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零售業(yè)強競爭,大數(shù)據(jù)如何幫助弱者角逐

大數(shù)據(jù) CIOAge
大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)滲透到各行各業(yè),這里也包括零售行業(yè)。目前,各大中小型零售商都在努力為客戶提供更好的購物體驗,用有限的預(yù)算為顧客提供滿意的服務(wù)。零售商業(yè)內(nèi)存在很強的競爭壓力,不斷的技術(shù)創(chuàng)新使得行業(yè)景觀變化迅速。

大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)滲透到各行各業(yè),這里也包括零售行業(yè)。目前,各大中小型零售商都在努力為客戶提供更好的購物體驗,用有限的預(yù)算為顧客提供滿意的服務(wù)。零售商業(yè)內(nèi)存在很強的競爭壓力,不斷的技術(shù)創(chuàng)新使得行業(yè)景觀變化迅速。

那么大數(shù)據(jù)分析將給零售行業(yè)帶來怎樣的影響,從業(yè)者又如何利用這樣的影響實現(xiàn)快速超越呢?

機器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)或許是一個可以迅速超車的手段。

零售業(yè)強競爭,大數(shù)據(jù)如何幫助弱者角逐

人工智能可通過機器學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實和語音處理等來增強現(xiàn)實,促進更好的客戶體驗。根據(jù)Gartner的報告,到2020年,AI將管理85%的零售客戶互動。

比如最近的亞馬遜公司“亞馬遜Go”雜貨店和沃爾瑪“貨架掃描機器人”,就是機器學(xué)習(xí)和AI系統(tǒng)在零售業(yè)中的經(jīng)典應(yīng)用。

但是,如果這些僅僅是作為概念證明,我們永遠都不會知道技術(shù)會給我們帶來什么。 像亞馬遜和沃爾瑪這樣的公司雖然規(guī)模很大,但其實并不自滿,他們?nèi)匀徊粩嗤顿Y于技術(shù),這給相對較小的網(wǎng)上商店和實體店帶來巨大的競爭壓力。

中小零售商面臨的挑戰(zhàn)

  • 中小型零售商正努力提供更好的購物體驗,并以有限的預(yù)算為顧客提供滿意的服務(wù)。
  • 中小零售商無法充分的利用資源去滿足顧客的需求。
  • 中小零售商并沒有分配足夠的資源來識別有利可圖的客戶,以及可能的潛在客戶,從而來定制營銷和服務(wù)工作。

許多人沒有時間充分利用金錢來嘗試提高營銷投資回報率。

個性化和產(chǎn)品推薦是由大公司在個人客戶層面提供的,來提高轉(zhuǎn)化率,這使得中小零售商難以將cart abandonment降到***。

中小型零售商也沒有資源建立優(yōu)化易腐/半易腐貨物庫存計劃的解決方案,無法確保為最終客戶提供正確的產(chǎn)品。

中小型零售商如何競爭

通過授權(quán)組織內(nèi)的個人利用大數(shù)據(jù)來準(zhǔn)確而自信地做出決策,這些零售商可以更深入地了解客戶并發(fā)現(xiàn)隱藏的趨勢,從而揭示新的機會。 大數(shù)據(jù)分析在每個階段都有應(yīng)用程序,可以幫助預(yù)測趨勢(季節(jié)性和其他)和需求,從而隔離客戶的興趣和理解并預(yù)測客戶行為。

我們來看看一些對零售行業(yè)有用的常用技術(shù)。

客戶行為和預(yù)測分析

您可以使用數(shù)據(jù)分析來找到潛在客戶,激勵他們購買更多商品的關(guān)鍵驅(qū)動因素,以及實現(xiàn)這些目標(biāo)的***方式,可以通過社交媒體,電子商務(wù)等多種渠道與客戶進行互動。 此外,可以在店內(nèi)使用位置分析,以幫助更好地了解人們的購買行為并監(jiān)控消費者流量。 客戶的購買和瀏覽歷史(店內(nèi)和在線)可用于預(yù)測需求和興趣并實現(xiàn)客戶的個性化促銷。

運營分析和供應(yīng)鏈分析

零售商可以使用分析來優(yōu)化供應(yīng)鏈和產(chǎn)品分銷以縮減價格。 您可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行組合,然后使用此數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)異常值,進行根本原因的分析、解析,然后重新構(gòu)建和可視化數(shù)據(jù)。

其他一些數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法包括:

  • 文本挖掘算法自動到達物品和訂單數(shù)量。
  • 深度學(xué)習(xí)技術(shù),如卷積網(wǎng)識別和分析。
  • 使用文本挖掘進行客戶情緒分析。
  • 客戶生命周期價值(CLTV)評分可識別需要定位或重新激活的特定客戶。
  • 使用類似于第三方數(shù)據(jù)庫的建模來識別類似于高價值客戶的配置文件。
  • 創(chuàng)造獨特的客戶角色。
  • 通過過去的購買行為和時間分析來識別客戶最有可能購買的潛在產(chǎn)品。
  • 根據(jù)客戶角色和購買行為推薦更多相關(guān)的產(chǎn)品。
  • 通過在當(dāng)天正確的時間推薦合適的產(chǎn)品來增強最終用戶體驗。

中小零售商可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)重新開始一段旅程,以應(yīng)對數(shù)據(jù)分析帶來的挑戰(zhàn)和機遇,但是開始的過程可能很艱苦,零售商可以尋求服務(wù)提供商(如Techvantage Systems)的幫助,這些服務(wù)提供商在這個領(lǐng)域經(jīng)驗豐富,并且已經(jīng)構(gòu)建了類似的解決方案,可以幫助零售商帶來良好的開局。

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: IT168
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