ارزش کلان داده (Big data) در خدمات خرده‌فروشی

اطلاعات در دنیای خرده‌فروشی حیاتی است. شرکت‌ها مدت‌هاست که بر روی داده‌های فروش و تحقیقات بازار تکیه کرده‌اند تا تجربیات بهتری برای مشتری به ارمغان آورند، زنجیره‌های تامین را کارآمد سازند و پیشنهادات تولید را بهبود بخشند.

چرا کلان داده در خرده‌فروشی رونق یافته است؟

ابزارهای دیجیتال امروزی، منابع داده‌ی بیشتری از آنچه قبلاً بوده برای خرده‌فروشان تدارک دیده‌اند. آنها نه تنها می‌توانند نشان دهند که کدام تولیدات و کجا فروخته شده‌اند بلکه در حال حاضر می‌توانند مشخص کنند کدام مشتریان حقیقی و گروه‌های مشتریان در حال خرید آن چیزی هستند که در نظر گرفته بودند و چگونه تصمیمات خریدشان تحت تاثیر نیروهای خارجی است.

داده‌های جمع‌آوری شده از شبکه‌های اجتماعی، دستگاه‌های اینترنت اشیاء و جستجوی ساده در اینترنت می‌توانند به شرکت‌ها چیزهای زیادی درباره‌ی تمایلات و رفتار مشتریان بگویند. سکوهای توسعه‌یافته‌ی تجزیه و تحلیل می‌توانند این داده‌های بدون ساختار را پردازش کنند تا گرایش‌ها و ترجیحات مشتریان را مشخص کنند.
خرده‌فروش‌ها می‌توانند از این داده‌ها استفاده کنند تا تصمیماتی تجاری بگیرند که با نیازهای واقعی مشتریان توازن بیشتری دارد؛ به جای اینکه تلاش کنند به بهترین شکل از مشتریان‌شان درخواست کنند که چیزی که نمی‌خواهند را بخرند یا به این کار مجبورشان کنند.

۵ مورد استفاده‌ی ارزشمند از کلان داده در خرده‌فروشی

۱. چشم‌انداز ۳۶۰ درجه‌ای از مشتریان

کلان داده به خرده‌فروشان اجازه می‌دهد تا بیشتر در مورد مشتریان‌شان بدانند. این امر به نوبه‌ی خود به آنها امکان ساخت یک تصویر جامع از رفتار مشتریان می‌دهد.
دانستن اینکه شخص چه چیزی دوست دارد و چه چیزی دوست ندارد، هرچند وقت یکبار خرید می‌کند و به چه میزان در شبکه‌های اجتماعی فعالیت می‌کند، همه عوامل مهمی هستند که می‌توانند به داده‌های سنتی جمعیت‌شناسی بیشتری مانند گروه سنی، جنسیت و مکان جغرافیایی، در ارتباط با مشتریان واقعیت بخشند.

ابزارهای تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشینی به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا این کمیت‌ها را در سرتاسر محدوده‌ی گسترده‌ی منابع مشخص کنند و سپس آنها را با مصرف‌کننده‌ی مناسب مطابقت دهند. به محض تقسیم‌بندی مناسب، این مشتریان می‌توانند مرکز توجه کمپین‌های بازاریابی پیچیده و هدفمند قرار بگیرند که بر روی سفر مشتریان واقعی‌شان بازتاب بهتری دارد.

۲. پیش‌بینی هزینه‌ها

ترکیب داده‌های به‌ دست آمده از برنامه‌ی وفاداری، فعالیت در برنامه‌ها و عضویت‌های تجارت الکترونیک، پیگیری هزینه‌ها را در طول زمان برای خرده‌فروشان از همیشه آسان‌تر کرده است. این داده‌ها به آنها نه تنها امکان مشاهده‌ی آنچه مشتریان خریداری کرده‌اند را می‌دهد بلکه در مورد نحوه‌ی خرید آنها و اینکه تحت چه شرایطی به آن روی آورده‌اند، نظریات بهتری ارائه می‌دهد.

برای مثال اگر احتمال بیشتری وجود دارد که برخی اشخاص در زمان‌های خاصی از سال خرید کنند، فرصت خوبی است که با توصیه‌ها و پیشنهادات مازاد آنها را هدف قرار دهیم. همین داده‌ها در دوره‌های زمانی کوتاه مدت می‌توانند جهت اطلاع‌رسانی استراتژی‌های بازاریابی طراحی شده جهت جلب مشتری، مورد استفاده قرار بگیرند.

