Technologie zbierania i analizy danych zapoczątkowały prawdziwą rewolucję w branży sprzedażowej. Pozwalają one zrozumieć klientów i zapewnić im dokładnie to, czego szukają. Zapewniają też informacje dotyczące tego, jakie produkty najszybciej znikną z półek i kiedy dokładnie to nastąpi. Co więcej, technologie te umożliwiają tworzenie wysoce spersonalizowanych doświadczeń i ofert — niezależnie od tego, czy klient kupuje w sklepie, czy przez Internet. Jak głosi raport sporządzony przez firmę Microsoft, analizując dane pochodzące z różnych punktów styczności z klientem, sprzedawcy detaliczni są potencjalnie w stanie uzyskać dodatkowe 94 miliardy USD przychodów1.
Wykorzystanie danych rzeczywiście może pomóc, zarówno krótkoterminowo — napędzając sprzedaż — jak i długoterminowo — zwiększając lojalność klientów wobec marki. Jednak aby było to możliwe, sprzedawcy detaliczni muszą być w stanie zinterpretować olbrzymie ilości danych, które produkuje ich biznes. Ciągle powstają też nowe źródła danych, które mogą zostać wykorzystane przez przedsiębiorców. Sprzedawcy potrzebują więc solidnego modelu analitycznego, który pozwoli im zebrać te wszystkie dane i wykorzystać je do szybkiego i łatwego tworzenia nowych rozwiązań.
Korzyści wynikające z analizy danych sprzedaży
Bez danych sprzedawcy mogą się jedynie domyślać, czego oczekują ich klienci. Ale dzięki rozwiązaniom z zakresu analizy danych ze sprzedaży takie informacje nabierają znaczenia – można na ich podstawie dokonywać zmian w zaopatrzeniu oraz strategiach marketingowych i merchandisingowych. Oto kilka przykładów:
- Tworzenie wysoce spersonalizowanych doświadczeń. Około 77% konsumentów uważa, że osobiste doświadczenie klienta jest równie ważne, jak jakość produktów i usług.2 Analizując poprzednie zakupy klientów i reakcje na poprzednie kampanie reklamowe, możesz stworzyć doświadczenia i oferty, które są wysoce dostrojone do ich upodobań.
- Przekształcanie sklepów stacjonarnych. Dzięki analizie danych sprzedaży można w czasie rzeczywistym zwiększyć zaangażowanie klientów. Chodzi tu na przykład o responsywne technologie Digital Signage, które są w stanie nadać odpowiedni przekaz docelowym odbiorcom lub systemy punktów sprzedaży ze zintegrowanymi programami lojalnościowymi.
- Prowadzenie bardziej skutecznych kampanii marketingowych. Zastosowanie analizy predykcyjnej pozwala sprzedawcom z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć, jacy klienci kupią jakie towary w nadchodzących miesiącach.
- Optymalizacja zaopatrzenia i zarządzanie łańcuchem dostaw. Sztuczna inteligencja (SI) i analiza predykcyjna pomagają w prognozowaniu, jakie produkty lub usługi będą cieszyć się największym popytem. Roboty wyposażone w technologie SI są w stanie „zauważyć”, jakich produktów zaczyna brakować na półkach, co może pomóc uniknąć ich czasowej niedostępności. Technologie analityczne pozwalają też odpowiednio dostosować wielkość zamówienia na nowe towary — dzięki czemu ani nie będzie ich za dużo, ani ich nie zabraknie.
- Lepsze techniki merchandisingu i lokowania produktów. Na podstawie analizy danych można stworzyć tak zwaną „mapę cieplną” sklepu i umieszczać produkty tak, by klienci mogli je szybko i łatwo zauważyć.
- Tworzenie strategii wielokanałowej w oparciu o dane. Analiza danych to klucz do ujednoliconego handlu. Dzięki wykorzystaniu danych ze wszystkich dostępnych kanałów możesz zoptymalizować swoje działania, jednocześnie poprawiając wrażenia klientów.
