На початку пандемії багато компаній перейшли на цифрові технології, і галузь роздрібної торгівлі не є винятком. Технології стали вирішальною частиною досягнення успіху на зростаючому конкурентному ринку, включаючи великі дані та аналітику.
Великі дані в роздрібній торгівлі допомагають компаніям краще розуміти своїх клієнтів і надавати їм більш персоналізовані пропозиції. Статистика на основі даних може допомогти приймати правильні рішення, йти в ногу з ринковими тенденціями та орієнтуватися в невизначеності.
Великі дані – це не нова концепція, і вона існує вже деякий час. Проте від цього вона не стає менш актуальною, а навпаки, лише набирає популярності в такі безпрецедентні часи. 33% респондентів опитування Statista показало, що великі дані є важливими для успіху їхнього бізнесу.
Найкращі технології, які допомагають організаціям досягати бізнес-цілей
Ключові переваги великих даних у роздрібній торгівлі
Цікаво, чому інструменти аналізу даних виділяються серед програмного забезпечення для управління, обробки платежів тощо програмні рішення для роздрібної торгівлі? Ось короткий огляд основних переваг, які він приносить:
Краще розуміння клієнта
Збір даних про клієнтів дозволяє роздрібним торговцям знати вподобання, антипатії, купівельні звички, географічні регіони тощо. Цю інформацію можна надалі використовувати в маркетингових стратегіях. Наприклад, щоб створити персоналізовану пропозицію чи рекомендацію, яку можна представити клієнтам через найбільш зручний для них канал – SMS, соціальні мережі чи електронну пошту.
Збір відгуків від клієнтів і їхніх моделей споживання може допомогти роздрібним торговцям визначити, що працює найкраще, і покращити обслуговування клієнтів у разі виникнення проблем.
Будьте в курсі трендів
Роздрібні торговці можуть використовувати дані про активність користувачів у соціальних мережах і поведінку веб-перегляду, щоб визначити, які продукти привертають найбільшу увагу. Крім того, вони можуть аналізувати настрої обговорення питання. Така прогнозна аналітика може допомогти визначити, які продукти викличуть найбільший інтерес у аудиторії.
Встановлення оптимальних цін
Роздрібні продавці можуть провести A/B тестування, щоб дізнатися, які ціни працюють найкраще. Однак цей процес можна автоматизувати. Завдяки великим даним роздрібні продавці можуть використовувати стратегію динамічного ціноутворення, щоб проаналізувати ринок і внести відповідні зміни. У стратегії динамічного ціноутворення алгоритми вивчають ціни конкурентів і поточний рівень запасів і вибирають найкращу ціну, яка дозволяє гравцям роздрібної торгівлі залишатися конкурентоспроможними та отримувати прибуток.
Оптимізація складу
Завдяки прогнозній аналітиці та інформації про продукти в режимі реального часу роздрібні продавці можуть уникнути дефіциту поставок, оптимізувати сховище, щоб найпопулярніші товари були легко доступними тощо. Це також дозволяє забезпечити наявність продуктів, що особливо важливо в періоди високого попиту, наприклад Чорна п’ятниця та святковий сезон, коли закінчуються запаси, можуть вплинути на прибутки.
4 реальні приклади роздрібних торговців, які використовують великі дані
Крім перерахованих переваг великих даних, провідні світові роздрібні торговці використовують їх унікальним способом для своєї вигоди. Давайте розглянемо кілька прикладів, щоб проілюструвати, як цю технологію можна використовувати для конкретних цілей.
1 Амазонка
Не дивно, що цей всесвітньо відомий рітейлер потрапив у список. Генерує механізм рекомендацій Amazon, який працює на основі аналізу даних 35% усіх його продажів. Він збирає інформацію про клієнта під час використання ним веб-сайту, включаючи вподобання, історію пошуків, список бажань і кошик для покупок, що дозволяє передбачити, що клієнт, швидше за все, купить. Алгоритми враховують адресу доставки зареєстрованих клієнтів, що дозволяє вибрати найближчий склад і скоротити час доставки та пов'язані з цим витрати.
