Die digitale Transformation het tans een van die hoofdrywers van die kleinhandel geword, wat vereis dat maatskappye en handelsmerke in oplossings belê om effektief in die virtuele omgewing op te tree. Die digitalisering versterk en vergroot nie alleen die sigbaarheid van produkte en dienste nie, maar skep ook geleenthede vir innovering in die koopervaring, wat volgens data van die Wêreldekonomiese Forum bydra tot 'n projeksie van meer as US$100 triljoen vir die wêreldekonomie in 2025.
Die vooruitgang van Big Data is 'n duidelike voorbeeld van hierdie transformasie, wat die identifisering van gedragspatrone en voorkeure van verbruikers moontlik maak. Vanaf die kruising en massiewe data-analise het dit moontlik geword om aanbiedings te personaliseer en veldtogte op 'n individuele wyse te rig, wat 'n meer relevante en aantreklike koopervaring bied. Dit is belangrik om daarop te let dat 'n belangrike skeidslyn tussen die gebruik van besigheidsintelligensie-data en groot data, behalwe die volume van data, die moontlikheid van besluitneming op die basis van hede-data en nie net verledendata nie, is as gevolg van die hoë verwerkingsvermoë van die tegnologieë wat in Groot Data gebruik word.
Een van die mees noemenswaardige voorbeelde van die gebruik van hierdie funksie is Amazon, wat algoritmes gebruik om produkte voor te stel op grond van vorige aankope en die profiel van elke gebruiker – soms selfs deur aanbevelings te maak gebaseer op produkte wat reeds in jou mandjie is. Nie toevallig, volgens die analise Mordor Intelligence, was die grootdata-mark van die kommersiële sektor verlede jaar geraam op $6,38 miljard en het die projeksie om $16,68 miljard teen 2029 te bereik. As jy die scenario bevestig, sou die bedrag 'n gemiddelde jaarlikse groei van 21,2% wees.
Die operasionele doeltreffendheid word ook sterk bevoordeel deur intelligente dat bestuur. Gereedskap wat die voorraadbeheer, vraagvoorspellings en logistiek optimaliseer, is fundamenteel om verbruikstrends te voorspel en ideale bedrywighede te handhaaf, terwyl oortollige of tekort aan hulpbronne vermy word. Daarbenewens is dit nodig om die integrasie van verskeie verkoopskanale te beklemtoon – of anders gesê, die so gewilde omnichannel-benadering – wat die verbruiker toelaat om naatloos van 'n aanlynwinkel na 'n fisiese of mobiele winkel oor te gaan. Dus, dit is moontlik om 'n vlot koopreis te konsolideer en dit makliker te maak vir die operasie om voltooi te word of selfs herhaal te word.
Sommige van 'n wêreld se grootste kleinhandelaars het 'n voorspellende algoritme vir logistiek wat die gebruiker se liggingdata, toegangvolume op spesifieke produktebladsye, mandjie-data en geskatte omskakelingsyfers kruis, om die fulfillment-proses te versnel (dit wil sê 'n stel logistieke operasies wat die bestelling van 'n kliënt tot by die aflewering van die produk behels). Dus, dit is moontlik om die produkte in die logistieke pakhuis te skei voordat die items werklik gekoop word.
Maar behalwe vir die impakte op die bedryf, hoe kan kliëntgetrouheid ook verhoog word deur data? Eerstens, die kliënte vas opneem wat geneig is om meer lojaal te wees. Dit is moontlik om die historiese besteldata van 'n maatskappy te analiseer en te verstaan watter items die meeste terugkerende kliënte bring, en 'n pryselastisiteitsstrategie vir hierdie items te ontwikkel deur die ideale prysbepaling te bepaal.teenoordie mededinging bestaan om hierdie lojale verbruikers te verhoog.
'n Tweede punt is om te verstaan wat die kliënt motiveer deur middel van data, wat gedoen kan word deur navrae onder die kliëntebasis uit te voer en speletjiegesteurde oplossings te gebruik met aanbiedings gebaseer op die resultate van hierdie studie. Die mees aanbevole metode vir die gebruik van hierdie opname is dieOctalysisWat is die doel van my kliënt? Wat doen my kliënt? Wat gee my kliënt magt Wat veroorsaak 'n gevoel van besit? Wat is 'n invloed vir my kliënt? Wat wek nieuwsgierigheid op? Watter voordele en voordele sou my kliënt nooit wil verloor nie? Deur hierdie data in te samel en 'n retensie-strategie te bou, sal die lojaliteitresultate beslis toeneem.
Tog egter, Big Data bring nie hierdie revolusie alleen of op 'n geïsoleerde wyse nie. Andere hulpbronne – en hier moet ons natuurlik die belangrikheid van kunsmatige intelligensie (KI) versterk – neem die rol van 'n fundamentele mededingende voordeel vir handelsmerke aan. Die AI-gegenereerde optimalisering kan kostebesparings, verbeterde operasionele doeltreffendheid en nog 'n reeks voordele beteken, maar dit is die digitale optimalisering aangedryf deur meer gesofistikeerde assistente wat werklik die potensiaal het om sake-modelle te revolusioneer.
Op hierdie punt is dit belangrik om te onderskei tussen wat ons noem KI-optimisering en digitale transformasie. Die eerste fokus op die verhoging van operasionele doeltreffendheid, verminderde koste en gemaksimeerde inkomste deur skaal, maar sonder om die kern van die operasie te beïnvloed. Nou noue digitale transformasie beteken 'n volledige verandering in die maatskappy se sake-model, wat produkte en diekernbesigheidvan die maatskappy. Dit wil sê, wanneer ons van kleinhandel praat, is dit nodig om te verstaan dat tegnologie, veral KI, 'n revolusionêre krag het. Dus, om dit ten volle te benut, is dit nodig om verder te gaan en meer interaktiewe en persoonlike gereedskap te soek.
Tog, moet tegnologiese vooruitgang hand aan hand gaan met beleggings in data-sekuriteit en privaatheid. Die beskerming van sensitiewe inligting deur middel van biometriese verifikasie, enkripsie en geoutomatiseerde bedrogopsporingstelsels sal essensieel wees om die vertroue en data van verbruikers te behou, asook die reputasie van handelsmerke te beskerm.
Die waarheid is dat maatskappye wat daarin slaag om voortdurende navorsing, Big Data en die mees moderne tegnologiese hulpbronne effektief te integreer, beter geposisioneer sal wees om aan die hoë verwagtings van verbruikers te voldoen. In 'n voortdurend bewegende mark, is digitalisering die mees geskikte pad om uitdagings in geleenthede vir besighede te omskep.
