¿Cuáles son los mejores ejemplos de ciencia de datos aplicados al comercio minorista?

El mercado de análisis minorista ha experimentado un buen crecimiento del mercado al imitar una buena relación con los clientes, lo que ha resultado en una mayor ventaja competitiva y beneficios de crecimiento. Debido a la digitalización y la conciencia tecnológica entre los clientes, les facilita la compra a través de una variedad de opciones y ahorra tiempo asociado. Se prevé que la velocidad, la variedad y el volumen a granel de Big Data tendrán un efecto notable en el mercado de análisis minorista. Con el análisis de big data, las empresas son capaces de generar visiones e información significativas que facilitan la generación de ingresos y la adquisición de un mercado sin explotar.

El mercado de análisis minorista está segregado en función de la solución, el servicio, la función comercial, el modelo de implementación y la región. Las soluciones se dividen en software de gestión de datos, herramientas analíticas, aplicaciones móviles y herramientas de informes y visualización. En función de la función comercial, el mercado se segmenta en marketing y análisis de clientes, comercialización y análisis en la tienda, análisis de la cadena de suministro y estrategia y planificación. Según el modelo de implementación, el mercado se puede dividir en implementación en la nube e implementación en las instalaciones. La segmentación del servicio incluye consultoría e integración de sistemas y soporte y mantenimiento. El mercado global de análisis minorista se bifurca en regiones de América del Norte, Europa, América del Sur, Oriente Medio y África y APAC. Leer más … http://bit.ly/2E8AgLl

Me gustaría diferenciar entre “mejor (más eficiente)” y “más popular”. Lo que otros colaboradores han mencionado son los “más populares” Lo que es realmente sorprendente (o lo es) es que los colaboradores no están saltando y escribiendo sobre precios. Sí, las ventas cruzadas, el marketing, la cadena de suministro, etc. son respuestas válidas, sin embargo, el precio es la verdadera respuesta de su empresa ante el consumidor, especialmente en el mundo de un milenio.

Hay varias entradas cuando se trata de generar precios (fabricación): posición de existencias, transacciones históricas, demografía, estrategia deseada (por ejemplo, si desea liquidar, mantener un margen de x%), presupuestos de marketing, precios competitivos, pero para que realmente entienda cómo se desarrollarán las ventas de Acción de Gracias, necesita información de precios históricos competitivos (pulso de mercado) del año pasado, y estos datos simplemente no existen (y esté preparado para una presentación desvergonzada) excepto
con nosotros.

La falta de datos históricos competitivos hace que todos los modelos sean un poco redundantes. Hemos calculado que la importancia del peso histórico de los precios cuando se trata de modelos de precios es de entre un 40 y un 60% de profundización en la categoría.

Si considera otras industrias que realmente fueron pioneras en la ciencia de datos, por ejemplo, Finanzas. Todavía puede observar que los movimientos históricos son los principales contribuyentes del modelo, incluso después de que el mundo se haya movido hacia algoritmos de internalización y enrutamiento de pedidos inteligentes, etc.

Otra consideración muy importante es que la mayoría de los análisis
(mencionado por otros contribuyentes) no son en tiempo real (se actualizan una vez al día (por ejemplo, “las personas que compraron esto compraron” los motores de recomendación carecen de entre 3 y 6 días) y al consumidor se le presenta un producto antiguo. El verdadero desafío es el tiempo real y los modelos de precios a nivel de canasta (implementados muy bien por Jet) son un gran ejemplo

Finalmente, los mejores modelos (y son implementados solo por un puñado de compañías) son modelos de precios en tiempo real desarrollados y probados con información competitiva histórica confiable.