Ennustav jaemüügianalüüs: kuidas kasutada andmeid ostjate käitumise mõistmiseks ja müügi suurendamiseks

Predictive analytics is one of the biggest retail trends of the year, and it’s here to stay. A fundamental branch of business intelligence (BI) uses past data to predict future actions and generate insights.

Jaemüügi ennustav analüütika võimaldab teil astuda ennetavaid, andmepõhiseid samme ostukogemuse parandamiseks ja olla sünkroonis pidevalt muutuva kliendimaastikuga. Click To Tweet

Regardless of whether you’re a business owner, innovation manager, or insight director, being data-centric is the key to unlocking unbiased shopper insight to drive retail growth. Let’s explore how to obtain such data, and best put it to use.

Miks koguda jaemüügiandmeid?

Competitive businesses in the retail sector leverage big data to understand their target market in a progressive way. As an essential BI tool, big data helps optimize all company areas. It can be the difference between a leading, profitable store and going out of business for retailers.

Kuidas?

Jaekaupluse analüüsid pakuvad ostjate kohta konkreetset ja üksikasjalikku teavet. Selle tulemusena aitavad need oletusi eemaldada. 

You know your customers, what they want, and where, when, and how they buy it. No need for trial ja viga. Mõned suured andmed näiteid on:

Ostude ajalugu

Klientide demograafia

Tooteeelistused

Ostja teekond

Kihlusmustrid

Seda tüüpi ostjate ülevaade võimaldab you to predict and measure purchase intent to manage better marketing margins, store operations, and customer experience with true efficiency. Koos ROPO (Research Online, Purchase Offline) on tõusuteel, multi-kanall müüalkasutajad saavad kasutada ostukavatsust, et ületada lõhe veebis ja võrguühenduseta mustrid.

Seega ennustav analüütika jaemüügi jaoks aitavad teil luua püsivaid suhteid oma klientidega. 

Selleks kasutab enamik jaemüüjaid analüütika mis on saadud nende müügipunktide süsteemidest või jalakäijate liikluse analüüsiseadmetest (inimeste loendurid või majakad) – kuigi need on kasulikud tööriistad, mis võimaldavad teil teha andmepõhiseid otsuseid, võivad nad jõuda vaid nii kaugele, et luua põhjaliku pildi sellest, mida kliendid soovivad. osta. 

Luckily, there’s a more progressive way to obtain much more valuable shopper data by using 3D eye tracking to measure attention and more – here’s how:

Kuidas silmade jälgimine aitab ennustavat jaemüügianalüüsi?

In our last piece about mis on silmade jälgimine, selgitasime lühikese määratluse kaudu, kuidas tehnoloogia töötab. 

Silmajälgimine on tehnoloogiline protsess, mis võimaldab silmade liigutuste mõõtmine, silmade asendid, ja pilgupunktid. Teisisõnu, silmade jälgimine tuvastab ja jälgib isikut visuaalne tähelepanu asukoha, objektide ja kestuse poolest.

Statistika näitab that the global eye tracking market is on a continuous growth path, mainly due to increased interest and adoption of vision capturing technology. 

Healthcare, research, retail, and automotive are among the industries to see faster adoption and a particular interest in eye tracking technology. Zooming in on Retail, some of the fields where eye tracking is currently being used is understanding how people shop and how people interact with the store and products.

It is a cutting-edge tool for both consumer research and in-store research in retail. So much so that retail has become one of the parimad kommertsrakendused silmade jälgimiseks.

Alates Google juurde Apple või Facebook, on maailma suurimad ettevõtted juba aastaid ostnud silmajälgimise idufirmasid. Samal ajal on jaemüügi innovatsioonijuhid kasutanud silmade jälgimise tehnoloogiat, et välja selgitada:

#1 Mis köidab ostjate tähelepanu ja mida nad ignoreerivad

#2 Kuhu nad instinktiivselt vaatavad ja mis järjekorras

#3 Kui nad suunavad oma pilgu ühelt tootelt teisele

#4 Kuidas nad oma ostuotsuse teevad

Lõppkokkuvõttes võimaldab silmade jälgimine jaemüüjatel oma pilgumustrite põhjal analüüsida, miks nende kliendid käituvad nii, nagu nad käituvad.

Let’s take a closer look at what specific eye tracking features generate predictive analytics for retail that will improve your marketing and merchandising decisions:

#1 visuaalsed tähelepanuandmed

Whether they are aware of it, people choose to look at objects that capture their interest.

