Wszystkie firmy podejmują pewne wysiłki, aby stać się bardziej data-driven. Małe, średnie i duże firmy – wszystkie badają rynek i szukają wydajnych narzędzi do analytics i automation, które mogą znacząco poprawić sposób ich codziennego funkcjonowania. Dlaczego data science jest tak ważna dla firm detalicznych? Przeczytaj nasz artykuł, aby dowiedzieć się więcej.
W handlu detalicznym sprzedaż odbywa się między firmą a indywidualnym konsumentem (a nie inną firmą). Transakcja detaliczna ma miejsce, gdy kupujący jest użytkownikiem końcowym zakupionego produktu. Sama sprzedaż może być prowadzona za pośrednictwem różnych kanałów sprzedaży (nie musi być bezpośrednia, może być również prowadzona w sklepie internetowym). Data science dla retail to zbiór technik i technologii, które mogą pomóc firmom detalicznym poprawić jakość ich usług i zwiększyć liczbę klientów.
Data science w branży detalicznej – statystyki
Oczekiwano, że wartość rynku retail analytics na całym świecie będzie znacząco rosła do 2022 roku. Z pewnością wiele się zmieniło od 2016 roku, zwłaszcza z powodu pandemii COVID-19, która spowodowała dynamiczny wzrost sektora e-commerce w ogóle. Dziś eksperci przewidują, że rynek rozwiązań retail analytic będzie rósł jeszcze bardziej w nadchodzących latach. Jednocześnie możemy przeczytać więcej o jego konkretnych use cases.
Autorka Statista, Sarah Feldman, napisała w 2019 roku, że jeśli chodzi o AI, firmy detaliczne koncentrują się na machine learning. Silny nacisk na AI, ML i advanced analytics oznacza, że organizacje detaliczne starają się stać bardziej data-driven. 74% use cases AI w 2019 roku to projekty skierowane do klientów, a 16% z nich było związanych z operacjami biznesowymi.
Bez względu na to, w którym dziale Twojej firmy detalicznej zastosujesz zaawansowane rozwiązania, zawsze musisz dbać o jakość swoich danych. W końcu nowoczesne rozwiązania biznesowe wykorzystują informacje biznesowe, a pokładając zaufanie w zestawach danych niskiej jakości, ryzykujesz przyszłość swojej organizacji.
Data science dla firm detalicznych – jakie są wyzwania?
Istnieje wiele korzyści z używania zaawansowanych technologii AI i analytics do celów biznesowych, ale wykorzystanie data science może być trudne. Istnieją pewne bardzo powszechne problemy data science w retail, które powinieneś wziąć pod uwagę, planując swój projekt data science, takie jak:
- Gwarantowanie wysokiej jakości danych – dane biznesowe w retail pochodzą z różnych źródeł i w wielu typach, a także mogą wymagać walidacji i czyszczenia. W wielu przypadkach informacje muszą być najpierw przetworzone, zanim zostaną użyte w analytics, ponieważ mogą być niekompletne, zduplikowane lub niedokładne. Zanim zaczniesz z data science dla retail, stwórz silną strategię zapewnienia wysokiej jakości zestawów danych.
- Zabezpieczanie wrażliwych informacji – większość firm z każdej branży ma do czynienia z wrażliwymi danymi. Zaufanie Twoich klientów jest jednym z Twoich najważniejszych aktywów. Kiedy raz je stracisz, może być naprawdę trudno je odzyskać. Dodatkowo, dopuszczenie do naruszeń danych i kradzieży danych może skutkować kosztownymi karami.
- Zapewnienie zgodności z prawem – zgodne oprogramowanie to świetny sposób na zapewnienie minimalnego poziomu bezpieczeństwa danych na samym początku. W dzisiejszych czasach zgodność nie jest opcjonalna, ale obowiązkowa. Upewnij się, że inwestujesz w zgodne narzędzia i systemy biznesowe.
Teraz, gdy wiesz, na jakie wyzwania musisz się przygotować przed zastosowaniem data science w sektorze retail, przyjrzyjmy się niektórym potencjalnym use cases data science.
Jakie są use cases data science w retail?
Istnieje wiele use cases data science w branży detalicznej. Poniżej opiszemy kilka interesujących zastosowań biznesowych data science.
