Big Data nel Retail - Come i rivenditori globali utilizzano i dati per incrementare le vendite

Big Data nella vendita al dettaglio March 25, 2021

Introduzione ai Big Data nella vendita al dettaglio

Gli studi dimostrano che le vendite al dettaglio globali raggiungeranno quasi 30 trilioni di dollari entro il 2023. Questo ha ogni rivenditore corsa per scoprire come possono aumentare il loro taglio. Tuttavia, molti gia riconoscono l'impatto che i big data hanno sul servizio clienti, sull'ottimizzazione della supply chain e strategie aziendali . I Big Data nella vendita al dettaglio offrono ai negozi l'opportunita di imparare e capitalizzare le tendenze del mercato per aumentare la redditivita.

Che cos'e l'analisi dei dati nella vendita al dettaglio?

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L'analisi dei dati al dettaglio comporta la raccolta di big data per migliorare le strategie di determinazione dei prezzi, il controllo della supply chain e l'esperienza del cliente. I big data si riferiscono alle raccolte del mercato e alle informazioni interne dell'azienda che rivelano le tendenze generali del settore e dei clienti. Tradizionalmente, gli scienziati definiscono i big data valutandone il volume, la velocita e la varieta. In altre parole, la raccolta dei dati deve essere grande, rapida da elaborare e diversificata. Queste caratteristiche lo rendono piu prezioso per l'azienda.

I Big Data nel settore retail aiutano in particolare le aziende a migliorare il loro servizio clienti. I rivenditori possono utilizzare preziosi dati dei clienti per migliorare lo sviluppo del prodotto, il percorso di acquisto e l'esperienza complessiva degli acquirenti. L'analisi dei dati retail continua a trasformare il modo in cui gli stabilimenti ottimizzano le operazioni e si avvicinano ai clienti.

Ottimizzazione dei prezzi

Con i big data, i negozi capiscono esattamente quando e come dovrebbero cambiare i prezzi dei prodotti per attirare i clienti e aumentare le vendite. In effetti, Gartner stima che entro il 2025 le aziende di vendita al dettaglio saranno in grado di utilizzare i prezzi in tempo reale. Monitorando i big data e regolando i prezzi, le aziende possono determinare quali strategie traggono vantaggio sia al consumatore che al negozio. Questo equilibrio e essenziale, in quanto un prezzo piu alto potrebbe potenzialmente aumentare i profitti, ma diminuire la fidelizzazione dei clienti e viceversa.

Strategie aziendali

Le decisioni importanti richiedono big data che forniscano informazioni dettagliate sul mercato retail e sulle tendenze emergenti. Gli archivi che monitorano e aggregano costantemente le informazioni possono migliorare il processo decisionale e lo sviluppo globale della strategia, sia a breve che a lungo termine. Ad esempio, i rivenditori possono distribuire sconti a breve termine su vari prodotti pianificando un lancio di nuovi prodotti con anni di anticipo.

Esperienza cliente

Le preferenze dei consumatori cambiano sempre in risposta al clima economico, ai progressi tecnologici e alle tendenze del mercato. Cio significa che i rivenditori devono essere in grado di monitorare e adattare il proprio servizio clienti di conseguenza.

Ad esempio, gli studi dimostrano che ora i consumatori preferiscono un'esperienza di acquisto personalizzata. Molti rivenditori utilizzano programmi fedelta per tenere traccia della cronologia degli acquisti, delle aree di interesse e delle antipatie per personalizzare contenuti e sconti.

Raccomandazioni

Quando i rivenditori raccolgono i dati dei clienti, possono anche personalizzare annunci pubblicitari, e-mail e promozioni per incrementare le vendite. Ad esempio, monitorando la cronologia degli acquisti, i negozi possono generare raccomandazioni sui prodotti per incoraggiare gli acquisti impulsi. Cio fa appello al cliente, aumenta il valore medio dell'ordine (AOV) e favorisce le vendite.

Analisi predittiva

Gli stabilimenti che integrano i propri sistemi di gestione possono prevedere le vendite e la domanda dei clienti attraverso l'analisi predittiva. Questa tecnica aggrega i dati di vendita storici e in tempo reale per definire le tendenze fluttuanti della domanda dei consumatori. I retailer possono utilizzare questi dati per mitigare i rischi emergenti, sfruttare le mode di passaggio e ottimizzare la gestione dell'inventario. Ad esempio, se le previsioni mostrano che la domanda per una determinata linea aumentera, i negozi possono aumentare gli ordini in anticipo per evitare scorte.

Gestione della supply chain

Gestire la supply chain e difficile, soprattutto per i rivenditori con piu punti vendita. Ogni azienda del settore retail deve affrontare un certo livello di rischio, dal controllo dell'inventario alla logistica. Tuttavia, i big data consentono ai proprietari di ottimizzare la propria rete di supply chain per mitigare le minacce e prevenire interruzioni.

Esempi reali di Big Data nella vendita al dettaglio

I big data nella vendita al dettaglio non sono un segreto. Infatti, i piu grandi giganti del retail utilizzano i big data per migliorare il loro vantaggio competitivo e il servizio clienti.

Ufficio Depot

Office Depot ha creato una piattaforma per i big data che consente loro di collegare cataloghi, siti web, call center e centri logistici. Cio significa che i responsabili possono visualizzare l'intera catena di fornitura in un'unica interfaccia universale. Office Depot e persino diventato internazionale e domina il mercato delle forniture per uffici in Europa, in quanto possono rivolgersi ai segmenti di clienti. Con i segmenti di clienti, sono in grado di allocare risorse e spese alle fonti di reddito piu redditizio.

Groupon

A prima vista, Groupon e un sito che da ai consumatori l'accesso ai migliori sconti e promozioni per varie attivita. Tuttavia, c'e molta business intelligence dietro questo servizio. Groupon analizza circa un terabyte di dati grezzi ogni giorno per fornire un ampio elenco di markdown. E migliorano continuamente il loro trattamento dei dati man mano che ampliano la loro gamma di servizi. Tuttavia, con un solido framework IT, Groupon e in grado di raccogliere, integrare e analizzare grandi quantita di informazioni quotidianamente.

Starbucks

Starbucks e una societa importante che continua a rivendicare il suo posto come uno dei migliori rivenditori nel suo mercato. Uno studio di Forbes ha rilevato che Starbucks ha costantemente aumentato i suoi ricavi del 26% dal 2016 al 2019. Grazie ai big data, questa azienda integra costantemente le piu recenti innovazioni tecnologiche per migliorare il servizio clienti e le prestazioni.

Grazie all'accesso ai dati demografici dei clienti, alle sedi, ai comportamenti di acquisto e alle tendenze del mercato, Starbucks lascia poco a congetture. I dirigenti possono stimare il successo di ogni punto vendita in base al segmento unico del cliente e ai loro modelli di acquisto. Cio consente loro di mitigare i rischi di un basso ritorno sull'investimento (ROI) durante l'apertura di nuovi negozi.

Amazon

Amazon e il piu grande rivenditore online e utilizza i big data per monitorare la spesa dei clienti e consigliare i prodotti. L'intelligenza artificiale consente a questo rivenditore di compilare i suggerimenti sui prodotti in base all'acquisto del consumatore, indipendentemente dal fatto che disponesse di un account. Amazon tiene traccia anche delle ricerche di prodotti quando gli utenti stanno semplicemente cercando articoli in modo da poter ricordare ai clienti le richieste precedenti.