Met behulp van nieuwe retail RFID technologie, kunstmatige intelligentie en andere technologieën. Retailers kunnen de controle over bedrijfsgegevens overnemen en deze toepassen. Om klanttevredenheid te garanderen en een voorsprong op concurrenten te behouden.
Verstoringen in de toeleveringsketen
Veranderingen in klantgedrag, en zelfs onverwachte weersomstandigheden hebben invloed op zowel de e-commerce als de fysieke detailhandel. Veranderen waar, wanneer, hoe en waarom klanten kopen. Het zijn de detailhandelaren die het snelst en nauwkeurigst kunnen reageren op deze volatiele marktkrachten en -gedragingen. Dat zorgt voor de meest innovatieve en positieve klantervaringen. De rest loopt het risico klantentrouw te verliezen, merkaffiniteit en omzet.
RFID-detailhandel 2
Een recente studie
Ontdekt dat 83% van de detailhandelaren zegt dat ze klantgegevens te weinig gebruiken. Dit is problematisch. Omdat klantgegevens de meeste zakelijke beslissingen moeten leiden, inclusief marketing, voorraadbeheer, merchandising, en meer. Veel vroege gegevens zijn niet bruikbaar. Deze data is moeilijk aan te passen aan veranderende omstandigheden en klantgedrag te voorspellen.
De kracht van gegevens
Dus hoe kunnen retailers de kracht van data herwinnen?? Menselijke analyse alleen is niet langer het antwoord. Er zijn te veel gegevens om te analyseren, en veel ervan verandert te vaak. Het is tijd om AI-gestuurde geautomatiseerde data-analysetools te gebruiken om de enorme hoeveelheden data van vandaag te verwerken. AI-analyses kunnen dagelijks alle gegevens van een detailhandelaar doorzoeken. Het maakt niet uit hoeveel gegevensbronnen er zijn, en zodra het een onverwachte verandering vindt. Het zal onmiddellijk onder hun aandacht worden gebracht. Hierdoor kunnen analisten en bedrijfsleiders snel en gemakkelijk risico's en kansen ontdekken die verborgen zijn in miljoenen retaildatapunten.
Het kunstmatige-intelligentielandschap uitzoeken
Er zijn veel tools voor AI-gegevensanalyse die beweren het antwoord te vinden. Bij het kiezen van het juiste gereedschap voor de klus. Het is belangrijk om te zoeken naar belangrijke functies en mogelijkheden die waarde toevoegen aan analistenteams en andere organisatorische leiders. Die toegang nodig hebben tot de meest opvallende inzichten van AI.
Minimale implementatievereisten: Het toevoegen van een ander platform aan je tech-stack kan maanden van installatie en doorlopend onderhoud vergen. Dit beperkt vaak de flexibiliteit en het kan langer duren dan verwacht om bruikbare inzichten te bieden. In plaats van, zoek naar een SaaS-oplossing die bovenop bestaande data- en rapportageplatforms zit. En vereist geen langdurige implementaties of aangepaste integraties die alleen zijn gebouwd om toegang te krijgen tot bestaande datastores. Een gratis proefperiode is ook altijd een bonus.
Goede integratie met belangrijke datasets
AI werkt het beste wanneer het goed is geïntegreerd met gegevens uit belangrijke zakelijke gegevensbronnen. Identificeer een oplossing die een aanvulling vormt op bestaande analyse- en BI-tools en die gebruikmaakt van gegevens van toonaangevende platforms. Inclusief Google Analytics, Facebook en andere sociale kanalen, Adobe Analytics, Sneeuwvlok, SAP/HANA, MySQL, en meer. Ideaal, het platform biedt zero-work-integratie, wat betekent dat nieuwe bronnen binnen enkele minuten in plaats van dagen kunnen worden aangesloten. En u kunt naar behoefte nieuwe dataverbindingen toevoegen.
RFID-detailhandel 3
Dagelijkse rapportage van bruikbare wijzigingen in gegevens
Een veel voorkomende misvatting over traditionele BI-dashboards is dat ze veranderingen in gegevens en gedrag detecteren die snel tot actie leiden. Maar omdat ze zijn gebouwd om vragen of scenario's te beantwoorden die u in het platform hebt geprogrammeerd. BI-tools negeren wijzigingen die laten zien dat u niet wist om te vragen, waren onverwacht, of onbekend. Ideaal, een AI-platform monitort continu alle gegevens om veranderingen te markeren die merken en analisten niet willen. In plaats van alleen meer dashboards te bouwen. Zoek naar een AI-platform dat automatisch elke dag veranderingen op het platform detecteert en proactief naar uw team e-mailt. Om te zorgen voor meer directe en gerichte actie.
Zorg voor rapporten voor elk teamlid
De meeste tools voor gegevensrapportage op de markt bieden aanpasbare dashboards. Maar wat u echt wilt, is een platform dat rekening houdt met zowel bedrijfsleiders als data-analisten. De oplossing moet gegevensverhalen bieden die eenvoudig genoeg zijn om onmiddellijk begrepen te worden door niet-technische zakelijke gebruikers. Terwijl analisten ook in staat worden gesteld om in te zoomen op de details van analyse van de hoofdoorzaak en vergelijkingen indien nodig.
