Mit Hilfe des neuen Retail-RFID Technologie, Künstliche Intelligenz und andere Technologien. Einzelhändler können die Kontrolle über Geschäftsdaten übernehmen und diese nutzen. Um die Kundenzufriedenheit sicherzustellen und weiterhin einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz zu wahren.
Störungen der Lieferkette
Veränderungen im Kundenverhalten, und selbst unerwartete Wetterereignisse wirken sich sowohl auf den E-Commerce als auch auf den stationären Einzelhandel aus. Wo ändern, wann, wie und warum Kunden kaufen. Es sind die Einzelhändler, die am schnellsten und präzisesten auf diese volatilen Marktkräfte und Verhaltensweisen reagieren können. Das schafft die innovativsten und positivsten Kundenerlebnisse. Der Rest läuft Gefahr, die Kundenbindung zu verlieren, Markenaffinität und Umsatz.
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Eine aktuelle Studie
Habe das gefunden 83% der Einzelhändler geben an, dass sie Kundendaten nicht ausreichend nutzen. Das ist problematisch. Denn Kundendaten sollten die meisten Geschäftsentscheidungen leiten, inklusive Marketing, Bestandsverwaltung, Merchandising, und mehr. Viele frühe Daten sind nicht nützlich. Es ist schwierig, diese Daten an veränderte Bedingungen anzupassen und das Kundenverhalten vorherzusagen.
Die Macht der Daten
Wie können Einzelhändler also die Macht der Daten zurückgewinnen?? Die menschliche Analyse allein ist nicht mehr die Antwort. Es gibt zu viele Daten, um sie zu analysieren, und vieles ändert sich zu häufig. Es ist an der Zeit, KI-gesteuerte automatisierte Datenanalysetools einzuführen, um die riesigen Datenmengen von heute zu verarbeiten. KI-Analysen können täglich alle Daten eines Einzelhändlers durchsuchen. Egal wie viele Datenquellen es gibt, und sobald es eine unerwartete Veränderung findet. Es wird ihnen sofort zur Kenntnis gebracht. Dies ermöglicht es Analysten und Führungskräften, schnell und einfach Risiken und Chancen aufzudecken, die in Millionen von Einzelhandelsdatenpunkten verborgen sind.
Die Landschaft der künstlichen Intelligenz in Ordnung bringen
Es gibt viele Tools zur KI-Datenanalyse, die behaupten, die Antwort zu finden. Bei der Auswahl des richtigen Werkzeugs für den Job. Es ist wichtig, nach Schlüsselfunktionen und -fähigkeiten zu suchen, die einen Mehrwert für Analystenteams und andere Führungskräfte in Organisationen bieten. Wer braucht Zugang zu den wichtigsten Erkenntnissen der KI?.
Mindestanforderungen für die Implementierung: Das Hinzufügen einer weiteren Plattform zu Ihrem Tech-Stack kann Monate der Einrichtung und laufenden Wartung in Anspruch nehmen. Dies schränkt oft die Flexibilität ein und es kann länger als erwartet dauern, bis nützliche Erkenntnisse bereitgestellt werden. Stattdessen, Suchen Sie nach einer SaaS-Lösung, die auf vorhandenen Daten- und Berichtsplattformen aufbaut. Und erfordert keine langwierigen Implementierungen oder benutzerdefinierten Integrationen, die nur für den Zugriff auf vorhandene Datenspeicher erstellt werden. Eine kostenlose Testversion ist auch immer ein Bonus.
Richtige Integration mit wichtigen Datensätzen
KI funktioniert am besten, wenn sie gut mit Daten aus wichtigen Geschäftsdatenquellen integriert ist. Identifizieren Sie eine Lösung, die bestehende Analyse- und BI-Tools ergänzt und Daten von führenden Plattformen nutzt. Einschließlich Google Analytics, Facebook und andere soziale Kanäle, Adobe Analytics, Schneeflocke, SAP/HANA, MySQL, und mehr. Ideal, Die Plattform bietet eine Zero-Work-Integration, Das bedeutet, dass neue Quellen innerhalb von Minuten statt Tagen angeschlossen werden können. Und Sie können bei Bedarf neue Datenverbindungen hinzufügen.
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Tägliche Berichterstattung über umsetzbare Datenänderungen
Ein weit verbreitetes Missverständnis über herkömmliche BI-Dashboards besteht darin, dass sie Daten- und Verhaltensänderungen erkennen, die schnell zu Maßnahmen führen. Sondern weil sie darauf ausgelegt sind, Fragen oder Szenarien zu beantworten, die Sie in der Plattform programmiert haben. BI-Tools ignorieren Änderungen, die zeigen, dass Sie nicht wissen, dass Sie danach fragen sollten, waren unerwartet, oder unbekannt. Ideal, Eine KI-Plattform überwacht kontinuierlich alle Daten, um Änderungen hervorzuheben, die Marken und Analysten nicht wollen. Anstatt nur mehr Dashboards zu erstellen. Suchen Sie nach einer KI-Plattform, die Änderungen auf der Plattform automatisch erkennt und Ihr Team täglich proaktiv per E-Mail benachrichtigt. Um ein unmittelbareres und gezielteres Handeln zu gewährleisten.
Stellen Sie Berichte für jedes Teammitglied bereit
Die meisten Datenberichtstools auf dem Markt bieten anpassbare Dashboards. Aber was Sie wirklich wollen, ist eine Plattform, die sowohl Unternehmensführer als auch Datenanalysten berücksichtigt. Die Lösung sollte Datengeschichten bereitstellen, die einfach genug sind, um von technisch nicht versierten Geschäftsanwendern sofort verstanden zu werden. Gleichzeitig können Analysten bei Bedarf detaillierte Ursachenanalysen und Vergleiche durchführen.
