那么大數(shù)據(jù)分析將給零售行業(yè)帶來怎樣的影響，從業(yè)者又如何利用這樣的影響實現(xiàn)快速超越呢?

機器學習、人工智能等技術(shù)或許是一個可以迅速超車的手段。

零售業(yè)強競爭，大數(shù)據(jù)如何幫助弱者角逐

人工智能可通過機器學習、虛擬現(xiàn)實和語音處理等來增強現(xiàn)實，促進更好的客戶體驗。根據(jù)Gartner的報告，到2020年，AI將管理85%的零售客戶互動。

比如最近的亞馬遜公司“亞馬遜Go”雜貨店和沃爾瑪“貨架掃描機器人”，就是機器學習和AI系統(tǒng)在零售業(yè)中的經(jīng)典應(yīng)用。

但是，如果這些僅僅是作為概念證明，我們永遠都不會知道技術(shù)會給我們帶來什么。 像亞馬遜和沃爾瑪這樣的公司雖然規(guī)模很大，但其實并不自滿，他們?nèi)匀徊粩嗤顿Y于技術(shù)，這給相對較小的網(wǎng)上商店和實體店帶來巨大的競爭壓力。

中小零售商面臨的挑戰(zhàn)

中小型零售商正努力提供更好的購物體驗，并以有限的預(yù)算為顧客提供滿意的服務(wù)。

中小零售商無法充分的利用資源去滿足顧客的需求。

中小零售商并沒有分配足夠的資源來識別有利可圖的客戶，以及可能的潛在客戶，從而來定制營銷和服務(wù)工作。

許多人沒有時間充分利用金錢來嘗試提高營銷投資回報率。

個性化和產(chǎn)品推薦是由大公司在個人客戶層面提供的，來提高轉(zhuǎn)化率，這使得中小零售商難以將cart abandonment降到最低。

中小型零售商也沒有資源建立優(yōu)化易腐/半易腐貨物庫存計劃的解決方案，無法確保為最終客戶提供正確的產(chǎn)品。

中小型零售商如何競爭

通過授權(quán)組織內(nèi)的個人利用大數(shù)據(jù)來準確而自信地做出決策，這些零售商可以更深入地了解客戶并發(fā)現(xiàn)隱藏的趨勢，從而揭示新的機會。 大數(shù)據(jù)分析在每個階段都有應(yīng)用程序，可以幫助預(yù)測趨勢(季節(jié)性和其他)和需求，從而隔離客戶的興趣和理解并預(yù)測客戶行為。

我們來看看一些對零售行業(yè)有用的常用技術(shù)。

客戶行為和預(yù)測分析

您可以使用數(shù)據(jù)分析來找到潛在客戶，激勵他們購買更多商品的關(guān)鍵驅(qū)動因素，以及實現(xiàn)這些目標的最佳方式，可以通過社交媒體，電子商務(wù)等多種渠道與客戶進行互動。 此外，可以在店內(nèi)使用位置分析，以幫助更好地了解人們的購買行為并監(jiān)控消費者流量。 客戶的購買和瀏覽歷史(店內(nèi)和在線)可用于預(yù)測需求和興趣并實現(xiàn)客戶的個性化促銷。

運營分析和供應(yīng)鏈分析

零售商可以使用分析來優(yōu)化供應(yīng)鏈和產(chǎn)品分銷以縮減價格。 您可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行組合，然后使用此數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)異常值，進行根本原因的分析、解析，然后重新構(gòu)建和可視化數(shù)據(jù)。

其他一些數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法包括：

文本挖掘算法自動到達物品和訂單數(shù)量。

深度學習技術(shù)，如卷積網(wǎng)識別和分析。

使用文本挖掘進行客戶情緒分析。

客戶生命周期價值(CLTV)評分可識別需要定位或重新激活的特定客戶。

使用類似于第三方數(shù)據(jù)庫的建模來識別類似于高價值客戶的配置文件。

創(chuàng)造獨特的客戶角色。

通過過去的購買行為和時間分析來識別客戶最有可能購買的潛在產(chǎn)品。

根據(jù)客戶角色和購買行為推薦更多相關(guān)的產(chǎn)品。

通過在當天正確的時間推薦合適的產(chǎn)品來增強最終用戶體驗。

中小零售商可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)重新開始一段旅程，以應(yīng)對數(shù)據(jù)分析帶來的挑戰(zhàn)和機遇，但是開始的過程可能很艱苦，零售商可以尋求服務(wù)提供商(如Techvantage Systems)的幫助，這些服務(wù)提供商在這個領(lǐng)域經(jīng)驗豐富，并且已經(jīng)構(gòu)建了類似的解決方案，可以幫助零售商帶來良好的開局