Pourquoi votre commerce de détail devrait-il augmenter ses investissements dans l'analyse avancée des données ?

Les entreprises en pleine révolution numérique étaient à la pointe de la technologie il y a quelques années. Aujourd'hui, cependant, les entreprises ayant des expériences numériques constateront qu'être une entreprise numérique est la norme et non un facteur de différenciation. Peu importe où en étaient les entreprises dans leurs efforts de transformation numérique avant la pandémie, elles doivent adopter rapidement cette nouvelle façon de faire des affaires et de communiquer avec les clients en investissant dans les technologies qui leur permettront de tirer parti de l'un de leurs actifs les plus précieux : les données.

Le secteur du commerce de détail est confronté à des difficultés telles que le manque de sécurité et de confidentialité des données. L'incapacité des entreprises à mettre en œuvre les connaissances acquises grâce à l'analyse dans leur entreprise ainsi que le manque d'une équipe qualifiée pour conclure sont d'autres problèmes.

Cependant, l'analyse des données peut aider à améliorer la fidélisation des clients et à renforcer la reconnaissance de la marque en fournissant la satisfaction des clients avec les bonnes compétences et une inférence précise des détaillants. On peut raisonnablement supposer que l'investissement dans l'analyse de données reste un élément crucial de l'industrie de la vente au détail à mesure que les technologies prennent le devant de la scène.

Par rapport aux deux dernières décennies, le commerce de détail progresse de manière significative.

Les magasins physiques perdent des clients au profit des détaillants en ligne, car les acheteurs choisissent plus souvent les achats en ligne. Le secteur du commerce de détail avait auparavant limité sa concentration au marketing et au service à la clientèle. Désormais, l'accent est mis sur la collecte de données, leur analyse et l'amélioration de la stratégie marketing à l'aide des informations. La nécessité de pouvoir évoluer rapidement sur la base d'informations basées sur les données n'a jamais été aussi forte.

Les détaillants peuvent concevoir de nouveaux plans de mise sur le marché qui réussissent mieux à engager les clients en utilisant des solutions de science des données et d'analyse pour convertir leurs données en informations exploitables. L'utilisation de l'analyse de données dans le secteur de la vente au détail peut accroître la notoriété de la marque et renforcer la fidélité des clients en garantissant leur satisfaction.

Analyse de données pour les commerces de détail

Les détaillants traditionnels de brique et de mortier ont été radicalement remaniés par l'analyse des données, qui a balayé l'industrie de ses pieds. Pour évaluer les besoins des consommateurs, améliorer l'administration de la chaîne d'approvisionnement et augmenter les profits, il a introduit une nouvelle perspective. De plus, il cherche à optimiser les revenus en maximisant la stratégie de marque, les coupons de réduction et en veillant à ce que la perte de stock excessive soit réduite au strict minimum.

De plus, l'analyse des données aide à évaluer et à comprendre les tendances de vente de chaque magasin et à identifier le comportement d'achat de ses consommateurs. Les entreprises pourront remplir leurs magasins de produits préférés et promouvoir des biens et services grâce à cette reconnaissance de formes. Les entreprises peuvent également fidéliser leurs clients en leur offrant des incitatifs ou des promotions.

De nos jours, de nombreuses entreprises proposent des plans d'adhésion dans lesquels les transactions d'un client sont toutes liées à un seul profil, qu'elles aient été effectuées en magasin ou en ligne. Cela aide les entreprises à bien comprendre chaque consommateur et à gérer efficacement les ventes.

Comment l'analyse avancée des données transforme-t-elle le secteur de la vente au détail ?

L'accélérateur moderne qui a propulsé les chefs d'entreprise dans leur position avantageuse est l'analyse de données. Le marché de l'analyse de la vente au détail devrait croître à un TCAC de 19,1 % de 2020 à 2027, pour atteindre 23,8 milliards de dollars .

Maintenant, une chose est certaine : l'utilisation de l'analyse de données dans le secteur de la vente au détail a un avenir prometteur. De plus, l'analyse des données joue un rôle important dans le secteur de la vente au détail.

Acquisition de données

Dans le secteur de la vente au détail, les cartes de fidélité font partie des méthodes les plus courantes de collecte de mégadonnées. Les transactions financières, les connexions réseau, les connexions client et d'autres techniques sont désormais également utilisées pour l'acquérir. Au fur et à mesure que davantage d'informations sont collectées, les entreprises de vente au détail peuvent utiliser des informations exploitables pour analyser les entrées et sorties passées des dépenses des consommateurs afin d'anticiper les achats potentiels et de fournir des suggestions personnalisées.

