Чому використання даних переосмислить шлях споживача?

Цифрова трансформація стала одним із головних рушійних сил сучасної роздрібної торгівлі, що вимагає від компаній та брендів інвестувати в рішення для ефективної роботи у віртуальному середовищі. Цифровізація, окрім посилення та розширення видимості продуктів і послуг, створює можливості для інновацій у досвіді покупок, сприяючи прогнозованій вартості світової економіки понад 100 трильйонів доларів США до 2025 року, згідно з даними Всесвітнього економічного форуму.

Розвиток великих даних (Big Data) є яскравим прикладом цієї трансформації, що дозволяє визначати моделі поведінки та вподобання споживачів. Завдяки масовому перехресному аналізу та аналізу даних стало можливим персоналізувати пропозиції та індивідуально націлювати кампанії, забезпечуючи більш релевантний та захопливий досвід покупок. Варто зазначити, що ключовою відмінністю між використанням бізнес-аналітики та великих даних, окрім обсягу даних, є здатність приймати рішення на основі поточних, а не лише минулих даних, враховуючи високу обчислювальну потужність технологій великих даних. 

Одним із найпомітніших прикладів цього ресурсу є Amazon, який використовує алгоритми для пропонування товарів на основі попередніх покупок та профілю кожного користувача, іноді навіть створюючи рекомендації на основі товарів, які вже є в кошику. Не дивно, що, за даними аналітика Mordor Intelligence, ринок великих даних у роздрібному секторі оцінювався в 1 400 000 доларів США (6,38 мільярда тайванських доларів) минулого року і, за прогнозами, досягне 1 400 000 доларів США (16,68 мільярда тайванських доларів) до 2029 року. Якщо цей сценарій підтвердиться, ця сума становитиме середньорічне зростання в розмірі 21 210 000 доларів США (3,38 мільярда тайванських доларів).

Операційна ефективність також значно покращується завдяки інтелектуальному управлінню даними. Інструменти, що оптимізують контроль запасів, прогнозування попиту та логістику, є важливими для прогнозування тенденцій споживання та підтримки оптимальних операційних рівнів, уникаючи надлишку або дефіциту поставок. Крім того, важливо підкреслити інтеграцію кількох каналів збуту, або, іншими словами, широко обговорюваний омніканальний підхід, який дозволяє споживачам безперешкодно переходити з інтернет-магазину до фізичного або мобільного магазину. Це забезпечує безперебійний процес покупки та полегшує завершення або навіть перепродаж транзакції. 

Деякі з найбільших світових роздрібних торговців мають алгоритм прогнозної логістики, який поєднує дані про місцезнаходження користувачів, трафік сторінок для певних товарів, дані кошика для покупок та оцінені коефіцієнти конверсії, щоб пришвидшити процес виконання замовлень (сукупність логістичних операцій, які проходять від замовлення клієнта до доставки товару). Це дозволяє сортувати товари на логістичному складі ще до того, як їх буде придбано.

Але окрім впливу на операції, як ми можемо також підвищити лояльність клієнтів за допомогою даних? По-перше, шляхом залучення клієнтів, які, як правило, є більш лояльними. Можна проаналізувати історичну базу замовлень компанії та зрозуміти, які товари принесли клієнтів з найбільшою кількістю повторних покупок. Впровадьте стратегію цінової еластичності для цих товарів, розуміючи ідеальне ціноутворення. проти існуюча конкуренція для збільшення конверсії цих лояльних споживачів. 

Другий момент полягає в тому, щоб зрозуміти, що мотивує клієнтів за допомогою даних, що можна зробити шляхом проведення опитувань клієнтів та використання гейміфікованих рішень з пропозиціями на основі результатів цього дослідження. Найбільш рекомендований метод використання цього опитування - Окталіз, із такими питаннями, як: Які цілі мого клієнта? Що задовольняє потреби мого клієнта? Що надає йому можливості? Що породжує почуття причетності? Що впливає на мого клієнта? Що викликає цікавість? Які переваги та вигоди мій клієнт ніколи не хотів би втратити? Збираючи ці дані та розробляючи стратегію утримання клієнтів, результати лояльності неодмінно покращаться.  

Однак, великі дані не рухають цю революцію самостійно чи ізольовано. Інші ресурси — і тут, звичайно, нам потрібно наголосити на провідній ролі штучного інтелекту (ШІ) — беруть на себе роль фундаментального конкурентного диференціатора для брендів. Оптимізація на основі ШІ може призвести до зниження витрат, підвищення операційної ефективності та багатьох інших переваг, але саме цифрова оптимізація, що керується більш досконалими помічниками, справді має потенціал революціонізувати бізнес-моделі. 

На цьому етапі важливо розрізняти те, що ми називаємо оптимізацією штучного інтелекту, та цифровою трансформацією. Перша зосереджена на підвищенні операційної ефективності, зниженні витрат та максимізації доходу за рахунок масштабування, але без впливу на основні операції. Тепер цифрова трансформація передбачає повну зміну бізнес-моделі компанії, що впливає на продукти та... основний бізнес компанії. Іншими словами, коли ми говоримо про роздрібну торгівлю, важливо розуміти, що технології, особливо штучний інтелект, мають революційну силу. Тому, щоб максимально використати її, нам потрібно піти далі та шукати більш інтерактивні та персоналізовані інструменти.

Однак, технологічний прогрес має йти пліч-о-пліч з інвестиціями в безпеку даних та конфіденційність. Захист конфіденційної інформації за допомогою біометричної автентифікації, шифрування та автоматизованих систем виявлення шахрайства буде важливим для підтримки довіри споживачів та даних, а також для захисту репутації бренду.

Справа в тому, що компанії, які ефективно інтегрують безперервні дослідження, великі дані та найсучасніші технологічні ресурси, будуть краще підготовлені до задоволення високих очікувань споживачів. На ринку, що постійно змінюється, цифровізація — це найкращий спосіб перетворити виклики на бізнес-можливості.