Perakende işletmeniz neden gelişmiş veri analitiğine yatırım yapsın?

Dijital devrimler yaşayan işletmeler, birkaç yıl önce teknolojinin ön saflarında yer alıyordu. Ancak bugün, dijital deneyime sahip firmalar, dijital bir işletme olmanın farklılaştırıcı değil standart olduğunu görecekler. İşletmeler, pandemi öncesinde dijital dönüşüm çabalarının neresinde olursa olsun, en değerli varlıklarından biri olan verilerden yararlanmalarını sağlayacak teknolojilere yatırım yaparak bu yeni iş yapma ve müşterilerle iletişim kurma yöntemini hızla benimsemelidir.

Perakende sektörü, veri güvenliği ve gizliliğinin olmaması gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Şirketlerin analitikten elde ettikleri içgörüleri işlerine uygulayamamalarının yanı sıra sonuca varacak yetenekli bir ekibin eksikliği de diğer sorunlardır.

Bununla birlikte, veri analitiği , perakendecilerden doğru beceriler ve kesin çıkarımlarla müşteri memnuniyetini sağlayarak müşteriyi elde tutma ve marka bilinirliğini artırmaya yardımcı olabilir. Veri analitiği yatırımının, teknolojiler öne çıktıkça perakende sektörünün önemli bir bileşeni olmaya devam edeceği oldukça varsayılabilir.

Son yirmi yıla kıyasla perakende sektörü önemli ölçüde ilerliyor.

Alıcılar çevrimiçi alışverişi daha sık tercih ettiğinden, fiziksel mağazalar işlerini çevrimiçi perakendecilere kaptırıyor. Perakende sektörü daha önce konsantrasyonunu pazarlama ve müşteri hizmetleri ile sınırlamıştı. Şimdi, veri toplamaya, analiz etmeye ve içgörüleri kullanarak pazarlama stratejisini geliştirmeye vurgu yapılıyor. Veriye dayalı içgörülere dayalı olarak hızlı hareket edebilme ihtiyacı hiç bu kadar güçlü olmamıştı.

Perakendeciler, verilerini eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmek için veri bilimi ve analitik çözümlerini kullanarak müşterilerin ilgisini çekmede daha başarılı olan yeni pazara açılma planları tasarlayabilir . Perakende sektöründe veri analitiği kullanımı, müşteri memnuniyetini sağlayarak marka bilinirliğini artırabilir ve müşteri sadakatini güçlendirebilir.

Perakende işletmeleri için veri analitiği

Geleneksel gerçek mekanda faaliyet gösteren perakendeciler, sektörü ayağa kaldıran veri analitiği tarafından radikal bir şekilde elden geçirildi. Tüketici ihtiyaçlarını değerlendirmek, tedarik zinciri yönetimini geliştirmek ve karı artırmak için yeni bir bakış açısı getirdi. Ek olarak, marka stratejisini, indirim kuponlarını en üst düzeye çıkararak ve fazla stok kaybının minimumda tutulmasını sağlayarak gelirleri optimize etmeye çalışır.

Ayrıca, veri analitiği, her mağazanın satış eğilimlerini değerlendirmeye ve anlamaya ve tüketicinin satın alma davranışını belirlemeye yardımcı olur. Bu örüntü tanıma sayesinde işletmeler mağazalarını beğendikleri ürünlerle doldurabilecek, mal ve hizmetlerin tanıtımını yapabilecekler. İşletmeler ayrıca onlara teşvikler veya promosyonlar sunarak müşterileri elde tutabilir.

Günümüzde birçok işletme, ister mağazada ister çevrimiçi yapılsın, bir müşterinin işlemlerinin tümünün tek bir profile bağlı olduğu üyelik planları sunmaktadır. Bu, şirketlerin her bir tüketiciyi iyice anlamalarına ve satışları etkin bir şekilde ele almalarına yardımcı olur.

Gelişmiş veri analitiği perakende sektörünü ne kadar dönüştürüyor?

