Наука о данных для неподготовленного глаза может показаться современной алхимией. Он может напоминать сочетание обширных математических и статистических знаний, хакерских навыков и специализации в определенной теме, которой занимается аналитик данных. С другой стороны, найти специалиста по данным с высокими навыками в широком спектре секторов и технологий - идеал, который может быть недостижим. К счастью, наука о данных сделала результаты доступными, не полагаясь на одного супер-ученого.

Более важным моментом является то, что данные - это не мифическое царство, выходящее за рамки стандартных бизнес-методов и дисциплин. С другой стороны, данные и информация, которую они предоставляют, являются надежными инструментами для выявления, оценки и решения бизнес-проблем в режиме реального времени. Наука о данных улучшает корпоративные процедуры, устраняя при этом неэффективность и избыточность, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов.

Трудно игнорировать сложность науки о данных и проблем бизнеса. Когда много высоких деревьев, легко упустить из виду лес. Часто настоящая проблема не в том, на чем вы усердно концентрируетесь. Дело не столько в том, что вы видите, сколько в том, чего вы не можете. Эту аналогию можно легко применить к любой большой или маленькой организации, у которой слишком много приоритетов, чтобы их постоянно отслеживать. Наука о данных помогает компаниям решать эти проблемы.

Решения ваших самых сложных проблем уже перед вашими глазами. Ваша компания - лучший источник данных для решения проблем вашего бизнеса. Проблема возникает из-за огромного количества данных, доступных на кончиках пальцев. Аналитика данных и бизнес-аналитика могут использовать KPI для определения приоритетов на основе соответствующих данных для данной ситуации.

Наука о данных и бизнес

Наука о данных, вероятно, откроет огромный потенциал в том, как физические и онлайн-магазины работают и обслуживают клиентов в ближайшие годы. Наука о данных повлияла на широкий спектр отраслей, и этот факт становится более очевидным, чем когда-либо, когда мы рассматриваем последние технологические достижения. Когда дело доходит до розничной торговли, большинство владельцев бизнеса, которые быстро внедряют новые технологии, соглашаются, что это помогло им получить конкурентное преимущество.

Наука о данных стала спасательным кругом для сектора розничной торговли, поскольку она пытается оставаться технологически актуальной, удовлетворяя потребности клиентов, а также может выявлять тенденции и принимать обоснованные решения. Способность науки о данных отображать поведение клиентов позволила розничной торговле предугадывать предпочтения клиентов и расширила возможности продавцов за пределы сбора и анализа данных. Комбинируя правильные инструменты и процессы, предприятия могут эффективно использовать данные, чтобы влиять на решения потребителей посредством настойчивой коммуникации.

В этом блоге рассказывается о некоторых из самых известных приложений для обработки данных в розничной торговле.

Применение науки о данных в розничной торговле

Поведение клиентов

Понимание клиентов имеет решающее значение для компаний, стремящихся укрепить свое присутствие на розничном рынке. Они позволяют им повысить коэффициент конверсии, персонализировать кампании, увеличить доход, избежать оттока клиентов и сократить расходы на привлечение клиентов. Клиенты взаимодействуют с предприятиями по различным каналам, включая мобильные устройства, социальные сети, розничные продажи и сайты электронной коммерции. Они могут комбинировать и анализировать данные с помощью науки о данных. Эти идеи также позволяют организациям определять ценных клиентов, их мотивы для покупки конкретных продуктов и т. Д., Что может улучшить удовлетворенность клиентов и увеличить доход.

Опыт работы с клиентами

Заказчики хотят, чтобы корпоративные организации предвосхищали их потребности в эпоху цифровых технологий. Наука о данных позволяет им создавать надежные методы взаимодействия с клиентами, такие как чат-боты, тем самым персонализируя их покупательский опыт. В точках продаж предприятия могут повысить вовлеченность потребителей, предлагая стимулы, награды и рекламные акции. Компании могут оценивать продакт-плейсмент и предоставлять удобный и персонализированный опыт, сопоставляя данные о клиентах с данными о запасах и ценах.

Рекомендации

Решения для анализа данных выполняют прогнозную аналитику, позволяя механизмам рекомендаций предугадывать потребности клиентов. Компании могут использовать механизмы рекомендаций не только для увеличения доходов, но и для оказания влияния на решения клиентов. Результаты механизмов рекомендаций, как правило, изменяются в ответ на активность потребителей, оптимизируя результаты за счет совместной или контентной фильтрации. Механизмы рекомендаций часто включают информацию о предыдущем поведении клиентов и характеристиках продукта, включая демографические данные, полезность, предпочтения, потребности, предыдущий покупательский опыт и т. Д.

