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Veröffentlicht am 07-05-2019

6 Möglichkeiten, wie Data Analytics Einzelhandelsunternehmen dabei hilft, mehr Traffic zu generieren

Bildnachweise: Vend HQ

Der Einzelhandel wächst rasant und fordert ständig neue Entwicklungen. In der aufstrebenden Handelsbranche von heute haben Daten einen hohen Stellenwert, und die Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle für eine effiziente Entscheidungsfindung. Im Allgemeinen verfügen die Einzelhändler über eine riesige Datenmenge, wissen jedoch nicht, wie sie diese nutzen können, um den Kundenverkehr, den Umsatz und den Gewinn zu steigern. In diesem Artikel werden wir heute aufzeigen, wie Datenanalysen verwendet werden können, um optimale Ergebnisse im Einzelhandel zu erzielen. Lass mehr in dieses graben

MAXIMIERUNG DES PREISES

Die Preise können durch die richtige Verwendung von Datenanalysen maximiert werden. Dies kann mit Hilfe von Algorithmen erfolgen, mit denen Funktionen wie Nachverfolgung, Bestandsüberwachung, Analyse der neuesten Marktsituationen usw. ausgeführt werden können. Außerdem werden mögliche Bedrohungen und Chancen erkannt. Frühere Einzelhändler würden die Preise fallen lassen, als die Saison fast zu Ende ging, was sich nun völlig geändert hat. Datenanalysen zeigen nun, dass sinkende Preise für Rohstoffe, wenn die Nachfrage zu sinken beginnt, ein guter Weg sein könnten, um höhere Einnahmen zu erzielen. Eine andere Technik wie die "Markdown-Optimierung" kann ebenfalls verwendet werden. Es liefert vernünftige Ergebnisse, wann die Preise auf dem Markt fallen werden und umgekehrt. Der Einzelhandelsriese Walmart verwendet solche Arten von Datenoptimierungstechniken auch, um Millionen seiner Transaktionen nachzuverfolgen. Es ist wahr, dass die Verwendung intelligenter Datenanalysen Ihnen Dinge verdeutlichen kann, die Sie sonst mit irrelevanten Annahmen sicherlich übersehen hätten.

VERBRAUCHER VERSTEHEN

Datenanalysen werden häufig eingesetzt, um die Trends auf dem Markt, die Bedürfnisse der Verbraucher und ihre Präferenzen aufzuzeigen. Dazu werden demografische Daten, das Kaufverhalten und das damit verbundene Muster der Käufer erfasst. Nach dem Sammeln und Analysieren dieser Daten können sowohl Offline- als auch Online-Einzelhändler ihren Kunden Anreize, lukrative Angebote und Rabatte bieten sowie ein Gefühl der Zufriedenheit und Zufriedenheit vermitteln. Große Einzelhandelsgiganten entscheiden sich für Techniken wie Empfehlungsmaschinen. Sie nutzen sie als eine der Hauptquellen, um mehr über das Konsumverhalten zu erfahren. Diese Engines verwenden entweder eine inhaltsbasierte oder eine kollaborative Filterung, mit der historische Daten der Kunden wie Bestellhistorie, Einkaufserlebnisse und Einkaufsverhalten verfolgt und analysiert werden. Schließlich wird der Ähnlichkeitsindex erstellt und danach Produkte und Dienstleistungen angeboten.

BESTANDSVERWALTUNG

Bestandsmanagement ist wie ein Nervensystem eines Unternehmens. Kein Händler möchte seine Konsumenten wegen der Nichtverfügbarkeit von Produkten verlieren. Hier ist die Datenanalyse ein Retter für das Supply Chain Management. Algorithmen erkennen Muster, die Korrelation zwischen verschiedenen Elementen und die Lieferkette. Analysten erkennen die hohe Nachfrage auf dem Markt und bieten dann eine gute Lieferung, Verkaufstrends und Bestandsverwaltung. ABC-Technik ist auch hier eine große Hilfe. Es klassifiziert das Inventar jedes Artikels und priorisiert sie gegen andere.

ENTDECKUNG EINES BETRUGES

Betrugsfälle können große Verluste für die Unternehmen verursachen und dazu führen, dass das angestrebte Ziel nicht erreicht wird. Kunden können sich zum Zeitpunkt der Lieferung, der Rückgabe, der Verwertung von Rechten usw. in betrügerischer Absicht befinden, was letztendlich den Goodwill der Einzelhändler beeinträchtigen würde. Um dieses Problem einzudämmen, verwenden Sie Datenanalysen, um betrügerische Aktivitäten im Auge zu behalten. Es verwendet die gebräuchliche Dimensionsreduktionsmethode, um Betrug zu erkennen.

VERKAUF DURCH RATE

Produkte können an einem Standort zu einem günstigen Preis angeboten werden, wenn wir unsere Verbraucher genau kennen und hier ist Datenanalyse ein Retter. Es würde den Einzelhändlern helfen, den Umsatz zu verbessern und zu verbessern. So ist das riesige Transportunternehmen UBER auf Datenanalysen angewiesen. Durch die Verwendung der personenbezogenen Daten der Verbraucher erhalten sie je nach Standort und Bewertung die besten und geeigneten Fahrer in diesem Bereich. Dies verschafft dem Unternehmen einen Vorteil gegenüber den anderen kleineren Wettbewerbern. Ein anderes Beispiel könnte der erste Drohnenlieferungsdienst von Google sein, der in Australien gestartet wurde. Aufgrund der verfügbaren Analysen könnte das Gerät den Artikel an die richtige Adresse liefern.

TRENDS VORHERSAGE

Wie bereits erwähnt, bieten genaue Datenanalysen einen Vorsprung gegenüber den Mitbewerbern, da Trends und Nachfrage auf dem Markt vorhergesagt werden. Algorithmen, Prognosetrends und sagen Ihnen, was gefördert werden muss und was nicht.

Bildnachweise: Manthan

FAZIT

Um im Einzelhandel erfolgreich zu sein, unabhängig davon, ob es sich um Online- oder Offline-Geschäfte handelt, ist es wichtig, sich auf die verfügbaren Datenanalyse-Tools zu konzentrieren. Wenn man die Bedeutung datenbasierter Lösungen ignoriert, kann dies zum größten Fehler eines Unternehmens werden. Das Kanalisieren und Verwalten von Daten mit dem Ziel, für den Kunden zu arbeiten und Gewinne zu generieren, ist sehr wichtig. Wenn Sie unseren Blogbeitrag wirklich gern gelesen haben, bitten wir Sie, uns für die neuesten Updates zu abonnieren und zu abonnieren. Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne in den Kommentaren hinterlassen.

Wenn Sie Eigentümer eines Einzelhandelsgeschäfts oder Entscheidungsträgers sind und effektive technische Lösungen für den Einzelhandel ausprobieren möchten, wie z. B. mobile Self-Checkout-Anwendungen, eine personalisierte Empfehlungsmaschine, Big Data-Analysen und Cloud-basierte POS-Systeme, dann fühlen Sie sich frei Um uns unter contact@aimagnifi.com zu erreichen und mehr zu erfahren, besuchen Sie bitte unsere Website hier.

Siehe auch

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