小売業が高度なデータ分析への投資を増やす必要があるのはなぜですか?

デジタル革命を経験している企業は、数年前までテクノロジーの最前線にいました。 しかし今日、デジタル エクスペリエンスを持つ企業は、デジタル ビジネスであることは標準であり、差別化要因ではないことに気付くでしょう。 パンデミックの前に企業がデジタル トランスフォーメーションの取り組みを行っていた場所に関係なく、企業は、最も価値のある資産の 1 つであるデータを活用できるようにするテクノロジーに投資することによって、ビジネスを行い、顧客と通信するこの新しい方法を迅速に採用する必要があります。

小売業界は、データ セキュリティや機密性の欠如などの問題に直面しています。 企業が分析から得た洞察をビジネスに実装できないこと、および結論を出すための熟練したチームが不足していることは、さらなる問題です。

ただし、データ分析は、適切なスキルと小売業者からの正確な推論で顧客満足度を提供することにより、顧客維持の改善とブランド認知度の向上に役立ちます。 テクノロジーが前面に出てくるにつれて、データ分析への投資は小売業界の重要な要素であり続けるとかなり想定されるかもしれません。

過去 20 年間と比較して、小売業界は大幅に進歩しています。

バイヤーがオンライン ショッピングを選択する頻度が高まるにつれて、実店舗はオンライン小売業者にビジネスを奪われています。 小売部門はこれまで、マーケティングと顧客サービスへの集中を制限していました。 現在は、データを収集して分析し、インサイトを使用してマーケティング戦略を改善することに重点が置かれています。 データ主導の洞察に基づいて迅速に行動できるようにする必要性は、かつてないほど高まっています。

小売業者は、データ サイエンスと分析ソリューションを使用してデータを実用的な洞察に変換することで、顧客とのエンゲージメントをより成功させる新しい市場投入計画を設計できます。 小売業界でのデータ分析の使用は、顧客満足度を確保することで、ブランドの認知度を高め、顧客ロイヤルティを強化することができます。

小売業向けのデータ分析

伝統的な実店舗の小売業者は、業界を一掃したデータ分析によって根本的に見直されました。 消費者のニーズを評価し、サプライ チェーン管理を強化し、利益を高めるために、新しい視点を導入しました。 さらに、ブランド戦略、割引クーポンを最大化し、過剰な在庫損失を最小限に抑えることにより、収益の最適化を目指しています。

さらに、データ分析は、各店舗の販売動向を評価および把握し、消費者の購買行動を特定するのに役立ちます。 このパターン認識のおかげで、企業はお気に入りの商品で店舗を満たし、商品やサービスを宣伝することができます。 企業は、インセンティブやプロモーションを提供することで顧客を維持することもできます。

今日では、多くの企業がメンバーシップ プランを提供しており、顧客のトランザクションは、店舗で行われたかオンラインで行われたかにかかわらず、すべて 1 つのプロファイルに関連付けられています。 これにより、企業は各消費者を完全に理解し、効果的に販売に取り組むことができます。

高度なデータ分析は小売業界をどのように変革していますか?

ビジネス リーダーを有利な位置に押し上げた最新のアクセラレーターは、データ分析です。 小売分析市場は、2020 年から 2027 年にかけて CAGR 19.1% で成長し、 238 億米ドルに達すると予想されています。

1 つ確かなことは、小売業界でのデータ分析の使用には有望な未来があるということです。 さらに、小売業界ではデータ分析の重要な役割があります。

データの取得

小売部門では、ビッグデータを収集するための最も一般的な方法の 1 つにポイント カードがあります。 金融取引、ネットワーク接続、顧客のログイン、およびその他の手法を使用して、それを取得することもできます。 より多くの情報が収集されるにつれて、小売企業は実用的な洞察を利用して過去の消費者支出の流入と流出を分析し、潜在的な購入を予測し、カスタマイズされた提案を提供できます。

支出予測

以前の検索や取引に基づいて、Amazon などの企業が顧客情報に基づいておすすめを作成します。 同社の推奨アルゴリズムは 1 億 5000 万を超えるプロファイルを調査し、売上の 35% を生み出しています。 このオンライン企業は、この結果、かなりの収益を上げています。

消費者体験の調整

小売業におけるデータ サイエンスと高度な分析は、顧客関係を強化する機会を提供します。 顧客を満足させ続けるために、ウォルマートのような企業は取引の詳細を監視しています。

小売における需要予測

小売市場の将来の発展を予測するために、いくつかのアルゴリズムは現在、データ分析に加えて、ソーシャル メディアと Web 閲覧の習慣を考慮に入れています。 雰囲気は、売上予測の最も魅力的なサンプル ポイントの 1 つです。

ウェザー リポートの助けを借りて、Pantene などの企業は、気候パターンを考慮して顧客向けの製品提案を修正しました。 1 年のさまざまな季節にリソースを適切に展開するために、小売業者は商業予測と小売見積もりを使用します。

顧客体験の分析

消費者の軌跡は連続的ではありません。 調査から購入まで、チャネル間のサイクルは交差しています。 カスタマー エクスペリエンスを理解し、ユーザー エクスペリエンスを向上させる唯一の方法は、ビッグ データを展開することです。 分析ソリューションを使用する小売業者は、次のような問い合わせに対する回答を得ることができます。買い物客はどこで製品ページを探しますか? 正確にはどこが恋しいですか？ 彼らにアプローチして購入を促すには、どのような戦略が最適でしょうか?

