Predictive Retail Analytics: Hur man använder data för att förstå kundernas beteende och öka försäljningen

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.

Predictive analytics för detaljhandeln låter dig ta proaktiva, databaserade steg för att förbättra shoppingupplevelsen och vara i synk med det ständigt föränderliga kundlandskapet. 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.

Varför samla in detaljhandelsdata?

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.

Hur?

Butiksanalys ger specifik och detaljerad information om shoppare. Som ett resultat hjälper de till att ta bort gissningarna. 

You know your customers, what they want, and where, when, and how they buy it. No need for trial och fel. Lite stora data exempel är:

Köphistorik

Kunddemografi

Produktpreferenser

Köparens resa

Engagemangsmönster

Denna typ av shopper insikt möjliggör you to predict and measure purchase intent to manage better marketing margins, store operations, and customer experience with true efficiency. Med ROPO (Research Online, Purchase Offline) ökar, multi-cannel retailanvändare kan använda köpuppsåt för att överbrygga klyftan mellan online och offlinemönster.

Alltså prediktiv analys för detaljhandeln hjälper dig att bygga hållbara relationer med dina kunder. 

För att göra det använder de flesta återförsäljare analyser erhållna från deras försäljningssystem eller fottrafikanalysanordningar (personräknare eller beacons) – även om de är användbara verktyg som gör att du kan fatta databaserade beslut, kan de bara gå så långt i att måla upp en insiktsfull bild av vad kunderna vill köpa. 

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:

Hur ögonspårning kan hjälpa till med prediktiv analys för detaljhandeln

In our last piece about vad eye tracking är, förklarade vi hur tekniken fungerar genom en kort definition. 

Eye tracking är en teknisk process som möjliggör mätning av ögonrörelser, ögonpositioner, och blickpunkter. Med andra ord, eye tracking identifierar och övervakar en persons visuell uppmärksamhet när det gäller plats, objekt och varaktighet.

Statistik visar 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 topp kommersiella applikationer för eyetracking.

Från Google till Äpple eller Facebook, de största företagen i världen har köpt startups för eyetracking i flera år nu. Samtidigt har innovationschefer inom detaljhandeln använt eyetracking-teknik för att ta reda på:

#1 Vad fångar kunders uppmärksamhet och vad de ignorerar

#2 Var de instinktivt tittar och i vilken ordning

#3 När de flyttar blicken från en produkt till en annan

#4 Hur de fattar sitt köpbeslut

I slutändan låter eyetracking återförsäljare analysera varför deras kunder beter sig som de gör baserat på deras blickmönster.

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 Visual Attention Data

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.  

I samband med detaljhandelsundersökningar avslöjar visuell uppmärksamhet vad kunderna är naturligt intresserade av. Click To Tweet

Innan ett köpbeslut fattas kommer en shoppare att titta på olika produkter för att jämföra deras alternativ. Vanligtvis är de föremål de tittar längst på och oftast är de de köper.

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 Tid till första fixering = hur lång tid det tog kunden att fokusera på en specifik produkt

#2 Fixeringsantal = antalet gånger de tittade på det

#3 Första fixeringstiden = hur lång tid de ägnade åt att titta på ett föremål för första gången

#4 Genomsnittlig fixeringslängd = hur lång tid de i genomsnitt tittade på ett föremål

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 Intresse, perception, avsikt

Ögonspårning ger också butiksanalys genom att visa flödet av intresse, uppfattning och avsikt:

När en produkt fångar en shoppers intresse kommer de att fortsätta att se den på ett visst sätt.

Från den punkten kan deras uppfattning avgöra om de tänker köpa det eller inte.

Samtidigt påverkar hur butiken presenterar den produkten hur kunden uppfattar den.

Let’s say you’re running an in-store promotion. Eye tracking studier visa att shoppare är mer benägna att uppfatta det som ett bättre värde om det ursprungliga priset också visas. För att fatta köpbeslutet med lätthet behöver de visuella ledtrådar på vägen.

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

Men hur mäter man köpintention? Ett sätt är genom att analysera konsumentbeteende.

#3 Kundbeteende i butik

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.

Genom att implementera konsumentinsikt och butiksanalys från eyetracking kan du:

Gör butiker lättare att navigera

Designa riktade erbjudanden

Ordna hyllor och visas strategiskt

Utvärdera effekten av förpackningsdesign

Skapa effektiva annonskampanjer

Förbättra kundservice

Skapa en skräddarsydd upplevelse i butik

Moderna ögonspårningsmetoder är enll 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-effekten.

För att ta itu med problemet med observationsbias har vi nu 3D-ögonspårningslösningar tycka om 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.

3D-ögonspårning i realtid gör det möjligt för återförsäljare och chefer för shopperinsikter att:

#1 Arbeta med riktiga shoppare istället för fokusgrupper

#2 Spåra den visuella uppmärksamheten från mer än en kund samtidigt

#3 Generera opartisk hylluppmärksamhetsanalys

Vill du lära dig hur 3D-ögonspårning kan hjälpa ditt företag att få prediktiv analys för detaljhandeln? Skriv till oss, och vår Customer Success Specialist berättar gärna mer om vår programvara.

Användningsfall för Predictive Big Data Retail Store Analytics

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 Studerar kundresa

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

Kundreseanalys använder big data för att visa hur en prospekt blir en betalande kund. Du kan identifiera och analysera alla kontaktpunkter i deras interaktion med din butik, inklusive.

#1 När och hur de upptäckte din butik

#2 Kommunikation med anställda (positiv eller negativ erfarenhet)

#3 Hur de interagerade med produkter

#4 Uppföljningsåtgärder (t.ex. registrering för nyhetsbrev, recensioner etc.)

