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| Klacci 凱樂奇非接觸式解決方案 |
發現資料驅動的見解如何改變零售策略、提高利潤和提高客戶忠誠度。
零售市場發生了變化，成為一個競爭激烈的地方。 實體店是顧客自然和首選的日子已經一去不復返了。 如今，隨著數位商業轉型如火如荼，越來越多的客戶轉向網上購物。 事實上，在過去的5年裡，數位購物者的數量成長了 40%。
這一切意味著什麼？ 簡單來說，零售企業需要付出更多的努力來保持相關性。 充分理解客戶是第一步。 使用聰明的行銷策略是另一回。 只有這樣，零售商才能以正確的產品和服務接觸特定類型的客戶。
然而，更好地瞭解客戶需要有關他們的購物習慣、購買歷史和期望的資訊，僅舉幾例。 這時，大數據（Big Data，或稱大資料）分析變得有幫助，為零售商提供了寶貴的見解。 據統計，大數據市場將成長 60%，從 2018 年的 1690 億美元成長到 2027 年的 2740 億美元。 這顯示企業如何迅速認識到大數據分析在零售業的潛力。
那麼，它的好處、現實生活中的應用和最佳實施策略是什麼？ 在這篇報導中，你將瞭解答案。
關鍵要點：
- 大數據分析為客戶行為提供了寶貴的見解，推動了個性化行銷，並提高了客戶滿意度。
- 在大數據分析的幫助下，零售商可以最佳化營運、降低成本，並提高整體效率。
- 想要創造量身訂製的購物體驗，以建立客戶忠誠度，並推動長期成長的零售商需要利用大數據。
零售市場中的大數據分析是什麼？
大數據分析，現在幾乎被用於零售流程的每個階段。 它為理解模式和清楚地瞭解客戶感興趣的內容打開了大門。 它還有助於透過預測未來趨勢，來預測流行產品是什麼。
但大數據究竟是什麼？ 簡單來說，大數據是來自新數據來源的更大、更複雜的資料集，例如客戶交易、網站訪問和店內互動。 這些資料集非常大，典型的資料處理軟體無法處理它們。 然而，這些海量數據可用於解決以前無法解決的業務挑戰。
讓我們來看看它的三個基本特徵，以更好地瞭解大數據在零售業中的表現：
- 數量：這是大數據的核心方面之一。 如今，每天產生近 3.3 億兆位元組的資料。 全球生成、複製和消費的資料量，繼續以不斷成長的速度成長。 這主要是由於連線的成長和技術的發展。2020 年，生成的資料量達到 64.2 澤塔位元組。 到 2025 年，估計它將達到 180 澤塔位元組 —— 是三倍。
- 速度：如今重要的是速度。 有了這麼多生成的資料，企業需要快速處理它。 即時或近即時資料處理，在及時決策和應對變化方面，發揮著重要作用。
- 多樣性：資料有多種形式，包括資料庫等結構化資料、XM L檔案等半結構化資料，以及社交媒體報導和影像等非結構化資料。 整合這些不同類型的資料，需要強大的分析工具，這些工具支援多種格式，並提供全面的檢視。
這些功能在很多方面都對零售商有幫助。 他們簡化了營運並提高了客戶滿意度。 透過利用大數據的規模、速度和多樣性，零售企業可以更深入地瞭解客戶行為，最佳化庫存管理，並個性化行銷策略。
零售業的大數據分析與傳統資料分析
大數據分析和傳統資料分析之間有什麼不同嗎？ 雖然兩者有許多相似之處，目的在從資料中得出見解來支援商業決策，但它們有一些明顯的差異，並服務於不同的目的。
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特點 |
大數據分析 |
傳統數據分析 |
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大小 |
大量資料（澤塔位元組）。 |
較小的資料集（從千兆位元組到兆位元組）。 |
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品種 |
各種類型的資料：結構化、半結構化和非結構化資料（例如文字、影片、影像）。 大數據。使用動態架構，允許靈活性和以原始形式儲存資料的能力。 |
