เหตุใดธุรกิจค้าปลีกของคุณควรลงทุนในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง

ธุรกิจต่างๆ ที่กำลังปฏิวัติวงการดิจิทัลอยู่ในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยีเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม วันนี้บริษัทที่มีประสบการณ์ด้านดิจิทัลจะพบว่าการเป็นธุรกิจดิจิทัลเป็นมาตรฐานและไม่ใช่ตัวสร้างความแตกต่าง ไม่ว่าธุรกิจจะอยู่ที่ใดใน ความพยายามใน การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ก่อนเกิดโรคระบาด พวกเขาจะต้องนำวิธีการใหม่ในการทำธุรกิจนี้มาใช้อย่างรวดเร็วและสื่อสารกับลูกค้าด้วยการลงทุนในเทคโนโลยีที่จะช่วยให้พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากหนึ่งในทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดของพวกเขา นั่นคือข้อมูล

ภาคการค้าปลีกประสบปัญหา เช่น การขาดการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและการรักษาความลับ การที่บริษัทไม่สามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการวิเคราะห์มาใช้กับธุรกิจของตนได้ ตลอดจนการขาดทีมงานที่มีทักษะในการสรุปเป็นปัญหาเพิ่มเติม

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูล สามารถช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้าและส่งเสริมการจดจำแบรนด์โดยมอบความพึงพอใจของลูกค้าด้วยทักษะที่เหมาะสมและการอนุมานที่แม่นยำจากผู้ค้าปลีก การลงทุนด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอาจถือได้ว่ายังคงเป็นองค์ประกอบสำคัญของอุตสาหกรรมการค้าปลีกเมื่อเทคโนโลยีมาก่อน

เมื่อเทียบกับช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา อุตสาหกรรมค้าปลีกมีความก้าวหน้าอย่างมาก

ร้านค้าจริงสูญเสียธุรกิจให้กับผู้ค้าปลีกออนไลน์ เนื่องจากผู้ซื้อเลือกซื้อสินค้าออนไลน์บ่อยขึ้น ก่อนหน้านี้ภาคการค้าปลีกได้จำกัดสมาธิไว้ที่การตลาดและการบริการลูกค้า ตอนนี้ เน้นที่การรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ และปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดโดยใช้ข้อมูลเชิงลึก ความจำเป็นในการดำเนินการอย่างรวดเร็วโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่เคยแข็งแกร่งเท่านี้มาก่อน

ผู้ค้าปลีกอาจออกแบบแผนการออกสู่ตลาดใหม่ที่ประสบความสำเร็จมากขึ้นในการดึงดูดลูกค้าโดยใช้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและโซลูชันการวิเคราะห์ เพื่อแปลงข้อมูลของตนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการค้าปลีกสามารถเพิ่มการรับรู้ถึงแบรนด์และเสริมสร้างความภักดีของลูกค้าด้วยการสร้างความมั่นใจในความพึงพอใจของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับธุรกิจค้าปลีก

ผู้ค้าปลีกอิฐและปูนแบบดั้งเดิมได้รับการซ่อมแซมครั้งใหญ่โดยการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งทำให้อุตสาหกรรมเลิกล้มลุกคลุกคลาน เพื่อประเมินความต้องการของผู้บริโภค ปรับปรุงการบริหารห่วงโซ่อุปทาน และเพิ่มผลกำไร บริษัทได้นำเสนอมุมมองใหม่ นอกจากนี้ ยังพยายามเพิ่มรายได้โดยเพิ่มกลยุทธ์แบรนด์ คูปองส่วนลด และทำให้แน่ใจว่าการสูญเสียสินค้าคงคลังส่วนเกินจะถูกเก็บไว้ให้เหลือน้อยที่สุด

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลยังช่วยในการประเมินและทำความเข้าใจแนวโน้มการขายของแต่ละร้าน และระบุพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคอีกด้วย ธุรกิจจะสามารถเติมเต็มร้านค้าด้วยผลิตภัณฑ์ที่ชื่นชอบและส่งเสริมสินค้าและบริการด้วยการจดจำรูปแบบนี้ ธุรกิจยังสามารถรักษาลูกค้าไว้ได้โดยเสนอสิ่งจูงใจหรือโปรโมชัน

