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零售业中做大数据可视化的几个例子
2019-07-10 14:52:34
我们经常迷失在数据中,大量复杂的数据让我们不知所措。可视化作为解决这一问题的一种有效手段,使数字易于通过可视化手段理解。大数据可视化技术已经渗透到了各行各业,其中包括我们都熟知的零售行业。

随着零售业继续加速扩张,商家也渴望找到零售业大数据的最佳用例。财经网站曾报道过:2017年,仅零售额预计将增长3.5%,而电子商务将继续取得显著进展,预计增长15%。从日志文件和交易信息到传感器数据和社交媒体指标,这些新数据源为零售组织带来了引领不断扩张的行业的新机遇,帮助零售业在竞争激烈的行业领域中发挥自己的价值,提升竞争优势。

零售商要想实现在内部提供有利的条件,使人们能够快速、准确地做出决策。 实现这一目标的唯一途径是利用大数据,制定最佳计划和决策,更深入地了解客户,挖掘隐藏的趋势,展示新的机遇。

接下来,我们可以看看这五个用例来帮助我们更好的理解大数据分析技术在零售业能够发挥的价值。

一、零售行业的客户行为数据分析



我们要面临很多挑战,比如:提高客户转化率,通过个性化广告增加收入,预测和避免客户流失,并降低获取客户的成本。为了应对这些挑战,深入的数据驱动洞察至关重要。现如今,客户通过移动设备、社交媒体、商店、电子商务网站等多个互动点与企业进行互动交流。因此,首当其冲的就是统计归纳和分析数据,涉及到的数据类型也急剧增加。

如果这种统计数据获得归纳与剖析,你将感受史无前例的洞见,例如,什么是最有价值的顾客,他们消费更多商品的动力是什么,他们的行为模式是如何的?与他们互动交流的最好方式与机会是啥?拥有这种洞见,你不但能收获更多的客户,还能提高客户对你产品的忠诚度。

要发掘隐藏在顾客行动数据中的洞察,无论是结构化还是非结构化,数据工学都很重要。 因为,对所有的数据进行汇总分析,得到必要的洞察,提高客户获得率和忠诚心。

二、实现店铺个性化,大数据技术实现



以往,市场销售被称作这种艺术流派,大家觉得决策对商品销售的具体影响无法准确衡量。而随着网上销售的增长,这种新的发展趋势刚开始呈现:消费者会先到门店对货品做一个了解,如果符合消费者需求,之后就回家去网上购买商品。

行为跟踪技术的出现为分析店内行为和衡量销售策略提供了新的途径。零售商必须彻底了解这些数据,以便优化销售策略。同时,通过忠诚度应用程序,他们可以把店内进行个性化设计体验,并及时采取行动,加快客户完成购买,最后我们的目标就是提升所有渠道的销售额。

三、做好行为预测分析以及商品宣传,提升客户转化率



为了提高客户获取率和降低成本,零售企业需要有效地进行有针对性的促销。为此,企业需要从各个方面了解客户,并尽可能准确地预测。

以前,顾客信息只限于买卖发生时的地理数据。 但是,现在顾客的交流行为比交易行为多,这些交流发生在社交媒体等各种渠道。

考虑到这些趋势,零售商最有益的方法是利用客户在交互过程中生成的数据,并将其转化为客户信息和见解的宝库。

四、客户历史数据分析



现如今,消费者所掌握的便利条件比任何时候都方便很多。根据可用的信息,客户可以随时随地做出购买决定,或者根据便利性直接做出决定。同时,顾客的期望值也提高了。 他们希望企业提提供一致的信息和无缝的跨渠道体验,来反映他们的购物记录、喜好和兴趣.客户体验的质量比以往任何时候都更能推动销售和客户保持。这需要从数据中获得洞察力,以帮助您了解每个客户的跨渠道旅程。

依靠互联网大数据工程设计,销售商足以将结构型或非结构型的统计数据结合在一起。将其作为单个数据集进行分析,将不一样的数据类型一网打尽。剖析结果可以表明出你不曾预料的新模式和见解,以至于可以产生传统分析方法无法达到的结果。

五、市场运营分析和市场供应链分析



借助互联网大数据工程技术,销售商得以将结构型或非结构型的统计信息结合起来,将其当作单个数据集进行解析,将不同的数据类型一网打尽。分析结论可以反映出你未曾意料的新模式和观点,以至于可以形成传统化统计分析方法不能做到的结论。所以最重要的就是取得市场竞争优势和提升业务表现。

运用数据资料工程网络平台来增强运营效率的关键,是运用它们去发现隐藏在系统日志、感应器和机器数据资料中的洞察。这些洞察包含相关发展趋势、方式和异常现象的信息内容,这些信息内容可以改善决策,改善运营,并大幅度削减成本。

身处于发展速度极快的市场中,零售行业的公司要想继续保持自身的竞争优势,就必须寻找创新技术,利用大数据可视化技术去获取数据。在开维创的帮助下,零售行业中的很多公司都运用了大数据可视化技术去提升公司数据价值,深入了解顾客的数据,从而获得了珍贵的商业信息。

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