İş liderlerini avantajlı konumlarına taşıyan modern hızlandırıcı, veri analitiğidir. Perakende analitik pazarının 2020'den 2027'ye kadar %19,1'lik bir CAGR'de büyümesi ve 23,8 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor .

Şimdi, kesin olan bir şey var - perakende sektöründe veri analitiği kullanımının umut verici bir geleceği var. Ek olarak, perakende sektöründe veri analitiğinin önemli bir rolü vardır.

veri edinme

Perakende sektöründe ödül kartları büyük veri toplamak için en yaygın yöntemlerden biridir. Finansal işlemler, ağ bağlantıları, müşteri oturum açma işlemleri ve diğer teknikler artık bunları elde etmek için de kullanılıyor. Daha fazla bilgi toplandıkça, perakende şirketleri, potansiyel satın almaları tahmin etmek ve özelleştirilmiş öneriler sunmak için tüketici harcamalarının geçmiş giriş ve çıkışlarını analiz etmek için eyleme geçirilebilir bilgiler kullanabilir.

Harcama tahmini

Amazon gibi şirketler, daha önceki arama ve işlemlerinize göre müşteri bilgilerine göre size önerilerde bulunur. Tavsiye algoritmaları 150 milyondan fazla profili inceler ve satışlarının %35'ini oluşturur . Online firma bunun sonucunda önemli gelirler elde etti.

Tüketici deneyimini uyarlamak

Perakendede veri bilimi ve gelişmiş analitik , müşteri ilişkilerini geliştirmek için bir fırsat sunuyor. Walmart gibi şirketler müşterilerini mutlu etmek için işlem ayrıntılarını izler.

Perakendede talep tahmini

Perakende pazarındaki gelecekteki gelişmeleri tahmin etmek için, çeşitli algoritmalar artık veri analitiğine ek olarak sosyal medya ve web tarama alışkanlıklarını da hesaba katıyor. Atmosfer, satış tahminleri için muhtemelen en büyüleyici örnek noktalardan biridir.

Hava Durumu Raporu'nun yardımıyla Pantene gibi şirketler, iklim modellerini dikkate alarak müşteriler için ürün önerilerini değiştirdi. Perakendeciler, kaynaklarını yılın çeşitli mevsimlerinde uygun şekilde dağıtmak için ticari tahmin ve perakende tahminlerini kullanır.

Müşteri deneyimlerini analiz etme

Tüketicinin yörüngesi sürekli değildir. Araştırmadan satın almaya kadar, kanallar arasındaki döngü çaprazdır. Müşteri deneyimini anlamanın ve kullanıcı deneyimlerini geliştirmenin tek yolu , büyük verilerin devreye alınmasıdır. Analitik çözümlerini kullanan perakendeciler, şu tür sorulara yanıt alabilir: Alışveriş yapanlar ürün sayfalarını nerede arar? Onları tam olarak nerede özlüyorsun? Onlara yaklaşmak ve onları satın almaya teşvik etmek için en iyi stratejiler neler olabilir?

Perakende işiniz neden gelişmiş veri analitiğine yatırım yapmalıdır?

Günümüzde perakende sektöründe veri analitiği kullanımı, yalnızca belirli müşteri içgörüleri sunmakla kalmaz, aynı zamanda iyileştirme fırsatları ile şirketin operasyonları ve süreçleri hakkında veriler sunar.

Perakende şirketlerinin yatırımlarını gelişmiş veri analitiğine ölçeklendirmesinin en önemli nedenleri burada.

Kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimleri

İşletmeler, hizmetlerini kişiselleştirerek kendilerini rakiplerinden farklılaştırabilir.

Perakende işletmeleri, veri analitiği yardımıyla satın alma sürecinin her aşamasında verileri izleyebilir. Ayrıca, tüketicinin önceki işlemlerini takip ederler. Bu verileri kullanarak müşteriye yönelik özelleştirilmiş konuşmalar, standart pazarlama tekniklerinden daha etkilidir.

Fiyat optimizasyonu

Talebin büyümesi ve düşüşü, örüntü tanıma kullanılarak büyük ölçüde tahmin edilebilir. İşletmeler, tahmine dayalı araştırmalar yoluyla, bir ürünün fiyatı, talebin düştüğü noktadan kademeli olarak düşürüldüğünde, talebin yeniden arttığını keşfetti.