- Price optimization
Wszyscy chcielibyśmy wierzyć, że ceny produktów są oparte na ich jakości i kosztach produkcji. Cóż, to może być częściowo prawda, ale w dzisiejszych czasach bierze się pod uwagę wiele innych rzeczy przy ustalaniu cen, a w wielu przypadkach to oprogramowanie wybiera odpowiednią cenę dla każdego klienta. Tak, odpowiednie narzędzia, zdolne do szybkiego przeprowadzania analiz w czasie rzeczywistym, mogą wykorzystywać dane historyczne, aby ustalić, jaki typ klienta kupuje produkt, i ustawić odpowiednią cenę dokładnie dla tego indywidualnego klienta.
- Content personalization i rekomendacje
Price optimization może nie być czymś, z czego Twoi klienci byliby zadowoleni, ale content personalization zostało faktycznie wymyślone w celu poprawy ich doświadczenia. Praktycznie wszystko można spersonalizować – teksty, nagłówki, filmy, oferty itp. Każdy typ treści może być tworzony w wielu wersjach, a odpowiednia wersja jest wyświetlana na podstawie typu klienta.
Twoi użytkownicy mogą być gromadzeni w tak zwane segmenty na podstawie analizy ich preferencji i wcześniejszych zachowań. Po pogrupowaniu użytkowników system musi tylko pokazać im odpowiednią treść na stronie internetowej sprzedawcy lub w aplikacji e-commerce. Możesz również wykorzystać recommendation engines. Na podstawie historycznych transakcji, preferencji lub zachowań użytkowników w czasie rzeczywistym, takie silniki mogą wybierać produkty i usługi, którymi dana osoba może być najbardziej zainteresowana, i prezentować je na stronie internetowej lub w aplikacji jako "polecane" dla tej osoby.
- Augmented reality
Augmented reality (AR), podobnie jak VR, jest bardziej złożona i nadal nie jest tak popularnym rozwiązaniem dla retail, ale niektóre firmy testują ją w swoich aplikacjach i na stronach internetowych. AR pozwala użytkownikom łączyć widok rzeczywistej, istniejącej przestrzeni i wirtualnych graficznych reprezentacji innych rzeczy w aplikacji. Jak to jest dobre dla retail? Zapewnia klientom doświadczenie produktu w czasie rzeczywistym, nawet jeśli nie mogą być w rzeczywistym, fizycznym sklepie. Obecnie technologia ta jest testowana przez sklepy odzieżowe, sklepy z meblami (takie rozwiązanie AR zostało wprowadzone klientom przez Ikea) i inne firmy.
Augmented reality jest dość rozrywkowa. Pomaga użytkownikom podejmować bardziej świadome decyzje o zakupie, nawet jeśli nie mogą zobaczyć przedmiotu w rzeczywistości. Zastosowanie tej technologii w Twojej aplikacji lub na stronie internetowej może faktycznie zmniejszyć całkowitą liczbę zwrotów od rozczarowanych klientów.
- Inventory management
Analizowanie danych w czasie rzeczywistym umożliwia Ci trzymanie ręki na pulsie, bez względu na to, gdzie jesteś i co robisz w danym momencie. Jest to bardzo przydatne dla sprzedawców detalicznych i firm e-commerce. Dzięki advanced analytics możesz skorzystać z inventory management automation. Na rynku dostępne jest oprogramowanie, które może analizować Twoje poprzednie zamówienia i efektywność sprzedaży, aby zasugerować, ile nowych produktów powinieneś zamówić, a nawet automatycznie wygenerować zamówienie.
- Customer satisfaction analysis
Dzięki odpowiednim narzędziom możesz łatwo dowiedzieć się, co Twoi klienci o Tobie myślą. Niektóre możliwości analytics są nawet zawarte w komercyjnych narzędziach do marketing automation. Wykorzystują one Natural Language Processing (NLP) do wykrywania sentymentu z tekstu opublikowanego w wielu kanałach komunikacji (media społecznościowe, komentarze na stronach internetowych, grupy dyskusyjne itp.).
Retail data science projects – jak zacząć?
Jeśli nigdy nie przeprowadziłeś żadnego projektu nauki o danych w swojej firmie, musisz zrobić kilka kwestii i rzeczy, które musisz zrobić. Najpierw musisz zdecydować, czy chcesz uruchomić różne nowe procesy we własnym zakresie, czy wolisz poszukać doświadczonej organizacji zajmującej się nauką danych, która Ci w tym pomoże. Następnie należy zebrać zespół ds. Data Science i wybrać odpowiednie narzędzia i oprogramowanie. Musisz dobrze przygotować swoją firmę do wejścia w świat nauki o danych i zaawansowanej analityce, a my możemy Ci w tym pomóc. Skontaktuj się z nami aby dowiedzieć się więcej.
Czym jest big data analytics przykłady typy definicja