Prévision des dépenses

Sur la base de vos recherches et transactions précédentes, des entreprises comme Amazon vous font des recommandations basées sur les informations des clients. Leur algorithme de recommandation examine plus de 150 millions de profils et génère 35% de leurs ventes . L'entreprise en ligne a réalisé des revenus importants à la suite de cela.

Personnaliser l'expérience consommateur

La science des données et l'analyse avancée dans le commerce de détail offrent une opportunité d'améliorer les relations avec les clients. Pour satisfaire ses clients, des entreprises comme Walmart surveillent les détails des transactions.

Prévision de la demande dans le commerce de détail

Pour prévoir les évolutions futures du marché de la vente au détail, plusieurs algorithmes prennent désormais en compte les médias sociaux et les habitudes de navigation sur le Web en plus de l'analyse des données. L'atmosphère est peut-être l'un des points d'échantillonnage les plus fascinants pour les prévisions de ventes.

Avec l'aide de Weather Report, des entreprises comme Pantene ont modifié les suggestions de produits pour les clients en tenant compte des modèles climatiques. Pour déployer correctement leurs ressources au cours des différentes saisons de l'année, les détaillants utilisent des prévisions commerciales et des estimations de vente au détail.

Analyse des expériences clients

La trajectoire d'un consommateur n'est pas continue. De la recherche à l'achat, le cycle à travers les canaux est entrecroisé. La seule façon de comprendre l'expérience client et d' améliorer l'expérience des utilisateurs passe par le déploiement du Big Data. Les détaillants qui utilisent des solutions d'analyse peuvent obtenir des réponses à des questions telles que : Où les acheteurs recherchent-ils des pages de produits ? Où vous manquent-ils, précisément ? Quelles seraient les meilleures stratégies pour les approcher et les inciter à acheter ?

Pourquoi votre commerce de détail devrait-il investir dans l'analyse avancée des données ?

Aujourd'hui, l'utilisation de l'analyse de données dans le secteur de la vente au détail offre non seulement des informations spécifiques sur les clients, mais également des données sur les opérations et les processus de l'entreprise avec des opportunités d'amélioration.

Voici les principales raisons pour lesquelles les entreprises de vente au détail devraient augmenter leurs investissements dans l'analyse avancée des données.

Interactions clients personnalisées

Les entreprises peuvent se différencier de leurs concurrents en personnalisant leurs services.

Les commerces de détail peuvent surveiller les données à chaque étape du processus d'achat à l'aide d'analyses de données. De plus, ils suivent les transactions antérieures du consommateur. Les conversations personnalisées ciblées sur le client utilisant ces données sont plus efficaces que les techniques de marketing standard.

Optimisation des prix

La croissance et la baisse de la demande peuvent être prédites dans une large mesure grâce à la reconnaissance des formes. Les entreprises ont découvert grâce à la recherche prédictive que lorsque le prix d'un produit est progressivement abaissé à partir du point où la demande diminue, la demande augmente à nouveau.

Les solutions complètes de science des données d'Appinventiv ont augmenté l'efficacité opérationnelle des clients de 30 %.

Expérience client améliorée

L'analyse de données vise à fournir à chaque client un service personnalisé, des recommandations de produits aux transactions. En conséquence, les clients restent plus longtemps dans l'entreprise.

L'analyse des données améliore également la satisfaction des clients en évaluant les choses que les consommateurs achètent en tandem et en leur faisant des suggestions afin qu'ils achètent une combinaison de produits à un prix réduit.

Les ventes croisées sont générées par des algorithmes d'analyse de données, qui aident les commerçants à augmenter leurs revenus et donc à améliorer la satisfaction des utilisateurs.

Prévision des tendances du marché

La majorité des marques proposent des offres festives ou de fin de saison car les données confortent leur rentabilité. Pour analyser les attitudes du marché, les spécialistes du marketing utilisent l'analyse des sentiments. Même les produits les plus vendus peuvent être prédits à l'aide de données collectées par des algorithmes sophistiqués pour l'apprentissage automatique.

Fidélisation des utilisateurs

L'analyse de données peut être utilisée pour trouver des clients qui ne s'engagent pas avec votre entreprise, mais qui peuvent devenir des consommateurs à long terme ou des clients réguliers à l'avenir.

