为什么您的零售业务要加大对高级数据分析的投资？

几年前，经历数字革命的企业处于技术前沿。 然而，今天，拥有数字体验的公司会发现，成为数字企业是标准，而不是差异化因素。 无论企业在大流行之前处于数字化转型的哪个阶段，都必须迅速采用这种新的开展业务并与客户沟通的方式，投资于能够让他们利用其最有价值的资产之一的技术：数据。

零售业面临着数据安全性和保密性缺失等困难。 公司无法将通过分析获得的洞察力应用到他们的业务中，以及缺乏熟练的团队来得出结论是进一步的问题。

然而，数据分析可以帮助提高客户保留率并提高品牌认知度，方法是为客户提供正确的技能和来自零售商的精确推断的满意度。 随着技术的出现，数据分析投资可能被认为仍然是零售行业的重要组成部分。

与过去二十年相比，零售业正在显着进步。

随着买家更频繁地选择在线购物，实体店的业务正在流失给在线零售商。 零售业此前曾将其专注于营销和客户服务。 现在，重点是收集数据、分析数据并利用洞察力改进营销策略。 能够基于数据驱动的洞察力快速行动的需求从未如此强烈。

零售商可以设计新的上市计划，通过使用数据科学和分析解决方案将他们的数据转化为可操作的见解，从而更成功地吸引客户。 在零售行业中使用数据分析可以通过确保客户满意度来提高品牌知名度并增强客户忠诚度。

零售企业的数据分析

数据分析彻底改变了传统的实体零售商，这让整个行业一蹶不振。 为了评估消费者需求，加强供应链管理，提高利润，它引入了一个新的视角。 此外，它还寻求通过最大化品牌战略、折扣券以及确保将多余的库存损失保持在最低限度来优化收入。

此外，数据分析有助于评估和理解每家商店的销售趋势并识别其消费者的购买行为。 由于这种模式识别，企业将能够在他们的商店里装满最喜欢的产品并推广商品和服务。 企业还可以通过向客户提供奖励或促销来留住客户。

如今，许多企业都提供会员计划，其中客户的交易都与单个配置文件相关联，无论它们是在店内还是在线进行的。 这有助于公司彻底了解每个消费者并有效地解决销售问题。

先进的数据分析如何改变零售业？

将企业领导者推向有利位置的现代加速器是数据分析。 从 2020 年到 2027 年，零售分析市场预计将以 19.1% 的复合年增长率增长，达到 238 亿美元。

现在，有一件事是肯定的——零售行业中的数据分析应用前景广阔。 此外，数据分析在零售行业中发挥着重要作用。

数据采集

在零售领域，奖励卡是收集大数据的最常用方法之一。 现在也使用金融交易、网络连接、客户登录和其他技术来获取它。 随着收集到更多信息，零售公司可以利用可操作的洞察力来分析过去消费者支出的流入和流出，以预测潜在购买并提供定制建议。

支出预测

根据您之前的搜索和交易，亚马逊等公司会根据客户信息为您提供推荐。 他们的推荐算法检查了超过 1.5 亿份个人资料，并产生了 35% 的销售额。 这家在线公司因此获得了可观的收入。

定制消费者体验

零售业的数据科学和高级分析为加强客户关系提供了机会。 为了让客户满意，沃尔玛等公司会监控交易细节。

零售需求预测

为了预测零售市场的未来发展，除了数据分析之外，一些算法现在还考虑了社交媒体和网络浏览习惯。 气氛可能是销售预测最引人入胜的样本点之一。

在天气报告的帮助下，潘婷等公司通过考虑气候模式为客户修改了产品建议。 为了在一年中的各个季节正确部署他们的资源，零售商使用商业预测和零售估计。

分析客户体验

消费者的轨迹不是连续的。 从研究到购买，跨渠道的循环是纵横交错的。 了解客户体验和提升用户体验的唯一途径是部署大数据。 使用分析解决方案的零售商可以获得以下查询的回复：购物者在哪里寻找产品页面？ 你究竟在哪里想念他们？ 接近他们并鼓励他们购买的最佳策略是什么？

