Αξιοποιώντας τα δεδομένα πελατών για την πρόβλεψη των τάσεων στο retail

Περισσότερα δεδομένα = μεγαλύτερο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα!

Σε ένα συνεχώς μεταβαλλόμενο τοπίο όπως αυτό του κλάδου retail, η κατανόηση της καταναλωτικής συμπεριφοράς και κατ’ επέκταση η πρόβλεψη μελλοντικών αναγκών καθίστανται πιο αναγκαίες από ποτέ. Το ισχυρότερο πλέον εργαλείο που παρέχεται στις επιχειρήσεις και εξυπηρετεί αυτόν τον σκοπό είναι τα δεδομένα των πελατών τα οποία, μεταξύ άλλων, περιλαμβάνουν πληροφορίες όπως το ιστορικό αγορών, τις προτιμήσεις, τα δημογραφικά τους στοιχεία, τις αλληλεπιδράσεις με την επιχείρηση, καθώς και το feedback.

Δεδομένα μπορούν να συλλεχθούν μέσω των φυσικών ή ηλεκτρονικών σημείων πώλησης, , εφαρμογών που ενδέχεται να έχει μια επιχείρηση, προγραμμάτων πιστότητας, social media κ.λπ. Η τεράστια αυτή πηγή πληροφοριών και η σωστή ανάλυσή τους, προσφέρει πολύτιμες ενδείξεις για τον χρόνο, τον τρόπο και τον λόγο που ένας πελάτης προχωρά σε αγορά ενός προϊόντος, αλλά κυρίως για τις ενδεχόμενες μελλοντικές του κινήσεις.

Η ανάγκη πρόβλεψης των τάσεων

Οι τεχνολογικές εξελίξεις έχουν αλλάξει ριζικά τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις λειτουργούν και οι καταναλωτές πραγματοποιούν αγορές. Τα δεδομένα συμβάλλουν στην προσπάθεια των επιχειρήσεων retail να εντοπίζουν μεταβολές στη ζήτηση προϊόντων, στις προτιμήσεις και στα καταναλωτικά μοτίβα.

Αντίστοιχα οι καταναλωτές, σήμερα, όχι απλώς περιμένουν αλλά επιλέγουν συνειδητά μια εξατομικευμένη εμπειρία από τα brands – ένα από τα αποτελέσματα της αυξημένης συνδεσιμότητας, των social media και της δυνατότητας real-time αλληλεπίδρασης. Μάλιστα, 3 στους 4 καταναλωτές είναι πιθανότερο να προχωρήσουν σε αγορά από μια επιχείρηση που προσφέρει εξατομικευμένες εμπειρίες και να ξοδέψουν 37% περισσότερα χρήματα.

Η ικανότητα των επιχειρήσεων να προβλέπουν τις καταναλωτικές τάσεις δεν αποτελεί πια ένα εργαλείο marketing, αλλά απαραίτητη στρατηγική αντιμετώπισης της αστάθειας της αγοράς. Η ταχύτητα των εξελίξεων απαιτεί άμεση και έγκαιρη ανταπόκριση, καθώς σε διαφορετική περίπτωση οι επιχειρήσεις θα μείνουν πίσω από τον ανταγωνισμό.

Πώς η τεχνολογία αποκωδικοποιεί τη συμπεριφορά των καταναλωτών

Τεχνολογίες όπως τα data analytics και το machine learning διευκολύνουν τις επιχειρήσεις να επεξεργάζονται τεράστιους όγκους δεδομένων και να εξάγουν χρήσιμες πληροφορίες από αυτά. Με αυτόν τον τρόπο, μπορούν να εντοπιστούν καταναλωτικά μοτίβα, τάσεις και συμπεριφορές που διαφορετικά δεν θα έρχονταν ποτέ στο προσκήνιο.

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) ενισχύει ακόμη περισσότερο τις δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων, καθώς βοηθά στη δημιουργία εξατομικευμένων προβλέψεων, από συστάσεις προϊόντων σε κάθε καταναλωτή ξεχωριστά μέχρι τη διαχείριση των αποθεμάτων σε συνάρτηση με την αναμενόμενη ζήτηση.