Cela permet au détaillant d'offrir plus facilement des récompenses et des offres spéciales pour attirer et fidéliser les clients.

ROI accru

Les entreprises peuvent découvrir des opportunités avec un retour sur investissement élevé grâce à des investissements dans l'analyse de données. Pour évaluer la façon dont les clients réagissent aux campagnes marketing et déterminer leur propension à effectuer des achats, une analyse prédictive peut être utilisée .

Contrôle des stocks et prévision de la demande

Les commerces de détail qui utilisent l'analyse de données peuvent mieux comprendre les besoins de leurs clients et mettre l'accent sur les catégories de produits à forte demande. Les conclusions basées sur les données aident les entreprises à estimer la demande et à maintenir les stocks de manière appropriée .

Des espaces commerciaux à succès

L'investissement dans l'analyse des données aide l'entreprise à identifier les endroits où les clients consacrent la grande majorité de leur attention.

De plus, l'analyse offre des données sur la démographie, le niveau de vie des gens et les conditions du marché. Ceci est très utile pour décider où placer leur commerce de détail afin qu'ils puissent attirer le plus de clients.

Prise de décision stratégique et basée sur les données

Les entreprises s'appuient sur les données pour prendre des décisions judicieuses concernant leurs produits et leurs clients en utilisant une source d'informations unique et fiable.

Top 5 des fonctionnalités à rechercher lors de la sélection d'un outil d'analyse de données

Dans cette section, nous discutons des fonctionnalités clés que vous devez rechercher lors de la sélection d'un outil d'analyse de données pour votre entreprise. Avoir une idée des fonctionnalités dont vous avez besoin vous aidera à choisir le bon outil en fonction des besoins et des exigences de votre entreprise. Alors, commençons.

Suivi régulier et individualisé des concurrents

Le contrôle de l'origine des données est essentiel. Contrôler qui et ce que vous voyez sur le marché est crucial car il sert de base à votre expertise. Un ensemble de données doit contenir au moins trois sources principales à évaluer, 5 étant le nombre idéal. Ces sources doivent inclure vos adversaires et d'autres détaillants qui proposent les mêmes types d'articles et de stratégies publicitaires que vous utilisez dans le cadre de votre activité hors ligne ou en ligne.

La capacité à approfondir les données

Adopter une vision large du marché tout en étant capable de se plonger dans des détails mineurs conduit aux stratégies les plus réussies dans les secteurs prospères. Tous les acteurs peuvent faire des choix critiques au moment optimal lorsqu'ils disposent de données facilement disponibles à toutes les étapes du marché, englobant les KPI de la chaîne d'approvisionnement, les sélections de marchandises et de guides, ainsi que les prix et les remises en magasin. Le détaillant peut prendre des décisions intelligentes en prenant connaissance de l'endroit où les articles sont placés et s'ils se vendent ou non.

Classement des adversaires en temps réel

L'adaptabilité des prix peut être extrêmement difficile dans un environnement de marché où les individus en période post-pandémique sont sensibles aux prix. Aujourd'hui, il est de plus en plus facile pour les acheteurs de comparer les tarifs et de rechercher les meilleures offres, en personne et en ligne.

Ainsi, des modifications de stratégie de tarification en temps réel peuvent être apportées par vous et votre équipe en comparant vos tarifs à ceux de vos concurrents. Cela vous soulage du fardeau d'une enquête manuelle laborieuse et chronophage sur les prix de vos rivaux, un processus qui réduit fréquemment la productivité et rend finalement vos tentatives de réévaluation sans valeur.

Recommandations de ventes croisées et suggestions sur place

L' algorithme prédictif recommande des produits qui peuvent être pertinents pour les consommateurs lorsqu'ils explorent un marché en ligne, recherchent et sélectionnent des produits à acheter en fonction de leurs habitudes de navigation et de la dynamique du marché dans la solution d'analyse.

Cela peut comprendre les dernières versions, les gammes de produits qui ne fonctionnent pas correctement et les produits que les consommateurs consultent ou ajoutent à leurs paniers. Pour optimiser l'efficacité de la vente incitative et de la vente croisée de produits, l'algorithme peut utiliser diverses stratégies telles que le regroupement de produits et la remise.

