零售商店分析:全渠道成功的缺失部分

数据现在是零售体验的核心。对于今天的零售商来说，不断改善每个渠道的客户体验只是一种要求。向消费者提供个性化、信息丰富且方便的购物体验的一种方法是通过零售商店分析。

正确的零售数据是客户忠诚度的关键。难怪最大的零售博览会的展厅里挤满了数百家——如果不是数千家的话——提供数据和分析解决方案的公司。所有的零售商都想要这个关键的竞争优势。但是，在一个全渠道的世界里，你如何将店内分析解决方案的整个生态系统整合在一起，以推动你想要的业务成果?

电子商务零售商收集个人客户数据要容易得多。网络技术使在线零售商不仅可以跟踪消费者购买的商品和时间，还可以根据实际位置和使用的设备跟踪用户的购物地点。购物者洞察和分析数据通常很容易获得。

此外，这些零售商还可以访问一堆客户行为数据，包括购物者如何访问网站，他们在网站上查看了哪些其他商品，以及他们在网站上购物的时间。当这些信息与IP地址或购物者的商店账户相关联时，零售网站可以向消费者发送有针对性的电子邮件和网站广告、定制交易和推荐产品。这有双重目的:消费者将有一个更轻松的购物体验，因为他们看到了他们可能正在寻找的产品，零售商可以通过购买相关产品和重复业务产生更多的销售额。

当然，那里是零售的天堂。

但通过店内零售分析要达到这种境界要困难得多。最多，大多数商店可以通过忠诚计划跟踪消费者的行为，这可以将购买与特定的个人联系起来。否则，商店可以跟踪商品的销售情况，看看哪些产品最受欢迎。他们可以测量商店的流量。然而，它们无法追踪单个购物者的实际购买路径，包括他或她在到达收银台之前还看了什么。因此，在没有店内零售分析技术的情况下，实体零售商为每位顾客提供定制化、便捷的购物体验的方式有限。

零售商对客户分析技术升级缓慢

有多种技术创新可以帮助零售商通过实体零售店分析更多地了解他们的购物者，但到目前为止，只有最大的公司有财力测试和实施最新的选择。在一个利润率极低的行业，不允许出现重大失误。

在过去的18个月里，我们看到消费者的行为以光速发生着变化，零售商们正争先恐后地适应一个数字化转型加速的世界。由于试图管理商店容量等因素带来的额外压力，零售商一直在努力寻找合适的技术来实现最新的购物者跟踪功能。根据…BDO的2021年零售数字化转型调查在美国，68%的零售商正在使用并投资店内分析解决方案，以改善零售体验。

甚至在数字化转型之旅加速了对零售分析和报告技术的需求，所有受访者都来自Jabil's零售技术的未来调查一致认为，技术创新对于满足当今购物者的期望和提高商店业绩至关重要。这些投资将帮助商店提高购物效率，并提供更个性化的体验。事实上，如果没有合适的零售技术，实体店就不可能实现最终的个性化。

升级实体店，优化零售数据

操作敏捷性、客户满意度和保留率、资源优化和持续改进都是当今零售业成功的关键。但是，要实现这些领域的任何一个目标，都依赖于来自所有不同接触点的实时反馈。

值得庆幸的是，并不缺乏技术解决方案，您可以将其整合到您的实体商店中，将其转变为数据避风港。真正的问题是:从哪里开始?

认为实体店的数字化转型会在一夜之间发生是不现实的。这项工作需要一个深思熟虑的计划，包括明确的目标和明确的技术路线图，以及一个可以将您的愿景变为现实的合作伙伴和供应商的生态系统。事实上，他们甚至可能是构建你的计划的重要资产。考虑到93%的零售商决策者表示，他们的技术投资计划在过去两年中发生了变化，尽早让利益相关者参与到对话中来是很重要的。技术只是总体战略的一部分，最好的零售解决方案并不是放之四海而皆准的。

以下是你可以在实体店中使用的一些技术来收集店内零售分析:

我们大多数人都听说过或去过亚马逊自动商店。在这些无收银员的商店里，顾客通过扫描智能手机上亚马逊Go应用程序上的条形码进入商店，购买他们想要的商品，然后离开，而不需要停下来付款。商店里有数百个摄像头跟踪顾客的购物过程，包括他们拿起、放回货架上或最终带走的东西。每个产品都有一个大的，摄像头友好的代码，摄像头可以读取，以确切地知道什么东西被拿走了。然后，计算机将这些信息与货架重量传感器的数据相结合，以确认产品已被移走。当购物者离开商店时，他们会自动被收取购物费用，他们甚至会收到通知，告诉他们购物之旅有多快。