为什么您的零售业务要投资于高级数据分析？

如今，零售行业中使用的数据分析不仅可以提供特定的客户洞察，还可以提供有关公司运营和流程的数据，并有改进的机会。

以下是零售公司应扩大对高级数据分析的投资的主要原因。

个性化的客户互动

企业可以通过个性化服务将自己与竞争对手区分开来。

零售企业可以借助数据分析在购买过程的每个阶段监控数据。 此外，他们跟踪消费者之前的交易。 使用此数据针对客户的定制对话比标准营销技术更有效。

价格优化

使用模式识别可以在很大程度上预测需求的增长和下降。 企业通过预测研究发现，当产品的价格从需求下降的点逐渐降低时，需求会再次增加。

Appinventiv 的综合数据科学解决方案将客户运营效率提高了 30%。

增强的客户体验

数据分析旨在为每位客户提供从产品推荐到交易的个性化服务。 结果，客户在公司停留的时间更长。

数据分析还通过评估消费者一前一后购买的东西并向他们提出建议，让他们以折扣价购买产品组合，从而提高客户满意度。

交叉销售由数据分析算法产生，帮助商家增加收入，从而提高用户满意度。

市场趋势预测

大多数品牌都提供节日或季末优惠，因为数据支持它们的盈利能力。 为了分析市场的态度，营销人员采用情绪分析。 即使是最畅销的产品，也可以使用复杂的机器学习算法收集的数据进行预测。

用户忠诚度

数据分析可用于查找未与您的业务互动但将来可能成为长期消费者或常客的客户。

这使零售商更容易提供特殊奖励和优惠来吸引和留住客户。

提高投资回报率

企业可以通过数据分析投资发现具有高投资回报率的机会。 为了评估客户对营销活动的反应并确定他们的购买倾向，可以使用预测分析。

库存控制和需求预测

使用数据分析的零售企业可以更好地了解客户的需求，并强调需求旺盛的产品类别。 数据驱动的结论有助于企业适当地估计需求和维护库存。

成功的零售空间

对数据分析的投资有助于企业确定客户大部分注意力的位置。

此外，分析还提供有关人口统计、人们的生活水平和市场状况的数据。 这对于决定将零售业务放在哪里非常有帮助，这样他们就可以吸引最多的客户。

战略和数据驱动的决策

企业依靠数据通过使用单一、可靠的信息源对其产品和客户做出明智的决策。

选择数据分析工具时要寻找的 5 大功能

在本节中，我们将讨论在为您的业务选择数据分析工具时必须寻找的关键功能。 了解您需要的功能将帮助您根据您的业务需求和要求选择正确的工具。 那么，让我们开始吧。

定期和个性化的竞争对手跟踪

对数据来源​​的控制至关重要。 控制您在市场上看到的人和事物至关重要，因为它是您专业知识的基础。 一组数据必须至少包含三个要评估的主要来源，其中 5 是理想的数字。 这些来源应包括您的对手和其他零售商，他们提供与您通过线下或在线业务开展的相同类型的商品和广告策略。

深入挖掘数据的能力

拥有广阔的市场视野，同时也能够深入研究次要细节，从而在繁荣的行业中制定最成功的策略。 当所有市场阶段的数据都可用时，所有参与者都可以在最佳时间做出关键选择，包括供应链 KPI、商品和指南选择以及商店定价和折扣。 零售商可以通过了解物品的放置位置以及它们是否正在销售来做出明智的决定。

