Big Data-Den nye tidsalder for detailhandel

Her er en gennemgang for at få et indblik i, hvordan Big Data transformerer detailbranchen. Dette vil hjælpe dig med at forstå, hvordan Big Data i disse dage ikke kun er begrænset til det teknologiske domæne, men er et våben for detailhandlere at oprette forbindelse til deres kunder på en betydelig måde.Big Data i detailbranchen hjælper detailhandlere med at forudsige kundernes krav, tilpasse kundernes oplevelse, og vigtigst af alt hjælper det detailhandlere med at forbedre deres driftseffektivitet. Læs mere om, hvad Big Data er.

hvorfor detailvirksomheder bruger Big Data?

vedtagelsen af Big Data fra flere detailkanaler har i høj grad øget konkurrenceevnen på markedet. Detailhandlere ser nu op til Big Data Analytics for at have den ekstra konkurrencefordel i forhold til andre. De vedtager det hurtigt for at få bedre måder at nå ud til kunderne, forstå, hvad kunden har brug for, give dem den bedst mulige løsning, sikre kundetilfredshed osv.

brug af Big Data i detailbranchen

brugen af big data i detailbranchen accelererer hurtigt, og med det er behovet for virksomheder at finde de bedste brugssager til det samme.

Big Data Use cases i detailbranchen

Her er nogle af brugssagerne til Big Data i detailbranchen:

• tilpasning af kundeoplevelse
• forudsigelse af krav
• operationel effektivitet
• customer journey analytics

1. Tilpasning af kundeoplevelse

enhver virksomheds succes er udelukkende baseret på, hvor glade deres kunder er, og hvor godt de behandles. En glad kunde er også den, der er loyal. Big Data giver detailhandlere muligheder for at forbedre deres kundeoplevelser. Big Data Analytics vil hjælpe detailhandlere med at foregribe en kundes efterspørgsel og vil derfor give dem mulighed for at tage effektive og kundecentriske beslutninger og dermed personalisere deres markedsføring baseret på forbrugerdata. Kilderne til disse shoppers data inkluderer hjemmesider, mobile applikationer, sociale medieplatforme, sensorer osv.

Dette vil hjælpe detailhandlere med at opnå større højder på markedet og dermed også øge konkurrencen. Forestil dig at kunne købe produkter, der er tilpasset nøjagtigt efter det, vi har brug for. Hvad har vi som forbruger brug for? Vi elsker alt tilpasset i disse dage, og det er derfor, Big Data er her for.

tjek DataFlair Big Data Tutorials Library – samling af 170+ Tutorials

Big Data Case Study – personlig kundeoplevelse

a. ChatBot Revolution

lad os begynde Big Data i Detailcase Study – Chatbot Revolution

Mall of America, Bloomington, Minnesota – det største shoppingkompleks i de nordlige stater er vært for 500+ detailhandlere, 50+ restauranter, 14 biografer, 2 hoteller, et indendørs tema park og Museum. Med sådan en enorm database af kunder, det var ganske svært for dem at give en personlig oplevelse til hver eneste af dem. Så hvad hjalp dem med at give en bedre oplevelse til deres kunder? Hvad gjorde deres liv lettere? Selvfølgelig Big Data. IBM forsynede dem med en chatbot (en simpel tekstmeddelelsesplatform) ved navn ELF for at forpligte deres kunder til at styre gennem det store indkøbscenter. Denne chatbot hjalp dem med at forstå deres kunders behov på en bedre måde og dermed hjælpe dem med at skabe en overlegen personlig oplevelse for kunderne.

ifølge Accenture forbedrer “levering af en god shoppingoplevelse kundetilfredshed, gentagne køb, kundeloyalitet, kundehenvisninger, indtægter og kundeengagement”.IBM og Accenture brugte Big Data til at nå deres mål, du kan også nå dine mål med Big Data begynd at lære Big Data.

2. Forudsigelse af krav

Her kommer det andet brugstilfælde af Big Data i forudsigelse af detailefterspørgsel i detailbranchen.

at være først på markedet med et produkt eller en tjeneste har mange fordele og fordele – men det kommer også med mange udfordringer. Og Big Data giver dig fleksibilitet til at håndtere begge dele. For at overleve i denne stadigt fremrykkende teknologiske og sociale medier verden detailhandlere formodes at være et skridt foran kunderne. Hvis detailhandlere halter bagefter kunderne, mister de dem. Gennem Big Data Analytics vil detailhandlere være i stand til at generere indsigt i kundevaner, som vil hjælpe dem med at forstå deres produkter og tjenester, der er mest efterspurgte, og dem, de skal stoppe med at tilbyde. Det ville også give dem mulighed for at forudsige den næste store ting i detailbranchen og derefter fremstille nye produkter i henhold til de aktuelle tendenser på markedet. På denne måde hjælper Big Data i detailhandlen detailhandlere med at forudsige forbrugernes krav.

