通过数据分析增强零售业务运营和绩效

发布时间：2019-12-25 13:59:57 【来源：】

很少有像零售业这样的行业能够使用数据驱动系统来改善其底线。零售分析包含大量数据源，包括可从销售，库存，流量和市场营销中获得的信息。但是，将所有这些信息转化为有用的信息需要了解零售数据系统在更大范围内的适用范围。

它如何影响零售业?

截至2019年，全渠道营销和销售已成为众多零售商和客户互动的关键特征。即使是这种方法的最简单形式，也改变了将哪些物品放入库存，哪些客户满足了哪些吸引力，如何选择价格以及如何设计商店本身。

例如，让我们看一下许多实体零售商使用的防损系统。使用零售分析方法，我们可以快速找出哪些部门遭受的损失最大。可以将通常被盗的物品移到销售人员可以看到它们的地方。通过比较多个商店中的数据，可以发现对于普通人而言不太明显的模式。

零售商为什么要投资数据分析?

零售数据系统可以深入研究从社交媒体收集的信息，以使地球另一端的商品购买者有权决定要放入商店和网站上的商品。从客户分析中提取趋势数据的时间将增加趋势产品准备好在大众市场起飞之前到达商店的机会。

个性化还提供许多机会。洞察力可以来自移动应用程序，网站购买，店内传感器和销售点单位。然后可以根据客户的特定口味和需求量身定制市场吸引力。

所有这些都是数据密集型的。客户分析要求系统的后端，该系统可以安全地存储数据并使其能够及时地供决策者使用。

分析客户行为

优秀的数据科学家会以高度的实验态度来进行客户分析。假设您要确定公司网站的最佳布局。可以使用A / B测试方法来发现如何最大程度地提高投资回报率。您只需提供多个版本的网站，然后就可以使用数据分析软件来比较哪些版本使网站上的人保持最长的时间，增加了销售额并鼓励了回头客。

使用预测分析

在下一个销售旺季到来之前弄清楚在哪里投入资金，将是这个假期旺季和2020年之前许多零售分析工作的最大目标之一。免费提供的店内Wi-Fi可以包括允许数据收集和接收的可选服务。进行挖掘。甚至可以使用元数据来建立不同客户之间的关系，让您了解朋友圈和家人如何影响购物者。

除了赶超趋势外，还可以决定要放置多少物品，一天中最需要什么时间的客户支持以及在店内放置销售伙伴的位置。

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