大数据与分析

将大数据与分析转变为竞争优势,早有企业开始行动。

Winsafe专注于品牌及消费品行业的大数据与分析。我们已经积累越来越多的数据类型和经验,通过分析获得的洞察使一切皆有可能。通过大数据与分析 ,Winsafe帮助企业从社交数据、新闻数据、事件数据、天气数据以及物联化的机器和设备的数据中更深入地了解人员、事件、地点和事物,从而更加胸有成竹对重要的迹象采取行动,获得竞争优势。

全面的客户视角

零售商的首要任务就是要制定策略以获取客户,为他们提供 最佳服务并留住有价值的客户。分析大量客户数据,从中获取有价值的洞察。通过检查历史销售交易、客户交互以 及相关信息,比如不同分销渠道的当前采购活动,零售商可以构建预测模型, 来支持针对性的市场营销和战略运营交互系统。简单地说,客户数据和预测性分析为以客户为中心的市场 营销和零售运营方面的明智决策奠定了基础。

Next Best Action

预测性分析可以提供关于客户活动的洞察,预测模型可以增强决策支持。那么,下一步最佳行动都有哪些呢?零售商可以利用该洞察来制定相关的、有针对性且及时的促销方案、建议、服务产品和激励措施。从而大幅增加收入商机,巩固客户忠诚度。

数字化购物

移动和其他设备的出现拓展了零售业务的开展形式,零售商可以通过灵活多变的方式与客户交互。 寻找各种方式来有效管理和提升客户交互体验,这并不是靠机会就能做 到的。为预测性分析部署模型来定义数字化交互的内容和形式,帮助零售商把握客户互动商机,着眼于建立长期的客户忠诚度。

高级销售分析

为零售采购人员、零售商和产品经理提供有关卖出“什么”产品的信息非常必要。然而,提供有关“为什么”卖出特定产品的洞察会为零售商带来竞争优势。高级销售分析,比如 Lift Analysis(对比目标响应率与平均响应率)和 Advanced Affinity Analysis(了解客户的购买行为),以及其他源自客户的度量,能够帮助量化每个产品为企业盈亏贡献的价值。配备销售分析,有助于了解个别产品和产品类别对总收入的影响,零售商将获得更具价值的洞察,从而改善产品推销和组合决策。

经优化的全渠道运营

零售商应用高级销售分析从客户交易和交互中获得洞察,能够从客户或渠道角度以前瞻性方式来评估产品,这意味着零售商能够利用积极的决策支持的方法来应对产生需求的产品组合和规划。

本地和社交分析

能够深入客户层面探究社交、文本和语音数据,这为零售商提供了全新的视角来了解产品和渠道绩效。能够分析产品与渠道的关联以及相关影响,比如销售和市场营销计划,以及本地环境驱动因素,这些都意味着需求预测可以在互动计划流程中将科学与艺术相融合。社交销售分析可以帮助零售商获取客户洞察,从而改善销售和商品组合。

任务和团队优化

零售业的员工管理与其他行业的员工管理同样重要。源自运营、环境和人力资源数据的洞察改善了分配和管理一线销售人员的方式,并且帮助优化供应链以及日常业务运营。来自历史和上下文数据的报告、预警、消息和指导性内容与预测性分析相结合,支持制定更好的决策,鼓励员工根据事实做出坚定的决策并估测可能的后续事件。在一线交易和运营活动期间,可以通过在采取行动时提供关于交易何时以及如何进行的洞察,转变现成技术的用途。

损失和欺诈预防

当有数十万运营数据点需要追踪时,寻找各种模式来防止损失和欺诈极具挑战性。利用高级算法来检测异常和极端或低频模式,并通过消息和工作流系统提供智慧预警和报告,从而以更加智能的方式来识别和调查异常。

物联网分析

从移动和其他设备获取的洞察着重于优化员工运营、销售决策、门店运营以及客户体验,这使得物联网 (IoT) 不仅能够提供数据,更可以提供更多机会来影响和管理零售资产和员工。例如,将智能设备连接到现场区域设备来监视购物中心的活动,以互动、活动和市场营销分析为基础,在客户和零售商之间开辟了一个动态、快速响应的全新上下文交互环境。