Appinventiv'in kapsamlı veri bilimi çözümleri, müşteri operasyonel etkinliğini %30 oranında artırdı.

Gelişmiş müşteri deneyimi

Veri analitiği, her müşteriye ürün tavsiyelerinden işlemlere kadar bireyselleştirilmiş hizmet sunmayı amaçlar. Sonuç olarak, müşteriler şirkette daha uzun süre kalır.

Veri analitiği, tüketicilerin satın aldıkları şeyleri birlikte değerlendirerek ve onlara indirimli fiyattan bir ürün kombinasyonu satın almaları için önerilerde bulunarak müşteri memnuniyetini de artırır.

Çapraz satış satışları, tüccarların gelirlerini artırmalarına ve dolayısıyla kullanıcı memnuniyetini artırmalarına yardımcı olan veri analitiği algoritmaları tarafından oluşturulur.

Pazar trend tahmini

Veriler karlılıklarını desteklediğinden, markaların çoğu şenlikli veya sezon sonu fırsatları sunuyor. Pazarın tutumlarını analiz etmek için pazarlamacılar duygu analizini kullanır. En çok satan ürünler bile, makine öğrenimi için gelişmiş algoritmalar tarafından toplanan veriler kullanılarak tahmin edilebilir.

Kullanıcı sadakati

Veri analitiği, işletmenizle ilgilenmeyen ancak gelecekte uzun vadeli tüketiciler veya düzenli müşteriler olabilecek müşterileri bulmak için kullanılabilir.

Bu, perakendecinin müşterileri çekmek ve elde tutmak için özel ödüller ve fırsatlar sunmasını kolaylaştırır.

Artan yatırım getirisi

İşletmeler, veri analitiği yatırımları yoluyla yüksek bir yatırım getirisi ile fırsatları ortaya çıkarabilir. Müşterilerin pazarlama kampanyalarına nasıl yanıt verdiğini değerlendirmek ve satın alma eğilimlerini belirlemek için tahmine dayalı analiz kullanılabilir .

Stok kontrolü ve talep tahmini

Veri analitiğini kullanan perakende işletmeleri, müşterilerinin ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilir ve güçlü talep gören ürün kategorilerini vurgulayabilir. Veriye dayalı sonuçlar, işletmelerin talebi tahmin etmesine ve envanterleri uygun şekilde muhafaza etmesine yardımcı olur .

Başarılı perakende alanları

Veri analitiğine yapılan yatırım, işletmenin müşterilerin dikkatlerinin büyük çoğunluğunu harcadığı yerleri belirlemesine yardımcı olur.

Ek olarak, analitik demografik bilgiler, insanların yaşam standartları ve piyasa koşulları hakkında veriler sunar. Bu, perakende işlerini nereye yerleştireceklerine karar vermede oldukça yardımcı olur, böylece en çok müşteriyi çekebilirler.

Stratejik ve veriye dayalı karar verme

İşletmeler, tek ve güvenilir bir bilgi kaynağı kullanarak ürünleri ve müşterileri hakkında akıllıca kararlar almak için verilere güvenirler.

Bir veri analizi aracı seçerken aranacak en önemli 5 özellik

Bu bölümde, işletmeniz için bir veri analizi aracı seçerken aramanız gereken temel özellikleri tartışıyoruz. İhtiyacınız olan özellikler hakkında bir fikir edinmek, iş gereksinimlerinize ve gereksinimlerinize göre doğru aracı seçmenize yardımcı olacaktır. Öyleyse başlayalım.

Düzenli ve bireyselleştirilmiş rakip takibi

Verilerin kaynağı üzerinde kontrol esastır. Pazarda kimi ve neyi gördüğünüzü kontrol etmek, uzmanlığınızın temelini oluşturduğundan çok önemlidir. Bir veri kümesi, değerlendirilecek en az üç ana kaynaktan oluşmalıdır ve ideal sayı 5'tir. Bu kaynaklar, çevrimdışı veya çevrimiçi işiniz aracılığıyla yaptığınız aynı tür öğeleri ve reklam stratejilerini taşıyan rakiplerinizi ve diğer perakendecileri içermelidir.

