Avec l’aide de la nouvelle RFID de détail technologie, intelligence artificielle et autres technologies. Les détaillants peuvent prendre le contrôle des données commerciales et les appliquer. Assurer la satisfaction de la clientèle et continuer à maintenir un avantage sur la concurrence.
Perturbations de la chaîne d’approvisionnement
Changements dans le comportement des clients, Et même les événements météorologiques inattendus ont un impact sur le commerce électronique et les ventes au détail physiques. Changer d’endroit, Quand, Comment et pourquoi les clients achètent. Ce sont les détaillants qui peuvent réagir le plus rapidement et le plus précisément à ces forces et comportements volatils du marché.. Qui créent les expériences client les plus innovantes et positives. Les autres risquent de perdre la fidélité de leurs clients, Affinité avec la marque et revenus.
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Une étude récente
Constaté que 83% des détaillants déclarent sous-utiliser les données des clients. C’est problématique. Parce que les données client doivent guider la plupart des décisions commerciales, y compris le marketing, gestion des stocks, marchandisage, et bien plus encore. Beaucoup de données précoces ne sont pas utiles. Ces données sont difficiles à adapter aux conditions changeantes et à prédire le comportement des clients.
La puissance des données
Alors, comment les détaillants peuvent-ils retrouver la puissance des données? L’analyse humaine seule n’est plus la réponse. Il y a trop de données à analyser, et beaucoup d’entre eux changent trop fréquemment. Il est temps d’adopter des outils d’analyse de données automatisés basés sur l’IA pour gérer les énormes quantités de données d’aujourd’hui. L’analyse de l’IA peut passer au crible toutes les données d’un détaillant au quotidien. Quel que soit le nombre de sources de données, et dès qu’il trouve un changement inattendu. Il sera immédiatement porté à leur attention. Cela permet aux analystes et aux chefs d’entreprise de découvrir rapidement et facilement les risques et les opportunités cachés dans des millions de points de données de vente au détail..
Faire le tri dans le paysage de l’intelligence artificielle
Il existe de nombreux outils d’analyse de données d’IA qui prétendent trouver la réponse. Lors du choix du bon outil pour le travail. Il est important de rechercher des fonctionnalités et des capacités clés qui ajouteront de la valeur aux équipes d’analystes et aux autres dirigeants organisationnels.. Qui ont besoin d’accéder aux informations saillantes de l’IA.
Exigences minimales de mise en œuvre: L’ajout d’une autre plate-forme à votre pile technologique peut prendre des mois de configuration et de maintenance continue. Ce qui limite souvent sa flexibilité et peut prendre plus de temps que prévu pour fournir des informations utiles. Au lieu de cela, recherchez une solution SaaS qui s’appuie sur les plates-formes de données et de reporting existantes. Et ne nécessite pas de longues implémentations ou d’intégrations personnalisées conçues uniquement pour accéder aux magasins de données existants. Un essai gratuit est aussi toujours un bonus.
Intégration correcte avec les ensembles de données clés
L’IA fonctionne mieux lorsqu’elle est bien intégrée aux données provenant de sources de données commerciales clés. Identifier une solution qui complète les outils d’analyse et de BI existants et exploite les données des principales plates-formes. Y compris Google Analytics, Facebook et autres canaux sociaux, Adobe Analytics, Flocon de neige, SAP/HANA, MySQL, et bien plus encore. Idéalement, La plateforme offre une intégration zéro travail, ce qui signifie que de nouvelles sources peuvent être connectées en quelques minutes au lieu de plusieurs jours. Et vous pouvez ajouter de nouvelles connexions de données selon vos besoins.
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Rapports quotidiens sur les changements exploitables dans les données
Une idée fausse commune sur les tableaux de bord BI traditionnels est qu’ils détectent les changements dans les données et les comportements qui conduisent rapidement à l’action. Mais parce qu’ils sont conçus pour répondre à des questions ou des scénarios que vous avez programmés dans la plate-forme. Les outils de BI ignorent les modifications qui montrent que vous ne saviez pas demander, étaient inattendus, ou inconnu. Idéalement, une plate-forme d’IA surveille en permanence toutes les données pour mettre en évidence les changements que les marques et les analystes ne veulent pas. Plutôt que de simplement créer plus de tableaux de bord. Recherchez une plate-forme d’IA qui découvre automatiquement et envoie un e-mail proactif à votre équipe aux changements sur la plate-forme tous les jours. Assurer une action plus immédiate et ciblée.
Fournir des rapports pour chaque membre de l’équipe
La plupart des outils de reporting de données du marché proposent des tableaux de bord personnalisables. Mais ce que vous voulez vraiment, c’est une plate-forme qui prend en compte à la fois les chefs d’entreprise et les analystes de données.. La solution doit fournir des récits de données suffisamment simples pour être immédiatement compris par les utilisateurs professionnels non techniques. Tout en permettant aux analystes d’explorer les détails de l’analyse des causes profondes et des comparaisons au besoin.
