Big Data-vähittäiskaupan uusi aikakausi

tässä on läpivalaisu, jolla saat käsityksen siitä, miten Big Data muuttaa vähittäiskauppaa. Tämä auttaa sinua ymmärtämään, miten Big Data näinä päivinä ei rajoitu vain teknologinen verkkotunnus, mutta on ase vähittäismyyjien yhteyden asiakkailleen merkittävällä tavalla.

vähittäiskaupan Big Data auttaa vähittäiskauppiaita ennustamaan asiakkaiden vaatimuksia, personoimaan asiakkaiden kokemuksia ja mikä tärkeintä, se auttaa vähittäiskauppiaita parantamaan toiminnallista tehokkuuttaan. Lue lisää siitä, mikä on Big Data.

miksi big dataa käyttävät vähittäiskaupan yritykset?

Big Datan käyttöönotto useissa vähittäiskauppakanavissa on lisännyt merkittävästi kilpailukykyä markkinoilla. Vähittäiskauppiaat etsivät nyt Big Data-Analytiikkaa saadakseen tuon ylimääräisen kilpailuedun muihin nähden. He ottavat sen nopeasti käyttöön saadakseen parempia tapoja tavoittaa asiakkaat, ymmärtää, mitä asiakas tarvitsee, tarjota heille paras mahdollinen ratkaisu, varmistaa asiakastyytyväisyys, jne.

Big Datan käyttö vähittäiskaupassa

Big Datan käyttö vähittäiskaupassa kiihtyy nopeasti, ja sen myötä yritysten tarve löytää parhaat käyttötapaukset samalle.

Big Datan käyttötapaukset vähittäiskaupassa

tässä muutamia Big Datan käyttötapauksia vähittäiskaupassa:

• asiakaskokemuksen Personointi
• kysynnän ennustaminen

operatiivinen tehokkuus

• Asiakaspolkuanalytiikka

1. Asiakaskokemuksen Personointi

minkä tahansa yrityksen menestys perustuu yksinomaan siihen, kuinka tyytyväisiä Asiakkaat ovat ja miten hyvin heitä kohdellaan. Onnellinen asiakas on se, joka on myös uskollinen. Big Data tarjoaa jälleenmyyjille mahdollisuuksia parantaa asiakaskokemustaan. Big Data-analytiikka auttaa vähittäiskauppiaita ennakoimaan asiakkaan kysyntää ja siten valtuuttaisi heidät tekemään tehokkaita ja asiakaskeskeisiä päätöksiä ja siten personoimaan markkinointiaan kuluttajadatan pohjalta. Näiden ostajien tietojen lähteitä ovat verkkosivustot, mobiilisovellukset, sosiaalisen median alustat, sensorit jne.

Tämä auttaa vähittäiskauppiaita saavuttamaan suurempia korkeuksia markkinoilla ja lisää siten myös kilpailua. Kuvittele, että voit ostaa tuotteita, jotka räätälöidään juuri sen mukaan, mitä tarvitsemme. Mitä muuta me kuluttajana tarvitsemme? Rakastamme kaikkea räätälöityä näinä päivinä ja siksi Big Data on täällä.

Tsekkaa DataFlair Big Data Tutorials Library – Collection of 170+ Tutorials

Big Data Case Study – personal Customer Experience

a. ChatBot Revolution

aloitetaan Big Data in Retail Case Study – Chatbot Revolution

Mall of America, Bloomington, Minnesota – Pohjoisvaltioiden suurin ostoskeskus on 500+ jälleenmyyjää, 50+ ravintolaa, 14 elokuvateatteria, 2 hotellia, sisäteema puisto ja museo. Niin valtava tietokanta asiakkaita, se oli melko vaikea heille tarjota henkilökohtainen kokemus jokaiselle heistä. Mikä sitten auttoi heitä tarjoamaan asiakkailleen paremman kokemuksen? Mikä helpotti heidän elämäänsä? Tietenkin, Big Data. IBM tarjosi heille chatbotin (yksinkertaisen tekstiviestialustan) nimeltä ELF, joka velvoitti asiakkaat ohjaamaan valtavan ostoskeskuksen läpi. Tämä chatbot auttoi heitä ymmärtämään asiakkaidensa tarpeita paremmin ja siten auttamaan heitä luomaan ylivertaisen yksilöllisen kokemuksen asiakkaille.