ทุกวันนี้ ธุรกิจจำนวนมากมีแผนสมาชิกที่การทำธุรกรรมของลูกค้าทั้งหมดเชื่อมโยงกับโปรไฟล์เดียว ไม่ว่าจะทำในร้านค้าหรือออนไลน์ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจผู้บริโภคแต่ละรายอย่างถี่ถ้วนและจัดการกับการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมค้าปลีกอย่างไร

ตัวเร่งความเร็วสมัยใหม่ที่ขับเคลื่อนผู้นำธุรกิจไปสู่ตำแหน่งที่ได้เปรียบคือการวิเคราะห์ข้อมูล ตลาดการวิเคราะห์การค้าปลีกคาดว่าจะเติบโตที่ CAGR 19.1% จากปี 2020 ถึง 2027 ซึ่ง สูงถึง 23.8 พันล้าน ดอลลาร์

สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือ การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมค้าปลีกมีอนาคตที่สดใส นอกจากนี้ ยังมีบทบาทที่สำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการค้าปลีก

การได้มาซึ่งข้อมูล

ในภาคการค้าปลีก บัตรสมนาคุณเป็นหนึ่งในวิธีการทั่วไปในการเก็บรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ขณะนี้มีการใช้ธุรกรรมทางการเงิน การเชื่อมต่อเครือข่าย การเข้าสู่ระบบของลูกค้า และเทคนิคอื่นๆ เพื่อรับมาด้วยเช่นกัน เมื่อมีการรวบรวมข้อมูลมากขึ้น บริษัทค้าปลีกสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้เพื่อวิเคราะห์การไหลเข้าและไหลออกของค่าใช้จ่ายของผู้บริโภคที่ผ่านมาเพื่อคาดการณ์การซื้อที่อาจเกิดขึ้นและให้คำแนะนำที่ปรับแต่งได้

การคาดการณ์การใช้จ่าย

จากการค้นหาและธุรกรรมก่อนหน้าของคุณ บริษัทต่างๆ เช่น Amazon จะแนะนำคุณตามข้อมูลลูกค้า อัลกอริธึมการแนะนำของพวกเขาจะตรวจสอบโปรไฟล์มากกว่า 150 ล้านโปรไฟล์ และ สร้างยอดขาย ได้ 35% บริษัทออนไลน์สร้างรายได้มหาศาลจากสิ่งนี้

ปรับแต่งประสบการณ์ผู้บริโภค

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ขั้นสูง ในการค้าปลีกนำเสนอโอกาสในการปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า เพื่อให้ลูกค้ามีความสุข บริษัทต่างๆ เช่น Walmart ตรวจสอบรายละเอียดธุรกรรม

การคาดการณ์อุปสงค์ในร้านค้าปลีก

เพื่อคาดการณ์การพัฒนาในอนาคตในตลาดค้าปลีก ขณะนี้อัลกอริธึมหลายตัวพิจารณาถึงโซเชียลมีเดียและพฤติกรรมการท่องเว็บนอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อมูล บรรยากาศอาจเป็นหนึ่งในจุดตัวอย่างที่น่าสนใจที่สุดสำหรับการคาดการณ์ยอดขาย

ด้วยความช่วยเหลือของรายงานสภาพอากาศ บริษัทต่างๆ เช่น Pantene ได้ปรับเปลี่ยนคำแนะนำผลิตภัณฑ์สำหรับลูกค้าโดยพิจารณาจากรูปแบบสภาพอากาศ ในการปรับใช้ทรัพยากรอย่างเหมาะสมในฤดูกาลต่างๆ ของปี ผู้ค้าปลีกใช้การคาดการณ์เชิงพาณิชย์และการประมาณการค้าปลีก

วิเคราะห์ประสบการณ์ลูกค้า

วิถีผู้บริโภคไม่ต่อเนื่อง ตั้งแต่การวิจัยไปจนถึงการซื้อ วัฏจักรของช่องทางต่างๆ นั้นสลับซับซ้อน วิธีเดียวที่จะเข้าใจประสบการณ์ของลูกค้าและ ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ คือการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้ค้าปลีกที่ใช้โซลูชันการวิเคราะห์สามารถรับคำตอบสำหรับคำถามต่างๆ เช่น: นักช็อปมองหาหน้าผลิตภัณฑ์จากที่ใด คุณคิดถึงพวกเขาที่ไหนอย่างแม่นยำ? อะไรคือกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการเข้าถึงพวกเขาและกระตุ้นให้พวกเขาซื้อ?