这种计算机视觉、深度学习算法和传感器融合的结合，为时间越来越紧张的消费者创造了快速、方便的购物体验。此外，这项技术在高级分析方面创造了一个更类似于电子商务的购物环境，因为该系统可以跟踪特定消费者在商店的位置，他或她拿起了什么商品以及他或她最终购买了什么商品。最终，Amazon使用了我们在上图中概述的一些技术，但采用了符合其业务目标的方式。

投资店内零售分析的未来

我们生活在数据驱动的文化中。我们随时随地都能获得信息。最难的部分是从我们可以获得的数据中找到意义。作为零售商，您可以投资并将新技术集成到您的商店中，但是不知道如何处理这些数据的瓶颈可能会使您的计划失败。

我们知道，数据将帮助零售商做出更好的决策，提高零售运营效率，提高客户参与度，并帮助我们提供更好的客户体验。但将数据转化为可操作的见解，可能是当今零售业面临的最大挑战。事实上，在Jabil的调查中，当被问及他们最大的技术实施挑战时，零售商将以下列为他们最大的两个问题之一:收集和管理大数据的技能不足。

为了更好地理解他们收集的数据，在Jabil最近的调查中，近一半的零售决策者正在投资，或者至少计划投资某种类型的零售分析和报告技术。具体地说:

• 50%的人投资于数据可视化
• 49%的公司专注于基于位置的移动定位
• 45%的企业计划扩大大数据业务
• 44%的人将投资店内传感器
• 44%的人希望实现机器学习和人工智能

当新的数据分析和报告技术结合在一起时，他们可能会在一次访问中收集到数千个数据点。零售商将需要最好的数据可视化软件来分析这些数据点，并突出有意义的见解。来自可视化分析的可操作数据可以帮助为供需决策提供信息，降低成本，创造更多收入，影响质量改进，加快流程效率，并创造更好的购物体验，以满足消费者的偏好。

基于位置的移动定位可以帮助吸引更多的消费者进入商店，并引导他们在商店周围找到促销商品。据调查，超过70%的零售营销人员已经采用了某种基于位置的广告策略来增加客流量由Blis, WBR Insights和Future Stores进行的研究．一半的受访零售商指出，已经在特定商店附近的消费者更容易接受实时的移动促销。约三分之二的受访零售商还提供本地产品或库存搜索和交互式地图，以帮助在店内或附近的购物者。

大数据分析也有助于推动购买。例如，如果使用商店应用程序的购物者每次购物通常都会购买特定商品，该应用程序可以使用商店的大数据来识别这一点，并提醒消费者挑选该商品，从而推动持续购买。此外，如果这些见解与包装消费品公司、零售商和食品或饮料制造商可以合作进行交叉促销，向消费者发送有针对性的优惠券，鼓励他们尝试新品牌或购买配套产品，比如热软糖和顶级冰淇淋。然后auto-replenishment，由连接包装我们可以更进一步。

机器学习和人工智能可以帮助商店员工填补客户服务空白，提供更好、更方便的商店体验。例如，与智能照明系统相结合的自动售货亭可以帮助购物者在通过智能手机激活时找到他们正在寻找的特定商品。这些售货亭收集的数据可以揭示哪些商品受欢迎，哪些商品可能很难找到。其他的机器人可以帮助储存货架，面对产品和做其他平凡的任务，当员工专注于其他客户服务工作时，这些任务可能会被跳过或推迟。此外，购物者可能会欢迎这种在商店里增加的技术。今天的消费者非常精通技术，并且习惯于处理交互式技术。因此，他们想要一种拥抱科技的互动零售体验。

说店内零售分析和报告技术对零售业的未来至关重要是轻描淡写的。分析是零售商推动业务发展的基础，无论目标是销售更多商品，增加利润，提供更好的客户服务体验还是以上所有。零售数据分析和报告可以帮助商店经理跟踪和适应客流量，优化产品布局，鼓励消费者尝试新产品或不同品牌，并提供更接近电子商务环境的无缝商店体验。零售商现在需要投资于零售分析工具和报告技术，这样他们就可以收集可操作的见解，并提供未来消费者所期望的商店体验。数据的熟练收集、系统化和呈现使零售商能够有效地提前回答“为什么”。