Blog | Data Strategy & Insights | July 14, 2023 | 3 min read

Comment les leaders de la distribution appliquent l'analyse des données

Par Teresa Wingfield

#Mégadonnées #Analyse des données #Analyse commerciale
retail analyse des données big data

Par Teresa Wingfield

#Mégadonnées #Analyse des données #Analyse commerciale
Dans cet article :

Les détaillants peuvent utiliser le big data pour mieux connaître leurs clients afin d'améliorer l'expérience client, d'améliorer le marketing et d'optimiser la gestion des prix, des stocks et de la Chaîne d'approvisionnement . La collecte de grandes quantités de données et l'utilisation d'outils analytiques avancés pour découvrir des informations, faire des prédictions et générer des recommandations offrent de formidables opportunités. Les décisions fondées sur les données peuvent maximiser les ventes et les bénéfices, renforcer la fidélité des clients, améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts.

Voici un aperçu rapide de quelques-unes des principales utilisations de l'analyse de la vente au détail :

Analyse de la vente au détail (alias "Customer 360")

L'analyse des ventes au détail, également connue sous le nom de Customer 360, donne aux détaillants une vue complète des clients en regroupant les données provenant des différents points de contact qu'un client peut utiliser pour contacter une entreprise, acheter des produits et bénéficier d'un service et d'une support. Pour ce faire, il est nécessaire de rassembler des données volumineuses provenant d'applications d'entreprise et SaaS telles que CRM, ERP, service et support client, ventes, données sociales/comportementales et sources de données tierces, et d'appliquer les principes de l'analyse avancée au commerce de détail. analytique avancée pour découvrir des informations approfondies, faire des prédictions et générer des recommandations.

Customer 360 peut permettre d'améliorer les résultats de l'entreprise et, plus important encore, d'augmenter les revenus. Grâce à Customer 360, vous en saurez plus sur vos clients, sur les meilleurs moyens d'entrer en contact avec eux, sur les offres ciblées qui feront mouche, sur la probabilité de désabonnement et sur les meilleurs moyens de personnaliser l'expérience client en temps réel afin de gagner plus d'affaires et de fidéliser davantage les clients. Vous pouvez également en savoir plus sur vos produits, notamment sur les groupes de produits les plus rentables, sur les produits qui avantage le plus d'associations avec d'autres produits, sur la disposition optimale des rayons et sur la manière d'optimiser les promotions.

Décisions de tarification fondées sur des données

En utilisant l'analytique avancée pour informer les décisions de tarification, les détaillants peuvent prendre des décisions plus éclairées, basées sur des données, en fonction du comportement des clients et des conditions du marché. Les détaillants ont besoin de big data, y compris de données internes telles que le comportement des clients et les données de vente, et de données externes telles que les données du marché et de la concurrence pour piloter l'analyse avancée des prix :

Optimisation des prix

  • La tarification dynamique permet d'ajuster les prix en temps réel en fonction de la demande des clients, de la concurrence et d'autres facteurs.
  • Analyse de l'écart de prix pour comparer les prix à ceux des concurrents.
  • Analyse du prix de l'offre groupée pour définir le prix optimal d'une offre groupée de plusieurs produits ou services.

Optimisation de l'inventaire et de la Chaîne d'approvisionnement

En analysant les big data pour la gestion des stocks, les détaillants peuvent identifier les tendances des ventes, prévoir la demande et prendre des décisions éclairées en matière de commande, de stockage et de distribution. Les détaillants peuvent ainsi optimiser leurs niveaux de stock afin de réduire les ruptures de stock et le surstockage.

Big data analytics can also help retailers reinvent their supply chain across sourcing, processing, and fulfillment of goods.  Supply chain data comes from procurement, inventory management, order management, warehouse management, fulfillment, transportation management, and more sources. Analyzing this data identifies opportunities to align supply with volatile demand, avoid supply shortages, achieve faster delivery, and decrease labor costs.

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Retailers will need to accelerate their use of big data and advanced retail analytics to anticipate changing customer needs and dynamic market conditions.  We’ve just scratched the surface of use case opportunities, including customer 360, data-driven pricing, inventory and supply chain optimization.

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