小売業者が予測分析で顧客体験をカスタマイズする方法

クリスマスから間もなく、買い物客は値下げされたセーター、ジーンズ、おもちゃ、スキー用品を買うためにショッピングモールに降りてきます。大手小売業者はあらゆるデータを入手できれば、何が売れ、何が売れなくなるかを予測する方法を知っていると思うでしょうが、多くの小売業者がいまだに正確にその方法を知らず、それが収益を損ないます。しかし、この状況は変わりつつあります 予測分析。このテクノロジーにより、小売業者は収集した統計モデルとデータを使用して、消費者が購入する可能性が高いものを予測できます。たとえば、Kカップでコーヒーを淹れる高級コーヒーメーカーを販売する小売業者は、過去にどの顧客がコーヒーメーカーを購入したのか、いつKカップを追加購入するために店舗に戻ってくる可能性が高いかを正確に判断したり、店舗がKカップでセールを行った場合にどのコーヒーが早く戻ってくるかを正確に判断したりできます。一部の小売業者は、予測分析を大規模に使用しています。アーバン・アウトフィッターズ、アンソロポロジー、フリー・ピープルなどのブランドを含むURBNは、予測分析テクノロジーを幅広く使用して、 より良い意思決定 実店舗の在庫の仕方やオンラインで何を売るかについて。

予測分析は、小売業者がより適切なビジネス上の意思決定を行うと同時に、よりカスタマイズされた顧客体験を提供するのに役立ちます。

ただし、Google Flu Trendsで見たように、予測分析は必ずしも 100% 正確であるとは限りません。当初、Googleのアルゴリズムでは、入力された検索語に基づいてインフルエンザが発生する場所を予測できるように思われましたが、後にその予測は正確であることが判明しました。 不正確ですおそらく、ニュース報道など、人々がインフルエンザに関する情報を検索するようになった他の理由があったからでしょう。予測分析が小売業者に提供できる情報にも同様のギャップがあります。とはいえ、予測分析は、テクノロジーが進歩し、より多くのデータにアクセスできるようになればなるほど、より良くなる一方です。小売業者にとっての次の課題は、プライバシーのトレードオフを行うよう消費者を説得するための適切なインセンティブを見つけることです。現在、予測分析を利用している小売業者は、顧客の過去の購入、オンライン検索、過去のショッピングパターン、過去の買い物パターン、過去に商品に支払う意思のある金額に関するデータに基づいて、特定の価格帯で購入する可能性を予測しています。顧客からより多くの情報を引き出すには、マーチャントは創造性を発揮し、消費者がデータへのアクセスと引き換えに本当に価値のあるものを提供する必要があります。割引を提供するだけでは、たとえ大きな割引であっても、プライバシーのトレードオフとしては十分ではない場合があります。

小売業者にとっての次の課題は、プライバシーのトレードオフを行うよう消費者を説得するための適切なインセンティブを見つけることです。割引は、たとえ大きなものであっても、十分ではないかもしれません。

クリエイティブな課題に取り組んでいる企業もあります。バーバリー、 今ではランウェイから直接ファッションを売っています オンラインのお客様には、特定の設計のバージョンが多すぎる、または少なすぎるバージョンを製造するリスクを軽減します。彼らは、InstagramやSnapchatなどのソーシャルメディアページのファンから収集した予測分析データを使用して食欲を示しています。ディズニーは、次のようなシステムの特許を取得しています。 靴でゲストを追跡 これにより、アミューズメントパークで顧客向けにカスタマイズされた体験を提供できるようになります。このような予測分析の実験により、企業が消費者に好まれる最適化された、手間のかからない体験を作り出すことができ、マーチャントが収集した情報へのアクセスを悪用しなければ、多くの消費者は、ショッピングモールでの買い物や休暇などの体験を楽しむために行わなければならないプライバシーのトレードオフをこれまで以上に受け入れるでしょう。私たちのビジョンについて読む プレディクティブ・リテール 「ハーバード・ビジネス・レビュー」で2月9日に開催される招待制のNarvar Summitで、小売業の第一人者たちと、このことやその他の最先端のトピックについて話します。Twitterで会話をフォローしてください。 #narvarsummit。