Розничная торговля является одним из самых динамично развивающихся секторов внедоговорного бизнеса. Это высококонкурентная отрасль, в которой инновации постоянно меняют ландшафт. Если вы работаете в сфере розничной торговли, вы, возможно, сталкивались с постоянными изменениями и бизнес-моделями, которые когда-то отмечали устаревание в одночасье.

Однако вы, возможно, будете рады узнать, что упреждающие инвестиции в такие технологии, как машинное обучение, большие данные и искусственный интеллект, могут дать вашему бизнесу конкурентное преимущество и оставаться впереди конкурентов.»

Искусственный интеллект может улучшить качество обслуживания клиентов с помощью машинного обучения, дополненной реальности, виртуальной реальности и обработки голоса. По данным Gartner, к 2020 году искусственный интеллект будет управлять 85 % взаимодействий с клиентами в розничной торговле. Применение систем машинного обучения и искусственного интеллекта в розничной торговле недавно было продемонстрировано такими компаниями, как Amazon, с помощью продуктового магазина Amazon Go и Walmart с помощью роботов для сканирования полок.

Если сегодня они просто отметаются в сторону как доказательства концепции, мы еще не знаем, как далеко нас заведут эти технологии. Такие компании, как Amazon и Walmart, крупные, но не успокаиваются на достигнутом и постоянно инвестируют в технологии, тем самым создавая огромную конкуренцию для относительно небольших интернет-магазинов и обычных магазинов.

Проблемы, с которыми сталкиваются мелкие и средние ритейлеры

  • Мелкие и средние ритейлеры изо всех сил пытаются предложить лучший опыт покупок и удовлетворить клиентов при ограниченном бюджете.
  • Мелкие и средние розничные продавцы не в состоянии инвестировать в понимание восприятия клиентов, использование сильных сторон и устранение слабых сторон настолько, что некоторые даже не идентифицируют своего клиента с помощью упрощенной программы лояльности.
  • Мелкие и средние розничные торговцы не выделяют достаточно ресурсов для выявления прибыльных клиентов и адаптации маркетинга и обслуживания, а также не выявляют клиентов или потенциальных клиентов с высоким будущим потенциалом.
  • У многих из них не было времени попытаться увеличить рентабельность инвестиций в маркетинг на каждый потраченный доллар.
  • Персонализация и рекомендации по продуктам предлагаются крупными компаниями на уровне отдельных клиентов для повышения конверсии, а малым и средним ритейлерам сложно свести к минимуму отказ от корзины.
  • У малых и средних розничных продавцов также нет ресурсов для создания решений, которые оптимизируют планирование запасов скоропортящихся/полускоропортящихся товаров, а также для обеспечения наличия нужных продуктов для конечных покупателей.

Как мелкие и средние ритейлеры могут конкурировать

Давая возможность отдельным сотрудникам в организации принимать точные и уверенные решения, используя большие данные, эти розничные продавцы могут более глубоко понимать клиентов и выявлять скрытые тенденции, открывающие новые возможности. Аналитика больших данных применяется на каждом этапе и может помочь в прогнозировании тенденций (сезонных и других) и спроса, таким образом изолируя интересы клиентов, а также понимая и прогнозируя их поведение.

Давайте рассмотрим некоторые распространенные методы, полезные для розничной торговли.

Поведение клиентов и прогнозная аналитика

Вы можете использовать аналитику данных, чтобы найти своих потенциальных клиентов, ключевые факторы, побуждающие их покупать больше, и лучший способ связаться с ними. Существует возможность взаимодействовать с покупателями через несколько каналов, таких как социальные сети, электронная коммерция или лично в магазине. Кроме того, аналитику местоположения можно использовать в магазине, чтобы лучше понимать покупательское поведение людей и отслеживать покупательский трафик. Историю покупок и просмотра покупателем (как в магазине, так и в Интернете) можно использовать для прогнозирования потребностей и интересов и персонализации рекламных акций для них.

Оперативная аналитика и анализ цепочки поставок

Ритейлеры могут использовать аналитику для оптимизации цепочек поставок и распределения продуктов, чтобы снизить цены. Потенциально вы можете комбинировать структурированные данные с неструктурированными данными, а затем использовать эти данные для обнаружения выбросов, рядов времени выполнения и анализа основных причин, а также анализировать, реконструировать и визуализировать данные.

Несколько других подходов, основанных на данных, включают:

  • Алгоритмы интеллектуального анализа текста для автоматической доставки товаров и количества заказов.
  • Методы глубокого обучения, такие как свернутые сети, для распознавания и анализа изображений, полученных с камер холодильников, и автоматизации размещения заказов.
  • Использование анализа текста для проведения анализа настроений клиентов.
  • Показатели общей ценности клиента (CLTV) для определения конкретных клиентов, на которых необходимо ориентироваться или повторно активировать.
  • Использование аналогового моделирования в сторонних базах данных для выявления профилей, похожих на ценных клиентов (полученных с помощью анализа CLTV или на основе максимизации доли кошелька).
  • Создание уникальных портретов клиентов.
  • Анализ прошлого покупательского поведения и времени для определения потенциальных продуктов, которые клиенты, скорее всего, купят.
  • Предлагайте больше рекомендаций релевантных продуктов, основываясь на характеристиках клиентов и покупательском поведении.
  • Повысить качество обслуживания конечных пользователей, предлагая нужные продукты в нужное время дня.

В то время как мелкие и средние розничные торговцы могли бы отправиться в этот путь, чтобы решить проблемы и возможности, предлагаемые аналитикой данных, начинать с нуля может быть как трудоемким, так и болезненным. Именно здесь использование услуг от поставщиков услуг, таких как Techvantage Analytics, которые имеют опыт работы в этой области и создали аналогичные решения, может дать преимущество.

Первоначально опубликовано на dzone.com.