Pandemian alkaessa monet yritykset siirtyivät digitaaliseksi ja vähittäiskauppa ei ole poikkeus. Teknologioista tuli tärkeä osa menestymisen saavuttamista yhä kiristyvillä markkinoilla, mukaan lukien big data ja analytiikka.
Vähittäiskaupan big data auttaa yrityksiä ymmärtämään asiakkaitaan paremmin ja tarjoamaan heille yksilöllisempiä tarjouksia. Tietoihin perustuvat oivallukset voivat auttaa tekemään oikeita päätöksiä, pysymään markkinoiden kehityksessä ja siirtymään epävarmuuteen.
Big data ei ole uusi käsite, ja se on ollut olemassa jo jonkin aikaa. Siitä ei kuitenkaan tule vähemmän merkityksellistä, ja päinvastoin, sen suosio kasvaa vain ennennäkemättöminä aikoina. 33% vastaajista Statistan tutkimuksesta osoitti, että big data on välttämätöntä liiketoiminnan menestymisen kannalta.
Huipputeknologiat auttavat organisaatioita saavuttamaan liiketoimintatavoitteita
Big datan tärkeimmät edut vähittäiskaupassa
Mietitkö, miksi tietojen analysointityökalut erottuvat hallinnasta, maksujen käsittelyohjelmistoista ja muista vähittäiskaupan ohjelmistoratkaisut? Tässä on lyhyt yleiskatsaus sen tärkeimmistä eduista:
Parempi ymmärrys asiakkaasta
Keräämällä asiakkaan tietoja kauppiaat voivat tietää kohdeyleisönsä mieltymykset, vastenmielisyydet, ostotottumukset, maantieteelliset alueet jne. Näitä tietoja voidaan edelleen käyttää markkinointistrategioissa. Esimerkiksi luoda henkilökohtainen tarjous tai suositus, joka voidaan esittää asiakkaille heille sopivimman kanavan kautta - tekstiviesti, sosiaalinen media tai sähköposti.
Palautteen kerääminen asiakkailta ja heidän kulutustottumuksistaan voi auttaa jälleenmyyjiä tunnistamaan, mikä toimii parhaiten, ja parantamaan asiakaspalvelua, jos ongelmia ilmenee.
Pysyminen trendien kärjessä
Jälleenmyyjät voivat käyttää tietoja käyttäjien sosiaalisesta mediasta ja verkkoselailukäyttäytymistä, jotta voidaan tunnistaa, mitkä tuotteet herättävät eniten huomiota. Lisäksi he voivat analysoida kohteen ympärillä käydyn keskustelun tunteita. Tällainen ennakoiva analytiikka voi auttaa määrittämään, mitkä tuotteet herättävät yleisön suurimman kiinnostuksen.
Optimaalisten hintojen asettaminen
Jälleenmyyjät voivat suorittaa A/B -testin selvittääkseen, mitkä hinnat toimivat parhaiten. Tämä prosessi voidaan kuitenkin automatisoida. Big datan avulla vähittäiskauppiaat voivat kääntyä dynaamisen hinnoittelustrategian puoleen analysoidakseen markkinoita ja sopeutuakseen niihin. Dynaamisessa hinnoittelustrategiassa algoritmit tutkivat kilpailijan hinnoittelua ja varaston nykyistä tasoa ja valitsevat parhaan hinnan, jonka avulla vähittäiskaupan toimijat voivat pysyä kilpailukykyisinä ja saada voittoa.
Varaston optimointi
Ennakoivalla analytiikalla ja tuotteiden reaaliaikaisilla tiedoilla vähittäiskauppiaat voivat välttää tarjontapulan, optimoida varastotilan niin, että useimmat suosituimmat tuotteet ovat helposti tavoitettavissa jne. Se mahdollistaa myös tuotteiden saatavuuden varmistamisen, mikä on erityisen tärkeää suuren kysynnän aikana, kuten Musta perjantai ja lomakausi, kun varastot loppuvat, voivat vaikuttaa tulokseen.
4 tosielämän esimerkkiä vähittäiskauppiaista hyödyntäen big dataa
Lukuun ottamatta suurten tietojen etuja, johtavat globaalit vähittäiskauppiaat käyttävät sitä hyödykseen ainutlaatuisella tavalla. Käydään läpi joitakin esimerkkejä havainnollistamaan, kuinka tätä tekniikkaa voidaan käyttää tiettyihin tarkoituksiin.
1. Amazon
Ei ole yllättävää, että tämä maailmankuulu jälleenmyyjä on luettelossa. Amazonin suositusmoottori, joka perustuu data -analytiikkaan 35% kaikesta sen myynnistä. Se kerää asiakkaan tiedot, kun he käyttävät verkkosivustoa, mukaan lukien asetukset, hakuhistoria, toivelista ja ostoskori, minkä avulla voidaan ennustaa, mitä asiakas todennäköisemmin ostaa. Algoritmit ottavat huomioon rekisteröityjen asiakkaiden toimitusosoitteen, mikä mahdollistaa lähimmän varaston valitsemisen ja vähentää toimitusaikaa ja siihen liittyviä kustannuksia.
