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2020趋势:零售业十大数据分析应用解析

2020-02-14 09:00   来源:MarTechCareer
概要:越来越多零售商重视起线上销售的发展,一大部分原因就是因为电子商务在数据收集和整合这一块拥有巨大优势,从而让企业的数据分析有了更多发挥空间并作出科学有效的决策。

  数据是一股重要的推动力量,各行各业的大公司都在各自的领域尝试发掘数据的最大价值。一来,通过分析数据,企业可以做出更加精确的盈利决策;二来,通过各种信息流和沟通渠道,商家可以利用数据分析的成果影响甚至引导消费者的行为。

  近几年数据科学的应用在零售业也发展迅猛。零售商能获取海量的消费者数据,并能由此建立起特有的消费者心理画像,挖掘他们的痛点。所以,消费者很容易受零售商的新“玩法”影响。

  以下总结了零售业数据科学应用的top 10案例,想紧跟潮流就不要错过!

  推荐系统Recommendation engines

  推荐系统是零售商用来预测消费者行为的一大神器。推荐算法让商家在了解顾客对不同商品的喜好同时,也能通过给用户展示推荐的产品,增加销售或引导消费习惯和趋势。

Source:Medium

  推荐系统会根据消费者的选择调整推荐内容。大量的数据经过推荐系统的清理和筛选后可以为商家提供宝贵的insight。我们一般所说的推荐系统算法,分协同过滤和基于内容过滤这两种。前者是基于顾客过去一系列的行为,而后者是基于一系列产品的特性。除此之外,还有其他各种诸如人口学、偏好、需求、历史消费记录等等数据, 也会被学习历史数据的算法预处理。

  推荐系统会算出一个相似度指数,用以描述消费者的偏好,并根据这个指数来优先推荐每个消费者(预计)最喜爱的商品或者服务。根据线上用户画像的分析,推荐系统可以推荐up-sell(同类别更高档的)产品或者cross-sell(不同类别的互补产品)给用户。

  购物篮分析Market basket analysis

  购物篮分析是一种在零售业经久不衰又十分有效的传统分析方法。这种分析方法着眼于消费者购物篮里的商品组成并结合购买记录从而找出商品间的关联,外加线上收集的消费者对于产品的偏好,商家可以预测顾客接下来可能购买什么产品并因此调整自己的货架展示以及定价策略。

Source:WordPress

  购物篮分析离不开海量的消费者交易数据。普遍的操作方法是根据预先制定的规则看消费者行为(“rule based”)。分析人员会将交易数据转换成方便分析的形式,再根据业务需要进行不同“颗粒度”的分析。这可以是每次交易,也可以是一个时间段概括;可以是单个产品间,也可以是产品大类间的联系。通过购物篮分析,商家可以得到关键洞察以制定有效的产品策略以及市场营销策略,以提升自己的销售额。

  保修服务分析Warranty analytics

  许多零售商品都有一段时间的售后保修期。数据分析也可以被用来监测索赔情况,识别欺诈骗保。在赔付保修上节省下来的开支可以作为提高服务质量的投资。通过挖掘结构化数据和文本内容,保修分析能发现索赔规律,并识别潜在问题。这些初步结果经过更加细致的分类后,可以转化为实时的洞察和解决方案。

  由于需要快速(甚至实时)处理大量不规则数据,识别保修问题有很高的技术门槛,专注于大量索赔中那些反常的状况。一些在线数据平台提供了强大的实时分析能力,使快速分析保修索赔变得容易。分析能力的进步使零售商可以将保修服务从拖累变成盈利的机遇。

Source:Conversation

  价格优化Price optimization

  找到最合适的价格是消费者和零售商都心心念念的。现在,零售商可以利用优化算法来找到让其利益最大化的价格。给一个产品定价,不仅仅要考虑上游生产或采购商品的成本,还要考虑下游消费者的购买力和外部市场上其他商家的价格。有了数据分析工具的帮助,定价问题有了全新的解决方法。

  终生价值预测Lifetime value prediction

  在零售业中,顾客终生价值CLV是指商家在整个客户-业务关系中从单个顾客身上能够获取的所有利润。因为收入相对成本更不确定,CLV的预测更多应用于收入而不是成本上。

  CLV模型通常运用历史数据做出预测。算法通过分析这些数据确立并分析用户之于一个品牌的商业生命周期。通常CLV模型会处理分析消费者喜好、整体花费、最近购买行为的数据,并将其制作成输入数据,输入(线性)回归模型中。由此,商家不仅可以知道现有顾客价值和预测未来顾客价值,还可以发现顾客的特点与其商业价值之间的关系。

Source:Klaviyo

  这样的统计方法论,配合上数据的丰富程度,可以有效分析消费者的购买行为,让零售商了解自己的顾客,并相应改善自己的服务、调整业务优先级。

  欺诈识别Fraud detection

  欺诈(个人或团体欺诈)是零售商在维护顾客信赖时面临的一大挑战。好的欺诈识别可以为公司减少巨大的经济损失。消费者可能面临多方面的欺诈风险,比如退货、送货、信用记录损失、付款方式风险等等。这些案例都会损害零售商的声誉,甚至导致其永远失去消费者来之不易的信任。

Source:Medium

  为了保护声誉,公司必须领先欺诈者一步。大数据平台为商家提供了持续监测各类行为的工具以及时识别欺诈。识别欺诈的程序不仅仅需要识别当下的欺诈活动,更需要预测未来可能发生的欺诈行为,防患于未然。识别欺诈需要运用很多前沿数据科学技术,比如用降维技巧将数据转换成可以快速分析的形式,用聚类算法来发掘潜在趋势,用深度神经网络来学习复杂的数据空间,最终形成可以快速有效识别欺诈的解决方案。数据科学让商家可以更有效地识别欺诈,更好地维护消费者权益和消费者对自己的信赖。

  结语

  数据科学在各行各业都有广泛的应用,零售业也不例外。零售商收集了海量的交易、电子邮件、查询语句、购买历史等数据,并能运用各种数据分析和建模的方法来使自己的营销、销售、采购、运行等系统更加有效,最终达到改善消费者购物体验的目的。这里分享的top 10就是数据科学在零售业已被快速广泛应用的一些例证。

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编辑:Arno

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