Prévisions: L'Avenir Comment Les Détaillants Par Données Autour De Consommateur

< p > < strong > < / strong > Association de promotion < / p >

< p > Dunnhumby auto - appartient à Tesco en 1994 à l'aide de ce supermarché de créer les cartes de fidélité depuis des projets, les consommateurs ont sur les détaillants de recueillir leur consommation < a href = "http: / / www.91se91.com / News / index_c.asp" > < / a > des habitués.

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< p > supermarché au - delà de données utilisant le comportement des consommateurs qui, dans sa base de données des ventes est toujours à l'historique de la saison, le climat et d'autres données, à préparer son magasin combien de "barbecue", "bière", ou "parapluie" comme valeur de référence.

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< p > En outre des données de paction provenant de l'utilisateur est effectivement au magasin, supermarché capture également des informations utiles à partir de médias sociaux, y compris l'emplacement de l'affichage de la localisation de l'utilisateur, le contenu publié et ainsi de suite.

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< p > la capacité d 'analyser ces données en temps réel offre aux détaillants une occasion sans précédent de se développer et de fournir des services personnalisés en ligne à leurs consommateurs, où qu' ils se trouvent et à tout moment.

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Http: / / www.91se91.com / News / index u.Asp > > pertinence / a > > promotion.

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"P", "Si vous savez ce que vos clients veulent acheter et ce qu 'il y a dans votre magasin de stocks pertinents, vous pourrez faire les recommandations les plus appropriées pour eux, bien entendu, les commer?ants" en temps voulu ", a déclaré Klaus boeckle, de l' analyse des données de la SAP," les sociétés qui ont déjà fait ce qu 'elles voulaient, y compris la colonie et l' Amazonie ".

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"P", "strong", "Personnaliser plus profondément les clients", "strong", "p", "

Les commer?ants de l 'h?tel P' ont accès à des données aussi importantes sur les consommateurs sur des appareils portables, ils peuvent facilement consulter les fichiers personnels des consommateurs et se renseigner sur l 'évolution de la clientèle à partir de leurs dernières informations sur les médias sociaux, par exemple s' il est prêt à passer ses vacances ou s' il s' inquiète de trouver une robe de soirée qui lui convient.

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"P" > Ensuite, l 'employé peut recommander au client d' acheter le produit dont il a besoin, car en tant que détaillant, nous connaissons ses besoins et ses antécédents en matière d 'achat.

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La technologie ibeacon correspondant à Apple - le tra?age de la position Bluetooth dans le magasin est con?u pour être utilisé avec des téléphones portables intelligents et, dès le moment où le consommateur entre dans le grand magasin, les détaillants et les concepteurs d 'applications sont en mesure de confirmer leur identité.

Les produits spécifiquement recommandés sont ensuite recommandés sur le téléphone intelligent du client, selon l 'étage et l' emplacement précis du magasin où le client se trouve.

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"P" > sur la base des ventes en temps réel, l 'employé du magasin de Lush peut à tout moment modifier la configuration de son magasin.

"> p > pour toutes les adaptations" personnalisées ci - dessus, il faut d 'abord obtenir l' autorisation des consommateurs et permettre aux commer?ants et aux concepteurs d 'applications d' obtenir des données sur leur vie privée.

En fait, les commer?ants ne veulent que traduire ces données en un meilleur service.

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P > le détaillant de produits cosmétiques, Lush, possède de grandes données < http: / / www.91se91.com / News / index U C.Asp > et analyse le matériel < a > à l 'intention des commer?ants dans les magasins et les entrep?ts afin qu' ils puissent contr?ler les ventes en temps réel.

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"P > > Cette approche peut stimuler la concurrence entre les employés de magasins au niveau de la performance des ventes, ce qui permet d 'obtenir un meilleur état de travail et d' offrir aux consommateurs des expériences différentes en matière d 'achats.

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Par exemple, lorsque les commer?ants découvrent que les boules de douche et un autre shampooing dans le magasin sont plus souvent combinés avec le nombre d 'achats, ils peuvent modifier de leur propre initiative l' emplacement de ces deux produits et les placer à proximité.

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< p > < strong > de données plus, mieux c'est < / strong > < / p >

< p > ce sur la base des données vers les consommateurs ont recommandé de produits est très répandu dans le réseau de détaillants de l'application et de la dynamique de développement continue d'augmenter.

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< p > l'Amazone mondiale a atteint environ 2,4 milliards 750 millions de dollars, les recettes de près, ils ont réalisé la capture de suivi d'informations de l'utilisateur, en fonction des résultats de l'analyse des données de réglage de ses différents services.

En fait, au début de la période de collecte des données en 2004, la capacité d'analyse dépasse actuellement la plupart des détaillants.

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< p > actuellement, la plupart des détaillants en ligne peut être basé sur la recherche de l'utilisateur, l'historique de navigation de pousser le produit correspondant à leur réserver le courrier électronique.

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< p > Vogels Werner CTO Amazon, la BBC a dit: "les données n'est jamais trop nombreux et plus fines que possible, seules les données à obtenir une certaine quantité de division peut être détaillée sur les résultats de l'analyse.

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< p > le nuage informatique en temps réel et < a href = "http: / / www.91se91.com / News / de traitement de données index_c.asp" > < / a > augmente, de sorte que les détaillants ne peut plus précis de la cible de clients, de leur donner de recommander des marchandises plus adaptés à leurs besoins.

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< p > Amazone "acheter", c'est sur la base de clients avant le comportement d'achat, de notation comme base, parce que la machine de calcul, le total ne peut pas être parfait, mais les résultats de ses opérations avec la technologie de mise à jour de l'innovation.

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Et < p > - par exemple, le consommateur peut acheter une bouilloire, Amazone va selon les informations sur le site Internet de l'achat des ustensiles de cuisine de son précédent, à son alinéa recommandé plus conforme à leur intention.

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"P", "strong", "lutte contre les détaillants traditionnels", "strong", "p", "

"P" > Les détaillants traditionnels rapportent de grandes données "armes" pour préparer une riposte vigoureuse contre l 'Amazonie.

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"P", "Massa shopping", Boots, John Lewis, Argos, dixons et Ann Summers sont tous des clients de richrelevance, qui offre aux détaillants une expérience personnalisée de l 'achat en utilisant de nombreuses données recueillies auprès des détaillants.

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"P > > Lorsque le détaillant sait quelles marques ses clients préfèrent, il propose à ses clients différents produits et contenus promotionnels.

Apache - Hadoop utilise 125 opérations différentes en fonction des habitudes passées et actuelles des clients, à l 'adresse suivante: < http: / / www.91se91.com / News / index U C.Asp > > prédiction / a > à quel moment les clients achèteront les produits, et seulement 20 millisecondes de temps de fonctionnement.

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< p > en aidant les consommateurs à trouver et procédé de leurs produits les plus pertinents, des ventes aux détaillants augmente en moyenne de 3% à 10%.

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< p > Le résultat final est, si les consommateurs n'aimez pas, de personnalisation de vente au détail est devenu une tendance irrésistible.

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