Identificeer de juiste use-case
Met geautomatiseerde slimme tools, retailers kunnen alle klantgegevens gebruiken om opkomende problemen met de klantervaring of nieuwe groeimogelijkheden aan het licht te brengen. Van winkelinrichting en merchandising tot digitale ervaringen en social media. Retailers kunnen gebruikmaken van veranderingen in gegevens over klantgedrag om te begrijpen wat zich vertaalt in hogere inkomsten en merkloyaliteit. Terwijl je nieuwe trends ontdekt, mogelijkheden en verborgen relaties.
Dus waar te beginnen?
Eén benadering is het identificeren van nieuwe onopgeloste problemen in het bedrijf of veranderingen in klantgedrag zonder duidelijke oorzaak. Een andere is om te kijken naar de use cases van andere retailers. Om te zien hoe AI onbekenden kan onthullen die de omzet of klantervaring kunnen verbeteren.
In een voorbeeld
Marketeers van een toonaangevend bad- en schoonheidsmerk werden gewaarschuwd voor onverwachte stijgingen in de verkoop van productcategorieën terwijl de totale omzet over het algemeen daalde. Met een geautomatiseerd platform voor bedrijfsanalyse, marketingteams voor bad- en schoonheidsproducten worden automatisch op de hoogte gebracht wanneer de verkoop van kaarsen de verwachte verkoop overtreft.
Verwachte verkoopprestaties
Het team analyseerde niet elk van hun duizenden SKU's op basis van verwachte verkoopprestaties. Omdat geen enkel analyseteam regelmatig te veel gegevens handmatig zou kunnen analyseren. Maar AI-tools brengen dit inzicht automatisch aan het licht, en daarbij marketingteams helpen bij het sturen op specifieke producttrends, zodat ze extra inkomsten kunnen genereren. De “ontspruiten” van deze mogelijkheid is een goed voorbeeld van hoe de volgende geweldige marketingstrategie kan worden verborgen in voor de hand liggende bedrijfsgegevens. Maar kan niet worden gevonden zonder hulp.
Als gevolg
bad- en schoonheidsmerken konden snel marketingcampagnes lanceren om kaarsen te promoten en te kapitaliseren. Over deze positieve verandering in het koopgedrag van klanten. Dit onverwachte inzicht helpt het team er ook voor te zorgen dat voorraadniveaus kunnen worden afgestemd op de nieuwe verwachte verkopen. Door simpelweg een trend te spotten, het merk is in staat om meer omzet te genereren door gebruik te maken van anders ongeziene potentiële inkomstenstromen.
In een ander voorbeeld
Een CPG-bedrijf beheert een magazijn met honderden werknemers die bederfelijke levensmiddelen ontvangen en verzenden. Gebruik van geautomatiseerde bedrijfsanalyses. Ze vonden driemaandelijkse lage statistieken voor de hoeveelheid tijd die nodig was om taken in een bepaalde magazijnwachtrij te starten en te voltooien. De werktijden waren in dit stadium aanzienlijk korter dan gemiddeld. En het CPG-bedrijf wilde uitzoeken hoe dit verbeterde proces in andere cohorten kon worden gerepliceerd. Om de workflow en operationele efficiëntie te verhogen.
Snel integreren
Door snel bestaande data te integreren in zijn AI-tools, het merk identificeerde actieve wachtrijactiviteit onder specifieke werknemers. Het bedrijf identificeerde vervolgens de verschillende praktijken van deze werknemers en gebruikte die lessen en praktijken in het hele magazijn. Als gevolg, het merk was in staat om de algehele productie en verkoop te verhogen die anders onopgemerkt zouden blijven . Een gemiste kans om de algehele retailbusiness te verbeteren.
Prijswaterhuis Coopers zei
Concurrerend blijven en gelijke tred houden met veranderingen in klantgedrag. Meer dan de helft van de bedrijven wil kunstmatige intelligentie integreren in hun digitale strategieën. Door te identificeren hoe AI het bedrijf ten goede kan komen en tools te gebruiken die snel kunnen worden ingezet en geïntegreerd, retailers kunnen de controle over hun bedrijfsgegevens overnemen om ervoor te zorgen dat ze klanten tevreden houden en de concurrentie voor blijven.
Mike Stone is Chief Marketing Officer bij Outlier. Kunstmatige intelligentie, verantwoordelijk voor de marktgroeistrategie van het bedrijf. Vraag genereren, communicatie, productmarketing en interne verkoop. Voor meer dan 20 jaar, Stone heeft marketingorganisaties geleid en strategisch advies gegeven aan technologiebedrijven. Meest recent, hij was Senior Vice President of Marketing voor reship van kunstmatige intelligentie, leverancier van mobiele klantbetrokkenheid. Daarvoor, Stone leidde de marketinginspanningen voor Salesforce Community Cloud, van de eerste lancering tot vier jaar snelle wereldwijde groei.
