如何通过商业智能帮助零售业取得成功

2021/9月/16大数据分析, 大数据技术与运用0 条评论

零售商业智能是一个技术驱动的过程,将原始数据转化为有意义的见解,以支持零售行业更好的决策。随着零售 BI 已成为行业生存的首要要素,我们分享了哪些选择可以接受它,以及我们的客户与他们追求什么好处。

实体店的 BI 福利

平面图优化

DataFocus 的客户采用业务分析的一个原因是消除在创建有利于销售的平面图的猜测。通过使用 BI 软件,零售公司定义选定的商店布局(根据商店规模和提供销售的产品选择)是否有效,并在需要时相应地进行调整。在分析各种数据集(访问时间、访问次数、停靠次数、停留时间等)后,零售商调整平面图的方式使客户能够轻松找到他们想要的东西,同时鼓励交叉销售和向上销售。

产品放置和销售优化

客户通过 BI 解决方案追求的益处之一是产品放置优化。通过分析店内流量,公司可以找到商店的”热点”,在决定将关键产品放置在哪里时,这些”热点”会进一步被利用。例如,通过将公司的 BI 解决方案与视觉识别软件集成,也可以调整销售:当摊位空无一人时,商品商会发出警报。因此,公司可防止客户对产品缺失感到失望,并增强客户体验。

需求计划优化和有效的库存速度管理

在我们的实践中,我们与数十位零售经理进行了交谈,他们关心的是,在安排员工和存储方面,这些经理的担心是非最佳决策。就他们而言,BI 解决方案解决了预测特定产品需求和特定商店特定时间人手过剩或人手不足的挑战。通过将历史数据(流量分析、销售分析等)与其他数据(当地人口统计学、天气预报等)进行比较,零售商可以通过准确预测订单量和在估计旺季雇佣临时工或在淡季为员工提供休息日来降低成本。此外,库存分析帮助他们识别最畅销和表现最差的产品,以重新评估订购数量。

网络商店的 BI 福利

使客户细分更加复杂

对于许多拥有我们合作的在线服务的零售商来说,改善客户体验和使营销策略更加成功是优先需求。为了满足这一需求,我们的客户使用 BI 软件进行彻底的客户细分。通过收集和分析来自各种数据源(客户问卷、采购历史记录、社交媒体等)的客户数据,零售商可以有效地对客户进行细分,以确保定制产品直接达到目标。

提供个性化内容

越来越多的零售商渴望通过删除客户通常需要的步法来与客户建立轻松的互动。在这里,BI 解决方案很有用:在分析全方位的客户数据(过滤数据、个人帐户、弃车、情绪等)后,零售商会以最吸引人的方式为每位访客调整网页。通过介绍客户可能购买的产品,公司提供高度个性化的客户体验,从而促进转换。有关更多详细信息,欢迎您阅读我们关于客户数据分析类型的概述,以及零售商如何从中受益。

优化结账流程

Baymard研究所的研究表明,23%的美国网上购物者放弃订单仅仅是因为”结账过程太长/太复杂”。在我们的实践中,我们分析客户网络行为,以帮助客户在结账步骤中确定弃车的常见原因,并就最有效的预防措施提供建议:提前告知运费和库存产品、简化或定制结账流程等。

BI对零售业务的整体好处

调整营销活动

促使客户实施 BI 解决方案的一件事是需要调整他们的营销活动。公司采用高级客户在线和店内 360° 分析,为客户提供个性化优惠、有针对性的折扣和忠诚度计划等。想象一下,一个客户打算在网上购物,但没有明显的理由放弃了该网站。当客户稍后访问实体店时,店内传感器会检测他们的智能手机。通过利用人工智能授权的BI软件的分析结果,公司可以通过短信或电子邮件在之前放弃的产品上推出定制产品。

通过进行基准测试实现竞争优势

BI 软件为公司提供准确的及时数据,以便根据单个 KBI 或行业标准评估其绩效,从而简化基准测试过程。因此,通过分析表现不佳或表现优异的业务领域,我们的客户能够根据他们以前的经验或竞争对手的绩效,在每个组织层面做出数据驱动型决策。

通过进行流失分析来推动利润

通过 BI 解决方案,我们的客户可以定义其流失者、导致客户退出的原因,以及采取哪些重新关注的措施来降低流失率。通过正确分析的流失,他们可以优化业务流程,并创造高转换的客户体验。在这里,您可以了解分析客户流失的更多好处。

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