Identifizieren Sie den richtigen Anwendungsfall
Mit automatisierten intelligenten Tools, Einzelhändler können alle Kundendaten nutzen, um aufkommende Probleme bei der Kundenerfahrung oder neue Wachstumschancen aufzudecken. Vom Ladenlayout und Merchandising bis hin zu digitalen Erlebnissen und sozialen Medien. Einzelhändler können Änderungen in den Kundenverhaltensdaten nutzen, um zu verstehen, was zu höheren Umsätzen und Markentreue führt. Beim Entdecken neuer Trends, Bereiche voller Chancen und verborgener Beziehungen.
Wo also anfangen??
Ein Ansatz besteht darin, neue ungelöste Probleme im Unternehmen oder Änderungen im Kundenverhalten zu identifizieren, die keine erkennbare Ursache haben. Eine andere besteht darin, sich die Anwendungsfälle anderer Einzelhändler anzusehen. Um zu sehen, wie KI Unbekanntes aufdecken kann, die den Umsatz oder das Kundenerlebnis verbessern können.
In einem Beispiel
Vermarkter einer führenden Bade- und Schönheitsmarke wurden auf unerwartete Umsatzsteigerungen in den Produktkategorien aufmerksam gemacht, während der Gesamtumsatz allgemein rückläufig war. Mit einer automatisierten Business-Analytics-Plattform, Die Marketingteams für Bad und Schönheit werden automatisch benachrichtigt, wenn die Kerzenverkäufe die erwarteten Verkäufe übersteigen.
Erwartete Verkaufsleistung
Das Team hat nicht jede einzelne seiner Tausenden SKUs auf der Grundlage der erwarteten Verkaufsleistung analysiert. Weil kein Analyseteam regelmäßig zu viele Daten manuell analysieren könnte. Aber KI-Tools decken diese Erkenntnisse automatisch auf, Und auf diese Weise helfen Sie Marketingteams dabei, sich auf bestimmte Produkttrends zu konzentrieren, damit sie zusätzliche Einnahmen erzielen können. Das “sprießen” Diese Gelegenheit ist ein großartiges Beispiel dafür, wie die nächste großartige Marketingstrategie in offensichtlichen Geschäftsdaten verborgen sein kann. Kann aber ohne Hilfe nicht gefunden werden.
Infolge
Bade- und Schönheitsmarken konnten schnell Marketingkampagnen starten, um für Kerzen zu werben und Kapital zu schlagen. Auf diese positive Veränderung im Kaufverhalten der Kunden. Diese unerwartete Erkenntnis hilft dem Team auch dabei, sicherzustellen, dass die Lagerbestände an die neuen erwarteten Umsätze angepasst werden können. Indem Sie einfach einen Trend erkennen, Die Marke ist in der Lage, mehr Umsatz zu generieren, indem sie ansonsten ungesehene potenzielle Einnahmequellen erschließt.
In einem anderen Beispiel
Ein CPG-Unternehmen verwaltet ein Lager mit Hunderten von Mitarbeitern, die verderbliche Lebensmittel annehmen und versenden. Verwendung automatisierter Geschäftsanalysen. Sie fanden vierteljährlich niedrige Messwerte für die Zeit, die zum Initiieren und Abschließen von Aufgaben in einer bestimmten Lagerwarteschlange benötigt wurde. Die Arbeitszeiten waren zu diesem Zeitpunkt deutlich kürzer als der Durchschnitt. Und das CPG-Unternehmen wollte herausfinden, wie dieser verbesserte Prozess in anderen Kohorten reproduziert werden kann. Zur Steigerung des Arbeitsablaufs und der betrieblichen Effizienz.
Schnelle Integration
Durch die schnelle Integration vorhandener Daten in seine KI-Tools, Die Marke identifizierte aktive Warteschlangenaktivitäten bei bestimmten Mitarbeitern. Das Unternehmen identifizierte dann die unterschiedlichen Praktiken dieser Arbeiter und nutzte diese Erkenntnisse und Praktiken im gesamten Lager. Als Ergebnis, Die Marke konnte die Gesamtproduktion und den Umsatz steigern, die sonst unbemerkt geblieben wären . Eine verpasste Chance, das gesamte Einzelhandelsgeschäft zu verbessern.
sagte Price Water House Coopers
Um wettbewerbsfähig zu bleiben und mit Veränderungen im Kundenverhalten Schritt zu halten. Mehr als die Hälfte der Unternehmen möchte künstliche Intelligenz in ihre digitalen Strategien integrieren. Indem wir ermitteln, wie KI dem Unternehmen zugute kommen kann, und Tools nutzen, die schnell bereitgestellt und integriert werden können, Einzelhändler können die Kontrolle über ihre Geschäftsdaten übernehmen, um sicherzustellen, dass sie ihre Kunden zufrieden stellen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sind.
Mike Stone ist Chief Marketing Officer bei Outlier. Künstliche Intelligenz, verantwortlich für die Marktwachstumsstrategie des Unternehmens. Nachfragegenerierung, Kommunikation, Produktmarketing und Inside Sales. Für mehr als 20 Jahre, Stone hat Marketingorganisationen geleitet und Technologieunternehmen strategisch beraten. Zuletzt, Er fungierte als Senior Vice President of Marketing für Reship, einen Anbieter für künstliche Intelligenz im Bereich mobiles Kundenengagement. Davor, Stone leitete die Marketingbemühungen für Salesforce Community Cloud, Von der ersten Einführung bis zu vier Jahren schnellen globalen Wachstums.
