Perché la tua attività di vendita al dettaglio dovrebbe aumentare gli investimenti nell'analisi dei dati avanzata?

Le aziende che stanno subendo le rivoluzioni digitali sono state all'avanguardia della tecnologia alcuni anni fa. Oggi, tuttavia, le aziende con esperienze digitali scopriranno che essere un'azienda digitale è lo standard e non un elemento di differenziazione. Indipendentemente da dove si trovavano le aziende nei loro sforzi di trasformazione digitale prima della pandemia, devono adottare rapidamente questo nuovo modo di fare affari e comunicare con i clienti, investendo nelle tecnologie che consentiranno loro di sfruttare uno dei loro asset più preziosi: i dati.

Il settore del commercio al dettaglio deve affrontare difficoltà quali la mancanza di sicurezza e riservatezza dei dati. Ulteriori problemi sono l'incapacità delle aziende di implementare le informazioni acquisite dall'analisi nel proprio business e la mancanza di un team qualificato per concludere.

Tuttavia, l'analisi dei dati può aiutare a migliorare la fidelizzazione dei clienti e aumentare il riconoscimento del marchio fornendo la soddisfazione del cliente con le giuste competenze e un'inferenza precisa da parte dei rivenditori. Si può ragionevolmente presumere che l'investimento nell'analisi dei dati rimanga una componente cruciale del settore della vendita al dettaglio man mano che le tecnologie vengono alla ribalta.

Rispetto agli ultimi due decenni, il settore della vendita al dettaglio sta facendo progressi in modo significativo.

I negozi fisici stanno perdendo affari a causa dei rivenditori online poiché gli acquirenti scelgono più spesso gli acquisti online. Il settore della vendita al dettaglio aveva precedentemente limitato la sua concentrazione al marketing e al servizio clienti. Ora, l'enfasi è sulla raccolta dei dati, sull'analisi e sul miglioramento della strategia di marketing utilizzando gli insight. La necessità di potersi muovere rapidamente sulla base di informazioni basate sui dati non è mai stata così forte.

I rivenditori possono progettare nuovi piani di go-to-market che hanno più successo nel coinvolgere i clienti utilizzando soluzioni di data science e analisi per convertire i loro dati in informazioni fruibili. L'uso dell'analisi dei dati nel settore della vendita al dettaglio può aumentare la consapevolezza del marchio e rafforzare la fedeltà dei clienti garantendo la soddisfazione del cliente.

Analisi dei dati per le attività di vendita al dettaglio

I tradizionali rivenditori fisici sono stati radicalmente rivisti dall'analisi dei dati, che ha spazzato via il settore. Per valutare le esigenze dei consumatori, migliorare l'amministrazione della catena di approvvigionamento e aumentare i profitti, ha introdotto una nuova prospettiva. Inoltre, cerca di ottimizzare i ricavi massimizzando la strategia del marchio, i buoni sconto e assicurando che la perdita di inventario in eccesso sia ridotta al minimo.

Inoltre, l'analisi dei dati aiuta a valutare e comprendere le tendenze di vendita di ogni negozio e a identificare il comportamento di acquisto del consumatore. Le aziende potranno riempire i loro negozi con i prodotti preferiti e promuovere beni e servizi grazie a questo riconoscimento del modello. Le aziende possono anche fidelizzare i clienti offrendo loro incentivi o promozioni.

Al giorno d'oggi, molte aziende forniscono piani di abbonamento in cui le transazioni di un cliente sono tutte collegate a un unico profilo, indipendentemente dal fatto che siano state effettuate in negozio o online. Questo aiuta le aziende a comprendere a fondo ogni consumatore e ad affrontare efficacemente le vendite.

In che modo l'analisi dei dati avanzata sta trasformando il settore della vendita al dettaglio?

L'acceleratore moderno che ha spinto i leader aziendali nella loro posizione vantaggiosa è l'analisi dei dati. Si prevede che il mercato dell'analisi al dettaglio crescerà a un CAGR del 19,1% dal 2020 al 2027, raggiungendo 23,8 miliardi di dollari .

Ora, una cosa è certa: l'uso dell'analisi dei dati nel settore della vendita al dettaglio ha un futuro promettente. Inoltre, c'è un ruolo significativo dell'analisi dei dati nel settore della vendita al dettaglio.

Acquisizione dei dati

Nel settore della vendita al dettaglio, le carte premio sono tra i metodi più comuni per la raccolta di big data. Anche le transazioni finanziarie, le connessioni di rete, gli accessi dei clienti e altre tecniche vengono utilizzate per acquisirlo. Man mano che vengono raccolte ulteriori informazioni, le società di vendita al dettaglio possono utilizzare informazioni utili per analizzare l'afflusso e il deflusso passati della spesa dei consumatori per anticipare potenziali acquisti e fornire suggerimenti personalizzati.

