数据分析技术在零售业中的应用

作为数据分析师,我们深知通过数据分析,利用这些数据的力量是非常有价值的。

数据分析使用科学的方法、流程、算法和系统从数据中提取知识,并最大限度地利用这些数据做出重大决策,这是企业的关键战略实践。

由于新的数字时代的出现,如今的数据被证明是行业的强大推动力。数据对每个公司的决策者都非常有益,对大量数据的彻底分析可以影响甚至操纵客户的决策。

如今零售行业正在产生大量的客户数据,数据分析则有助于从这些数据中获得有关客户和市场合并趋势的见解。

在本文中,我们将讨论零售业中排名前 10 位的数据分析案例,以及这些案例的关键点,然后进行详细分析。

一、价格优化

在购物过程中什么对你来说很重要?它的价格、质量或是其他基本要素,但如果你以较低的价格获得更好的质量,一定会感到高兴。所以,一切都取决于价格。70% 的消费者认为购买任何产品的主要原因是它的价格。当然这也适用于零售商,根据生产者的心态,不仅取决于生产过程中使用了多少材料,还取决于什么样的客户会购买该产品。数据分析将这个问题带到了一个新的水平。

在数据分析中有多种优化方法可以帮助零售商识别客户的方法,其中包括:

  1. 客户细分
  2. 价格弹性
  3. 竞争对手定价等……

价格优化模型使用各种算法来执行客户反馈的实时分析,以及对销售、折扣、营销活动等的响应。

示例-

机器学习模型的好坏取决于它所提供的数据,因此,我们必须在第一步仔细评估数据源,然后观察我们提供的数据是否适用于模型。

步骤:

1. 收集数据

首先,我们需要足够的数据来训练机器学习模型。在任何情况下,必须先使用初始数据集对模型进行训练,然后才能开始价格优化。例如,客户的交易历史、产品描述、客户评论、地理位置等……

2. 设定目标

下一步是定义战略目标和约束。零售商明确了客户背后利润最大化的目标,但是,他们也可能对客户忠诚度感兴趣。每个特定场景都会影响问题的建模方式,为同一零售商测试不同的场景意味着需要使用不同的模型。

3. 建模与训练

这是价格优化过程中的重要一步,之前收集的数据就用于训练机器学习模型。

当我们谈论价格优化时,会用到各种各样的模型,例如,根据存在的数据量,此类算法可以是有监督的或无监督的、可解释的或不可解释的,等等。可以使用深度学习技术或任何其他强大的算法方法。

4. 执行

现在是在全球范围内执行预测价格的时候了。模型获得的价格随后可以由零售商手动调整并定期优化。

二、个性化营销

营销策略是吸引顾客的最佳技术,对零售商来说是有利可图的。它需要收集客户的交易数据。通过这种技术可以大规模地预测未来的决策和选择。

分析通常通过规则挖掘算法进行。它从数据中收集有用的数据,一个特殊的函数接收数据,根据一些不同的因素对其进行拆分,并删除无用或不需要的数据。

步骤:

1. 当我们收集数据时,需要执行一些探索性数据分析,以了解正确的模型,从而找到洞察力。

2. 选择最适合数据的模型,当模型执行时,它的准确度会更高。

3. 选好模型后,以可行的方式格式化数据。这可能涉及如何处理缺失值、重复项或其他变量。

4. 最后是微调模型,这意味着模型不会过度拟合数据,并且可以按预期运行。

示例-

假设一家公司在营销上花费了一大笔钱,他们制定的策略非常有效,但投资回报却远未达到预期的效果。但作为数据分析师,我们从网站上收集了关于客户的大量信息数据,通过这些数据,我们可以获得分析报告,进一步说明该客户可能购买的其他产品。

三、利用社交媒体

在当今世界,每个人都在使用社交媒体,而零售业正在借助这些沟通桥梁或技术在全球范围内进行营销。社交媒体向零售商提供了大量客户数据,这有助于发现客户行为和趋势。

社交媒体公司的数据分析师和研究人员可以直接访问代码库,如果他们想要定期收集一段数据,可以创建代码来收集它。

在数据分析的世界中,查询、建模和测试的持续过程从未停止过,也不会停止,因为数据是不断变化的。

实例-

早在互联网出现之前,研究人员就已经想到了社交网络。早在 20世纪,社会学家就在研究人们通过日常交往和个人关系联系在一起的方式。最著名的社交媒体 Facebook,它从一开始就统治着世界,许多行业将其用于营销策略,还有很多像 Facebook 一样将社交媒体用于营销目的的。

