[vc_row] [vc_column] [vc_column_text] Wszystkie firmy dokładają wszelkich starań, aby stać się bardziej opartymi na danych. Małe, średnie i duże firmy — wszystkie badają rynek i poszukują skutecznych narzędzi analitycznych i automatyzacji, które mogą znacznie poprawić ich codzienną działalność. Dlaczego nauka o danych 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 odbywać się różnymi kanałami sprzedaży (nie musi być bezpośrednia, może być również przeprowadzona w sklepie internetowym). Data science dla handlu detalicznego to zbiór technik i technologii, które mogą pomóc firmom detalicznym poprawić jakość ich usług i zwiększyć liczbę klientów.
Nauka o danych w branży detalicznej — Statystyka
Oczekuje się, że wartość rynku analiz detalicznych na całym świecie znacznie wzrośnie do 2022 roku. Z pewnością bardzo się zmieniło od 2016 r., zwłaszcza z powodu pandemii COVID-19, która zaowocowała dynamicznym wzrostem sektora e-commerce w ogóle. Dzisiaj eksperci przewidują, że rynek detalicznych rozwiązań analitycznych będzie się jeszcze bardziej rozwijał w nadchodzących latach. Jednocześnie możemy przeczytać więcej o jego szczególnych przypadkach użycia. Autorka Statista, Sarah Feldman, napisała w 2019 roku, że jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, firmy detaliczne koncentrują się na uczeniu maszynowym. Silny nacisk na sztuczną inteligencję, ML i zaawansowaną analitykę oznacza, że organizacje detaliczne starają się być bardziej oparte na danych. 74% przypadków użycia sztucznej inteligencji w 2019 r. dotyczyło projektów skierowanych do klientów, a 16% z nich dotyczyło operacji biznesowych. Bez względu na to, w którym dziale swojej firmy detalicznej stosujesz zaawansowane rozwiązania, zawsze musisz dbać o jakość swoich danych. W końcu nowoczesne rozwiązania biznesowe wykorzystują informacje biznesowe, a polegając na niskiej jakości zestawom danych, ryzykujesz przyszłość swojej organizacji.
Data science dla firm detalicznych — jakie są wyzwania?
Korzystanie z zaawansowanych technologii AI i analiz do celów biznesowych ma wiele korzyści, ale wykorzystanie nauki o danych może być wyzwaniem. Istnieje kilka bardzo powszechnych problemów z nauką danych w handlu detalicznym, które należy wziąć pod uwagę podczas planowania projektu nauki o danych, takich jak:
- Gwarancja wysokiej jakości danych — dane biznesowe w handlu detalicznym pochodzą z różnych źródeł i wielu typów, a także mogą wymagać walidacji i czyszczenia. W wielu przypadkach informacje muszą być przetwarzane najpierw, zanim zostaną wykorzystane w analizie, ponieważ mogą być niekompletne, powielone lub niedokładne. Zanim zaczniesz od nauki o danych dla handlu detalicznego, stwórz silną strategię zapewniającą wysokiej jakości zestawy danych.
- Zabezpieczanie poufnych informacji — większość firm z dowolnej branży zajmuje się danymi poufnymi. Zaufanie Twoich klientów jest jednym z najważniejszych atutów. Gdy zostanie zgubiony, odzyskanie go może być naprawdę trudne. Ponadto dopuszczenie do naruszenia danych i kradzieży danych może skutkować kosztownymi karami.
- Zapewnienie zgodności z prawem — oprogramowanie zgodne z przepisami 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 z wymaganiami narzędzia i systemy biznesowe.
Teraz, gdy już wiesz, na jakie wyzwania musisz się przygotować przed zastosowaniem nauki o danych w sektorze detalicznym, przyjrzyjmy się niektórym potencjalnym przypadkom wykorzystania danych science.
Jakie są przypadki wykorzystania danych w handlu detalicznym?
Istnieje wiele przypadków wykorzystania danych w branży detalicznej. Poniżej opiszemy kilka interesujących aplikacji biznesowych do nauki danych.
