Avec l'aide de la nouvelle RFID pour le commerce de détail La technologie, intelligence artificielle et autres technologies. Les détaillants peuvent prendre le contrôle des données commerciales et les appliquer. Assurer la satisfaction des clients et continuer à conserver un avantage sur les concurrents.
Perturbations de la chaîne d’approvisionnement
Changements de comportement des clients, et même des événements météorologiques inattendus ont un impact à la fois sur le commerce électronique et sur les ventes au détail physiques.. Changer d'endroit, quand, comment et pourquoi les clients achètent. Ce sont les détaillants qui peuvent réagir le plus rapidement et le plus précisément à ces forces et comportements volatils du marché.. Qui créent les expériences client les plus innovantes et positives. Les autres risquent de perdre la fidélité de leurs clients, affinité avec la marque et revenus.
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Une étude récente
J'ai trouvé que 83% des détaillants déclarent sous-utiliser les données clients. C'est problématique. Parce que les données clients doivent guider la plupart des décisions commerciales, y compris le marketing, gestion de l'inventaire, marchandisage, et plus. De nombreuses données préliminaires ne sont pas utiles. Ces données sont difficiles à adapter aux conditions changeantes et à prédire le comportement des clients.
Le pouvoir des données
Alors, comment les détaillants peuvent-ils retrouver le pouvoir des données ?? L’analyse humaine seule n’est plus la réponse. Il y a trop de données à analyser, et beaucoup de choses changent trop fréquemment. Il est temps d’adopter des outils d’analyse de données automatisés basés sur l’IA pour gérer les énormes quantités de données actuelles.. L’analyse de l’IA peut analyser quotidiennement toutes les données d’un détaillant. Quel que soit le nombre de sources de données, et dès qu'il trouve un changement inattendu. Il sera immédiatement porté à leur connaissance. Cela permet aux analystes et aux chefs d'entreprise de découvrir rapidement et facilement les risques et les opportunités cachés dans des millions de points de données de vente au détail..
Faire le tri dans le paysage de l’intelligence artificielle
Il existe de nombreux outils d’analyse de données d’IA qui prétendent trouver la réponse. Lors du choix du bon outil pour le travail. Il est important de rechercher les fonctionnalités et capacités clés qui apporteront une valeur ajoutée aux équipes d’analystes et aux autres dirigeants de l’organisation.. Qui a besoin d’accéder aux principales informations de l’IA.
Exigences minimales de mise en œuvre: L'ajout d'une autre plate-forme à votre pile technologique peut prendre des mois de configuration et de maintenance continue.. Ce qui limite souvent sa flexibilité et peut prendre plus de temps que prévu pour fournir des informations utiles. Plutôt, recherchez une solution SaaS qui s'appuie sur les plateformes de données et de reporting existantes. Et ne nécessite pas de longues implémentations ni d'intégrations personnalisées conçues uniquement pour accéder aux magasins de données existants.. Un essai gratuit est aussi toujours un bonus.
Intégration appropriée avec les ensembles de données clés
L’IA fonctionne mieux lorsqu’elle est bien intégrée aux données provenant de sources de données commerciales clés. Identifier une solution qui complète les outils d'analyse et de BI existants et exploite les données des principales plateformes. Y compris Google Analytics, Facebook et autres réseaux sociaux, Adobe Analytics, Flocon de neige, SAP/HANA, MySQL, et plus. Idéalement, la plateforme offre une intégration sans travail, ce qui signifie que de nouvelles sources peuvent être connectées en quelques minutes au lieu de plusieurs jours. Et vous pouvez ajouter de nouvelles connexions de données si nécessaire.
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Rapport quotidien sur les modifications exploitables des données
Une idée fausse courante à propos des tableaux de bord BI traditionnels est qu'ils détectent les changements dans les données et les comportements qui conduisent rapidement à une action.. Mais parce qu’ils sont conçus pour répondre aux questions ou aux scénarios que vous avez programmés dans la plateforme. Les outils BI ignorent les changements qui montrent que vous ne saviez pas demander, étaient inattendus, or unknown. Idéalement, une plateforme d'IA surveille en permanence toutes les données pour mettre en évidence les changements que les marques et les analystes ne souhaitent pas. Plutôt que de simplement créer davantage de tableaux de bord. Recherchez une plate-forme d'IA qui découvre automatiquement et envoie chaque jour un e-mail proactif à votre équipe pour les informer des modifications apportées à la plate-forme.. Pour assurer une action plus immédiate et ciblée.
Fournir des rapports pour chaque membre de l'équipe
La plupart des outils de reporting de données du marché proposent des tableaux de bord personnalisables. Mais ce que vous voulez vraiment, c'est une plateforme qui prend en compte à la fois les chefs d'entreprise et les analystes de données.. La solution doit fournir des histoires de données suffisamment simples pour être immédiatement comprises par les utilisateurs professionnels non techniques.. Tout en permettant également aux analystes d'approfondir les détails de l'analyse des causes profondes et des comparaisons si nécessaire.
