소매 비즈니스가 고급 데이터 분석에 대한 투자를 늘려야 하는 이유는 무엇입니까?

디지털 혁명을 겪고 있는 기업은 몇 년 전만 해도 기술의 최전선에 있었습니다. 그러나 오늘날 디지털 경험이 있는 기업은 디지털 비즈니스가 되는 것이 차별화 요소가 아니라 표준이라는 사실을 알게 될 것입니다. 팬데믹 이전에 기업이 디지털 혁신 을 위해 노력한 위치에 관계없이 가장 귀중한 자산 중 하나인 데이터를 활용할 수 있는 기술에 투자하여 이 새로운 비즈니스 수행 방식과 고객과의 의사 소통 방식을 신속하게 채택해야 합니다.

소매 부문은 데이터 보안 및 기밀성 부족과 같은 어려움에 직면해 있습니다. 기업이 분석을 통해 얻은 통찰력을 비즈니스에 구현하지 못하는 것과 결론을 내릴 수 있는 숙련된 팀의 부재가 더 큰 문제입니다.

그러나 데이터 분석 은 소매업체의 정확한 기술과 정확한 추론으로 고객 만족도를 제공함으로써 고객 유지를 개선하고 브랜드 인지도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 분석 투자는 기술이 전면에 등장함에 따라 소매 산업의 중요한 구성 요소로 남아 있다고 가정할 수 있습니다.

지난 20년과 비교할 때 소매 산업은 크게 발전하고 있습니다.

구매자가 온라인 쇼핑을 더 자주 선택함에 따라 실제 매장은 온라인 소매업체에게 비즈니스를 빼앗기고 있습니다. 소매 부문은 이전에 마케팅 및 고객 서비스에 집중을 제한했습니다. 이제는 데이터를 수집하고 분석하고 인사이트를 활용한 마케팅 전략을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 데이터 기반 인사이트를 기반으로 빠르게 이동할 수 있어야 하는 필요성이 그 어느 때보다 강력해졌습니다.

소매업체는 데이터 과학 및 분석 솔루션 을 사용하여 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환 함으로써 고객 참여에 보다 성공적인 새로운 시장 출시 계획을 설계할 수 있습니다 . 소매 업계에서 데이터 분석을 사용하면 브랜드 인지도를 높이고 고객 만족을 보장함으로써 고객 충성도를 강화할 수 있습니다.

소매업을 위한 데이터 분석

전통적인 오프라인 소매업체는 데이터 분석에 의해 근본적으로 개편되어 업계를 완전히 휩쓸었습니다. 소비자 요구를 평가하고 공급망 관리를 강화하며 수익을 증대하기 위해 새로운 관점을 도입했습니다. 또한 브랜드 전략, 할인 쿠폰을 극대화하고 초과 재고 손실을 최소화하여 수익 최적화를 추구합니다.

또한 데이터 분석은 각 매장의 판매 동향을 평가 및 이해하고 소비자의 구매 행동을 식별하는 데 도움이 됩니다. 기업은 이 패턴 인식 덕분에 좋아하는 제품으로 매장을 채우고 상품과 서비스를 홍보할 수 있습니다. 기업은 인센티브나 프로모션을 제공하여 고객을 유지할 수도 있습니다.

요즘 많은 기업에서 고객의 거래가 매장 내이든 온라인이든 모두 하나의 프로필로 연결된 멤버십 플랜을 제공합니다. 이를 통해 기업은 각 소비자를 철저히 이해하고 판매에 효과적으로 대처할 수 있습니다.

고급 데이터 분석이 소매 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

비즈니스 리더를 유리한 위치로 끌어올린 현대적인 가속기는 데이터 분석입니다. 소매 분석 시장은 2020년부터 2027년까지 CAGR 19.1%로 성장하여 238억 달러에 이를 것으로 예상됩니다 .

이제 한 가지는 확실합니다. 소매 업계에서 데이터 분석을 사용하는 것은 미래가 밝다는 것입니다. 또한 소매 산업에서 데이터 분석의 중요한 역할이 있습니다.

데이터 수집

소매 부문에서 보상 카드는 빅 데이터를 수집하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 금융 거래, 네트워크 연결, 고객 로그인 및 기타 기술은 이제 이를 획득하는 데에도 사용됩니다. 더 많은 정보가 수집됨에 따라 소매 회사는 실행 가능한 통찰력을 활용하여 소비자 지출의 과거 유입 및 유출을 분석하여 잠재적 구매를 예측하고 맞춤형 제안을 제공할 수 있습니다.

