Big Data dans le CPG, le commerce de détail et le marché de la beauté

Le président russe Vladimir Poutine a déclaré plus tôt : « L'intelligence artificielle est l'avenir non seulement de la Russie mais de toute l'humanité. Celui qui devient le leader dans ce domaine deviendra le maître du monde. . Il en va de même pour le monde des affaires actuel. Des entreprises de différents secteurs ont déjà commencé ou commencent à consommer la grande quantité de données disponibles sur le Web pour obtenir des informations exploitables et améliorer la prise de décision pour leur entreprise.

Source : Analyse de l'Institut mondial McKinsey

Comme observé dans le rapport de MGI, les services basés sur la localisation et le commerce de détail aux États-Unis ont montré les progrès les plus importants dans l'utilisation des mégadonnées et de l'analyse pour créer de la valeur. Il devient donc d'autant plus essentiel de collecter et d'analyser des données, en particulier si vous dirigez une entreprise dans le secteur de la vente au détail ou des biens de consommation emballés. Vous pouvez prévoir la hausse et la baisse de la demande de produits particuliers, optimiser vos itinéraires de livraison, prédire quel sera le produit le plus vendu dans une catégorie et bien plus encore. Les possibilités d'utilisation des données combinées à l'IA et à l'automatisation pour la croissance des entreprises sont infinies. Voici comment les entreprises du commerce de détail et du CPG l'utilisent à leur avantage.

Renseignements sur les prix

Il permet aux entreprises de fixer les prix au meilleur point exact où l'offre et la demande produisent les revenus optimaux. Lorsqu'elle est associée à des outils de tarification dynamique, l'intelligence des prix peut être utilisée pour battre les prix d'un concurrent et transformer les stocks à un rythme accéléré. En mars 2014, Walmart a lancé Savings Checker , qui permettait aux clients de vérifier les prix et de récupérer la différence sous forme de carte-cadeau électronique Walmart Rewards si un autre détaillant local proposait l'un des produits annoncés à un prix inférieur.

Améliorer l'expérience en magasin

Les grands points de vente au détail ont mis en place des kiosques de paiement en libre-service qui offrent une expérience d'achat transparente aux clients. L'un des principaux exemples de cela est le point de vente Amazon Go à Seattle. Il détecte automatiquement quels produits sont retirés ou retournés dans les rayons. Il suit tous les produits dans un panier virtuel. Lorsque les clients ont terminé leurs achats, ils peuvent simplement quitter le magasin, puis leur compte Amazon est débité et un reçu est envoyé pour les achats qu'ils ont effectués.

Recommander les prochains meilleurs produits

Sur la base du modèle d'achat d'un client, les entreprises peuvent prédire ce que le client est susceptible d'acheter ensuite. En 2012, Target a utilisé des données sur les habitudes d'achat des femmes pour identifier que les femmes qui achètent des suppléments, des débarbouillettes et une lotion non parfumée pourraient signifier qu'elle est proche de sa date d'accouchement. Cela les a aidés à envoyer de meilleures recommandations et offres sur des produits tels que des berceaux et des bavoirs dont le client aura bientôt besoin.

Mesurer le sentiment de marque

Écouter ce que les clients ont à dire sur les réseaux sociaux est une activité importante pour toute industrie. À l'aide de l'analyse de données volumineuses, CPG et les marques de beauté peuvent effectuer une analyse du sentiment de marque des clients en extrayant des données de sources telles que Twitter, Pinterest et Facebook. Ces informations peuvent être très importantes et sont souvent utilisées pour guider le développement de produits, la publicité et les campagnes de marketing. Des marques comme L'Oréal et Coca Cola collectent des données à partir de plusieurs sites Web et applications de médias sociaux pour comprendre le sentiment des commentaires des clients en temps réel.

Prévision de la demande

La collecte de points de données démographiques et économiques mondiales aide les entreprises à prévoir les produits qui connaîtront une augmentation de la demande et à prendre en conséquence des décisions stratégiques pour améliorer les ventes. Des choses comme la météo et les jours fériés affectent beaucoup la vente globale du produit. Un tel exemple de prévision intelligente de la demande a été réalisé par Pantene. Ils ont collaboré avec Weather Channel pour collecter des données météorologiques afin de prévoir quand l'humidité de l'air serait à son maximum, ce qui leur a permis d'exhorter les femmes à acheter un certain produit pour éviter les frisottis et les cheveux rebelles. Cela a aidé Pantene à augmenter ses ventes de 10 % au cours de ces mois.

Détection de fraude

Les activités frauduleuses sont l'un des problèmes majeurs du commerce de détail. L'analyse des mégadonnées peut aider à détecter ces ventes de marchandises illégales, le plagiat et même les escroqueries. Les détaillants peuvent rechercher des activités suspectes ou inhabituelles et mettre en œuvre une stratégie efficace de gestion de la fraude à l'aide de points de données internes et externes. Par exemple , ils peuvent créer un modèle pour un nombre prévu de retours de produits par quart de travail ; lorsque les nombres dépassent un point particulier pour les sous-produits de retour, ils peuvent soupçonner que quelque chose ne va pas.

Analyse du panier de consommation

L'analyse du panier d'achat peut être utilisée pour concevoir efficacement l'agencement du magasin concernant les placements de produits. Les responsables de magasin peuvent l'utiliser pour ajuster l'emplacement des marchandises à l'intérieur des magasins. Il est principalement utilisé pour trouver une corrélation entre l'ensemble d'articles qu'un client achète ensemble. S'il est observé que les acheteurs de lait sont plus susceptibles d'acheter du café ou du sucre, le détaillant doit placer le café et le sucre près du rayon lait. Ils peuvent facilement dériver ces données de l'historique des transactions en trouvant des combinaisons de produits qui coexistent fréquemment.

Conclusion

Il existe une grande quantité de données sur les produits et services, les acheteurs et les fournisseurs, les préférences des consommateurs qui peuvent être acquises et analysées. L'avenir des marques de distribution et de CPG dépend principalement de la manière dont elles choisissent de consommer ces données et d'en tirer le meilleur parti. Comme les consommateurs ont accès aux informations 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et à davantage d'options pour acheter des produits, les entreprises disposent d'un délai de décision plus court pour agir. Cependant, avec la bonne combinaison de technologie et de points de données, ils peuvent atteindre une croissance et un succès significatifs en temps quasi réel.