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mai 28, 2018

7 grandes tendances de 2017 en analyse de détail6 minutes de lecture



L'intelligence d'affaires et l'analyse de données évoluent rapidement dans le monde du commerce de détail. Comme le monde de la mobilité et de l'intelligence artificielle se combine avec l'analyse intelligente des données, les détaillants du monde entier peuvent faire l'expérience d'une expérience analytique précise et utile pour leur entreprise

. outil efficace pour les détaillants. Il n'est pas surprenant que chaque année les détaillants du monde entier adoptent l'analytique du commerce de détail pour améliorer leurs performances et améliorer l'expérience client pour rester en avance sur la concurrence.

Une demande croissante et un monde analytique en constante évolution avec ses nouvelles tendances qui peuvent aider les analytiques de détail à se développer en tant que partie intégrante du commerce de détail, y compris. Voici sept de ces tendances qui devraient connaître un essor considérable en 2017, au fur et à mesure que l'analytique du commerce de détail se développera

 retail analytics

1: L'utilisation de l'analytique de localisation

Obtenez plus d'informations sur Location Analytics et comprenez le comportement d'achat des consommateurs.

Retail analytics est susceptible d'utiliser davantage d'informations sur les emplacements des utilisateurs. Avec l'utilisation de l'analyse de données centrée sur l'emplacement, non seulement les détaillants espèrent assimiler davantage de données, mais ils ont également l'avantage d'offrir des notifications push géo-ciblées sur plusieurs appareils. Un autre avantage des analyses basées sur la localisation est qu'elles peuvent être suivies pour utiliser le comportement d'achat des consommateurs. De nombreux géants de la vente au détail, comme le détaillant de mode américain Nordstrom, ont déjà commencé à adopter de telles analyses basées sur la localisation dans divers magasins. L'analyse d'emplacement offrira aux détaillants un aperçu de l'évolution des habitudes de visite des magasins parmi les données démographiques. Les détaillants peuvent ensuite comparer leur nombre de visites de consommateurs par rapport à leurs rivaux pour chaque magasin de localisation.

2: Amélioration de l'analyse des données via IoT

Les analyses de détail essaient maintenant de tirer parti de la croissance IoT .

Avec le nombre d'appareils connectés susceptibles de croître de façon exponentielle, Internet of Things (IoT) offre aux analystes de détail une perspective de changement de jeu. Les analyses de détail tentent maintenant de tirer parti de la croissance de l'Internet des objets. Par exemple, les capteurs Wi-Fi des magasins de détail pourront désormais interagir avec les appareils mobiles compatibles Wi-Fi des clients, générant ainsi des données pertinentes. Le suivi de ces analyses de données à l'aide de l'IoT peut aboutir à des informations détaillées sur la séquence du mouvement des clients dans le magasin ou sur le temps passé par un client dans un magasin particulier ou sur le nombre de visites répétées par un client. Une fois que ces données IoT sont suivies et analysées, elles peuvent offrir des informations uniques aux détaillants.

3: Intégration de données omnicanal

Comment fonctionne une approche omnicanale?

L'analytique du commerce de détail présente aujourd'hui plusieurs canaux et secteurs comme les données du canal de commerce, les données de la chaîne d'approvisionnement, les données de merchandising, etc. . Cela permet une prédiction d'instantané pour le détaillant en tenant compte d'une vue holistique. Une approche omnicanale supprime également l'ancienne méthode de collecte des données toujours à partir du même canal, ce qui permet une plus grande précision dans l'analyse des données et le quotient de prévisibilité.

4: Robotics for in -store experience

L'utilisation de la robotique et des robots basés sur l'intelligence artificielle pour une expérience in-store en magasin est susceptible d'être un facteur important émergeant au premier plan de l'année en cours. Ces robots vont doubler au fur et à mesure que de nouveaux points de contact collectent des informations de qualité sur le comportement du consommateur tout en contribuant au soutien promotionnel et à l'exécution des commandes. Les consommateurs peuvent également obtenir des conseils en temps réel de bots créant une relation beaucoup plus authentique entre eux et la marque de détail.

5: Overdrive de réalité augmentée et virtuelle

L'analytique de détail est susceptible d'exploiter l'utilisation de la réalité virtuelle permettant aux consommateurs de visualiser comment certains produits se sentiraient dans leur espace. La réalité virtuelle va également avoir un impact sur les détaillants en créant un plan pour concevoir des étagères de produits et des mises en page de magasins pour une efficacité maximale. Les essais simulés d'étagères de stockage avec des produits virtuels et la comparaison des analyses avec les résultats prédictifs permettront aux détaillants de planifier leurs conceptions de magasin beaucoup plus efficacement.

6: Analyse analytique pour remplacer l'analyse prédictive

offrir une analyse prédictive basée sur le traitement des données collectées. Bien que l'analyse prédictive aide les détaillants à obtenir une image finale, elle n'a rien fait pour déterminer les raisons d'une prévision négative des ventes. Désormais, l'analyse de détail utilisera un modèle explicatif permettant aux détaillants de comprendre les raisons de la hausse ou de la baisse des résultats prédictifs. Par exemple, si un détaillant vend un plus grand nombre d'AC, l'analyse suivra les conditions météorologiques prédominantes pour comprendre les futures tendances prédictives et corrélera pourquoi les AC se vendent plus que prévu avec les prévisions météorologiques.

7: Basé sur l'analyse prix dynamique

La tarification dynamique est quelque chose qui vaut son pesant d'or en particulier pour les détaillants en ligne. Avec l'évolution des tendances, les outils d'analyse de détail seront désormais en mesure de dire aux détaillants en ligne le prix dynamique approprié pour chaque produit en analysant les données en temps réel. Puisque les prix restent le facteur le plus important dans la vente réussie d'un produit, la tarification dynamique en temps réel peut faire augmenter les ventes des détaillants en ligne.

Conclusion : l'analytique au détail évolue . Les détaillants tirent également parti de leurs ventes en concentrant leur attention sur de telles analyses de détail intelligentes.




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