Big Data pe piața CPG, retail și frumusețe

Președintele rus Vladimir Putin a spus mai devreme: „Inteligenta artificială este viitorul nu numai al Rusiei, ci și al întregii omeniri. Oricine devine lider în această sferă va deveni conducătorul lumii.” . Același lucru este valabil și pentru lumea actuală a afacerilor. Companii din diferite industrii au început deja sau încep să consume cantitatea mare de date disponibile pe web pentru a obține informații utile și pentru a îmbunătăți procesul decizional pentru afacerea lor.

Sursa: analiza McKinsey Global Institute

După cum se observă în raportul MGI, serviciile bazate pe locație și comerțul cu amănuntul din SUA au înregistrat cel mai mare progres în utilizarea datelor mari și a analizelor pentru a crea valoare. Prin urmare, devine cu atât mai esențial să colectați și să analizați date, mai ales dacă conduceți o afacere în industria de vânzare cu amănuntul sau de bunuri de larg consum. Puteți prognoza creșterea și scăderea cererii de produse specifice, puteți optimiza rutele de livrare, puteți anticipa care este cel mai bine vândut produs dintr-o categorie și puteți face mult mai mult. Posibilitățile de utilizare a datelor combinate cu AI și automatizare pentru creșterea afacerii sunt nelimitate. Iată cum îl folosesc companiile din retail și CPG în beneficiul lor.

Inteligența privind prețurile

Permite companiilor să stabilească prețurile exact în cel mai bun punct în care cererea și oferta produc veniturile optime. Inteligența de stabilire a prețurilor atunci când este combinată cu instrumente dinamice de stabilire a prețurilor poate fi utilizată pentru a depăși prețurile unui concurent și pentru a transforma stocul într-un ritm accelerat. În martie 2014, Walmart a lansat Savings Checker , care le-a permis clienților să verifice prețurile și să recupereze diferența ca un card Walmart Rewards eGift, dacă un alt comerciant local are oricare dintre produsele promovate la un preț mai ieftin.

Îmbunătățirea experienței în magazin

Marile puncte de vânzare cu amănuntul au înființat chioșcuri de auto-checkout care oferă clienților o experiență de cumpărături perfectă. Unul dintre exemplele majore în acest sens este magazinul Amazon Go din Seattle. Detectează automat ce produse sunt luate sau returnate la rafturi. Urmărește toate produsele într-un coș virtual. Când clienții au terminat de cumpărături, pot părăsi magazinul, iar ulterior contul lor Amazon este taxat și se trimite o chitanță pentru achizițiile pe care le-au făcut.

Recomandând următoarele cele mai bune produse

Pe baza modelului de cumpărare al unui client, companiile pot prezice ce este probabil să cumpere clientul în continuare. În 2012, Target a folosit date despre obiceiurile de cumpărături ale femeilor pentru a identifica că femeile care cumpără suplimente, cârpe de spălat și loțiune fără parfum ar putea însemna că se apropie de data scadenței. Acest lucru i-a ajutat să trimită recomandări și oferte mai bune pentru produse precum pătuțuri și bavete de care clientul va avea nevoie în curând.

Măsurarea sentimentului de marcă

Ascultarea a ceea ce au de spus clienții pe rețelele sociale este o activitate importantă pentru orice industrie. Folosind Big Data Analytics, CPG și mărcile de frumusețe pot efectua o analiză a sentimentului mărcii clienților prin extragerea datelor din surse precum Twitter, Pinterest și Facebook. Aceste informații pot fi foarte vitale și sunt adesea folosite pentru a ghida campaniile de dezvoltare a produselor, de publicitate și de marketing. Mărci precum L'Oreal și Coca Cola colectează date de pe mai multe site-uri și aplicații de rețele sociale pentru a înțelege sentimentul postărilor de feedback ale clienților în timp real.

Cererea de prognoză

Colectarea de date demografice și economice mondiale ajută companiile să prognozeze ce produse vor avea o creștere a cererii și, în consecință, să ia decizii strategice pentru a îmbunătăți vânzările. Lucruri precum vremea și sărbătorile legale afectează foarte mult vânzarea generală a produsului. Un astfel de exemplu de prognoză inteligentă a cererii a fost realizat de Pantene. Ei au colaborat cu Weather Channel pentru a colecta date meteo pentru a prognoza când umiditatea aerului va fi la apogeu. Acest lucru le-a permis să îndemne femeile să cumpere un anumit produs pentru a preveni încrețirea și părul zburător. Acest lucru a ajutat Pantene să-și crească vânzările cu 10% în acele luni.

Detectarea fraudelor

Activitățile frauduloase sunt una dintre problemele majore în industria de retail. Analiza datelor mari poate ajuta la detectarea unor astfel de vânzări ilegale de bunuri, plagiat și chiar escrocherii. Retailerii pot căuta activități suspecte sau neobișnuite și pot implementa o strategie eficientă de gestionare a fraudei folosind puncte de date interne și externe. De exemplu , ei pot construi un model pentru un număr estimat de returnări de produse pe schimb; atunci când numerele depășesc un anumit punct pentru retururile subprodusului, ei pot bănui că ceva nu este în regulă.

Analiza coșului de piață

Analiza coșului de piață poate fi utilizată pentru a proiecta eficient aspectul magazinului în ceea ce privește plasarea produselor. Administratorii de magazine îl pot folosi pentru a ajusta locația mărfurilor în interiorul magazinelor. Este folosit în principal pentru a găsi o corelație între setul de articole pe care un client le cumpără împreună. Dacă se observă că cumpărătorii de lapte sunt mai predispuși să cumpere cafea sau zahăr, atunci comerciantul cu amănuntul ar trebui să plaseze cafea și zahăr în apropierea secțiunii de lapte. Ei pot obține cu ușurință aceste date din istoricul tranzacțiilor prin găsirea de combinații de produse care apar frecvent.

Concluzie

Există o cantitate mare de date despre produse și servicii, cumpărători și furnizori, preferințele consumatorilor care pot fi achiziționate și analizate. Viitorul mărcilor de retail și CPG depinde în principal de modul în care au ales să consume aceste date și să profite la maximum de ele. Pe măsură ce consumatorii au acces la informații 24 de ore pe zi, 7 zile pe zi și la mai multe opțiuni pentru achiziționarea de produse, companiile au o fereastră de decizie mai scurtă pentru a acționa. Cu toate acestea, cu combinația potrivită de tehnologie și puncte de date, acestea pot obține o creștere semnificativă și un succes aproape în timp real.