零售業(yè)強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)，大數(shù)據(jù)如何幫助弱者角逐

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，這里也包括零售行業(yè)。目前，各大中小型零售商都在努力為客戶提供更好的購(gòu)物體驗(yàn)，用有限的預(yù)算為顧客提供滿意的服務(wù)。零售商業(yè)內(nèi)存在很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，不斷的技術(shù)創(chuàng)新使得行業(yè)景觀變化迅速。

那么大數(shù)據(jù)分析將給零售行業(yè)帶來(lái)怎樣的影響，從業(yè)者又如何利用這樣的影響實(shí)現(xiàn)快速超越呢?

機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)或許是一個(gè)可以迅速超車的手段。

人工智能可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和語(yǔ)音處理等來(lái)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，促進(jìn)更好的客戶體驗(yàn)。根據(jù)Gartner的報(bào)告，到2020年，AI將管理85%的零售客戶互動(dòng)。

比如最近的亞馬遜公司“亞馬遜Go”雜貨店和沃爾瑪“貨架掃描機(jī)器人”，就是機(jī)器學(xué)習(xí)和AI系統(tǒng)在零售業(yè)中的經(jīng)典應(yīng)用。

但是，如果這些僅僅是作為概念證明，我們永遠(yuǎn)都不會(huì)知道技術(shù)會(huì)給我們帶來(lái)什么。 像亞馬遜和沃爾瑪這樣的公司雖然規(guī)模很大，但其實(shí)并不自滿，他們?nèi)匀徊粩嗤顿Y于技術(shù)，這給相對(duì)較小的網(wǎng)上商店和實(shí)體店帶來(lái)巨大的競(jìng)爭(zhēng)壓力。

中小零售商面臨的挑戰(zhàn)

　　中小型零售商正努力提供更好的購(gòu)物體驗(yàn)，并以有限的預(yù)算為顧客提供滿意的服務(wù)。

　　中小零售商無(wú)法充分的利用資源去滿足顧客的需求。

　　中小零售商并沒(méi)有分配足夠的資源來(lái)識(shí)別有利可圖的客戶，以及可能的潛在客戶，從而來(lái)定制營(yíng)銷和服務(wù)工作。

　　許多人沒(méi)有時(shí)間充分利用金錢來(lái)嘗試提高營(yíng)銷投資回報(bào)率。

　　個(gè)性化和產(chǎn)品推薦是由大公司在個(gè)人客戶層面提供的，來(lái)提高轉(zhuǎn)化率，這使得中小零售商難以將cart abandonment降到最低。

　　中小型零售商也沒(méi)有資源建立優(yōu)化易腐/半易腐貨物庫(kù)存計(jì)劃的解決方案，無(wú)法確保為最終客戶提供正確的產(chǎn)品。

中小型零售商如何競(jìng)爭(zhēng)

通過(guò)授權(quán)組織內(nèi)的個(gè)人利用大數(shù)據(jù)來(lái)準(zhǔn)確而自信地做出決策，這些零售商可以更深入地了解客戶并發(fā)現(xiàn)隱藏的趨勢(shì)，從而揭示新的機(jī)會(huì)。 大數(shù)據(jù)分析在每個(gè)階段都有應(yīng)用程序，可以幫助預(yù)測(cè)趨勢(shì)(季節(jié)性和其他)和需求，從而隔離客戶的興趣和理解并預(yù)測(cè)客戶行為。

我們來(lái)看看一些對(duì)零售行業(yè)有用的常用技術(shù)。

客戶行為和預(yù)測(cè)分析

您可以使用數(shù)據(jù)分析來(lái)找到潛在客戶，激勵(lì)他們購(gòu)買更多商品的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，以及實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的最佳方式，可以通過(guò)社交媒體，電子商務(wù)等多種渠道與客戶進(jìn)行互動(dòng)。 此外，可以在店內(nèi)使用位置分析，以幫助更好地了解人們的購(gòu)買行為并監(jiān)控消費(fèi)者流量。 客戶的購(gòu)買和瀏覽歷史(店內(nèi)和在線)可用于預(yù)測(cè)需求和興趣并實(shí)現(xiàn)客戶的個(gè)性化促銷。

運(yùn)營(yíng)分析和供應(yīng)鏈分析

零售商可以使用分析來(lái)優(yōu)化供應(yīng)鏈和產(chǎn)品分銷以縮減價(jià)格。 您可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，然后使用此數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)異常值，進(jìn)行根本原因的分析、解析，然后重新構(gòu)建和可視化數(shù)據(jù)。

其他一些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法包括：

　文本挖掘算法自動(dòng)到達(dá)物品和訂單數(shù)量。

　　深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積網(wǎng)識(shí)別和分析。

　　使用文本挖掘進(jìn)行客戶情緒分析。

　　客戶生命周期價(jià)值(CLTV)評(píng)分可識(shí)別需要定位或重新激活的特定客戶。

　　使用類似于第三方數(shù)據(jù)庫(kù)的建模來(lái)識(shí)別類似于高價(jià)值客戶的配置文件。

　　創(chuàng)造獨(dú)特的客戶角色。

　　通過(guò)過(guò)去的購(gòu)買行為和時(shí)間分析來(lái)識(shí)別客戶最有可能購(gòu)買的潛在產(chǎn)品。

　　根據(jù)客戶角色和購(gòu)買行為推薦更多相關(guān)的產(chǎn)品。

　　通過(guò)在當(dāng)天正確的時(shí)間推薦合適的產(chǎn)品來(lái)增強(qiáng)最終用戶體驗(yàn)。

中小零售商可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)重新開(kāi)始一段旅程，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，但是開(kāi)始的過(guò)程可能很艱苦，零售商可以尋求服務(wù)提供商(如Techvantage Systems)的幫助，這些服務(wù)提供商在這個(gè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富，并且已經(jīng)構(gòu)建了類似的解決方案，可以幫助零售商帶來(lái)良好的開(kāi)局。