När du väl har fått denna kundinsikt kan du anpassa kundupplevelsen.

#2 Anpassa shoppingupplevelsen

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.

Med hjälp av prediktiv analys för detaljhandeln kan du anpassa kundupplevelsen genom att:

#1 Rekommendera produkter av intresse (cross-seförsäljning och merförsäljning)

#2 Implementera effektiva lojalitetsprogram och förmåner

#3 Tillämpa insikter om onlinebeteende på tjänster i butik

#4 Förenklar kassaprocessen

#5 Utbilda säljare för personlig interaktion

#6 Utökar anpassningen till alla kanaler

#3 Hantera hyllutrymme

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.

Återförsäljaranalys hjälper dig att avgöra vilka varor du ska placera på hyllor i ögonhöjd. Gaze tracking-data gör att du kan tilldela hyllutrymme efter hur iögonfallande produkter är. Genom att analysera värmekartor förstår du bättre hur du:

#1 Distribuera varor på hyllorna för att möta dina kunders förväntningar

#2 Kommunicera priser och kampanjer

#3 Öka synligheten för nyckelprodukter

#4 Effektivisera processen med att fylla på hyllor

#4 Förhindra att storsäljare slutar i lager

#4 Konfigurera butikslayout och design

Förutom honOm utrymmeshantering ger eye tracking värmekartor också insikter om butiksdesign. Istället för att testa olika planlösningar pekar uppgifterna dig i en exakt riktning.

Du ser vilka sektioner, gångar och skärmar som får mest visuell uppmärksamhet. Sedan kan du justera din butikslayout för kundens bekvämlighet.

Dessutom visar denna detaljhandelsinsikt effektiviteten av din nuvarande:

#1 tecken

#2-banners

#3 Merchandise displays

Du förstår var du ska placera dem för bästa synlighet för kunder.  

Andra källor som CCTV-kamerafilmer och sensorspårning i butik också reveal vilka butiksområden som får mest gångtrafik.

#5 Förbättrar prissättningsstrategier

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.

Predictive analytics för detaljhandeln låter dig vara flexibel med dina priser. Baserat på den data du samlar in kan du optimera priserna i realtid enligt köparens insikt. Dessa personliga prissättningsstrategier kompletterar den skräddarsydda... Click To Tweet

För att få de bästa priserna upptäcker och bearbetar även big data-återförsäljningsverktyg:

#1 Konkurrentprissättning

#2 Produktefterfrågan

#3 Geodemografiska indikatorer

#4 Köpare attityd

#5 Väder och säsongsvariationer

#6 Driftskostnader

#6 Prognostisera efterfrågan

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.

Efterfrågeprognoser stöder både kundupplevelse och affärstillväxt.

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.

Andra fördelar med att prognostisera efterfrågan med avancerad detaljhandelsanalys är:

#1 Minska kostnader och öka effektiviteten

#2 Upprätthålla kassaflöde

#3 Förbättrad avkastning på kapital

#7 Optimera marknadsföringsmeddelanden

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

Ta till exempel uppmärksamhetsdata du får från eyetracking. Du vet vilka typer av skyltar som lockade din kund. Dessutom vet du vilka specifika element i displayen som fångat deras uppmärksamhet.

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

#1 Informera din shoppare om de kampanjer som betyder mest för dem

#2 Upprätthålla ett konsekvent budskap över kanaler

#3 Driv försäljning i butik via strategiska digitala kampanjer

#8 Predicting CLV (Customer Lifetime Value)

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.

Att identifiera din CLV kommer att hjälpa dig:

#1 Klassificera dina shoppare efter deras värde

#2 Optimera kundförvärv

#3 Planera marknadsföringsbudgetar med effektivitet

#4 Erbjud anpassade incitament för olika segment

Fördelar med Actionable Shopper Insights

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.

Därefter kan du vidta åtgärder och göra butiksförbättringar för att möta deras behov, önskemål och förväntningar.

With actionable shopper insight, you can:

Ta datadrivna affärsbeslut

Skaffa och behålla värdefulla kunder

Öka ROI och butikslönsamhet

Utveckla kundfokuserade strategier

Få en konkurrensfördel på marknaden

Förtjäna kundlojalitet

Designa övertygande kampanjer

Öka kundernas engagemang

Upptäck möjligheter för tillväxt

Ge en rik kundupplevelse

Hur man tillämpar Shopper Insight

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.

Beroende på din specifika kundinsikt kan några omedelbara åtgärder vara:

Omorganisering av kategorier och/eller inköpsställen

Implementera strategier för förebyggande av kundförluster

Expandera till nya kanaler, dvs där dina kunder finns i det digitala rummet

Förbättra funktioner och faciliteter i butik

Utveckla relevanta korsförsäljningstekniker

Testar nya kommunikationsstrategier

Revidering av resursfördelningen

Hur man använder 3D-ögonspårning för detaljhandelsanalys

Här på Eyeware underlättar vi prediktiv analys för detaljhandeln med 3D-ögonspårningsprogram.

3D Eye Tracking Heatmap Example

I motsats till standard eyetracking, vår GazeSense Tekniken spårar visuell uppmärksamhet på distans så långt som 1,3 m (4,3 fot) bort.

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.

Du kan sedan bedöma prestanda för enskilda produkter, varumärken, skärmar och mer.

👉 Ta kontakt med vårt team för att se hur 3D-ögonspårning med flera personer i realtid kan hjälpa dig att få opartisk kundinsikt.