实时对手排名

在大流行后个人对价格敏感的市场环境中，定价适应性可能极其困难。 今天，买家可以更容易地比较价格并浏览最优惠的价格，无论是亲自还是在线。

因此，您和您的团队可以通过将您的价格与您的竞争对手的价格进行比较，来实时修改定价策略。 这减轻了您对竞争对手定价进行劳动密集型和耗时的手动调查的负担，该过程经常降低生产力并最终使您重新估值的尝试变得毫无价值。

交叉销售建议和现场建议

预测算法在消费者探索在线市场时推荐可能与消费者相关的产品，根据分析解决方案中的浏览习惯和市场动态搜索和挑选要购买的产品。

这可能包括最新版本、表现不佳的产品线以及消费者正在浏览或添加到购物车的产品。 为了优化产品向上销售和交叉销售的有效性，该算法可能会使用产品分组和折扣等多种策略。

通知和操作提示

为了节省资源和精力，同时最大限度地改进定价，这些功能简化了在子类别之间实时主动建立零售价格和库存分类的过程。 这一切最终归结为在根据预测数据和零售分析做出最适当的判断时，最先理解并获得一种情况的好处。 鉴于受监管的分支机构和产品项目的数量，以时间敏感的方式物理更新跨多个平台的商品选择几乎是不可能的。

在选择零售数据分析解决方案时，除了高度灵活和用户友好的界面外，还应仔细考虑上述品质。 制定智能零售营销和销售策略以及优化供应链都依赖于实时数据分析的有效使用。 该分析产生有价值的解释、建议和机械化，最终将对您的底线产生最大的积极影响。

Appinventiv 如何通过数据科学和分析解决方案帮助您的零售业务？

零售商一直在寻找机会来获得超越竞争对手的优势，包括更有效和高效的客户体验、改进的联系消费者的方法以及预测客户需求的机会。

Appinventiv 通过其数据科学和分析解决方案以多种方式帮助您的业务。 成功取决于从数据中获得最大的效用，而 Appinventiv 正是通过其广泛的数据科学和分析解决方案做到了这一点：

数据分析咨询： Appinventiv 提供的专家分析咨询服务有助于将数据转化为相关见解，确保组织绩效，并为您提供市场优势。

数据库管理：无论您的数据库引擎是在现场还是在云端，我们的专家都可以帮助您将数据放到需要的地方。 我们评估您的用户要求以创建独特的数据仓库，

分析供应链：借助我们的供应链优化解决方案，您可以增加收入并降低开支。

通过深入的市场分析，我们帮助您了解客户的需求和对手的野心。

例如，我们为世界上最大的家具零售商宜家提供了一个强大的 ERP 解决方案，通过为位于不同位置的商店部署位置明智的信息亭解决方案，每个商店都有自己的单独服务器。 提供的解决方案现在正在扩展到阿联酋的其他商店，被认为是投资回报率的最大来源。

创新和挑战是推动我们的专家为每个客户及其要求提供独特解决方案的两个驱动力。 我们以提供根据客户需求定制的解决方案而自豪。 所以，今天就联系我们吧！

常见问题

问：数据分析如何应用于零售业务？

A. 零售业的高级分析使企业能够根据他们过去的购买历史提出客户建议，从而为客户提供更量身定制的购买体验和更好的服务。 这些庞大的数据集除了参与基于市场研究的趋势预测和战略决策之外，还有助于趋势检测。

问：零售数据分析有哪些优势？

A. 以下是零售数据分析的 5 大优势：

• 洞察客户行为
• 提高留存率
• 管理基础
• 优化店内管理
• 提高投资回报率

问：零售分析工具的必备功能是什么？

A. 零售分析工具的必备功能是：

• 评估客户行为数据的能力
• 交叉销售和现场推荐
• 警报和活动事件
• 竞争对手定价的实时参考
• 零售预测和分析

问：数据分析的优势和缺陷是什么？

A. 对数据分析的投资既有优点也有缺点。

优点

• 加强决策
• 改善客户体验
• 价格优化

缺点

• 数据保护
• 缺乏与团队的沟通
• 数据质量差