极端细分-大数据如何改变零售业
2018-10-02 09:47:29
零售商正在利用复杂的算法，帮助他们识别消费者支出行为的模式，以增加销售额。
由于许多国家的人口增长和可支配收入水平提高，消费者零售支出明年可能达到近27万亿美元。
尽管世界上许多地方出现了经济动荡，但过去几年零售业一直在增长。它是在竞争激烈的环境中追求极低利润的。不断扩大的零售市场中的赢家是那些能够超越竞争对手的人。
零售商正在利用大数据及其相关的分析实践作为帮助他们取得进步的工具。
零售商正在利用复杂的算法来帮助他们识别消费者支出和相关行为的模式。机器学习使他们能够分析大量数据集，以识别他们的竞争对手可能尚未发现的机会和机会。对于庞大的零售连锁店，实时信息处理使他们能够了解出现的任何问题，同时帮助他们快速响应，以最大限度地减少损失并最大限度地提高收益。
大数据方法正在彻底改变零售业，重组决策并提高效率。
利润率过低通常意味着零售商需要大规模经营才能获得可观的利润。实时分析使零售商能够实施最优价格。这对零售商非常有利，因为它可以帮助他们实时调整定价，从而最大限度地提高利润。大数据分析还有助于提高供应链的效率，从而降低销售热门商品的可能性。
这有助于时尚零售商在物品受到欢迎时快速响应，确保正确的颜色和尺寸的正确商品存储。这是一种充分利用现有功能来增加收入的方法。规模不再是零售商可以竞争的唯一因素; 零售商现在可以引入新的效率，这也可以帮助他们取得成功。
极端分割
零售商在市场方法中使用细分已经非常普遍。细分根据年龄，性别，家庭收入，生活阶段和地理位置等特征将零售商的目标受众群体分组。
大数据技术使零售商能够进一步进行细分。
可以添加大量有助于更准确地了解消费者行为的因素。
这有助于零售商创建更具体的细分市场，通常基于极少数消费者的习惯和行为。可以使用有关消费者行为方式的实时数据不断定制和更新这些细分市场。在可获得数据的情况下，可以使用大数据技术来组合来自在线和离线来源的数据，从而真正了解消费者在多个零售遭遇中的情况。
这些复杂的分析不仅可以显示客户现在是谁，还可以显示他们的需求和期望如何随时间变化。对于希望在客户成熟时留住客户的品牌，这是了解个人需求如何发展的一种方式。
这种方法正在改变零售商对消费者的理解，并加深与消费者的关系。它带来了新的个性化水平，使零售商能够向消费者推荐产品，并专门为他们量身定制产品。
这有助于保持客户并提高转换率。了解哪种行为模式与特定购买习惯相关还应有助于降低营销成本。随着品牌更好地了解客户，营销工作变得更有针对性，更有效。从理论上讲，这应该有助于降低营销成本。
就消费者而言，他们越来越期望基于他们与零售商的现有关系来实现更高水平的个性化。
这个消费者分析还有一个互动元素。虽然Facebook根据用户的行为收集了大量用户数据，但该平台也直接从他们那里获取信息。这样做是通过将一个模块放入该人的新闻源中，询问“这个故事对你有多有趣？” 衡量它将来应该展示的内容类型。除了收集和分析有关他们的数据之外，其他零售商正在寻找不同的方式直接与客户谈论他们想要什么。
数据分析是零售商开始了解他们冒险进入的新市场的一种方式。对于试图以不熟悉的文化和语言吸引新受众的企业而言，数据分析可以成为了解消费者以及他们与业务交互的有用方式。这种方法是一种创建更准确的观众图片的方法，这种观众可能与家庭市场有着截然不同的习惯。
有竞争力的见解
大数据分析不仅仅关注客户。零售商也在使用这种方法来获得有关其竞争对手以及影响市场的其他因素的见解。可以在所有主要竞争对手的实时跟踪产品定价，帮助零售商相应地调整自己的定价。零售商跟踪其他零售商在其市场上运营的其他元素，包括优惠和促销。
其他元素也可以包含在分析中。对于冰淇淋或季节性服装供应商，这可能包括天气温度等方面。对于某些购买，天气可能会影响零售行为。然后可以将其纳入分析中，以便为供应链提供信息。对于某些产品，跟踪其他商品的成本也是合适的。汽车制造商可能会发现考虑汽油和利率的成本很重要，因为这些都可能影响汽车销售以及客户选择购买汽车的方式。
零售业仍然是一项艰难的业务，可以长期发展。大数据分析是零售商实施的重大成本和组织障碍，但一旦嵌入到组织中，它就可以产生具有显着竞争优势的结果。
实施大数据实践的企业有效利用所提供的见解非常重要。
大数据可以提供有价值的见解，可用于为决策提供信息。实施分析程序需要伴随组织变更，以便企业能够有效地处理他们正在访问的数据洞察。
