Big Data di Pasar CPG, Ritel, dan Kecantikan

Presiden Rusia Vladimir Putin sebelumnya mengatakan, “Kecerdasan buatan adalah masa depan tidak hanya Rusia tetapi juga seluruh umat manusia. Siapa pun yang menjadi pemimpin di bidang ini akan menjadi penguasa dunia.” . Hal yang sama berlaku untuk dunia bisnis saat ini juga. Perusahaan dari industri yang berbeda telah memulai atau mulai menggunakan sejumlah besar data yang tersedia di web untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan meningkatkan pengambilan keputusan untuk bisnis mereka.

Sumber: Analisis McKinsey Global Institute

Seperti yang diamati dalam laporan MGI, layanan berbasis lokasi dan ritel AS telah menunjukkan kemajuan tertinggi dalam menggunakan data besar dan analitik untuk menciptakan nilai. Oleh karena itu menjadi semakin penting untuk mengumpulkan dan menganalisis data terutama jika Anda menjalankan bisnis di industri barang kemasan ritel atau konsumen. Anda dapat memperkirakan naik turunnya permintaan produk tertentu, mengoptimalkan rute pengiriman Anda, memprediksi kemungkinan produk terlaris dalam suatu kategori, dan melakukan lebih banyak lagi. Kemungkinan penggunaan data yang dikombinasikan dengan AI & otomatisasi untuk pertumbuhan bisnis tidak terbatas. Inilah cara perusahaan di ritel dan CPG menggunakannya untuk keuntungan mereka.

Intelijen Harga

Hal ini memungkinkan bisnis untuk menetapkan harga pada titik terbaik yang tepat di mana penawaran dan permintaan menghasilkan pendapatan yang optimal. Kecerdasan harga bila dikombinasikan dengan alat penetapan harga dinamis dapat digunakan untuk mengalahkan harga pesaing dan mengubah inventaris dengan kecepatan yang dipercepat. Pada bulan Maret 2014, Walmart meluncurkan Savings Checker , yang memungkinkan pelanggan memeriksa harga dan mendapatkan kembali selisihnya sebagai Kartu Hadiah Walmart Rewards jika pengecer lokal lain memiliki produk yang diiklankan dengan harga lebih murah.

Meningkatkan Pengalaman Dalam Toko

Gerai ritel besar telah mendirikan kios checkout mandiri yang memberikan pengalaman berbelanja tanpa batas kepada pelanggan. Salah satu contoh utama dari hal ini adalah outlet Amazon Go di Seattle. Secara otomatis mendeteksi produk apa yang diambil atau dikembalikan ke rak. Ini melacak semua produk dalam keranjang virtual. Ketika pelanggan telah selesai berbelanja, mereka dapat meninggalkan toko, dan kemudian akun Amazon mereka ditagih dan tanda terima dikirim untuk pembelian yang mereka lakukan.

Merekomendasikan Produk Terbaik Berikutnya

Berdasarkan pola pembelian pelanggan, bisnis dapat memprediksi apa yang kemungkinan akan dibeli pelanggan selanjutnya. Kembali pada tahun 2012, Target menggunakan data tentang kebiasaan belanja wanita untuk mengidentifikasi bahwa wanita yang membeli suplemen, waslap, dan losion tanpa pewangi mungkin berarti bahwa dia mendekati tanggal jatuh temponya. Ini membantu mereka mengirimkan rekomendasi dan penawaran yang lebih baik untuk produk seperti boks bayi dan oto yang akan segera dibutuhkan pelanggan.

Mengukur Sentimen Merek

Mendengarkan apa yang pelanggan katakan di media sosial adalah aktivitas penting untuk industri apa pun. Menggunakan analitik data besar, CPG, dan merek kecantikan dapat melakukan analisis sentimen merek pelanggan dengan mengekstraksi data dari sumber seperti Twitter, Pinterest, dan Facebook. Wawasan ini bisa sangat vital dan sering digunakan untuk memandu pengembangan produk, periklanan, dan kampanye pemasaran. Merek seperti L'Oreal & Coca Cola mengumpulkan data dari beberapa situs web dan aplikasi media sosial untuk memahami sentimen dari posting umpan balik pelanggan secara real-time.

Peramalan Permintaan

Pengumpulan titik data demografis dan ekonomi dunia membantu bisnis memperkirakan produk apa yang akan mengalami peningkatan permintaan dan karenanya membuat keputusan strategis untuk meningkatkan penjualan. Hal-hal seperti cuaca dan hari libur umum sangat mempengaruhi penjualan produk secara keseluruhan. Salah satu contoh peramalan permintaan yang cerdas dilakukan oleh Pantene. Mereka bekerja sama dengan Weather Channel untuk mengumpulkan data cuaca untuk memperkirakan kapan kelembaban udara akan mencapai puncaknya. Hal ini memungkinkan mereka untuk mendesak wanita agar membeli produk tertentu untuk mencegah rambut kusut dan kusut. Ini membantu Pantene untuk meningkatkan penjualan mereka sebesar 10% selama bulan-bulan tersebut.

Deteksi Penipuan

Aktivitas penipuan merupakan salah satu masalah utama dalam industri ritel. Analisis data besar dapat membantu mendeteksi penjualan barang ilegal, plagiarisme, dan bahkan penipuan. Pengecer dapat mencari aktivitas yang mencurigakan atau tidak biasa dan menerapkan strategi manajemen penipuan yang efektif menggunakan titik data internal dan eksternal. Misalnya , mereka dapat membuat model untuk prediksi jumlah pengembalian produk per shift; ketika angka melebihi titik tertentu untuk pengembalian produk sampingan, mereka dapat mencurigai ada sesuatu yang salah.

Analisis Keranjang Pasar

Analisis keranjang pasar dapat digunakan untuk merancang tata letak toko secara efektif terkait penempatan produk. Manajer toko dapat menggunakannya untuk menyesuaikan lokasi barang di dalam toko. Ini terutama digunakan untuk menemukan korelasi antara set item yang dibeli pelanggan bersama-sama. Jika diamati bahwa pembeli susu lebih cenderung membeli kopi atau gula, maka pengecer harus menempatkan kopi dan gula di dekat bagian susu. Mereka dapat dengan mudah memperoleh data ini dari riwayat transaksi dengan menemukan kombinasi produk yang sering terjadi bersamaan.

Kesimpulan

Ada banyak data tentang produk dan layanan, pembeli dan pemasok, preferensi konsumen yang dapat diperoleh dan dianalisis. Masa depan merek ritel dan CPG terutama bergantung pada bagaimana mereka memilih untuk menggunakan data ini dan memanfaatkannya sebaik mungkin. Karena konsumen memiliki akses ke informasi 24x7 dan lebih banyak pilihan untuk membeli produk, bisnis memiliki jendela keputusan yang lebih pendek untuk bertindak. Namun, dengan kombinasi teknologi dan titik data yang tepat, mereka dapat mencapai pertumbuhan dan kesuksesan yang signifikan dalam waktu dekat.