Пт. Мар 29th, 2024

Big Data в ритейлеВоскресный запрет на торговлю обостряет соперничество между продавцами. Тем более, что по прогнозам, в результате этих изменений с торговой карты могут исчезнуть даже 3 400 торговых точек. Построение прочных отношений с клиентами – это шанс выжить на динамично меняющемся рынке и одновременно с этим, выработать стратегию защиты от налоговых угроз. Один из способов достижения этой цели – анализ транзакционных данных и соответствующее управление Big Data.

Универсальный доступ к Интернету и перенос многих видов деятельности в Интернет привели к беспрецедентному количеству информации о клиентах и их предпочтениях. Однако, по данным, целых 80 процентов из них остаются неструктурированными и, следовательно, не развиваются в отрасли. Возможность их использования – это всесторонний анализ и структурирование до уровня Big Data, которые уже являются важным элементом решений, используемых в торговле.

Big Data в ритейле

Информация, в частности, со смартфонов, оснащенных технологией GPS, приложений для покупок и социальных сетей, а также полученных непосредственно из точек продаж (например, выражение лица, реакция на отдельные продукты и способ их отображения, освещение или запах, а также обслуживание), после надлежащая подготовка, представляют собой ценный и надежный материал, поддерживающий принятие решений в функционировании магазина. Благодаря современным инструментам и методам анализа Big Data помогают обнаруживать модели поведения и способы совершения покупок клиентов. Они предоставляют информацию о том, что привлекает потребителей в магазине, на какие товары они обращают внимание, как они делают свой выбор и какие способы оплаты выбирают. Предоставляя доступ к информации о покупательских предпочтениях потребителей в режиме реального времени,

Благодаря Big Data ритейлеры могут не только стать ближе к потребителю, но и лучше управлять своим объектом. От решений относительно выбора ассортимента, улучшения поставок, выбора лучших маркетинговых инструментов и сроков продвижения до решений о найме и реализации стратегий для магазина или всей сети. «Big Data» – неотъемлемый элемент всей этой деятельности.

Big Data на благо клиентов

Современные потребители хотят чувствовать, что им действительно выгоден выбор определенного магазина. Это происходит в тех заведениях, которые лучше всего соответствуют их ожиданиям – клиенты будут к ним лояльны. Индивидуальное предложение, правильно подобранные рекламные акции, прозрачная реклама и маршрут покупок, разработанный с учетом удобства потребителя, создают привязанность к магазину и являются результатом правильной обработки и использования информации. Решения, уже используемые в торговле, основаны на технологиях, которые предоставляют и анализируют Big Data.

Интеллектуальная полка, передает данные о состоянии запасов и помогает наглядно отображать товары. Используя Big Data, устройство поддерживает планирование витрин в магазинах с целью увеличения продаж. Предоставляя надежные данные, полка используется для показа наиболее ходовых товаров в наиболее видных местах магазина, чтобы покупатели могли с легкостью найти свои любимые товары.

Но это еще не все. Умная полка также предоставляет информацию производителю, который в настоящее время теряет контроль над продуктом при доставке в магазин. Благодаря ему компания может удаленно контролировать товары и узнавать, как потребители реагируют на рекламную и маркетинговую деятельность, проводимую в магазине, и как внешние факторы, такие как погода или местные события, влияют на покупки. Полученные таким образом достоверные данные помогают принимать решения, например, в каких населенных пунктах стоит проводить акцию.

Умело используемые Big Data — это эффективный инструмент для продавцов, позволяющий строить прочные отношения с клиентом. Предоставляя возможность понять их потребности и поведение, они неоценимы в персонализации предложений, что повышает эффективность операций на современном рынке и является ключом к созданию конкурентного преимущества.

от helper

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector