Yeni perakende RFID yardımı ile teknoloji, yapay zeka ve diğer teknolojiler. Perakendeciler iş verilerinin kontrolünü ele geçirebilir ve uygulayabilir. Müşteri memnuniyetini sağlamak ve rakiplerine karşı üstünlüğünü sürdürmeye devam etmek.
Tedarik zinciri kesintileri
Müşteri davranışlarındaki değişimler, ve hatta beklenmedik hava olayları bile hem e-ticareti hem de tuğla ve harç perakende satışlarını etkiliyor. Nerede olduğunu değiştirme, Ne zaman, müşteriler nasıl ve neden satın alır?. Bu değişken piyasa güçlerine ve davranışlarına en hızlı ve doğru şekilde yanıt verebilecek perakendecilerdir.. En yenilikçi ve olumlu müşteri deneyimlerini yaratan. Geri kalanlar müşteri sadakatini kaybetme riski altında, marka yakınlığı ve gelir.
RFID Perakende 2
Yeni Bir Çalışma
Bunu buldu 83% perakendecilerin müşteri verilerini yeterince kullanmadıklarını söylemelerinin oranı. Bu sorunlu. Çünkü müşteri verileri çoğu iş kararına rehberlik etmelidir, pazarlama dahil, stok yönetimi, Ticaret, ve daha fazla. Birçok erken veri yararlı değildir. Bu verilerin değişen koşullara uyum sağlaması ve müşteri davranışını tahmin etmesi zordur.
Verilerin Gücü
Peki perakendeciler verilerin gücünü nasıl yeniden kazanabilir?? Tek başına insan analizi artık cevap değil. Analiz edilecek çok fazla veri var, ve birçoğu çok sık değişiyor. Günümüzün devasa miktardaki verilerini işlemek için yapay zeka odaklı otomatik veri analizi araçlarını benimsemenin zamanı geldi. AI analitiği, bir perakendecinin tüm verilerini günlük olarak eleyebilir. Kaç veri kaynağı olursa olsun, ve beklenmedik bir değişiklik bulur bulmaz. Hemen dikkatlerine sunulacak. Bu, analistlerin ve iş liderlerinin milyonlarca perakende veri noktasında gizlenmiş riskleri ve fırsatları hızlı ve kolay bir şekilde ortaya çıkarmasını sağlar.
Yapay zeka manzarasını sıralama
Cevabı bulduğunu iddia eden birçok AI veri analiz aracı var. İş için doğru aracı seçerken. Analist ekiplerine ve diğer kurumsal liderlere değer katacak temel özellikleri ve yetenekleri aramak önemlidir.. Yapay zekanın göze çarpan içgörülerine erişmesi gerekenler.
Minimum uygulama gereksinimleri: Teknoloji yığınınıza başka bir platform eklemek, aylarca süren kurulum ve sürekli bakım gerektirebilir. Genellikle esnekliğini sınırlar ve yararlı bilgiler sağlamak için beklenenden daha uzun sürebilir. Bunun yerine, Mevcut veri ve raporlama platformlarının üstünde yer alan bir SaaS çözümü arayın. Ayrıca, yalnızca mevcut veri depolarına erişmek için oluşturulmuş uzun uygulamalar veya özel entegrasyonlar gerektirmez. Ücretsiz deneme aynı zamanda her zaman bir bonustur.
Anahtar Veri Kümeleriyle Doğru Tümleştirme
AI, önemli iş verileri kaynaklarından gelen verilerle iyi entegre edildiğinde en iyi şekilde çalışır. Mevcut analitik ve BI araçlarını tamamlayan ve önde gelen platformlardaki verilerden yararlanan bir çözüm belirleyin. Google Analytics dahil, Facebook ve diğer sosyal kanallar, Adobe Analizleri, Kar tanesi, SAP/HANA, MySQL (MySQL Dili, ve daha fazla. Ideal, platform sıfır iş entegrasyonu sunar, yani yeni kaynaklar günler yerine dakikalar içinde bağlanabilir. Ve gerektiğinde yeni veri bağlantıları ekleyebilirsiniz.
RFID Perakende 3
Verilerdeki Eyleme Geçirilebilir Değişikliklerin Günlük Raporlanması
Geleneksel BI panolarıyla ilgili yaygın bir yanılgı, veri ve davranıştaki değişiklikleri algılayarak hızla eyleme geçmelerine yol açmalarıdır.. Ancak, platformda programladığınız soruları veya senaryoları yanıtlamak için oluşturuldukları için. BI araçları, sormayı bilmediğinizi gösteren değişiklikleri yok sayar, beklenmedikti, veya bilinmeyen. Ideal, Bir AI platformu, markaların ve analistlerin istemediği değişiklikleri vurgulamak için tüm verileri sürekli olarak izler. Sadece daha fazla pano oluşturmak yerine. Ekibinizi her gün platformdaki değişiklikleri otomatik olarak keşfeden ve proaktif olarak e-postayla gönderen bir yapay zeka platformu arayın. Daha acil ve hedefli eylem sağlamak.
Her ekip üyesi için raporlar sağlayın
Piyasadaki çoğu veri raporlama aracı özelleştirilebilir gösterge tabloları sunar. Ancak gerçekten istediğiniz şey, hem iş liderlerini hem de veri analistlerini dikkate alan bir platformdur.. Çözüm, teknik olmayan iş kullanıcıları tarafından hemen anlaşılabilecek kadar basit veri hikayeleri sağlamalıdır.. Aynı zamanda analistlerin kök neden analizi ve karşılaştırmaların ayrıntılarına gerektiği gibi inmelerini sağlarken.