Accenturen mukaan ”hyvän ostokokemuksen tarjoaminen parantaa asiakastyytyväisyyttä, toistuvia ostoksia, asiakasuskollisuutta, asiakkaiden lähetteitä, tuloja ja asiakkaiden sitoutumista”.

IBM ja Accenture käyttivät Big Dataa tavoitteidensa saavuttamiseen, Voit myös saavuttaa tavoitteesi Big Data Start Learning Big datan avulla.

2. Kysynnän ennustaminen

tässä tulee Big datan toinen käyttötapaus vähittäiskaupan kysynnän ennustamisessa.

ensimmäisenä tuotteella tai palvelulla markkinoinnissa on monia etuja ja etuja – mutta siihen liittyy myös monia haasteita. Ja Big Data antaa sinulle joustavuutta käsitellä molempia. Selviytyäkseen tässä alati kehittyvässä teknologisessa ja sosiaalisen median maailmassa vähittäismyyjien pitäisi olla askeleen edellä asiakkaita. Jos vähittäiskauppiaat jäävät jälkeen asiakkaista, he menettävät heidät. Big Data-analytiikan avulla vähittäiskauppiaat voivat luoda tietoa asiakastottumuksista, mikä auttaisi heitä ymmärtämään eniten kysyttyjä tuotteita ja palveluita ja niitä, joita heidän pitäisi lopettaa tarjoamisensa. Se myös valtuuttaa heidät ennustamaan seuraava iso asia vähittäiskaupan ja sitten valmistaa uusia tuotteita mukaan nykyiset trendit markkinoilla. Näin vähittäiskaupan Big Data auttaa vähittäiskauppiaita ennakoimaan kuluttajien vaatimuksia.

Big Data – tapaustutkimus-kysynnän ennustaminen

A. Kaupan alan sääennuste-kirkas ja aurinkoinen

Voitteko kuvitella, että sääennuste auttoi kauppaketjua kasvattamaan myyntiään? Utelias? Tässä on uskomaton tarina.

sääennuste ei koske vain säätä. Sillä on paljon muutakin tarjottavaa. Sääkanava ennustaa sään vaikutusta katsojiensa tunteisiin.

yksi tällainen esimerkki vähittäiskaupan Big Data-analytiikasta on Pantenen, Walgreensin ja The Weather Channelin yhteistyö. Sääkanava keräsi tiedot ilman kosteustasosta ja siitä, milloin se on korkeimmillaan. Tämä auttoi Pantenea ja Walgreensiä mainostamaan tuotettaan, joka liittyi niihin hiusongelmiin, joita nainen saattaa kohdata ilman lisääntyneen kosteuden vuoksi. Se sai naiset etsimään tuotetta paikallisista myymälöistään estääkseen itseään saamasta minkäänlaisia hiusongelmia.

Tämä johti Pantenen myynnin kasvuun Walgreens-messuilla heinä-elokuussa 10 prosenttia ja koko tukkaluokan myynnin kasvuun Walgreens-messuilla yhteensä 4 prosenttia. Tämä leimattiin ”karvalakiksi” ja trendattiin sosiaalisessa mediassa #haircast-tunnisteen alla.

tiedä enemmän Big Datan reaaliaikaisista sovelluksista eri sektoreilla.

3. Operational efficiency

Efficiency across different channels in the retail company is something that governments to operate free. Varastoyksikön ja tuotantoyksikön välinen koordinointi on erittäin tärkeää. Big Data vähittäiskaupassa auttaa vähittäiskauppiaita seuraamaan myymälätason kysyntää reaaliajassa, jotta myydyimmät tuotteet pysyvät varastossa. Se on tullut avuksi nopeammassa tuotteiden elinkaaressa ja yhä monimutkaisemmassa toiminnassa ja auttaa siten heitä ymmärtämään toimitusketjuja ja tuotteiden jakelua kustannusten vähentämiseksi.

