Почему вашему розничному бизнесу следует наращивать инвестиции в расширенную аналитику данных?

Несколько лет назад предприятия, переживающие цифровую революцию, были в авангарде технологий. Однако сегодня фирмы с цифровым опытом обнаружат, что цифровой бизнес — это стандарт, а не отличительная черта. Независимо от того, где компании находились в своих усилиях по цифровой трансформации до пандемии, они должны быстро адаптировать этот новый способ ведения бизнеса и общения с клиентами, инвестируя в технологии, которые позволят им использовать один из их самых ценных активов: данные.

Сектор розничной торговли сталкивается с такими трудностями, как отсутствие безопасности и конфиденциальности данных. Неспособность компаний внедрить информацию, полученную в результате аналитики, в свой бизнес, а также отсутствие квалифицированной команды для заключения являются дополнительными проблемами.

Тем не менее, аналитика данных может помочь улучшить удержание клиентов и повысить узнаваемость бренда, обеспечивая удовлетворенность клиентов правильными навыками и точными выводами от розничных продавцов. Можно справедливо предположить, что инвестиции в аналитику данных останутся важнейшим компонентом розничной торговли по мере того, как технологии выходят на первый план.

По сравнению с прошлыми двумя десятилетиями, индустрия розничной торговли значительно прогрессирует.

Физические магазины уступают место онлайн-ритейлерам, поскольку покупатели все чаще выбирают онлайн-покупки. Сектор розничной торговли ранее ограничивал свою концентрацию маркетингом и обслуживанием клиентов. Теперь акцент делается на сборе данных, их анализе и улучшении маркетинговой стратегии с использованием полученных данных. Необходимость иметь возможность быстро двигаться на основе анализа данных никогда не была так высока.

Ритейлеры могут разрабатывать новые планы выхода на рынок, которые более успешно привлекают клиентов, используя решения для обработки данных и аналитики, чтобы преобразовать свои данные в полезную информацию. Использование аналитики данных в розничной торговле может повысить узнаваемость бренда и укрепить лояльность клиентов, обеспечив их удовлетворенность.

Аналитика данных для розничного бизнеса

Традиционные розничные продавцы из кирпича и раствора были радикально перестроены с помощью аналитики данных, которая сбила отрасль с ног. Для оценки потребностей потребителей, улучшения управления цепочками поставок и увеличения прибыли компания представила новую перспективу. Кроме того, он стремится оптимизировать доходы за счет максимизации стратегии бренда, купонов на скидку и обеспечения того, чтобы избыточные потери запасов были сведены к минимуму.

Кроме того, аналитика данных помогает оценить и понять тенденции продаж в каждом магазине и определить покупательское поведение его потребителей. Благодаря этому распознаванию образов предприятия смогут наполнять свои магазины любимыми продуктами и продвигать товары и услуги. Компании также могут удерживать клиентов, предлагая им стимулы или акции.

В настоящее время многие компании предоставляют планы членства, в которых все транзакции клиента связаны с одним профилем, независимо от того, были ли они совершены в магазине или в Интернете. Это помогает компаниям досконально понимать каждого потребителя и эффективно заниматься продажами.

Как передовая аналитика данных меняет отрасль розничной торговли?

Современный ускоритель, который продвинул бизнес-лидеров к их выгодным позициям, — это аналитика данных. Ожидается, что рынок розничной аналитики будет расти в среднем на 19,1% в год с 2020 по 2027 год и достигнет 23,8 млрд долларов США .

Теперь одно можно сказать наверняка — использование аналитики данных в розничной торговле имеет многообещающее будущее. Кроме того, в розничной торговле важную роль играет анализ данных.

Получение данных

В розничном секторе бонусные карты являются одним из наиболее распространенных методов сбора больших данных. Финансовые транзакции, сетевые подключения, вход в систему клиентов и другие методы теперь также используются для его приобретения. По мере сбора дополнительной информации розничные компании могут использовать полезную информацию для анализа прошлых притоков и оттоков потребительских расходов, чтобы предвидеть потенциальные покупки и предоставлять индивидуальные предложения.

