Tryk på enter for at se resultater eller esc for at annullere.

Retail algoritmer: Hvordan de ændrer E-handel virksomheder

Før verden af e-handel detailhandlere var til at stole på traditionelle metoder til sourcing oplysninger om deres kunder.

Ligeledes, kunder skulle manuelt navigere deres forskning for at finde de bedste tilbud.

Nu, men, tingene har ændret sig.

Med den hurtige udvikling af teknologi, både detailhandlere og forbrugere både har intel tilgængelig for at træffe mere kvalificerede valg.

Denne intel baner en ny vej for digital detail og det er mest fremtrædende i brugen af big data og algoritmer.

I dette indlæg, vil vi se på to ting.

Hvordan detailhandlere bruger algoritmer til at give deres kunder med personlige digitale shopping oplevelser.

Hvordan forbrugerne bruger algoritmer til at støtte den måde de oplev og købe varer.

Lad os gå.

Brug af big data

Brugen af big data er ikke tydelig for tech guruer, Det kan bruges i realm af digitale handel også. Big data kan nu anvendes overalt i hele detail proces – for både forbrugerne og formidleren.

Detailhandlere bruger sofistikeret software for at indsamle store mængder data. De bruger disse data til at arbejde ud af, hvilke produkter der er mest sandsynligt at blive populær, Se hvor der er efterspørgsel efter fremtidige produkter og optimere prissætning på en sådan måde, at forhandleren altid har en konkurrencemæssig fordel.

En forbruger side, shoppere kan bruge deres egen suite af værktøjer for at indsamle og organisere masser af data, der fortæller dem mere om placeringen af de produkter, de håber at købe samt en passende pris de skal betale for det.

Dette fungerer godt for de fleste shoppere som i nyere tid, er der et stigende behov for forbrugerne at foretage flere parrede sammenligninger, i stedet for at gøre absolut dom beslutninger om et produkt.

Hvis du ikke kender dette begreb, Tænk tilbage på, når du sidst købt noget.

Sige for eksempel, Du kan se to flasker whisky, en for $150 og en for $50, du sandsynligvis vil gå med den $50, nu lad os se dig se en anden to, men denne gang, en $150 og en er $1999, den $150 ikke længere synes at ud af pris.

Du kan se, forbrugerne har truffet beslutninger om, hvad de køber i lang tid.

Stigningen i AI, Predictive analytics og big data gør hele processen nemmere for dem..

Anmeldelser

Du vil allerede være bekendt med begrebet anmeldelser.

Selv før digital handel boom, folk ville lykkeligt og åbent taler om produkter, de kunne lide (og brød).

Et nyere begreb, men, Hvordan er detail-giganter, ligesom Amazon brug af at skræddersy produkter til fremtidige kunder.

Når du udfører en søgning på Amazon, de første resultater er som regel dem med det højeste antal positive anmeldelser.

Amazon anmeldelser 1

Hvis vi ser på den sidste side i søgeresultaterne (hvor ingen virkelig går), du vil finde varerne på denne side har færre anmeldelser (Hvis nogen overhovedet).

Hvad vi er tilbøjelige til at se i fremtiden for detailhandel er gennemgå websteder som tripadvisor til rejsen, tager en fordomsfri kig på en sammenlægning af anmeldelser fra en række kilder.

Du måske ikke har nogen direkte anmeldelser på din Amazon-profil, men du kunne måske har haft en række indflydelsesrige personer taler om dit produkt.

Disse bør tages højde for.

Big data vil være i stand til at skabe en algoritme, der tager en forbruger søgeforespørgsel og viser dem en række anmeldelser (fra forskellige kilder) fra rundt omkring på nettet og udenfor.

Men, Dette er ikke uden sine begrænsninger.

Når vi tænker du booker en flyvning, der er en række værktøjer til at sammenligne de forskellige muligheder.

Det er relativt nemt for flyvning virksomheder på grund af den standardiserede karakter af flyvende.

  • Du vælger, hvad tid du ønsker at flyve
  • Du vælger, hvor du vil flyve til
  • Du vælger, hvor du vil flyve fra
  • Du vælge hvor meget du vil betale
  • Du vælger hvad ekstramateriale, du har brug for

Dette er vanskeligere i detailhandelen på grund af hvordan specifikationerne, der adskiller sig. Der er ikke ensrettet til at skrive om eller præsentere dit produkt og derfor, algoritmen skal udvikle en forståelse for hvad produkter er de samme eller lignende, selv når beskrevet ikke-standardiseret forskelligt.

