Почему использование данных изменит путь потребителя?

Цифровая трансформация стала сегодня одним из основных драйверов розничной торговли, требуя от компаний и брендов инвестировать в решения, направленные на эффективную работу в виртуальной среде.Цифровизация, помимо укрепления и расширения видимости продуктов и услуг, создает возможности для инноваций в опыте покупок, способствуя прогнозированию более 1$100 триллионов долларов США для мировой экономики в 2025 году, согласно данным Всемирного экономического форума

Продвижение Больших Данных является ярким примером этой трансформации, позволяющей выявлять модели поведения и предпочтения потребителей.С пересечения и массового анализа данных стало возможным настраивать предложения и направлять кампании индивидуально, обеспечивая более актуальный и привлекательный опыт покупок. стоит отметить, что важным водоразделом между использованием данных бизнес-аналитики и больших данных, помимо объема данных, является возможность принятия решений на основе данных из настоящего и не только прошлого, учитывая высокую вычислительную мощность технологий, используемых в Больших Данных. 

Одним из наиболее ярких примеров использования этой функции является Amazon, который применяет алгоритмы для предложения продуктов на основе предыдущих покупок и профиля каждого пользователя ИНОГДА, даже разрабатывая указания в соответствии с продуктами, которые уже есть в вашей корзине. Неудивительно, что, по мнению аналитика Mordor Intelligence, рынок больших данных в коммерческом секторе оценивался в 1 Т4 Т6,38 миллиарда долларов США в прошлом году и, по прогнозам, достигнет 1 Т4 Т16,68 миллиарда долларов США к 2029 году. Если это подтвердится, эта сумма будет представлять собой среднегодовой рост в 21,21 Т3 Т.

Операционная эффективность также сильно выигрывает от интеллектуального управления данными. инструменты, которые оптимизируют контроль запасов, прогнозы спроса и логистику, имеют основополагающее значение для прогнозирования тенденций потребления и поддержания оптимального уровня работы, избегая излишеств или отсутствия входных данных. Кроме того, необходимо подчеркнуть интеграцию нескольких каналов продаж (или, другими словами, широко обсуждаемую омниканальность, которая позволяет потребителю без перерывов перейти от интернет-магазина к физическому или мобильному. Таким образом, можно консолидировать гибкий путь покупки и облегчить, чтобы операция была завершена или даже повторена. 

Некоторые из крупнейших ритейлеров в мире имеют прогнозный алгоритм логистики, который пересекает данные о местоположении пользователей, объем доступа на странице определенных продуктов, данные корзины и предполагаемое преобразование для продвижения процесса выполнения (т.е. набор логистических операций, который включает заказ клиента до доставки продукта). Таким образом, можно разделить продукты в логистическом сарае до фактической покупки товаров.

Но помимо воздействия на операцию, как также повысить лояльность клиентов с помощью данных? во-первых, фиксируя клиентов, которые, как правило, более лояльны. можно проанализировать историческую базу заказов компании и понять, какие товары принесли клиентам большую повторяемость покупок, и провести стратегию ценовой эластичности по этим товарам, понимая, какое идеальное ценообразование против конкуренция, которая существует для увеличения конверсии этих лояльных потребителей. 

Второй момент - понять, что мотивирует клиента через данные, что можно сделать при проведении опросов клиентской базы и использовании геймифицированных решений с предложениями по результатам этого исследования Наиболее рекомендуемым методом использования этого опроса является Октализ, октализ с вопросами типа: Каковы цели моего клиента? что делает мой клиент? что расширяет возможности моего клиента Что порождает чувство собственности Что влияет на моего клиента Что вызывает любопытство Какие преимущества и преимущества мой клиент никогда не хотел бы потерять Сбор этих данных и построение стратегии удержания, результаты лояльности, безусловно, возрастут.  

Однако Большие данные не генерируют эту революцию в одиночку или изолированно Другие ресурсы & здесь, конечно, нам нужно усилить роль искусственного интеллекта (ИИ) & И.Э.ТО взять роль ключевого конкурентного дифференциала для брендов. оптимизация, генерируемая ИИ, может представлять собой сокращение затрат, повышение эффективности работы и ряд преимуществ, но именно цифровая оптимизация, управляемая более сложными помощниками, действительно имеет потенциал для революционизировать бизнес-модели. 

На этом этапе важно дифференцировать то, что мы называем оптимизацией ИИ и цифровой трансформацией Первый фокусируется на повышении операционной эффективности, сокращении затрат и максимизации доходов за счет масштаба, но без влияния на центр операции. теперь цифровая трансформация подразумевает полное изменение бизнес-модели компании, влияя на продукты и Основной бизнес то есть, когда мы говорим о ритейле, необходимо понимать, что технологии, особенно ИИ, обладают революционной силой Поэтому, чтобы воспользоваться им наилучшим образом, необходимо идти дальше и искать более интерактивные и персонализированные инструменты.

Однако технологический прогресс должен идти рука об руку с инвестициями в безопасность данных и конфиденциальность. Защита конфиденциальной информации посредством биометрической аутентификации, шифрования и автоматизированных систем обнаружения мошенничества будет иметь важное значение для поддержания доверия потребителей и данных, а также для защиты репутации бренда.

Дело в том, что компании, которые знают, как эффективно интегрировать непрерывные исследования, Большие данные и самые современные технологические ресурсы, будут лучше подготовлены к тому, чтобы оправдать высокие ожидания потребителей. На постоянно движущемся рынке цифровизация является лучшим способом превратить проблемы в возможности для бизнеса.