۳. پیش‌بینی تقاضا

اهمیت اطلاعات مشتریان به این معنی نیست که کلان داده تنها شامل داده‌های جمع‌آوری شده از مشتریان است. کلان داده شامل اطلاعاتی است که از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند و همه‌ی آنها می‌توانند تاثیری بر تقاضا در بازار داشته باشند. یک مثال معروف، استفاده‌ی پانتین (Pantene) از داده‌های آب و هواست تا مشتریان بالقوه را در صورت انتظار وجود رطوبت محلی با تبلیغات در مورد محصولات برطرف‌کننده‌ی وز مو، هدف قرار دهد.

تجزیه و تحلیل داده کلان همچنین می‌تواند برای به دست آوردن بینش‌های مهم درباره‌ی اینکه چگونه پیشامدهای روزانه بر روی گرایشات مشتریان تاثیر می‌گذارد و حاشیه‌ای ارزشمند نسبت به رقیبان در اختیار خرده‌فروشان قرار می‌دهد، کمک‌کننده باشند.

۴. سادگی عملیات‌ها

کلان‌ داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا ناکارآمدی‌ها را در ساختار سازمانی‌شان، از تدارکات زنجیره‌ای تا ساماندهی بک آفیس، مشخص کنند. این به این معنی است که اغلب در قفسه‌های فروشگاه‌ها و مراکز توزیع تولیدات مناسبی قرار خواهند گرفت، کارمندان می‌توانند زمان بیشتری را صرف پاسخگویی به نیازهای مشتریان کنند و (مهم‌تر از همه) هزینه‌های غیرضروری از بین خواهد رفت.

این موضوع بخصوص برای شرکت‌هایی که هنوز در حال حفظ مغازه‌های خرده‌فروشی حضوری هستند، حیاتی است. زیرا به طور فزاینده‌ای با رقبای سرسخت از همتاهای آنلاین‌شان مواجه می‌شوند. فناوری‌ مانند مسیریابی سامانه بازشناسی امواج رادیویی و الگوریتم‌هایی که مدیریت تدارکات زنجیره‌ای را بهینه می‌کنند، می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا در عصر حمل رایگان و تحویل در همان روز، مطرح باقی بمانند.

۵. خدمات بهتر

هدف نهایی از چشم‌انداز ۳۶۰ درجه‌ای از مشتریان این است که تجربه‌ی بهتری برای آنها رقم بخورد. این هدف فراتر از این است که در زمان مناسب، تبلیغات مناسب را به شخص مناسب ارائه کنیم. تجزیه و تحلیل کلان داده می‌تواند برای پردازش هزاران تماس از سوی مشتریان به کار گرفته شود تا چالش‌های معمولی را که مشتریان با آنها مواجه می‌شوند را تعیین کند و راه‌حل‌هایی برای پایدار کردنشان به کار گیرد.

دریافتگر اطلاعات می‌تواند تصویر دقیق‌تری از نحوه‌ی حرکت افراد در یک فروشگاه حضوری به ما بدهد که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا فضا را برای کاهش ناسازگاری‌ها بهینه کنند. با اینکه شاید مشتریان فوراً متوجه این تغییرات نشوند ولی برایشان تجربه‌ی خوبی خواهد بود که باعث ایجاد وفاداری می‌شود و کاری می‌کند تا آنها در آینده نیز بازگردند.

چشم انداز ۳۶۰ درجه ای از مشتریان

نحوه‌ی به‌کارگیری کلان داده در خرده‌فروشی

جمع‌آوری حجم عظیمی از اطلاعات مورد نیاز برای ساخت بیشترین کلان داده‌ها در خرده‌فروشی یکی از چالش‌های اصلی برای بیشتر شرکت‌هاست. پردازش این اطلاعات به حجم عظیمی از قدرت محاسباتی نیاز دارد که اغلب فراتر از توان اکثر خرده‌فروش‌هاست؛ به کنار که همه‌ی این داده‌ها را کجا دخیره کنیم!

مراکز داده به دلیل قابلیت انعطاف‌پذیری و اطمینان، راه‌حل مناسبی هستند. آنها به دلیل درآمیختن افزونه‌های بی‌شمار و پیشنهاد خدمات تحسین برانگیز بازیابی فاجعه، اغلب امن‌ترین محیط برای اطلاعات مشتریان هستند. با فرارسیدن زمان پردازش این اطلاعات، توانایی آنها در ارتباط سریع با سکوهای ابری متعدد تضمین می‌کند که شرکت‌ها همیشه به منابع محاسباتی دسترسی داشته باشند. این امر می‌تواند به تقاضاهای پردازش کلان داده پاسخگو باشد.

2 thoughts on “ارزش کلان داده در خدمات خرده‌فروشی

لطفا نظر بدهید