予測：將來の小売業(yè)者はどのように大きなデータで消費者を囲みますか？

＜p＞＜strong＞関連販促＜strong＞＜p＞

＜p＞Tescoに所屬するDunnhumbiが1994年から會員忠誠カードプロジェクトを設(shè)立して以來、アメリカの消費者は小売店に対して彼らの消費量＜a href=“http:/www.91se91.com/news/indexuc.asp”＞データ＜a＞を集めてきました。

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＜p＞スーパーは消費者行動によるビッグデータのほか、現(xiàn)在もそのデータベースに歴史的な季節(jié)の売上高や気候などのデータを入れて、店舗でどれだけの「焼肉」や「ビール」、あるいは「傘」を用意するかを參考にしています。

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＜p＞実際に店舗で発生した取引データに加えて、スーパーマーケットはソーシャルメディアからの有益な情報をキャプチャーし、ユーザーの位置の表示、投稿內(nèi)容などを含む。

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＜p＞これらのデータをリアルタイムで分析する能力は小売業(yè)者に未曽有の発展機會を與えました。いつでもどこでもオンラインラインの下で彼らの消費者度のためにカスタマイズサービスができます。

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＜p＞データの分析とコントロールは店舗の販売に大きな影響力を持っています。お客様の消費実力以外に、天気要因も無視できません。例えば、ピクニックシーズンの週末は天気予報が雨になります。小売商は店の一番の位置でビールと雨具を近くに並べます。＜a href=“http:/www.91se91.com/news/indexuc.asp/関連販売促進＞

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＜p＞「お客さんが何を買いたいのかを知っていたら、あなたの店舗の倉庫に何か関連の在庫がありますか？これは彼らのために最適な推薦をすることができます。もちろんこれはビジネスに『タイムリー』を要求します」SAP大データ分析のKlaus Boeckle氏は、「以前にすでにこのようにしていた會社は百安居とアマゾンを含めています。」

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＜p＞＜strong＞より深くカスタマイズ＜/strong＞＜p＞

＜p＞店舗の店員は攜帯機器でこのような消費者ビッグデータを調(diào)べることができます。彼らは気軽に消費者個人のファイルを検索し、その最近のソーシャルメディア情報からその顧客の近況を知ることができます。例えば、彼は休暇をちゃんと過ごすつもりですか？それとも彼女に似合うドレスを探すために悩みます。

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＜p＞その後、店員はその顧客に必要な商品を買うように勧められます。小売業(yè)者としての私たちは彼の需要と彼の商品購入記録を了解しました。

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＜p＞アップル対応のiBeacon技術(shù)――店內(nèi)のBluetooth位置追跡はスマートフォンと対話できるように設(shè)計されています。消費者が百貨店に足を踏み入れると、小売店とアプリケーション開発者はすぐに身元を確認できます。

そして、特にオススメの商品はそのお客様のスマートフォンに送られます。どの商品を送るかは、そのお客様のデパート內(nèi)の具體的な階と場所によって決まります。

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＜p＞リアルタイムの販売狀況に基づいて、Lush店の店員はいつでも売り場のレイアウトを変えることができます。

＜p＞以上の様々な「パーソナライズ」を前提に、まず消費者の許可を得て、事業(yè)者、アプリケーション開発者がプライバシーデータを取得することに同意します。

これらのデータをより良いサービスに変えたいだけです。

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＜p＞化粧品小売業(yè)者Lushはビッグデータ＜a href=「http:/www.91se91.com/news/indexuc.asp」を持っています。＜a＞設(shè)備を分析して、店の中や倉庫の中で店員が使うようにして、販売狀況をリアルタイムに把握することができます。

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＜p＞このようなやり方は、店の従業(yè)員の販売実績における競爭を刺激し、最高の仕事狀態(tài)を達成し、消費者に異なるショッピング體験をもたらすことができる。

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＜p＞例えば、店舗內(nèi)のシャワーボールともう一つのシャンプーが消費者に連動して購入された回數(shù)が多いことを店員が見つけたら、その二つの商品の陳列位置を自分で変えて近くに置くことができます。

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＜p＞＜strong＞データは多ければ多いほどいいです。

＜p＞このようなデータに基づいて消費者に正対性の推薦製品方式がネット小売店に応用されるのはかなり普遍的で、しかも発展の勢いは引き続き増加しています。

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＜p＞Amazonの全世界のユーザーはすでに約2.4メモリに達しており、年収は750億ドル近くに達しており、ユーザーの情報を追跡して捉えることが実現(xiàn)しており、データ分析の結(jié)果によってサービスを調(diào)整している。

実際には、2004年のアマゾンのデータ収集?分析能力は、現(xiàn)在の小売業(yè)者の多くを上回っています。

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＜p＞現(xiàn)在、多くのネットワーク小売業(yè)者は、ユーザーの検索、閲覧記録に基づいて、その予備のemailに該當する製品をプッシュすることができます。

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＜p＞Amazonのチーフテクノロジオフィサー、Werner Vogelsは、BBCに対し、「データは決して多くなく、細ければ細いほどいい。一定量のデータを得てこそ、分析結(jié)果を細かく區(qū)別することができる」と話しています。

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＜p＞クラウド計算とリアルタイム＜href=「http://www.91se91.com/news/indexuc.asp」データ処理＜a＞の臺頭により、ターゲットをより正確に特定できるようにするために、彼らのニーズに合った商品を紹介します。

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＜p＞アマゾンのサイト內(nèi)の「おすすめ購買」は、お客様の以前の購買行為、格付けを根拠にしています。マシンの演算は、いつも完璧にはできません。

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＜p＞例えば、消費者がポットを買いたいと思っているかもしれませんが、アマゾンでは、これまでウェブサイトで買った調(diào)理器具の情報をもとに、一番気に合うやかんを勧めています。

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＜p＞＜strong＞伝統(tǒng)小売業(yè)者の反撃戦＜strong＞＜p＞

＜p＞伝統(tǒng)小売業(yè)者たちはビッグデータの「武器」を掲げてアマゾンに対して猛烈な反撃を行うつもりです。

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＜p＞マーサ百貨、Boots、John Lewis、Argos、Dixons、Ann SummersはいずれもRichRelevanceのお客様で、RichRelevanceは小売店から集めた大量のデータを利用して、小売店に個性的なショッピング體験を提供します。

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＜p＞小売業(yè)者が自分の顧客がどのブランドに愛著を持っているかを知ったら、彼は自分の顧客に異なる商品と販促內(nèi)容をプッシュします。

Appache Hadoopは、お客様の従來と現(xiàn)在の買い物習(xí)慣によって、125種類の演算を行います。＜a＞お客様がいつどの製品を買うかを予測します。演算時間は20ミリ秒しかかかりません。

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＜p＞消費者に最も関連する製品を見つける方法を助けることで、小売業(yè)者の売上は平均的に3%から10%伸びています。

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＜p＞最終的な結(jié)果は、消費者の好みにかかわらず、個性的な小売業(yè)はすでに阻止できない発展傾向になっています。

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