主要是適合關係資料庫或表的結構化資料。 傳統資料庫依賴於固定的靜態模式。 |
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速度 |
即時或近即時處理。 |
間隔更長的批次處理。 |
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資料來源 |
廣泛的企業和非企業級資料：社交媒體、感測器和視聽資料。 |
資料來自企業資源規劃、客戶關係管理（CRM）和線上交易。 |
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分析 |
即時進行，在收集資料時提供動態和整體的見解。 |
事件發生後遞增，有助於瞭解策略或更改對特定指標的影響。 |
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儲存 |
可擴充和靈活的儲存解決方案，通常涉及提高可擴充性和效能的分散式架構。 |
依賴傳統資料倉庫和集中式資料庫，但靈活性較低。 |
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處理能力 |
需要高處理能力才能即時管理大型、複雜的資料集。 |
更少密集的處理能力，用於較小的資料負載和定期分析。 |
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應用範圍 |
用於醫療保健、智慧城市和製造業等行業的複雜、預測和即時決策。 |
常規業務決策、定期報告和追蹤。 |
大數據分析在零售業的案例
大數據分析在零售業是如何使用的？ 有很多應用 —— 從客戶細分和有針對性的行銷，到詐欺檢測等等。 大數據已經成為零售商的強大工具。
客戶細分和有針對性的行銷
弄清楚哪些客戶可能想要特定產品，以及如何最好地向他們展示它，這是這裡的關鍵。 大數據分析讓企業更好地瞭解他們的客戶。 他們可以瞭解有關其客戶偏好、購買習慣、人口統計和其他重要類型的資料的更多資訊。 有了這些知識，零售商可以建立客戶檔案，幫助根據特定客戶群體的需求，客製化產品、服務和行銷策略。 因此，廣告更有效。
亞馬遜以其成功使用客戶細分而聞名。 多年來，世界上最大的線上零售商，一直在創造個性化的購物體驗，並提供客製化產品。 怎麼樣？ 該公司一直在從客戶那裡收集大量資料，相當於他們購買歷史記錄的約一埃位元組。
透過將這些資料與客戶瀏覽行為相結合，亞馬遜可以輕鬆辨識喜歡特定類型產品的客戶群體。 例如，30% 的客戶對電子產品感興趣。 這些資訊幫助亞馬遜開發有針對性的行銷活動，以推廣新的電子產品釋出或相關配件到該群體。
庫存管理和需求預測
如果他們正在尋找的產品在他們的首選網站上不可用，幾乎 31% 的線上購物者可能會轉向競爭對手。 如果這種情況再次發生，這個數字可能會翻倍。 未能擁有滿足客戶需求的庫存，可能會使企業面臨錯過銷售機會的風險，甚至從長遠來看失去客戶。 大數據分析讓零售商有機會窺視過去的銷售、季節性模式和市場狀況，以更準確地預測未來的銷售。 這導致了更好的庫存管理和成本降低。
沃爾瑪可能是零售商，使用高階分析來分析其商店的歷史銷售資料的一個很好的例子。 先進的演算法，可以準確預測不同領域對不同產品的需求，從而改善庫存管理。 透過這種方式，沃爾瑪將過剩的庫存水準降到最低，併為其客戶提供他們正在尋找的產品。 因此，透過資料驅動的預測，沃爾瑪將過剩庫存減少了 30%，每年節省了 20 億美元。
詐欺檢測和預防
零售業詐欺活動的威脅正在增加。 預計在 2023 年至 2027 年期間，全球商家因線上支付詐欺而造成的損失，將超過 3430 億美元。 為了分析大量資料，大數據使用現代分析工具和機器學習演算法。 這有助於檢測可能難以發現的模式和異常。 此外，大數據可以從新資訊中學習，並隨著時間的推移進行調整。
沃爾瑪使用大數據分析來檢測和防止詐欺。 由於處理了大量交易資料，沃爾瑪的系統可以辨識異常模式，並標記潛在的詐欺活動。