The brain has a finite amount of resources for processing images. Thus, it has to pick what it considers relevant and filter out unnecessary visual information. The term for this mental process is visual attention. You can measure visual attention and record it for further analysis with eye tracking.  

Jaemüügiuuringute kontekstis näitab visuaalne tähelepanu, mille vastu kliendid loomulikult huvi tunnevad. Click To Tweet

Enne ostuotsuse tegemist vaatab ostja erinevaid tooteid, et oma valikuid võrrelda. Tavaliselt vaatavad nad kõige kauem ja kõige sagedamini neid esemeid, mida nad ostavad.

In this regard, eye tracking shows how long it took the customer to focus on a specific product. It also uncovers the number of times they looked at it. Moreover, eye tracking measures how long they spent gazing at an item for the first time and average. The formal terms for these metrics are:

#1 Aeg esimese fikseerimiseni = kui kaua kulus kliendil konkreetsele tootele keskendumiseks

#2 Fikseerimiste arv = mitu korda nad seda vaatasid

#3 Esimese fikseerimise kestus = kui kaua nad veetsid esimest korda eset vaadates

#4 Keskmine fikseerimise kestus = kui kaua nad keskmiselt üksust vaatasid

Eye tracking software generates heat maps and opacity maps to present this information. Depending on the type of visualization, the warmer or lighter an area is, the more visual attention it receives.

Eye Tracking Heatmap In Retail

#2 Huvi, taju, kavatsus

Silmade jälgimine pakub ka jaemüügikaupluste analüüsi, näidates huvide voogu, taju ja kavatsusi:

Kui toode on ostja huvi äratanud, hakkab ta seda teatud viisil vaatama.

Sellest hetkest alates saab nende ettekujutus otsustada, kas nad kavatsevad seda osta või mitte.

Samal ajal mõjutab see, kuidas pood seda toodet esitleb, seda, kuidas klient seda tajub.

Let’s say you’re running an in-store promotion. Silmade jälgimise uuringud näitavad, et ostjad tajuvad seda tõenäolisemalt parema väärtusena, kui kuvatakse ka alghind. Ostuotsuse hõlpsaks tegemiseks vajavad nad teel visuaalseid vihjeid.

Overall, the intention to purchase a product of interest increases if the customer views it positively.

Aga kuidas mõõta ostukavatsust? Üks võimalus on analüüsida tarbijakäitumine.

#3 Kliendi käitumine poes

Eye tracking enables you to record and measure shopper behavior in a natural environment. The technology lets you observe your customers’ intuitive actions in real-time as they explore your store.

Tarbijate ülevaate ja silmade jälgimise jaemüügikaupluste analüüsi rakendamisel saate:

Muutke poodides navigeerimine lihtsamaks

Kujundage suunatud pakkumisi

Korraldage riiulid ja kuvatakse strateegiliselt

Hinnake pakendikujunduse mõju

Looge tõhusaid reklaamikampaaniaid

Parandage klienditeenindust

Loo kohandatud kaupluse kogemus

Kaasaegsed silmade jälgimise meetodid on all non-intrusive. But currently, standard eye tracking technology requires the customer to wear glasses or a headset. As a result, they can adjust their behavior involuntarily or otherwise. Researchers know the phenomenon as Hawthorne'i efekt.

Vaatluste kallutatuse probleemi lahendamiseks on meil nüüd olemas 3D-silmajälgimise lahendused meeldib GazeSense.

With 3D eye tracking, you don’t need glasses to gain shopper insight. Our software works with consumer-grade depth-sensing cameras to track eye activity from afar.

Reaalajas 3D-silma jälgimine võimaldab jaemüüjatel ja ostjate ülevaatehalduritel:

#1 Töötage fookusrühmade asemel tõeliste ostjatega

#2 Jälgige korraga rohkem kui ühe kliendi visuaalset tähelepanu

#3 Looge erapooletu riiulitähelepanu analüüs

Kas soovite teada, kuidas 3D-silma jälgimine võib aidata teie ettevõttel saada ennustavat jaemüügianalüüsi? Kirjuta meile, ja meie klientide edu spetsialist räägib teile hea meelega meie tarkvara kohta rohkem.

Prognoositavate suurandmete jaemüügikaupluste analüüsimise juhtumid

Companies use predictive analytics for retail to improve all aspects of their business. But above all, retail store analytics enable you to create a satisfying experience for every customer. You will gain actionable insights into every facet of their visit, from preferences to buying habits.

#1 Klienditeekonna uurimine

Predictive analytics for retail let you map your customer’s journey beyond transactions. You can view your products, displays, store, and brand the way your shopper does. When using eye tracking, you can literally look at them through your customer’s eyes.