Прогнозирование расходов

Основываясь на ваших предыдущих поисках и транзакциях, такие компании, как Amazon, дают вам рекомендации на основе информации о клиентах. Их алгоритм рекомендаций анализирует более 150 миллионов профилей и обеспечивает 35% их продаж . В результате этого онлайн-фирма получила значительные доходы.

Адаптация потребительского опыта

Наука о данных и расширенная аналитика в розничной торговле дают возможность улучшить отношения с клиентами. Чтобы клиенты были довольны, такие компании, как Walmart, отслеживают детали транзакций.

Прогноз спроса в ритейле

Чтобы прогнозировать будущее развитие розничного рынка, несколько алгоритмов теперь учитывают социальные сети и привычки просмотра веб-страниц в дополнение к анализу данных. Атмосфера, возможно, является одной из самых интересных точек отсчета для прогнозов продаж.

С помощью отчета о погоде такие компании, как Pantene, модифицировали предложения продуктов для клиентов, учитывая климатические условия. Чтобы правильно использовать свои ресурсы в различные сезоны года, ритейлеры используют коммерческие прогнозы и розничные оценки.

Анализ клиентского опыта

Траектория потребителя не является непрерывной. От исследования до покупки цикл по каналам пересекается. Единственный способ понять качество обслуживания клиентов и повысить качество обслуживания пользователей — это развертывание больших данных. Розничные продавцы, использующие аналитические решения, могут получать ответы на такие вопросы, как: Где покупатели ищут страницы продуктов? Где именно вы по ним скучаете? Каковы были бы наилучшие стратегии, чтобы приблизиться к ним и побудить их покупать?

Почему вашему розничному бизнесу следует инвестировать в расширенную аналитику данных?

Сегодня аналитика данных, используемая в розничной торговле, предлагает не только информацию о конкретных клиентах, но и данные об операциях и процессах компании с возможностями для улучшения.

Вот основные причины, по которым розничным компаниям следует масштабировать свои инвестиции в расширенную аналитику данных.

Персонализированное взаимодействие с клиентами

Компании могут отличаться от своих конкурентов, персонализируя свои услуги.

Розничные предприятия могут отслеживать данные на каждом этапе процесса покупки с помощью анализа данных. Кроме того, они отслеживают предыдущие транзакции потребителя. Индивидуальные разговоры с клиентом с использованием этих данных более эффективны, чем стандартные маркетинговые методы.

Оптимизация цен

Рост и падение спроса можно в значительной степени предсказать с помощью распознавания образов. С помощью предиктивных исследований предприятия обнаружили, что, когда цена продукта постепенно снижается с точки, в которой спрос снижается, спрос снова возрастает.

Комплексные решения Appinventiv для анализа данных повысили эффективность работы клиентов на 30%.

Расширенный клиентский опыт

Аналитика данных стремится предоставить каждому клиенту индивидуальное обслуживание, от рекомендаций продукта до транзакций. В результате клиенты дольше остаются в компании.

Аналитика данных также повышает удовлетворенность клиентов, оценивая вещи, которые потребители покупают в тандеме, и предлагая им, чтобы они купили набор продуктов по сниженной цене.

Продажи кросс-продаж генерируются алгоритмами анализа данных, которые помогают продавцам увеличивать свои доходы и, следовательно, повышать удовлетворенность пользователей.

Прогнозирование тенденций рынка

Большинство брендов предлагают праздничные или концесезонные скидки, потому что данные подтверждают их прибыльность. Чтобы проанализировать отношение рынка, маркетологи используют анализ настроений. Даже самые продаваемые продукты можно предсказать, используя данные, собранные с помощью сложных алгоритмов машинного обучения.

Лояльность пользователей

Аналитику данных можно использовать для поиска клиентов, которые не занимаются вашим бизнесом, но которые могут стать долгосрочными потребителями или постоянными клиентами в будущем.

Это облегчает розничному продавцу предлагать специальные вознаграждения и предложения для привлечения и удержания клиентов.

