為什麼您的零售業務要加大對高級數據分析的投資？

幾年前，經歷數字革命的企業處於技術前沿。 然而，今天，擁有數字體驗的公司會發現，成為數字企業是標準，而不是差異化因素。 無論企業在大流行之前處於數字化轉型的哪個階段，都必須迅速採用這種新的開展業務並與客戶溝通的方式，投資於能夠讓他們利用其最有價值的資產之一的技術：數據。

零售業面臨著數據安全性和保密性缺失等困難。 公司無法將通過分析獲得的洞察力應用到他們的業務中，以及缺乏熟練的團隊來得出結論是進一步的問題。

然而，數據分析可以幫助提高客戶保留率並提高品牌認知度，方法是為客戶提供正確的技能和來自零售商的精確推斷的滿意度。 隨著技術的出現，數據分析投資可能被認為仍然是零售行業的重要組成部分。

與過去二十年相比，零售業正在顯著進步。

隨著買家更頻繁地選擇在線購物，實體店的業務正在流失給在線零售商。 零售業此前曾將其專注於營銷和客戶服務。 現在，重點是收集數據、分析數據並利用洞察力改進營銷策略。 能夠基於數據驅動的洞察力快速行動的需求從未如此強烈。

零售商可以設計新的上市計劃，通過使用數據科學和分析解決方案將他們的數據轉化為可操作的見解，從而更成功地吸引客戶。 在零售行業中使用數據分析可以通過確保客戶滿意度來提高品牌知名度並增強客戶忠誠度。

零售企業的數據分析

數據分析徹底改變了傳統的實體零售商，這讓整個行業一蹶不振。 為了評估消費者需求，加強供應鏈管理，提高利潤，它引入了一個新的視角。 此外，它還尋求通過最大化品牌戰略、折扣券以及確保將多餘的庫存損失保持在最低限度來優化收入。

此外，數據分析有助於評估和理解每家商店的銷售趨勢並識別其消費者的購買行為。 由於這種模式識別，企業將能夠在他們的商店裡裝滿最喜歡的產品並推廣商品和服務。 企業還可以通過向客戶提供獎勵或促銷來留住客戶。

如今，許多企業都提供會員計劃，其中客戶的交易都與單個配置文件相關聯，無論它們是在店內還是在線進行的。 這有助於公司徹底了解每個消費者並有效地解決銷售問題。

先進的數據分析如何改變零售業？

將企業領導者推向有利位置的現代加速器是數據分析。 從 2020 年到 2027 年，零售分析市場預計將以 19.1% 的複合年增長率增長，達到 238 億美元。

現在，有一件事是肯定的——零售行業中的數據分析應用前景廣闊。 此外，數據分析在零售行業中發揮著重要作用。

數據採集

在零售領域，獎勵卡是收集大數據的最常用方法之一。 現在也使用金融交易、網絡連接、客戶登錄和其他技術來獲取它。 隨著收集到更多信息，零售公司可以利用可操作的洞察力來分析過去消費者支出的流入和流出，以預測潛在購買並提供定制建議。

支出預測

根據您之前的搜索和交易，亞馬遜等公司會根據客戶信息為您提供推薦。 他們的推薦算法檢查了超過 1.5 億份個人資料，並產生了 35% 的銷售額。 這家在線公司因此獲得了可觀的收入。

定制消費者體驗

零售業的數據科學和高級分析為加強客戶關係提供了機會。 為了讓客戶滿意，沃爾瑪等公司會監控交易細節。

零售需求預測

為了預測零售市場的未來發展，除了數據分析之外，一些算法現在還考慮了社交媒體和網絡瀏覽習慣。 氣氛可能是銷售預測最引人入勝的樣本點之一。

在天氣報告的幫助下，潘婷等公司通過考慮氣候模式為客戶修改了產品建議。 為了在一年中的各個季節正確部署他們的資源，零售商使用商業預測和零售估計。

分析客戶體驗

消費者的軌跡不是連續的。 從研究到購買，跨渠道的循環是縱橫交錯的。 了解客戶體驗和提升用戶體驗的唯一途徑是部署大數據。 使用分析解決方案的零售商可以獲得以下查詢的回复：購物者在哪裡尋找產品頁面？ 你究竟在哪裡想念他們？ 接近他們並鼓勵他們購買的最佳策略是什麼？