Predictive Analytics For Retail Eye Tracking Demonstration

Klienditeekonna analüüs kasutab suurandmeid, et näidata, kuidas potentsiaalsest kliendist saab maksv klient. Saate tuvastada ja analüüsida kõiki puutepunkte nende suhtluses teie poega, sealhulgas.

#1 Millal ja kuidas nad teie poe avastasid

#2 Suhtlemine töötajatega (positiivne või negatiivne kogemus)

#3 Kuidas nad toodetega suhtlesid

#4 Järeltegevused (nt uudiskirjaga registreerumine, ülevaated jne)

Kui teil on see ostjate ülevaade, saate kliendikogemust isikupärastada.

#2 Ostlemiskogemuse kohandamine

The more personalized a customer’s experience is, the greater their satisfaction. By assessing your shopper’s previous in-store behavior, you can tailor their future experiences.

As a result, you can increase customer loyalty, brand awareness, and sales. Additionally, you will know how and where to focus your merchandising efforts.

Jaemüügi ennustavat analüüsi kasutades saate kohandada ostlejakogemust järgmiselt.

#1 Huvipakkuvate toodete soovitamine (ristmüük ja edasimüük)

#2 Tõhusate lojaalsusprogrammide ja hüvede rakendamine

#3 Veebikäitumise statistika rakendamine poesiseste teenuste puhul

#4 Väljamakseprotsessi hõlbustamine

#5 Müügipartnerite koolitamine isiklikuks suhtlemiseks

#6 Isikupärastamise laiendamine kõigile kanalitele

#3 Riiulipinna haldamine

How a retailer allocates shelf space influences both shopper experience and direct sales. Out of all areas in a store, the shelf is where a customer makes their buying decision. Thus, you need to ensure that they will easily find the products they want.

Jaekaupluse analüüsid aitavad teil otsustada, millised kaubad asetada silmade kõrgusele. Pilgu jälgimise andmed võimaldavad teil määrata riiulipinda vastavalt sellele, kui pilkupüüdvad tooted on. Soojuskaarte analüüsides saate paremini aru, kuidas:

#1 Jaotage esemed riiulitel nii, et need vastaksid ostjate ootustele

#2 Suhtle hindu ja tutvustusi

#3 Suurendage võtmetoodete nähtavust

#4 Muutke riiulite täiendamise protsessi sujuvamaks

#4 Vältige enimmüüdud toodete laost lõppemist

#4 Poe paigutuse ja kujunduse konfigureerimine

Peale temaRuumihalduse korral annavad pilku jälgivad soojuskaardid ka poekujunduse ülevaate. Erinevate korruseplaanide katsetamise asemel näitavad andmed teid täpses suunas.

Näete, millised jaotised, vahekäigud ja kuvad pälvivad visuaalselt kõige rohkem tähelepanu. Seejärel saate klientide mugavuse huvides oma poe paigutust kohandada.

Lisaks näitab see jaemüügi ülevaade teie praeguse:

#1 märgid

#2 bännerid

#3 kaubaväljapanekud

Saate aru, kuhu need paigutada, et ostlejad oleksid parima nähtavusega.  

Muud allikad nagu CCTV kaamera kaadrid ja kauplusesisene sensori jälgimine näitavad kal millistel kaupluste aladel on kõige rohkem käijaid.

#5 Hinnakujundusstrateegiate täiustamine

Retail store analytics allow you to predict how customers react and respond to price changes. By analyzing price elasticity, you can see how these price adjustments will influence sales.

Jaemüügi ennustav analüütika võimaldab teil hindade suhtes paindlikuks jääda. Kogutud andmete põhjal saate hindu reaalajas optimeerida, võttes arvesse ostlejaid. Need isiklikud hinnastrateegiad viivad lõpule kohandatud… Click To Tweet

Parimate hindade saamiseks tuvastavad ja töötlevad suurandmete jaemüügitööriistad ka:

#1 Konkurendi hinnakujundus

#2 Toote nõudlus

#3 Geodemograafilised näitajad

#4 Ostjate ostuhoiak

#5 Ilm ja hooajalisus

#6 Tegevuskulud

#6 nõudluse prognoosimine

With predictive analytics for retail, you can identify trends and patterns that influence demand. Analyzing sales history and other historical data lets you anticipate what your shoppers will buy in the future. Big data processing systems also consider local and national events and seasonal promotions.

Nõudluse prognoosimine toetab nii kliendikogemust kui ka ärikasvu.