Det er ikke til at sige dette skift ikke kan ske i detailhandelen. Nogle brancher er mere tilbøjelige end andre – teknologi for eksempel.

Det er meget nemmere at sammenligne to forskellige typer af bærbare eller hovedtelefoner, end det er at sammenligne to forskellige typer af t-shirts.

Efterspørgselsprognoser

Hvis du ønsker at bo i førerfeltet, Du skal vide, hvor kurven ledes. Sikker på, at, Du kan gøre et gæt om, hvad dine kunder måske vil næste.

Du kan selv have talt til dem for at finde ud af hvilke produkter dit produktlinje mangler.

Men en af de mest effektive måder at have en solid forståelse af ikke kun hvad dine kunder vil i fremtiden, men hvor meget af det de ønsker, er at bruge software, der hjælper dig med at forudsige tendenser.

Algoritmer ser på tidligere data, så godt som chatter på nettet for at finde ud af, hvad skal have elementer vil være for dette år, næste år og fremover.

Du kan gennemføre denne forskning selv blot ved hjælp af værktøjet Google Trend.

Google Trend værktøj

Du vil bemærke i de seneste fem år, der har været betydelig stigning i antallet af mennesker taler om sundhed mad drikke: Kombucha.

Hvis du i føde-og drikkevarer, vel vidende hvad elementer folk er ivrige efter at lære mere om er afgørende for din succes.

Sammen med tendens forskning, detailhandlere bruger også følelser analyse, der bruger intelligent algoritmer for bedre at forstå konteksten som at når et produkt er drøftet.

Det er alt sammen meget godt forstå, at Kombucha er steget i popularitet i årenes, Men hvad hvis det er fordi der var en epidemi, hvor mennesker døde som følge af det?

Hvad dette fortæller os er, at disse teknologier ikke kan bruges i siloer.

Du nødt til at kombinere en række forskellige intelligence software og værktøjer for at komme med den bedste mulige løsning til at forudsige, hvad dine kunder måske vil næste.

Når du kender Hvad de vil være at købe, arbejdet stopper ikke der.

Du skal forstå Hvem vil købe det.

Du skal samle et stort antal af demografiske og økonomiske data, som hjælper dig med at få en klarere idé om, hvordan folk bruger deres penge i din branche.

Pris optimering

Hvis du bruger Google til at shoppe, du vil bemærke de giver dig en række forskellige muligheder på forskellige kurspoint. Det samme gælder for markedet, Amazon.

Dette er nyttigt for forbrugerne, som du får at se en række forskellige produkter i forskellige prisklasser.

Google vil derefter direkte shopper til den bedste butik for deres forespørgsel.

De ting du skal huske er at shoppere er altid på udkig efter det bedste værktøj.

Og som værktøjer bliver tilgængelige for dem at hjælpe dem til at arbejde ud af den bedste pris hos de bedste forhandler, du har brug for at blive klogere på hvordan du pris dit produkter.

Hvis du angiver dine priser én gang og aldrig se på dem igen, du risikerer at dine konkurrenter at ændre deres priser og tage en større del af kagen.

Ved hjælp af en e-handel prissætning værktøj kan hjælpe dig med at identificere ikke kun dine egne historiske og aktuelle pris point, men dine konkurrenter for.

Du kan bruge dette til at navigere i komplekse verden af prissætning for at komme med den bedste løsning.

Retail algoritmer

Denne type software ser på kurspoint til specifikke produkter på tværs af en række forskellige konkurrenter og advarer dig, når en pris stiger eller falder.

Retail algoritmer grillbarer

Brug af avancerede algoritmer ændre den måde, vi lever vores liv, især i verden af e-handel.

Den gode nyhed er, at de kun vil få mere intelligente og som et resultat, både detailhandlere og forbrugere vil have adgang til data, som hjælper dem med at træffe mere informerede beslutninger.

Med de tilgængelige algoritmer, Du kan bruge en data-første strategi til bedre at forstå dine kunder og matche dem med produkter, de virkelig ønsker.

Hvis du endnu ikke gennemføre værktøjer eller software i din virksomhed til at rumme for disse teknologi trends, du vil få efterladt.

Sætte dig selv i den bedste mulige position og bruge big data, algoritmer og Predictive analytics til din fordel.

Kommentarer

Efterlad en kommentar