اطلاعات در دنياي خرده‌فروشي حياتي است. شركت‌ها مدت‌هاست كه بر روي داده‌هاي فروش و تحقيقات بازار تكيه كرده‌اند تا تجربيات بهتري براي مشتري به ارمغان آورند، زنجيره‌هاي تامين را كارآمد سازند و پيشنهادات توليد را بهبود بخشند.
چرا كلان داده در خرده‌فروشي رونق يافته است؟
ابزارهاي ديجيتال امروزي، منابع داده‌ي بيشتري از آنچه قبلاً بوده براي خرده‌فروشان تدارك ديده‌اند. آنها نه تنها مي‌توانند نشان دهند كه كدام توليدات و كجا فروخته شده‌اند بلكه در حال حاضر مي‌توانند مشخص كنند كدام مشتريان حقيقي و گروه‌هاي مشتريان در حال خريد آن چيزي هستند كه در نظر گرفته بودند و چگونه تصميمات خريدشان تحت تاثير نيروهاي خارجي است.
داده‌هاي جمع‌آوري شده از شبكه‌هاي اجتماعي، دستگاه‌هاي اينترنت اشياء و جستجوي ساده در اينترنت مي‌توانند به شركت‌ها چيزهاي زيادي درباره‌ي تمايلات و رفتار مشتريان بگويند. سكوهاي توسعه‌يافته‌ي تجزيه و تحليل مي‌توانند اين داده‌هاي بدون ساختار را پردازش كنند تا گرايش‌ها و ترجيحات مشتريان را مشخص كنند.
خرده‌فروش‌ها مي‌توانند از اين داده‌ها استفاده كنند تا تصميماتي تجاري بگيرند كه با نيازهاي واقعي مشتريان توازن بيشتري دارد؛ به جاي اينكه تلاش كنند به بهترين شكل از مشتريان‌شان درخواست كنند كه چيزي كه نمي‌خواهند را بخرند يا به اين كار مجبورشان كنند.
۵ مورد استفاده‌ي ارزشمند از كلان داده در خرده‌فروشي
۱. چشم‌انداز ۳۶۰ درجه‌اي از مشتريان
كلان داده به خرده‌فروشان اجازه مي‌دهد تا بيشتر در مورد مشتريان‌شان بدانند. اين امر به نوبه‌ي خود به آنها امكان ساخت يك تصوير جامع از رفتار مشتريان مي‌دهد.
دانستن اينكه شخص چه چيزي دوست دارد و چه چيزي دوست ندارد، هرچند وقت يكبار خريد مي‌كند و به چه ميزان در شبكه‌هاي اجتماعي فعاليت مي‌كند، همه عوامل مهمي هستند كه مي‌توانند به داده‌هاي سنتي جمعيت‌شناسي بيشتري مانند گروه سني، جنسيت و مكان جغرافيايي، در ارتباط با مشتريان واقعيت بخشند.
ابزارهاي تجزيه و تحليل و يادگيري ماشيني به شركت‌ها كمك مي‌كنند تا اين كميت‌ها را در سرتاسر محدوده‌ي گسترده‌ي منابع مشخص كنند و سپس آنها را با مصرف‌كننده‌ي مناسب مطابقت دهند.
به محض تقسيم‌بندي مناسب، اين مشتريان مي‌توانند مركز توجه كمپين‌هاي بازاريابي پيچيده و هدفمند قرار بگيرند كه بر روي سفر مشتريان واقعي‌شان بازتاب بهتري دارد.
تركيب داده‌هاي به دست آمده از برنامه‌ي وفاداري، فعاليت در برنامه‌ها و عضويت‌هاي تجارت الكترونيك، پيگيري هزينه‌ها را در طول زمان براي خرده‌فروشان از هميشه آسان‌تر كرده است. اين داده‌ها به آنها نه تنها امكان مشاهده‌ي آنچه مشتريان خريداري كرده‌اند را مي‌دهد بلكه در مورد نحوه‌ي خريد آنها و اينكه تحت چه شرايطي به آن روي آورده‌اند، نظريات بهتري ارائه مي‌دهد.
براي مثال اگر احتمال بيشتري وجود دارد كه برخي اشخاص در زمان‌هاي خاصي از سال خريد كنند، فرصت خوبي است كه با توصيه‌ها و پيشنهادات مازاد آنها را هدف قرار دهيم. همين داده‌ها در دوره‌هاي زماني كوتاه مدت مي‌توانند جهت اطلاع‌رساني استراتژي‌هاي بازاريابي طراحي شده جهت جلب مشتري، مورد استفاده قرار بگيرند.
