De ce ar trebui afacerea dvs. de retail să sporească investițiile în analiza avansată a datelor?

Afacerile aflate în curs de revoluții digitale au fost în fruntea tehnologiei în urmă cu câțiva ani. Astăzi, totuși, firmele cu experiență digitală vor descoperi că a fi o afacere digitală este standardul și nu un factor de diferențiere. Indiferent de locul în care întreprinderile se aflau în eforturile lor de transformare digitală înainte de pandemie, ele trebuie să adopte rapid acest nou mod de a face afaceri și de a comunica cu clienții, investind în tehnologiile care le vor permite să folosească unul dintre cele mai valoroase active ale lor: datele.

Sectorul comerțului cu amănuntul se confruntă cu dificultăți precum lipsa securității datelor și a confidențialității. Incapacitatea companiilor de a implementa informațiile obținute din analize în afacerile lor, precum și lipsa unei echipe calificate pentru a concluziona sunt alte probleme.

Cu toate acestea, analiza datelor poate ajuta la îmbunătățirea reținerii clienților și la creșterea recunoașterii mărcii, oferind satisfacție clienților cu competențele potrivite și inferențe precise din partea retailerilor. Investițiile în analiza datelor pot fi considerate drept o componentă crucială a industriei de retail, pe măsură ce tehnologiile ies în prim-plan.

În comparație cu ultimele două decenii, industria retailului progresează semnificativ.

Magazinele fizice pierd afaceri în favoarea comercianților cu amănuntul online, deoarece cumpărătorii aleg mai des cumpărăturile online. Sectorul comerțului cu amănuntul și-a limitat anterior concentrarea la marketing și servicii pentru clienți. Acum, accentul se pune pe colectarea datelor, analizarea acestora și îmbunătățirea strategiei de marketing folosind informațiile. Necesitatea de a putea mișca rapid pe baza unor informații bazate pe date nu a fost niciodată mai puternică.

Comercianții cu amănuntul pot concepe noi planuri de lansare pe piață care au mai mult succes în atragerea clienților, folosind soluții de știință a datelor și de analiză pentru a-și transforma datele în informații utile. Utilizarea analizei datelor în industria de retail poate crește gradul de cunoaștere a mărcii și poate întări loialitatea clienților prin asigurarea satisfacției clienților.

Analiza datelor pentru afaceri cu amănuntul

Retailerii tradiționali din cărămidă și mortar au fost revizuiți radical de analiza datelor, care a măturat industria din picioare. Pentru a evalua nevoile consumatorilor, pentru a îmbunătăți administrarea lanțului de aprovizionare și pentru a crește profiturile, a introdus o nouă perspectivă. În plus, încearcă să optimizeze veniturile prin maximizarea strategiei de marcă, a cupoanelor de reducere și asigurându-se că pierderea în exces a stocurilor este menținută la minimum.

În plus, analiza datelor ajută la evaluarea și înțelegerea tendințelor de vânzări ale fiecărui magazin și la identificarea comportamentului de cumpărare al consumatorului. Companiile își vor putea umple magazinele cu produse preferate și vor putea promova bunuri și servicii datorită acestei recunoașteri a modelului. De asemenea, companiile pot păstra clienții oferindu-le stimulente sau promoții.

În zilele noastre, o mulțime de companii oferă planuri de membru în care tranzacțiile unui client sunt toate conectate la un singur profil, indiferent dacă au fost făcute în magazin sau online. Acest lucru ajută companiile să înțeleagă în detaliu fiecare consumator și să abordeze în mod eficient vânzările.

Cum transformă analiza avansată a datelor industria de retail?

Acceleratorul modern care i-a propulsat pe liderii de afaceri spre poziția lor avantajoasă este analiza datelor. Se anticipează că piața de analiză cu amănuntul va crește la un CAGR de 19,1% din 2020 până în 2027, ajungând la 23,8 miliarde USD .

Acum, un lucru este cert – utilizarea analizei datelor în industria de retail are un viitor promițător. În plus, există un rol semnificativ al analizei datelor în industria de retail.

Achizitie de date

În sectorul comerțului cu amănuntul, cardurile de recompense sunt printre cele mai comune metode de colectare a datelor mari. Tranzacțiile financiare, conexiunile la rețea, autentificarea clienților și alte tehnici sunt acum folosite pentru a le achiziționa. Pe măsură ce se colectează mai multe informații, companiile de vânzare cu amănuntul pot utiliza informații utile pentru a analiza afluxul și ieșirea trecută a cheltuielilor consumatorilor pentru a anticipa achizițiile potențiale și a oferi sugestii personalizate.