小売業が高度なデータ分析に投資する必要があるのはなぜですか?

今日、小売業界でのデータ分析の使用は、特定の顧客の洞察だけでなく、改善の機会を持つ会社の運用とプロセスに関するデータも提供します。

小売企業が高度なデータ分析への投資を拡大すべき主な理由は次のとおりです。

パーソナライズされた顧客とのやり取り

企業は、サービスをパーソナライズすることで、競合他社との差別化を図ることができます。

小売業は、データ分析を利用して、購入プロセスのすべての段階でデータを監視できます。 さらに、消費者の以前のトランザクションを追跡します。 このデータを使用して顧客を対象としたカスタマイズされた会話は、標準的なマーケティング手法よりも効果的です。

価格の最適化

需要の増減は、パターン認識を使用して大幅に予測できます。 企業は、需要が減少した時点から製品の価格を徐々に下げると、需要が再び増加することを予測調査を通じて発見しました。

Appinventiv の包括的なデータ サイエンス ソリューションは、顧客の運用効率を 30% 向上させました。

強化されたクライアント エクスペリエンス

データ分析は、製品の推奨から取引まで、各顧客に個別のサービスを提供することを目指しています。 その結果、顧客はより長く会社にとどまることができます。

データ分析はまた、消費者がまとめて購入するものを評価し、割引価格で製品の組み合わせを購入するように提案することで、顧客満足度を向上させます。

クロスセル販売はデータ分析アルゴリズムによって生成され、マーチャントが収益を増やし、ユーザーの満足度を高めるのに役立ちます。

市場動向予測

ほとんどのブランドは、データが収益性をサポートしているため、お祝いやシーズンの終わりの取引を提供しています. 市場の態度を分析するために、マーケティング担当者はセンチメント分析を採用しています。 機械学習用の高度なアルゴリズムによって収集されたデータを使用して、最も売れている製品でさえ予測できます。

ユーザーのロイヤリティ

データ分析を使用して、ビジネスに関与していないが、長期的な消費者または将来の常連客になる可能性のある顧客を見つけることができます。

これにより、小売業者は特別な特典や取引を提供して、顧客を引き付けて維持することが容易になります。

ROIの向上

企業は、データ分析への投資を通じて、ROI の高い機会を発見できます。 顧客がマーケティング キャンペーンにどのように反応するかを評価し、購入する傾向を判断するには、予測分析を使用できます。

在庫管理と需要予測

データ分析を使用する小売業は、クライアントのニーズをよりよく理解し、需要の高い製品カテゴリを強調することができます。 データ主導の結論は、企業が需要を予測し、在庫を適切に維持するのに役立ちます。

成功した小売スペース

データ分析への投資は、企業が顧客が大部分の注意を払っている場所を特定するのに役立ちます。

さらに、分析は、人口統計、人々の生活水準、および市場の状況に関するデータを提供します。 これは、小売業をどこに配置するかを決定するのに非常に役立ち、ほとんどの顧客を引き付けることができます.

戦略的でデータ主導の意思決定

企業は、単一の信頼できる情報源を採用することで、自社の製品や顧客について賢明な決定を下すためにデータに依存しています。

データ分析ツールを選択する際に探すべき上位 5 つの機能

このセクションでは、ビジネス用のデータ分析ツールを選択する際に探す必要がある主な機能について説明します。 必要な機能を理解することは、ビジネス ニーズと要件に応じて適切なツールを選択するのに役立ちます。 それでは、始めましょう。

定期的かつ個別の競合他社の追跡

データの出所を制御することは不可欠です。 市場で誰と何を目にするかをコントロールすることは、専門知識の基盤となるため非常に重要です。 一連のデータには、評価される主要なソースが少なくとも 3 つ含まれている必要があります。理想的な数は 5 です。 これらの情報源には、あなたがオフラインまたはオンライン ビジネスを通じて行っているのと同じ種類の商品や広告戦略を扱う対戦相手や他の小売業者を含める必要があります。

データを深く掘り下げる能力

マイナーな詳細を掘り下げることができると同時に、市場の広い視野を取ることは、繁栄しているセクターで最も成功する戦略につながります. すべての関係者は、サプライ チェーンの KPI、商品とガイドの選択、店舗の価格設定と割引など、すべての市場段階でデータをすぐに利用できる場合、最適なタイミングで重要な選択を行うことができます。 小売業者は、アイテムがどこに配置されているか、およびそれらが販売されているかどうかを認識することで、賢明な決定を下すことができます。

リアルタイムでの敵のランキング

パンデミック後の個人が価格に敏感な市場環境では、価格の適応性は非常に困難になる可能性があります。 今日、買い手は、直接でもオンラインでも、料金を比較したり、最もお得な情報を探し回ったりすることが簡単になりました。

したがって、リアルタイムの価格設定戦略の変更は、自分の料金をライバルの料金と比較することで、あなたとあなたのチームが行うことができます. これにより、労働集約的で時間のかかる競合他社の価格設定に関する手作業による調査の負担から解放されます。このプロセスは、生産性を頻繁に低下させ、最終的には再評価の試みを無駄にします.