為什麼您的零售業務要投資於高級數據分析？

如今，零售行業中使用的數據分析不僅可以提供特定的客戶洞察，還可以提供有關公司運營和流程的數據，並有改進的機會。

以下是零售公司應擴大對高級數據分析的投資的主要原因。

個性化的客戶互動

企業可以通過個性化服務將自己與競爭對手區分開來。

零售企業可以藉助數據分析在購買過程的每個階段監控數據。 此外，他們跟踪消費者之前的交易。 使用此數據針對客戶的定制對話比標準營銷技術更有效。

價格優化

使用模式識別可以在很大程度上預測需求的增長和下降。 企業通過預測研究發現，當產品的價格從需求下降的點逐漸降低時，需求會再次增加。

Appinventiv 的綜合數據科學解決方案將客戶運營效率提高了 30%。

增強的客戶體驗

數據分析旨在為每位客戶提供從產品推薦到交易的個性化服務。 結果，客戶在公司停留的時間更長。

數據分析還通過評估消費者一前一後購買的東西並向他們提出建議，讓他們以折扣價購買產品組合，從而提高客戶滿意度。

交叉銷售由數據分析算法產生，幫助商家增加收入，從而提高用戶滿意度。

市場趨勢預測

大多數品牌都提供節日或季末優惠，因為數據支持它們的盈利能力。 為了分析市場的態度，營銷人員採用情緒分析。 即使是最暢銷的產品，也可以使用複雜的機器學習算法收集的數據進行預測。

用戶忠誠度

數據分析可用於查找未與您的業務互動但將來可能成為長期消費者或常客的客戶。

這使零售商更容易提供特殊獎勵和優惠來吸引和留住客戶。

提高投資回報率

企業可以通過數據分析投資發現具有高投資回報率的機會。 為了評估客戶對營銷活動的反應並確定他們的購買傾向，可以使用預測分析。

庫存控制和需求預測

使用數據分析的零售企業可以更好地了解客戶的需求，並強調需求旺盛的產品類別。 數據驅動的結論有助於企業適當地估計需求和維護庫存。

成功的零售空間

對數據分析的投資有助於企業確定客戶大部分注意力的位置。

此外，分析還提供有關人口統計、人們的生活水平和市場狀況的數據。 這對於決定將零售業務放在哪裡非常有幫助，這樣他們就可以吸引最多的客戶。

戰略和數據驅動的決策

企業依靠數據通過使用單一、可靠的信息源對其產品和客戶做出明智的決策。

選擇數據分析工具時要尋找的 5 大功能

在本節中，我們將討論在為您的業務選擇數據分析工具時必須尋找的關鍵功能。 了解您需要的功能將幫助您根據您的業務需求和要求選擇正確的工具。 那麼，讓我們開始吧。

定期和個性化的競爭對手跟踪

對數據來源的控制至關重要。 控制您在市場上看到的人和事物至關重要，因為它是您專業知識的基礎。 一組數據必須至少包含三個要評估的主要來源，其中 5 是理想的數字。 這些來源應包括您的對手和其他零售商，他們提供與您通過線下或在線業務開展的相同類型的商品和廣告策略。

深入挖掘數據的能力

擁有廣闊的市場視野，同時也能夠深入研究次要細節，從而在繁榮的行業中製定最成功的策略。 當所有市場階段的數據都可用時，所有參與者都可以在最佳時間做出關鍵選擇，包括供應鏈 KPI、商品和指南選擇以及商店定價和折扣。 零售商可以通過了解物品的放置位置以及它們是否正在銷售來做出明智的決定。

