毫无疑问,数据是当今企业最具价值的资产之一。企业越来越喜欢用数据驱动决策,而不再是靠直觉进行决策。据 Statista 的一份数据分析报告显示,在未来几年里,全球大数据分析市场将以近 30% 的增长率快速发展。
首先,数据变得更易于获取。在过去,企业数据的采集和存储容易受到技术和成本的影响,过程非常耗时且昂贵。如今,新兴技术的发展使得这些限制正在减少。
二是,数据的维度和类型变得更加丰富。无论数据是从社交媒体、客户互动、营销活动、物联网设备还是智能设备中提供,企业都可以通过多种渠道获得源源不断的高质量数据。
三是,数据集成工具更加强大。数据转换和清理工具可以为每个客户创建单一的真实数据源。一旦企业以这种方式集成数据,那么在后续使用时,会更易于理解和运用。
然而,尽管企业在数据采集和处理方面已经取得了新的进展,但依然存在缺失的环节:如何使分析与业务目标保持一致?实际上,许多企业并没有明确业务成果战略,或希望通过数据分析实现哪些目标。很普遍的一个问题就是,企业数据湖中的数据集可能比竞争对手大很多倍,但如果无法理解数据并借此来实现正确的结果,那么你所拥有的只是一组孤立的数据。
零售业,就是一个很好的例子。在这样一个不断变化的行业中,预测分析至关重要。如果你想推出一款新的食品,如何判断它是否会在某个地区畅销?单纯从英国的南北部来看,就已经存在很多差异:由于伦敦提供了文化和就业机会,南部英格兰的消费群体会相对年轻化。但随着向北移动,客户画像就会变得更加多样化。
如果我们推出一款新品且下架另一款产品,消费者会如何抉择? 如果在国内供应商还不稳定的情况下,就想要增加进口商品来为消费者提供多样化的选择,会有什么影响? 竞争定价在基于道德采购的产品上有何不同?消费者愿意支付的上限是多少?
通过预测分析,零售企业还可对购买模式和购物行为的历史数据进行更深入的洞察。例如,通过对客户数据进行预测性策略分析,你可以了解以下内容:
你的竞争对手如何在全渠道策略中利用数据? 季节性需求如何影响供应链需求? 客户画像的变化如何影响不同产品的销售? 哪些渠道表现良好,哪些渠道正在萎缩? 如何采取不同的销售策略来增加购物篮规模? 如何利用实时库存和库存更新来增强供应链弹性?
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