零售商如何充分利用基於位置的數據

零售業持續增長。 根據 Statista 的數據，到 2024 年，美國的零售總額預計將達到 5.94 萬億美元，高於 2019 年的約 5.47 萬億美元。隨著我們接近 2022 年，零售位置數據似乎不可替代，需要使用它在每個行業，尤其是零售業。

超過 90% 的公司認為位置數據對其成功至關重要。 零售位置數據是創造更統一的全渠道零售體驗的催化劑。 移動設備的日益普及推動了零售業的應用，因為人們依賴移動購物、移動位置非常方便，使賣家更容易將位置數據與營銷活動相結合，以便在適當的時間向購物者展示合適的推薦。

作為零售商，您想知道您的消費者是誰、他們購買了什麼、他們購買的頻率以及他們來自哪裡。

什麼是位置智能？

這是一種從地理空間數據中提取數據以解決各個行業特定挑戰的技術。 位置智能平台採用分析和運營業務解決方案，主要基於地理信息系統 (GIS) 技術。 因此，企業可以利用該技術收集關鍵數據集，如 GPS 數據、交易歷史、銷售點數據和其他業務流程，以進行深入的地理分析。

有關個人位置和移動的準確上下文信息是位置分析的基礎。 它從零售業的角度提供有關相鄰公司（包括競爭對手）的人口統計數據。 LI 揭示了誰住在給定地區，他們賺了多少利潤，以及他們住在什麼樣的住所。它將人口統計信息添加到數據中，以提供有關消費者群的大量信息。

零售商可以在零售中使用零售位置數據的 7 大方式

更好地了解客戶人口統計

由於貿易區域或零售企業獲得其消費者的地理區域對於零售店位置的可持續性至關重要，因此您的零售團隊必須確保您在目標客戶居住或經常光顧的地區開設門店。

定位技術和數據為您提供有關居住和旅行接近某些零售站點的個人的實時信息和行為洞察。 您將了解有關目標市場中客戶人口統計數據的更多信息。 您還可以觀察消費者在業餘時間喜歡購物或去的地方。

使用商業智能更好地了解客戶群將幫助您提供合適的服務和產品，直接影響您的潛在客戶。 在這種情況下，您可以相應地制定營銷策略，並在這個年齡段進行更多投資，因為該地區的每個人都會首先喜歡您的商店。

了解有關客戶行為的更多信息

您可以使用零售位置數據來評估消費者行為並更好地了解潛在消費者。 您甚至可以使用它來跟踪人們在某些地區的行為，看看是否有足夠的人流量來證明在那裡開展業務是合理的。

無縫客戶體驗的定義是在整個購買路徑中減少摩擦、輕鬆、優質服務和高度個性化。 為了滿足這些考慮，零售商必須從他們擁有的關於其運營和消費者習慣的數據中創建可操作的見解。 當位置分析與大多數零售商擁有的大量運營和客戶數據相結合時，他們可能會實現以前難以想像的效率、收入增長、競爭優勢和客戶體驗水平。

有針對性的廣告

智能手機提供有關人們如何在線參與的信息，而定位技術通過顯示智能手機用戶連接到網絡但未積極參與在線活動時的實際位置來提供有關智能手機用戶離線活動的信息。

在製定廣告策略和營銷活動時，結合在線和離線行為非常有效。 如果您將預定義區域添加到數字廣告中，您將不會因指定位置以外的客戶點擊而蒙受損失。 此外，當您結合地理定位和地理圍欄時，您可以根據消費者的行為和期望創建特定的廣告。

改善客戶服務

另一個出色的零售位置數據示例是使用此類數據改進客戶服務。 組織收集的數據具有地理成分。 例如，我們通常會在訪問特定的時裝店後收到通知，詢問我們在那裡的體驗。 零售商可以使用這些信息來跟踪他們在不同地區的不同場所的客流量，並根據他們的接近程度向客戶發送通知。 了解在零售層面提高客戶忠誠度的因素也將是有益的。

凸顯擴張潛力

通過檢查感興趣的區域及其銷售潛力，零售位置數據還有助於確定理想位置。 因此，它是市場研究和廣泛競爭對手分析的重要工具之一。

此外，確定影響您當前和預計業務績效的外部因素也很重要。 智能製圖讓企業領導者了解特定領域的變化情況，使他們能夠在各個行業保持競爭優勢。

戰略決策

一家公司製定了一項業務戰略，以定義它將如何在最高水平上與競爭對手競爭。 任何顯著支持該計劃的能力都被稱為戰略推動力。 許多企業對位置信息如何以這種方式做出貢獻感到困惑。 了解如何建立戰略優勢是找到答案的關鍵。

擁有競爭對手難以復制的重要東西是一種戰略優勢。 高層次的戰略優勢包括強大的品牌、低成本的結構和自主知識產權。 這些都是寶貴的資產，因為它們保障了公司的競爭地位。 所有這些策略都可以通過位置分析與通過位置技術的商業智能相結合，使您比競爭對手更具優勢，因為您實際上可以跟踪您的客戶和競爭對手以分析和重新考慮您的計劃。

Web Scraping 如何幫助您收集基於位置的數據以製定零售策略

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可以使用網絡抓取服務獲得有關新趨勢、有競爭力的價格和來自各種來源的其他位置數據的深入信息。 零售商可以根據當前的客戶偏好更成功地組織他們的營銷、促銷和銷售活動。 為什麼要等更多？ 與 PromptCloud 聯繫以獲取質量數據。