Con la ayuda de la nueva RFID minorista tecnología, inteligencia artificial y otras tecnologias. Los minoristas pueden tomar el control de los datos comerciales y aplicarlos. Para asegurar la satisfacción del cliente y continuar manteniendo una ventaja sobre los competidores..
Interrupciones de la cadena de suministro
Cambios en el comportamiento del cliente, e incluso eventos meteorológicos inesperados están afectando tanto el comercio electrónico como las ventas minoristas físicas.. cambiando donde, cuando, cómo y por qué los clientes compran. Son los minoristas quienes pueden responder con mayor rapidez y precisión a estas fuerzas y comportamientos volátiles del mercado.. Que están creando las experiencias de cliente más innovadoras y positivas. El resto corre el riesgo de perder la fidelidad de los clientes., afinidad de marca e ingresos.
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Un estudio reciente
Encontrado que 83% de los minoristas dicen que están infrautilizando los datos de los clientes. esto es problemático. Porque los datos de los clientes deben guiar la mayoría de las decisiones comerciales, incluida la comercialización, la gestión del inventario, comercialización, y más. Una gran cantidad de datos iniciales no son útiles. Estos datos son difíciles de adaptar a las condiciones cambiantes y predecir el comportamiento del cliente.
El poder de los datos
Entonces, ¿cómo pueden los minoristas recuperar el poder de los datos?? El análisis humano por sí solo ya no es la respuesta. Hay demasiados datos para analizar, y mucho de eso cambia con demasiada frecuencia. Es hora de adoptar herramientas de análisis de datos automatizadas impulsadas por IA para manejar las enormes cantidades de datos de hoy.. El análisis de IA puede filtrar todos los datos de un minorista diariamente. No importa cuántas fuentes de datos haya, y tan pronto como encuentre un cambio inesperado. Se les informará de inmediato.. Esto permite a los analistas y líderes empresariales descubrir rápida y fácilmente riesgos y oportunidades ocultos en millones de puntos de datos minoristas..
Ordenando el panorama de la inteligencia artificial
Hay muchas herramientas de análisis de datos de IA que pretenden encontrar la respuesta. Al elegir la herramienta adecuada para el trabajo. Es importante buscar características y capacidades clave que agregarán valor a los equipos de analistas y otros líderes organizacionales.. Quién necesita acceso a los conocimientos más destacados de la IA.
Requisitos mínimos de implementación: Agregar otra plataforma a su pila tecnológica puede llevar meses de configuración y mantenimiento continuo. Lo que a menudo limita su flexibilidad y puede tardar más de lo esperado en proporcionar información útil.. En cambio, busque una solución SaaS que se asiente sobre las plataformas de informes y datos existentes. Y no requiere implementaciones prolongadas o integraciones personalizadas creadas solo para acceder a los almacenes de datos existentes.. Una prueba gratuita también es siempre una ventaja.
Integración adecuada con conjuntos de datos clave
La IA funciona mejor cuando está bien integrada con datos de fuentes de datos comerciales clave. Identificar una solución que complemente las herramientas de análisis y BI existentes y aproveche los datos de las plataformas líderes. Incluyendo Google Analytics, Facebook y otros canales sociales, análisis de adobe, Copo de nieve, SAP/HANA, mysql, y más. Idealmente, la plataforma ofrece integración sin trabajo, lo que significa que se pueden conectar nuevas fuentes en minutos en lugar de días. Y puede agregar nuevas conexiones de datos según sea necesario.
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Informes diarios de cambios accionables en los datos
Un concepto erróneo común sobre los tableros de BI tradicionales es que detectan cambios en los datos y el comportamiento que conducen rápidamente a la acción.. Pero debido a que están diseñados para responder preguntas o escenarios que ha programado en la plataforma. Las herramientas de BI ignoran los cambios que muestran que no sabía preguntar, fueron inesperados, o desconocido. Idealmente, una plataforma de IA monitorea continuamente todos los datos para resaltar los cambios que las marcas y los analistas no quieren. En lugar de simplemente crear más tableros. Busque una plataforma de IA que descubra automáticamente y envíe correos electrónicos proactivos a su equipo sobre los cambios en la plataforma todos los días. Para garantizar una acción más inmediata y específica.
Proporcionar informes para cada miembro del equipo.
La mayoría de las herramientas de informes de datos del mercado ofrecen paneles personalizables. Pero lo que realmente quiere es una plataforma que considere tanto a los líderes empresariales como a los analistas de datos.. La solución debe proporcionar historias de datos que sean lo suficientemente simples para que los usuarios comerciales sin conocimientos técnicos las entiendan de inmediato.. Al mismo tiempo, permite a los analistas profundizar en los detalles del análisis de la causa raíz y las comparaciones según sea necesario..