Prognoza cheltuielilor

Pe baza căutărilor și tranzacțiilor anterioare, companii precum Amazon vă fac recomandări pe baza informațiilor despre clienți. Algoritmul lor de recomandare examinează peste 150 de milioane de profiluri și generează 35% din vânzările lor . Firma online a realizat venituri semnificative ca urmare a acestui fapt.

Adaptarea experienței consumatorului

Știința datelor și analiza avansată în retail reprezintă o oportunitate de a îmbunătăți relațiile cu clienții. Pentru a-și mulțumi clienții, companii precum Walmart monitorizează detaliile tranzacțiilor.

Predicția cererii în retail

Pentru a prognoza evoluțiile viitoare pe piața de retail, mai mulți algoritmi iau în considerare acum rețelele sociale și obiceiurile de navigare pe web, pe lângă analiza datelor. Atmosfera este, probabil, unul dintre cele mai fascinante puncte de eșantion pentru prognozele vânzărilor.

Cu ajutorul Raportului meteo, companii precum Pantene au modificat sugestiile de produse pentru clienți, luând în considerare modelele climatice. Pentru a-și desfășura în mod corespunzător resursele în diferitele sezoane ale anului, comercianții cu amănuntul folosesc previziuni comerciale și estimări de vânzare cu amănuntul.

Analizarea experiențelor clienților

Traiectoria unui consumator nu este continuă. De la cercetare la achiziție, ciclul dintre canale este încrucișat. Singura modalitate de a înțelege experiența clienților și de a îmbunătăți experiențele utilizatorilor este prin implementarea datelor mari. Comercianții cu amănuntul care folosesc soluții de analiză pot obține răspunsuri la întrebări precum: Unde caută cumpărătorii paginile de produse? De unde îți lipsesc, mai exact? Care ar fi cele mai bune strategii pentru a-i aborda și a-i încuraja să cumpere?

De ce ar trebui afacerea dvs. de retail să investească în analiza avansată a datelor?

Astăzi, utilizarea analizei datelor în industria de vânzare cu amănuntul oferă nu numai informații specifice despre clienți, ci și date despre operațiunile și procesele companiei, cu oportunități de îmbunătățire.

Iată principalele motive pentru care companiile de retail ar trebui să-și extindă investițiile în analiza avansată a datelor.

Interacțiuni personalizate cu clienții

Afacerile se pot diferenția de rivalii lor prin personalizarea serviciilor.

Afacerile de vânzare cu amănuntul pot monitoriza datele în fiecare etapă a procesului de cumpărare cu ajutorul analizei datelor. În plus, urmăresc tranzacțiile anterioare ale consumatorului. Conversațiile personalizate adresate clientului care utilizează aceste date sunt mai eficiente decât tehnicile de marketing standard.

Optimizarea pretului

Creșterea și scăderea cererii pot fi prezise în mare măsură folosind recunoașterea modelelor. Companiile au descoperit, prin cercetări predictive, că atunci când prețul unui produs este scăzut treptat din punctul în care cererea scade, cererea crește din nou.

Soluțiile cuprinzătoare de știință a datelor de la Appinventiv au sporit eficiența operațională a clienților cu 30%.

Experiență îmbunătățită a clienților

Analiza datelor urmărește să ofere fiecărui client un serviciu individualizat, de la recomandări de produse până la tranzacții. Ca urmare, clienții rămân în companie mai mult timp.

Analiza datelor îmbunătățește, de asemenea, satisfacția clienților evaluând lucrurile pe care consumatorii le cumpără în tandem și făcându-le sugestii, astfel încât să cumpere o combinație de produse la un preț redus.

Vânzările încrucișate sunt generate de algoritmi de analiză a datelor, care îi ajută pe comercianți să-și crească veniturile și, prin urmare, sporesc satisfacția utilizatorilor.

Prognoza tendințelor pieței

Majoritatea mărcilor oferă oferte festive sau de sfârșit de sezon, deoarece datele le susțin profitabilitatea. Pentru a analiza atitudinile pieței, specialiștii în marketing folosesc analiza sentimentelor. Chiar și produsele cele mai vândute pot fi prezise folosind date colectate de algoritmi sofisticați pentru învățarea automată.

Loialitatea utilizatorilor

Analiza datelor poate fi folosită pentru a găsi clienți care nu se interacționează cu afacerea dvs., dar care pot deveni consumatori pe termen lung sau clienți obișnuiți în viitor.

Acest lucru face mai ușor pentru comerciant să ofere recompense și oferte speciale pentru a atrage și păstra clienții.

