|
数据已被证实是零售行业的重要资源，数据对于商业中的决策者来说非常重要。不同领域的大公司都在寻求利用数据的最佳方案。 零售领域发展非常的迅速，数据的应用也相当全面，例如零售商会分析数据并发展特殊的客户画像，以了解零售商TA的痛点。对大数据的全面分析可以影响甚至操纵客户的决策，很多的讯息流与多渠道的触及都用来实现这些目的。 本文介绍了零售业中排名前10位采用的商业数据分析用例，让你掌握最新的趋势。 ① 推荐引擎 事实证明，推荐引擎对零售商来说非常有用，可以作为客户行为预测的工具。 零售商倾向使用推荐引擎作为影响客户意见的主要方式之一。 提供产品推荐使零售商能增加销售额并主导消费趋势。 推荐引擎根据客户的选择调整推荐的内容。推荐引擎利用大量的数据筛选来获取有价值的商业洞察。 通常，推荐引擎使用协同过滤或内容过滤的模型来实现，主要考虑客户过去的行为或一系列的产品特征。例如人口统计数据，消费偏好，需求，先前购物体验等各类型的数据，都会经过数据学习算法纳入模型中。 ② 购物篮分析 购物篮分析被视为零售业中数据分析的经典工具。 零售商多年来一直从中获利。 这个过程主要取决于梳理客户交易历史的大数据。消费者未来的决策和选择可以通过这个工具大规模的进行预测。了解篮子中的产品以及客户所有喜欢，不喜欢和预览记录，对于零售商在货架管理，价格制定和内容放置方面都是相当有帮助的。分析通常通过规则挖掘算法进行，需要事先将数据进行处理，转换成以订单为基础的格式。在此基础上，建立产品之间的关联联系，并且进一步应用关联规则进行分析。这些分析有助于改善零售商的发展战略和营销技巧，并且可以极大化销售的效率。 ③ 保修分析 零售领域中的保修分析包含监控保修索赔，检测欺诈活动，降低成本和提高质量等等。该过程涉及数据和文本挖掘，以进一步识别索赔模式和有问题区域。 通过细分分析能将数据转换为可执行的实时计划，洞察和建议。 只要涉及处理模糊和密集的数据流，检测方法就会非常复杂。通常分析会专注于检测保修索赔中的异常情况。功能强大的互联网数据平台可加快分析过程中的大量保修索赔。这是零售商将保修挑战转化为可执行的情报的绝佳案例。 ④ 价格优化分析 为客户和零售商提供合适的价格是优化机制带来的绝佳优势。价格形成的过程不仅取决于生产的成本，还取决于TA客户的消费力和竞争对手的报价。数据分析工具将这个问题提升到一个新的水平。 价格优化工具包括很多不能公开的商业机密方式。但大致上从多渠道来源获得的数据，能定义价格的灵活性，并且考量位置，客户的个人购买意愿，季节性因素和竞争对手的定价等因素，计算极值和频率表，以进行预测变量和利润响应的变量评估和最优分布分析。 该算法先假定客户细分以定义对价格变化的响应。因此可以回推出满足企业目标的成本。使用实时优化模型，零售商有机会吸引客户，保持关注度并实现个人定价方案。 ⑤ 库存管理 库存涉及库存商品以供将来使用。 库存管理则是指在紧急时能使用的库存商品。零售商的目标是在适当的时间，适当的条件下，在适当的地方提供合适的产品。在这些目标下，零售商对库存和供应链必须进行深入的分析。 强大的机器学习算法和数据分析平台，可挖掘个个要素和供应链之间的模式与相关性。 通过不断调整和开发参数和值，算法可以算出最优的库存和库存策略。 分析师可以发现高需求的模式，并制定新兴销售趋势策略，优化物流并管理收到库存数据。 ⑥ 选址分析 数据科学对解决选址类型的问题非常有效。通常为了解决这类型的问题，需要进行大量的数据分析。 这里需要的算法很简单，但非常有效。分析师探索在线客户的数据时，会非常关注人口的相关因素。而邮政编码和位置的巧合，为理解市场潜力提供了基础。此外，还可以考虑与其他店铺的位置相关的特殊情境。分析师还可以进行零售商的网络分析。算法是通过连接所有这些关联的点并且找到解决方案。零售商可以轻松地将此数据添加到其平台，以丰富其其他领域的分析机会。 ⑦ 情感分析 情感分析不是零售行业的新工具。但是自从数据科学开始流行后，它的金钱和时间成本已经降低许多。如今，公司不再需要使用焦点小组和客户调研来认识客户，机器学习算法就为情绪分析提供了足够的基础。 分析师可以通过从社交网络和在线服务反馈收到的数据来进行品牌与客户间的情感分析，社交媒体资源也相对容易获得。这就是为什么在社交平台上进行分析要容易得多。情感分析使用语言处理来跟踪客户的积极或消极词汇。这些反馈成为服务改进的背景。 分析师在自然语言处理，文本分析的基础上进行情感分析，以提取正面，中性或负面的情绪表现。算法会检视所有有意义的语言层，而所有被发现的情绪都会属于某些类别或维度。最后的输出结果是上述类别之一的情绪评级和文本的整体情绪表现。 ⑧ 品类分析 品类分析已成为零售业务的重要环节。这类分析包含了增加产品销售和推广的绝大多数活动和战略。 品类分析技巧有助于通过各种渠道影响客户的决策过程。商品轮替有助于保持产品的新鲜和更新。精美的包装和品牌保留了客户的注意力，增强了视觉吸引力。在这种情况下，大量的数据科学分析仍然在幕后推波助澜。
⑨ 生命价值预测 在零售业中，客户生命价值（CLV）是客户在整个客户与公司业务关系中对公司的利润总值。通过直接购买的方式，可以获得两个客户生命分析中的重要指标：历史销量和预测销量。 所有预测都是根据最近交易的过去数据进行，定义和分析一个品牌内客户生命周期的算法也是这样进行。通常，CLV模型收集，分类和清理有关客户偏好，消费，最近购买的细节和行为的数据，以将其构建到模型中。处理完这些数据后，我们可以得到现有客户和潜在客户估计价值的线性方程。该算法还可以发现客户特征与其选择之间的相互依赖关系。统计方法的应用有助于确定客户的购买模式，直到他或她停止购买为止。数据科学和机器学习帮助零售商了解客户进行服务改进和对于优先级的定义。 ⑩ 反欺诈分析
反欺诈的检测是零售商的挑战性之一。欺诈检测的主要目的是为了防止巨大的经济损失。但这也只是冰山一角，因为根据报告指出，客户还可能会遭受退货和交付类型的欺诈，权利滥用，信用风险以及许多其他欺诈案件，这些案件只会破坏零售商的声誉。一旦成为这种情况的受害者，可能会永远破坏客户的宝贵信任。保护公司声誉的唯一有效方法是比欺诈者领先一步。大数据平台提供对活动的持续监控，并确保检测欺诈活动。 为欺诈检测而开发的算法不仅应识别欺诈并杜绝其发生的机会，还应预测未来的欺诈活动。这就是为什么深度神经网络被证明是如此有效的原因。这些平台应用常见的降维技术来识别隐藏的规律，并用来标记活动和归类欺诈的交易。 在欺诈检测方案中使用数据分析机制带来了好处，并在某种程度上提高了零售商保护客户和公司的能力。 结论 数据科学渗透人类生活的各个领域。这些零售公司利用不同的数据分析模型，增强客户的购物体验，分析和处理所有交易，电子邮件和搜索查询，与历史的购买记录等，以优化营销移动和销售过程。 |
|
|