Verileri derinlemesine inceleme kapasitesi

Pazara geniş bir açıdan bakmak ve aynı zamanda küçük ayrıntıları araştırmak, müreffeh sektörlerde en başarılı stratejilere yol açar. Tüm oyuncular, tedarik zinciri KPI'larını, mal ve kılavuz seçimlerini ve mağaza fiyatlandırmasını ve indirimini kapsayan tüm pazar aşamalarında hazır verilere sahip olduklarında en uygun zamanda kritik seçimler yapabilirler. Perakendeci, ürünlerin nereye yerleştirildiğini ve satış yapılıp yapılmadığını bilerek akıllı kararlar verebilir.

Gerçek zamanlı olarak rakiplerin sıralaması

Pandemi sonrası bireylerin fiyatlara duyarlı olduğu bir pazar ortamında fiyatlandırmaya uyum sağlamak son derece zor olabilir. Bugün, alıcıların fiyatları karşılaştırması ve hem şahsen hem de çevrimiçi olarak en büyük fırsatlara göz atması daha kolay hale geliyor.

Böylece, fiyatlarınızı rakiplerinizinkilerle karşılaştırarak gerçek zamanlı fiyatlandırma stratejisi değişiklikleri siz ve ekibiniz tarafından yapılabilir. Bu, rakiplerinizin fiyatlandırmasına yönelik yoğun emek gerektiren ve zaman alan manuel bir araştırma yükünden sizi kurtarır; bu, sıklıkla üretkenliği azaltan ve sonunda yeniden değerleme girişimlerinizi değersiz hale getiren bir süreçtir.

Çapraz satış önerileri ve yerinde öneriler

Tahmine dayalı algoritma , analitik çözümündeki tarama alışkanlıklarına ve pazar dinamiklerine bağlı olarak çevrimiçi bir pazarı keşfederken, satın alınacak ürünleri ararken ve seçerken tüketiciler için alakalı olabilecek ürünler önerir.

Bu, en son çıkanları, başarılı performans göstermeyen ürün gruplarını ve tüketicilerin göz attığı veya alışveriş sepetlerine eklediği ürünleri içerebilir. Ürün yukarı satış ve çapraz satışın etkinliğini optimize etmek için algoritma, ürün gruplandırma ve indirim gibi çeşitli stratejiler kullanabilir.

Bildirimler ve eylem istemleri

Kaynaklardan ve emekten tasarruf etmek, aynı zamanda fiyatlandırma iyileştirmelerini en üst düzeye çıkarmak için bu yetenekler, proaktif olarak perakende fiyatları ve alt kategoriler arasında stok çeşitlerini gerçek zamanlı olarak belirleme sürecini basitleştirir. Sonuç olarak, tahmin verilerine ve perakende analizlerine dayalı olarak en uygun kararı verirken ortaya çıkan bir durumun faydalarını ilk anlayan ve elde eden ilk kişilerden biri olmaktır. Düzenlenen şubelerin ve ürün kalemlerinin sayısı göz önüne alındığında, birden fazla platforma yayılan malların seçimini zamana duyarlı bir şekilde fiziksel olarak güncellemek neredeyse imkansız olabilir.

Bir perakende veri analitiği çözümü seçilirken, oldukça esnek ve kullanıcı dostu bir arayüze ek olarak yukarıda belirtilen nitelikler dikkatle dikkate alınmalıdır. Akıllı bir perakende pazarlama ve satış stratejisi geliştirme ve tedarik zincirlerinin optimizasyonu, gerçek zamanlı veri analitiğinin verimli kullanımına dayanır. Bu analiz, sonunda kâr haneniz üzerinde en büyük olumlu etkiye sahip olacak değerli yorumlar, tavsiyeler ve mekanizasyon sağlar.

Appinventiv, perakende işinize veri bilimi ve analitik çözümleriyle nasıl yardımcı olabilir?

