6 حالات استخدام علوم البيانات في صناعة البيع بالتجزئة

ماذا لو كان بإمكانك إطلاق العنان لقوة البيانات لتحديد الرف الذي سيباع فيه المنتج أكثر؟ ماذا عن التنبؤ بالطلب على مشروب شعبي؟ أو التنبؤ بأحجام الطلبات المتوقعة خلال موسم الأعياد في وقت مبكر لتعزيز الخدمات اللوجستية الخاصة بك؟ مرحبًا بكم في التطبيقات المثيرة لعلم البيانات في صناعة البيع بالتجزئة!

علم البيانات منتشر في كل مكان عبر الصناعات والوظائف. يمكن لعلم البيانات والتقنيات المصاحبة له (الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي) معالجة كمية كبيرة من البيانات في ثوانٍ وإنشاء رؤى أساسية لدعم أعمالك في المستقبل. نظرًا للكمية الكبيرة من بيانات العملاء وتفضيلات العملاء المتطورة باستمرار، فإن صناعة البيع بالتجزئة ستستفيد كثيرًا من تطبيقات علم البيانات. دعونا استكشاف عدد قليل منهم.

محرك التوصية

سواء كنت تتسوق على Amazon أو تستكشف Netflix، فقد لاحظت التوصيات المشابهة لاختيارك بشكل سحري. حسنًا، هذا السحر يحدث من خلال علم البيانات. تعتبر محركات التوصية رائعة في تتبع أنشطة المستهلك والتوصية بمنتجات مماثلة. أفضل ما في الأمر هو أنهم يتعلمون ذاتيًا ويتكيفون مع سلوك العملاء. تخيل أنك قادر على تقديم المنتجات لعملائك بناءً على سجل التصفح والمشتريات السابقة. فهو يمنحك معدل تحويل أعلى، ويعزز صافي أرباحك، ويلتقط المزيد من البيانات لتحليل المنتجات الأكثر ملاءمة والتوصية بها في المستقبل!

التسويق المستهدف

لقد برز التسويق عبر الإنترنت باعتباره عامل تمييز رئيسيًا للأعمال، نظرًا لقدرته على تحمل التكاليف ومدى انتشاره. يمكن أن يساعدك Data Science في تحقيق هذه اللعبة من خلال الإعلانات المستهدفة. يمكن لشركتك استخدام تقنيات علم البيانات مثل التعلم الآلي، والانحدار، وتحليل المكونات الرئيسية، والتجميع لفهم سلوك المستهلك والتنبؤ به وحتى التأثير عليه. نظرًا لقاعدة المستخدمين الكبيرة، تعد شركات البيع بالتجزئة حالات استخدام ناضجة لتحليل البيانات الاستكشافية وبناء نماذج التنبؤ.

تحسين الأسعار

يتم تحديد التسعير من خلال خوارزميات معقدة تحتاج إلى التصحيح باستمرار. كلما كانت مجموعة البيانات أكبر، أصبح تمرين النمذجة أكثر إرهاقًا. هذا هو المكان الذي يأتي فيه علم البيانات للإنقاذ. في عالم الإنترنت المتصل دائمًا حيث تتغير تفضيلات العملاء في غمضة عين، من الضروري تسعير منتجاتك على النحو الأمثل.

يمكن أن يساعدك علم البيانات في جمع البيانات من مصادر مختلفة وتحديد موقع العميل على أساس السعر، وموقف الشراء، والموسم، وأسعار المنافسين، ومستوى المخزون، وما إلى ذلك. وستحصل على نموذج ديناميكي لتحسين الأسعار في الوقت الفعلي يتكيف مع الوقت ويعزز إدراك تسعير العملاء والربحية.

البيع المتقاطع والبيع الصاعد

لقد تم منح هذه الممارسات التسويقية القديمة فرصة جديدة للحياة من خلال تقنيات وخوارزميات علم البيانات. يمكن أن يساعد علم البيانات شركات البيع بالتجزئة في التوصية بالمنتجات التكميلية (البيع المتبادل) والمتطورة (البيع الإضافي) دون الحاجة إلى قضاء الوقت والموارد في أساليب الاختبار والتجربة مثل اختبار أ/ب. ويمكن دمج ذلك مع نماذج التسويق المستهدفة وتقنيات تحسين الأسعار لدفع المنتجات التي من المرجح أن تبيعها، وتحافظ على العملاء على المدى الطويل.

الكشف عن الغش

يتزايد حجم المعاملات عبر الإنترنت بشكل كبير في جميع أنحاء العالم، وكذلك الاحتيال. يتطلب التصدي للمعاملات الاحتيالية وقتًا وتكلفة كبيرين، ومن الأفضل تجنبهما. يعد اكتشاف الاحتيال من بين حالات الاستخدام الشائعة لتحليلات البيع بالتجزئة لتطبيقات علوم البيانات والتعلم الآلي. إنه تحسن مقارنة بآليات الكشف عن الاحتيال التقليدية وغير المرنة، حيث يكون هناك دائمًا سباق بين تجار التجزئة الذين يقومون بتحديث أنظمتهم والمجرمين الذين يجدون طرقًا لخداعهم. تعمل خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، جنبًا إلى جنب مع التقنيات الإحصائية، على تحسين الخوارزمية بشكل مستمر بمرور الوقت، مما لا يترك مجالًا كبيرًا للمحتالين للتسلل.

تعد أنظمة الكشف عن الاحتيال الحديثة والقابلة للتكيف القائمة على علوم البيانات ضرورة لشركات البيع بالتجزئة وليست رفاهية. أكثر من الخسارة المالية، فإن خسارة السمعة هي الأكثر ضررًا لمتاجر التجزئة، نظرًا لأن ضحية الاحتيال ستنقل أعماله إلى مكان آخر.

تحليل المشاعر

وهذا هو أحدث اتجاه لتحليل سلوك العملاء الذي يفوق جميع تقنيات سلوك المستهلك. تحسين للتقنيات التقليدية الباهظة الثمن والتي تستغرق وقتًا طويلاً مثل استطلاعات الرأي ومجموعات التركيز، ويقوم تحليل المشاعر بجمع بيانات المستهلك من خلال تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي وخدمات التعليقات الأخرى. يمكن لتجار التجزئة بعد ذلك الاستفادة من تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لاستخراج المشاعر الأساسية من تلك الاستخراجات. فهو يساعد على خلق تجربة أفضل للعملاء وتقديم خدمات محسنة في المستقبل.

هناك العديد من حالات استخدام علوم البيانات في مجال البيع بالتجزئة والتي يمكن لشركتك الاستفادة منها. في AI Superior، نؤمن بأن كل عمل تجاري فريد من نوعه ولا يوجد حل واحد يناسب الجميع. إذا كنت بائع تجزئة وتبحث عن حلول مخصصة لعلم البيانات لتحقيق أقصى استفادة من نقاط قوتك، فإن علماء البيانات لدينا في متفوقة الذكاء الاصطناعي نحن هنا لنأخذك خلال الرحلة ونرفع عملك إلى المستوى التالي.