Previsioni di spesa

Sulla base delle tue ricerche e transazioni precedenti, aziende come Amazon ti consigliano in base alle informazioni sui clienti. Il loro algoritmo di raccomandazione esamina oltre 150 milioni di profili e genera il 35% delle loro vendite . Di conseguenza, l'azienda online ha realizzato ricavi significativi.

Personalizzare l'esperienza del consumatore

La scienza dei dati e l'analisi avanzata nella vendita al dettaglio offrono l'opportunità di migliorare le relazioni con i clienti. Per soddisfare i propri clienti, aziende come Walmart monitorano i dettagli delle transazioni.

Previsione della domanda nella vendita al dettaglio

Per prevedere gli sviluppi futuri nel mercato al dettaglio, diversi algoritmi ora tengono conto delle abitudini di navigazione sui social media e sul Web oltre all'analisi dei dati. L'atmosfera è forse uno dei punti campione più affascinanti per le previsioni di vendita.

Con l'aiuto del Weather Report, aziende come Pantene hanno modificato i suggerimenti sui prodotti per i clienti considerando i modelli climatici. Per distribuire correttamente le proprie risorse durante le varie stagioni dell'anno, i rivenditori utilizzano previsioni commerciali e stime di vendita al dettaglio.

Analizzare le esperienze dei clienti

La traiettoria di un consumatore non è continua. Dalla ricerca all'acquisto, il ciclo attraverso i canali è incrociato. L'unico modo per comprendere l'esperienza del cliente e migliorare le esperienze degli utenti è tramite l'implementazione di big data. I rivenditori che utilizzano soluzioni di analisi possono ottenere risposte a domande come: Dove cercano gli acquirenti per le pagine dei prodotti? Dove ti mancano, precisamente? Quali sarebbero le migliori strategie per avvicinarli e incoraggiarli ad acquistare?

Perché la tua attività di vendita al dettaglio dovrebbe investire in analisi avanzate dei dati?

Oggi, l'utilizzo dell'analisi dei dati nel settore della vendita al dettaglio offre non solo approfondimenti specifici sui clienti, ma anche dati sulle operazioni e sui processi dell'azienda con opportunità di miglioramento.

Ecco i principali motivi per cui le aziende di vendita al dettaglio dovrebbero scalare i propri investimenti nell'analisi avanzata dei dati.

Interazioni personalizzate con i clienti

Le aziende possono differenziarsi dai concorrenti personalizzando i propri servizi.

Le attività di vendita al dettaglio possono monitorare i dati in ogni fase del processo di acquisto con l'ausilio dell'analisi dei dati. Inoltre, tengono traccia delle transazioni precedenti del consumatore. Le conversazioni personalizzate mirate al cliente che utilizzano questi dati sono più efficaci delle tecniche di marketing standard.

Ottimizzazione dei prezzi

La crescita e la caduta della domanda possono essere previste in larga misura utilizzando il riconoscimento dei modelli. Le aziende hanno scoperto attraverso la ricerca predittiva che quando il prezzo di un prodotto viene gradualmente abbassato dal punto in cui la domanda diminuisce, la domanda aumenta ancora.

Le soluzioni complete di data science di Appinventiv hanno aumentato del 30% l'efficacia operativa dei clienti.

Esperienza cliente migliorata

L'analisi dei dati cerca di fornire a ciascun cliente un servizio personalizzato, dai consigli sui prodotti alle transazioni. Di conseguenza, i clienti rimangono con l'azienda più a lungo.

L'analisi dei dati migliora anche la soddisfazione dei clienti valutando le cose che i consumatori acquistano in tandem e fornendo loro suggerimenti in modo che acquistino una combinazione di prodotti a un prezzo scontato.

Le vendite incrociate sono generate da algoritmi di analisi dei dati, che aiutano i commercianti ad aumentare le loro entrate e quindi a migliorare la soddisfazione degli utenti.

Previsione dell'andamento del mercato

La maggior parte dei marchi offre offerte festive o di fine stagione perché i dati supportano la loro redditività. Per analizzare gli atteggiamenti del mercato, gli esperti di marketing utilizzano l'analisi del sentimento. Anche i prodotti più venduti possono essere previsti utilizzando i dati raccolti da sofisticati algoritmi per l'apprendimento automatico.

Fidelizzazione degli utenti

L'analisi dei dati può essere utilizzata per trovare clienti che non interagiscono con la tua attività ma che possono diventare consumatori a lungo termine o clienti abituali in futuro.

Ciò rende più facile per il rivenditore offrire premi e offerte speciali per attirare e fidelizzare i clienti.