クロスセルの推奨事項とオンサイトでの提案

予測アルゴリズムは、消費者がオンライン マーケットプレイスを探索しているときに関連性のある製品を推奨し、分析ソリューションの閲覧習慣と市場のダイナミクスに応じて、購入する製品を検索および選択します。

これには、最新のリリース、正常に機能していない製品ライン、および消費者が閲覧またはショッピング カートに追加している製品が含まれます。 製品のアップセリングとクロスセリングの効果を最適化するために、アルゴリズムは製品のグループ化や割引などのさまざまな戦略を使用する場合があります。

通知とアクションのプロンプト

リソースと労力を節約し、価格の改善を最大化するために、これらの機能により、小売価格とサブカテゴリー間の在庫の品揃えをリアルタイムで積極的に確立するプロセスが簡素化されます。 最終的には、予測データと小売分析に基づいて最も適切な判断を下すときに、状況が展開するにつれて、状況を最初に理解し、利益を享受することになります。 規制対象の支店や製品アイテムの数を考えると、複数のプラットフォームにまたがる商品の選択を時間に敏感な方法で物理的に更新することは、ほぼ不可能です。

小売データ分析ソリューションを選択する際には、柔軟性が高く使いやすいインターフェイスに加えて、前述の品質を慎重に考慮する必要があります。 スマートな小売マーケティングと販売戦略の策定、およびサプライ チェーンの最適化はすべて、リアルタイム データ分析の効率的な使用に依存しています。 その分析により、有益な解釈、推奨事項、および機械化が得られ、最終的に収益に最大のプラスの影響がもたらされます。

Appinventiv は、データ サイエンスと分析ソリューションで小売業をどのように支援しますか?

小売業者は、より効果的かつ効率的なカスタマー エクスペリエンス、消費者との連絡方法の改善、顧客のニーズを予測する機会など、競合他社より優位に立つ機会を常に探しています。

Appinventiv は、データ サイエンスおよび分析ソリューションを使用して、さまざまな方法でビジネスを支援します。 成功は、データから最大限の有用性を引き出すことにかかっています。Appinventiv は、幅広いデータ サイエンスおよび分析ソリューションでまさにそれを実現します。

データ分析コンサルティング: Appinventiv が提供する専門的な分析コンサルティング サービスは、データを関連する洞察に変え、組織のパフォーマンスを確保し、市場での優位性を提供するのに役立ちます。

データベース管理:データベース エンジンがオンサイトであろうとクラウドであろうと、弊社の専門家がデータを必要な場所に移動するお手伝いをします。 独自のデータ ウェアハウスを作成するためのユーザーの要件を評価します。

サプライ チェーンの分析:当社のサプライ チェーン最適化ソリューションの助けを借りて、収益を増やし、費用を削減することができます。

綿密な市場分析を通じて、お客様のニーズと競合他社の野望を理解するお手伝いをします。

たとえば、世界最大の家具小売業者である IKEAに堅牢な ERP ソリューションを提供しました。これには、さまざまな場所にある店舗向けのロケーション ワイズ キオスク ソリューションを展開し、すべての店舗に個別のサーバーを用意しました。 提供されたソリューションは現在、UAE の他の店舗にも拡大されており、ROI の最大の源と見なされています。

革新と課題は、当社の専門家がすべてのクライアントとその要件に固有のソリューションを提供するように促す 2 つの原動力です。 私たちは、クライアントのニーズに合わせてカスタマイズされたソリューションを提供することに誇りを持っています。 それでは、今すぐお問い合わせください。

よくある質問

Q. データ分析は小売業にどのように適用されますか?

A. 小売業の高度な分析により、企業は過去の購入履歴に基づいて顧客への提案を作成し、よりカスタマイズされた購入体験と顧客へのより良いサービスに貢献できます。 これらの膨大なデータセットは、トレンド予測や市場調査に基づく戦略的意思決定に参加するだけでなく、トレンドの検出にも役立ちます。

Q.小売データ分析にはどのような利点がありますか?

A. 以下は、小売データ分析の上位 5 つの利点です。

• 顧客の行動に関する洞察
• リテンションの強化
• 基本の管理
• 店舗管理の最適化
• 投資収益率の向上

Q. 小売分析ツールに必須の機能は何ですか?

A. 小売分析ツールの必須機能は次のとおりです。

• クライアントの行動データを評価する機能
• クロスセルとオンサイトの推奨事項
• アラートとアクティビティ イベント
• 競合他社の価格をリアルタイムで参照
• 小売の予測と分析

Q. データ分析の利点と欠点は何ですか?

A. データ分析への投資には、長所と短所の両方があります。

利点

• 意思決定の強化
• クライアント エクスペリエンスの向上
• 価格の最適化

短所

• データ保護
• チームとのコミュニケーション不足
• データ品質が悪い