Große Daten im Einzelhandel

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Selling Dinge verwendet werden, um einfach zu sein: der Einzelhändler, reagiert am schnellsten auf den Kauf Trends war derjenige, der am meisten profitiert. So, während der Prozess selbst möglicherweise nicht einfach gewesen, die Daten wahrscheinlich war. Aber da jeder andere Einzelhändler die gleiche Sache tat, war das Ergebnis letztlich Stauung, da jeder für das gleiche Verbraucher-Pfund konkurrierte.

Große Daten ändern sich alle, die durch Turboaufladung das Tempo des Einzelhandels. Heutige Einzelhändler verwenden große Daten, um Trends vorherzusagen und Aktien zu erwerben, bevor ein Kaufrausch Realität wird (zum Beispiel für das letzte Videospiel).

Dies beinhaltet die Aggregation der internen Daten, die der Händler bereits über Vertrieb und andere Metriken mit externen Daten wie Social Media Feedback, Web-Browsing-Muster, Film-Releases und Werbung kaufen Trends besitzt.

Dies ermöglicht es Einzelhändlern, Vorhersagemodelle für Trends zu erstellen, einschließlich, wie und wo die Konsumenten kaufen werden, wodurch es ihnen ermöglicht wird, Aktien zu verwalten und die Nachfrage zu befriedigen. Darüber hinaus kann der Händler in der Lage sein, frühen Käufer kontaktieren und engagieren sie mit personalisierten, Echtzeit-Angebote. Diese Ebene des Einflusses auf Kaufentscheidungen und Geschwindigkeit der Reaktion kann Gewinne steigern und dazu beitragen, die Konkurrenz.

Es gibt Herausforderungen natürlich gibt es immer. Die Ausrichtung großer Daten mit Anwendungsfällen, die Suche nach neuen Quellen für unstrukturierte Daten und die Erfassung aller für die Analyse gehören dazu, können aber von Dienstleistern und Systemintegratoren überwunden werden, die dazu beitragen, dass die Technologieinvestitionen den geschäftlichen Anforderungen entsprechen.

Beispiele für Einzelhändler mit großen Daten

Eine Hotelkette erkannte, dass, wenn ein nahe gelegener Flughafen abgesagt Flüge, bedeutete es Tausende von gestrandeten Passagieren würden ein Dach über den Kopf brauchen. So sammelt die Kette jetzt Wetter- und Flugstempeldaten – alle frei verfügbar – und kombiniert sie mit Wetter- und Reisebedingungsprognosen, um die Nachfrage vorherzusagen. Die Kette dann Pfosten-spezifische Anzeigen auf Suchmaschinen, auf die potenzielle Hotelgäste reagieren über ihre Handys. Das Ergebnis war ein Anstieg von 10% in Buchungen.

Musikverleger und -verteiler EMI nutzt große Daten zur Messung und Prognose der Nachfrage. Es verfolgt die Nachfrage auf Social Media über interne und externe Quellen, auch den Kauf in Daten, die Hörmuster von Musik-Streaming-Sites und andere zeigt. Die Analyse dieser Daten nach demografischen Merkmalen und anderen Kategorien ermöglicht es EMI, sowohl zu verstehen, wo die Nachfrage liegt, als auch für die Verbraucher eine präzise Werbung zu liefern.

Unter den größten Einzelhändlern der Welt ist Walmart. Es nutzt große Daten zu verfolgen und zu analysieren Millionen von Transaktionen täglich, zusammen mit Inventar und Konkurrenz-Aktivität. Dadurch kann er automatisch auf Marktveränderungen in Echtzeit reagieren, einschließlich der Fähigkeit, Preise zu senken, wenn die Nachfrage sinkt. Walmart findet, je schneller er reagiert, desto höher der Umsatz.

So für den Einzelhandel, der große Mengen an Metriken generiert, bietet große Daten einen riesigen Gewinn in Bezug auf die Rentabilität. Und da der Einzelhandel ein Sektor ist, in dem die Margen waffelförmig und wettbewerbsintensiv sein können, macht das große Daten zu einer überzeugenden und sogar zu einer gesellschaftssparenden Option.

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