1. Optymalizacja cen
Wszyscy chcielibyśmy wierzyć, że ceny produktów zależą od ich jakości i kosztów produkcji. Cóż, może to częściowo być prawdą, ale obecnie przy ustalaniu cen bierze się pod uwagę wiele innych rzeczy, aw wielu przypadkach to oprogramowanie wybiera odpowiednią cenę dla każdego klienta. Tak, odpowiednie narzędzia, zdolne do szybkiej analizy w czasie rzeczywistym, mogą wykorzystać dane historyczne, aby ustalić, jaki typ klienta kupuje produkt, i ustalić odpowiednią cenę dla dokładnie tego indywidualnego klienta.
2. Personalizacja treści i rekomendacje
Optymalizacja cen może nie być czymś, z czego Twoi klienci byliby zadowoleni, ale personalizacja treści została wymyślona w celu poprawy ich doświadczenia. Praktycznie wszystko można spersonalizować - teksty, nagłówki, filmy, oferty itp. Każdy rodzaj treści może być tworzony w wielu wersjach, a właściwa wersja jest wyświetlana w zależności od typu klienta.Twoi użytkownicy mogą zostać zebrani w tzw. segmenty w oparciu o analizę ich preferencji i wcześniejszych zachowań. Po zgrupowaniu użytkowników system musi jedynie pokazać im odpowiednią treść na stronie internetowej sprzedawcy lub w aplikacji e-commerce. Możesz także wykorzystać silniki rekomendacji. W oparciu o historyczne transakcje klientów, preferencje lub zachowanie oglądania w czasie rzeczywistym, takie silniki mogą wybierać produkty i usługi, którymi konkretna osoba może być najbardziej zainteresowana i prezentować je na stronie internetowej lub w aplikacji jako „zalecane” dla tej osoby.
3. Rozszerzona rzeczywistość
Rozszerzona rzeczywistość (AR), podobnie jak VR, jest bardziej złożonym i wciąż nie jest tak popularnym rozwiązaniem dla handlu detalicznego, ale niektóre firmy testują je w swoich aplikacjach i stronach internetowych. AR umożliwia użytkownikom łączenie widoku rzeczywistej, istniejącej przestrzeni i wirtualnych graficznych reprezentacji innych rzeczy w aplikacji. Jak to jest dobre dla handlu detalicznego? Zapewnia klientom doświadczenie produktu w czasie rzeczywistym, nawet jeśli nie mogą oni znajdować się w rzeczywistym, fizycznym sklepie. Obecnie technologia ta jest testowana przez sklepy z modą, sklepy z meblami (takie rozwiązanie AR zostało wprowadzone klientom przez Ikea) i inne firmy. Rzeczywistość rozszerzona jest dość zabawna. Pomaga użytkownikom podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące zakupu, nawet jeśli nie widzą przedmiotu w rzeczywistości. Zastosowanie tej technologii w aplikacji lub stronie internetowej może faktycznie zmniejszyć całkowitą kwotę zwrotów od rozczarowanych klientów.
4. Zarządzanie zapasami
Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala trzymać palec na pulsie, bez względu na to, gdzie jesteś i co robisz w danej chwili. Jest bardzo przydatny dla sprzedawców detalicznych i firm e-commerce. Dzięki zaawansowanej analityce możesz skorzystać z automatyzacji zarządzania zapasami. Na rynku istnieje oprogramowanie, które może analizować Twoje poprzednie zamówienia i wydajność sprzedaży, aby zasugerować, ile nowych produktów powinieneś zamówić, a nawet automatycznie wygenerować zamówienie.
5. Analiza satysfakcji klienta
Dzięki odpowiednim narzędziom możesz łatwo dowiedzieć się, co myślą o Tobie Twoi klienci. Niektóre możliwości analityczne są nawet zawarte w narzędziach automatyzacji marketingu komercyjnego. Wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do wykrywania sentymentów z tekstu opublikowanego w wielu kanałach komunikacji (media społecznościowe, komentarze na stronach internetowych, grupy dyskusyjne itp.).
Projekty w zakresie analizy danych detalicznych — 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. Sprawdź nasz blog, aby uzyskać więcej informacji na temat Big Data:
- Co to jest analiza dużych zbiorów danych? Przykłady, typy, definicja
- Dlaczego BigQuery zastępuje Hadoop do analizy korporacyjnej?
- Optymalizacja Apache Spark
[/vc_column_text] [vc_column_text] [/vc_column_text] [/vc_column] [/vc_row]
