Big Data nel mercato CPG, Retail e Beauty

Il presidente russo Vladimir Putin ha affermato in precedenza: "L'intelligenza artificiale è il futuro non solo della Russia ma di tutta l'umanità. Chiunque diventi il ​​leader in questa sfera diventerà il sovrano del mondo”. . Lo stesso vale anche per l'attuale mondo degli affari. Aziende di diversi settori hanno già iniziato o stanno iniziando a consumare la grande quantità di dati disponibili sul Web per ottenere informazioni utili e migliorare il processo decisionale per la propria attività.

Fonte: analisi del McKinsey Global Institute

Come osservato nel rapporto di MGI, i servizi basati sulla posizione e la vendita al dettaglio negli Stati Uniti hanno mostrato i maggiori progressi nell'utilizzo di big data e analisi per creare valore. Quindi diventa ancora più essenziale raccogliere e analizzare i dati, soprattutto se si gestisce un'attività nel settore della vendita al dettaglio o dei beni di consumo confezionati. Puoi prevedere l'aumento e il calo della domanda di prodotti particolari, ottimizzare i percorsi di consegna, prevedere quale sarà probabilmente il prodotto più venduto in una categoria e fare molto di più. Le possibilità di utilizzare i dati combinati con l'intelligenza artificiale e l'automazione per la crescita del business sono infinite. Ecco come le aziende della vendita al dettaglio e del CPG lo utilizzano a proprio vantaggio.

Intelligenza sui prezzi

Consente alle aziende di fissare i prezzi esattamente nel punto migliore in cui domanda e offerta producono le entrate ottimali. L'intelligence sui prezzi, se combinata con strumenti di determinazione dei prezzi dinamici, può essere utilizzata per battere i prezzi di un concorrente e trasformare l'inventario a un ritmo accelerato. Nel marzo 2014, Walmart ha lanciato Savings Checker , che ha consentito ai clienti di controllare i prezzi e recuperare la differenza come carta regalo Walmart Rewards se un altro rivenditore locale ha uno qualsiasi dei prodotti pubblicizzati a un prezzo inferiore.

Migliorare l'esperienza in negozio

I grandi punti vendita hanno allestito chioschi di pagamento automatico che offrono ai clienti un'esperienza di acquisto senza interruzioni. Uno dei principali esempi di questo è l' outlet Amazon Go a Seattle. Rileva automaticamente quali prodotti vengono presi o restituiti agli scaffali. Tiene traccia di tutti i prodotti in un carrello virtuale. Quando i clienti hanno terminato gli acquisti, possono semplicemente lasciare il negozio e in seguito viene addebitato il loro account Amazon e viene inviata una ricevuta per gli acquisti effettuati.

Consigliare i migliori prodotti successivi

Sulla base del modello di acquisto di un cliente, le aziende possono prevedere ciò che è probabile che il cliente acquisterà in seguito. Nel 2012, Target ha utilizzato i dati sulle abitudini di acquisto delle donne per identificare che le donne che acquistano integratori, salviette e lozioni non profumate potrebbero significare che è vicina alla data di scadenza. Questo li ha aiutati a inviare consigli e offerte migliori su prodotti come culle e bavaglini di cui il cliente avrà presto bisogno.

Misurare il sentimento del marchio

Ascoltare ciò che i clienti hanno da dire sui social media è un'attività importante per qualsiasi settore. Utilizzando l'analisi dei big data, i marchi CPG e di bellezza possono eseguire analisi del sentimento del marchio dei clienti estraendo dati da fonti come Twitter, Pinterest e Facebook. Queste informazioni possono essere molto vitali e sono spesso utilizzate per guidare lo sviluppo del prodotto, la pubblicità e le campagne di marketing. Marchi come L'Oreal e Coca Cola raccolgono dati da più siti Web e app di social media per comprendere il sentimento dei post di feedback dei clienti in tempo reale.

Domanda di previsione

La raccolta di dati demografici ed economici mondiali aiuta le aziende a prevedere quali prodotti avranno un aumento della domanda e di conseguenza a prendere decisioni strategiche per migliorare le vendite. Cose come il tempo e i giorni festivi influiscono molto sulla vendita complessiva del prodotto. Uno di questi esempi di previsione intelligente della domanda è stato fatto da Pantene. Hanno collaborato con Weather Channel per raccogliere dati meteorologici per prevedere quando l'umidità dell'aria sarebbe stata al suo apice, questo ha permesso loro di esortare le donne ad acquistare un determinato prodotto per prevenire l'effetto crespo e i capelli svolazzanti. Ciò ha aiutato Pantene ad aumentare le vendite del 10% durante quei mesi.

Intercettazione di una frode

Le attività fraudolente sono uno dei maggiori problemi nel settore della vendita al dettaglio. L'analisi dei big data può aiutare a rilevare tali vendite illegali di merci, plagio e persino truffe. I rivenditori possono cercare attività sospette o insolite e implementare un'efficace strategia di gestione delle frodi utilizzando punti dati interni ed esterni. Ad esempio , possono costruire un modello per un numero previsto di resi di prodotti per turno; quando i numeri superano un punto particolare per i resi sottoprodotto, possono sospettare che qualcosa non va.

Analisi del paniere di mercato

L'analisi del paniere di mercato può essere utilizzata per progettare in modo efficace il layout del negozio per quanto riguarda i posizionamenti dei prodotti. I gestori dei negozi possono utilizzarlo per regolare la posizione delle merci all'interno dei negozi. Viene utilizzato principalmente per trovare una correlazione tra l'insieme di articoli che un cliente acquista insieme. Se si osserva che gli acquirenti di latte sono più propensi ad acquistare caffè o zucchero, il rivenditore dovrebbe posizionare caffè e zucchero vicino alla sezione del latte. Possono facilmente derivare questi dati dalla cronologia delle transazioni trovando combinazioni di prodotti che si verificano frequentemente insieme.

Conclusione

C'è un'ampia quantità di dati su prodotti e servizi, acquirenti e fornitori, preferenze dei consumatori che possono essere acquisiti e analizzati. Il futuro dei marchi al dettaglio e CPG dipende principalmente da come hanno scelto di consumare questi dati e trarne il massimo. Poiché i consumatori hanno accesso alle informazioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e più opzioni per l'acquisto di prodotti, le aziende hanno una finestra decisionale più breve per agire. Tuttavia, con la giusta combinazione di tecnologia e punti dati, possono ottenere una crescita e un successo significativi quasi in tempo reale.