سوال‌هایی که در این میان مطرح می‌شود این است که، خرده‌فروشان سنتی درباره مدیریت داده‌ها چه کاری انجام می‌دهند؟ چگونه در رقابت با فروشگاه‌های تازه‌وارد دیجیتالی پیروز می‌شوند و در آینده از چه جهاتی موقعیت بهتری خواهند داشت؟
در این مقاله، چهار روش موفقیت هایپرمارکت ها توسط داده‌های هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد:
1. وسعت و عمق:
بسیاری از هایپرمارکت‌ها طی سالیان گذشته حجم وسیعی از داده‌های مشتریان از جمله: تراکنش‌های داخل فروشگاه، ترافیک وب و طرح‌های وفاداری را جمع‌آوری کرده‌اند، به‌گونه‌ای که اکثر بازارها و استارت‌آپ‌ها نمی‌توانند وسعت و عمق این داده‌ها را درک کنند.
آن‌چه که اهمیت دارد این است که دریابیم چگونه می‌توان به ترکیب داده‌ها پرداخت و آن‌ها را به‌گونه‌ای تجزیه‌وتحلیل کرد که فرصت‌های جدید رشد را قبل از اقدام رقبا، آشکار نمایند. گسترش برنامه‌هایی مانند آمازون در هر جنبه‌ای از زندگی مردم، به‌همان اندازه که جمع‌آوری داده‌ها را آسان می‌کند، فرصت کسب سود در زمینه‌های مختلف را نیز فراهم می‌نماید.
2. شخصی‌سازی:
بر خلاف تقسیم‌بندی گروهی مشتریان در مدل‌های اولیه هوش مصنوعی، امروزه خرده‌فروشان از طریق یادگیری عمیق که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی می‌باشد، در حال ایجاد پروفایل شخصی برای مشتریان هستند. این موضوع در عمل به‌آن معناست که فروشگاه خرده فروشی از داده‌های چندجانبه و بینش‌های چند مدل هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا خریداران را به‌صورت انفرادی درگیر تبلیغات، توصیه‌ها و ارتباطات فروشگاه کند.
آن‌ها می‌توانند با ترکیب چند مدل هوش مصنوعی در یک پلتفرم، نه‌تنها بهترین محصولاتشان را به مشتریان معرفی کنند بلکه می‌توانند توصیه‌هایشان را بر اساس نوع خرید مشتری، مناطق فروشگاهی محبوب او و روزی که بیش از سایر روزهای هفته به آن علاقه دارد، تنظیم نمایند.
3. تحقق بهینه سازی داده های فروشگاه:
داده های هوش مصنوعی نقش کلیدی در تحقق بهینه سازی داده های فروشگاه طی زمان خرید مشتری دارد. به‌این ترتیب که در طول فرآیند پیش‌سفارش، می‌توان اطلاعات مربوط به مشتری، موجودی و نرخ خرید او را در زمان واقعی به‌کار گرفت تا به افزایش سطح کیفی فرآیند خرید و در عین‌حال به حداقل رساندن هزینه‌ها کمک کند.
همچنین پس از سفارش، مدل‌های بهینه سازی داده های فروشگاه را می‌توان برای مدیریت چندین پارامتر پیچیده مانند: هزینه‌های آخرین خرید مشتری، عملکرد فروشگاه، تقسیم‌بندی کالاها و علائم پیش‌بینی شده استفاده کرد؛ که این کار به‌طور قابل‌توجهی بر سودآوری تجارت الکترونیک خرده‌فروشان تأثیر می‌گذارد.
4. بازگشت سرمایه هایپرمارکت:
بازگشت سرمایه هایپرمارکت دیگر فقط یک آرزو نیست، بلکه یک ضرورت است و داده های هوش مصنوعی، بهبود این فرآیند را در هر مرحله از سفر مشتری ممکن می‌نمایند. در مرحله پیش‌سفارش، خرده‌فروشان می‌توانند مشتریان و محصولات را بر اساس تاریخچه بازگشت سرمایه هایپرمارکت تقسیم‌بندی کنند و روش‌های بازاریابی را بر اساس ویژگی محصولات و مشخصات مشتری انتخاب نمایند.
در مرحله سفارش نیز فروشگاه خرده فروشی می‌تواند سودآوری هر محصول را پیش‌بینی کند و از طریق روش‌‌هایی مانند: پرداخت درون‌فروشگاهی یا ایمیل‌های یادآوری، سودآوری هر سبد خرید را بهبود بخشد. همچنین پس از سفارش، خرده‌فروشان می‌توانند به‌سرعت بازدهی مشتری را بررسی کنند تا قبل از پایان یک فصل فروش، حاشیه سود را به حداکثر برسانند.
نتیجه‌گیری:
در دنیای دیجیتال امروزی، داده های هوش مصنوعی زیربنای هر جنبه‌ای از کسبوکار هایپرمارکت‌ها مانند: تعامل با مشتری، بهینه‌سازی زنجیره تأمین و تلاش‌های بازاریابی هستند. خرده‌فروشان به‌دلیل ذخیره‌سازی حجم وسیعی از اطلاعات برای حمایت از استراتژی‌هایشان، دارای یک مزیت ذاتی می‌باشند اما برای ایجاد ارزش از طریق داده های هوش مصنوعی، باید از بهترین استراتژی ممکن بهره ببرند.
لینک منبع:
https://www.publicissapient.com/insights/4-ways-retailers-are-winning-with-data
نام نویسنده:
Nova Halliwell