四、AR

数据可视化背景下的 AR(增强现实)在本质上会变得更加复杂和动态。当相机显示特定域的图像时,域本身用特定点标记,这样当域中的特定点在相机的视野中时,AR 系统可以检测到特定点,然后意识到该特定点是什么。AR为客户提供产品的实时体验,已迅速成为零售商必不可少的技术。

零售商开始使用 AR 技术通过虚拟店面重新构想数字购物体验。一些 AR 应用程序包括:Snapchat、lenscart、amazon、Instagram 等。零售商可以通过向客户提供他们想要的信息和工具来与他们实时联系,以帮助他们做出明智的决定。例如,将导航映射到客户正在寻找的产品,并通知客户交易和特别优惠。消费者可以在购买产品之前就颜色、尺寸、配件等设置明确的交互。

五、促销

假设你是店主,为了赚钱,你会把你的产品推销给顾客购买,所以这里的促销是指当顾客来购买商品时能帮助你推销产品的活动。促销活动已成为零售业务的重要组成部分。

它使用的技术是,如果客户购买了商品,那么机器学习算法会根据客户的决定进行操作,并鼓励他们购买更多的产品。零售构成了三个基本支柱——产品组合、体验和价值,即你需要销售什么产品,你将如何销售它们,以及以什么价格销售。

许多方法可以影响消费者的决策,其中包括:

  • 有效地在货架上排列产品
  • 有吸引力的包装
  • 产品介绍
  • 提供礼物
  • 有吸引力的价格

实例-

假设,你将在某个电子商务网站上在线购买任何产品,如果你想为工作购买笔记本电脑,那么你将在搜索笔记本电脑的时候被大数据分析,在购买笔记本电脑后,你会看到弹出窗口有一些与电脑包相关的产品展示在你面前。

六、新店位置

如果你想知道如何选择开店的位置,数据分析就可以帮助你找到开店的最佳地点。例如利用在线可用的客户数据、该地区的市场趋势、附近其他商店的位置等。

开店前需要解决的主要问题有:• 必须位于家庭高收入地区• 必须位于经济增长迅速地区 • 最好在有千禧一代退休人员的地区• 最好靠近主要交通站• 最好远离其他杂货店

例子-

美国一家很受欢迎的汉堡连锁店 Wendy’s,它就是利用位置分析来识别新的商店位置,并在此过程中节省了近 750,000 美元。在另一个案例中,美国的一个国际机场使用位置分析来加快客户办理登机手续的速度。

七、库存管理

今天的库存控制系统也是推动业务洞察力的关键,可以帮助商家做出数据驱动的决策,以提高生产力和盈利能力。库存系统还可以为商家提供对客户行为、产品性能和渠道性能的强大洞察力。1.库存情况。2.销售需求。3. 产品退货。

数据分析中有强大的机器学习算法可以检测模式、元素和供应链之间的关系。我们可以通过开发机器学习算法的参数来分析策略。分析人员发现模式和趋势,并根据收到的数据管理库存。

八、客户情绪分析

通过使用情绪分析,收集客户的主观信息以更好地了解他们。数据分析在零售业的应用使客户情绪分析变得更加简单和容易。

数据分析中有许多强大的工具可以帮助零售行业通过收集客户的反馈来发现他们的情绪。其中之一是自然语言处理(NLP),这种情绪分析模型可以检测出文本中的情绪,如果客户对产品给予正面或负面的反馈,NLP 可以检测到。

九、推荐系统

在数据分析中,推荐系统被证明对零售商非常有用,可以作为客户行为预测的工具。它有助于获得任何特定产品的客户意见,提供建议使零售商能够增加销售额并掌握趋势。

这些推荐引擎有两种类型:

1.协同推荐系统 

这种推荐是基于为该产品提供的描述或某些数据。系统根据产品的上下文或描述找到产品之间的相似性,再考虑用户以前的历史,以找到用户可能喜欢的类似产品。

例如,如果用户想购买笔记本电脑,那么电子商务网站会向他推荐笔记本电脑的基本要求,例如笔记本电脑包、保护套等……

2.基于内容的推荐系统

这种推荐是基于用户的行为完成的,用户的历史起着重要的作用。例如,如果用户A喜欢苹果、香蕉和梨,而用户B喜欢苹果、草莓和梨,那么他们有相似的兴趣。因此,用户A购买草莓而用户B购买香蕉的可能性很大。这就是协同过滤的完成方式。

这个过程是通过收集过去的数据并从中做出决定来完成的,然后为客户考虑首选产品。推荐引擎计算客户偏好中的相似度指数,并相应地提供商品或服务。随着行业推荐系统的使用,零售行业的收入增长迅速,促进了社会经济的增长。

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