Analiza danych sprzedaży może działać zarówno w chmurze, jak i brzegowo. W niektórych przypadkach chmura będzie lepszym rozwiązaniem — na przykład kiedy trzeba zebrać dane z wielu różnych źródeł. W innych przypadkach analiza danych oparta na rozwiązaniach brzegowych — czyli bezpośrednio w sklepie — będzie bardziej wskazana, na przykład gdy potrzebny jest niski czas oczekiwania i możliwość lokalnego przechowywania danych.
Około 77% konsumentów uważa, że wrażenia klienta są równie ważne co jakość produktów i usług2.
Analiza danych i SI w chmurze
Agregowanie i przetwarzanie danych w chmurze nadaje się idealnie do tworzenia analizy predykcyjnej, analizy merchandisingu i innych rodzajów analiz związanych z zachowaniami klienta. Te strategie pomagają sprzedawcom rozumieć i przewidywać długoterminowe trendy. Przykładowo sprzedawcy detaliczni mogą wysłać dane do oprogramowania analitycznego w chmurze i na podstawie uzyskanych wyników opracować lokalnie ukierunkowane kampanie marketingowe, precyzyjne przewidzieć popyt i zrozumieć, z czego wynikają różnice w wynikach, jakie osiągają poszczególne sklepy, czy też różnice w preferencjach ich klientów.
Jednym z coraz bardziej popularnych trendów jest wykorzystywanie SI do analizy danych big data dotyczących sprzedaży, aby poprawić zarówno doświadczenia klienta, jak i działania biznesowe. SI pomaga sprzedawcom detalicznym odkryć kategorie klientów i zapewnić im rekomendacje dopasowane na podstawie analizy danych o konsumentach. SI śledzi też dane dotyczące interakcji klientów z kanałami online, aby poprawić strategie handlu elektronicznego. Na poziomie operacyjnymi SI pomaga znaleźć i skorygować błędy inwentarza, zoptymalizować łańcuch dostaw lub usprawnić procesy rozwijania produktów.
Analiza i SI w rozwiązaniach brzegowych
Obecnie nie musisz polegać wyłącznie na rozwiązaniach w chmurze, aby uzyskać moc obliczeniową potrzebną do przeprowadzania analizy danych sprzedaży. Dzięki najnowocześniejszym rozwiązaniom brzegowym możesz teraz wyposażyć swoje sklepy stacjonarne w technologie SI i analityczne. Analiza bezpośrednio w sklepie daje sprzedawcom możliwość wykorzystania nowych typów danych, które dotychczas można było zbierać tylko za pomocą rozwiązań dostępnych w chmurze. Chodzi na przykład o analizę tego, jak klienci zapoznają się z produktami albo jakie przekazy marketingowe przyciągają ich uwagę.
Zalety przetwarzania brzegowego
Dzięki wykorzystaniu technologii brzegowych dane można zbierać, przechowywać i analizować bezpośrednio w sklepie. Takie rozwiązanie ma kilka zalet. Po pierwsze, pozwala gromadzić wrażliwe dane blisko ich źródła. Dzięki temu sprzedawcom łatwiej zastosować się do praw dotyczących prywatności i przechowywania danych, takich jak RODO. Po drugie, zmniejsza to koszty związane z przesyłaniem olbrzymich ilości danych do chmury. Poza tym rozwiązania brzegowe charakteryzują się mniejszymi opóźnieniami, więc umożliwiają reagowanie w czasie rzeczywistym.
Brzegowe rozwiązania w zakresie przetwarzania obrazów
Jedną z najważniejszych technologii przetwarzania danych na brzegu jest przetwarzanie obrazu, czyli technologia wykorzystującą SI, która „widzi” otoczenie i jest w stanie zinterpretować dane wizualne. Technologia ta ma całe mnóstwo nowych, ekscytujących zastosowań. Technologia przetwarzania obrazu wbudowana w rozwiązania Digital Signage daje sprzedawcom wgląd we wrażenia klientów, pokazując, jacy klienci spojrzeli na jaki przekaz marketingowy i na jak długo przykuł on ich uwagę. Inteligentne kamery zamontowane w różnych miejscach w sklepie rejestrują ścieżki ruchu klientów, ich interakcję z produktami i inne działania. Systemy inwentarzowe mogą wykorzystywać przetwarzanie obrazu, by śledzić liczbę towarów na półkach.