지출 예측

이전 검색 및 거래를 기반으로 Amazon과 같은 회사는 고객 정보를 기반으로 추천합니다. 그들의 추천 알고리즘은 1억 5천만 개 이상의 프로필을 검사 하고 매출의 35%를 생성 합니다. 그 결과 온라인 회사는 상당한 수익을 올렸습니다.

소비자 경험 맞춤화

소매업의 데이터 과학 및 고급 분석 은 고객 관계를 강화할 수 있는 기회를 제공합니다. 고객 만족을 유지하기 위해 Walmart와 같은 회사는 거래 세부 정보를 모니터링합니다.

소매 수요 예측

소매 시장의 미래 발전을 예측하기 위해 이제 여러 알고리즘이 데이터 분석 외에도 소셜 미디어 및 웹 브라우징 습관을 고려합니다. 분위기는 아마도 판매 예측을 위한 가장 매력적인 샘플 포인트 중 하나일 것입니다.

Weather Report의 도움으로 Pantene과 같은 회사는 기후 패턴을 고려하여 고객을 위한 제품 제안을 수정했습니다. 연중 다양한 계절에 리소스를 적절하게 배치하기 위해 소매업체는 상업적 예측 및 소매 견적을 사용합니다.

고객 경험 분석

소비자의 궤적은 연속적이지 않습니다. 조사에서 구매에 이르기까지 여러 채널의 주기는 교차합니다. 고객 경험을 이해하고 사용자 경험을 향상시키는 유일한 방법 은 빅 데이터를 배포하는 것입니다. 분석 솔루션을 사용하는 소매업체는 다음과 같은 질문에 대한 응답을 받을 수 있습니다. 쇼핑객은 제품 페이지를 어디에서 찾는가? 정확히 어디에서 그들을 그리워합니까? 그들에게 접근하고 구매를 장려하는 가장 좋은 전략은 무엇입니까?

소매 비즈니스가 고급 데이터 분석에 투자해야 하는 이유는 무엇입니까?

오늘날 소매 산업에서 사용되는 데이터 분석은 특정 고객 통찰력뿐만 아니라 개선의 기회가 있는 회사의 운영 및 프로세스에 대한 데이터도 제공합니다.

소매 회사가 고급 데이터 분석에 대한 투자를 확대해야 하는 가장 큰 이유는 다음과 같습니다.

개인화된 고객 상호 작용

기업은 서비스를 개인화하여 경쟁업체와 차별화할 수 있습니다.

소매 기업은 데이터 분석을 통해 구매 프로세스의 모든 단계에서 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 또한 소비자의 이전 거래를 추적합니다. 이 데이터를 사용하여 고객을 대상으로 한 맞춤형 대화는 표준 마케팅 기법보다 더 효과적입니다.

가격 최적화

패턴 인식을 사용하면 수요의 증가와 감소를 상당 부분 예측할 수 있습니다. 기업들은 수요가 감소하는 시점에서 제품의 가격을 점차 낮추면 수요가 다시 증가한다는 예측 연구를 통해 발견했습니다.

Appinventiv의 포괄적인 데이터 과학 솔루션은 고객 운영 효율성을 30%까지 높였습니다.

향상된 클라이언트 경험

데이터 분석은 제품 추천에서 거래에 이르기까지 각 고객에게 개별화된 서비스를 제공하고자 합니다. 결과적으로 고객은 회사에 더 오래 머물게 됩니다.

또한 데이터 분석은 소비자가 함께 구매하는 제품을 평가하고 제안하여 할인된 가격에 제품 콤보를 구매하도록 함으로써 고객 만족도를 향상시킵니다.

교차 판매 판매는 데이터 분석 알고리즘에 의해 생성되며, 이는 판매자가 수익을 늘리고 사용자 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

시장 동향 예측

대부분의 브랜드는 데이터가 수익성을 뒷받침하기 때문에 축제 또는 연말 거래를 제공합니다. 시장의 태도를 분석하기 위해 마케터는 감정 분석을 사용합니다. 기계 학습을 위한 정교한 알고리즘으로 수집된 데이터를 사용하면 가장 많이 팔리는 제품도 예측할 수 있습니다.

사용자 충성도

데이터 분석을 사용하여 비즈니스에 참여하지 않지만 향후 장기 소비자 또는 일반 고객이 될 수 있는 고객을 찾을 수 있습니다.

이를 통해 소매업체는 고객을 유치하고 유지하기 위해 특별 보상과 거래를 더 쉽게 제공할 수 있습니다.