Целевые акции

Компании в секторе розничной торговли могут использовать возможности прогнозирования данных для увеличения коэффициента конверсии и проведения индивидуальных рекламных акций. Для этого компаниям потребуется доступ к полным данным о клиентах и ​​демографической информации, собранной во время торговых операций. С другой стороны, цифровая эпоха позволила предприятиям общаться с клиентами по множеству каналов и собирать данные, необходимые для получения информации. Наука о данных связывает данные и помогает компаниям улучшать свои планы. Это позволяет им оценивать и измерять эффективность рекламных методов и улучшает персонализацию, определяя потребности клиентов на основе их истории просмотров.

Прогнозирование тенденций

Розничные торговцы должны следить за тенденциями в социальных сетях, поскольку они часто меняются. Более того, сайты социальных сетей - это информационная золотая жила. Розничные торговцы могут использовать данные, чтобы определить, какие продукты являются наиболее популярными, и накапливать их в своих магазинах. Компании могут использовать машинное обучение (ML) и обработку естественного языка (NLP) для извлечения информации из социальных сетей.

Управление запасами

Ритейлерам больше не нужно беспокоиться о проблемах управления запасами благодаря возможностям науки о данных. Розничные торговцы теперь имеют сложные возможности прогнозной аналитики благодаря интеграции алгоритмов машинного обучения и систем анализа данных, что позволяет им поставлять в свои магазины нужные продукты в нужное время. Алгоритмы помогают продавцам выявлять закономерности в многочисленных операциях и действиях цепочки поставок.

Оптимизация затрат

Организации могут использовать процессы оптимизации с поддержкой науки о данных, чтобы установить цену, выгодную как для продавцов, так и для клиентов. Метод оптимизации цен основан как на производственных затратах, так и на рыночных ценах на аналогичные продукты. Организации могут использовать данные, собранные из многоканальных источников, для оптимизации цен на свои продукты, учитывая при этом такие факторы, как географическое положение, поведение потребителей и т. Д. Алгоритмы также учитывают реакцию клиентов на изменение цен. Компании могут не только привлекать клиентов, но и создавать индивидуальные схемы ценообразования, используя надежные инструменты оптимизации цен.

Пожизненная ценность

Благодаря науке о данных компании смогут прогнозировать пожизненную ценность клиента (CLV), которая определяет прибыль, которую клиент приносит организации. Прогнозы основаны на исторических данных, включая самые последние транзакции. Модели CLV используются для сбора, классификации и оценки информации о предпочтениях клиентов, расходах, предыдущих покупках и других факторах для оценки потенциальной ценности существующих или новых клиентов. Модели покупок клиентов можно определить с помощью статистического подхода, который дает розничным продавцам полное представление о своих покупателях.

Обнаружение мошенничества

Нарушение прав потребителей на кредитный риск - все это примеры мошенничества со стороны потребителей. Это может нанести ущерб не только репутации продавца, но и доверию потребителя. Используя науку о данных, продавцы будут бороться с мошенниками, более эффективно непрерывно отслеживая и обнаруживая подозрительные действия. Платформы, основанные на глубоких нейронных сетях, используют стандартные подходы к уменьшению размерности для выявления скрытых закономерностей, мошеннических действий с пометкой и удаления подозрительных транзакций.

Управление недвижимостью

Крупные магазины также могут извлечь выгоду из анализа данных, чтобы оптимизировать свои расходы на управление недвижимостью. Таким образом, изучение данных, относящихся к различному оборудованию здания (профилактическое обслуживание), может помочь избежать катастрофических отказов. Помимо использования исторических данных, включение машинного обучения как части прогнозного обслуживания в модели может со временем улучшаться, одновременно снижая сопутствующие расходы. Розничные торговцы также могут сэкономить много денег, анализируя свое энергопотребление с помощью Data Science. В этом контексте Data Science помогает нам не только в определении бюджета, но и в определении объектов с высокой отдачей, таких как торговые центры, которые будут способствовать увеличению доходов.

Последние мысли

Создавая надежные модели анализа данных, компании улучшат общее впечатление потребителей за счет эффективного внедрения науки о данных в розничную торговлю. Эти креативные приложения для анализа данных улучшают потребительский опыт и могут увеличить розничные продажи. Преимущества многочисленны: лучшее управление рисками, улучшенная производительность и способность раскрывать ранее неизвестную информацию.

Большинство розничных продавцов уже внедряют решения Data Science для повышения лояльности клиентов, узнаваемости бренда и рейтингов разработчиков. По мере развития технологий все больше предприятий розничной торговли будут получать прибыль от включения Data Science в свои планы.