Na targach NRF 2020 firma Intel zaprezentowała przykład wykorzystania technologii inteligentnego zapobiegania stratom w oparciu o dane od firmy Flooid i innych partnerów. Rozwiązanie to wykorzystuje przetwarzanie obrazu i dane z różnych czujników, by dokładnie zidentyfikować produkt, który klient kupuje w kasie samoobsługowej. Technologia ta zbudowana jest z komponentów kilku dostawców, takich jak dziennik transakcyjny aktualizowany w czasie rzeczywistym w punkcie sprzedaży, wykrywanie produktów w oparciu o przetwarzanie obrazu, rozwiązania wagowe i czujniki RFID. Oprogramowanie pośredniczące oparte na kodzie open-source udostępnione przez firmę EdgeX Foundry zapewnia wspólną strukturę, która jest potrzebna do integracji danych z tych wszystkich źródeł.
Więcej analiz, lepsze wyniki
Sprzedawcy detaliczni mogą dokonać jeszcze większej cyfryzacji swojej działalności, stosując technologie analityczne w wielu punktach styczności z klientem. Dzięki temu będą w stanie stworzyć więcej spersonalizowanych doświadczeń oraz zdobędą bardziej szczegółowy obraz swojej działalności biznesowej.
Na przykład program Sztuczna inteligencja w doświadczeniach sprzedaży pokazuje, jak technologie brzeg-chmura mogą pomóc sprzedawcom zapewniać lepsze wrażenia klientom, jednocześnie zbierając przydatne dane w czasie rzeczywistym. Kiedy klient wchodzi do sklepu, Microsoft Surface Studio z procesorem Intel® Core™ i7 wykrywa, czy jest to nowy czy stały klient i na tej podstawie natychmiast dostosowuje doświadczenie sprzedażowe. Moc obliczeniową potrzebną do tego typu analiz opartych na SI zapewnia lokalne urządzenie Azure Stack Edge ze skalowalnymi procesorami Intel® Xeon® i układach FPGA Intel®.
W momencie zakupu mobilny system punktu sprzedaży z oprogramowaniem obsługującym program lojalnościowy zbiera dodatkowe informacje, dzięki którym będzie można jeszcze bardziej spersonalizować przyszłe wizyty. Działające w tle kamery zbierają informacje o ścieżce klienta po sklepie i stanie zaopatrzenia i przekazuje te dane do chmury, co pozwala menedżerom obserwować trendy w wielu sklepach na raz.
Technologie Intel® a analiza danych sprzedaży
W gruncie rzeczy to oprogramowanie stanowi mózg analizy danych sprzedaży. Jednak żeby sprzedawcy mogli wykorzystać możliwości takiego oprogramowania, muszą najpierw być w stanie zebrać, przechować i przetworzyć dane, które często pochodzą z wielu źródeł.
Takie właśnie urządzenia, które pozwalają sprzedawcom zbierać dane z dowolnego punktu styczności z klientem (w sklepie bądź online) i nimi zarządzać oferuje firma Intel. Nasze technologie obliczeniowe i sieciowe oraz rozwiązania przechowywania danych mają zastosowanie zarówno w urządzeniach brzegowych, jak i chmurze. Na ich podstawie możemy stworzyć świat działający w oparciu o dane. Nasze technologie pozwalają sprzedawcom dokonać analizy danych na miejscu albo zebrać je z różnych źródeł w jedno miejsce. Rezultat? Doświadczenia sprzedażowe ściśle dostosowane do klientów, zwiększenie efektywności zarządzania inwentarzem i łańcuchem dostaw oraz zapewnienie klientom dokładnie tego, czego potrzebują, dokładnie wtedy, gdy tego potrzebują.