ROI 증가

기업은 데이터 분석 투자를 통해 ROI가 높은 기회를 발견할 수 있습니다. 고객이 마케팅 캠페인에 어떻게 반응하는지 평가하고 구매 성향을 결정하기 위해 예측 분석을 사용할 수 있습니다 .

재고 관리 및 수요 예측

데이터 분석을 사용하는 소매 기업은 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 수요가 높은 제품 범주를 강조할 수 있습니다. 데이터 기반 결론은 기업이 수요를 추정 하고 재고를 적절하게 유지하는 데 도움이 됩니다 .

성공적인 소매 공간

데이터 분석에 대한 투자는 기업이 고객이 대부분의 관심을 기울이는 위치를 식별하는 데 도움이 됩니다.

또한 분석은 인구 통계, 사람들의 생활 수준 및 시장 상황에 대한 데이터를 제공합니다. 이것은 대부분의 고객을 유치할 수 있도록 소매 비즈니스를 배치할 위치를 결정하는 데 매우 유용합니다.

전략적 및 데이터 기반 의사 결정

기업은 신뢰할 수 있는 단일 정보 소스를 사용하여 제품과 고객에 대한 현명한 결정을 내리기 위해 데이터에 의존합니다.

데이터 분석 도구를 선택할 때 찾아야 할 상위 5가지 기능

이 섹션에서는 비즈니스를 위한 데이터 분석 도구를 선택할 때 찾아야 하는 주요 기능에 대해 설명합니다. 필요한 기능에 대한 아이디어를 얻으면 비즈니스 요구 사항 및 요구 사항에 따라 올바른 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다. 시작하겠습니다.

정기적이고 개별화된 경쟁사 추적

데이터의 출처에 대한 제어는 필수적입니다. 시장에서 보는 사람과 대상을 통제하는 것은 전문성의 기반이 되기 때문에 매우 중요합니다. 데이터 세트에는 평가할 기본 소스가 3개 이상 포함되어야 하며 5가 이상적인 숫자입니다. 이러한 소스에는 오프라인 또는 온라인 비즈니스를 통해 수행하는 것과 동일한 종류의 항목 및 광고 전략을 판매하는 상대 및 기타 소매업체가 포함되어야 합니다.

데이터를 깊이 파고드는 능력

시장에 대한 폭넓은 관점을 취하면서 사소한 세부 사항까지 파고들 수 있는 것은 번영하는 부문에서 가장 성공적인 전략으로 이어집니다. 모든 플레이어는 공급망 KPI, 상품 및 가이드 선택, 매장 가격 및 할인을 포함하여 모든 시장 단계에서 쉽게 사용할 수 있는 데이터가 있는 최적의 시간에 중요한 선택을 할 수 있습니다. 소매업체는 품목이 배치된 위치와 판매 여부를 파악하여 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

실시간 적의 순위

가격 적응성은 팬데믹 이후 개인이 가격에 민감한 시장 환경에서 매우 어려울 수 있습니다. 오늘날 구매자는 직접 대면 및 온라인에서 가격을 비교하고 최고의 거래를 검색하는 것이 더 쉬워지고 있습니다.

따라서 귀하와 귀하의 팀은 귀하의 요금을 경쟁 업체의 요금과 비교하여 실시간 가격 전략 수정을 수행할 수 있습니다. 이는 종종 생산성을 감소시키고 결국에는 가치를 재평가하려는 시도를 무의미하게 만드는 프로세스인 경쟁자의 가격 책정에 대한 노동 집약적이고 시간 소모적인 수동 조사의 부담을 덜어줍니다.

교차 판매 권장 사항 및 현장 제안

예측 알고리즘 은 소비자가 온라인 시장을 탐색하는 동안 관련성이 있을 수 있는 제품을 추천하고 분석 솔루션의 탐색 습관과 시장 역학에 따라 구매할 제품을 검색하고 선택합니다.

여기에는 최신 릴리스, 성공적으로 작동하지 않는 제품 라인, 소비자가 탐색 중이거나 장바구니에 추가하는 제품이 포함될 수 있습니다. 제품 상향 판매 및 교차 판매의 효율성을 최적화하기 위해 알고리즘은 제품 그룹화 및 할인과 같은 다양한 전략을 사용할 수 있습니다.

알림 및 작업 프롬프트

리소스와 노력을 절약하기 위해 가격 개선을 최대화하는 동시에 이러한 기능은 실시간으로 하위 범주 간의 소매 가격 및 재고 분류를 사전에 설정하는 프로세스를 단순화합니다. 결국 예측 데이터 및 소매 분석을 기반으로 가장 적절한 판단을 내릴 때 상황이 전개될 때 상황의 이점을 가장 먼저 이해하고 거두는 것입니다. 규제 대상 지점 및 제품 항목의 수를 감안할 때 시간에 민감한 방식으로 여러 플랫폼에 걸친 상품 선택을 물리적으로 업데이트하는 것은 거의 불가능할 수 있습니다.