Doğru Kullanım Örneğini Tanımlayın
Otomatik akıllı araçlarla, perakendeciler, ortaya çıkan müşteri deneyimi sorunlarını veya yeni büyüme fırsatlarını ortaya çıkarmak için tüm müşteri verilerinden yararlanabilir. Mağaza düzeni ve mağazacılıktan dijital deneyimlere ve sosyal medyaya kadar. Perakendeciler, neyin artan gelire ve marka sadakatine dönüştüğünü anlamak için müşteri davranış verilerindeki değişikliklerden yararlanabilir. Yeni trendleri ortaya çıkarırken, fırsat alanları ve gizli ilişkiler.
Peki nereden başlamalı?
Bir yaklaşım, işletmedeki çözülmemiş yeni sorunları veya belirgin bir kök nedeni olmayan müşteri davranışındaki değişiklikleri tanımlamaktır.. Another is to look at other retailers’ use cases. Yapay zekanın geliri veya müşteri deneyimini iyileştirebilecek bilinmeyenleri nasıl ortaya çıkarabileceğini görmek için.
Bir örnekte
Önde gelen bir banyo ve güzellik markasının pazarlamacıları, genel gelir genellikle azaldığında ürün kategorisi satışlarındaki beklenmedik artışlar konusunda uyarıldı.. Otomatik bir iş analitiği platformu ile, Banyo ve güzellik pazarlama ekipleri, mum satışları beklenen satışları aştığında otomatik olarak bilgilendirilir.
Beklenen Satış Performansı
Ekip, binlerce SKU'nun her birini beklenen satış performansına göre analiz etmedi. Çünkü hiçbir analiz ekibi düzenli olarak çok fazla veriyi manuel olarak analiz edemez. Ancak yapay zeka araçları bu içgörüyü otomatik olarak ortaya çıkarır, ve bunu yaparken pazarlama ekiplerinin belirli ürün trendlerine yönelmelerine yardımcı olur, böylece ek gelir elde edebilirler.. , “sprouting” Bu fırsat, bir sonraki büyük pazarlama stratejisinin bariz iş verilerinde nasıl gizlenebileceğinin harika bir örneğidir.. Ama yardım olmadan bulunamaz.
Sonuç Olarak
Banyo ve güzellik markaları, mumları tanıtmak ve büyük harf kullanmak için hızlı bir şekilde pazarlama kampanyaları başlatabildiler.. Müşteri satın alma davranışındaki bu olumlu değişim üzerine. Bu beklenmedik içgörü, ekibin envanter düzeylerinin yeni beklenen satışlarla uyumlu olmasını sağlamasına da yardımcı olur.. Sadece bir eğilimi tespit ederek, Marka, aksi takdirde görünmeyen potansiyel gelir akışlarından yararlanarak daha fazla satış üretebilir..
Başka bir örnekte
Bir CPG şirketi, yüzlerce çalışanı bozulabilir gıda alan ve gönderen bir depoyu yönetiyor. Otomatik iş analitiğini kullanma. Belirli bir depo kuyruğundaki görevleri başlatmak ve tamamlamak için geçen süre için üç ayda bir düşük metrikler buldular.. Bu aşamadaki çalışma saatleri ortalamadan önemli ölçüde daha kısaydı. Ve CPG şirketi, bu gelişmiş sürecin diğer kohortlarda nasıl çoğaltılacağını bulmak istedi.. İş akışını ve operasyonel verimliliği artırmak.
Hızla Entegrasyon
Mevcut verileri yapay zeka araçlarına hızla entegre ederek, Marka, belirli çalışanlar arasında aktif kuyruk oluşturma etkinliğini tanımladı. Şirket daha sonra bu işçilerin farklı uygulamalarını belirledi ve bu öğrenmeleri ve uygulamaları depo boyunca kullandı.. Sonuç olarak, Marka, aksi takdirde fark edilmeyecek genel üretimi ve satışları artırabildi. . Genel perakende işini geliştirmek için kaçırılmış bir fırsat.
Fiyat su evi Coopers dedi
Rekabetçi kalmak ve müşteri davranışlarındaki değişikliklere ayak uydurmak. Şirketlerin yarısından fazlası yapay zekayı dijital stratejilerine dahil etmek istiyor. Yapay zekanın işletmeye nasıl fayda sağlayabileceğini belirleyerek ve hızla dağıtılabilen ve entegre edilebilen araçlardan yararlanarak, perakendeciler, müşterilerini mutlu etmek ve rekabette öne geçmek için iş verilerinin kontrolünü ele geçirebilirler..
Mike Stone, Outlier'de Pazarlama Direktörüdür. Yapay zeka, Şirketin pazar büyüme stratejisinden sorumlu. Talep oluşturma, Iletişim, ürün pazarlaması ve iç satış. Daha fazlası için 20 yıl, Stone, pazarlama organizasyonlarına liderlik etti ve teknoloji şirketlerine stratejik danışmanlık sağladı.. En son, Mobil müşteri etkileşimi sağlayıcısı yapay zeka reship için Pazarlamadan Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı olarak görev yaptı. Bundan önce, Stone, Salesforce Community Cloud için pazarlama çabalarına liderlik etti, ilk lansmanından dört yıllık hızlı küresel büyümeye kadar.
