البيانات الضخمة في سوق السلع الاستهلاكية والتجزئة والجمال

قال الرئيس الروسي فلاديمير بوتين في وقت سابق ، "الذكاء الاصطناعي هو مستقبل ليس فقط لروسيا ولكن للبشرية جمعاء. من يصبح القائد في هذا المجال سيصبح حاكم العالم ". . الأمر نفسه ينطبق على عالم الأعمال الحالي أيضًا. بدأت بالفعل شركات من مختلف الصناعات أو بدأت في استهلاك الكم الهائل من البيانات المتاحة على الويب لاكتساب رؤى قابلة للتنفيذ وتحسين عملية صنع القرار لأعمالهم.

المصدر: تحليل معهد ماكينزي العالمي

كما لوحظ في تقرير MGI ، أظهرت الخدمات القائمة على الموقع والتجزئة في الولايات المتحدة أعلى تقدم في استخدام البيانات الضخمة والتحليلات لخلق القيمة. ومن ثم يصبح من الضروري جمع البيانات وتحليلها خاصةً إذا كنت تدير نشاطًا تجاريًا في تجارة التجزئة أو صناعة السلع المعبأة للمستهلكين. يمكنك توقع الارتفاع والانخفاض في طلب معين على المنتج ، وتحسين طرق التسليم ، والتنبؤ بالمنتج الأكثر مبيعًا في إحدى الفئات ، والقيام بالمزيد. إمكانيات استخدام البيانات جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي والأتمتة لنمو الأعمال لا حصر لها. إليك كيف تستخدمها الشركات في البيع بالتجزئة و CPG لصالحها.

استخبارات التسعير

يسمح للشركات بتحديد الأسعار في أفضل نقطة حيث ينتج العرض والطلب الإيرادات المثلى. يمكن استخدام ذكاء التسعير عند دمجه مع أدوات التسعير الديناميكي للتغلب على أسعار المنافسين وتحويل المخزون بوتيرة متسارعة. في مارس 2014 ، أطلقت Walmart Savings Checker ، والتي سمحت للعملاء بالتحقق من الأسعار واستعادة الفرق كبطاقة Walmart Rewards eGift إذا كان لدى بائع تجزئة محلي آخر أي من المنتجات المعلن عنها بسعر أرخص.

تعزيز تجربة المتجر

أقامت منافذ البيع بالتجزئة الكبرى أكشاكًا للدفع الذاتي توفر تجربة تسوق سلسة للعملاء. أحد الأمثلة الرئيسية على ذلك هو منفذ Amazon Go في سياتل. يكتشف تلقائيًا المنتجات التي يتم أخذها من الأرفف أو إعادتها إليها. يتتبع جميع المنتجات في عربة افتراضية. عندما ينتهي العملاء من التسوق ، يمكنهم فقط مغادرة المتجر ، وبعد ذلك يتم تحصيل رسوم من حساب Amazon الخاص بهم وإرسال إيصال بالمشتريات التي قاموا بها.

التوصية بأفضل المنتجات التالية

استنادًا إلى نمط الشراء الخاص بالعميل ، يمكن للشركات التنبؤ بما من المحتمل أن يشتريه العميل بعد ذلك. مرة أخرى في عام 2012 ، استخدمت Target بيانات حول عادات التسوق لدى النساء لتحديد أن شراء النساء للمكملات الغذائية ومناشف الغسيل والمستحضرات غير المعطرة قد يعني أنها قريبة من تاريخ استحقاقها. ساعدهم ذلك في إرسال توصيات وعروض أفضل على منتجات مثل أسرة الأطفال والمرايل التي سيحتاجها العميل قريبًا.

