В настоящее время данные являются мощной движущей силой отрасли. Крупные компании, представляющие различные сферы торговли, стремятся использовать полезную ценность данных.

Таким образом, данные приобрели большое значение для тех, кто желает принимать выгодные решения, касающиеся бизнеса. Более того, тщательный анализ огромного количества данных позволяет влиять или, скорее, манипулировать решениями клиентов. Для этого используются многочисленные потоки информации, а также каналы связи.

Сфера розничной торговли быстро развивается. Ритейлерам удается анализировать данные и составлять своеобразный психологический портрет покупателя, чтобы узнать его болевые точки. Таким образом, покупатель легко поддается влиянию уловок, разработанных розничными торговцами.

В этой статье представлены 10 лучших примеров использования науки о данных в розничной торговле, чтобы вы были в курсе текущих тенденций и тенденций.

Механизмы рекомендаций

Механизмы рекомендаций оказались очень полезными для розничных торговцев в качестве инструментов для прогнозирования поведения покупателей. Розничные торговцы склонны использовать механизмы рекомендаций как один из основных рычагов воздействия на мнение покупателей. Предоставление рекомендаций позволяет розничным торговцам увеличивать продажи и диктовать тенденции.

Механизмам рекомендаций удается настраиваться в зависимости от выбора, сделанного клиентами. Механизмы рекомендаций в значительной степени фильтруют данные, чтобы получить представление. Обычно механизмы рекомендаций используют либо совместную фильтрацию, либо фильтрацию на основе содержимого. В этой связи рассматривается прошлое поведение покупателя или ряд характеристик продукта. Кроме того, различные типы данных, такие как демографические данные, полезность, предпочтения, потребности, предыдущий опыт покупок и т. Д., Проходят через алгоритм обучения прошлых данных.

Затем создаются ссылки ассоциации для совместной работы и фильтрации содержимого. Механизмы рекомендаций вычисляют индекс сходства в предпочтениях клиентов и соответственно предлагают товары или услуги. Рекомендации по дополнительным и перекрестным продажам зависят от подробного анализа профиля онлайн-покупателя.

Анализ рыночной корзины

Анализ рыночной корзины можно рассматривать как традиционный инструмент анализа данных в розничной торговле. Розничные торговцы годами получали от этого прибыль.

Этот процесс в основном зависит от организации значительного количества данных, собираемых посредством транзакций клиентов. С помощью этого инструмента можно в большом масштабе предсказать будущие решения и выбор. Знание того, какие товары в корзине, а также все лайки, антипатии и превью полезны для ритейлера в сферах организации макета, ценообразования и размещения контента. Анализ обычно проводится с помощью алгоритма интеллектуального анализа правил. Предварительно данные подвергаются преобразованию из формата фрейма данных в простые транзакции. Специально настроенная функция принимает данные, разделяет их в соответствии с некоторыми дифференцирующими факторами и удаляет ненужные. Эти данные вводятся. На его основе строятся ассоциативные связи между продуктами. Это становится возможным благодаря применению правила ассоциации.

Инсайт-информация в значительной степени способствует совершенствованию стратегий развития и маркетинговых методов розничных торговцев. Кроме того, эффективность продаж достигает своего пика.

Гарантийная аналитика

Гарантийная аналитика вошла в сферу розничной торговли как инструмент мониторинга гарантийных рекламаций, выявления мошенничества, снижения затрат и повышения качества. Этот процесс включает в себя анализ данных и текста для дальнейшего выявления шаблонов претензий и проблемных областей. Данные преобразуются в действенные планы в реальном времени, информацию и рекомендации с помощью анализа сегментации.

Методы обнаружения довольно сложны, поскольку имеют дело с расплывчатыми и интенсивными потоками данных. Они сосредоточены на обнаружении аномалий в претензиях по гарантии. Мощные интернет-платформы данных ускоряют процесс анализа значительного количества претензий по гарантии. Это отличный шанс для розничных продавцов превратить проблемы, связанные с гарантийным обслуживанием, в практическую информацию.

Оптимизация цен

Доступная цена как для покупателя, так и для продавца является значительным преимуществом, предоставляемым механизмами оптимизации. Процесс ценообразования зависит не только от затрат на производство товара, но и от кошелька типичного покупателя и предложений конкурентов. Инструменты для анализа данных выводят эту проблему на новый уровень ее решения.

Инструменты оптимизации цен включают в себя множество онлайн-уловок, а также тайный подход к клиентам. Данные, полученные из многоканальных источников, определяют гибкость цен с учетом местоположения, индивидуального отношения покупателя к покупке, вкусовых качеств и цен конкурентов. Вычисление экстремумов значений вместе с таблицами частот являются подходящими инструментами для оценки переменных и идеальных распределений для предикторов и отклика прибыли.

Алгоритм предполагает сегментацию клиентов для определения реакции на изменение цен. Таким образом, можно определить затраты, которые соответствуют целям корпорации. Используя модель оптимизации в реальном времени, у ритейлеров есть возможность привлекать покупателей, удерживать внимание и реализовывать индивидуальные схемы ценообразования.

Управление запасами

Инвентаризация как таковая связана с хранением товаров для их будущего использования. Управление запасами, в свою очередь, относится к хранению товаров с целью их использования во время кризиса. Розничные продавцы стремятся предоставить нужный товар в нужное время, в надлежащем состоянии и в нужном месте. В связи с этим проводится глубокий анализ запасов и цепочек поставок.

Мощные алгоритмы машинного обучения и платформы анализа данных обнаруживают закономерности, корреляции между элементами и цепочками поставок. Посредством постоянной корректировки и развития параметров и значений алгоритм определяет оптимальные стратегии запасов и запасов. Аналитики выявляют закономерности высокого спроса и разрабатывают стратегии для новых тенденций продаж, оптимизируют доставку и управляют запасами, используя полученные данные.