2. tavoite
Vähittäiskauppayhtiö kerää tietoja kuluttajistaan, kuten siitä, mitä he ovat etsineet, ostaneet, ja käyttää tällaisia tietoja markkinointikäytäntöihinsä. Esimerkiksi Target käytti analytiikkaa raskauksien ennustamiseen ennen kuin nämä tiedot tulevat julkisiksi analysoimalla naisten ostokäyttäytymistä. Näin vähittäiskauppias pystyi lähettämään yksilöllisiä tarjouksia asiakkaille ja erottautumaan kilpailijoista.
3. Starbucks
Tämä maailmanlaajuinen kahvimerkki on kasvattanut liikevaihtoaan 26% vuodesta 2016 vuoteen 2019. Starbucks hyödyntää innovatiivisia tekniikoita parantaakseen liiketoimintaansa, eikä big data ole poikkeus. Henkilökohtaisempien tarjousten tekemisen lisäksi brändi käyttää dataan perustuvia oivalluksia ennustaakseen myymälän tehokkuuden tietyssä paikassa. Siten Starbuck määrittelee alueet, jotka voivat menestyä, ja pienentää avautumisriskiä kannattamattomilla alueilla.
4. Asos
Muotikauppias esitteli vaatteiden skannausvaihtoehdon ja suositusmoottorin. Sen avulla asiakkaat voivat skannata haluamansa vaatteen, ja algoritmit ehdottavat samanlaisia vaihtoehtoja. Lisäksi Asos esitteli lisäominaisuuden, jonka avulla asiakkaan skannatut kohteet sopivat parhaiten muotiosuuden parantamiseen. Tämän seurauksena Asos ilmoitti vuonna 2020 19% kasvua tuloja, kun pandemia iski.
Lopullinen ajatuksia
Digitaalisessa ympäristössä asiakkaat odottavat yksilöllisesti räätälöityjä kokemuksia. Ja menestyäkseen, houkutellakseen uusia asiakkaita ja säilyttääkseen olemassa olevat vähittäiskauppiaat sopeutuvat nopeasti muuttuviin käyttäytymistapoihin ja ottavat käyttöön digitaalisia työkaluja. Big data auttaa alan toimijoita pysymään markkinoiden edellä, parantamaan suorituskykyä ja vastaamaan asiakkaiden tarpeisiin.
Lähde: https://www.smartdatacollective.com/big-data-technology-behind-retailers-success/
- 2016
- 2019
- 2020
- Tili
- Ad
- lisä-
- algoritmit
- Kaikki
- Amazon
- keskuudessa
- Analytics
- ilmoitti
- noin
- Asos
- yleisö
- auto
- Automatisoitu
- saatavuus
- PARAS
- Big Data
- Suurimmat
- Musta
- black Friday
- liiketoiminta
- liiketoiminta
- yritykset
- Ostetaan
- asiakkaat
- Vaatetus
- kahvi
- Yritykset
- kilpailu
- Kuluttajat
- kulutus
- pitoisuus
- kustannukset
- Nykyinen
- Asiakaspalvelu
- Asiakkaat
- tiedot
- Data Analytics
- toimitus
- digitaalinen
- ympäristö
- jne.
- Elämykset
- Laitos
- Muoti
- Ominaisuus
- sovittaa
- Forbes
- Perjantai
- Global
- Kasvava
- historia
- Miten
- HTTPS
- tunnistaa
- Vaikutus
- Mukaan lukien
- teollisuus
- tiedot
- innovatiivinen
- oivalluksia
- korko
- inventaario
- IT
- johtava
- Lista
- sijainti
- Katsoin
- Tekeminen
- johto
- markkinat
- Markkinoiden trendit
- Marketing
- Media
- Suosituin
- kampanja
- Tarjoukset
- Operations
- Vaihtoehto
- Vaihtoehdot
- organisatorinen
- Muut
- pandeeminen
- maksu
- maksujen käsittely
- suorituskyky
- kytkeä
- Suosittu
- Ennakoiva Analytics
- hinta
- hinnoittelu
- Tuotteemme
- Voitto
- julkinen
- reaaliaikainen
- vähentää
- vähittäiskauppa
- vähittäiskauppa
- jälleenmyyjä
- jälleenmyyjät
- tulot
- juoksu
- myynti
- skannata
- skannaus
- näkemys
- Lähetys
- Ostokset
- ostoskori
- pulaa
- SMS
- So
- sosiaalinen
- sosiaalinen media
- Tuotteemme
- Starbucks
- pysyä
- Varastossa
- Levytila
- Strategia
- menestys
- onnistunut
- toimittaa
- Tutkimus
- Kohde
- Technologies
- Elektroniikka
- Testaus
- aika
- ylin
- Trendit
- Varasto
- verkko
- Verkkosivu
- Referenssit
- toimii