매우 유연하고 사용자 친화적인 인터페이스 외에도 앞서 언급한 품질을 소매 데이터 분석 솔루션을 선택할 때 신중하게 고려해야 합니다. 현명한 소매 마케팅 및 판매 전략 개발과 공급망 최적화는 모두 실시간 데이터 분석의 효율적인 사용에 달려 있습니다. 이 분석은 가치 있는 해석, 권장 사항 및 기계화를 산출하며 궁극적으로 수익에 가장 큰 긍정적인 영향을 미칩니다.

Appinventiv는 데이터 과학 및 분석 솔루션으로 소매 비즈니스를 어떻게 도울 수 있습니까?

소매업체는 더 효과적이고 효율적인 고객 경험, 개선된 소비자 접촉 방법, 고객 요구를 예측할 수 있는 기회를 포함하여 경쟁사보다 우위를 점할 수 있는 기회를 항상 찾고 있습니다.

Appinventiv는 데이터 과학 및 분석 솔루션을 통해 다양한 방식으로 비즈니스를 지원합니다. 성공은 데이터를 최대한 활용하는 데 달려 있으며 Appinventiv는 다양한 데이터 과학 및 분석 솔루션을 통해 이를 실현합니다.

데이터 분석 컨설팅: Appinventiv에서 제공하는 전문 분석 컨설팅 서비스는 데이터를 관련 통찰력으로 전환하고 조직의 성과를 보장하며 시장 우위를 제공하는 데 도움이 됩니다.

데이터베이스 관리: 데이터베이스 엔진이 현장에 있든 클라우드에 있든 상관없이 당사 전문가가 필요한 위치에 데이터를 가져오는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 고유한 데이터 웨어하우스를 만들기 위한 사용자의 요구 사항을 평가하고,

공급망 분석: 당사의 공급망 최적화 솔루션을 통해 수익을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

심층 시장 분석을 통해 고객의 요구와 상대방의 야망을 이해하는 데 도움을 드립니다.

예를 들어, 우리는 세계 최대의 가구 소매업체인 IKEA 에 강력한 ERP 솔루션을 제공했습니다. 모든 매장에는 자체 서버가 있는 서로 다른 위치에 있는 매장에 위치 기반 키오스크 솔루션을 배포했습니다. 제공된 솔루션은 현재 UAE의 다른 매장으로 확장되고 있으며 ROI의 가장 큰 원천으로 간주됩니다.

혁신과 도전은 우리 전문가들이 모든 고객과 그들의 요구 사항에 고유한 솔루션을 제공하도록 하는 두 가지 동인입니다. 우리는 고객의 요구에 따라 맞춤형 솔루션을 제공하는 것에 자부심을 느낍니다. 그래서, 오늘 우리에게 연락 하십시오!

자주 묻는 질문

Q. 데이터 분석은 소매업에 어떻게 적용됩니까?

A. 소매업의 고급 분석을 통해 기업은 과거 구매 내역을 기반으로 고객 제안을 개발하여 고객에게 보다 맞춤화된 구매 경험과 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 시장 조사를 기반으로 하는 추세 예측 및 전략적 의사 결정에 참여하는 것 외에도 이러한 방대한 데이터 세트는 추세 감지에도 도움이 됩니다.

Q. 소매 데이터 분석은 어떤 이점을 제공합니까?

A. 다음은 소매 데이터 분석의 상위 5가지 장점입니다.

• 고객 행동에 대한 통찰력
• 유지력 향상
• 기본 관리
• 매장 관리 최적화
• 투자 수익 증대

Q. 소매 분석 도구의 필수 기능은 무엇입니까?

A. 소매 분석 도구의 필수 기능은 다음과 같습니다.

• 클라이언트 행동 데이터 평가 기능
• 교차 판매 및 현장 추천
• 경고 및 활동 이벤트
• 경쟁사 가격에 대한 실시간 참조
• 소매 예측 및 분석

Q. 데이터 분석의 장점과 단점은 무엇입니까?

A. 데이터 분석에 대한 투자는 장점과 단점을 모두 제공합니다.

장점

• 향상된 의사 결정
• 향상된 클라이언트 경험
• 가격 최적화

단점

• 데이터 보호
• 팀과의 커뮤니케이션 부족
• 열악한 데이터 품질