Увеличение рентабельности инвестиций

Предприятия могут открывать возможности с высокой рентабельностью благодаря инвестициям в аналитику данных. Чтобы оценить, как клиенты реагируют на маркетинговые кампании, и определить их склонность к покупкам, можно использовать прогнозный анализ .

Контроль запасов и прогнозирование спроса

Розничные предприятия, использующие аналитику данных, могут лучше понять потребности своих клиентов и выделить категории продуктов с высоким спросом. Выводы на основе данных помогают компаниям оценивать спрос и надлежащим образом поддерживать запасы .

Успешные торговые площади

Инвестиции в аналитику данных помогают бизнесу определить места, где клиенты проводят большую часть своего внимания.

Кроме того, аналитика предлагает данные о демографии, уровне жизни людей и рыночных условиях. Это весьма полезно при принятии решения о том, где разместить свой розничный бизнес, чтобы они могли привлечь наибольшее количество клиентов.

Стратегическое и основанное на данных принятие решений

Предприятия полагаются на данные для принятия мудрых решений о своих продуктах и ​​клиентах, используя единый надежный источник информации.

5 основных функций, на которые следует обращать внимание при выборе инструмента для анализа данных

В этом разделе мы обсуждаем ключевые функции, на которые следует обращать внимание при выборе инструмента анализа данных для своего бизнеса. Получение представления о необходимых функциях поможет вам выбрать правильный инструмент в соответствии с потребностями и требованиями вашего бизнеса. Итак, приступим.

Регулярное и индивидуальное отслеживание конкурентов

Необходим контроль над происхождением данных. Контроль того, кого и что вы видите на рынке, имеет решающее значение, поскольку он служит основой для вашего опыта. Набор данных должен содержать как минимум три основных источника для оценки, при этом 5 — идеальное число. Эти источники должны включать ваших оппонентов и других розничных продавцов, которые торгуют теми же видами товаров и рекламными стратегиями, что и вы, используя свой оффлайн или онлайн-бизнес.

Способность глубоко копаться в данных

Широкий взгляд на рынок, а также возможность вникать в второстепенные особенности, приводят к наиболее успешным стратегиям в процветающих секторах. Все игроки могут сделать важный выбор в оптимальное время, когда у них есть данные на всех этапах рынка, включая ключевые показатели эффективности цепочки поставок, выбор товаров и руководств, а также цены и скидки в магазинах. Ритейлер может принимать разумные решения, зная, где размещены товары и продаются они или нет.

Рейтинг противников в режиме реального времени

Ценовая адаптация может быть чрезвычайно сложной в рыночной среде, когда люди в постпандемический период чувствительны к цене. Сегодня покупателям становится проще сравнивать цены и искать самые выгодные предложения как лично, так и в Интернете.

Таким образом, вы и ваша команда можете вносить изменения в стратегию ценообразования в режиме реального времени, сравнивая свои ставки с ценами ваших конкурентов. Это освобождает вас от бремени трудоемкого и занимающего много времени ручного исследования цен ваших конкурентов, процесса, который часто снижает производительность и в конечном итоге делает ваши попытки переоценки бесполезными.

Рекомендации по перекрестным продажам и предложения на месте

Алгоритм прогнозирования рекомендует продукты, которые могут быть интересны потребителям, когда они исследуют онлайн-рынок, ищут и выбирают продукты для покупки в зависимости от их привычек просмотра и динамики рынка в аналитическом решении.

Это могут быть последние выпуски, линейки продуктов, которые не работают успешно, и продукты, которые потребители просматривают или добавляют в свои корзины. Чтобы оптимизировать эффективность дополнительных и перекрестных продаж продуктов, алгоритм может использовать различные стратегии, такие как группировка продуктов и скидки.

Уведомления и подсказки к действию

Для экономии ресурсов и усилий при одновременном максимальном улучшении ценообразования эти возможности упрощают процесс проактивного установления розничных цен и ассортимента товаров в подкатегориях в режиме реального времени. В конечном итоге все сводится к тому, чтобы быть в числе первых, кто понимает и извлекает выгоду из ситуации по мере ее развития, делая наиболее подходящие суждения на основе данных прогнозирования и розничной аналитики. Учитывая количество регулируемых отраслей и товарных позиций, физическое обновление ассортимента товаров, охватывающих несколько платформ, с учетом времени может быть практически невозможным.

