零售行业中的数据分析应用

零售行业中的数据分析应用

数据分析涉及各行各业,譬如零售业就在利用大数据方面处于领先地位。零售业成功的关键在于零售商了解客户选择的能力十分突出,他们深知客户的喜好,同时预测销售和管理的总费用。

如今,了解全球数百万客户的心态并将我们的产品卖给他们已经变得非常困难。这就是零售商开始在零售业中使用数据分析的原因,而数据分析也为零售行业注入了灵魂。

如今,数据分析以各种不同的方式对零售业产生了巨大的影响,可以说数据分析为零售商提供了无限的可能性。

在零售业中采用数据分析的主要目标是满足用户不断增长的期望。零售行业正在生成大量的客户数据,数据分析有助于从这些数据中获得有关客户和市场趋势的见解。有效利用这些信息将使行业能够在正确的时间做出一些重要的数据驱动决策。

零售商可以制定各种策略来通过数据分析来影响客户。

首先了解零售中数据分析的一些经典案例:

1.推荐系统

系统基于客户的先前历史来工作,可以帮助零售商了解客户的偏好,并在他们上网时向他们提供相关的建议。推荐引擎通常利用协作过滤或基于内容的过滤。

在此过程中,将考虑客户过去的选择以及他们喜欢的产品。推荐引擎使用此信息来应用各种算法。然后,它找出一些类似的建议,并相应地向用户提供各种商品和服务,建议最终将有助于改善该行业的销售。

2.个性化营销

多年来,零售商一直从个性化营销中获利。该过程涉及从数百万客户的交易中收集大量数据。然后对其进行分析,以预测将来的客户选择或决定。该分析是基于对各种产品的客户的喜欢、喜欢和评论进行的。这将帮助零售商做出一些有关定价政策的重要决定,并为客户提供个性化的建议。从数据中提取的见解可帮助行业改善其发展战略,营销技术和销售。

3.价格优化

据普华永道称,总消费者中有60%认为购买任何产品的主要原因是价格。数据分析引入了解决此问题的新方法。各种价格优化技术可帮助零售商确定其产品的适当价格。随机购物、位置细节、客户细分等是用于价格优化的一些工具。

价格优化模型使用的不同算法对客户对价格,折扣,节日销售,营销活动等的响应进行实时分析。例如,沃尔玛是全球领先的跨国行业之一,已开发了自己的数据分析中心,即Data Cafe。Data Cafe厌倦了超过40 PB的客户数据,这有助于他们了解市场趋势。这项先进的分析表明,沃尔玛的杂货店团队发现,由于价格无关,某件商品的销售突然减少了。

因此,只要产品的销量突然下降,该算法就会向他们发出警报,从而可以采取适当的措施。

4.库存管理

零售商旨在随时满足客户需求,库存管理涉及确保在任何给定时间点都有待售产品的可用性。零售商可以使用数据分析预测需求水平,并维持安全缓冲区以应对不断变化的需求。

预测需求将帮助零售商保留更多产品库存,以便在危机时期为客户提供服务。各种先进的机器学习算法都用于构建模型。他们具有确定供应链不同方面之间的各种趋势和关系的能力。这些算法可帮助零售商根据即将到来的销售模式保持产品库存。

5.实施增强现实

零售业正在慢慢适应增强现实的概念,以在没有实际拥有产品的情况下为客户提供产品的体验。宜家家具和家庭装饰品是瑞典领先的公司之一,客户可以扫描自己喜欢的产品,然后将它们虚拟放置在房屋中,以体验其原始外观。这将帮助他们通过使用图像识别技术来感觉产品。消费者可以在购买产品之前消除对颜色,尺寸等的疑问。这有助于客户确定并做出更好的购买决定。当然,公司必须承担较少的回报和负销售额。

6.新店选址

事实证明,数据分析是一种选择合适位置以建立新商店的有效工具。做出这样的决定需要分析大量数据。例如在线提供的客户数据,该地区的市场趋势,其他附近商店的位置等。该算法在分析过程中考虑了所有这些因素。然后,它以一种有助于零售商做出有关新店位置的各种决定的方式评估结果。

7.客户情绪分析

客户情绪分析不仅限于零售行业,而且在许多其他行业中也起着非常重要的作用。零售业中数据分析的实施使其变得更加简单。客户情绪分析是通过使用几种复杂的机器学习 算法进行的。该算法适用于通过各种社交媒体平台和在线服务反馈收集的客户数据。这样他们就可以了解客户对产品的态度。该分析利用语言处理来识别表明客户态度积极或消极的单词。分析所有检测到的客户情绪,输出表示文本的整体情绪。

8.利用社交媒体

社交媒体不仅仅是与我们的朋友联系的一种媒介。它为零售商提供了大量的客户数据。这有助于他们了解购买模式,客户行为和趋势。但是,在提取此数据时,我们不应违反客户的隐私政策。

例如,Nordstrom是美国领先的时装零售商。它探索了各种社交媒体平台,例如Facebook,Twitter,Instagram等,以获取有关最受欢迎产品的信息并在其商店中提供。他们正在使用NLP(自然语言处理)来收集数据,并使用不同的机器学习算法从中提取这种有意义的见解。

9.欺诈检测

影响行业成功的最重要因素之一就是赢得客户的信任。

但是,某些欺诈活动可能会破坏客户一生的宝贵信任,这将给整个行业造成巨大损失。

零售业的数据分析有助于保护公司的声誉。对于零售商而言,欺诈检测已成为一个具有挑战性的问题。

在蒙受了巨大的财务损失之后,两家公司现在正在借助多种机器学习算法和深度神经网络。

这使他们能够始终检查所有活动并捕获任何欺诈活动。这些算法不仅可以检测欺诈,还可以帮助预测未来的欺诈活动。

10.推销

商品推销是指当客户访问我们的商店时可以帮助我们促销和销售产品的每项活动。因此,它成为零售业不可或缺的一部分。在视觉上令人满意的视线中展示产品可以帮助在购买任何产品时操纵客户的决定,并鼓励更多的购买。各种销售技术包括有效地在货架上布置产品,精美的包装,产品展示,诱人的价格(折扣),提供礼物等。所有这些销售技术均受应用数据分析从客户数据中提取的各种见识的启发。

我们可以看到零售行业对于数据分析的应用,同时说明,数据分析师在零售业的需求与日俱增。

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