Identificar el caso de uso correcto
Con herramientas inteligentes automatizadas, los minoristas pueden aprovechar todos los datos de los clientes para descubrir problemas emergentes en la experiencia del cliente o nuevas oportunidades de crecimiento. Desde el diseño de la tienda y el merchandising hasta las experiencias digitales y las redes sociales. Los minoristas pueden aprovechar los cambios en los datos de comportamiento del cliente para comprender qué se traduce en mayores ingresos y lealtad a la marca.. Al descubrir nuevas tendencias, áreas de oportunidad y relaciones ocultas.
Entonces, ¿por dónde empezar??
Un enfoque es identificar nuevos problemas no resueltos en el negocio o cambios en el comportamiento del cliente que no tienen una causa raíz aparente.. Otra es mirar los casos de uso de otros minoristas.. Para ver cómo la IA puede revelar incógnitas que pueden mejorar los ingresos o la experiencia del cliente.
en un ejemplo
Se alertó a los especialistas en marketing de una marca líder de productos de baño y belleza sobre aumentos inesperados en las ventas de categorías de productos cuando los ingresos generales estaban disminuyendo en general.. Con una plataforma de análisis empresarial automatizada, los equipos de marketing de baño y belleza reciben una notificación automática cuando las ventas de velas superan las ventas esperadas.
Desempeño de ventas esperado
El equipo no analizó cada uno de sus miles de SKU en función del rendimiento de ventas esperado. Porque ningún equipo de análisis podría analizar manualmente demasiados datos de forma regular. Pero las herramientas de IA descubren automáticamente esta información, y, al hacerlo, ayudar a los equipos de marketing a orientarse hacia tendencias de productos específicas para que puedan generar ingresos adicionales. los “brotante” de esta oportunidad es un gran ejemplo de cómo la próxima gran estrategia de marketing puede ocultarse en datos comerciales obvios. Pero no se puede encontrar sin ayuda.
Como resultado
las marcas de productos de baño y belleza pudieron lanzar rápidamente campañas de marketing para promocionar las velas y capitalizar. Sobre este cambio positivo en el comportamiento de compra del cliente. Esta información inesperada también ayuda al equipo a garantizar que los niveles de inventario se puedan alinear con las nuevas ventas esperadas. Simplemente detectando una tendencia, la marca es capaz de generar más ventas aprovechando posibles flujos de ingresos que de otro modo no se verían.
en otro ejemplo
Una empresa de CPG gestiona un almacén con cientos de empleados que reciben y envían alimentos perecederos. Uso de análisis de negocios automatizados. Encontraron métricas trimestrales bajas para la cantidad de tiempo que les tomó iniciar y completar tareas en una cola de almacén en particular.. Las horas de trabajo en esta etapa eran significativamente más cortas que el promedio. Y la empresa CPG quería descubrir cómo replicar este proceso mejorado en otras cohortes.. Para aumentar el flujo de trabajo y la eficiencia operativa.
Rápida integración
Al integrar rápidamente los datos existentes en sus herramientas de IA, la marca identificó actividad activa de colas entre empleados específicos. Luego, la empresa identificó las diferentes prácticas de estos trabajadores y utilizó esos aprendizajes y prácticas en todo el almacén.. Como resultado, la marca pudo aumentar la producción general y las ventas que de otro modo pasarían desapercibidas . Una oportunidad perdida para mejorar el negocio minorista en general.
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Para mantenerse competitivo y mantenerse al día con los cambios en el comportamiento del cliente. Más de la mitad de las empresas buscan incorporar inteligencia artificial en sus estrategias digitales. Al identificar cómo la IA puede beneficiar al negocio y aprovechar las herramientas que se pueden implementar e integrar rápidamente, los minoristas pueden tomar el control de sus datos comerciales para asegurarse de mantener contentos a los clientes y mantenerse por delante de la competencia.
Mike Stone es director de marketing de Outlier. Inteligencia artificial, responsable de la estrategia de crecimiento de mercado de la empresa. Generación de demanda, comunicaciones, marketing de productos y ventas internas. Por más de 20 años, Stone ha liderado organizaciones de marketing y brindado consultoría estratégica a empresas de tecnología.. Más reciente, se desempeñó como vicepresidente sénior de marketing para el reenvío de inteligencia artificial del proveedor de interacción con el cliente móvil. Antes de que, Stone lideró los esfuerzos de marketing para Salesforce Community Cloud, desde su lanzamiento inicial hasta cuatro años de rápido crecimiento global.
