Amazon ve Walmart gibi büyük perakendeciler, müşteri deneyimlerini geliştirmek için bir süredir veriye dayalı kararlardan yararlanıyor. Ancak son teknolojik gelişmeler yalnızca veri analitiğini çok daha güçlü kılmakla kalmıyor, aynı zamanda teknolojiyi daha küçük perakendeciler için daha erişilebilir hale getiriyor.
Perakendecilerin paradan tasarruf etmelerine, daha bilinçli kararlar almalarına ve müşterilerini daha iyi anlamalarına yardımcı olacak bir dizi veri analitiği aracı mevcuttur.
Gelin perakendecilerin veri analitiğini ve veriye dayalı karar alma yöntemlerini kullanma yollarından bazılarını inceleyelim.
Müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirme
Tüketiciler giderek daha fazla kişiselleştirme bekliyor ve bunu yapmak için perakendecilerin müşterileri giderek daha ayrıntılı yollarla (demografik bilgiler, satın alma davranışı, tercihler ve satın alma geçmişi gibi şeyler) segmentlere ayırması gerekiyor. Bunu yapmak, yüksek oranda hedeflenmiş pazarlama kampanyaları ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlamak için büyük miktarda veriyi işlemeyi içerir.
Lüks markalar için son derece kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak çok daha önemlidir. Özellikle olgunlaştıkça ve kazanma kapasiteleri büyüdükçe nihayetinde çoğunluk pazarı haline gelecek olan genç tüketiciler, özellikle kişiselleştirilmiş bir “beyaz eldiven” hizmetine ihtiyaç duyarlar. Bir marka adı artık tek başına yeterli değil.
Lüks marka Burberry, satışları artırmak için yapay zeka (AI) ve analitik kullanımına öncülük ediyor. Önce sadakat ve ödül programları aracılığıyla müşterilerin kişisel bilgilerini topladı ve satış görevlileri bu bilgilere gerçek zamanlı olarak erişebildi. Bu, markanın çevrimiçi olduğu kadar mağazada da son derece özel ürün önerileri sunmasına yardımcı oldu ve gelirde %11’lik bir artış sağladı.
Netflix, müşteri deneyimini artırmak için çok miktarda veriye dayalı karardan yararlanan başka bir şirket. Kullandıkları cihazlardan, izledikleri saatlere, içeriği ne zaman duraklattıklarına ve devam ettirdiklerine ve yaptıkları aramalara kadar milyonlarca müşterisiyle neredeyse her etkileşimden veri topluyor.
Ayrıca, görüntülenen içeriğin %80’ini oluşturan içerik önerileri oluşturmak için müşteri geri bildirimlerini de kullanıyor.
Yeni pazarlar ve müşteriler belirlemek
Yapay zeka ve veriye dayalı karar yani veri analitiğini kullanmak, markaların yeni müşteri grupları keşfetmesine ve erişimlerini genişletmesine yardımcı olabilir. Bunu yapmak için, kurum içi verilerden daha fazlasına, diğer işletmelerden ve rakiplerden üçüncü taraf verilerinin yanı sıra devlet kaynaklarından epidemiyolojik verileri çekmeye de ihtiyaçları var.
Örneğin, lüks eşya markası Shinola, Vinton saatini başlangıçta kadınları düşünerek tasarladı, ancak MakerSights analitiği aracılığıyla tüm cinsiyetlere hitap ettiğini keşfetti ve satın alma oranını %70 artırdı.
Gerçek zamanlı analiz ve yanıt
Müşteri tercihleri ve satın alma niyetleri sürekli değişir: Sağanak yağmur bile alışveriş yapanların farklı ürünler satın almasına neden olur.. Bir çalışma, insanların güneş ışığına maruz kaldıktan sonra yeşil çay ve spor salonu üyeliği için daha fazla para ödediğini ortaya koydu.
Perakendeciler, değişen satın alma modellerini izlemek ve bunlara yanıt vermek için üç aylık satış rakamlarını beklemeyi göze alamazlar. Ürün seçimi ve teşhirinden promosyonlara kadar her zaman hareket etmeye, ayarlamaya ve uyum sağlamaya devam etmeleri gerekir.
Örneğin Walmart, meteorolojik veriler, ekonomik veriler, sosyal medya, yerel olaylar vb. dahil olmak üzere yüzlerce başka kaynaktan gelen bilgilerle muazzam miktardaki işlem verilerini geliştirir. Bu verileri hızlı bir şekilde analiz edebilen ve satışları artırmak için ne yapması gerektiğine dair gerçek zamanlı içgörüler oluşturabilen algoritmalara sahiptir.
Bu, Walmart’ın personeli planlama ve ürün çeşitlerini optimize etme şeklinden belirli bir mağaza için en iyi ödeme türünü belirlemeye ve müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmeye kadar her şeyi etkiler.
Dinamik ücretlendirme
Veri analitiği, perakendecilerin fiyatlandırma stratejilerini belirli bir hedefe ulaşmak için optimize etmelerine yardımcı olabilir: bu ister daha yüksek ciro (fazla stoğu hareket ettirmek için) veya daha yüksek kârlar isterse rakipleri baltalamak ve bir pazar segmentine sahip olmak olsun. Müşteri fiyat duyarlılığı, rakip fiyatlandırma ve talep esnekliği gibi faktörleri analiz ederek belirli bir zamanda belirli bir ürün için en uygun fiyat noktasını belirleyebilirler.
Bunu kapsamlı bir şekilde yapan perakendecilerden biri, dinamik fiyatlandırma için veri analitiği kullanan ve her gün milyonlarca ayarlama yapan Amazon‘dur. Ürün fiyatları, satışları ve kâr marjlarını en üst düzeye çıkarmak için talep, rekabet ve diğer faktörlere göre ayarlanır.
Perakendeciler, veri analitiğinden yararlanarak ve bunu yapay zeka ve makine öğrenimi ile birleştirerek daha bilinçli kararlar alabilir, müşteri deneyimini geliştirebilir ve sonuç olarak işletme büyümesini her zamankinden daha hızlı bir şekilde sürdürebilir.
Ancak markaların Chat-GPT gibi yapay zeka araçlarına ilk akınlarıyla dikkat çekmesine rağmen, başarılı olmak sadece kararları makinelere teslim etmekle ilgili değil. Güçlü bir veri analitiği stratejisi, yalnızca etkili bir sonucu değil, aynı zamanda etik olanı da sağlamak için hem teknolojiyi hem de insan içgörüsünü içerecektir.