Hvorfor vil data redefinere forbrugerrejsen?

Digital transformation er blevet en af de vigtigste drivkræfter for detailhandel i dag, hvilket kræver, at virksomheder og brands investerer i løsninger, der sigter mod effektiv ydeevne i det virtuelle miljø. Digitalisering skaber, udover at styrke og udvide synligheden af produkter og tjenester, muligheder for innovation i shoppingoplevelsen, hvilket bidrager til en fremskrivning på mere end US$100 billioner for den globale økonomi i 2025, ifølge data fra World Economic Forum,

Fremskridtene i Big Data er et klart eksempel på denne transformation, der tillader identifikation af adfærdsmønstre og forbrugerpræferencer. Fra krydset og massiv dataanalyse er det blevet muligt at tilpasse tilbud og direkte kampagner individuelt, hvilket giver en mere relevant og attraktiv shoppingoplevelse. Det er værd at bemærke, at et vigtigt vandskel mellem brugen af business intelligence-data og big data, ud over mængden af data, er muligheden for beslutningstagning baseret på data fra nutiden og ikke kun fortiden, givet den høje processorkraft af teknologier, der bruges i Big Data. 

Et af de mest bemærkelsesværdige eksempler på at bruge denne funktion er Amazon, som anvender algoritmer til at foreslå produkter baseret på tidligere køb og profilen for hver bruger NOGLE GANGE, selv uddybende indikationer i henhold til produkter, der allerede er i din indkøbskurv. Ikke underligt, ifølge analytiker Mordor Intelligence, blev Big Data-markedet i den kommercielle sektor anslået til US$6.38 milliarder sidste år og forventes at nå US$16.68 milliarder i 2029. Hvis det bekræftes, ville beløbet repræsentere en gennemsnitlig årlig vækst på 21.2%.

Operationel effektivitet er også stærkt gavn af intelligent datastyring. Værktøjer, der optimerer lagerstyring, efterspørgselsprognoser og logistik er grundlæggende for at forudse forbrugstendenser og opretholde optimale driftsniveauer, undgå udskejelser eller mangel på input. Derudover er det nødvendigt at fremhæve integrationen af flere salgskanaler (eller med andre ord den meget diskuterede omnichannel-alitet, hvor forbrugeren kan skifte fra en onlinebutik til en fysisk eller mobil uden afbrydelser. Således er det muligt at konsolidere en flydende købsrejse og lette, så operationen er afsluttet eller endda gentaget. 

Nogle af de største detailhandlere i verden har en forudsigende algoritme for logistik, der krydser brugerplaceringsdata, on-page adgangsvolumen for visse produkter, vogndata og estimeret konvertering for at fremme opfyldelsesprocessen (dvs. et sæt logistikoperationer, der involverer en kundes ordre indtil leveringen af produktet). Således er det muligt at adskille produkterne i logistikskuret, før varerne rent faktisk købes.

Men ud over indvirkningerne på operationen, hvordan man også øge kundeloyalitet gennem data? Først, fange kunder, der har tendens til at være mere loyale. Det er muligt at analysere den historiske base af ordrer af en virksomhed og forstå, hvilke elementer bragte kunderne med større gentagelse af køb og udføre en strategi for priselasticitet i disse elementer, forstå, hvad den ideelle prissætning versus den konkurrence, der er om at øge omstillingen af disse loyale forbrugere. 

Et andet punkt er at forstå, hvad der motiverer kunden gennem dataene, hvad der kan gøres, når der udføres kundebaseundersøgelser og anvendes gamified løsninger med tilbud baseret på resultaterne af denne undersøgelse. Den mest anbefalede metode til brug af denne undersøgelse er den Oktalyse, oktalyse, med spørgsmål som: Hvad er formålene med min klient? Hvad udretter min klient? Hvad styrker min klient? Hvad genererer en følelse af ejerskab? Hvad er en indflydelse for min klient? Hvad vækker nysgerrighed? Hvilke fordele og fordele ville min klient aldrig ønsker at miste? Indsamling af disse data og opbygning af en fastholdelsesstrategi, loyalitetsresultater vil helt sikkert stige.  

Big Data genererer dog ikke denne revolution alene eller isoleret. Andre ressourcer & her skal vi selvfølgelig forstærke rollen som kunstig intelligens (AI) & IETO tage rollen som en vigtig konkurrencemæssig forskel for brands. Optimeringen genereret af AI kan repræsentere omkostningsreduktion, forbedret driftseffektivitet og en række fordele, men det er digital optimering drevet af mere sofistikerede assistenter, der faktisk har potentialet til at revolutionere forretningsmodeller. 

På dette tidspunkt er det vigtigt at differentiere, hvad vi kalder AI-optimering og digital transformation. Den første fokuserer på at øge driftseffektiviteten, reducere omkostningerne og maksimere omsætningen gennem skala, men uden at påvirke centrum af driften. Nu indebærer digital transformation en total ændring i virksomhedens forretningsmodel, hvilket påvirker produkter og kerneforretning det vil sige, når vi taler om detailhandel, er det nødvendigt at forstå, at teknologi, især AI, har en revolutionerende magt. Derfor er det nødvendigt at drage fordel af det på den bedste måde og søge mere interaktive og personlige værktøjer.

Teknologiske fremskridt skal dog gå hånd i hånd med investeringer i datasikkerhed og privatliv.Beskyttelse af følsomme oplysninger gennem biometrisk autentificering, kryptering og automatiserede systemer til afsløring af svig vil være afgørende for at bevare forbrugernes tillid og data samt sikre mærkets omdømme.

Faktum er, at virksomheder, der ved, hvordan man effektivt integrerer kontinuerlig forskning, Big Data og de mest aktuelle teknologiske ressourcer vil være bedre positioneret til at opfylde de høje forventninger fra consumers.In et konstant bevægende marked, digitalisering er den bedste måde at omdanne udfordringer til muligheder for erhvervslivet.