Mit Hilfe neuer Retail-RFID Technologie, Künstliche Intelligenz und andere Technologien. Einzelhändler können die Kontrolle über Geschäftsdaten übernehmen und anwenden. Um die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten und weiterhin einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu erhalten.
Unterbrechungen der Lieferkette
Veränderungen im Kundenverhalten, Und selbst unerwartete Wetterereignisse wirken sich sowohl auf den E-Commerce als auch auf den stationären Einzelhandel aus. Ändern, wo, Wenn, Wie und warum Kunden kaufen. Es sind die Einzelhändler, die am schnellsten und präzisesten auf diese volatilen Marktkräfte und Verhaltensweisen reagieren können.. die die innovativsten und positivsten Kundenerlebnisse schaffen. Der Rest läuft Gefahr, die Kundenbindung zu verlieren, Markenaffinität und Umsatz.
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Eine aktuelle Studie
Fand heraus, dass 83% der Einzelhändler geben an, dass sie Kundendaten nicht ausreichend nutzen. Das ist problematisch. Weil Kundendaten die meisten Geschäftsentscheidungen leiten sollten, inkl. Marketing, Bestandsführung, Merchandising, und vieles mehr. Viele frühe Daten sind nicht nützlich. Diese Daten lassen sich nur schwer an sich ändernde Bedingungen anpassen und das Kundenverhalten vorhersagen..
Die Macht der Daten
Wie können Einzelhändler also die Macht der Daten zurückgewinnen?? Humananalyse allein ist nicht mehr die Antwort. Es gibt zu viele Daten zum Analysieren, und vieles davon ändert sich zu häufig. Es ist an der Zeit, KI-gesteuerte automatisierte Datenanalyse-Tools einzusetzen, um die heutigen riesigen Datenmengen zu bewältigen. KI-Analysen können täglich alle Daten eines Einzelhändlers durchsuchen. Egal wie viele Datenquellen es gibt, und sobald es eine unerwartete Änderung findet. Es wird ihnen sofort zur Kenntnis gebracht. Auf diese Weise können Analysten und Führungskräfte schnell und einfach Risiken und Chancen aufdecken, die in Millionen von Einzelhandelsdatenpunkten verborgen sind..
Die Landschaft der künstlichen Intelligenz aussortieren
Es gibt viele KI-Datenanalyse-Tools, die behaupten, die Antwort zu finden. Bei der Auswahl des richtigen Werkzeugs für den Job. Es ist wichtig, nach wichtigen Funktionen und Fähigkeiten zu suchen, die Analystenteams und anderen Führungskräften einen Mehrwert bieten.. Die Zugang zu den wichtigsten Erkenntnissen der KI benötigen.
Minimale Implementierungsanforderungen: Das Hinzufügen einer weiteren Plattform zu Ihrem Tech-Stack kann Monate der Einrichtung und laufenden Wartung in Anspruch nehmen. Was oft seine Flexibilität einschränkt und länger als erwartet dauern kann, um nützliche Erkenntnisse zu liefern. Stattdessen, Suchen Sie nach einer SaaS-Lösung, die auf vorhandenen Daten- und Berichtsplattformen aufbaut. Und erfordert keine langwierigen Implementierungen oder benutzerdefinierten Integrationen, die nur für den Zugriff auf vorhandene Datenspeicher erstellt wurden. Eine kostenlose Testversion ist auch immer ein Bonus.
Richtige Integration mit wichtigen Datensätzen
KI funktioniert am besten, wenn sie gut in Daten aus wichtigen Geschäftsdatenquellen integriert ist. Identifizieren Sie eine Lösung, die bestehende Analyse- und BI-Tools ergänzt und Daten von führenden Plattformen nutzt. Einschließlich Google Analytics, Facebook und andere soziale Kanäle, Adobe Analytics, Schneeflocke, SAP/HANA, MySQL, und vieles mehr. Im Idealfall, Die Plattform bietet Zero-Work-Integration, Das bedeutet, dass neue Quellen in Minuten statt in Tagen verbunden werden können. Und Sie können bei Bedarf neue Datenverbindungen hinzufügen.
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Tägliche Berichterstattung über umsetzbare Änderungen der Daten
Ein häufiges Missverständnis über herkömmliche BI-Dashboards ist, dass sie Änderungen in Daten und Verhalten erkennen, die schnell zu Maßnahmen führen.. Aber weil sie gebaut wurden, um Fragen oder Szenarien zu beantworten, die Sie auf der Plattform programmiert haben. BI-Tools ignorieren Änderungen, die zeigen, dass Sie nicht wussten, dass Sie fragen sollten, waren unerwartet, oder unbekannt. Im Idealfall, Eine KI-Plattform überwacht kontinuierlich alle Daten, um Änderungen hervorzuheben, die Marken und Analysten nicht wünschen. Anstatt nur mehr Dashboards zu erstellen. Suchen Sie nach einer KI-Plattform, die Ihr Team jeden Tag automatisch erkennt und proaktiv an Änderungen auf der Plattform sendet. Gewährleistung eines unmittelbareren und gezielteren Handelns.
Bereitstellung von Berichten für jedes Teammitglied
Die meisten Datenberichtstools auf dem Markt bieten anpassbare Dashboards. Aber was Sie wirklich wollen, ist eine Plattform, die sowohl Führungskräfte als auch Datenanalysten berücksichtigt.. Die Lösung sollte Datenstorys bereitstellen, die einfach genug sind, um von nicht-technischen Geschäftsanwendern sofort verstanden zu werden.. Gleichzeitig können Analysten bei Bedarf auf die Details der Ursachenanalyse und -vergleiche eingehen.