เหตุใดธุรกิจค้าปลีกของคุณควรลงทุนในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง

ในปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ในอุตสาหกรรมการค้าปลีกไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลเชิงลึกเฉพาะของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังให้ข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินงานและกระบวนการของบริษัทด้วยโอกาสในการปรับปรุง

ต่อไปนี้คือเหตุผลหลักว่าทำไมบริษัทค้าปลีกจึงควรขยายการลงทุนในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง

ปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าส่วนบุคคล

ธุรกิจสามารถสร้างความแตกต่างจากคู่แข่งได้โดยการปรับเปลี่ยนบริการให้เป็นส่วนตัว

ธุรกิจค้าปลีกอาจตรวจสอบข้อมูลในทุกขั้นตอนของกระบวนการจัดซื้อโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ยังติดตามธุรกรรมก่อนหน้าของผู้บริโภค การสนทนาที่กำหนดเองซึ่งกำหนดเป้าหมายไปยังลูกค้าโดยใช้ข้อมูลนี้จะมีประสิทธิภาพมากกว่าเทคนิคทางการตลาดมาตรฐาน

การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

การเติบโตและการลดลงของอุปสงค์สามารถคาดการณ์ได้ในระดับที่ดีโดยใช้การจดจำรูปแบบ ธุรกิจต่างๆ ได้ค้นพบผ่านการวิจัยเชิงคาดการณ์ว่าเมื่อราคาของผลิตภัณฑ์ค่อยๆ ลดลงจากจุดที่ความต้องการลดลง อุปสงค์ก็จะเพิ่มขึ้นอีกครั้ง

โซลูชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ครอบคลุมของ Appinventiv เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของลูกค้าได้ถึง 30%

ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลพยายามที่จะให้บริการที่เป็นรายบุคคลแก่ลูกค้าแต่ละราย ตั้งแต่คำแนะนำผลิตภัณฑ์ไปจนถึงธุรกรรม ส่งผลให้ลูกค้าอยู่กับบริษัทนานขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลยังช่วยปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าด้วยการประเมินสิ่งที่ผู้บริโภคซื้อควบคู่กันและให้คำแนะนำแก่พวกเขาเพื่อที่พวกเขาจะได้ซื้อชุดผลิตภัณฑ์ในราคาลดพิเศษ

การขายต่อเนื่องเกิดขึ้นจากอัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งช่วยผู้ค้าในการเพิ่มรายได้และเพิ่มความพึงพอใจของผู้ใช้

การคาดการณ์แนวโน้มตลาด

แบรนด์ส่วนใหญ่เสนอข้อเสนอช่วงเทศกาลหรือช่วงสิ้นสุดฤดูกาลเนื่องจากข้อมูลสนับสนุนความสามารถในการทำกำไร ในการวิเคราะห์ทัศนคติของตลาด นักการตลาดใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น แม้แต่ผลิตภัณฑ์ที่ขายดีที่สุดก็สามารถคาดการณ์ได้โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมโดยอัลกอริธึมที่ซับซ้อนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ความภักดีของผู้ใช้

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้เพื่อค้นหาลูกค้าที่ไม่ได้มีส่วนร่วมกับธุรกิจของคุณแต่สามารถกลายเป็นผู้บริโภคระยะยาวหรือลูกค้าประจำได้ในอนาคต

สิ่งนี้ทำให้ผู้ค้าปลีกสามารถเสนอรางวัลและข้อเสนอพิเศษเพื่อดึงดูดและรักษาลูกค้าได้ง่ายขึ้น

