Con l'aiuto del nuovo RFID retail tecnologia, intelligenza artificiale e altre tecnologie. I rivenditori possono assumere il controllo dei dati aziendali e applicarli. Per garantire la soddisfazione del cliente e continuare a mantenere un vantaggio rispetto alla concorrenza.
Interruzioni della catena di approvvigionamento
Cambiamenti nel comportamento dei clienti, e anche eventi meteorologici imprevisti stanno influenzando sia l'e-commerce che le vendite al dettaglio di mattoni e malta. Cambiare dove, quando, come e perché i clienti acquistano. Sono i rivenditori che possono rispondere in modo più rapido e accurato a queste forze e comportamenti volatili del mercato. Che stanno creando le esperienze dei clienti più innovative e positive. Gli altri rischiano di perdere la fedeltà dei clienti, affinità di marca e ricavi.
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Uno studio recente
L'ho trovato 83% dei rivenditori affermano di sottoutilizzare i dati dei clienti. Questo è problematico. Perché i dati dei clienti dovrebbero guidare la maggior parte delle decisioni aziendali, compreso il marketing, gestione delle scorte, merchandising, e molto altro ancora. Molti dei primi dati non sono utili. Questi dati sono difficili da adattare alle mutevoli condizioni e prevedere il comportamento dei clienti.
Il potere dei dati
Quindi, come possono i rivenditori recuperare il potere dei dati? La sola analisi umana non è più la risposta. Ci sono troppi dati da analizzare, e molto cambia troppo frequentemente. È tempo di adottare strumenti di analisi dei dati automatizzati basati sull'intelligenza artificiale per gestire le enormi quantità di dati di oggi. L'analisi dell'IA può vagliare tutti i dati di un rivenditore su base giornaliera. Non importa quante origini dati ci siano, e non appena trova un cambiamento inaspettato. Sarà immediatamente portato alla loro attenzione. Ciò consente ad analisti e leader aziendali di scoprire rapidamente e facilmente rischi e opportunità nascosti in milioni di punti dati al dettaglio.
Riordinare il panorama dell'intelligenza artificiale
Esistono molti strumenti di analisi dei dati AI che pretendono di trovare la risposta. Quando si sceglie lo strumento giusto per il lavoro. È importante cercare le caratteristiche e le capacità chiave che aggiungeranno valore ai team di analisti e ad altri leader dell'organizzazione. Chi ha bisogno di accedere alle informazioni salienti dell'IA.
Requisiti minimi di attuazione: L'aggiunta di un'altra piattaforma al tuo stack tecnologico può richiedere mesi di configurazione e manutenzione continua. Il che spesso ne limita la flessibilità e può richiedere più tempo del previsto per fornire spunti utili. Invece, cerca una soluzione SaaS che si sovrapponga ai dati esistenti e alle piattaforme di reporting. E non richiede lunghe implementazioni o integrazioni personalizzate create solo per accedere ai datastore esistenti. Anche una prova gratuita è sempre un bonus.
Corretta integrazione con i set di dati chiave
L'intelligenza artificiale funziona al meglio quando è ben integrata con i dati provenienti da origini dati aziendali chiave. Identifica una soluzione che integri gli strumenti di analisi e BI esistenti e sfrutti i dati delle piattaforme leader. Compreso Google Analytics, Facebook e altri canali social, Adobe Analytics, Fiocco di neve, SAP/HANA, MySQL, e molto altro ancora. Idealmente, la piattaforma offre un'integrazione senza lavoro, il che significa che nuove fonti possono essere collegate in pochi minuti anziché in giorni. E puoi aggiungere nuove connessioni dati secondo necessità.
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Reporting giornaliero delle modifiche attuabili nei dati
Un malinteso comune sui dashboard BI tradizionali è che rilevano cambiamenti nei dati e nel comportamento che portano rapidamente all'azione. Ma perché sono costruiti per rispondere a domande o scenari che hai programmato nella piattaforma. Gli strumenti di BI ignorano le modifiche che mostrano che non sapevi chiedere, erano inaspettati, o sconosciuto. Idealmente, una piattaforma AI monitora continuamente tutti i dati per evidenziare i cambiamenti che brand e analisti non vogliono. Piuttosto che creare più dashboard. Cerca una piattaforma di intelligenza artificiale che scopra automaticamente e invii in modo proattivo un'e-mail al tuo team per le modifiche sulla piattaforma ogni giorno. Per garantire un'azione più immediata e mirata.
Fornire report per ogni membro del team
La maggior parte degli strumenti di reporting dei dati sul mercato offre dashboard personalizzabili. Ma quello che vuoi veramente è una piattaforma che tenga conto sia dei leader aziendali che degli analisti di dati. La soluzione dovrebbe fornire storie di dati sufficientemente semplici da essere immediatamente comprese da utenti aziendali non tecnici. Consentendo inoltre agli analisti di approfondire i dettagli dell'analisi delle cause principali e dei confronti, se necessario.