قياس معنويات العلامة التجارية

يعد الاستماع إلى ما يقوله العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي نشاطًا مهمًا لأي صناعة. يمكن أن يؤدي استخدام تحليلات البيانات الضخمة و CPG والعلامات التجارية الخاصة بالجمال إلى إجراء تحليل لمشاعر العملاء التجارية من خلال استخراج البيانات من مصادر مثل Twitter و Pinterest و Facebook. يمكن أن تكون هذه الأفكار بالغة الأهمية وغالبًا ما تُستخدم لتوجيه تطوير المنتجات والإعلان والحملات التسويقية. تقوم العلامات التجارية مثل L'Oreal & Coca Cola بجمع البيانات من العديد من مواقع وتطبيقات الوسائط الاجتماعية لفهم شعور منشورات تعليقات العملاء في الوقت الفعلي.

توقع الطلب

تساعد مجموعة نقاط البيانات الاقتصادية والديموغرافية العالمية الشركات على التنبؤ بالمنتجات التي ستزيد الطلب عليها وبالتالي اتخاذ قرارات استراتيجية لتحسين المبيعات. تؤثر أشياء مثل الطقس والعطلات الرسمية كثيرًا في إجمالي بيع المنتج. أحد الأمثلة على التنبؤ الذكي بالطلب قامت به بانتين. تعاونوا مع Weather Channel لجمع بيانات الطقس للتنبؤ عندما تكون رطوبة الهواء في ذروتها ، مما سمح لهم لحث النساء على شراء منتج معين لمنع التجعد وتطاير الشعر. ساعد هذا بانتين على زيادة مبيعاتها بنسبة 10٪ خلال تلك الأشهر.

الكشف عن الغش

تعد الأنشطة الاحتيالية إحدى المشكلات الرئيسية في صناعة البيع بالتجزئة. يمكن أن تساعد تحليلات البيانات الضخمة في اكتشاف مثل هذه المبيعات غير القانونية للبضائع ، والانتحال ، وحتى عمليات الاحتيال. يمكن لبائعي التجزئة البحث عن أنشطة مشبوهة أو غير عادية وتنفيذ استراتيجية فعالة لإدارة الاحتيال باستخدام نقاط البيانات الداخلية والخارجية. على سبيل المثال ، يمكنهم بناء نموذج لعدد متوقع من مرتجعات المنتج لكل نوبة ؛ عندما تتجاوز الأرقام نقطة معينة لإرجاع المنتج الثانوي ، يمكن أن يشكوا في وجود خطأ ما.

تحليل سلة السوق

يمكن استخدام تحليل سلة السوق لتصميم تخطيط المتجر بشكل فعال فيما يتعلق بمواضع المنتجات. يمكن لمديري المتاجر استخدامه لضبط موقع البضائع داخل المتاجر. يتم استخدامه بشكل أساسي لإيجاد علاقة بين مجموعة العناصر التي يشتريها العميل معًا. إذا لوحظ أن مشتري الحليب هم أكثر عرضة لشراء القهوة أو السكر ، فيجب على بائع التجزئة وضع القهوة والسكر بالقرب من قسم الحليب. يمكنهم بسهولة اشتقاق هذه البيانات من سجل المعاملات من خلال إيجاد مجموعات من المنتجات التي تحدث بشكل متزامن.

استنتاج

هناك قدر كبير من البيانات حول المنتجات والخدمات والمشترين والموردين وتفضيلات المستهلك التي يمكن الحصول عليها وتحليلها. يعتمد مستقبل العلامات التجارية للبيع بالتجزئة و CPG بشكل أساسي على كيفية اختيارهم لاستهلاك هذه البيانات وتحقيق أقصى استفادة منها. نظرًا لأن المستهلكين يمكنهم الوصول إلى المعلومات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع والمزيد من الخيارات لشراء المنتجات ، فإن الشركات لديها نافذة قرار أقصر للتصرف. ومع ذلك ، مع المزيج الصحيح من التكنولوجيا ونقاط البيانات ، يمكنهم تحقيق نمو ونجاح كبير في الوقت الفعلي تقريبًا.