Notifications et invites d'action

Pour économiser des ressources et des efforts, tout en maximisant les améliorations de prix, ces fonctionnalités simplifient le processus d'établissement proactif des prix de détail et des assortiments de stocks parmi les sous-catégories en temps réel. En fin de compte, tout se résume à être parmi les premiers à comprendre et à récolter les bénéfices d'une situation au fur et à mesure qu'elle se déroule en prenant le jugement le plus approprié en fonction des données de prévision et de l'analyse de la vente au détail. Compte tenu du nombre de succursales et de produits réglementés, la mise à jour physique de la sélection de biens couvrant plusieurs plates-formes de manière urgente peut être presque impossible.

Les qualités susmentionnées, en plus d'une interface très flexible et conviviale , doivent être soigneusement prises en compte lors de la sélection d'une solution d'analyse de données de vente au détail. Le développement d'une stratégie intelligente de marketing et de vente au détail et l'optimisation des chaînes d'approvisionnement reposent tous sur l'utilisation efficace de l'analyse de données en temps réel. Cette analyse produit des interprétations, des recommandations et une mécanisation précieuses, qui auront éventuellement le plus grand impact positif sur vos résultats.

Comment Appinventiv peut-il aider votre entreprise de vente au détail avec des solutions de science des données et d'analyse ?

Les détaillants sont toujours à la recherche d'opportunités pour obtenir un avantage sur leurs concurrents, y compris des expériences client plus efficaces et efficientes, des méthodes améliorées de contact avec les consommateurs et des opportunités de prévoir les besoins des clients.

Appinventiv assiste votre entreprise de différentes manières avec ses solutions de science et d'analyse des données. Le succès dépend de la capacité à tirer le meilleur parti possible des données, et Appinventiv y parvient avec sa large gamme de solutions de science des données et d'analyse :

Conseil en analyse de données : les services de conseil en analyse d'experts fournis par Appinventiv aident à transformer les données en informations pertinentes, à garantir la performance organisationnelle et à vous fournir un avantage sur le marché.

Gestion de base de données : que votre moteur de base de données soit sur site ou dans le cloud, nos experts peuvent vous aider à acheminer vos données là où elles doivent être. Nous évaluons les besoins de vos utilisateurs pour créer un entrepôt de données unique,

Analyse des chaînes d'approvisionnement : à l'aide de nos solutions d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement , vous pouvez augmenter vos revenus et réduire vos dépenses.

Grâce à une analyse approfondie du marché, nous vous aidons à comprendre les besoins de vos clients et les ambitions de vos adversaires.

Par exemple, nous avons fourni une solution ERP robuste au plus grand détaillant de meubles au monde, IKEA , en déployant des solutions de kiosques géolocalisés pour les magasins situés à différents endroits, chaque magasin ayant son propre serveur individuel. La solution fournie est maintenant étendue à d'autres magasins aux Émirats arabes unis et est considérée comme la plus grande source de retour sur investissement.

L'innovation et les défis sont les deux moteurs qui poussent nos experts à apporter des solutions uniques à chaque client et à ses exigences. Nous sommes fiers de fournir des solutions personnalisées selon les besoins du client. Alors, contactez -nous dès aujourd'hui !

FAQ

Q. Comment l'analyse des données est-elle appliquée dans les commerces de détail ?

R. L'analytique avancée dans le commerce de détail permet aux entreprises de développer des suggestions de clients en fonction de leur historique d'achat, contribuant ainsi à une expérience d'achat plus personnalisée et à un meilleur service aux clients. En plus de participer à la prévision des tendances et à la prise de décision stratégique basée sur les études de marché, ces énormes ensembles de données aident également à la détection des tendances.

Q. Quels avantages l'analyse des données de vente au détail offre-t-elle ?

A. Voici les 5 principaux avantages de l'analyse des données de vente au détail :

• Aperçu du comportement des clients
• Améliorer la rétention
• Administrer les bases
• Optimiser la gestion en magasin
• Accroître le retour sur investissement

Q. Quelles sont les fonctionnalités indispensables d'un outil d'analyse de vente au détail ?

R. Les fonctionnalités incontournables de l'outil d'analyse de la vente au détail sont :

• Capacités d'évaluation des données sur le comportement des clients
• Ventes croisées et recommandations sur place
• Alertes et événements d'activité
• Référence en temps réel pour les prix des concurrents
• Prévision et analyse de la vente au détail

Q. Quels sont les avantages et les inconvénients de l'analyse de données ?

R. L'investissement dans l'analyse de données présente à la fois des avantages et des inconvénients.

Avantages

• Prise de décision améliorée
• Expérience client améliorée
• Optimisation des prix

Désavantages

• Protection des données
• Manque de communication avec les équipes
• Mauvaise qualité des données