Perakendeciler her zaman daha etkili ve verimli müşteri deneyimleri, tüketicilerle iletişim kurmak için geliştirilmiş yöntemler ve müşteri ihtiyaçlarını tahmin etme fırsatları dahil olmak üzere rakiplerine karşı avantaj elde etmek için fırsatlar ararlar.

Appinventiv, veri bilimi ve analiz çözümleri ile işletmenize çeşitli şekillerde yardımcı olur. Başarı, verilerden mümkün olan en fazla faydayı elde etmeye bağlıdır ve Appinventiv, geniş veri bilimi ve analitik çözümleri yelpazesiyle tam da bunu yapıyor:

Veri Analizi Danışmanlığı: Appinventiv tarafından sağlanan uzman analitik danışmanlık hizmetleri, verileri ilgili içgörülere dönüştürmeye, kurumsal performansı sağlamaya ve size bir pazar avantajı sağlamaya yardımcı olur.

Veritabanı Yönetimi: Veritabanı motorunuz ister yerinde ister bulutta olsun, uzmanlarımız verilerinizi olması gereken yere götürmenize yardımcı olabilir. Benzersiz bir veri ambarı oluşturmak için kullanıcı gereksinimlerini değerlendiririz,

Tedarik Zincirlerini Analiz Etme: Tedarik zinciri optimizasyon çözümlerimizin yardımıyla gelirlerinizi artırabilir ve giderlerinizi azaltabilirsiniz.

Derinlemesine pazar analizi ile müşterilerinizin ihtiyaçlarını ve rakiplerinizin isteklerini anlamanıza yardımcı oluyoruz.

Örneğin, dünyanın en büyük mobilya perakendecisi IKEA'ya , her mağazanın kendi bireysel sunucusuna sahip olduğu farklı konumlardaki mağazalar için konum bazlı kiosk çözümleri uygulayarak sağlam bir ERP çözümü sağladık. Sağlanan çözüm şimdi BAE'deki diğer mağazalara genişletiliyor ve en büyük yatırım getirisi kaynağı olarak kabul ediliyor.

Yenilik ve zorluklar, uzmanlarımızı her müşteriye ve gereksinimlerine özgü çözümler sunmaya iten iki itici güçtür. Müşterinin ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş çözümler sunmaktan gurur duyuyoruz. O halde bugün bizimle iletişime geçin!

SSS

S. Perakende işletmelerinde veri analitiği nasıl uygulanır?

A. Perakendede gelişmiş analitik, kuruluşların geçmiş satın alma geçmişlerine dayalı müşteri önerileri geliştirmelerini sağlayarak, daha özel bir satın alma deneyimine ve müşterilere daha iyi hizmet verilmesine katkıda bulunur. Bu muazzam veri kümeleri, trend tahminine ve pazar araştırmasına dayalı stratejik karar vermeye katılmanın yanı sıra, trend tespitine de yardımcı olur.

S. Perakende veri analitiği ne gibi avantajlar sunar?

A. Perakende veri analitiğinin en önemli 5 avantajı şunlardır:

• Müşteri davranışına ilişkin içgörüler
• Elde tutmayı artırma
• Temelleri yönetmek
• Mağaza içi yönetimi optimize etme
• Yatırım getirisini artırma

S. Bir perakende analiz aracının sahip olması gereken özellikleri nelerdir?

A. Perakende analiz aracının sahip olması gereken özellikleri şunlardır:

• Müşteri davranışı verilerini değerlendirme yetenekleri
• Çapraz satış ve yerinde öneriler
• Uyarılar ve etkinlik olayları
• Rakip fiyatlandırması için gerçek zamanlı referans
• Perakende tahminleri ve analitiği

S. Veri analitiğinin avantajları ve tuzakları nelerdir?

A. Veri analitiğine yapılan yatırım hem avantajlar hem de dezavantajlar sunar.

Avantajlar

• Gelişmiş karar verme
• İyileştirilmiş müşteri deneyimi
• Fiyat optimizasyonu

Dezavantajları

• Veri koruması
• Ekiplerle iletişim eksikliği
• Kötü veri kalitesi