ROI aumentato

Le aziende possono scoprire opportunità con un ROI elevato attraverso investimenti nell'analisi dei dati. Per valutare come i clienti rispondono alle campagne di marketing e determinare la loro propensione ad effettuare acquisti, è possibile utilizzare l'analisi predittiva .

Controllo delle scorte e previsione della domanda

Le attività di vendita al dettaglio che utilizzano l'analisi dei dati possono comprendere meglio le esigenze dei propri clienti e dare risalto alle categorie di prodotti con una forte domanda. Le conclusioni basate sui dati aiutano le aziende a stimare la domanda e a mantenere le scorte in modo appropriato .

Spazi commerciali di successo

L'investimento nell'analisi dei dati aiuta l'azienda a identificare i luoghi in cui i clienti dedicano la maggior parte della loro attenzione.

Inoltre, l'analisi offre dati su dati demografici, tenore di vita delle persone e condizioni di mercato. Questo è abbastanza utile per decidere dove posizionare la propria attività di vendita al dettaglio in modo che possano attirare la maggior parte dei clienti.

Decisioni strategiche e basate sui dati

Le aziende si affidano ai dati per prendere decisioni sagge sui loro prodotti e clienti utilizzando un'unica fonte affidabile di informazioni.

Le 5 principali funzionalità da cercare quando si seleziona uno strumento di analisi dei dati

In questa sezione, discutiamo le caratteristiche chiave che devi cercare quando selezioni uno strumento di analisi dei dati per la tua azienda. Farsi un'idea delle funzionalità di cui hai bisogno ti aiuterà a scegliere lo strumento giusto in base alle tue esigenze e requisiti aziendali. Quindi iniziamo.

Monitoraggio regolare e personalizzato della concorrenza

Il controllo sull'origine dei dati è essenziale. Controllare chi e cosa vedi sul mercato è fondamentale poiché funge da base per la tua esperienza. Un insieme di dati deve contenere almeno tre fonti principali da valutare, dove 5 è il numero ideale. Queste fonti dovrebbero includere i tuoi avversari e altri rivenditori che offrono gli stessi tipi di articoli e strategie pubblicitarie che fai attraverso la tua attività offline o online.

La capacità di scavare a fondo nei dati

Avere una visione ampia del mercato e allo stesso tempo essere in grado di approfondire le specifiche minori porta alle strategie di maggior successo nei settori prosperi. Tutti gli attori possono fare scelte critiche nel momento ottimale quando hanno i dati prontamente disponibili in tutte le fasi del mercato, compresi i KPI della catena di approvvigionamento, la merce e la selezione delle guide, nonché i prezzi e gli sconti dei negozi. Il rivenditore può prendere decisioni intelligenti prendendo atto di dove sono collocati gli articoli e se stanno vendendo o meno.

Classifica degli avversari in tempo reale

L'adattabilità dei prezzi può essere estremamente difficile in un ambiente di mercato in cui gli individui nel post-pandemia sono sensibili al prezzo. Oggi sta diventando più facile per gli acquirenti confrontare le tariffe e cercare le migliori offerte, sia di persona che online.

Pertanto, le modifiche alla strategia dei prezzi in tempo reale possono essere apportate da te e dal tuo team confrontando le tue tariffe con quelle dei tuoi rivali. Questo ti solleva dall'onere di un'indagine manuale laboriosa e dispendiosa in termini di tempo sui prezzi dei tuoi rivali, un processo che spesso riduce la produttività e alla fine rende inutili i tuoi tentativi di rivalutazione.

Consigli di vendita incrociata e suggerimenti in loco

L' algoritmo predittivo consiglia prodotti che potrebbero essere rilevanti per i consumatori mentre esplorano un mercato online, cercando e selezionando i prodotti da acquistare in base alle loro abitudini di navigazione e alle dinamiche di mercato nella soluzione di analisi.

Questo può comprendere le ultime versioni, linee di prodotti che non funzionano correttamente e prodotti che i consumatori stanno sfogliando o aggiungendo al carrello. Per ottimizzare l'efficacia dell'up-selling e del cross-selling di prodotti, l'algoritmo potrebbe utilizzare una varietà di strategie come il raggruppamento e lo sconto dei prodotti.

Notifiche e richieste di azione

Per risparmiare risorse e fatica, il tutto massimizzando i miglioramenti dei prezzi, queste funzionalità semplificano il processo di determinazione proattiva dei prezzi al dettaglio e degli assortimenti di stock tra le sottocategorie in tempo reale. Alla fine, tutto si riduce all'essere tra i primi a comprendere e raccogliere i vantaggi di una situazione mentre si sviluppa quando si formula il giudizio più appropriato sulla base dei dati di previsione e dell'analisi al dettaglio. Dato il numero di filiali regolamentate e articoli di prodotti, aggiornare fisicamente la selezione di prodotti su più piattaforme in un modo sensibile al tempo può essere quasi impossibile.