Big Data on auttanut heitä käsittelemään voimakasta painetta optimoida varojen käyttö, budjetit, suorituskyky ja palvelun laatu. Palvelimet, laitoskoneet, asiakkaiden omistamat laitteet, energiaverkkoinfrastruktuuri ja jopa tuotelokit ovat harvoja esimerkkejä hyödykkeistä, jotka tuottavat arvokasta tietoa. Tämä data kasvaa nopeasti joka päivä ja kerätä, valmistella ja analysoida näitä tietoja on mojova tehtävä.

miten käsitellä näitä tietoja???

ilmeisesti Big Data-analytiikka.

käy läpi 10 parasta Big Data-analytiikkatyökalua käyttöineen.

4. Asiakaskäyntianalytiikka

sydämen seurantalaitteen siksak-kuvio (laite, joka seuraa jatkuvasti sydämesi toimintaa) osoittaa, että on elämää. Myös asiakkaan matka on sama. Se on myös siksak-kuvio eri kanavissa tutkimuksesta ostoon. Tämä kertoo siitä, että markkinoilla on elämää. Big Data on äärimmäinen työkalu tämän matkan käsittelyyn ja analysointiin. Teknologioiden kehittymisen ja sosiaalisen median nousun myötä asiakkaat voivat saada tietoa mistä tahansa tuotteesta, missä tahansa ja sekin muutamassa sekunnissa. Kuluttajat ovat nykyään voimakkaampia kuin koskaan ennen. Big Data auttaa jälleenmyyjiä hahmottamaan tehokkaimmat tavat tavoittaa heidät ja pakottaa heidät ostamaan.

Big Data on kuin sydänkone, joka auttaa vähittäiskauppiaita seuraamaan asiakkaan toimintaa ja oikeuttaa näin parantamaan asiakaskokemuksen laatua.

Hanki täydellinen käsitys siitä, miten Big Data auttaa Flipkartia saavuttamaan virstanpylvään

Big Data Case Study – Customer Journey Analytics

a. Retail – Faster than AirMail/Email

aletaan lukea Big Datan kolmatta tapaustutkimusta Retail – Customer Journey Analyticsissa.

ennen Big Datan tuloa asiakkaan piti ilmoittaa tarpeistaan kauppiaalle henkilökohtaisesti. Varastosta loppuneista tuotteista hän tarvitsisi lähitulevaisuudessa jokaisen ja kaiken piti olla välittäjänä. Ja koska Big Data on vallannut markkinat, tämä kokemus on ollut täysin erilainen.

nykymaailmassa on tuskin mitään, mitä emme julkaisisi sosiaalisen median alustoilla. Suunnittelin perhematkaa Rajasthaniin, postasin siitä sosiaalisessa mediassa viikkoa ennen kuin esittelin innostustani matkaa varten. Ja vain päivä sen jälkeen sain yhdeltä kauppaketjulta viestin, että aurinkovoiteista ja deodoranteista on meneillään tarjous. Olin tietämätön. Ennen kuin ehdin edes suunnitella meneväni ostamaan niitä tavaroita, he tietävät jo, mitkä ovat ne must-have-tavarat, joita tarvitsisin matkalla. He ovat jo tietoisia matkastani ja siellä vallitsevista sääolosuhteista. Mitä muuta olisin voinut pyytää. Mikä käänne Big Data on tuonut meidän vähittäiskaupan kokemus.

Lue lisää mielenkiintoisia Big Data-tapaustutkimuksia Dataflairista.

johtopäätös

tässä alati kasvavassa digitaalisessa maailmassa Big Data on kaikkialla. Lähes kaikki, mitä teemme verkossa, voidaan analysoida. Big Data on vähittäiskaupan tulevaisuus, ja selviytyäkseen ja menestyäkseen tässä yhä etenevässä digitaalisessa maailmassa asiakkaiden oivallukset ovat suurin rikkaus, mitä vähittäiskauppiailla voi koskaan olla. Jos sitä ei hyödynnettäisi asianmukaisesti ja ajoissa, kauppias jäisi muista jälkeen. Kääntöpuolella Big Datalla on loputtomasti etuja ja se voi viedä yrityksesi käsittämättömiin korkeuksiin.

Big Datan käyttö vähittäiskaupassa on hämmästyttävää. Big Data kasvaa loputtomasti.

suunnittele siis matkasi Big Data-osaajaksi. Mitä odotat, Ilmoittaudu nyt Big datan verkkokurssille

Jos haluat jakaa lisää Big dataan liittyviä tapaustutkimuksia vähittäiskaupassa, Jaa kanssamme kommenttien kautta.

Happy Learning