訂價策略最佳化
為產品設定合適的價格很重要。 如果做錯了，可能會導致銷售和利潤損失。 有了大數據，零售商可以透過觀察市場條件、競爭對手的價格和客戶行為，來找出最佳價格。
美國最大的折扣零售商 Target，利用大數據分析，來動態最佳化各種產品的訂價。 透過深入分析歷史資料，Target 可以深入瞭解，哪些產品在特定客戶群體中很受歡迎。 然後，它可以向這些群體，傳送有針對性的優惠券和優惠。 這有助於他們保持競爭力和吸引力。
客戶情緒分析和回饋
客戶情緒是衡量客戶對特定品牌的感受的指標。 透過檢查來自社交媒體、評論和支援互動等平台的大量客戶回饋，大數據分析可以確定客戶的感受，並確定需要改進的領域。
例如，星巴克透過檢查社交媒體報導和評論，來追蹤人們對其品牌的感受。 得益於此，他們可以快速回應負面評論，並在正面反饋的基礎上建立起來，以改善他們的品牌形象並保持客戶滿意。
好處：為什麼大數據分析對零售業很重要？
有效利用大數據，可以使不同行業的大大小小的企業受益。 零售業也不例外。 你已經有機會看到零售商如何利用大數據分析，所以讓我們仔細看看大數據帶來的整體優勢。
提高客戶滿意度
追蹤消費者資料的能力，使企業能夠更好地瞭解他們的客戶互動和需求。 有了這些資訊，管理層可以在行銷活動和產品範圍方面，做出更明智的決定。 此外，透過分析來自不同通路的客戶回饋，零售商可以解決問題，並提高整體服務品質。
為實體店和線上商店購物的客戶，提供個性化的零售體驗，有助於他們的滿意度。 這反過來又增加了他們再次從同一品牌購買，並成為忠實客戶的機會。
營運效率和成本降低
在零售業中使用大數據分析的另一個好處，是改善了供應鏈管理。 這自然導致簡化營運和降低營運成本。 透過分析整個供應鏈的資料，零售商可以更有效地最佳化物流、預測需求和管理庫存。
此外，更好的供應鏈可見性，可以幫助及早辨識潛在的中斷。 在這種情況下，主動解決問題並保持平穩執行要容易得多。
創新和適應市場變化的能力
零售市場在不斷發展，新的消費者偏好和趨勢不時出現。 為了獲得競爭優勢，零售公司需要使其策略、產品和服務與行業不斷變化的口味保持一致。 這樣做可能並不容易。 然而，有了大數據分析，事情看起來更有希望。 大資料有助於創新 —— 推出新產品或調整現有產品，以滿足不斷變化的需求。
營收增加
基於資料驅動的見解最佳化訂價策略、庫存管理和行銷活動，可以大大提高營收。 怎麼樣？ 嗯，大數據分析為辨識高價值客戶群打開了大門。 這允許有針對性的促銷和個性化優惠，以推動銷售。 此外，零售商可以比以前更準確地預測需求。 所以，這意味著沒有缺貨和銷售損失。
實施大數據分析的最佳實踐
儘管實施大數據分析的步驟可能有所不同，但根據你的企業目標和資料處理細節，你可以遵循一些步驟。
定義明確的業務目標
首先清楚地概述你的企業目標，大數據將要解決。 你想解決哪些具體問題？ 是提高客戶滿意度、最佳化庫存，還是加強行銷工作？ 不管是什麼原因，明確的目標是有效實施過程的第一步。 此外，檢查大數據解決方案是否可行 —— 估算專案的成本和投資報酬率，並評估營運費用。
評估當前的資料基礎設施
第二步是仔細檢查你當前的資料基礎設施。 確定其優勢和劣勢，並定義資料的格式、來源和品質。 準確瞭解你目前用於管理資料的工具和程式很重要。 因此，你會發現更容易確定你的企業，可能需要的資料基礎設施投資，來支援大數據工作。
選擇一個數據平台
選擇正確的資料平台是另一個步驟。 這涉及選擇用於儲存、處理和分析資料的基礎設施和軟體。 公司可以根據其預算、安全性和可擴充套件性要求在本地、雲或混合平臺之間進行選擇。 此外，考慮平臺的相容性、效能以及資料整合、品質、治理和資料視覺化等功能。
設計你的資料架構
接下來，規劃資料系統的整體結構和組織。 這意味著為你的資料如何組織和管理，制訂一個明確的計劃。 要做到這一點，你必須決定你需要的不同元件，如資料湖、資料倉庫和 ETL 流程，以及它們將如何協同工作。