ROI ที่เพิ่มขึ้น

ธุรกิจสามารถค้นพบโอกาสด้วย ROI สูงผ่านการลงทุนด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ในการประเมินว่าลูกค้าตอบสนองต่อแคมเปญการตลาดและพิจารณาแนวโน้มที่จะซื้ออย่างไร คุณสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ได้

การควบคุมสินค้าคงคลังและการคาดการณ์ความต้องการ

ธุรกิจค้าปลีกที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น และเน้นประเภทผลิตภัณฑ์ที่มีความต้องการสูง ข้อสรุปที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถประมาณความต้องการและ รักษาสินค้าคงเหลือ ได้ อย่างเหมาะสม

พื้นที่ค้าปลีกที่ประสบความสำเร็จ

การลงทุนในการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจระบุสถานที่ที่ลูกค้าให้ความสนใจเป็นส่วนใหญ่

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ยังนำเสนอข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลประชากร มาตรฐานการครองชีพของผู้คน และสภาวะตลาด สิ่งนี้มีประโยชน์มากในการตัดสินใจว่าจะวางธุรกิจค้าปลีกไว้ที่ใดเพื่อดึงดูดลูกค้าให้ได้มากที่สุด

การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ธุรกิจพึ่งพาข้อมูลในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และลูกค้าของตนโดยใช้แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เพียงแหล่งเดียว

คุณสมบัติ 5 อันดับแรกที่ควรมองหาเมื่อเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

ในส่วนนี้ เรากำลังพูดถึงคุณสมบัติหลักที่คุณต้องมองหาเมื่อเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับธุรกิจของคุณ การได้รับแนวคิดเกี่ยวกับคุณลักษณะที่คุณต้องการจะช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมตามความต้องการและข้อกำหนดทางธุรกิจของคุณ เริ่มกันเลย

การติดตามคู่แข่งแบบปกติและเป็นรายบุคคล

การควบคุมที่มาของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ การควบคุมว่าใครและสิ่งที่คุณเห็นในตลาดมีความสำคัญ เนื่องจากเป็นรากฐานสำหรับความเชี่ยวชาญของคุณ ชุดข้อมูลต้องมีแหล่งข้อมูลหลักอย่างน้อยสามแหล่งเพื่อประเมิน โดย 5 เป็นจำนวนในอุดมคติ แหล่งที่มาเหล่านี้ควรรวมถึงคู่ต่อสู้และผู้ค้าปลีกรายอื่นๆ ที่มีสินค้าประเภทเดียวกันและกลยุทธ์การโฆษณาที่คุณทำผ่านธุรกิจออฟไลน์หรือออนไลน์ของคุณ

ความสามารถในการเจาะลึกข้อมูล

การมองกว้างๆ ของตลาดในขณะเดียวกันก็สามารถเจาะลึกรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ได้จะนำไปสู่กลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในภาคที่เจริญรุ่งเรือง ผู้เล่นทุกคนสามารถเลือกที่สำคัญได้ในเวลาที่เหมาะสมเมื่อมีข้อมูลที่พร้อมใช้งานในทุกขั้นตอนของตลาด ครอบคลุม KPI ของห่วงโซ่อุปทาน สินค้าและการเลือกคู่มือ และการกำหนดราคาและส่วนลดในร้านค้า ผู้ค้าปลีกสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดโดยรู้ว่าวางสินค้าไว้ที่ใดและขายผ่านหรือไม่

จัดอันดับคู่ต่อสู้แบบเรียลไทม์

ความสามารถในการปรับราคาอาจเป็นเรื่องยากอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมของตลาดที่บุคคลในช่วงหลังเกิดโรคระบาดมีความอ่อนไหวต่อราคา ทุกวันนี้ ผู้ซื้อสามารถเปรียบเทียบราคาและเรียกดูข้อเสนอที่ดีที่สุดได้ง่ายขึ้น ทั้งทางออนไลน์และด้วยตนเอง

ดังนั้น คุณและทีมของคุณสามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบเรียลไทม์ได้โดยการเปรียบเทียบอัตราของคุณกับคู่แข่งของคุณ วิธีนี้ช่วยลดภาระของคุณที่ต้องตรวจสอบราคาคู่แข่งด้วยแรงงานคนและใช้เวลานาน ซึ่งเป็นกระบวนการที่ลดผลิตภาพลงบ่อยครั้งและทำให้ความพยายามประเมินค่าใหม่ของคุณไร้ค่าในที่สุด

คำแนะนำการขายต่อเนื่องและคำแนะนำในสถานที่

อัลกอริธึม การ ทำนาย แนะนำผลิตภัณฑ์ที่อาจมีความเกี่ยวข้องกับผู้บริโภคในขณะที่พวกเขาสำรวจตลาดออนไลน์ ค้นหาและเลือกผลิตภัณฑ์ที่จะซื้อขึ้นอยู่กับพฤติกรรมการท่องเว็บและการเปลี่ยนแปลงของตลาดในโซลูชันการวิเคราะห์

ซึ่งอาจประกอบด้วยผลิตภัณฑ์รุ่นล่าสุด กลุ่มผลิตภัณฑ์ที่ทำงานไม่สำเร็จ และผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคกำลังเรียกดูหรือเพิ่มลงในตะกร้าสินค้าของตน ในการเพิ่มประสิทธิภาพของการเพิ่มยอดขายผลิตภัณฑ์และการขายต่อเนื่อง อัลกอริทึมอาจใช้กลยุทธ์ที่หลากหลาย เช่น การจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์และการลดราคา

การแจ้งเตือนและการดำเนินการแจ้ง

เพื่อประหยัดทรัพยากรและความพยายาม ความสามารถเหล่านี้ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการกำหนดราคาขายปลีกในเชิงรุกและการแบ่งประเภทสต็อคระหว่างหมวดหมู่ย่อยในแบบเรียลไทม์ ท้ายที่สุดแล้ว ทั้งหมดนี้กลายเป็นว่าเป็นกลุ่มแรกๆ ที่เข้าใจและเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ของสถานการณ์ในขณะที่มันเปิดเผยออกมาเมื่อทำการตัดสินที่เหมาะสมที่สุดโดยอิงจากข้อมูลการคาดการณ์และการวิเคราะห์การค้าปลีก เมื่อพิจารณาจากจำนวนสาขาและรายการผลิตภัณฑ์ที่มีการควบคุม การอัปเดตการเลือกสินค้าที่ครอบคลุมหลายแพลตฟอร์มในเวลาที่มีความอ่อนไหวแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย

คุณสมบัติดังกล่าว นอกเหนือจาก อินเทอร์เฟซที่ยืดหยุ่นสูงและเป็นมิตรกับผู้ใช้ ควรนำมาพิจารณาอย่างรอบคอบเมื่อเลือกโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลการขายปลีก การพัฒนากลยุทธ์การตลาดและการขายค้าปลีกอัจฉริยะและการเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน ล้วนอาศัยการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์อย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์นั้นให้ผลการตีความ คำแนะนำ และการใช้เครื่องจักรที่มีคุณค่า ซึ่งในที่สุดจะมีผลกระทบเชิงบวกมากที่สุดต่อผลกำไรของคุณ

Appinventiv สามารถช่วยธุรกิจค้าปลีกของคุณด้วยโซลูชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ได้อย่างไร

ผู้ค้าปลีกมักจะมองหาโอกาสที่จะสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง ซึ่งรวมถึงประสบการณ์ของลูกค้าที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น วิธีการปรับปรุงในการติดต่อผู้บริโภค และโอกาสในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า

Appinventiv ช่วยธุรกิจของคุณในหลากหลายวิธีด้วยโซลูชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการนำข้อมูลไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด และ Appinventiv ก็ทำเช่นนั้นด้วยโซลูชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ที่หลากหลาย:

การให้คำปรึกษาด้านการวิเคราะห์ข้อมูล: บริการให้คำปรึกษาด้านการวิเคราะห์โดยผู้เชี่ยวชาญของ Appinventiv จะช่วยเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง รับรองประสิทธิภาพขององค์กร และมอบความได้เปรียบทางการตลาดให้กับคุณ