Identifizieren Sie den richtigen Anwendungsfall
Mit automatisierten Smart Tools, Einzelhändler können alle Kundendaten nutzen, um aufkommende Probleme mit der Kundenerfahrung oder neue Wachstumschancen aufzudecken. Von Store-Layout und Merchandising bis hin zu digitalen Erlebnissen und Social Media. Einzelhändler können Änderungen der Kundenverhaltensdaten nutzen, um zu verstehen, was sich in höheren Umsätzen und Markenbindung niederschlägt. Neue Trends aufdecken, Chancenbereiche und verborgene Beziehungen.
Also, wo soll ich anfangen??
Ein Ansatz besteht darin, neue ungelöste Probleme im Unternehmen oder Änderungen im Kundenverhalten zu identifizieren, die keine offensichtliche Ursache haben.. Eine andere Möglichkeit besteht darin, sich die Anwendungsfälle anderer Einzelhändler anzusehen. Um zu sehen, wie KI Unbekannte aufdecken kann, die den Umsatz oder das Kundenerlebnis verbessern können.
In einem Beispiel
Vermarkter einer führenden Bad- und Schönheitsmarke wurden auf unerwartete Umsatzsteigerungen in Produktkategorien aufmerksam gemacht, als der Gesamtumsatz im Allgemeinen rückläufig war. Mit einer automatisierten Business-Analytics-Plattform, Bad- und Beauty-Marketing-Teams werden automatisch benachrichtigt, wenn Kerzenverkäufe den erwarteten Umsatz übertreffen.
Erwartete Umsatzentwicklung
Das Team analysierte nicht jede seiner Tausenden von SKUs basierend auf der erwarteten Verkaufsleistung. Weil kein Analyseteam regelmäßig zu viele Daten manuell analysieren könnte. Aber KI-Tools decken diese Erkenntnisse automatisch auf, und helfen so Marketingteams, auf bestimmte Produkttrends zu steuern, damit sie zusätzliche Einnahmen erzielen können. Die “Sprießen” dieser Gelegenheit ist ein großartiges Beispiel dafür, wie die nächste großartige Marketingstrategie in offensichtlichen Geschäftsdaten versteckt werden kann. Kann aber ohne Hilfe nicht gefunden werden.
Als Ergebnis
Bade- und Schönheitsmarken konnten schnell Marketingkampagnen starten, um Kerzen zu bewerben und Kapital zu schlagen. Zu dieser positiven Veränderung des Kaufverhaltens der Kunden. Diese unerwartete Erkenntnis hilft dem Team auch sicherzustellen, dass die Lagerbestände an die neuen erwarteten Umsätze angepasst werden können.. Indem Sie einfach einen Trend erkennen, Die Marke ist in der Lage, mehr Umsatz zu generieren, indem sie ansonsten unsichtbare potenzielle Einnahmequellen erschließt.
In einem anderen Beispiel
Ein CPG-Unternehmen verwaltet ein Lager mit Hunderten von Mitarbeitern, die verderbliche Lebensmittel erhalten und versenden. Verwenden automatisierter Geschäftsanalysen. Sie fanden vierteljährliche niedrige Metriken für die Zeit, die benötigt wurde, um Aufgaben in einer bestimmten Lagerwarteschlange zu initiieren und abzuschließen. Die Arbeitszeiten waren zu diesem Zeitpunkt deutlich kürzer als der Durchschnitt. Und das CPG-Unternehmen wollte herausfinden, wie man diesen verbesserten Prozess in anderen Kohorten replizieren kann.. Zur Steigerung der Workflow- und Betriebseffizienz.
Schnelle Integration
Durch die schnelle Integration vorhandener Daten in seine KI-Tools, Die Marke identifizierte aktive Warteschlangenaktivitäten bei bestimmten Mitarbeitern. Das Unternehmen identifizierte dann die verschiedenen Praktiken dieser Arbeiter und nutzte diese Erkenntnisse und Praktiken im gesamten Lager.. Als ein Ergebnis, Die Marke war in der Lage, die Gesamtproduktion und den Umsatz zu steigern, die sonst unbemerkt bleiben würden . Eine verpasste Gelegenheit, das gesamte Einzelhandelsgeschäft zu verbessern.
Preis Wasserhaus Coopers sagte
Um wettbewerbsfähig zu bleiben und mit Veränderungen im Kundenverhalten Schritt zu halten. Mehr als die Hälfte der Unternehmen möchte künstliche Intelligenz in ihre digitalen Strategien integrieren. Indem wir identifizieren, wie KI dem Unternehmen zugute kommen kann, und indem wir Tools nutzen, die schnell bereitgestellt und integriert werden können, Einzelhändler können die Kontrolle über ihre Geschäftsdaten übernehmen, um sicherzustellen, dass sie ihre Kunden zufrieden stellen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sind.
Mike Stone ist Chief Marketing Officer bei Outlier. Künstliche Intelligenz, verantwortlich für die Marktwachstumsstrategie des Unternehmens. Nachfragegenerierung, Kommunikationen, Produktmarketing und Inside Sales. Für mehr als 20 Jahre, Stone hat Marketingorganisationen geleitet und Technologieunternehmen strategisch beraten.. Zuletzt, Er war als Senior Vice President of Marketing für den Anbieter von mobiler Kundenbindung für künstliche Intelligenz tätig. Davor, Stone leitete die Marketingaktivitäten für die Salesforce Community Cloud, Von der ersten Markteinführung bis zu vier Jahren rasanten globalen Wachstums.