此時，確保設計支援資料治理、安全和合規性很重要。 此外，架構應該是靈活和可擴充的。 畢竟，隨著你的業務成長，大數據源的數量和資料量也會增加。 因此，可擴充的架構，將幫助你適應不斷變化的業務需求。
建構並整合你的資料基礎設施
一旦平台被選擇並架構被設計出來，就該將它們付諸實踐了。 首先設定資料平台，並配置必要的硬體和軟體。 然後，開發資料管道來連線，和整合各種資料來源。
實施儲存解決方案，如資料庫和資料湖，以確保資料在各種組成之間平穩流動。 最後，測試、驗證和監控你的設定，以確保其有效執行並滿足你的資料需求。
創造和傳達見解
整合資料基礎設施後，透過展示和解釋分析結果，來分享你的資料見解很重要。你可以使用儀表板、報告、圖表和圖形進行視覺化。 但是，請記住，你應該根據受眾（高管、經理或客戶）客製化見解，並關注與他們最相關的關鍵發現、趨勢和模式。
大數據分析工具
大數據分析工具的選擇，對你的大資數據計劃的成功有重大影響。 這就是為什麼在做出決定之前，要考慮可擴充性、效能、成本，以及與組織技術景觀的相容性等因素。 尋找具有人工智慧功能的工具也是明智的，因為它們可以大大簡化資料分析過程。
微軟 Power BI
Power BI 作為一個強大的商業智慧平台脫穎而出。 其整合、清理和安全等功能，簡化了資料管理。Power BI 將原始資料轉化為可操作的見解，並確保安全儲存和易於訪問。 此外，如果資料意外丟失，查詢編輯器可以毫不費力地將其恢復到原始狀態。
主要特點：
- 互動式資料視覺化：Power BI 允許建立引人入勝的儀表板和報告，以揭示市場趨勢和見解。
- 與 Microsoft Excel、PowerPoint 和 Teams 無縫整合。
- 簡單的資料管理：使用者可以輕鬆地從 Excel 匯入視覺化並匯出到 PowerPoint。 這為他們提供了統一的資料體驗。
Qlik Sense
Qlik Sense 的在幫助使用者，輕鬆探索和視覺化他們的資料，速度快，反應迅速，處理大型複雜的資料集。 它提供了有價值的見解，透過圖表、圖形和表格顯示。 該平台還包括人工智慧驅動的資料準備、機器學習和預測分析工具，這些工具有助於預測趨勢，並支援智慧決策。
主要特點：
- 使用者友好的介面適合所有技能水準，可擴充的架構可滿足各種分析需求。
- 獨特的資料發現和全域性搜尋。
- 記憶體儲存技術支援。
圖表
該工具非常注重資料視覺化。 它具有直觀的拖放功能和廣泛的圖表類型。 因此，無論你是想探索銷售趨勢、客戶行為還是財務業績，Tableau 都能提供廣泛的視覺化選項，來滿足你的需求。
主要特徵：
- 能夠處理用於離線分析的大數據提取。
- 可擴充性：Tableau 可以佈署在本地或雲端，為不同的業務需求提供靈活性。
看
Looker 是一個強大的商業智慧和資料分析平台，在嵌入式分析和資料探索方面表現出色。 與傳統的BI工具不同，Looker 專注於直接在業務使用者工作流程中提供資料見解。 對於為銷售團隊、庫存管理、客戶分析等建立自定義儀表板，它可能非常寶貴。
主要特點：
- 非常注重使用者體驗和可連線性。
- 保護敏感資訊的綜合資料治理功能。
- 可擴充性，以處理不斷成長的資料量和使用者需求。
Neontri 的案例研究
Neontri 透過利用大數據建立一個強大的資料中心，幫助波蘭最大的電子商務公司之一遵守歐盟綜合指令。 這個中心確保了他們所有的系統都能順利地協同工作，並保持他們的資料是最新的，並符合法規。
該平台目的在快速儲存和處理大量資料，這對行銷團隊特別有用。 他們可以根據即時資料設定最佳產品價格。 透過使用大數據，他們降低了儲存成本，並做出了更好的決策。
結論
對於希望在當今競爭激烈的市場中，取得成功的零售商來說，大數據分析已經成為不可或缺的工具，為他們提供了令人興奮的創新和競爭優勢機會。 透過使用大數據，不同規模的公司可以更好地瞭解他們的客戶。 因此，他們可以最佳化營運並推動銷售。
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