Retailerii servesc cel mai bine clienții atunci când le pot identifica nevoile și le pot satisface în mod proactiv. Nu este ușor, deoarece presiunea financiară îi împing pe clienți să fie mai precauți în ceea ce privește cheltuielile, dar este esențial pentru a maximiza experiența clienților și operațiunile unui retailer. Și folosind analiza datelor, predicția cu precizie a comportamentului consumatorilor rămâne fezabilă.
Iată câteva tehnici de analiză a datelor pe care comercianții cu amănuntul le pot folosi în avantajul lor atunci când prezic comportamentul consumatorilor.
1. Utilizați analiza datelor pentru a recunoaște modelele de achiziție ale consumatorilor
Folosind tehnologii precum inteligența artificială generativă, retailerii pot analiza datele istorice pentru a identifica modele și corelații în comportamentul consumatorilor. Desenarea tiparelor precum istoricul de navigare și obiceiurile de cumpărare poate ajuta comercianții pentru a oferi experiențe de cumpărături personalizate pentru fiecare client, inclusiv recomandări de produse personalizate. Examinarea tiparelor sezoniere, a tendințelor geografice și a altor seturi de date mai ample se poate dovedi, de asemenea, vitală pentru prognozarea tendințelor.
2. Utilizați modelarea predictivă pentru a evalua ceea ce își doresc consumatorii în viitor
Instrumentele avansate de analiză și algoritmii de învățare automată pot construi modele predictive pentru a prognoza tendințele potențiale prin extrapolarea comportamentelor viitoare din datele istorice. În acest fel, analiza predictivă poate ajuta la prognoza rezultatelor afacerii pe baza comportamentelor anticipate ale consumatorilor.
Modelarea predictivă poate ajuta și la gestionarea logisticii. Marii retaileri folosesc analize predictive pentru a prognoza cererea și pentru a optimiza nivelul stocurilor în consecință, ajutând la o serie de probleme logistice în rețeaua sa de magazine. Și pe lângă faptul că oferă factorilor de decizie datele detaliate de care au nevoie pentru a-și pregăti cel mai bine magazinele pentru a răspunde așteptărilor clienților, analiza predictivă poate ajuta, de asemenea, la atenuarea fraudei.
3. Examinați de ce este în creștere tendința de cumpărare a consumatorilor
Analiza tiparelor de achiziție este utilă pentru mai mult decât gestionarea stocurilor. O analiză holistică a modelului de achiziție poate ajuta comercianții să identifice ce asociații de produse fac consumatorii și să exploreze de ce. Această înțelegere a preferințelor consumatorilor poate sprijini plasarea strategică a produselor, gruparea și vânzarea încrucișată, influențând comportamentele viitoare de cumpărare. Acest lucru este și mai adevărat atunci când analiza modelului de achiziție este utilizată pentru a ajuta la segmentarea și personalizarea clienților.
4. Segmentați și personalizați relațiile către consumatori
Pe măsură ce comercianții cu amănuntul lucrează cu Big Data, poate fi benefic să segmentezi clienții actuali și potențiali în grupuri. De exemplu, un magazin de articole sportive poate segmenta clienții în funcție de faptul că fac sporturi în interior sau în aer liber, fie sporturi de vară sau de iarnă. Cu aceste cunoștințe, retailerul poate prezice mai bine comportamentele consumatorilor, analizând un segment destul de omogen la un moment dat, în loc să anticipeze acțiunile unui public mai eterogen dintr-o dată.
Acest tip de segmentare poate duce, de asemenea, la o personalizare mai eficientă, deoarece retailerii adaptează strategiile de marketing, recomandările de produse și ofertele la preferințele fiecărui segment.
Segmentarea poate ajuta comercianții să promoveze un tip de experiență personalizată care sporește loialitatea consumatorilor.
5. Monitorizați achizițiile în timp real
Comercianții cu amănuntul pot folosi analiza datelor în timp real pentru a urmări comportamentele curente ale consumatorilor, cum ar fi o creștere bruscă a vânzărilor unui anumit produs într-o anumită regiune. Prin monitorizarea și identificarea în timp real a modelelor de vânzări, trafic de site-uri web, implicare în rețelele sociale și multe altele, comercianții cu amănuntul pot răspunde la evoluția preferințelor consumatorilor și la tendințele sociale în schimbare. Acesta este motivul pentru care soluțiile de monitorizare în timp real, cum ar fi rafturile inteligente și înfrățirea digitală, sunt aici pentru a rămâne.
Aceste tehnici pot ajuta comercianții cu amănuntul să prezică, să se adapteze și chiar să influențeze comportamentul consumatorilor, toate creând în același timp o experiență de cumpărături mai receptivă și mai centrată pe client. Ca atare, comercianții cu amănuntul de toate dimensiunile ar face bine să înceapă să le implementeze și să le optimizeze în consecință.
