零售商如何受益于规范的分析

2017-05-23
标签: 零售商   

  自从自由市场出现以来,商家就焦虑于设置价格。市场 “看不见的手”自然而然与供需平衡价格,但这种机制作用缓慢,使商家能够对消费者隐藏真实的市场价格。现在,多亏了互联网,消费者有了更多的实时信息,这使得商家的工作变得困难。

零售商如何受益于规范的分析

  “我们如何在价格透明的这个世界上定价?”一家为零售、旅游、汽车、制造业、能源、和媒体行业提供分析软件和服务的公司的总裁问。“我们必须匹配亚马逊?我们的品牌还有优势吗?你不能隐藏高昂的价格,希望有傻瓜上当。”

  定价难题上没有简单的答案,这就是为什么零售商越来越多地转向数据科学和先进的分析技术,让他们在利润极其微薄的行业获得优势。大多数零售商已经拥有所需数据,以做出更好的定价和分配决策,只是需要有人为他们整合在一起。

  有些公司会雇佣了一个专家小组,精通建构市场反应模型,使用先进的机器学习算法来模拟现实世界。该模型还结合各种因素的数据,如交易历史、库存结构、单个产品、客户趋势、地理位置、时间、媒体曝光以及其它,生成特定的预测,预测零售商可以预期的需求。

  “我们专长于运用大量的历史交易数据和客户忠诚度数据,而不是更传统的市场科学方法,在实验室或者市场进行控制实验,” 一家公司的首席科学家说。“我们发现通过制定这个选择标准,可以得到大量的观测,近似随机价格实验。”

  零售商几十年来一直在招聘统计学家做出需求预测。但由于软件成熟度的水平和大量数据的可用性,越来越多的零售商寻求构建自动化分析过程的系统,并加快迭代的循环。这是由许多公司日以继夜或连续做的事情。

  公司实现收入优化策略可以大大获益。许多客户都获得了10倍的ROI,有些高达100 倍,仅仅通过投资于这一类的预测分析能力。这一领域存在巨大的经济利益。有了分析,零售商正在实现理想分类的目标。历史上一个全国性的零售商可能有20个不同的区,但在全国有2000个点。店与店之间没有足够的差异来提供理想的分类。所以进入定位分类规划策略,这就是我们最近看到的关于数据和分析突破。你可以在更细粒度上进行这些决策。

  另外一些公司对零售和消费商品(CPG)领域做出前沿规范分析。这些公司专门从事于帮助零售商做出更好的销售决策。在这方面,除了使用高级分析建立预测,帮助零售商微调他们的决策之外,他们还生成普通语言指令,让普通零售经理和员工都可以理解。

  他们创造一些很好的工具,有好的解决方案和客户的成功。但所有的智能预测分析系统问题在于,工具复杂,要更多依赖于用户的人才。当优秀分析师跳槽时,它就会损害到系统的优化,直到培训出新的分析师。

  与其产生一个复杂的预测,期望某个人或地区商店经理去理解它,还不如将预测分解成若干个经理应该采取的具体行动,比如提高价格,降低价格,或加快发货库存解决短货的问题。

  公司被报表淹没。你有产品上架可用性报表,预测报表,财务报表。一堆报表。与其发送一个商业报表,还不如只是告诉他们我们希望他们做什么。很明显你需要事实。这并不是说在这个新的范式中没有报表,而是事实是附加在报表中的。随报表附上的是一个纯英语,西班牙语,法语或其他语言解释的洞察。

  好的系统会建议客户应该做什么之前,它必须从数据中识别模式。需要投资开发了一个全面的ETL过程,在其客户的系统中寻找原始数据。这是系统的一个关键方面。

  至关重要的是这不是标准化的,因为你所发现的是通过规范和数据仓库的建构,很多高管都会错过异常。好的系统实际上是依靠这些异常来解释行为。

  因为好的系统从很多数据源中(例如销售系统点、AS/400s,和 ERP系统)收集和分析数据,它能够提供一个商店之前没有的竞争地位的视图。其中一个涉及预测隐藏的需求。

  很多零售商有60 到70%,甚至高达90%的库存准确率,但它还是没有100%,即使他们有RFID 。我们能够计算他们手上可能没有数据的概率,即使他们的系统说他们有。

  预测分析已在零售领域建立,并被用于从产品建议和细分市场到欺诈检测和需求预测。但是要保持微小利润,一些零售商开始迈向规范分析的旅程。



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