ROI crescut

Companiile pot descoperi oportunități cu un ROI ridicat prin investiții în analiza datelor. Pentru a evalua modul în care clienții răspund la campaniile de marketing și pentru a determina tendința lor de a face achiziții, poate fi utilizată analiza predictivă .

Controlul stocurilor și prognoza cererii

Afacerile de vânzare cu amănuntul care utilizează analiza datelor pot înțelege mai bine nevoile clienților lor și pot sublinia categoriile de produse cu o cerere puternică. Concluziile bazate pe date ajută companiile să estimeze cererea și să mențină stocurile în mod corespunzător .

Spații comerciale de succes

Investițiile în analiza datelor ajută compania să identifice locațiile în care clienții își petrec marea majoritate a atenției.

În plus, analytics oferă date despre demografie, standardul de viață al oamenilor și condițiile pieței. Acest lucru este destul de util pentru a decide unde să își plaseze afacerea cu amănuntul, astfel încât să poată atrage cei mai mulți clienți.

Luare a deciziilor strategice și bazate pe date

Companiile se bazează pe date pentru a lua decizii înțelepte cu privire la produsele și clienții lor, folosind o singură sursă de informații de încredere.

Top 5 caracteristici de căutat atunci când selectați un instrument de analiză a datelor

În această secțiune, discutăm despre caracteristicile cheie pe care trebuie să le căutați atunci când selectați un instrument de analiză a datelor pentru afacerea dvs. Obținerea unei idei despre caracteristicile de care aveți nevoie vă va ajuta să alegeți instrumentul potrivit în funcție de nevoile și cerințele dvs. de afaceri. Deci sa începem.

Urmărirea regulată și individuală a concurenței

Controlul asupra originii datelor este esențial. Este crucial să controlezi cine și ce vezi pe piață, deoarece servește drept bază pentru expertiza ta. Un set de date trebuie să conțină cel puțin trei surse principale pentru a fi evaluate, 5 fiind numărul ideal. Aceste surse ar trebui să includă adversarii dvs. și alți retaileri care dețin aceleași tipuri de articole și strategii de publicitate pe care le faceți prin afacerea dvs. offline sau online.

Capacitatea de a săpa adânc în date

Având o viziune amplă a pieței, în același timp, fiind capabil să aprofundați în specificul minor, duce la cele mai de succes strategii în sectoarele prospere. Toți jucătorii pot face alegeri critice la momentul optim, când au date disponibile în toate etapele pieței, cuprinzând KPI-urile lanțului de aprovizionare, selecțiile de mărfuri și ghiduri, precum și prețurile și reducerile în magazin. Retailerul poate lua decizii inteligente, luând cunoștință de locul în care sunt plasate articolele și dacă se vând sau nu.

Clasamentul adversarilor în timp real

Adaptabilitatea prețurilor poate fi extrem de dificilă într-un mediu de piață în care persoanele din perioada post-pandemie sunt sensibile la preț. Astăzi, cumpărătorilor devine din ce în ce mai ușor să compare prețurile și să răsfoiască cele mai bune oferte, atât în ​​persoană, cât și online.

Astfel, modificarea strategiei de prețuri în timp real poate fi făcută de dvs. și de echipa dvs. comparând tarifele dvs. cu cele ale rivalilor dvs. Acest lucru vă scutește de povara unei investigații manuale intensive și consumatoare de timp asupra prețurilor concurenților dvs., un proces care reduce frecvent productivitatea și în cele din urmă face ca încercările dvs. de reevaluare să fie lipsite de valoare.

Recomandări de vânzare încrucișată și sugestii la fața locului

Algoritmul predictiv recomandă produse care pot fi relevante pentru consumatori în timp ce aceștia explorează o piață online, căutând și alegând produse de cumpărat în funcție de obiceiurile lor de navigare și de dinamica pieței în soluția de analiză.

Acestea pot include cele mai recente lansări, linii de produse care nu funcționează cu succes și produse pe care consumatorii le răsfoiesc sau le adaugă în coșul de cumpărături. Pentru a optimiza eficiența vânzării în sus și a vânzărilor încrucișate de produse, algoritmul poate utiliza o varietate de strategii, cum ar fi gruparea și reducerea produselor.

Notificări și solicitări de acțiune

Pentru a economisi resurse și efort, toate în același timp maximizând îmbunătățirea prețurilor, aceste capabilități simplifică procesul de stabilire proactivă a prețurilor cu amănuntul și a sortimentelor de stoc între subcategorii în timp real. În cele din urmă, totul se rezumă la a fi printre primii care înțeleg și culege beneficiile unei situații pe măsură ce se desfășoară atunci când se face cea mai potrivită judecată pe baza datelor de prognoză și a analizelor de retail. Având în vedere numărul de sucursale reglementate și articole de produse, actualizarea fizică a selecției de bunuri care se întinde pe mai multe platforme într-un mod sensibil la timp poate fi aproape imposibilă.