Identifier le bon cas d’utilisation
Avec des outils intelligents automatisés, Les détaillants peuvent exploiter toutes les données clients pour découvrir les problèmes émergents liés à l’expérience client ou les nouvelles opportunités de croissance. De l’aménagement des magasins et du marchandisage aux expériences numériques et aux médias sociaux. Les détaillants peuvent tirer parti des changements dans les données sur le comportement des clients pour comprendre ce qui se traduit par une augmentation des revenus et une fidélité à la marque. Tout en découvrant de nouvelles tendances, Domaines d’opportunités et relations cachées.
Alors, par où commencer?
Une approche consiste à identifier les nouveaux problèmes non résolus dans l’entreprise ou les changements dans le comportement des clients qui n’ont pas de cause fondamentale apparente. Une autre consiste à examiner les cas d’utilisation d’autres détaillants. Pour voir comment l’IA peut révéler des inconnues qui peuvent améliorer les revenus ou l’expérience client.
Dans un exemple
Les spécialistes du marketing d’une grande marque de bain et de beauté ont été alertés d’une augmentation inattendue des ventes de catégories de produits alors que le chiffre d’affaires global était généralement en baisse.. Avec une plate-forme d’analyse commerciale automatisée, Les équipes marketing du bain et de la beauté sont automatiquement averties lorsque les ventes de bougies dépassent les ventes attendues.
Performance attendue des ventes
L’équipe n’a pas analysé chacune de ses milliers d’UGS en fonction des performances de vente attendues. Parce qu’aucune équipe d’analyse ne pourrait analyser manuellement trop de données sur une base régulière. Mais les outils d’IA découvrent automatiquement ces informations, et, ce faisant, aider les équipes marketing à s’orienter vers des tendances de produits spécifiques afin qu’elles puissent générer des revenus supplémentaires. Le “Germination” de cette opportunité est un excellent exemple de la façon dont la prochaine grande stratégie marketing peut être cachée dans des données commerciales évidentes. Mais ne peut pas être trouvé sans aide.
En conséquence
Les marques de bain et de beauté ont pu lancer rapidement des campagnes marketing pour promouvoir les bougies et capitaliser. Sur ce changement positif dans le comportement d’achat des clients. Cet aperçu inattendu aide également l’équipe à s’assurer que les niveaux de stock peuvent être alignés sur les nouvelles ventes attendues.. En repérant simplement une tendance, La marque est en mesure de générer plus de ventes en exploitant des sources de revenus potentielles autrement invisibles.
Dans un autre exemple
Une entreprise de biens de grande consommation gère un entrepôt avec des centaines d’employés qui reçoivent et expédient des denrées périssables. Utilisation de l’analyse commerciale automatisée. Ils ont trouvé des mesures trimestrielles faibles pour le temps nécessaire pour initier et terminer des tâches dans une file d’attente d’entrepôt particulière. À ce stade, les heures de travail étaient nettement inférieures à la moyenne. Et la société CPG voulait comprendre comment reproduire ce processus amélioré dans d’autres cohortes. Pour augmenter le flux de travail et l’efficacité opérationnelle.
Intégration rapide
En intégrant rapidement les données existantes dans ses outils d’IA, La marque a identifié une activité active de file d’attente parmi des employés spécifiques. L’entreprise a ensuite identifié les différentes pratiques de ces travailleurs et a utilisé ces apprentissages et pratiques dans tout l’entrepôt.. Ainsi, La marque a été en mesure d’augmenter la production globale et les ventes qui, autrement, passeraient inaperçues . Une occasion manquée d’améliorer l’ensemble du commerce de détail.
Price Water House Coopers a déclaré
Pour rester compétitif et suivre les changements de comportement des clients. Plus de la moitié des entreprises cherchent à intégrer l’intelligence artificielle dans leurs stratégies numériques. En identifiant comment l’IA peut bénéficier à l’entreprise et en tirant parti des outils qui peuvent être rapidement déployés et intégrés, Les détaillants peuvent prendre le contrôle de leurs données commerciales pour s’assurer qu’ils satisfont les clients et garder une longueur d’avance sur la concurrence.
Mike Stone est directeur marketing chez Outlier. Intelligence artificielle, Responsable de la stratégie de croissance du marché de l’entreprise. Génération de la demande, communications, Marketing produit et ventes internes. Pour plus de 20 années, Stone a dirigé des organisations de marketing et fourni des conseils stratégiques à des entreprises technologiques. Plus récemment, il a occupé le poste de vice-président principal du marketing pour le fournisseur d’engagement client mobile Intelligence artificielle reship. Avant cela, Stone a dirigé les efforts marketing pour Salesforce Community Cloud, de son lancement initial à quatre années de croissance mondiale rapide.