Identifiez le bon cas d'utilisation
Avec des outils intelligents automatisés, les détaillants peuvent exploiter toutes les données clients pour découvrir les problèmes émergents en matière d'expérience client ou de nouvelles opportunités de croissance. De l'agencement et du merchandising du magasin aux expériences numériques et aux médias sociaux. Les détaillants peuvent exploiter les changements dans les données de comportement des clients pour comprendre ce qui se traduit par une augmentation des revenus et une fidélité à la marque.. Tout en découvrant de nouvelles tendances, domaines d’opportunités et relations cachées.
Alors par où commencer?
Une approche consiste à identifier les nouveaux problèmes non résolus dans l'entreprise ou les changements de comportement des clients qui n'ont aucune cause fondamentale apparente.. Une autre solution consiste à examiner les cas d’utilisation d’autres détaillants.. Pour voir comment l'IA peut révéler des inconnues susceptibles d'améliorer les revenus ou l'expérience client..
In one example
Les spécialistes du marketing d'une marque leader dans le domaine du bain et de la beauté ont été alertés d'une augmentation inattendue des ventes de catégories de produits alors que les revenus globaux étaient généralement en baisse.. Avec une plateforme d'analyse commerciale automatisée, les équipes marketing du bain et de la beauté sont automatiquement averties lorsque les ventes de bougies dépassent les ventes attendues.
Performance commerciale attendue
L'équipe n'a pas analysé chacun de ses milliers de SKU en fonction des performances commerciales attendues.. Parce qu'aucune équipe d'analyse ne pourrait analyser manuellement trop de données de manière régulière. Mais les outils d’IA découvrent automatiquement ces informations, et ce faisant, aidez les équipes marketing à s'orienter vers des tendances de produits spécifiques afin qu'elles puissent générer des revenus supplémentaires. le “pousse” de cette opportunité est un excellent exemple de la façon dont la prochaine grande stratégie marketing peut être cachée dans des données commerciales évidentes. Mais on ne peut pas le trouver sans aide.
Par conséquent
les marques de bain et de beauté ont pu lancer rapidement des campagnes marketing pour promouvoir les bougies et capitaliser. Sur ce changement positif dans le comportement d'achat des clients. Cette information inattendue aide également l'équipe à garantir que les niveaux de stocks peuvent être alignés sur les nouvelles ventes attendues.. En repérant simplement une tendance, la marque est capable de générer plus de ventes en exploitant des sources de revenus potentielles autrement invisibles.
Dans un autre exemple
Une entreprise de CPG gère un entrepôt avec des centaines d'employés qui reçoivent et expédient des denrées périssables.. Utiliser l'analyse commerciale automatisée. Ils ont trouvé des mesures trimestrielles faibles concernant le temps nécessaire pour lancer et terminer des tâches dans une file d'attente d'entrepôt particulière.. Les heures de travail à ce stade étaient nettement plus courtes que la moyenne. Et la société CPG voulait comprendre comment reproduire ce processus amélioré dans d’autres cohortes.. Pour augmenter le flux de travail et l’efficacité opérationnelle.
Intégration rapide
En intégrant rapidement les données existantes dans ses outils d'IA, la marque a identifié une activité de file d'attente active parmi des employés spécifiques. L'entreprise a ensuite identifié les différentes pratiques de ces travailleurs et a utilisé ces apprentissages et pratiques dans tout l'entrepôt.. Par conséquent, la marque a pu augmenter la production globale et les ventes qui autrement passeraient inaperçues . Une occasion manquée d’améliorer l’ensemble du commerce de détail.
Price water house Coopers a dit
Pour rester compétitif et suivre les changements de comportement des clients. Plus de la moitié des entreprises cherchent à intégrer l’intelligence artificielle dans leurs stratégies numériques. En identifiant comment l'IA peut bénéficier à l'entreprise et en exploitant des outils qui peuvent être rapidement déployés et intégrés, les détaillants peuvent prendre le contrôle de leurs données commerciales pour garantir la satisfaction de leurs clients et garder une longueur d'avance sur la concurrence.
Mike Stone est directeur du marketing chez Outlier. Intelligence artificielle, responsable de la stratégie de croissance du marché de l’entreprise. Génération de demande, communications, marketing produit et ventes internes. Pour plus de 20 années, Stone a dirigé des organisations de marketing et fourni des conseils stratégiques à des entreprises technologiques. Plus récemment, il a occupé le poste de vice-président directeur du marketing pour la réexpédition de l'intelligence artificielle du fournisseur d'engagement client mobile. Avant ça, Stone a dirigé les efforts de marketing pour Salesforce Community Cloud, de son lancement initial à quatre années de croissance mondiale rapide.
