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大数据如何改变零售业 – CustomersSurvey.net

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当你出去买杂货时,你是否有可能意识到你忘了买一些重要的东西? 例如,如果您在网上订购杂货,但又错过了一些基本需求怎么办?

如果您不必担心记住要点什么并且推荐系统会处理其他所有事情,那不是很好吗?

大数据分析和人工智能通过提供所有这些问题的答案,在改变零售业和释放隐藏的商业潜力方面发挥着重要作用。

为每家公司实施大数据分析并获得洞察力是一项艰巨的工作。 幸运的是,像 Apache Hadoop 这样的创新大数据分析平台和工具使我们的任务比以前更容易和更易于管理。

大型在线零售商受益于 Apache Hadoop,这使他们的客户能够从他们的数据中获得有价值的业务洞察力,从而提高客户满意度和忠诚度。

现在让我们看一些关于零售行业大数据分析的有趣事实:

根据最新可用数据,2018 年零售大数据分析市场价值 34.964 亿美元。 预计将以 19.2% 的复合年增长率 (CAGR) 增长,达到 132.996 亿美元。 在非常短的 2019-2026 年期间,增幅将几乎高出四倍。

据麦肯锡称,在您的零售链中实施大数据分析有可能将零售公司的营业利润率提高约 60%。

大数据在零售业的力量

让我们来看看大数据在零售行业的一些最重要的优势:

  • 零售店的销售额应该增加。
  • 通过增加对产品的需求使产品更受欢迎
  • 唤醒沉睡或冷淡的顾客
  • 客户的账单应该增加。
  • 增加了客户的幸福感。
  • 有关商店布局、员工管理和其他事项的决策受到数据的影响。
  • 更新商店销售。
  • 为目标受众开发定制的折扣和优惠
  • 研究潜在客户的偏好和购买习惯
  • 专注于高价值客户变得越来越重要。
  • 应增加顾客的行人流量。
  • 有效产生最大收入的定价策略
  • 社交媒体监控。

详细讨论了如何在零售业中使用大数据。

1.价格优化

Gartner 预测,到 2025 年,前十大零售巨头将使用实时定价。

大数据分析将有助于实现实时定价,这将允许为客户实时调整店内价格。

在本节中,零售商试图确定各种产品价格变化的影响。 “假设”分析支持了解价格对销售、客户购买决策、产品选择和其他因素的影响。

大数据分析可帮助零售商确定将推动销售并最终产生最大收入的最佳价格。

2. 制定战略决策

Gartner Group 预测,到 2022 年,大型企业组织将利用大数据分析的力量来提高其业务决策的质量。

大数据分析可用于做出长期决策,例如在哪里定位零售店,各种商店的表现如何。 大数据分析还有助于制定短期战略决策,例如促销/折扣、产品销售、产品展示和其他类似活动。

3.个性化客户体验

客户数据分析有助于为目标客户定制折扣和优惠。 这些信息包括购买历史、搜索历史、平均账单价值、光顾零售店的频率等。 它与。

大数据分析用于创建有关促销和折扣的定制 SMS 消息和电子邮件。

市场购物篮分析、推荐系统、聚类和细分、预测分析、趋势分析等。 让我与您分享零售分析中的一些关键术语,例如

零售中的大数据概念

让我们看一些大数据分析概念以更好地理解它们:

1. 推荐系统

亚马逊的推荐引擎分析了超过 1.5 亿个账户的数据,占所有销售额的 29%。 电商巨头通过这一策略获得了巨额利润

当您在电子商务平台或在线零售上进行购买时,您会收到有关许多人在购买产品时购买的其他产品的建议,以及您应该与特定产品一起购买哪些其他产品的建议。 该平台或在线零售上的特定产品。

亚马逊、Flipkart、Bigbasket 等电子商务巨头是推荐系统最常见的用户。 根据您之前的搜索和购买,亚马逊使用大数据向您推荐产品。

2. 预测分析

据《福布斯》杂志报道,近一半的家庭在网上购买每月的杂货。

我们的信用卡通常用于支付杂货或任何其他购买费用。 然而,近年来信用卡欺诈的数量显着增加。

预测分析使亚马逊在实施该技术后的前六个月内将信用卡欺诈减少了 50%。 预测分析大量用于亚马逊用来打击欺诈的欺诈检测工具。

提高利润率是每个企业的主要目标。 但是,零售商必须就库存做出若干决定,例如应从制造商处订购多少数量等。 各类产品的市场需求现状如何? 客户对各种产品的反应如何?

因此,零售商必须根据多种因素预测需求,包括市场状况、客户支付意愿、以往销售情况、产品受欢迎程度等因素。 在预测未来需求和增长时,预测分析可以帮助企业。

3. 运营分析和供应链管理

还有一些其他问题,例如在哪里可以找到零售店,哪些商店表现良好,哪些商店的客流量最多。

使用历史销售数据、了解客户人口统计数据并在所有商店重复最佳实践可以帮助您做出更好的运营决策,从而带来更好的结果。 据该公司称,Apache Hadoop 可用于分析数百万条销售记录,以生成可操作的业务洞察力。

大篮子案例研究

据该公司称,通过使用数据分析,Bigbasket 在五年多一点的时间内将其客户群从零增长到四百万。

“智能购物车”等功能有助于更准确地分析客户需求,并将订购时间从 20-25 分钟缩短到 3-4 分钟以内。

2013 年标志着 Bigbasket 分析领域的开始。 目标是增加客户数量,从而通过利用从数据挖掘中获得的见解来提高客户保留率。 客户流失是任何在线零售商必须处理的最严重的问题。

由于数据驱动的决策,大篮子的客户保留率显着提高,平均客户发票价值增加,并且能够向客户提供有针对性的优惠券和折扣。

Bigbasket 还设法在五年多一点的时间内将其客户群从零扩大到四百万。

“智能购物篮”等功能会分析您的购买模式、搜索历史、以前的购买和购物行为,以确定您是否在杂货店一遍又一遍地购买相同的产品。 然后,此信息将用于推荐在下一轮购物中购买的物品。

这可以节省您浏览产品的时间并提高订购​​流程的效率。

解决方案

将数据驱动的洞察融入您的运营有助于提高业务效率,同时也使您与竞争对手区分开来。 实施购物篮分析、预测分析和推荐系统等概念可以提高客户满意度并最终提高客户保留率。

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