اهميت اطلاعات مشتريان به اين معني نيست كه كلان داده تنها شامل داده‌هاي جمع‌آوري شده از مشتريان است. كلان داده شامل اطلاعاتي است كه از منابع مختلف جمع‌آوري مي‌شوند و همه‌ي آنها مي‌توانند تاثيري بر تقاضا در بازار داشته باشند.
يك مثال معروف، استفاده‌ي پانتين (Pantene) از داده‌هاي آب و هواست تا مشتريان بالقوه را در صورت انتظار وجود رطوبت محلي با تبليغات در مورد محصولات برطرف‌كننده‌ي وز مو، هدف قرار دهد.
تجزيه و تحليل داده كلان همچنين مي‌تواند براي به دست آوردن بينش‌هاي مهم درباره‌ي اينكه چگونه پيشامدهاي روزانه بر روي گرايشات مشتريان تاثير مي‌گذارد و حاشيه‌اي ارزشمند نسبت به رقيبان در اختيار خرده‌فروشان قرار مي‌دهد، كمك‌كننده باشند.
كلان داده‌ها به سازمان‌ها كمك مي‌كنند تا ناكارآمدي‌ها را در ساختار سازماني‌شان، از تداركات زنجيره‌اي تا ساماندهي بك آفيس، مشخص كنند. اين به اين معني است كه اغلب در قفسه‌هاي فروشگاه‌ها و مراكز توزيع توليدات مناسبي قرار خواهند گرفت، كارمندان مي‌توانند زمان بيشتري را صرف پاسخگويي به نيازهاي مشتريان كنند و (مهم‌تر از همه) هزينه‌هاي غيرضروري از بين خواهد رفت.
اين موضوع بخصوص براي شركت‌هايي كه هنوز در حال حفظ مغازه‌هاي خرده‌فروشي حضوري هستند، حياتي است. زيرا به طور فزاينده‌اي با رقباي سرسخت از همتاهاي آنلاين‌شان مواجه مي‌شوند.
فناوري مانند مسيريابي سامانه بازشناسي امواج راديويي و الگوريتم‌هايي كه مديريت تداركات زنجيره‌اي را بهينه مي‌كنند، مي‌توانند به شركت‌ها كمك كنند تا در عصر حمل رايگان و تحويل در همان روز، مطرح باقي بمانند.
هدف نهايي از چشم‌انداز ۳۶۰ درجه‌اي از مشتريان اين است كه تجربه‌ي بهتري براي آنها رقم بخورد. اين هدف فراتر از اين است كه در زمان مناسب، تبليغات مناسب را به شخص مناسب ارائه كنيم.
تجزيه و تحليل كلان داده مي‌تواند براي پردازش هزاران تماس از سوي مشتريان به كار گرفته شود تا چالش‌هاي معمولي را كه مشتريان با آنها مواجه مي‌شوند را تعيين كند و راه‌حل‌هايي براي پايدار كردنشان به كار گيرد.
دريافتگر اطلاعات مي‌تواند تصوير دقيق‌تري از نحوه‌ي حركت افراد در يك فروشگاه حضوري به ما بدهد كه به شركت‌ها اجازه مي‌دهد تا فضا را براي كاهش ناسازگاري‌ها بهينه كنند.
با اينكه شايد مشتريان فوراً متوجه اين تغييرات نشوند ولي برايشان تجربه‌ي خوبي خواهد بود كه باعث ايجاد وفاداري مي‌شود و كاري مي‌كند تا آنها در آينده نيز بازگردند.
نحوه‌ي به‌كارگيري كلان داده در خرده‌فروشي
جمع‌آوري حجم عظيمي از اطلاعات مورد نياز براي ساخت بيشترين كلان داده‌ها در خرده‌فروشي يكي از چالش‌هاي اصلي براي بيشتر شركت‌هاست.
پردازش اين اطلاعات به حجم عظيمي از قدرت محاسباتي نياز دارد كه اغلب فراتر از توان اكثر خرده‌فروش‌هاست؛ به كنار كه همه‌ي اين داده‌ها را كجا دخيره كنيم!
مراكز داده به دليل قابليت انعطاف‌پذيري و اطمينان، راه‌حل مناسبي هستند. آنها به دليل درآميختن افزونه‌هاي بي‌شمار و پيشنهاد خدمات تحسين برانگيز بازيابي فاجعه، اغلب امن‌ترين محيط براي اطلاعات مشتريان هستند.
با فرارسيدن زمان پردازش اين اطلاعات، توانايي آنها در ارتباط سريع با سكوهاي ابري متعدد تضمين مي‌كند كه شركت‌ها هميشه به منابع محاسباتي دسترسي داشته باشند. اين امر مي‌تواند به تقاضاهاي پردازش كلان داده پاسخگو باشد.