数字化转型已成为当前零售业的主要驱动力之一,要求企业和品牌投资于解决方案,以在虚拟环境中实现有效运营。 数字化不仅加强和扩大了产品和服务的可见性,还为购物体验的创新创造了机会,根据世界经济论坛的数据,到2025年,数字化将为全球经济带来超过100万亿美元的增长。
大数据的进步是这种转变的一个明显例子,能够识别消费者的行为模式和偏好。 通过大量数据的交叉分析,开始实现个性化定制优惠和定向营销,提供更相关、更吸引人的购物体验。 值得强调的是,商业智能数据与大数据之间的一个重要分水岭,除了数据量之外,是基于当前数据而非仅仅过去数据做出决策的可能性,因为大数据所使用的技术具有强大的处理能力。
亚马逊是使用此功能的最著名例子之一,它应用算法根据用户的购买历史和个人资料推荐产品——有时甚至根据用户购物车中的商品提出建议。 这并非偶然,据 Mordor Intelligence 分析师称,去年商业部门的大数据市场估计为63.8亿美元,预计到2029年将达到166.8亿美元。 如果情景得到确认,这一金额将代表平均每年增长21.2%。
运营效率也通过智能数据管理得到了极大提升。 优化库存控制、需求预测和物流的工具对于提前把握消费趋势和保持理想的运营水平至关重要,避免过剩或短缺。 此外,我们还需要强调多渠道销售的整合——换句话说,就是备受讨论的全渠道策略——它允许消费者在网上商店、实体店或移动端之间无缝切换。 因此,有可能整合一个流畅的购买旅程,方便操作的完成甚至重复。
一些世界上最大的零售商拥有预测性物流算法,该算法结合了用户位置数据、特定产品页面的访问量、购物车数据和估算的转化率,以提前完成履行流程(即从客户下单到产品交付的一系列物流操作)。 因此,有可能在商品实际购买之前就将产品在物流仓库中进行分拣。
除了对运营的影响外,如何通过数据提高客户的忠诚度? 首先,吸引那些倾向于更忠诚的客户。 是否可以分析一家公司历史订单的基础数据,了解哪些商品带来了客户的更高复购率,并在这些商品上制定价格弹性策略,理解理想的定价方式对抗现有的竞争以提高这些忠实消费者的转化率。
第二点是通过数据了解客户的动机,这可以通过对客户群进行调查以及利用基于本研究结果的游戏化解决方案来实现。 最推荐的使用该调查的方法是八元论客户的目标是什么? 我的客户从事什么业务? 什么赋予我的客户力量? 什么会产生占有感? 对我的客户来说,什么是影响力? 什么引起好奇心? 我的客户永远不想失去哪些利益和优势? 收集这些数据并制定留存策略,客户忠诚度的结果肯定会提高。
然而,大数据本身或以孤立的方式并不能引发这场革命。 其他资源——当然,在这里我们需要强调人工智能(AI)的主导作用——它们作为品牌的关键竞争优势。 由人工智能生成的优化可以带来成本降低、运营效率的提升以及一系列其他好处,但真正具有颠覆商业模式潜力的是由更先进的助手推动的数字化优化。
在这一点上,区分我们所说的人工智能优化和数字化转型是很重要的。 第一个专注于提高运营效率,通过规模化降低成本和最大化收入,但不影响运营的核心。 现在,数字化转型意味着企业商业模式的全面变革,影响产品和核心业务公司。 也就是说,当我们谈论零售时,有必要理解技术,尤其是人工智能,具有革命性的力量。 因此,为了充分利用它,有必要超越传统,寻找更互动和个性化的工具。
然而,技术进步必须与数据安全和隐私的投资同步进行。 通过生物识别认证、加密和自动化欺诈检测系统保护敏感信息,将对维护消费者的信任和数据安全以及保护品牌声誉至关重要。
事实是,能够有效整合持续研究、大数据和最新技术资源的企业,将更有优势满足消费者的高期待。 在不断变化的市场中,数字化是将挑战转化为商业机遇的最佳途径。