Comprenda ocho casos típicos de estrategias de "grandes datos" de los gigantes del comercio minorista
El análisis minorista futuro requiere que los minoristas respalden los conocimientos de los clientes y los desarrollen con la ayuda de procesos comerciales integrados y sistemas de información. capacidad estratégica de nivel que está arraigada en la estructura y cultura corporativa. En este caso, todas las funciones comerciales del minorista utilizarán los conocimientos del cliente basados en escenarios como base importante para la toma de decisiones.
La firma de analistas EKN cree que para estar verdaderamente centrados en el cliente, los minoristas deben poseer una serie de capacidades clave, todas ellas impulsadas por análisis de negocios.
Integración integral. Sin información relevante sobre los clientes para respaldar las interacciones con los clientes, los minoristas no pueden lograr una experiencia de cliente fluida en todos los canales. Los puntos de contacto entre los minoristas y los clientes pueden proporcionar a los minoristas información valiosa sobre los clientes, por lo que todos los puntos de contacto se convierten en las mejores armas competitivas para los minoristas.
Interacción personalizada. Los minoristas tradicionales tienen dos ventajas sobre los minoristas en línea: contacto personal con los clientes, una historia más rica y datos de clientes más diversos. Hoy en día, la experiencia de compra "personalizada" se ha convertido en un tema candente, y cómo combinar inteligentemente las dos ventajas anteriores, es decir, la entrega oportuna de información del cliente en acción, se convertirá en la base para que los minoristas creen una experiencia de compra "personalizada".
Excelencia operativa continua. La aplicación de los conocimientos de los clientes no se limita a los casos de uso de cara al cliente. De hecho, si los minoristas ya pueden utilizar la analítica de forma más madura en diversas funciones operativas, la integración de los conocimientos de los clientes es una oportunidad incremental que no pueden permitirse el lujo de perder.
Caso de uso minorista
Ventas
El minorista suizo Globus utiliza computación en memoria de big data y análisis avanzados para obtener información valiosa sobre el rendimiento de las ventas. Actualmente, pueden procesar cantidades masivas de datos de productos en tiempo real, analizando patrones de ventas y promociones de miles de productos en diferentes períodos de tiempo, tiendas y regiones en cuestión de minutos. El minorista también proporciona estos conocimientos a sus directivos para que puedan reaccionar más rápido a las condiciones del mercado.
El minorista estadounidense Guess utiliza análisis avanzados para brindar a sus ejecutivos una vista en tiempo real de los productos más vendidos y el inventario disponible. La solución de análisis del minorista se basa en grandes conjuntos de datos de clientes para analizar las ventas, segmentar a los clientes objetivo y planificar promociones.
Gestión de ventas
La división Global.com de Walmart hace pleno uso de "grandes datos rápidos" y análisis sociales para identificar rápidamente las preferencias cambiantes de los clientes. Los proyectos de Social Sense de los minoristas pueden determinar la naturaleza más vendida de los productos a través de las redes sociales y ayudar a los clientes a descubrir necesidades potenciales y nuevos productos de interés. Al mismo tiempo, con la ayuda de la herramienta ShoppyCat, pueden recomendar productos adecuados a los usuarios de Facebook en función de sus aficiones e intereses. Además, Global.com también utiliza tecnología de genómica social para ayudar a los clientes a elegir regalos para sus amigos.
Los grandes almacenes Target utilizan programas de análisis predictivo para inferir si los consumidores individuales tienen características que los convertirían en buenos clientes para campañas de marketing específicas de la empresa. Asignan a cada cliente un número de identificación de cliente único. Este número combina la información personal, el comportamiento de compra y las preferencias del cliente en una entidad rastreable. Target también ha establecido un departamento exclusivo de análisis de marketing de clientes, dedicado a comprender integralmente a los clientes, superar a otros competidores y obtener una ventaja competitiva. Con el almacenamiento de datos activo, Target puede gestionar consultas de usuarios complejas basadas en cantidades masivas de datos en entornos de cargas de trabajo mixtas en toda la empresa.
Omnidireccional
El minorista británico Burberry integra todos sus canales, incluidas tiendas físicas, tiendas online, terminales móviles y las principales redes sociales. Utilizan tecnología innovadora y análisis de datos para analizar datos de todas las fuentes, con el objetivo de identificar clientes individuales en tiempo real y crear perfiles de clientes. En comparación con el pasado, la velocidad de análisis de Burberry se ha multiplicado por 14.000. La solicitud que antes tardaba 5 horas ahora se puede completar en 1 segundo. No importa dónde se encuentren los empleados de la tienda, pueden identificar inmediatamente a los clientes tan pronto como ingresan a la tienda, conocer sus compras anteriores y brindar recomendaciones personalizadas.
El minorista surcoreano NS Shopping integra canales móviles y canales sociales en el entorno minorista, utilizando análisis de big data para obtener datos centralizados y en tiempo real de clientes y productos en todos los canales. Los equipos de marketing y comercio electrónico de la empresa utilizarán los datos para proporcionar recomendaciones de productos personalizadas a los clientes.
Cadena de suministro
El minorista estadounidense en línea Amazon ha creado un nuevo proceso y sistema de cadena de suministro basado en el modelo estocástico no estacionario. Este enfoque puede proporcionar un fuerte apoyo para las decisiones de cumplimiento de pedidos, compras, capacidad e inventario. Amazon no solo desarrolló nuevos algoritmos para federar y coordinar el reabastecimiento, sino que también implementó un nuevo esquema de pronóstico a nivel nacional a nivel de SKU basado en la demanda histórica, registros y planes de actividad, pronósticos del centro logístico, planificación de inventario, ciclos de adquisiciones y órdenes de compra.
El minorista británico Tesco utiliza herramientas de modelado avanzadas para simular el funcionamiento de los almacenes de distribución basándose en datos históricos de ventas para optimizar el inventario. El minorista también ha establecido un equipo de análisis interno, que es el principal responsable de comprender la relación entre varios elementos mediante pruebas de regresión, como datos meteorológicos, ofertas especiales, patrones de ventas, etc.
Los anteriores son ocho casos típicos que el editor comparte contigo para comprender la estrategia de "big data" del gigante minorista.
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