パンデミックが始まったとき、多くの企業がデジタル化され、 小売業界も例外ではありません。 テクノロジーは、ビッグデータや分析など、ますます競争が激化する市場で成功を収めるための重要な部分になりました。

小売業のビッグデータは、企業が顧客をよりよく理解し、よりパーソナライズされたオファーを提供するのに役立ちます。 データベースの洞察は、正しい意思決定を行い、市場の傾向に遅れずについていき、不確実性を乗り越えるのに役立ちます。

ビッグデータは新しい概念ではなく、しばらく前から存在しています。 しかし、それはそれほど関連性が低くなることはなく、逆に、このような前例のない時代にのみ人気が高まっています。 33％の回答者 Statistaの調査によると、ビッグデータはビジネスの成功に不可欠であることが示されています。

組織がビジネス目標を達成するのに役立つトップテクノロジー

小売業におけるビッグデータの主な利点

データ分析ツールが管理、支払い処理ソフトウェア、その他の中で際立っている理由を疑問に思う 小売ソフトウェアソリューション？ これがもたらす主なメリットの概要は次のとおりです。

顧客のより良い理解

顧客のデータを収集することで、小売業者はターゲットオーディエンスの好み、嫌い、買い物の習慣、地理的領域などを知ることができます。この情報は、マーケティング戦略でさらに使用できます。 たとえば、SMS、ソーシャルメディア、または電子メールなど、クライアントに最も適したチャネルを介してクライアントに提示できる、パーソナライズされたオファーまたは推奨事項を作成するため。

クライアントとその消費パターンからフィードバックを収集することで、小売業者は何が最も効果的かを特定し、問題が発生した場合に顧客サービスを向上させることができます。

トレンドを常に把握する

小売業者は ユーザーのソーシャルメディア活動に関するデータ どの製品が最も注目を集めているかを特定するためのWebブラウジング動作。 さらに、彼らはアイテムに関する議論の感情を分析することができます。 このような予測分析は、どの製品がオーディエンスの最大の関心を刺激するかを定義するのに役立ちます。

最適な価格を設定する

小売業者は、A / Bテストを実施して、どの価格が最も効果的かを見つけることができます。 ただし、このプロセスは自動化できます。 ビッグデータを活用する小売業者は、動的な価格設定戦略を利用して市場を分析し、それに応じて調整することができます。 動的価格設定戦略では、アルゴリズムが競合他社の価格設定と在庫の現在のレベルを調べ、小売業界のプレーヤーが競争力を維持して利益を得ることができる最適な価格を選択します。

倉庫の最適化

予測分析と製品に関するリアルタイム情報により、小売業者は供給不足を回避し、最も人気のあるアイテムに簡単にアクセスできるように保管施設を最適化できます。また、製品の可用性を確保することもできます。これは、次のような需要の高い時期に特に重要です。ブラックフライデーと在庫がなくなるホリデーシーズンは、収益に影響を与える可能性があります。

ビッグデータを活用する小売業者の4つの実際の例

ビッグデータの上記のすべての長所は別として、主要なグローバル小売業者は独自の方法でビッグデータを利用しています。 このテクノロジーを特定の目的に使用する方法を説明するために、いくつかの例を見ていきましょう。

1。 アマゾン

この世界的に有名な小売業者がリストに載っているのは驚くことではありません。 データ分析を利用したAmazonレコメンデーションエンジンが生成します 視聴者の３８%が そのすべての売上高の。 Webサイトの使用中に、設定、検索履歴、ウィッシュリスト、ショッピングカートなどの顧客の情報を収集します。これにより、顧客が購入する可能性が高いものを予測できます。 アルゴリズムは、登録された顧客の配送先住所を考慮に入れます。これにより、最も近い倉庫を選択し、配達時間と関連コストを削減できます。

2 ターゲット

小売企業は、消費者が探し、購入したものなど、消費者に関する情報を収集し、そのような洞察をマーケティング慣行に使用します。 たとえば、Targetは分析を使用して、女性の買い物行動を分析することにより、この情報が公開される前に妊娠を予測しました。 したがって、小売業者は顧客にパーソナライズされたオファーを送信し、競合他社から際立つことができました。

3 スターバックス

このグローバルコーヒーブランドは、 視聴者の３８%が 2016年から2019年まで。スターバックスは革新的なテクノロジーを活用して事業運営を改善しており、ビッグデータも例外ではありません。 よりパーソナライズされたオファーを行うこととは別に、ブランドはデータ主導の洞察を使用して、特定の場所での店舗のパフォーマンスを予測します。 したがって、スターバックスは、成功する可能性のある領域を定義し、不採算の領域で開くリスクを軽減します。

4.アソス

ファッション小売業者は、レコメンデーションエンジンと組み合わせた衣服スキャンオプションを導入しました。 これにより、顧客は好きな服をスキャンでき、アルゴリズムによって同様のオプションが提案されます。 さらに、Asosは、顧客がスキャンしたアイテムに最適なものを見つけてファッションの商を向上させることができる追加機能を導入しました。 その結果、2020年にAsosは発表しました 19％の成長 パンデミックが発生したときの収益。

最終的な考え

デジタル環境では、顧客は独自に調整されたエクスペリエンスを期待しています。 そして成功し、新しい顧客を引き付け、既存の顧客を維持するには、小売業者は急速に変化する行動に適応し、デジタルツールを採用する必要があります。 ビッグデータは、業界のプレーヤーが市場をリードし、パフォーマンスを向上させ、顧客のニーズを満たすのに役立ちます。

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典：https：//www.smartdatacollective.com/big-data-technology-behind-retailers-success/