大數據在零售中的重要性

我們都知道，在日益增長的數字時代，數據驅動的研發是成功的關鍵。這在零售業也沒有什麼不同。

自網上零售熱潮開始以來，實體店往往發現難以跟上網上送貨的速度和便利性。

然而，大數據分析為實體店提供了通往成功的獨特跳板，為改善客戶體驗和提升銷售機會打開了大門，這是連數字競爭對手都無法匹敵的。

現在，這兩種商業模式都在蓬勃發展，並享受著更高的效率和盈利能力——也就是因為零售分析解決方案可用。

什麼是大數據?

簡單地說，大數據分析就是在大範圍內收集和解釋信息。

計算機算法識別零售數據中的模式和趨勢，然後將其與典型的人類行為、交互和體驗的定性數據結合使用。

這為個人和公司提供了有形的數據，通過正確的軟件、資源和知識，可以有效地利用這些數據，更多地揭示其客戶的習慣。

大數據也可以定義為輸入數據的數量、種類和速度的大幅增加。這就是大數據的“三個v”:

體積-零售數據通常龐大而非結構化。在沒有相關資源的情況下，工作人員隻能從這些數據中手動得出結論，這通常是低效和不準確的。大數據分析解決方案將這一責任自動化，生成快速和可訪問的發現，推動行動。

各種-近幾十年來，隨著科技的飛速發展，我們在收集信息的方式和地點方麵取得了巨大進步，零售數據的形態和形式比以往任何時候都要多——因此，企業必須保持警惕。

速度-數據到達的速度也比以往任何時候都快。這意味著專門的團隊需要快速反應，從數據中提取價值，並實時采取行動。

零售業如何使用大數據

大數據分析為零售商提供了如此多有價值和可操作的信息，以至於現在對公司的幾乎每一個決策都至關重要。

首先，大數據分析幫助零售商了解顧客。在實體店，這意味著從哪個POS顯示器賣得最好，到顧客的定向購物習慣。

在線上，大數據分析可以幫助預測未來的趨勢，以及每個區域商店需要儲備哪些sku來保持全年的競爭力。

無論是監控社交媒體趨勢以獲取最新的“熱點”，還是確保庫存與季節性需求相匹配，大數據分析都能提前揭示企業所需的確切庫存以及數量。

除了幫助企業改善客戶體驗外，零售領域的大數據分析還被用於大幅提高效率。隨著許多公司使用雲數據解決方案實時跟蹤庫存水平和銷售數據，他們也在使用這些解決方案更準確地預測未來的需求。

大數據也越來越多地被用於個性化在線購物體驗。例如，在線零售商使用數據驅動的算法，根據購物者的購買曆史，為他們提供產品推薦，並在結賬前和結賬後添加到他們的購物籃中。

零售商如何收集數據?

由於零售商現在可以獲得大量的數據，需要通過多種方式收集這些數據。出於營銷目的，零售商可以通過電子郵件地址和電話號碼表格直接索取數據，也可以通過更間接的渠道。

當消費者點擊一個網站時，他們會被要求接受跟蹤cookie。這些數據塊附加在用戶的獨特瀏覽ID上，讓網站知道用戶瀏覽了多長時間，他們在看哪些頁麵和產品，以及他們買了什麼。beplay体育充值這可以幫助公司調整營銷策略。

零售商還可以利用來自供應商的第三方數據。這為他們提供了有關消費者習慣的信息，以簡化在線體驗。

實體店也可以收集內部數據。銷售點數據收集是管理哪些產品需要在特定地區滿足消費者全年需求的關鍵。beplay体育充值

大數據分析也可以用來簡化訂單流程——主要用於EDI係統，為整個供應鏈的航運團隊提供更多的數據點。

EDI軟件幫助將訂單、發票和發貨通知等所有內容保存在一個易於使用的中心。大數據分析提供了更多關於任何可能幹擾這些過程的外部因素的數據，讓公司更快地做出反應。

零售商使用大數據的真實例子

零售業的大數據支撐著每一個成功的現代企業的發展，我們看到它正在實時地整合到企業的戰略中。

例如，零售巨頭沃爾瑪正在開發“世界上最大的私有雲”，其算法可以跟蹤庫存、交易和競爭對手活動的數據。這使他們能夠幾乎立即對市場變化作出反應。

一些公司甚至從相互合作中獲得回報。在潘婷、氣象頻道和超級市場巨頭沃爾格林(Walgreens)之間看似令人困惑的合作中，潘婷通過數據驅動的“發型”項目，在沃爾格林(Walgreens)門店的銷售額飆升了10%以上。

在天氣頻道的天氣預報數據的幫助下，零售商可以根據當周的季節變化和天氣預報來營銷選定的產品，從而提高銷售額。beplay体育充值

全球巨頭亞馬遜也在用戶推薦中完善了數據收集和應用的藝術。事實上，亞馬遜在使用大數據營銷和銷售策略方麵非常成功，35%的銷售額來自其客戶推薦算法。

大數據如何改變零售業

增加的數據解鎖了豐富的客戶洞察，這不是什麼秘密。與以往任何時候相比，零售商可以更精確地規劃庫存、庫存、物流和客戶期望。

零售領域的大數據分析不僅有可能使公司的營業利潤率提高60%，而且還會給零售的所有領域帶來革命。

大數據分析還塑造了庫存管理和物流，並提供了對客戶習慣的詳細洞察。它們被用來推動銷售，通過產品推薦和更靈活的支付方式簡化銷售過程，並全麵改善客戶服務。

大數據在零售業的作用還在於發現潛在的瓶頸，並在它們有機會演變成更嚴重的問題之前找到變通的解決方案——為零售商節省停機和中斷的成本。

使用盡可能多的數據洞察幫助零售商和供應鏈掌握庫存問題和潛在幹擾，以提高客戶滿意度、品牌忠誠度和創收。

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