CPG、小売、美容市場のビッグデータ

ロシアのウラジーミル・プーチン大統領は、 「人工知能はロシアだけでなく、全人類の未来です。 この分野のリーダーになる者は誰でも、世界の支配者になるでしょう。」 . 同じことが現在のビジネスの世界にも当てはまります。 さまざまな業界の企業が、Web 上で利用可能な膨大な量のデータをすでに利用し始めているか、利用し始めており、実用的な洞察を得て、ビジネスの意思決定を改善しています。

出典:マッキンゼー グローバル インスティテュートの分析

MGI のレポートで観察されたように、ロケーションベースのサービスと米国の小売業は、ビッグデータと分析を使用して価値を創造する点で最高の進歩を示しています。 したがって、特に小売または消費財業界でビジネスを運営している場合は、データを収集して分析することがますます重要になります。 特定の製品需要の増減を予測したり、配送ルートを最適化したり、カテゴリー内で最も売れそうな製品を予測したり、さらに多くのことを行うことができます。 ビジネスの成長のために AI と自動化を組み合わせたデータを使用する可能性は無限大です。 小売業と CPG の企業がどのようにそれを活用して利益を得ているかを以下に示します。

価格インテリジェンス

これにより、企業は、需要と供給が最適な収益を生み出す最適なポイントで価格を設定できます。 動的価格設定ツールと組み合わせた価格設定インテリジェンスを使用して、競合他社の価格設定を打ち負かし、在庫を加速したペースで回転させることができます。 2014 年 3 月、Walmart はSavings Checkerを開始しました。これにより、顧客は価格を確認し、別の地元の小売業者が宣伝されている商品をより安い価格で販売している場合に、差額を Walmart Rewards eGift Card として取り戻すことができました。

店内体験の向上

大手小売店は、顧客にシームレスなショッピング体験を提供するセルフチェックアウト キオスクを設置しています。 この主要な例の 1 つは、シアトルのAmazon Goアウトレットです。 どの商品が棚から取り出され、棚に戻されたかを自動的に検出します。 仮想カート内のすべての製品を追跡します。 買い物を終えた顧客は店を出るだけで、後で Amazon アカウントに請求が行われ、購入した商品の領収書が送信されます。

ネクストベスト製品の推奨

顧客の購入パターンに基づいて、企業は顧客が次に購入する可能性が高いものを予測できます。 2012 年、 Target は女性の買い物習慣に関するデータを使用して、女性がサプリメント、手ぬぐい、無香料のローションを購入していることは、出産予定日が近づいていることを意味している可能性があることを特定しました。 これにより、顧客がすぐに必要とするベビーベッドやよだれ掛けなどの製品について、より適切な推奨事項やオファーを送信することができました。

ブランド感情の測定

ソーシャル メディアでお客様の声に耳を傾けることは、どの業界にとっても重要な活動です。 ビッグデータ分析、消費財、美容ブランドを使用すると、Twitter、Pinterest、Facebook などのソースからデータを抽出して、顧客のブランド感情分析を実行できます。 これらの洞察は非常に重要であり、製品開発、広告、およびマーケティング キャンペーンを導くためによく使用されます。 L'Oreal や Coca Cola などのブランドは、複数のソーシャル メディア Web サイトやアプリからデータを収集して、顧客からのフィードバック投稿の感情をリアルタイムで把握しています。

需要予測

人口統計および世界経済のデータ ポイントの収集は、企業がどの製品の需要が増加するかを予測し、それに応じて販売を改善するための戦略的決定を下すのに役立ちます。 天候や祝日などは、製品の販売全体に大きく影響します。 そのようなスマートな需要予測の例の 1 つは、Pantene によって行われました。 彼らはウェザー チャンネルと協力して気象データを収集し、空気の湿度がピークに達する時期を予測しました。これにより、縮れや飛び散る髪を防ぐために特定の製品を購入するよう女性に促すことができました。 これにより、Pantene はその月の売り上げを 10% 伸ばすことができました。

不正検出

不正行為は、小売業界における主要な問題の 1 つです。 ビッグデータ分析は、このような違法な商品の販売、盗作、さらには詐欺を検出するのに役立ちます. 小売業者は、内部および外部のデータ ポイントを使用して、疑わしいまたは異常なアクティビティを探し、効果的な不正管理戦略を実装できます。 たとえば、シフトごとの製品返品の予測数のモデルを構築できます。 数が返品副産物の特定のポイントを超えると、何かがおかしいと疑うことができます。

マーケット バスケット分析

マーケット バスケット分析を使用して、プロダクト プレースメントに関する店舗レイアウトを効果的に設計できます。 店長はこれを使用して、店内の商品の位置を調整できます。 主に、顧客が一緒に購入する一連のアイテム間の相関関係を見つけるために使用されます。 牛乳の購入者がコーヒーや砂糖を購入する可能性が高いことが観察された場合、小売業者はコーヒーと砂糖を牛乳セクションの近くに配置する必要があります. 頻繁に共起する商品の組み合わせを見つけることで、取引履歴からこのデータを簡単に導き出すことができます。

結論

製品とサービス、購入者と供給者、消費者の好みに関するデータは、取得して分析することができます。 小売および CPG ブランドの将来は、主に、このデータをどのように消費し、最大限に活用するかによって決まります。 消費者は 24 時間年中無休で情報にアクセスでき、製品を購入するための選択肢が増えるため、企業は行動を起こすための決定期間が短くなります。 ただし、テクノロジーとデータ ポイントを適切に組み合わせることで、ほぼリアルタイムで大幅な成長と成功を収めることができます。