Once you can predict what your shopper wants, you can ensure in-store supply. At the same time, you can reduce the risk of overstocking stores with products, not in demand.

Muud eelised nõudluse prognoosimisest täiustatud jaekaupluste analüüsiga on järgmised:

#1 Kulude vähendamine ja tõhususe suurendamine

#2 Rahavoo säilitamine

#3 Kapitali tasuvuse parandamine

#7 Turundussõnumite optimeerimine

Efficient in-store marketing also ties into the personalized customer experience. From retail store analytics data, you already have shopper insight. From there, it’s all about communicating the right messages in an effective way.

Predictive Analytics For Retail 3D Eye Tracking Simulation

Võtke näiteks tähelepanuandmed, mille saate silmade jälgimisest. Teate, mis tüüpi sildid teie klienti köitsid. Lisaks teate, millised konkreetsed elemendid ekraanil nende tähelepanu köitsid.

Combine this insight with product preference data, and you can get the best marketing ROI by:

#1 Ostja teavitamine soodustustest, mis on neile kõige olulisemad

#2 Kanalite vahel ühtse sõnumi säilitamine

#3 Poemüügi suurendamine strateegiliste digikampaaniate kaudu

#8 ennustav CLV (kliendi eluaegne väärtus)

You can forecast demand through predictive analytics and customer lifetime value (CLV). Based on past transactions, you can generate historical CLV. On the other hand, combining purchase history with behavior analytics results in predictive CLV.

A predictive CLV model provides a detailed picture of your customer's relationship with your store. Click To Tweet

You know how much they have spent in the past and what products they bought. Put that data together with their behavioral patterns, and you get a realistic estimate of how much they will spend in the future.

CLV tuvastamine aitab teil:

#1 Klassifitseerige oma ostjad nende väärtuse järgi

#2 Optimeerige klientide hankimist

#3 Planeerige turunduseelarveid tõhusalt

#4 Paku kohandatud soodustusi erinevatele segmentidele

Actionable Shopper Insights eelised

In the end, predictive analytics for retail acts as a powerful tool for generating shopper insight. You understand how your customer thinks and what they value.

Sealt edasi saate tegutseda ja kauplust täiustada, et vastata nende vajadustele, soovidele ja ootustele.

With actionable shopper insight, you can:

Tehke andmepõhiseid äriotsuseid

Hankige ja hoidke väärtuslikke kliente

Suurendage ROI-d ja poe kasumlikkust

Töötage välja kliendikesksed strateegiad

Hankige turul konkurentsieelis

Teenige klientide lojaalsust

Kavandage mõjuvaid tutvustusi

Suurendage ostjate seotust

Avastage kasvuvõimalused

Pakkuge rikkalikku kliendikogemust

Shopper Insighti rakendamine

Observing, aggregating, and interpreting customer data is not enough. Shopper research can prove ineffective if you do not apply your insights. Thus, you need to identify the implications and create a plan to implement your findings.

Olenevalt teie konkreetsest ostlejast võivad mõned kohesed toimingud olla järgmised.

Kategooriate ja/või ostukohtade ümberkorraldamine

Klientide väljalangemise ennetamise strateegiate rakendamine

Laienemine uutele kanalitele ehk kus on sinu kliendid digiruumis

Poe funktsioonide ja rajatiste täiustamine

Asjakohaste ristmüügitehnikate väljatöötamine

Uute suhtlusstrateegiate katsetamine

Ressursside jaotuse läbivaatamine

Kuidas kasutada 3D-silma jälgimist jaemüügi analüüsi jaoks

Eyeware-s hõlbustame 3D-silma jälgimise tarkvara abil ennustavat analüütikat jaemüügi jaoks.

3D Eye Tracking Heatmap Example

Erinevalt tavapärasest silmade jälgimisest on meie GazeSense tehnoloogia jälgib visuaalset tähelepanu eemalt kuni 1,3 meetri (4,3 jala) kauguselt.

No glasses. No VR goggles. No calibration.

All you need is a depth-sensing camera, and you can track thousands of customers in a GDPR friendly anonymous way.

Additionally, you benefit from a wide range, 3D line of sight, and real-time API. Our software accurately records your customers’ gaze patterns, revealing what draws their visual attention.

Seejärel saate hinnata üksikute toodete, kaubamärkide, kuvarite ja muu toimivust.

👉 Võtke meie meeskonnaga ühendust et näha, kuidas reaalajas mitme inimese kaugjuhtimine 3D-silmade jälgimisel aitab teil saada ostlejate erapooletut ülevaadet.