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零售业强竞争,大数据如何帮助弱者角逐

博易智软时间:2018-10-22

大数据时代,数据分析已经渗透到各行各业,这里也包括零售行业。目前,各大中小型零售商都在努力为客户提供更好的购物体验,用有限的预算为顾客

 

提供满意的服务。零售商业内存在很强的竞争压力,不断的技术创新使得行业景观变化迅速。

 

那么大数据分析将给零售行业带来怎样的影响,从业者又如何利用这样的影响实现快速超越呢?机器学习、人工智能等技术或许是一个可以迅速超车的手

 

段。

 

人工智能可通过机器学习、虚拟现实和语音处理等来增强现实,促进更好的客户体验。根据Gartner的报告,到2020年,AI将管理85%的零售客户互动。

 

比如最近的亚马逊公司“亚马逊Go”杂货店和沃尔玛“货架扫描机器人”,就是机器学习和AI系统在零售业中的经典应用。但是,如果这些仅仅是作为概念证

 

明,我们永远都不会知道技术会给我们带来什么。 像亚马逊和沃尔玛这样的公司虽然规模很大,但其实并不自满,他们仍然不断投资于技术,这给相对较

 

小的网上商店和实体店带来巨大的竞争压力。

 

 

中小零售商面临的挑战

 

1) 中小型零售商正努力提供更好的购物体验,并以有限的预算为顾客提供满意的服务。

 

2) 中小零售商无法充分的利用资源去满足顾客的需求。

 

3) 中小零售商并没有分配足够的资源来识别有利可图的客户,以及可能的潜在客户,从而来定制营销和服务工作。

 

4) 许多人没有时间充分利用金钱来尝试提高营销投资回报率。

 

5) 个性化和产品推荐是由大公司在个人客户层面提供的,来提高转化率,这使得中小零售商难以将cart abandonment降到更低。

 

6) 中小型零售商也没有资源建立优化易腐/半易腐货物库存计划的解决方案,无法确保为最终客户提供正确的产品。

 

 

中小型零售商如何竞争

 

通过授权组织内的个人利用大数据来准确而自信地做出决策,这些零售商可以更深入地了解客户并发现隐藏的趋势,从而揭示新的机会。 大数据分析在每

 

个阶段都有应用程序,可以帮助预测趋势(季节性和其他)和需求,从而隔离客户的兴趣和理解并预测客户行为。

 

 

客户行为和预测分析

 

您可以使用数据分析来找到潜在客户,激励他们购买更多商品的关键驱动因素,以及实现这些目标的好的方式,可以通过社交媒体,电子商务等多种渠道

 

与客户进行互动。 此外,可以在店内使用位置分析,以帮助更好地了解人们的购买行为并监控消费者流量。 客户的购买和浏览历史(店内和在线)可用于预

 

测需求和兴趣并实现客户的个性化促销。

 

 

运营分析和供应链分析 

  

零售商可以使用分析来优化供应链和产品分销以缩减价格。 您可以将结构化数据与非结构化数据进行组合,然后使用此数据来发现异常值,进行根本原因

 

的分析、解析,然后重新构建和可视化数据。

 

中小零售商可以通过大数据分析技术重新开始一段旅程,以应对数据分析带来的挑战和机遇,但是开始的过程可能很艰苦,零售商可以寻求服务提供商(如

 

Tableau)的帮助,这些服务提供商在这个领域经验丰富,并且已经构建了类似的解决方案,可以帮助零售商带来良好的开局。

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