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在零售业中采用数据科学以增加收入

2020-11-25 14:51:54   来源:

如今,数据已成为公司的一切,并已证明是行业的强大动力。对于那些热衷于做出有利可图的业务决策的人来说,它已变得不可或缺。在零售领域,数据的数量和种类呈指数级增长,为零售业务带来价值。但是,精明的零售商知道这些交互中的每一种都有潜在的获利潜力,并且正在利用数据科学的力量。

数据科学具有适应业务模型的潜力,它是分析大型数据集(结构化或非结构化)的过程。考虑到报告,IBM的一项调查显示62%的零售商利用大数据技术为其提供了强大的竞争优势。

以下是Data Science推动零售收益的5大方式。

价格管理受数据影响

在德勤报告中,价格管理计划可帮助在一年内将利润率提高2%至7%,平均可产生200%至350%的投资回报率。此前,零售商不得不使用一些数据点来设置价格,例如销售商品的成本,利润率,竞争对手的定价以及制造商的建议零售价。但是,现代零售数据现在使他们能够根据季节性需求,客户位置和行为以及购买频率来提高和降低价格。

市场销售分析与促销

对市场销售进行有效分析可能会对利润产生巨大影响。但是,这不是一个新主意,但战略性实施可以为零售公司带来利润增长。例如,如果客户购买产品,则他/她很可能会购买相关商品。因此,在零售中利用数据科学可以帮助零售公司提高利润,而无需进行一系列的A / B测试。甚至,零售商也可以向其各个客户群提供个性化报价,以进一步促进转化和销售。

数据历史记录驱动的推荐引擎

推荐引擎已被证明在零售领域中很有用,因为它可以提供客户的行为预测。根据报告,所有亚马逊销售中超过35%的收入是由推介引擎产生的。Netflix还具有完善的推荐算法。这些推荐算法根据每个客户的购买和搜索历史来推荐产品。如今,零售商倾向于将这种引擎用作客户意见的主要实践之一,从而有助于增加销售和掌握趋势。

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