實時對手排名

在大流行後個人對價格敏感的市場環境中，定價適應性可能極其困難。 今天，買家可以更容易地比較價格並瀏覽最優惠的價格，無論是親自還是在線。

因此，您和您的團隊可以通過將您的價格與您的競爭對手的價格進行比較，來實時修改定價策略。 這減輕了您對競爭對手定價進行勞動密集型和耗時的手動調查的負擔，該過程經常降低生產力並最終使您重新估值的嘗試變得毫無價值。

交叉銷售建議和現場建議

預測算法在消費者探索在線市場時推薦可能與消費者相關的產品，根據分析解決方案中的瀏覽習慣和市場動態搜索和挑選要購買的產品。

這可能包括最新版本、表現不佳的產品線以及消費者正在瀏覽或添加到購物車的產品。 為了優化產品向上銷售和交叉銷售的有效性，該算法可能會使用產品分組和折扣等多種策略。

通知和操作提示

為了節省資源和精力，同時最大限度地改進定價，這些功能簡化了在子類別之間實時主動建立零售價格和庫存分類的過程。 這一切最終歸結為在根據預測數據和零售分析做出最適當的判斷時，最先理解並獲得一種情況的好處。 鑑於受監管的分支機構和產品項目的數量，以時間敏感的方式物理更新跨多個平台的商品選擇幾乎是不可能的。

在選擇零售數據分析解決方案時，除了高度靈活和用戶友好的界面外，還應仔細考慮上述品質。 制定智能零售營銷和銷售策略以及優化供應鏈都依賴於實時數據分析的有效使用。 該分析產生有價值的解釋、建議和機械化，最終將對您的底線產生最大的積極影響。

Appinventiv 如何通過數據科學和分析解決方案幫助您的零售業務？

零售商一直在尋找機會來獲得超越競爭對手的優勢，包括更有效和高效的客戶體驗、改進的聯繫消費者的方法以及預測客戶需求的機會。

Appinventiv 通過其數據科學和分析解決方案以多種方式幫助您的業務。 成功取決於從數據中獲得最大的效用，而 Appinventiv 正是通過其廣泛的數據科學和分析解決方案做到了這一點：

數據分析諮詢： Appinventiv 提供的專家分析諮詢服務有助於將數據轉化為相關見解，確保組織績效，並為您提供市場優勢。

數據庫管理：無論您的數據庫引擎是在現場還是在雲端，我們的專家都可以幫助您將數據放到需要的地方。 我們評估您的用戶要求以創建獨特的數據倉庫，

分析供應鏈：借助我們的供應鏈優化解決方案，您可以增加收入並降低開支。

通過深入的市場分析，我們幫助您了解客戶的需求和對手的野心。

例如，我們為世界上最大的家具零售商宜家提供了一個強大的 ERP 解決方案，通過為位於不同位置的商店部署位置明智的信息亭解決方案，每個商店都有自己的單獨服務器。 提供的解決方案現在正在擴展到阿聯酋的其他商店，被認為是投資回報率的最大來源。

創新和挑戰是推動我們的專家為每個客戶及其要求提供獨特解決方案的兩個驅動力。 我們以提供根據客戶需求定制的解決方案而自豪。 所以，今天就聯繫我們吧！

常見問題

問：數據分析如何應用於零售業務？

A. 零售業的高級分析使企業能夠根據他們過去的購買歷史提出客戶建議，從而為客戶提供更量身定制的購買體驗和更好的服務。 這些龐大的數據集除了參與基於市場研究的趨勢預測和戰略決策之外，還有助於趨勢檢測。

問：零售數據分析有哪些優勢？

A. 以下是零售數據分析的 5 大優勢：

• 洞察客戶行為
• 提高留存率
• 管理基礎
• 優化店內管理
• 提高投資回報率

問：零售分析工具的必備功能是什麼？

A. 零售分析工具的必備功能是：

• 評估客戶行為數據的能力
• 交叉銷售和現場推薦
• 警報和活動事件
• 競爭對手定價的實時參考
• 零售預測和分析

問：數據分析的優勢和缺陷是什麼？

A. 對數據分析的投資既有優點也有缺點。

優點

• 加強決策
• 改善客戶體驗
• 價格優化

缺點

• 數據保護
• 缺乏與團隊的溝通
• 數據質量差