Le qualità di cui sopra, oltre a un'interfaccia altamente flessibile e facile da usare , dovrebbero essere prese attentamente in considerazione quando si seleziona una soluzione di analisi dei dati al dettaglio. Lo sviluppo di una strategia di marketing e vendita al dettaglio intelligente e l'ottimizzazione delle catene di approvvigionamento si basano sull'uso efficiente dell'analisi dei dati in tempo reale. Tale analisi fornisce preziose interpretazioni, raccomandazioni e meccanizzazione, che alla fine avranno il maggiore impatto positivo sui tuoi profitti.

In che modo Appinventiv può aiutare la tua attività di vendita al dettaglio con soluzioni di data science e analisi?

I rivenditori sono sempre alla ricerca di opportunità per ottenere un vantaggio rispetto ai loro rivali, tra cui esperienze dei clienti più efficaci ed efficienti, metodi migliori per contattare i consumatori e opportunità per prevedere le esigenze dei clienti.

Appinventiv assiste la tua azienda in vari modi con le sue soluzioni di analisi e scienza dei dati. Il successo dipende dall'ottenere la massima utilità possibile dai dati e Appinventiv fa proprio questo con la sua vasta gamma di soluzioni di data science e analisi:

Consulenza sull'analisi dei dati: i servizi di consulenza analitica di esperti forniti da Appinventiv aiutano a trasformare i dati in informazioni rilevanti, garantire le prestazioni organizzative e fornire un vantaggio sul mercato.

Gestione del database: indipendentemente dal fatto che il tuo motore di database sia in loco o nel cloud, i nostri esperti possono aiutarti a portare i tuoi dati dove devono essere. Valutiamo i requisiti dei tuoi utenti per creare un data warehouse unico,

Analisi delle catene di approvvigionamento: con l'aiuto delle nostre soluzioni di ottimizzazione della catena di approvvigionamento , puoi aumentare i ricavi e ridurre le spese.

Attraverso un'analisi di mercato approfondita, ti aiutiamo a comprendere le esigenze dei tuoi clienti e le ambizioni dei tuoi avversari.

Ad esempio, abbiamo fornito una solida soluzione ERP al più grande rivenditore di mobili del mondo, IKEA , implementando soluzioni per chioschi basati sulla posizione per negozi situati in luoghi diversi, con ogni negozio dotato di un proprio server individuale. La soluzione fornita è ora in fase di espansione ad altri negozi negli Emirati Arabi Uniti ed è considerata la principale fonte di ROI.

Innovazione e sfide sono i due driver che spingono i nostri esperti a fornire soluzioni uniche per ogni cliente e le sue esigenze. Siamo orgogliosi di fornire soluzioni personalizzate in base alle esigenze del cliente. Quindi, mettiti in contatto con noi oggi!

Domande frequenti

D. Come viene applicata l'analisi dei dati nelle attività di vendita al dettaglio?

R. L'analisi avanzata nella vendita al dettaglio consente alle aziende di sviluppare suggerimenti per i clienti in base alla cronologia degli acquisti passati, contribuendo a un'esperienza di acquisto più personalizzata e a un servizio migliore per i clienti. Oltre a partecipare alla previsione delle tendenze e al processo decisionale strategico basato su ricerche di mercato, questi enormi set di dati aiutano anche nel rilevamento delle tendenze.

D. Quali vantaggi offre l'analisi dei dati al dettaglio?

R. Di seguito sono riportati i 5 principali vantaggi dell'analisi dei dati al dettaglio:

• Approfondimenti sul comportamento dei clienti
• Miglioramento della fidelizzazione
• Amministrare le basi
• Ottimizzazione della gestione in negozio
• Aumentare il ritorno sull'investimento

D. Quali sono le funzionalità indispensabili di uno strumento di analisi al dettaglio?

R. Le funzionalità indispensabili dello strumento di analisi al dettaglio sono:

• Capacità di valutare i dati sul comportamento dei clienti
• Consigli di vendita incrociata e in loco
• Avvisi ed eventi di attività
• Riferimento in tempo reale per i prezzi della concorrenza
• Previsioni e analisi al dettaglio

D. Quali sono i vantaggi e le insidie ​​dell'analisi dei dati?

R. L'investimento nell'analisi dei dati offre vantaggi e svantaggi.

Vantaggi

• Potenziamento del processo decisionale
• Esperienza cliente migliorata
• Ottimizzazione dei prezzi

Svantaggi

• Protezione dati
• Mancanza di comunicazione con i team
• Scarsa qualità dei dati