CPG, Perakende ve Güzellik Pazarında Büyük Veri

Rusya Devlet Başkanı Vladimir Putin daha önce , “Yapay zeka sadece Rusya'nın değil, tüm insanlığın geleceğidir. Bu alanda lider olan, dünyanın hükümdarı olacaktır.” . Aynı şey mevcut iş dünyası için de geçerli. Farklı sektörlerden şirketler, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek ve işleri için karar verme sürecini iyileştirmek için web'de bulunan büyük miktarda veriyi tüketmeye başladı veya kullanmaya başlıyor.

Kaynak: McKinsey Global Institute analizi

MGI'nın raporunda gözlemlendiği gibi, konum tabanlı hizmetler ve ABD perakende, değer yaratmak için büyük veri ve analitiği kullanmada en yüksek ilerlemeyi göstermiştir. Bu nedenle, özellikle perakende veya ambalajlı tüketim malları sektöründe bir iş yürütüyorsanız, verileri toplamak ve analiz etmek daha da önemli hale gelir. Belirli ürün talebindeki artış ve düşüşü tahmin edebilir, teslimat rotalarınızı optimize edebilir, bir kategorideki en çok satan ürünün ne olacağını tahmin edebilir ve çok daha fazlasını yapabilirsiniz. İş büyümesi için yapay zeka ve otomasyonla birleştirilmiş verileri kullanma olanakları sonsuzdur. Perakende ve CPG'deki şirketlerin bunu kendi yararları için nasıl kullandıkları aşağıda açıklanmıştır.

Fiyatlandırma Zekası

İşletmelerin, arz ve talebin optimum geliri ürettiği en iyi noktada fiyatları belirlemesine olanak tanır. Dinamik fiyatlandırma araçlarıyla birleştirildiğinde fiyatlandırma zekası, bir rakibin fiyatlandırmasını yenmek ve envanteri daha hızlı bir şekilde dönüştürmek için kullanılabilir. Mart 2014'te Walmart , müşterilerin fiyatları kontrol etmesine ve başka bir yerel perakendecinin reklamı yapılan ürünlerden herhangi birini daha ucuz bir fiyata alması durumunda bir Walmart Rewards eHediye Kartı olarak farkı geri almasına olanak tanıyan Savings Checker'ı piyasaya sürdü.

Mağaza İçi Deneyimi Geliştirme

Büyük perakende satış mağazaları, müşterilere sorunsuz bir alışveriş deneyimi sağlayan kendi kendine ödeme kioskları kurmuştur. Bunun en büyük örneklerinden biri Seattle'daki Amazon Go outlet. Hangi ürünlerin raflardan alındığını veya geri iade edildiğini otomatik olarak algılar. Tüm ürünleri sanal bir sepette takip eder. Müşteriler alışverişlerini bitirdikten sonra mağazadan ayrılabilirler ve daha sonra Amazon hesaplarından ödeme alınır ve yaptıkları alışverişler için bir makbuz gönderilir.

Sonraki En İyi Ürünleri Önerme

İşletmeler, müşterinin satın alma modeline bağlı olarak müşterinin bir sonraki satın alma olasılığını tahmin edebilir. 2012'de Target, kadınların alışveriş alışkanlıklarıyla ilgili verileri kullanarak takviye, el bezi ve kokusuz losyon satın alan kadınların son ödeme tarihine yakın olduğu anlamına gelebileceğini belirledi. Bu, müşterinin yakında ihtiyaç duyacağı beşik ve önlük gibi ürünler hakkında daha iyi öneriler ve teklifler göndermelerine yardımcı oldu.

Marka Duyarlılığını Ölçme

Müşterilerin sosyal medyada söylediklerini dinlemek her sektör için önemli bir faaliyettir. Büyük veri analitiği, CPG ve güzellik markalarını kullanarak Twitter, Pinterest ve Facebook gibi kaynaklardan veri çıkararak müşteri marka duyarlılığı analizi yapabilir. Bu bilgiler çok hayati olabilir ve genellikle ürün geliştirme, reklam ve pazarlama kampanyalarına rehberlik etmek için kullanılır. L'Oreal ve Coca Cola gibi markalar , gerçek zamanlı olarak müşteri geri bildirim gönderilerinin duyarlılığını anlamak için birden fazla sosyal medya web sitesinden ve uygulamasından veri toplar .

Talep Tahmini

Demografik ve dünya ekonomik veri noktalarının toplanması, işletmelerin hangi ürünlerde talep artışı olacağını tahmin etmelerine ve buna bağlı olarak satışları iyileştirmek için stratejik kararlar almalarına yardımcı olur. Hava durumu ve resmi tatiller gibi şeyler, ürünün genel satışını çok etkiler. Akıllı talep tahmininin böyle bir örneği Pantene tarafından yapılmıştır. Hava neminin ne zaman zirvede olacağını tahmin etmek için hava durumu verilerini toplamak için Weather Channel ile işbirliği yaptılar. Bu, Pantene'in o aylarda satışlarını %10 oranında artırmasına yardımcı oldu.

Dolandırıcılık Tespiti

Dolandırıcılık faaliyetleri perakende sektörünün en büyük sorunlarından biridir. Büyük veri analitiği, bu tür yasa dışı mal satışlarının, intihalin ve hatta dolandırıcılığın tespit edilmesine yardımcı olabilir. Perakendeciler, şüpheli veya olağandışı faaliyetleri arayabilir ve dahili ve harici veri noktalarını kullanarak etkili bir dolandırıcılık yönetimi stratejisi uygulayabilir. Örneğin , vardiya başına tahmin edilen sayıda ürün iadesi için bir model oluşturabilirler; Sayılar, yan ürün iadeleri için belirli bir noktayı aştığında, bir şeylerin yanlış olduğundan şüphelenebilirler.

Pazar Sepeti Analizi

Pazar sepeti analizi, ürün yerleştirme ile ilgili mağaza yerleşimini etkin bir şekilde tasarlamak için kullanılabilir. Mağaza yöneticileri, mağazaların içindeki malların konumunu ayarlamak için kullanabilir. Esas olarak, bir müşterinin birlikte satın aldığı ürün grubu arasında bir korelasyon bulmak için kullanılır. Süt alıcılarının kahve veya şeker satın alma olasılıklarının daha yüksek olduğu gözlemlenirse, perakendeci süt bölümünün yanına kahve ve şeker koymalıdır. Sıklıkla birlikte ortaya çıkan ürün kombinasyonlarını bularak bu verileri işlem geçmişinden kolayca türetebilirler.

Çözüm

Ürünler ve hizmetler, alıcılar ve tedarikçiler, tüketici tercihleri ​​hakkında elde edilebilecek ve analiz edilebilecek bol miktarda veri var. Perakende ve CPG markalarının geleceği, temel olarak bu verileri nasıl tüketmeyi ve ondan en iyi şekilde yararlanmayı seçtiklerine bağlıdır. Tüketiciler, ürünleri satın almak için 7/24 ve daha fazla bilgiye erişebildiğinden, işletmelerin harekete geçmek için daha kısa bir karar penceresi vardır. Ancak, teknoloji ve veri noktalarının doğru kombinasyonuyla, neredeyse gerçek zamanlı olarak önemli bir büyüme ve başarı elde edebilirler.