如何零售商可以使用数据驱动的零售体验赢了吗?

个性化是他们是重要的相关零售商的关键客户展示。
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它应是毫不奇怪,产生大量的自己的数据的一直零售商,无论是在商店和供应链在整个。但数据仅仅是数据。它是不一样的东西的信息。这样大的数据集被发现的金矿,但不是延展性到任何具体直到零售商在哪些进程ESTA到有意义的洞察强大的分析数据带来的。见解沿顾客的旅程嵌入,可以给品牌竞争优势,以了解购买意向,消费者的渠道偏好。此外,它提供有关相关内容的见解和短信这将是最容易鼓励消费者沿途移动。

新Alteryx和350个零售商RetailWire调查和品牌厂家几乎表明,考虑购物者洞察和分析实现,关键业务的性能及其受访者的76%。然而,只有16%的人认为他们的组织是在利用购物者洞察“专家”。

研究告诉我们,企业客户行为的见解杠杆在销售增长85%跑赢同行和毛利率超过25%。 ( 资源: alteryx.com)

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如何零售商可以充分利用他们的数据!

 

个性化是他们是重要的相关零售商的关键客户展示。 For this, retailers first need to understand their customers by collecting their internal 1st party data and combining it with rich 3rd party data sets, both offline and 线上. 零售商s should then strive to bring several data sources into one single platform; else, the result is more akin to separate businesses operating at individual levels. The data thus collected in various formats can be stored in a Data Lake or data warehouse which acts as a centralized unified repository. The next step would then be to process the 数据 & apply analytics around it to generate value.

All of this requires having the right tools, software, and systems that can gather and present data in a clear and organized way. 零售商s can harness technologies like Data Science & Big Data Analytics to discover hidden patterns, market 趋势, and consumer preferences. Of-course this requires getting the basics of analytics right. You can’t really build a tower without a solid foundation. Make sure your base KPI(s) are well defined and then you have identified the KPI(s) that require a deeper dive for an ideal value proposition. Based on the combination of structured and unstructured 数据 and effective use of the tools retailers can evaluate the most effective route to sales boost and 客户参与.  

Once the data has been analyzed and insights have been gathered, the results need to be communicated across channels and displayed to the user.  This requires 数据, applications, and systems across the IT landscape to be integrated. There are great solutions in the market, delivering amazing Omni-channel experience. All of this brings us to one very important piece of the puzzle – ‘Integration’. Accelerators like AURAS; a best-of-breed can help enterprises deliver Omni-channel experience & business agility.

此外,使用仪表盘使用多个工具全面集成的帮助零售商能够可视化,并在所有关键绩效指标股的进步,消费者的识别模式,结合多种数据源,并找到必要作出关键决策的相关性。

分析原因,必须谨慎行事

  • 凯马特 (一个在美国最大的零售商)是为什么只是单独实施新的商业智能系统一个很好的例子是不够的,在业务分析成功。 凯马特的无法对数据进行分析和产品发展趋势理解和管理客户可怜最终经验引起库存水平。它不能捕获通过业务分析和研究市场发展趋势;它结束了提供搭配更高端家电的低价几个名牌商品(杰奎琳·史密斯服装设计师):在没有明确的概念(即肯莫尔电器)如何迎合特定的目标市场。
  • 分析需要大量的数据。同意 - 但一切都是必要的吗?大概不会。 OfficeMax公司,一个美国办公用品零售商,致信迈克在伊利诺伊州的某些西伊;然而,在信的内容没有要求。这封信是写给“迈克·西伊,女儿在车祸中丧生。”西伊在一次车祸中失去了他的女儿差不多一年前。而可悲的是,刚刚离开他的家出席悲伤的父母谁失去了他们的孩子辅导开会前,我收到ESTA letter.this事件所提出的一些争论关于公司如何使用数据,如果数据在其上运行分析程序前检查。

为了保持一个快速增长的市场的竞争优势,它正成为零售企业越来越有必要寻找以独特的方式利用新的和广泛的数据源的主动方法。伴随于此, 关键是要设置了合适的系统,确保实时无缝集成。概括地说 - 我们似乎朝着可以被设想为零售的最佳时机,或者更确切地说,零售智能时间前往。

该文章,被阿布舍克马哈詹,SR写下了下来。经理 - 零售,真空系统

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