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大数据在零售业中的五大应用实例

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-03-28
导读: 随着零售业持续加速扩张,零售商们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。为更好地理解大数据分析在零售业发挥的价值,带你一起看看以下五个用例,眼下,它们正在多家领先的零售企业中发挥作用。 根据财经网站Kiplinger报道,2017年,光是零售业销售额就有

  随着零售业持续加速扩张,零售商们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。为更好地理解大数据分析在零售业发挥的价值,带你一起看看以下五个用例,眼下,它们正在多家领先的零售企业中发挥作用。

  根据财经网站Kiplinger报道,2017年,光是零售业销售额就有望增长3.5%,电子商务则持续大幅迈进,预期增幅15%。从日志文档、交易信息,到传感器数据和社交媒体指标这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇,助其在一个日益扩张的行业领域内,实现空前的价值与竞争优势。

  零售商要在内部提供有利条件,使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标,唯一的途径就是将大数据利用起来,制定最好的计划与决策,更加深入地了解顾客,并挖掘隐藏趋势,展现出新的机遇。

  提升客户转化率,以个性化的广告提振营收,预测并避免顾客流失,降低获取客户所需要的成本要应对这类挑战,深层次的数据驱动型洞察至关重要。但如今,顾客通过多个交互点与企业互动移动设备、社交媒体、门店、电子商务网站等等。因此,需要汇总与分析的数据的复杂性陡然上升,涉及的数据类型也骤然增加。

  一旦这些数据得到汇总与分析,你将收获前所未有的洞见比如说,最有价值的顾客是哪些,促进他们消费更多商品的动力是什么,他们的行为模式是怎样的?与他们互动的最佳方式与时机是什么?有了这些洞见,你不仅能收获更多客户,还能提升客户忠诚度。

  要发掘顾客行为数据中隐藏的洞见不论这些数据是结构化还是非结构化的数据工程是关键。因为,你可以同时汇总并分析所有数据,进而得到所需洞见,以提升客户获取率与忠诚度。

  过去,销售被视为一种艺术形式,人们认为,商品销售中,决策的具体影响是无法确切衡量的。而随着在线销售的增长,一种新的趋势开始显现:顾客会先去实体店对商品作一番了解,继而回家网购。

  行为追踪技术的出现,为分析店内行为以及衡量销售策略提供了新的途径。零售商必须吃透这些数据,以优化销售策略,同时,通过忠诚度应用程序,对店内体验进行个性化定制,并及时采取行动,促使顾客完成购置最终目标就是提升所有渠道的销售额。

  依据顾客的购买和浏览记录,确定顾客的需求与兴趣,然后为顾客量身定制店内体验。

  监测店内顾客习惯,并及时采取行动,促使顾客当场完成购物,或是之后上网购置,由此保住交易。

  要在提升客户获取率的同时,降低成本,零售企业需要有效地进行定向促销。为此,商家需要全方位地了解顾客,并掌握尽可能准确的预期。

  历来,顾客信息都仅限于交易发生时的地理数据。但如今,顾客的互动行为多于交易行为,而这些互动发生在社交媒体等多种渠道上。考虑到这些趋势,对零售商最有利的做法,就是将顾客在互动过程中生成的数据加以利用,将其转变为顾客信息与洞见的宝库(例如,理解他们的喜好)。

  将顾客的购物记录和个人资料,及其在社交媒体网站上的行为结合起来,通常能揭示出意料之外的洞见。打个比方,一家零售商的多名高价值顾客都“喜欢”在电视上观看美食频道,而且经常在全食超市购物。这种情况下,零售商就可以利用这些洞察,在烹饪相关的电视节目中、Facebook页面上,以及有机食品店内,投放有针对性的广告。

  结果会如何呢?这家零售商的顾客转化率有可能大幅提升,获取客户所需的成本也有望显著降低。

  如今,顾客所掌握的便利条件超过了以往任何时候。基于可以获取的信息,顾客可以视便利与否,随时随地做出购买决定,或是直接购买。

  与此同时,顾客的期望值也更高了。他们期待企业提供前后一致的信息,以及跨渠道的无缝体验,这些体验要能反映出他们的购物记录、喜好和兴趣。客户体验的质量比以往任何时候都更能推动销售额与顾客保留率。这就需要从数据中获取洞见,助你理解每一位顾客的跨渠道历程。

  借助大数据工程技术,零售商得以将结构化与非结构化的数据结合起来,作为单一数据集加以分析,将不同的数据类型一网打尽。分析结果可以揭示出你未曾预料到的全新的模式和洞察,甚至可以带来传统分析手段无法企及的结果,比如:

  由于产品生命周期的加快以及运营的日益复杂化,零售商开始利用大数据分析来理解供应链和产品分销,以期缩减成本。优化资产利用、预算、绩效与服务质量的压力不可小觑,对此,很多零售商都深有体会。因此,取得竞争优势、提升业务表现就显得格外关键。

  使用数据工程平台来提升运营效率的关键,是利用它们去发现隐藏在日志、传感器和机器数据中的洞察。这些洞察包括有关趋势、模式和异常情况的信息,这些信息可以改进决策,改善运营,并大幅缩减成本。

  服务器、工厂设备、顾客持有的设备、手机信号发射塔、电网基础设施,乃至产品日志这些都是能产生有价值数据的资产。这些数据支离破碎(通常是非结构化的),其收集、准备和分析不是什么简单的任务。每隔几个月,数据量就有可能翻倍,而且数据本身也很复杂,通常存在几百种不同的半结构化与非结构化格式。

  在一个加速扩张的市场中,零售企业要维持竞争优势,就有必要寻求创新手段,主动利用新的大范围的数据来源,这一点正变得愈加重要。在数据的帮助下,零售商可以深入理解顾客数据,进而获取宝贵的商业洞见。

  NI助力杜克能源,利用IIoT和大数据分析进行30个工厂的机器预测性维护

责任编辑:admin

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