科技改變了零售業，越來越多實體零售行業非常注重大數據應用。以前的購物者依賴實體店內的面對面互動，進行購買以及獲得售后服務。現在，購物者會在去商店前對要購買的產品進行了解（81％的購物者在購買前都會在網上先做研究），已經很少依靠銷售人員來幫助他們做出決策。對于零售商而言，他們已經意識到，擁抱技術，可以把自己的店面延伸到顧客的指尖。互聯網，購買按鈕，移動支付應用程序，如Square（美國的一家移動支付公司）和Venmo（一家美國的電商公司），以優惠券和價格匹配的應用程序，如SnipSnap（一個優惠劵App）已經改變了大家如何購物。購物者可以從社交媒體應用程序內購買商品而不用留在商店比較價格。當這些技術推動了零售行業進一步進入數字時代的時候，還在不斷發展的新技術將會對客戶服務和零售行業未來產生更加巨大的影響。越來越多的零售商通過數據源，如社交媒體，購買歷史，消費需求和市場趨勢跟蹤客戶的購物習慣。 依靠大數據技術來獲得消費者和他們的購買趨勢的深刻理解，零售商可以運用大數據提高客戶的消費，增加客戶忠誠度。據埃森哲的研究分析發現，58%的零售商認為大數據對于公司“極為重要”，而36％稱它是“非常重要的”。此外，70％認為大數據是保持競爭力的必要條件，82％認為大數據正在改變它們與顧客交互的方式。雖然大多數零售商認識到大數據以及大數據分析涉及到消費者和他們的購買習慣的分析是強有力的工具，但是極少有通過機器學習釋放數據的真正潛力。機器學習技術的放大和擴展大數據分析的范圍，可以為顧客建立一個特殊的購物體驗。創新的零售商可以挖掘到的機器學習算法的力量，做機器學習這樣的事情以確定可用的產品來自外部供應商或推薦的數量、價格、貨架布置和營銷渠道，將在某一地區達到有對應需求的顧客。這個應用程序已被人看見，The North Face利用IBM的“沃森”自然語言處理機器學習系統創造了Expert Personal Shopper。所以當你在The North Face網站瀏覽夾克、背心部分，你不必為選擇感到困擾，您只需鍵入“12月坐飛機前往冰島”，后臺便將產品信息與天氣信息以及其他數據綜合分析，程序將篩選出合適的產品給你。該技術是相對較新，但你能想象它在未來的影響。自動通過先進的分析和機器的一切學習能力，意味著基本的客戶服務將通過機器人能夠進行預測我們的需求，并提供最快直接的方式成為可能：向我們提供我們自己還沒意識到，但真正需要的產品。由于零售商更深入地了解他們的客戶和產品，機器學習將能夠根據買家的需求和產品的可用性來匹配買家和賣家。購物正變得越來越程序化。 在未來，像apple的SIRI，windows的Cortana，Facebook的M將更多地了解我們，并為我們提供相關性和個性化的產品報價。例如，你可以使用特定品牌的剃須刀。您的數字助理將學習您的購物和使用習慣，并在適合的時間為您提供產品（購買），它甚至可以直接為您下訂單。機器學習和高級分析不僅會改變我們購物，并提供客戶服務，同時也簡化了零售商如何執行基本操作。數據科學和機器學習促進了我們從繁雜數據堆中進行洞察的能力。利用這些工具，零售商可以找到可用的和有用的數據來改變消費者的購物體驗。技術為我們在世界上的每一件產品創造了索引，使零售商向客戶提供最好的價格，保持足夠的產品儲備，以及跟蹤競爭對手的最低廣告價格的違法行為。世界上產品信息的中央數據庫，幫助零售商能夠提供消費者最佳的購物體驗。創新的技術方法，客戶服務和電子商務將結合我們的行為和選擇有關產品以及產品數據屬性來創建最佳的購物體驗的數據。這種做法采取的猜測采購，使每一個人的購物體驗更愉快。http://data-informed.com/how-machine-learning-will-improve-retail-and-customer-service/
大數據應用專家-辰智沈陽分公司總經理潘明先生
大數據應用給實體零售商業帶來翻天覆地的銷售改變，以消費者為主的時代來臨，利用大數據分析，了解消費者的消費習慣與喜愛，可以做到一對一精準的營銷策略，同時可以提高顧客的客制化服務的滿意度，又可以為零售商帶來業績成長，帶來企業的獲利，移動支付將扮演日趨重要的角色，零售商將結合移動裝置，提供店內免費無線網絡的服務，提升顧客消費的便利性。
人數最多的千禧世代，擁有高消費能力與高影響力，有及時行樂與客制化、個性化等消費特質，為了滿足消費者需求，在提供消費者實時獲得信息的服務中，如何取得優化訊息內容與加載時間的效益平衡，成為零售業者的新挑戰。
零售業已不再局限于銷售商品，逐漸轉變為提供顧客全方位的體驗式服務。
辰智協助企業打通內外部數據，將數據分析、營運數據用到極致，助企業贏得先機！
辰智-大數據應用專家
餐老板資訊網，為全國餐廳老板,提供最新的
餐飲經營技巧，了解最新的餐飲經營資訊，學習更多的餐飲營銷、管理、外賣、裝修,采購等經營知識
原創文章，作者：辰智，如若轉載，請注明出處：http://www.kmwhg.com/58406.html