Calitățile menționate mai sus, pe lângă o interfață extrem de flexibilă și ușor de utilizat , ar trebui luate în considerare cu atenție atunci când alegeți o soluție de analiză a datelor cu amănuntul. Dezvoltarea unei strategii inteligente de marketing și vânzare cu amănuntul și optimizarea lanțurilor de aprovizionare se bazează pe utilizarea eficientă a analizei datelor în timp real. Această analiză oferă interpretări, recomandări și mecanizări valoroase, care în cele din urmă vor avea cel mai mare impact pozitiv asupra profitului tău.

Cum vă poate ajuta Appinventiv afacerea cu amănuntul cu soluții de știință a datelor și de analiză?

Comercianții cu amănuntul caută mereu oportunități de a câștiga un avantaj față de rivalii lor, inclusiv experiențe mai eficiente și mai eficiente pentru clienți, metode îmbunătățite de contact cu consumatorii și oportunități de a prezice nevoile clienților.

Appinventiv vă ajută afacerea într-o varietate de moduri cu soluțiile sale de știință a datelor și de analiză. Succesul depinde de obținerea cât mai utilă posibil din date, iar Appinventiv face exact asta cu gama sa largă de soluții de știință și analiză a datelor:

Consultanță în analiza datelor: Serviciile de consultanță de expertiză în analiză oferite de Appinventiv ajută la transformarea datelor în perspective relevante, asigură performanța organizațională și vă oferă un avantaj pe piață.

Gestionarea bazei de date: Indiferent dacă motorul dumneavoastră de baze de date este la fața locului sau în cloud, experții noștri vă pot ajuta să obțineți datele acolo unde trebuie. Evaluăm cerințele utilizatorului dvs. pentru a crea un depozit de date unic,

Analizarea lanțurilor de aprovizionare: cu ajutorul soluțiilor noastre de optimizare a lanțului de aprovizionare , puteți crește veniturile și puteți reduce cheltuielile.

Printr-o analiză aprofundată a pieței, vă ajutăm să înțelegeți nevoile clienților dvs. și ambițiile adversarilor dvs.

De exemplu, am oferit o soluție ERP robustă celui mai mare retailer de mobilă din lume, IKEA , prin implementarea unor soluții de chioșc în funcție de locație pentru magazinele situate în locații diferite, fiecare magazin având propriul server individual. Soluția oferită este acum extinsă la alte magazine din Emiratele Arabe Unite și este considerată cea mai mare sursă de rentabilitate a investiției.

Inovația și provocările sunt cei doi factori care împing experții noștri să ofere soluții unice pentru fiecare client și cerințele acestuia. Ne mândrim să oferim soluții personalizate în funcție de nevoile clientului. Deci, contactați -ne astăzi!

Întrebări frecvente

Î. Cum se aplică analiza datelor în afacerile cu amănuntul?

A. Analiza avansată în comerțul cu amănuntul permite întreprinderilor să dezvolte sugestii ale clienților pe baza istoricului lor de achiziții trecut, contribuind la o experiență de cumpărare mai adaptată și la un serviciu mai bun pentru clienți. Pe lângă participarea la prognoza tendințelor și la luarea deciziilor strategice bazate pe studii de piață, aceste seturi de date enorme ajută și la detectarea tendințelor.

Î. Ce avantaje oferă analiza datelor cu amănuntul?

A. Următoarele sunt primele 5 avantaje ale analizei datelor de retail:

• Informații despre comportamentul clienților
• Creșterea retenției
• Administrarea elementelor de bază
• Optimizarea managementului in magazin
• Creșterea rentabilității investiției

Î. Care sunt caracteristicile obligatorii ale unui instrument de analiză de retail?

A. Caracteristicile obligatorii ale instrumentului de analiză cu amănuntul sunt:

• Capacități de evaluare a datelor despre comportamentul clientului
• Vânzări încrucișate și recomandări la fața locului
• Alerte și evenimente de activitate
• Referință în timp real pentru prețurile concurenței
• Previziune și analiză de retail

Î. Care sunt avantajele și capcanele analizei datelor?

A. Investiția în analiza datelor oferă atât avantaje, cât și dezavantaje.

Avantaje

• Luare a deciziilor îmbunătățită
• Experiență îmbunătățită a clienților
• Optimizarea pretului

Dezavantaje

• Protejarea datelor
• Lipsa de comunicare cu echipele
• Calitatea slabă a datelor