CPG、零售和美容市场中的大数据

俄罗斯总统普京早些时候表示： “人工智能不仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。 谁成为这个领域的领导者，谁就会成为世界的统治者。” . 这同样适用于当前的商业世界。 来自不同行业的公司已经开始或开始使用网络上可用的大量数据来获得可行的见解并改进其业务的决策。

资料来源：麦肯锡全球研究院分析

正如 MGI 报告中所观察到的，基于位置的服务和美国零售业在使用大数据和分析来创造价值方面取得了最大的进步。 因此，收集和分析数据变得更加重要，特别是如果您在零售或消费品行业开展业务。 您可以预测特定产品需求的上升和下降，优化您的交付路线，预测一个类别中最畅销的产品可能是什么，以及做更多的事情。 使用数据与人工智能和自动化相结合来促进业务增长的可能性是无穷无尽的。 以下是零售和 CPG 公司如何利用它来谋取利益。

定价情报

它允许企业在供需产生最佳收入的确切最佳点设定价格。 与动态定价工具结合使用的定价智能可用于击败竞争对手的定价并加快库存周转。 2014 年 3 月，沃尔玛推出了Savings Checker ，如果另一家当地零售商以更便宜的价格出售任何广告产品，客户可以检查价格并以 Walmart Rewards 电子礼品卡的形式取回差价。

提升店内体验

大型零售店设立了自助结账亭，为顾客提供无缝的购物体验。 这方面的主要例子之一是西雅图的Amazon Go商店。 它会自动检测从货架上取走或退回货架的产品。 它跟踪虚拟购物车中的所有产品。 当客户完成购物后，他们可以离开商店，然后他们的亚马逊账户被收取费用，并为他们购买的商品发送收据。

推荐下一个最佳产品

根据客户的购买模式，企业可以预测客户接下来可能会购买什么。 早在 2012 年， Target 就使用有关女性购物习惯的数据来确定女性购买补品、毛巾和无味乳液可能意味着她即将到期。 这有助于他们就客户很快需要的婴儿床和围兜等产品发送更好的建议和优惠。

衡量品牌情绪

聆听客户在社交媒体上的评论对于任何行业来说都是一项重要的活动。 使用大数据分析，CPG 和美容品牌可以通过从 Twitter、Pinterest 和 Facebook 等来源提取数据来执行客户品牌情绪分析。 这些洞察力非常重要，通常用于指导产品开发、广告和营销活动。 欧莱雅和可口可乐等品牌从多个社交媒体网站和应用程序收集数据，以实时了解客户反馈帖子的情绪。

预测需求

人口统计和世界经济数据点的收集有助于企业预测哪些产品的需求会增加，并据此做出战略决策以提高销售额。 天气和公共假期等因素对产品的整体销售影响很大。 潘婷就是这样一个智能需求预测的例子。 他们与天气频道合作收集天气数据，以预测空气湿度何时达到峰值，这使他们能够敦促女性购买某种产品以防止卷曲和飞散的头发。 这帮助 Pantene 在这几个月里将销售额增长了 10%。

欺诈识别

欺诈活动是零售业的主要问题之一。 大数据分析可以帮助检测此类非法商品销售、抄袭甚至诈骗。 零售商可以使用内部和外部数据点查找可疑或异常活动并实施有效的欺诈管理策略。 例如，他们可以建立一个模型来预测每个班次的产品退货数量； 当数量超过退货副产品的特定点时，他们可能会怀疑有问题。

市场篮子分析

购物篮分析可用于有效设计与产品放置有关的商店布局。 店长可以使用它来调整店内商品的摆放位置。 它主要用于查找客户一起购买的一组商品之间的相关性。 如果观察到牛奶购买者更有可能购买咖啡或糖，则零售商应将咖啡和糖放在牛奶区附近。 他们可以通过查找经常同时出现的产品组合，轻松地从交易历史中获取这些数据。

结论

可以获取和分析大量关于产品和服务、买家和供应商、消费者偏好的数据。 零售和 CPG 品牌的未来主要取决于他们选择如何使用这些数据并充分利用这些数据。 由于消费者可以 24×7 全天候访问信息以及购买产品的更多选择，因此企业可以采取更短的决策窗口。 然而，通过技术和数据点的正确组合，他们可以近乎实时地实现显着增长和成功。