Conversion du Big Data Retail en Insights prédictifs

Les gens ont tendance à parler du Big Data comme d'une technologie globale, mais la vérité est que vous pouvez effectuer une analyse de Big Data de différentes manières. En tant que détaillant, vous êtes probablement familiarisé avec l'analyse descriptive, qui vous donne un résumé des données passées pour décrire ce qui s'est passé. Vous utilisez probablement une analyse descriptive des données pour suivre les ventes, les stocks et les indicateurs de performance clés (KPI). L'analyse de données, cependant, peut faire bien plus.

L'analyse de données prédictive utilise les données que vous avez de l'analyse descriptive ainsi que d'autres sources pour faire des prédictions des résultats probables. Même si vous avez suivi de près les performances de votre entreprise et que vous avez basé vos décisions sur des données, il reste encore beaucoup de conjectures et de risques lorsque vous planifiez l'avenir.

L'analyse de données volumineuses peut vous aider à avancer avec plus de confiance grâce à la prédiction informations fournies rapidement et efficacement dans des domaines tels que les suivants.

1. Comportement des consommateurs

Si vous saviez quels points de contact les clients choisiraient ensuite pour interagir avec votre entreprise, quand ils interagiraient et quels articles ils trouveraient les plus attrayants, vous auriez une longueur d'avance sur la conversion de ces ventes. L'analyse prédictive des données ne peut pas vous dire avec une certitude à 100% où rencontrer chaque client pour le pousser à avancer dans un parcours d'achat, mais vous aurez une meilleure idée, par exemple, si les clients répondent aux publications sur les réseaux sociaux à certains moments de la jour ou semaine, faire des achats sur leur téléphone intelligent ou faire des courses en personne.

L'analyse prédictive des données peut également révéler des modèles de consommation qui peuvent guider les décisions des détaillants quant à la faisabilité d'offrir des produits sur la base d'un abonnement, au paiement à l'utilisation , ou un autre modèle basé sur les préférences des consommateurs.

2. Expériences personnalisées

Les informations issues de l'analyse prédictive des données peuvent également ravir les clients avec un service personnalisé et des recommandations de produits en ligne et en magasin. Dès qu'un client se connecte à votre site Web, il peut être accueilli avec des offres et des offres qui résonneront avec lui.

En magasin, votre équipe équipée d'appareils mobiles peut accéder à ces informations n'importe où sur le plancher de vente pour personnaliser le service. Ces informations sont basées sur plus que de simples historiques de clients. Ils combinent ces informations avec des données de navigation en ligne, de participation à un programme de fidélité, de balises en magasin, de médias sociaux et d'autres sources pour créer une «image omnidirectionnelle» de vos clients, mieux les comprendre et adapter parfaitement les expériences à ce qui compte le plus pour eux.

3. Prévisions des ventes

Les détaillants marchent sur la corde raide lorsqu'il s'agit de prévoir les ventes, de commander des stocks pour répondre à la demande et de réserver des capitaux pour investir dans d'autres parties de leurs activités. L'analyse prédictive peut remplacer les méthodes manuelles chronophages de prévision des ventes au détail – et analyser des volumes plus importants de données provenant de diverses sources pour produire des prévisions plus précises.

4. Prédictions de ROI de promotion

Lancer une promotion peut être risqué. Même si vous tenez compte de l'efficacité des promotions passées, rien ne garantit que votre prochaine vente générera le trafic dont vous avez besoin, ainsi que les ventes et la marge que vous recherchez. Un logiciel d'optimisation de la promotion qui analyse les données de votre entreprise et de sources externes peut vous fournir de meilleures informations sur la probabilité que votre prochaine idée promotionnelle soit gagnante.

5. Opérations et chaîne d'approvisionnement

Les expériences client que vous offrez reflètent le bon fonctionnement de votre entreprise. L'analyse prédictive des données vous aidera à prendre des décisions commerciales intelligentes, telles que le calendrier des expéditions afin que vos étagères ne soient pas vides mais que vos magasins ne soient pas surchargés. Vous pouvez également accéder aux informations dont vous avez besoin pour optimiser les horaires de main-d’œuvre afin d’assurer un excellent service à la clientèle, tout en évitant que le personnel reste inactif pendant les périodes de faible trafic. mettre en œuvre les bons outils technologiques. Les centres de données sur site et les data scientists internes ne sont pas réalisables pour de nombreuses entreprises, mais les applications cloud mettent l'analyse prédictive des données à portée de main. Ces solutions faciles à utiliser analysent les données des plates-formes en ligne et commerciales, ainsi que les données de vos clients et de vos ventes.

En choisissant d’ajouter une solution d’analyse prédictive des données à votre ensemble d’outils d’entreprise, vous pouvez économiser une grande partie du temps que vous passez actuellement prévision, planification des promotions et prise de décisions opérationnelles. De plus, vous pouvez avoir des informations instantanées lorsque vous en avez besoin pour améliorer l'expérience client et mieux comprendre votre clientèle.

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