Transformacja cyfrowa stała się jednym z głównych motorów handlu detalicznego obecnie, wymuszając, aby firmy i marki inwestowały w rozwiązania mające na celu skuteczne działanie w środowisku wirtualnym. Cyfryzacja, oprócz wzmocnienia i zwiększenia widoczności produktów i usług, tworzy możliwości dla innowacji w doświadczeniu zakupowym, przyczyniając się do prognozy przekraczającej 100 bilionów USD dla gospodarki globalnej w 2025 roku, według danych Światowego Forum Ekonomicznego
Postęp Big Data jest wyraźnym przykładem tej transformacji, umożliwiając identyfikację wzorców zachowań i preferencji konsumentów. Na podstawie krzyżowania i masowej analizy danych, stało się możliwe personalizowanie ofert i kierowanie kampanii w sposób indywidualny, zapewniając bardziej istotne i atrakcyjne doświadczenie zakupowe. Warto podkreślić, że ważnym punktem zwrotnym między wykorzystaniem danych z business intelligence a big data, oprócz objętości danych, to możliwość podejmowania decyzji na podstawie danych z teraźniejszości, a nie tylko z przeszłości, biorąc pod uwagę wysoką moc obliczeniową technologii wykorzystywanych w Big Data.
Jednym z najbardziej zauważalnych przykładów wykorzystania tego zasobu jest Amazon, które stosuje algorytmy do sugerowania produktów na podstawie wcześniejszych zakupów i profilu każdego użytkownika – czasami, nawet opracowując wskazówki zgodnie z produktami, które już znajdują się w twoim koszyku. Nie bez powodu, według analityka Mordor Intelligence, rynek Big Data w sektorze handlowym był szacowany na 6 miliardów USD,38 miliardów w zeszłym roku i ma prognozę osiągnięcia 16 miliardów dolarów,68 miliardów do 2029. Jeśli scenariusz zostanie potwierdzony, kwota ta oznaczałaby średni roczny wzrost na poziomie 21,2%
Efektywność operacyjna jest również silnie wspierana przez inteligentne zarządzanie danymi. Narzędzia, które optymalizują kontrolę zapasów, prognozy popytu i logistyka są kluczowe dla przewidywania trendów konsumpcji i utrzymania idealnych poziomów operacyjnych, unikając nadmiaru lub braku surowców. Ponadto, konieczne jest również podkreślenie integracji różnych kanałów sprzedaży – lub innymi słowy, tak bardzo dyskutowana omnichannelowość – który umożliwia konsumentowi przejście z sklepu internetowego do stacjonarnego lub mobilnego bez przerw. Tak więc, można skonsolidować płynny proces zakupowy i ułatwić zakończenie operacji lub nawet jej powtórzenie.
Niektórzy z największych detalistów na świecie mają algorytm predykcyjny do logistyki, który łączy dane o lokalizacji użytkownika, wolumen dostępu na stronie określonych produktów, dane dotyczące koszyka i szacowana konwersja, aby przyspieszyć proces realizacji zamówienia, zestaw operacji logistycznych, który obejmuje zamówienie klienta aż do dostawy produktu. Tak więc, można oddzielić produkty w magazynie logistycznym jeszcze przed ich faktycznym zakupem
Ale jednak poza wpływami na operację, jak również zwiększyć lojalność klientów za pomocą danych? Po pierwsze, pozyskiwanie klientów, którzy mają tendencję do bycia bardziej lojalnymi. Można przeanalizować historyczną bazę zamówień firmy i zrozumieć, które produkty przyciągnęły klientów z największą częstotliwością zakupów oraz wdrożyć strategię elastyczności cenowej dla tych produktów, rozumienie, jaka jest idealna wycenaprzeciwkoistniejąca konkurencja w celu zwiększenia konwersji tych lojalnych konsumentów.
Drugim punktem jest zrozumienie, co motywuje klienta poprzez dane, co można zrobić, przeprowadzając badania z bazą klientów i wykorzystując rozwiązania gamifikacyjne z ofertami opartymi na wynikach tego badania. Najbardziej zalecaną metodą do wykorzystania tego badania jestOctaliza, z pytaniami takimi jak: Jakie są cele mojego klienta? Co robi mój klient? Co to wzmacnia mojego klienta? Co co generuje poczucie posiadania? Co to jest wpływ na mojego klienta? Co to budzi ciekawość? Jakie korzyści i zalety mój klient nigdy nie chciałby stracić? Zbierając te dane i budując strategię zatrzymania, wyniki lojalności z pewnością wzrosną.
Jednakże, Big Data nie generuje tej rewolucji sama ani w sposób izolowany. Inne zasoby – i tutaj, oczywiście musimy wzmocnić rolę sztucznej inteligencji (SI) – przyjmują rolę jako kluczowa przewaga konkurencyjna dla marek. Optymalizacja generowana przez AI może oznaczać redukcję kosztów, poprawa efektywności operacyjnej i szereg innych korzyści, jednak to optymalizacja cyfrowa napędzana przez bardziej zaawansowane asystenty, która naprawdę ma potencjał zrewolucjonizować modele biznesowe.
W tym punkcie, ważne jest, aby odróżnić to, co nazywamy optymalizacją przez AI, od transformacji cyfrowej. Pierwszy koncentruje się na zwiększeniu efektywności operacyjnej, redukcja kosztów i maksymalizacja przychodów poprzez skalę, ale jednak bez wpływu na centrum operacji. Teraz transformacja cyfrowa oznacza całkowitą zmianę modelu biznesowego firmy, wpływając na produkty ipodstawowa działalnośćz firmy. To znaczy, kiedy mówimy o detalicznym handlu, konieczne jest zrozumienie, że technologia, szczególnie AI, ma rewolucyjna moc. Zatem, aby go jak najlepiej wykorzystać, konieczne jest pójście dalej i poszukiwanie bardziej interaktywnych i spersonalizowanych narzędzi
Jednak, postęp technologiczny powinien iść w parze z inwestycjami w bezpieczeństwo i prywatność danych. Ochrona informacji wrażliwych za pomocą uwierzytelniania biometrycznego, kryptografia i zautomatyzowane systemy wykrywania oszustw będą niezbędne do utrzymania zaufania i danych konsumentów, oprócz ochrony reputacji marek
Faktem jest, że, firmy, które potrafią skutecznie integrować ciągłe badania, Big Data i najnowsze zasoby technologiczne będą lepiej przygotowane do spełnienia wysokich oczekiwań konsumentów. Na rynku w ciągłym ruchu, cyfryzacja jest najbardziej odpowiednią drogą do przekształcania wyzwań w możliwości dla biznesu