การจัดการฐานข้อมูล: ไม่ว่าโปรแกรมฐานข้อมูลของคุณจะอยู่ในสถานที่หรือในระบบคลาวด์ ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถช่วยเหลือคุณในการรับข้อมูลของคุณในที่ที่จำเป็น เราประเมินความต้องการของผู้ใช้ของคุณเพื่อสร้างคลังข้อมูลที่ไม่เหมือนใคร

การ วิเคราะห์ซัพพลายเชน: ด้วยความช่วยเหลือของ โซลูชัน การเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน ของเรา คุณอาจเพิ่มรายได้และลดต้นทุนได้

ด้วยการวิเคราะห์ตลาดในเชิงลึก เราช่วยคุณในการทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าและความทะเยอทะยานของคู่ต่อสู้ของคุณ

ตัวอย่างเช่น เราจัดหาโซลูชัน ERP ที่มีประสิทธิภาพให้กับ IKEA ซึ่งเป็นผู้ค้าปลีกเฟอร์นิเจอร์รายใหญ่ที่สุดของโลก โดยปรับใช้โซลูชันคีออสก์ตามสถานที่สำหรับร้านค้าที่ตั้งอยู่ในสถานที่ต่างๆ โดยทุกร้านจะมีเซิร์ฟเวอร์เป็นของตัวเอง ขณะนี้โซลูชันที่มีให้กำลังขยายไปยังร้านค้าอื่นๆ ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ และถือเป็นแหล่ง ROI ที่ใหญ่ที่สุด

นวัตกรรมและความท้าทายเป็นแรงผลักดันสองประการที่ผลักดันให้ผู้เชี่ยวชาญของเราจัดหาโซลูชันที่มีเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับลูกค้าทุกรายและความต้องการของพวกเขา เรามีความภูมิใจในการให้บริการโซลูชั่นที่ปรับแต่งตามความต้องการของลูกค้า ดังนั้น ติดต่อ เราวันนี้!

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: การวิเคราะห์ข้อมูลนำไปใช้ในธุรกิจค้าปลีกอย่างไร

ก. การวิเคราะห์ขั้นสูงในธุรกิจค้าปลีกช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถพัฒนาข้อเสนอแนะของลูกค้าโดยอิงจากประวัติการซื้อที่ผ่านมา ส่งผลให้ได้รับประสบการณ์การซื้อที่ตรงใจยิ่งขึ้นและบริการที่ดียิ่งขึ้นแก่ลูกค้า นอกเหนือจากการมีส่วนร่วมในการพยากรณ์แนวโน้มและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์จากการวิจัยตลาดแล้ว ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ยังช่วยในการตรวจจับแนวโน้มอีกด้วย

ถาม: การวิเคราะห์ข้อมูลการค้าปลีกมีข้อดีอะไรบ้าง?

ก. ต่อไปนี้เป็นข้อดี 5 อันดับแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลการค้าปลีก:

• ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า
• ปรับปรุงการเก็บรักษา
• การบริหารพื้นฐาน
• เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการภายในร้าน
• เพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน

ถาม ฟีเจอร์ที่ต้องมีของเครื่องมือวิเคราะห์การค้าปลีกคืออะไร

A. ฟีเจอร์ที่ต้องมีของเครื่องมือวิเคราะห์การขายปลีกคือ:

• ความสามารถในการประเมินข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้า
• คำแนะนำในการขายต่อเนื่องและในสถานที่
• การแจ้งเตือนและกิจกรรมกิจกรรม
• ข้อมูลอ้างอิงแบบเรียลไทม์สำหรับราคาคู่แข่ง
• การคาดการณ์และการวิเคราะห์การขายปลีก

ถาม: ข้อดีและข้อเสียของการวิเคราะห์ข้อมูลมีข้อดีและข้อเสียอย่างไร

A. การลงทุนในการวิเคราะห์ข้อมูลมีทั้งข้อดีและข้อเสีย

ข้อดี

• ปรับปรุงการตัดสินใจ
• ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
• การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

ข้อเสีย

• การป้องกันข้อมูล
• ขาดการติดต่อสื่อสารกับทีม
• คุณภาพของข้อมูลไม่ดี