Расположение новых магазинов

Наука о данных оказалась чрезвычайно эффективной в вопросе местоположения нового магазина. Обычно для принятия такого решения необходимо провести большой анализ данных.

Алгоритм прост, но очень эффективен. Аналитики изучают данные о клиентах в Интернете, уделяя большое внимание демографическому фактору. Совпадения в почтовом индексе и местоположении дают основу для понимания потенциала рынка. Также учтены особые настройки расположения других магазинов. Кроме того, проводится сетевой анализ ритейлера. Алгоритмы находят решение, соединяя все эти точки. Ритейлер легко добавляет эти данные на свою платформу, чтобы расширить возможности анализа для другой сферы своей деятельности.

Анализ настроений клиентов

Анализ настроений клиентов - не новый инструмент в этой отрасли. Однако с началом активного внедрения науки о данных он стал менее дорогостоящим и трудоемким. В настоящее время больше не нужно использовать фокус-группы и опросы клиентов. Алгоритмы машинного обучения служат основой для анализа настроений.

Аналитики могут проводить анализ настроений клиентов и брендов на основе данных, полученных из социальных сетей и отзывов онлайн-сервисов. Источники в социальных сетях легко доступны. Поэтому реализовать аналитику на социальных платформах намного проще. Аналитика настроений использует языковую обработку для отслеживания слов, выражающих положительное или отрицательное отношение к клиенту. Эти отзывы становятся фоном для улучшения услуг.

Аналитики проводят анализ настроений на основе обработки естественного языка, анализа текста для определения положительных, нейтральных или отрицательных настроений. Алгоритмы проходят через все значимые слои речи. Все отмеченные настроения относятся к определенным категориям или ведрам и степеням. Результатом является оценка тональности в одной из упомянутых выше категорий и общая тональность текста.

Мерчандайзинг

Мерчандайзинг стал неотъемлемой частью розничного бизнеса. Это понятие охватывает подавляющее большинство действий и стратегий, направленных на увеличение продаж и продвижение продукта.

Внедрение уловок мерчендайзинга помогает влиять на процесс принятия решений покупателем через визуальные каналы. Вращение товаров помогает поддерживать ассортимент всегда свежим и обновленным. Привлекательная упаковка и брендинг привлекают внимание покупателей и усиливают визуальную привлекательность. В этом случае значительная часть анализа данных остается за кадром.

Механизмы мерчандайзинга обрабатывают данные, собирая информацию и формируя наборы приоритетов для клиентов с учетом сезонности, актуальности и тенденций.

Прогнозирование жизненной ценности

В розничной торговле пожизненная ценность клиента (CLV) - это общая стоимость прибыли клиента для компании за все время взаимоотношений между клиентом и бизнесом. Особое внимание уделяется доходам, поскольку они не так предсказуемы, как затраты. При прямых закупках используются две важные клиентские методологии прогнозирования срока службы: историческая и прогнозная.

Все прогнозы делаются на основе прошлых данных до самых последних транзакций. Таким образом определяются и анализируются алгоритмы продолжительности жизни покупателя в рамках одного бренда. Обычно модели CLV собирают, классифицируют и очищают данные о предпочтениях, расходах, недавних покупках и поведении клиентов, чтобы структурировать их во входные данные. После обработки этих данных мы получаем линейное представление о возможной стоимости существующих и возможных клиентов. Алгоритм также выявляет взаимозависимости между характеристиками клиента и его выбором.

Применение статистической методологии помогает определить покупательскую модель покупателя до тех пор, пока он или она не перестанут совершать покупки. Наука о данных и машинное обучение гарантируют, что розничный продавец понимает своих клиентов, улучшает качество услуг и определяет приоритеты.

Обнаружение мошенничества

Выявление мошенничества и мошеннических сетей - сложная задача для надежного продавца. Основная причина выявления мошенничества - это большой финансовый ущерб. И это только верхушка айсберга. Проведенное углубленное Национальное исследование безопасности розничной торговли глубоко изучает детали. Покупатель может пострадать от мошенничества при возврате и доставке, злоупотребления правами, кредитного риска и многих других случаев мошенничества, которые только подрывают репутацию продавца. Однажды стать жертвой таких ситуаций может навсегда разрушить драгоценное доверие клиента.

Единственный эффективный способ защитить репутацию вашей компании - быть на шаг впереди мошенников. Платформы больших данных обеспечивают непрерывный мониторинг активности и обнаружение мошенничества.

Алгоритм, разработанный для обнаружения мошенничества, должен не только распознавать мошенничество и помечать его для запрета, но и прогнозировать будущие мошеннические действия. Вот почему глубокие нейронные сети оказываются настолько эффективными. Платформы применяют общие методы уменьшения размерности для выявления скрытых закономерностей, маркировки действий и кластеризации мошеннических транзакций.

Использование механизмов анализа данных в схемах обнаружения мошенничества дает преимущества и в некоторой степени улучшает способность продавца защитить покупателя и компанию как таковую.

Выводы

Наука о данных стремится реализовать свое применение в различных сферах жизни человека. Компании внедряют различные модели анализа данных, чтобы улучшить покупательский опыт клиентов. В связи с этим все транзакции, электронные письма и поисковые запросы, предыдущие покупки и т. Д. Анализируются и обрабатываются для оптимизации маркетинговых ходов и процессов мерчандайзинга.

Мы попытались выделить 10 лучших примеров использования науки о данных в розничной торговле. Эти примеры использования науки о данных подтверждают утверждение о том, что наука о данных и анализ быстро вошли в сферу розничной торговли и по-прежнему сохраняют свои лидирующие позиции.

Первоначально опубликовано на activewizards.com