Big Data как инструмент увеличения продаж розничного магазина

Анализ поведения потребителей в современном цифровом мире представляет собой совершенно новый уровень работы с данными. Технологии Big Data в сочетании с гигантским объемом разнообразной информации с «умных» устройств пользователей дают возможность изучать реакцию даже не целевых групп, а конкретных людей. 

Такой персонализированный подход к анализу поведения потребителей помимо ответов на стандартные вопросы, что и когда покупают люди, теперь дает также ответ и на вопрос, как они покупают.

А исчерпывающая информация относительно того, как покупатели принимают решения о покупке — импульсивно, эмоционально или вдумчиво и рационально, — позволяет специалистам с большой долей достоверности прогнозировать и предпочтения, и действия потребителей.

Big Data в магазине

В настоящее время технологии анализа больших объемов данных активно применяют компании, которые работают с потребителями не только онлайн — пример, Big Data от Киевстар — но и в «реале», то есть, непосредственно в торговых точках.

Ведь за время одного единственного посещения магазина каждый человек генерирует массу уникальных индикаторов, которые после должной обработки превращаются в точные данные о том, что именно привлекло посетителя в магазине, на какие товары он обратил особое внимание, сколько времени он потратил на выбор покупки, какой способ оплаты предпочел и пр. Другими словами, Big Data дает возможность увидеть весь процесс покупки, либо же причины, которые привели к отказу от неё.

5 ключевых преимуществ применения технологий в розничной торговле

Как мы уже отметили, технологии сбора и анализа данных сегодня позволяют прогнозировать поведение каждого конкретного покупателя: что он будет покупать, когда именно, в каких количествах и т.д. Но кроме этого Big Data дает компаниям, которые специализируются на розничной торговле, еще ряд не менее значимых преимуществ:

#1 — Персонализированные товарные предложения

Вне зависимости от того, насколько глубоко компания изучает предпочтения целевых групп своих потенциальных покупателей, зачастую только анализ реального поведения людей и истории покупок позволяет получить правильный ответ на вопрос, кто же на самом деле является ключевым потребителем определенного бренда или клиентом определенного магазина. Что, в свою очередь, дает возможность  разрабатывать для ключевых покупателей персонализированные товарные предложения, а также более эффективно применять маркетинговые инструменты.

Microsoft закрывает фирменные магазины и уходит в онлайн

#2 — Прогнозирование новых трендов

На основе своевременного анализа поведения покупателей (а точнее детального изучения данных, касающихся того, что им нравится, а что они игнорируют) прогнозируются будущие изменения в их вкусах и предпочтениях (что, к примеру, крайне важно для магазинов модной одежды) и более точно и полно планируется ассортимент товаров. Таким образом, компания снижает потери от нереализованных товаров и быстрее адаптируется к текущей рыночной ситуации.

#3 — Увеличение продаж и укрепление лояльности

Просто приведем еще один пример. Не так давно специалисты известной сети гипермаркетов Target, проанализировав поведение покупателей-женщин и их покупки с применением технологий Big Data, разработали метод распознавания беременных женщин. Полученные по результатам анализа данные позволили не только определить, что будущие мамы покупают чаще, но даже предполагаемые даты родов, и подготовить персонализированное товарное предложение для этой группы покупателей.

#4 — Оптимизация прилавка

Речь — о размещении наиболее ходовых и прибыльных товаров в наиболее посещаемых местах магазина. С этим тоже помогает Big Data:  покупателю проще найти то, что ему нужно, а магазину — проще продать и/или привлечь больше внимания к товарам, которые продаются не так хорошо, как планировалось.

#5 — Снижение финансовых потерь из-за краж

Система охраны и видеонаблюдения магазина в состоянии анализировать поведение покупателей в автоматическом режиме и на основе определенных шаблонов распознавать воров или людей, которые ведут себя подозрительно.

Умное видеонаблюдение против магазинных воров: как это будет выглядеть [видео]

Как видим, технологии Big Data дают действительно большой объем уникальной ценнейшей информации, в основе которой — не предположения, а реальные показатели, которые самым непосредственным образом отражаются на реальных продажах компании и позволяют оптимизировать расходы. Но и покупатели тоже не в накладе: персонализированные предложения экономят время и деньги, плюс, они также весьма показательное свидетельство заботы магазина о своих клиентах, что тоже очень важно в условиях сегодняшней жесткой конкуренции.

Ξ  Владелец IKEA в РФ покупает 160 МВт солнечной энергии для своих магазинов
#gadgetstyle © 2021 ·   Войти   · Тема сайта и техподдержка от GoodwinPress Наверх