| Technologie Intel® umożliwiają efektywną analizę danych |
|
|---|---|
| Skalowalne procesory Intel® Xeon® |
Skalowalne procesory Intel® Xeon® posiadają wbudowane funkcje umożliwiające przyśpieszenie działania SI i stanowią podstawę do tworzenia wysokiej jakości analiz danych w chmurze lub w centrach danych. |
| Procesory Intel® Core™ i Intel Atom®. |
Procesory te są dostępne w różnego rodzaju opcjach, co pozwala osiągnąć odpowiedni poziom wydajności tam, gdzie jest to potrzebne. Są one idealne do rozwiązań brzegowych wykorzystywanych w sprzedaży detalicznej, takich jak Digital Signage, robotyka, systemy punktów sprzedaży i interaktywne kioski. |
| Platforma Intel vPro® |
Platforma Intel vPro® zapewnia wydajność, wbudowane funkcje zabezpieczeń i możliwość zdalnego zarządzania, co pozwala zagwarantować nieprzerwany czas pracy urządzeń szczególnie ważnych dla procesu sprzedaży. |
| Jednostki przetwarzania widzenia Intel® Movidius™ i dystrybucja Intel® zestawu narzędzi OpenVINO™ |
Firma Intel oferuje zarówno sprzęt hardware, jak i aktywację oprogramowania niezbędnego aplikacjom przetwarzania obrazu. Jednostki przetwarzania widzenia Intel® Movidius™ zapewniają dodatkową moc obliczeniową brzegowym technologiom przetwarzania obrazu. Tymczasem dystrybucja Intel®zestawu narzędzi OpenVINO™ przyśpiesza tworzenie aplikacji przetwarzania obrazu na platformach Intel, takich jak jednostki przetwarzania widzenia, procesory itp.3 |
| Technologia Intel® RealSense™ |
Technologia Intel® RealSense™ umożliwia tworzenie rozwiązań opartych na przetwarzaniu obrazu, dzięki którym lepiej zrozumiesz środowisko sprzedażowe jako przestrzeń 3D. |
Aby znaleźć godne zaufania rozwiązania za pośrednictwem ekosystemu partnerów firmy Intel, sprawdź Rynek rozwiązań Intel®.
Upowszechnianie analiz za pośrednictwem programu Open Retail Initiative
Chociaż analiza danych ze sprzedaży może zwiększyć możliwości biznesowe, wyzwania związane ze współdziałaniem różnego rodzaju sprzętu i oprogramowania utrudniają sprzedawcom wdrażanie tego typu rozwiązań.
W związku z tym firma Intel prowadzi program Open Retail Initiative (ORI), którego celem jest stworzenie wspólnej, otwartej struktury stanowiącej podstawę ekosystemu zamiennych komponentów i łatwo dostępnych rozwiązań dla branży sprzedażowej. Celem ORI jest przyspieszenie skalowalnego systemu wdrażania rozwiązań brzeg-chmura opartych na danych zoptymalizowanych dla stacjonarnych sklepów detalicznych. Dzięki temu sprzedawcom łatwiej jest wykorzystywać swoje dane i w pełni korzystać z potencjału analiz danych oraz SI w wielu aplikacjach.
Transformacja branży sprzedażowej w oparciu o dane
Obecnie bardziej niż kiedykolwiek dane oferują sprzedawcom możliwość zdobycia konkurencyjnej przewagi na nasyconym rynku. Elastyczna podstawa analiz opartych na otwartych standardzie umożliwia sprzedawcom detalicznym przetwarzanie danych z różnych źródeł i pełne wykorzystanie ich potencjału. Rozwiązania brzegowe i w chmurze oparte na technologiach Intel® pomagają sprzedawcom zbierać, przenosić, przechowywać i analizować dane w odpowiednim miejscu i czasie i wyciągać na ich podstawie cenne wnioski.