Detta personliga tillvägagångssätt för att analysera konsumentbeteende, förutom att svara på standardfrågorna om vad och när människor köper, svarar nu också på frågan om hur de köper.
Och omfattande information om hur kunder fattar köpbeslut – impulsivt, känslomässigt eller eftertänksamt och rationellt – gör att specialister kan förutsäga både konsumenternas preferenser och handlingar med en hög grad av säkerhet.
För närvarande används tekniker för att analysera stora datamängder aktivt av företag som arbetar med konsumenter, inte bara online utan också i “verkliga livet”, det vill säga direkt i butiker.
När allt kommer omkring, under ett enda besök i en butik, genererar varje person många unika indikatorer, som efter korrekt bearbetning förvandlas till korrekta uppgifter om vad som exakt lockade besökaren till butiken, vilka produkter han ägnade särskild uppmärksamhet åt, hur mycket tid han ägnat åt att välja ett köp, vilken metod som föredrog betalning etc. Med andra ord gör Big Data det möjligt att se hela köpprocessen, eller orsakerna som ledde till att den vägrades.
Som vi redan har noterat gör tekniker för att samla in och analysera data idag det möjligt att förutsäga beteendet hos varje specifik köpare: vad han kommer att köpa, när exakt, i vilka kvantiteter, etc. Men förutom detta ger Big Data företag som är specialiserade på detaljhandel ett antal lika betydande fördelar:
#1 – Personliga produkterbjudanden
Oavsett hur djupt ett företag studerar preferenserna hos sina potentiella kunders målgrupper, är det ofta bara en analys av människors faktiska beteende och köphistorik som gör det möjligt för dem att få det korrekta svaret på frågan om vem som verkligen är nyckelkonsumenten för ett visst varumärke. eller kund till en viss butik. Vilket i sin tur gör det möjligt att utveckla personliga produkterbjudanden för nyckelköpare, samt mer effektivt använda marknadsföringsverktyg.
#2 – Prognostisera nya trender
Baserat på aktuell analys av kundernas beteende (eller snarare en detaljerad studie av data om vad de gillar och vad de ignorerar), förutsägs framtida förändringar i deras smak och preferenser (vilket till exempel är oerhört viktigt för modebutiker) och mer exakt och Ett komplett utbud av produkter planeras. Därmed minskar företaget förluster från osålda varor och anpassar sig snabbt till den rådande marknadssituationen.
#3 – Öka försäljningen och stärka lojaliteten
Låt oss bara ge ytterligare ett exempel. För inte så länge sedan utvecklade specialister från den berömda Target-hypermarketkedjan, efter att ha analyserat beteendet hos kvinnliga shoppare och deras köp med hjälp av Big Data-teknik, en metod för att känna igen gravida kvinnor. Data som erhölls från analysen gjorde det möjligt att inte bara bestämma vad blivande mammor köper oftare, utan även de förväntade födelsedatumen, och att förbereda ett personligt produkterbjudande för denna grupp av köpare.
#4 – Optimera räknaren
Vi pratar om att placera de mest populära och lönsamma produkterna i de mest besökta områdena i butiken. Big Data hjälper också till med detta: det är lättare för köparen att hitta det han behöver, och det är lättare för butiken att sälja och/eller uppmärksamma produkter som inte säljer så bra som planerat.
#5 – Minska ekonomiska förluster på grund av stöld
Säkerhets- och butikssystemet kan analysera kundernas beteende automatiskt och utifrån vissa mönster känna igen tjuvar eller personer som beter sig misstänkt.
Som vi kan se ger Big Data-teknologier en verkligt stor mängd unik, värdefull information, som inte är baserad på antaganden, utan på verkliga indikatorer som mest direkt påverkar företagets faktiska försäljning och låter dig optimera kostnaderna. Men kunderna är inte heller vilse: personliga erbjudanden sparar tid och pengar, plus att de också är ett mycket vägledande bevis på butikens omsorg om sina kunder, vilket också är mycket viktigt i dagens hårda konkurrens.
[irp]