Вышеупомянутые качества, помимо очень гибкого и удобного интерфейса , следует тщательно учитывать при выборе решения для розничной аналитики данных. Разработка продуманной стратегии розничного маркетинга и продаж, а также оптимизация цепочек поставок зависят от эффективного использования аналитики данных в режиме реального времени. Этот анализ дает ценные интерпретации, рекомендации и механизацию, которые в конечном итоге окажут наибольшее положительное влияние на вашу прибыль.

Как Appinventiv может помочь вашему розничному бизнесу с помощью решений для обработки данных и аналитики?

Ритейлеры всегда ищут возможности получить преимущество перед своими конкурентами, в том числе более эффективное и действенное обслуживание клиентов, улучшенные методы связи с потребителями и возможности предсказывать потребности клиентов.

Appinventiv помогает вашему бизнесу различными способами с помощью своих решений для обработки и анализа данных. Успех зависит от получения максимальной пользы от данных, и Appinventiv делает именно это с помощью широкого спектра решений для обработки данных и аналитики:

Консультации по анализу данных: консультационные услуги экспертной аналитики, предоставляемые Appinventiv, помогают превратить данные в релевантную информацию, обеспечить эффективность организации и предоставить вам преимущество на рынке.

Управление базой данных: Независимо от того, находится ли ваша база данных на месте или в облаке, наши специалисты могут помочь вам получить ваши данные там, где они должны быть. Мы оцениваем требования вашего пользователя для создания уникального хранилища данных,

Анализ цепочек поставок: с помощью наших решений по оптимизации цепочек поставок вы можете увеличить доходы и снизить расходы.

Благодаря глубокому анализу рынка мы помогаем вам понять потребности ваших клиентов и амбиции ваших оппонентов.

Например, мы предоставили надежное ERP-решение крупнейшему в мире продавцу мебели IKEA , развернув киоски с учетом местоположения для магазинов, расположенных в разных местах, при этом каждый магазин имеет свой собственный сервер. Предоставленное решение в настоящее время распространяется на другие магазины в ОАЭ и считается самым большим источником рентабельности инвестиций.

Инновации и вызовы — вот две движущие силы, которые подталкивают наших экспертов к предоставлению решений, уникальных для каждого клиента и его требований. Мы гордимся тем, что предоставляем решения, адаптированные в соответствии с потребностями клиента. Итак, свяжитесь с нами сегодня!

Часто задаваемые вопросы

В. Как аналитика данных применяется в розничном бизнесе?

A. Расширенная аналитика в розничной торговле позволяет предприятиям разрабатывать предложения для клиентов на основе их прошлой истории покупок, способствуя более индивидуальному покупательскому опыту и лучшему обслуживанию клиентов. Помимо участия в прогнозировании тенденций и принятии стратегических решений на основе исследований рынка, эти огромные наборы данных также помогают в обнаружении тенденций.

В. Какие преимущества предлагает аналитика розничных данных?

A. Ниже приведены 5 основных преимуществ анализа данных в розничной торговле:

• Анализ поведения клиентов
• Улучшение удержания
• Администрирование основ
• Оптимизация управления магазином
• Повышение окупаемости инвестиций

В. Каковы обязательные функции инструмента розничной аналитики?

A. Обязательными функциями инструмента розничной аналитики являются:

• Возможности для оценки данных о поведении клиентов
• Кросс-продажи и рекомендации на сайте
• Оповещения и события активности
• Справочник по ценам конкурентов в режиме реального времени
• Розничное прогнозирование и аналитика

В. Каковы преимущества и недостатки анализа данных?

A. Инвестиции в аналитику данных имеют как преимущества, так и недостатки.

Преимущества

• Усовершенствованное принятие решений
• Улучшенный клиентский опыт
• Оптимизация цен

Недостатки

• Защита данных
• Отсутствие связи с командами
• Низкое качество данных