Vị Trí:Xổ số Xổ Số Miền Nam > Xổ số Xổ Số Miền Nam >

Sốmb Phần ưu tiên của những dữ liệu lớn trong ngành bán lẻ

Sốmb Phần ưu tiên của những dữ liệu lớn trong ngành bán lẻ

Trong quá trình trải rộng của COVID-19, rất nhiều người đã bắt đầu tiến hành chuyển dạng kỹ thuật số, và bán lẻ cũng không ngoại lệ. Công nghệ đã trở thành một phần chủ chốt của thành công trong một thị trường cạnh tranh, bao gồm dữ liệu và phân tích lớn. Description Việc sử dụng những dữ liệu lớn trong công nghiệp bán lẻ có thể giúp các công ty hiểu rõ khách hàng hơn và cung cấp dịch vụ cá nhân hơn cho họ. Nhận thức dựa trên dữ liệu giúp các công ty đưa ra quyết định đúng, hiểu xu hướng thị trường và xử lý sự mơ hồ. Description Dữ liệu lớn không phải là một khái niệm mới. Nó đã tồn tại một thời gian. Tuy nhiên, dữ liệu lớn ngày càng phổ biến giữa các công ty. Trong một cuộc khảo sát theo thống kê, 33. của người thu nhận rằng các dữ liệu lớn là điều quan trọng cho thành công kinh doanh của họ. Description Dừng lại Phần ưu tiên của những dữ liệu lớn trong ngành bán lẻ Dừng lại! Tại sao các công cụ phân tích dữ liệu lớn lại nổi bật trong chương trình quản lý, phần mềm xử lý thanh toán và các giải pháp khác? Đây là một thông tin ngắn về những lợi ích chính mà nó mang lại: Dễ hiểu hơn về khách hàng Sử dụng để thu thập dữ liệu khách hàng, người bán lẻ có thể hiểu được sở thích, thói quen mua sắmSốmb, địa lý và các thông tin khác của khán giả. Thông tin này có thể được sử dụng thêm trong chiến lược marketing. Ví dụ, tạo các kênh phù hợp với khách hàng (SMS, mạng xã hội hay email) để cung cấp dịch vụ cá nhân hay gợi ý cho khách hàng. Description Dễ dàng thu thập phản hồi từ khách hàng và các mô hình tiêu dụng của họ có thể giúp các bán lẻ quyết định phương pháp hiệu quả nhất và nâng cao dịch vụ khách hàng khi có bất kỳ thử thách nào. Description Theo chiều hướng thị trường Những người bán lẻ có thể dùng dữ liệu về các hoạt động xã hội của người dùng và hành vi duyệt web để xác định các sản phẩm ưa thích nhất. Hơn nữa, họ có thể phân tích những cảm xúc thảo luận xung quanh dự án. Sự phân tích tiên đoán này có thể giúp xác định những sản phẩm nào thu hút sự chú ý từ người dùng. Description Nói ra nó cho ta biết Những người b án lẻ có thể thử nghiệm A/B để đặt giá thích hợp. Tuy nhiên, tiến trình này có thể tự động. Với sự hỗ trợ của các công nghệ dữ liệu lớn, các bán lẻ có thể sử dụng các chiến lược giá cả động để phân tích sự thay đổi thị trường và thực hiện cải cách tương ứng. Trong chiến lược giá cả động, thuật to án phân tích sẽ phân tích mức giá và hàng hóa hiện thời của các đối thủ cạnh tranh, và chọn giá tốt nhất để bảo vệ giới hạn cạnh tranh và kiếm thêm lợi nhuận. Description A lô lô lô lô lô Sử dụng phân tích dự đoán và thông tin thời gian thực về sản phẩm, những tay bán lẻ có thể tránh sự thiếu hụt cung cấp và tối đa kho, để chúng có thể kiếm được hàng ngon nhất và các thông tin khác. Nó cũng có thể đảm bảo sự có mặt của hàng hóa, đặc biệt quan trọng trong thời gian yêu cầu mạnh, vì sự giảm giá hàng hóa có thể ảnh hưởng tới thu nhập. Description Bốn vụ bán lẻ thật sử dụng dữ liệu lớn Ngoài những lợi thế trên của những dữ liệu lớn, những doanh nghiệp hàng đầu to àn cầu cũng có lợi nhuận nhờ sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn theo một cách độc đáo. Đây là vài ví dụ để minh họa cách sử dụng công nghệ dữ liệu lớn cho mục đích cụ thể. Description A lô lô lô lô lô lô Dễ quá! không ngạc nhiên khi Amazon, một bán lẻ nổi tiếng thế giới, sử dụng một công nghệ dữ liệu lớn. Động cơ giới thiệu Amazon, được hỗ trợ bởi phân tích dữ liệu, tạo ra 35. Nó thu thập các thông tin khách hàng (bao gồm các s ở thích, lịch sử tìm kiếm, các danh sách ước mơ, và các hộp mua sắm) khi khách hàng sử dụng cánh cổng của công ty, để có thể dự đoán các sản phẩm khách có nhiều khả năng mua. Thuật to án xem xét địa chỉ chuyển hàng của khách hàng đã đăng ký, và có thể chọn nhà kho gần nhất để chuyển hàng để giảm thời gian giao và chi phí liên quan. Description Mục tiêu Những công ty bán lẻ có thể thu thập thông tin về người tiêu dùng, như những món hàng họ tìm kiếm và mua, và áp dụng những hiểu biết này vào hoạt động thị trường. Ví dụ, mục tiêu dùng phân tích dữ liệu để dự đoán thai bằng cách phân tích hành vi mua s ắm của phụ nữ. Vì vậy, chúng ta có thể gửi các thị trường ưu tiên cho khách hàng và sản phẩm con cá nhân và nổi bật trong cuộc thi. Description (0) Starbucks Nguồn thu nhập của starbucks, nhãn cà phê to àn cầu, tăng lên bằng 26='từ 2006 tới 2009. starbucks dùng công nghệ mới để cải thiện hoạt động kinh doanh, và công nghệ thông tin lớn không ngoại lệ. Ngoài việc đưa ra các đề nghị cá nhân hơn, công ty cũng dùng Bố trí Tài Chính để dự đoán các cửa hàng trong các địa điểm cụ thể. Nên starbucks đã xác định những chỗ có thể thành công và giảm rủi ro mở cửa trong vùng có lợi nhuận thấp. Description Dừng lại! Sổ tay quản lý thời trang (ASO) đã khởi động các tùy chọn quét quần áo và động cơ khuyên. Nó cho phép khách hàng quét một mảnh quần áo họ thích, và thuật to án của nó sẽ gợi ý các lựa chọn tương tự. Quan trọng hơn, các ISO đã tạo ra một hàm phụ để tìm ra những sản phẩm thích hợp hơn cho các sản phẩm quét của khách hàng. Vậy là ở 2020, ASO đã tuyên bố một số thu nhập lớn trong đợt bùng phát. Description hậu In a digital environment, khách mong đợi một trải nghiệm độc đáo thích nghi với nhu cầu của họ. Để thành công, thu hút khách hàng mới và giữ lại khách hàng hiện tại, các bán lẻ nên thích nghi với hành vi thay đổi nhanh chóng và sử dụng các công cụ kỹ thuật số. Tài liệu lớn có thể giúp các bán lẻ duy trì lãnh đạo thị trường, cải thiện lợi nhuận và đáp ứng nhu cầu khách hàng. Description Không, không. Description