Big Data casestudie-forudsigelse af efterspørgsel

A. Vejrudsigt for detailbranchen-lyse og solrige

kan du forestille dig en vejrudsigt hjulpet en detailkæde i at øge deres salg? Nysgerrig? Her er den fantastiske historie.

vejrudsigten handler ikke kun om vejret. Det har meget mere at tilbyde. En vejrkanal forudsiger vejrets indflydelse på deres seers følelser.

et sådant eksempel på Big Data-Analyse i detailhandlen er samarbejdet mellem Pantene, Valgreens og vejrkanalen. Vejrkanalen indsamlede data om fugtighedsniveauet i luften og den tid, det vil være højest. Dette hjalp Pantene med at reklamere for deres produkt, der relaterede det til de hårproblemer, som en kvinde måtte have på grund af den øgede fugtighed i luften. Det fik derefter kvinder til at søge efter et produkt i deres lokale butikker for at forhindre sig i at få nogen form for hårproblemer.

Dette resulterede i en 10% stigning i salget af Pantene i juli og August måned sammen med en samlet stigning på 4% i salget på tværs af hele hårkategorien i Valgreens. Dette blev mærket som” hair cast ” og trended på sociale medier under #haircast tag.

vide mere om Real-Time applikationer af Big Data i forskellige sektorer.

3. Driftseffektivitet

effektivitet på tværs af forskellige kanaler inden for detailfirmaet er noget, der giver dem licens til at operere frit. Koordinering mellem lagerafdelingen og produktionsenheden er noget, der er af største betydning. Big Data i detailhandel hjælper detailhandlere med at overvåge efterspørgslen på butiksniveau i realtid for at sikre, at bedst sælgende varer forbliver på lager. Det er kommet til hjælp med at håndtere hurtigere produktlivscyklusser og stadigt komplekse operationer og dermed hjælpe dem med at forstå forsyningskæder og produktdistribution for at reducere omkostningerne.Big Data har gjort det lettere for dem at håndtere intenst pres for at optimere aktivudnyttelse, budgetter, ydeevne og servicekvalitet. Servere, Plantemaskiner, kundeejede apparater, Energinet infrastruktur og endda produktlogfiler er få eksempler på aktiver, der producerer værdifulde data. Disse data stiger hurtigt med hver dag, der går, og indsamling, forberedelse og analyse af disse data er en stor opgave.

hvordan håndteres disse data???

naturligvis Big Data Analytics.

granske 10 bedste Big Data Analytics værktøjer med dens anvendelser.

4. Customer journey analytics

et sikringsmønster på Hjerteovervågningsmaskinen (en maskine, der kontinuerligt overvåger dit hjertes aktiviteter) indikerer, at der er liv. En kundes rejse er også den samme. Det er også et sikringsmønster på tværs af forskellige kanaler fra forskning til køb. Og det er det, der tyder på, at der er liv på markedet. Big Data er det ultimative værktøj til at håndtere og analysere denne rejse. Med fremskridt inden for teknologierne og stigningen i sociale medier kan kunderne få adgang til information om ethvert produkt, hvor som helst og det også inden for få sekunder. Forbrugerne i disse dage er mere bemyndiget end nogensinde før. Big Data vil hjælpe detailhandlere til at opfatte de mest effektive måder at nå dem og tvinge dem til at købe.

Big Data er som hjertemaskinen, der hjælper detailhandlere med at overvåge kundens aktiviteter og dermed berettiger dem til at forbedre kvaliteten af kundeoplevelsen.

få en komplet forståelse af, hvordan Big Data hjælper Flipkart med at nå milepælen

Big Data Case Study – Customer Journey Analytics

a. Retail – hurtigere end luftpost/e – mail

lad os begynde at læse den tredje casestudie af Big Data i retail-Customer Journey Analytics.

før fremkomsten af Big Data skulle en kunde informere om hans behov til forhandleren personligt. Fra de produkter, der er udsolgt til produkterne, ville han have brug for i den nærmeste fremtid, hver og alt var nødvendigt for at blive meddelt forhandleren. Og da Big Data har overtaget markedet, har denne oplevelse været helt anderledes.

i dagens verden er der næppe noget, som vi ikke sender på sociale medieplatforme. Jeg planlagde en familietur til Rajasthan, jeg skrev om det på sociale medier en uge før jeg viste min spænding for turen. Og bare en dag efter det modtog jeg en besked fra en af detailkæderne om, at der er et løbende tilbud på solcreme og deodoranter. Jeg var clueless. Før jeg endda kunne planlægge at gå ud og købe disse ting, de ved allerede, hvad der er de must-have ting, som jeg ville have brug for på turen. De er allerede opmærksomme på min tur og vejrforholdene der. Hvad mere jeg kunne have bedt om. Hvad en turnaround Big Data har bragt ind i vores detailhandel erfaring.

Læs mere interessante Big Data casestudier på DataFlair.

konklusion

i denne stadigt voksende digitale verden er Big Data overalt. Næsten alt, hvad vi gør online, kan analyseres. Big Data er fremtiden for detailbranchen, og for at overleve og få succes i denne stadigt fremadskridende digitale verden er kundeindsigt den største rigdom, som detailhandlere nogensinde kan have. Hvis den ikke udnyttes korrekt og til tiden, ville en forhandler stå bag resten af pakken. På bagsiden har Big Data uendelige fordele og kan tage din virksomhed til ufattelige højder.

brugen af big data i detailbranchen er forbløffende. Big Data vokser uendeligt.

så planlæg din rejse for at blive en Big Data ekspert. Hvad venter du på, Tilmeld dig nu til Big Data online kursus

Hvis du vil dele flere casestudier relateret til Big Data i detailhandel, skal du dele med os gennem kommentarer.

glad læring