Τα οφέλη για τις επιχειρήσεις

Η αξιοποίηση των δεδομένων οδηγεί σε σαφή πλεονεκτήματα για τις επιχειρήσεις, καθώς αυξάνει την ικανοποίηση και την πιστότητα των πελατών, μέσα από εμπειρίες που ανταποκρίνονται στις διαφορετικές ανάγκες και επιθυμίες τους. Η πρόβλεψη των τάσεων οδηγεί, επίσης, στην αύξηση της αποδοτικότητας των επιχειρήσεων μέσω των στοχευμένων στρατηγικών, της δημιουργίας προωθητικών ενεργειών και της καλύτερης διαχείρισης του αποθέματος. Συνολικά, τα δεδομένα και η αποτελεσματική τους χρήση δημιουργούν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, αφού οι επιχειρήσεις που αναγνωρίζουν την ανάγκη και προσαρμόζονται γρηγορότερα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες, παραμένουν ενημερωμένες όσον αφορά τις εξελίξεις της αγοράς και αφήνουν πίσω τους ανταγωνιστές. Σύμφωνα με έρευνα, οι επιχειρήσεις λιανικής που χρησιμοποιούν πλήρως τα big data στις καθημερινές δραστηριότητές τους έχουν τη δυνατότητα να σημειώσουν ακόμη και 60% αύξηση στην κερδοφορία τους.

Οι προκλήσεις

Η προστασία των προσωπικών δεδομένων βρίσκεται, φυσικά, στο επίκεντρο. Η συμμόρφωση με τον GDPR, η διαφάνεια στη χρήση και αποθήκευση των πληροφοριών και η εξασφάλιση συγκατάθεσης από τους πελάτες είναι απαραίτητες προϋποθέσεις. Το 80% των καταναλωτών κρίνει ότι είναι σημαντικό οι επιχειρήσεις να έχουν μια σαφή και ξεκάθαρη πολιτική διαχείρισης των δεδομένων τους, ενώ το 71% αποθαρρύνεται από επιχειρήσεις που ζητούν δεδομένα αλλά δεν εξηγούν πώς θα τα χρησιμοποιήσουν.

Επιπλέον, η ανάλυση των δεδομένων απαιτεί εξειδικευμένα εργαλεία και προσωπικό. Χωρίς αυτά, οι επιχειρήσεις κινδυνεύουν να ερμηνεύουν ελλιπώς ή λανθασμένα τις πληροφορίες. Σύμφωνα με την έρευνα “The State of Dark Data”, το 60% των ερωτηθέντων αναφέρει ότι τα μισά ή περισσότερα από τα δεδομένα του οργανισμού τους καταλήγουν ως “dark data” (όλα τα δεδομένα που συλλέγονται, αποθηκεύονται αλλά δεν αξιοποιούνται).

Τέλος, για να μπορέσει μια επιχείρηση να αξιοποιήσει στο έπακρο και αποτελεσματικά τα δεδομένα, θα πρέπει να επενδύσει σε τεχνολογία, υποδομές και προσωπικό, γεγονός που συνεπάγεται υψηλό αρχικό κόστος, αλλά έχει στρατηγικό αντίκρισμα.

Στρατηγικές για την αποτελεσματική αξιοποίηση των δεδομένων

Η εφαρμογή πιλοτικών προγραμμάτων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να εντοπίσουν προκλήσεις σε μικρή κλίμακα, πριν τη γενικευμένη εφαρμογή. Παράλληλα, η ανάπτυξη συνεργασιών με εξειδικευμένες εταιρείες τεχνολογίας και ανάλυσης δεδομένων, καθώς και η υιοθέτηση μιας διαρκούς κουλτούρας εκπαίδευσης συμβάλλουν στη διατήρηση ευελιξίας και ανταγωνιστικότητας, ακόμα κι όταν οι τάσεις αλλάζουν ταχύτατα.

Τα δεδομένα δεν είναι ακόμη ένα τεχνολογικό βάρος, αλλά με τη σωστή διαχείριση μπορούν να αποτελέσουν στρατηγικό κεφάλαιο. Οι επιχειρήσεις που επενδύουν συνειδητά στην κατανόησή τους, δημιουργούν σχέσεις εμπιστοσύνης με τους καταναλωτές, διαμορφώνουν ολοκληρωμένες και καλύτερες εμπειρίες και αποκτούν πλεονέκτημα απέναντι στον ανταγωνισμό.

Ανακαλύψτε περισσότερα για το μέλλον του retail και τις ευκαιρίες που προσφέρουν οι τεχνολογικές εξελίξεις στο “Retail Innovation Report 2024”, από την Cardlink, a Worldline brand, σε συνεργασία με το Found.ation.