar på, köper och till och med deras leveransadress, vilket kan ge insikter om inkomstnivåer och preferenser. Sådan data hjälper Amazon att skapa en "360-gradersvy" av varje kund, vilket möjliggör mycket personliga rekommendationer.

Starbucks använder AI för att personifiera upplevelsen för sina Starbucks Rewards-medlemmar. Systemet tar hänsyn till olika faktorer som orderhistorik, väderförhållanden, tid på dygnet och vilken veckodag det är. Resultatet är skräddarsydda dryckes- och matförslag.

Zara utnyttjar AI för social lyssning och sentimentanalys för att snabbt identifiera nya trender från sociala medier och online-communities. Detta minskar tiden till marknaden och gör det möjligt för Zara att reagera på förändrade konsumentkrav snabbare än konkurrenterna.

Sephora använder AI-algoritmer för att optimera lagerhanteringen, så att populära produkter alltid finns tillgängliga samtidigt som överskottslager av långsammare varor minimeras. En sådan strategi eliminerar risken för slutförsäljning och upprätthåller en stabil produkttillgänglighet.

Slutsats

Människor är förberedda för snabba shoppingupplevelser tack vare tekniska framsteg och tjänster som leverans nästa dag eller kontaktlösa betalningar. I takt med att fler återförsäljare erbjuder dessa bekvämligheter ökar kundernas förväntningar och standarder. Den ökande konkurrensen gör att företagen måste anpassa sig snabbt, annars riskerar de att förlora kunder till företag som erbjuder alla dessa förmåner.

Big data inom detaljhandeln är din hjälpande hand när det gäller att leverera en exceptionell kundupplevelse genom att bättre förstå konsumenternas beteenden. Det gör att du kan förutse trender, övervaka konkurrenter och bli ett smidigt, extremt responsivt företag. Att vara datadriven innebär bättre val, större vinster och möjlighet att skala upp. Hamna inte på efterkälken, prata med våra experter idag och se hur big data kan hjälpa ditt företag att komma framåt.

FAQ

Vad är big data?

Big data avser extremt stora datamängder som är för komplexa för att kunna behandlas med traditionella datahanteringsverktyg. Det kännetecknas av att informationen är så omfattande, varierad och snabb. När big data analyseras ger det viktiga insikter som hjälper företag att förbättra beslutsfattandet, förfina processer och förutse framtida trender.

Vad finns det för exempel på big data?

Inom detaljhandeln kan big data och prediktiv analys handla om att analysera köpbeteenden, medan det inom sjukvården handlar om att stödja patientvården genom datadrivna insikter. Exempel på big data finns inom flera stora branscher och innebär att storskalig information bearbetas för att upptäcka mönster, förutse resultat och förbättra verksamheten.

Vilka är de fem V:na för big data?

De fem V:na definierar de viktigaste aspekterna av big data och dess komplexitet. Volym avser den enorma mängd data som genereras dagligen. Velocity innebär hur snabbt data genereras och analyseras, ofta i realtid. Variety fångar upp de olika dataformaten och datatyperna, inklusive strukturerad data som kalkylblad och ostrukturerad data som videor och bilder. Veracity handlar om datakvalitet och tillförlitlighet. Värde betonar vikten av att utvinna användbara insikter från data för att stödja beslutsfattandet.

Hur används big data inom detaljhandeln?

Big data hjälper detaljhandlare att analysera kundbeteenden, optimera lagerhållning, anpassa marknadsföringsinsatser och implementera dynamiska prisstrategier. Det förbättrar också kundupplevelsen genom att förutse preferenser och upptäcka bedrägliga aktiviteter.

Hur snabbt kan big data integreras i detaljhandeln?

Det beror helt och hållet på konsulternas och teamets expertis. Ett starkt team vet exakt hur man väljer rätt verktyg och kombinerar dem på ett effektivt sätt för att höja prestandan. Vårt teams expertis gör hela skillnaden. Från de allra första veckorna levererar vi produktionsfärdiga lösningar och skapar ad hoc-värde.

Är det dyrt att utnyttja big data inom detaljhandeln?

Kostnaden beror på projektets storlek och mål, men med det breda utbudet av verktyg som finns idag är det möjligt att få budgetvänliga men ändå kraftfulla analysplattformar. Våra experter kan hjälpa till att välja rätt verktyg för att förbättra kundupplevelsen, optimera verksamheten eller öka försäljningen - samtidigt som kostnaderna hålls på en hanterbar nivå.

Är stora datamängder en trend inom detaljhandeln?

I takt med att tekniken utvecklas och kundernas förväntningar förändras kommer big data bara att bli viktigare. Det är inte bara en hype; det är en verklig förändring som hjälper detaljhandlare att ligga steget före genom att få ett bättre grepp om kundernas behov, förbättra verksamheten och göra den övergripande shoppingupplevelsen bättre.

Volha Ralko Leveransansvarig inom e-handel på Innowise

Datum: 22 januari 2025

Volha Ralko Leveransansvarig inom e-handel på Innowise

Datum: 22 januari 2025

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på Skicka-knappen kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy i syfte att förse dig med lämplig information. Genom att ange ett telefonnummer och skicka in detta formulär samtycker du till att bli kontaktad via SMS. Priser för meddelanden och data kan tillkomma. Du kan svara STOP för att avstå från ytterligare meddelanden. Svara Help för mer information.