Смарт-девайсы уже давно изменили потребительское поведение людей. Сегодня у людей есть по несколько смарт-устройств, которые фиксируют все действия и поведение человека. Однако несмотря на доступ к безграничным данным, розничные торговцы и бренды часто все еще не знают, что делать с этой информацией и как сделать ее действенной.
Знание того, за чем покупатель придет в ваш магазин и предугадывание факта покупки открывает самые большие возможности для ритейлеров. Forbes собрал основные фактов, которые должны знать ритейлеры о данных и работе с ними.
Ритейлеры перегружены данными
Несмотря на доступ к безграничному количеству данных, ритейлеры и бренды часто все еще не знают, что делать с этой информацией и как правильно ее использовать.
Теперь, благодаря прогнозирующей аналитике, ритейлеры могут использовать эти неструктурированные данные для создания структурированного формата, используя действия покупателей в прошлом, чтобы предвидеть их поведение в будущем. Прогнозирующая модель может предсказать ожидаемый результат того, как будут работать продукты, прогнозировать цену в течение их жизненного цикла и помогать ритейлерам детально сегментировать потребителей.
Розничная торговля объединяется с финансовым сектором для улучшения коммерческого опыта
Когда дело доходит до сбора данных о транзакциях и платежах, ритейлерам необходимо расширить знания о клиентах, включая заявки на кредит или случаи мошенничества. Хотя ранее между розничной торговлей и финансовым учреждением, поддерживающим сделку, нет прямой взаимосвязи, ситуация меняется.
Данные, которые показывает финансовая транзакция, например, запрос об отказе платы за просрочку платежа, также могут быть переданы ритейлеру, и зачастую очень важны в принятие более правильного решения о том, как настроить и персонализировать процесс покупки.
Составление схемы покупательского пути также включает финансовые элементы, такие как кредиты, помогая ритейлерам создавать опыт покупок, который учитывает процесс подачи заявок и открывает новые возможности для дополнительных покупок. Даже случаям мошенничества можно противодействовать с помощью алгоритмов машинного обучения, которые быстро распознают такие транзакции.
Ритейлеры отвлекаются на новые технологии
В условиях, когда средства массовой информации слишком часто освещают новейшие технологические разработки, как, например, дроны и блокчейн, и их преобразующее влияние на отрасль, ритейлеры пытаются понять, как эти новые технологии преобразуют их собственный бизнес. Они упускают из виду то, что технологии должны помогать достичь желаемого результата прямо сейчас. Ритейлеры должны вернуться в реальность, чтобы понять и поддержать источники данных моделью, ориентированной на клиента. Необходимо внедрить технологии, которые разрешают сотруднику магазина собирать и передавать эти данные или позволяют клиенту передавать их самому.
Клиенты будут делиться данными с ботами, если это означет лучший опыт
Вопрос о том, захочет ли человек ответить боту или поделиться своими данными с ним, а не с сотрудником магазина, также встал на повестку дня. Но суть больше не в том, сможет ли машина превзойти человека. Потребители уже используют технологию чат-ботов для обмена информацией каждый день. Потребители готовы достоверно делиться данными, если они знают, что из этого получат что-то хорошее. Технологии только улучшают клиентский опыт, пока это не делается неэтичным или навязчивым способом.
Не нужно гнаться за Amazon
Ритейлер, который обладает наибольшим количеством информации и использует ее наиболее эффективно, выигрывает. Amazon может иметь полмиллиарда товаров и почти столько же клиентов. Но 95% розничной торговли в США не происходит на маркетплейсе. Кроме того, Google, возможно, имеет даже больше данных, чем Amazon, но ритейлеры не всегда используют их в верном направлении.
Необходимо сконцентрироваться на обработке данных и объединении всего опыта, накопленного потребителями, при распространении этого опыта за пределы магазина и на финансовые третьи стороны. Важно продолжать концентрироваться на том, чтобы быть на шаг впереди и находить новые возможности для сбора и реального использования всех данных для улучшения качества обслуживания клиентов. Прогнозирование желаний клиентов и превращение данных в действенную информацию - это главное направление для каждого ритейлера и бренда.