Identifica il caso d'uso giusto
Con strumenti intelligenti automatizzati, i rivenditori possono sfruttare tutti i dati dei clienti per scoprire i problemi emergenti dell'esperienza del cliente o nuove opportunità di crescita. Dal layout del negozio e dal merchandising alle esperienze digitali e ai social media. I rivenditori possono sfruttare i cambiamenti nei dati sul comportamento dei clienti per capire cosa si traduce in aumento delle entrate e fedeltà al marchio. Mentre scopri le nuove tendenze, aree di opportunità e relazioni nascoste.
Quindi da dove cominciare?
Un approccio consiste nell'identificare nuovi problemi irrisolti nell'azienda o cambiamenti nel comportamento dei clienti che non hanno una causa apparente. Un altro è esaminare i casi d'uso di altri rivenditori. Per vedere come l'IA può rivelare incognite che possono migliorare le entrate o l'esperienza del cliente.
In un esempio
I marketer di un marchio leader nel settore del bagno e della bellezza sono stati avvisati di aumenti imprevisti delle vendite di categorie di prodotti quando le entrate complessive erano generalmente in calo. Con una piattaforma di analisi aziendale automatizzata, I team di marketing per il bagno e la bellezza vengono automaticamente avvisati quando le vendite di candele superano le vendite previste.
Prestazioni di vendita previste
Il team non ha analizzato tutte le migliaia di SKU in base alle prestazioni di vendita previste. Perché nessun team di analisi potrebbe analizzare manualmente troppi dati su base regolare. Ma gli strumenti di intelligenza artificiale scoprono automaticamente queste informazioni, e così facendo aiuta i team di marketing a orientarsi verso tendenze di prodotto specifiche in modo da poter generare entrate aggiuntive. Il “germogliare” di questa opportunità è un ottimo esempio di come la prossima grande strategia di marketing possa essere nascosta in dati aziendali ovvi. Ma non può essere trovato senza aiuto.
Di conseguenza
i marchi di prodotti da bagno e di bellezza sono stati in grado di lanciare rapidamente campagne di marketing per promuovere le candele e capitalizzare. Su questo cambiamento positivo nel comportamento di acquisto dei clienti. Questa intuizione inaspettata aiuta anche il team a garantire che i livelli di inventario possano essere allineati con le nuove vendite previste. Semplicemente individuando una tendenza, il marchio è in grado di generare più vendite attingendo a potenziali flussi di entrate altrimenti invisibili.
In un altro esempio
Un'azienda CPG gestisce un magazzino con centinaia di dipendenti che ricevono e spediscono alimenti deperibili. Utilizzo di analisi aziendali automatizzate. Hanno trovato metriche trimestrali basse per la quantità di tempo necessaria per avviare e completare le attività in una particolare coda di magazzino. L'orario di lavoro in questa fase era significativamente inferiore alla media. E la società CPG voleva capire come replicare questo processo migliorato in altre coorti. Per aumentare il flusso di lavoro e l'efficienza operativa.
Integrazione rapida
Integrando rapidamente i dati esistenti nei suoi strumenti di intelligenza artificiale, il marchio ha identificato l'attività di accodamento attivo tra dipendenti specifici. L'azienda ha quindi identificato le diverse pratiche di questi lavoratori e ha utilizzato tali apprendimenti e pratiche in tutto il magazzino. Di conseguenza, il marchio è stato in grado di aumentare la produzione complessiva e le vendite che altrimenti sarebbero passate inosservate . Un'occasione persa per migliorare l'attività complessiva di vendita al dettaglio.
Prezzo della casa dell'acqua Coopers ha detto
Per rimanere competitivi e stare al passo con i cambiamenti nel comportamento dei clienti. Più della metà delle aziende sta cercando di incorporare l'intelligenza artificiale nelle proprie strategie digitali. Identificando in che modo l'IA può avvantaggiare il business e sfruttando strumenti che possono essere rapidamente implementati e integrati, i rivenditori possono assumere il controllo dei propri dati aziendali per assicurarsi di mantenere i clienti felici e stare al passo con la concorrenza.
Mike Stone è Chief Marketing Officer di Outlier. Intelligenza artificiale, responsabile della strategia di crescita del mercato dell'azienda. Generazione della domanda, comunicazioni, marketing di prodotto e vendite interne. Per più di 20 anni, Stone ha guidato organizzazioni di marketing e fornito consulenza strategica a società tecnologiche. Più recentemente, è stato vicepresidente senior del marketing per il reship di intelligenza artificiale del provider di coinvolgimento dei clienti mobili. Prima di ciò, Stone ha guidato gli sforzi di marketing per Salesforce Community Cloud, dal suo lancio iniziale a quattro anni di rapida crescita globale.
