Цифровая трансформация стала одним из основных двигателей розничной торговли в настоящее время, требуя от компаний и брендов инвестировать в решения, направленные на эффективное функционирование в виртуальной среде. Цифровизация, кроме укрепления и расширения видимости продуктов и услуг, создает возможности для инноваций в опыте покупок, внося вклад в прогноз более 100 триллионов долларов для мировой экономики в 2025 году, согласно данным Всемирного экономического форума
Продвижение больших данных является ярким примером этой трансформации, позволяя выявлять модели поведения и предпочтения потребителей. На основе пересечения и массового анализа данных, стало возможным персонализировать предложения и направлять кампании индивидуально, предоставляя более актуальный и привлекательный опыт покупок. Важно отметить, что важным водоразделом между использованием данных бизнес-аналитики и больших данных, помимо объема данных, это возможность принятия решений на основе данных настоящего, а не только прошлого, учитывая высокую вычислительную мощность технологий, используемых в больших данных.
Одним из самых заметных примеров использования этого ресурса является Amazon, который применяет алгоритмы для предложения продуктов на основе предыдущих покупок и профиля каждого пользователя – иногда, даже разрабатывая рекомендации в соответствии с продуктами, которые уже находятся в вашей корзине. Не зря, согласно аналитикам Mordor Intelligence, рынок больших данных в коммерческом секторе оценивался в 6 миллиардов долларов США,38 миллиардов в прошлом году и прогнозируется, что достигнет 16 миллиардов долларов,68 миллиардов до 2029 года. Если сценарий подтвердится, сумма представляла бы среднегодовой рост в 21,2%
Операционная эффективность также сильно выигрывает от интеллектуального управления данными. Инструменты, которые оптимизируют управление запасами, прогнозирование спроса и логистика являются основными для предсказания потребительских тенденций и поддержания идеальных уровней работы, избегая избытка или нехватки сырья. Кроме того, необходимо также выделить интеграцию различных каналов продаж – или другими словами, так обсуждаемая омниканальность – что позволяет потребителю беспрепятственно переходить из интернет-магазина в физический или мобильный магазин. Таким образом, возможно консолидировать плавный процесс покупки и упростить завершение операции или даже ее повторение.
Некоторые из крупнейших розничных продавцов мира имеют предсказательный алгоритм для логистики, который сопоставляет данные о местоположении пользователя, объем доступа на странице определенных продуктов, данные о корзине и оценка конверсии для ускорения процесса выполнения заказов, набор логистических операций, который включает в себя заказ клиента до доставки продукта. Таким образом, возможно разделить товары на логистическом складе еще до того, как предметы будут фактически куплены
Но помимо влияния на операцию, как также повысить лояльность клиентов с помощью данных? Прежде всего, привлечение клиентов, которые склонны быть более лояльными. Возможно проанализировать историческую базу заказов компании и понять, какие товары привлекли клиентов с наибольшей частотой покупок, а также разработать стратегию ценовой эластичности для этих товаров, понимание, какая идеальная ценапротивсуществующая конкуренция для увеличения конверсии этих лояльных потребителей.
Второй момент заключается в том, чтобы понять, что мотивирует клиента через данные, что можно сделать, проводя исследования с базой клиентов и используя геймифицированные решения с предложениями, основанными на результатах этого исследования. Наиболее рекомендуемый метод для использования этого обследования - этоОкталисис, с вопросами, такими как: Каковы цели моего клиента? Что делает мой клиент? Что дает силу моему клиенту? Что вызывает чувство собственности? Что такое влияние для моего клиента? Что вызывает любопытство? Какие преимущества и выгоды мой клиент никогда не хотел бы потерять? Собирая эти данные и разрабатывая стратегию удержания, результаты лояльности, безусловно, увеличатся.
Тем не менее, Большие данные не создают эту революцию в одиночку или изолированно. Другие ресурсы – и здесь, конечно, нам нужно укрепить ведущую роль искусственного интеллекта (ИИ) – играют роль основного конкурентного преимущества для брендов. Оптимизация, созданная ИИ, может означать снижение затрат, улучшение операционной эффективности и еще ряд преимуществ, однако именно цифровая оптимизация, поддерживаемая более сложными помощниками, действительно имеет потенциал революционизировать бизнес-модели.
На этом этапе, важно различать то, что мы называем оптимизацией с помощью ИИ и цифровой трансформацией. Первый фокусируется на повышении операционной эффективности, снижая затраты и максимизируя доход за счет масштаба, но не затрагивая центр операции. Теперь цифровая трансформация подразумевает полное изменение бизнес-модели компании, влияя на продукты иосновной бизнескомпании. То есть, когда мы говорим о розничной торговле, необходимо понять, что технология, особенно ИИ, имеет революционную силу. Поэтому, чтобы использовать его наилучшим образом, необходимо идти дальше и искать более интерактивные и персонализированные инструменты
Тем не менее, технологический прогресс должен идти рука об руку с инвестициями в безопасность и конфиденциальность данных. Защита конфиденциальной информации с помощью биометрической аутентификации, криптография и автоматизированные системы обнаружения мошенничества будут необходимы для поддержания доверия и данных потребителей, кроме защиты репутации брендов
Факт в том, что, компании, которые смогут эффективно интегрировать непрерывные исследования, Большие данные и самые современные технологические ресурсы будут лучше подготовлены для удовлетворения высоких ожиданий потребителей. На рынке, который постоянно движется, цифровизация является наиболее подходящим путем для превращения вызовов в возможности для бизнеса