2 Цільова ціль
Корпорація роздрібної торгівлі збирає інформацію про своїх споживачів, наприклад про те, що вони шукали, купували, і використовує цю інформацію для своїх маркетингових практик. Наприклад, Target використовував аналітику, щоб передбачити вагітність до того, як ця інформація стане загальнодоступною, проаналізувавши поведінку жінок при покупці. Таким чином, рітейлер міг надсилати клієнтам персоналізовані пропозиції та виділитися серед конкурентів.
3 Starbucks
Цей світовий бренд кави збільшив дохід на 26% з 2016 по 2019 рр. Starbucks використовує інноваційні технології для вдосконалення своїх бізнес-операцій, і великі дані не є винятком. Окрім надання більш персоналізованих пропозицій, бренд використовує статистику на основі даних, щоб передбачити ефективність магазину в певному місці. Таким чином, Starbuck визначає сфери, які потенційно будуть успішними, і мінімізує ризики відкриття в збиткових.
4.Asos
Модний рітейлер представив опцію сканування одягу в поєднанні з системою рекомендацій. Це дозволяє клієнтам відсканувати предмет одягу, який їм подобається, і алгоритми запропонують схожі варіанти. Більше того, Asos представив додаткову функцію, яка дозволяє знаходити найкраще підходить для речей, сканованих клієнтом, щоб покращити свій модний коефіцієнт. У результаті в 2020 році Asos оголосив зростання на 19%. доходів, коли почалася пандемія.
Заключні думки
У цифровому середовищі клієнти очікують унікального персоналізованого досвіду. А щоб бути успішними, залучати нових клієнтів і утримувати існуючих, роздрібні торговці повинні адаптуватися до поведінки, що швидко змінюється, і використовувати цифрові інструменти. Великі дані допомагають гравцям галузі випереджати ринок, підвищувати продуктивність і задовольняти потреби клієнтів.
Джерело: https://www.smartdatacollective.com/big-data-technology-behind-retailers-success/
- 2016
- 2019
- 2020
- рахунки
- Ad
- Додатковий
- алгоритми
- ВСІ
- Amazon
- серед
- аналітика
- оголошений
- навколо
- Asos
- аудиторія
- автоматичний
- Автоматизований
- наявність
- КРАЩЕ
- Великий даних
- найбільший
- Black
- Чорна п'ятниця
- бізнес
- господарські операції
- підприємства
- купити
- клієнтів
- одяг
- кави
- Компанії
- конкурс
- Споживачі
- споживання
- зміст
- витрати
- Поточний
- Контакти
- Клієнти
- дані
- Analytics даних
- доставка
- цифровий
- Навколишнє середовище
- і т.д.
- Досліди
- Об'єкт
- мода
- особливість
- відповідати
- Forbes
- п'ятниця
- Глобальний
- Зростання
- історія
- Як
- HTTPS
- ідентифікувати
- Impact
- У тому числі
- промисловість
- інформація
- інноваційний
- розуміння
- інтерес
- інвентаризація
- IT
- провідний
- список
- розташування
- подивився
- Робить
- управління
- ринок
- тенденції ринку
- Маркетинг
- Медіа
- Найбільш популярний
- пропонувати
- Пропозиції
- операції
- варіант
- Опції
- організації
- Інше
- пандемія
- оплата
- обробка платежу
- продуктивність
- підключати
- популярний
- Прогностична аналітика
- price
- ціни без прихованих комісій
- Продукти
- Прибуток
- громадськість
- реального часу
- зменшити
- роздрібна торгівля
- роздрібна промисловість
- роздрібний продавець
- роздрібної торгівлі
- revenue
- біг
- продажів
- сканування
- сканування
- настрій
- Доставка
- покупка
- кошик
- дефіцит
- SMS
- So
- соціальна
- соціальні медіа
- Софтвер
- Starbucks
- залишатися
- акції
- зберігання
- Стратегія
- успіх
- успішний
- поставка
- Огляд
- Мета
- Технології
- Технологія
- Тестування
- час
- топ
- Тенденції
- Склад
- Web
- веб-сайт
- Work
- працює