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.

Прогнозна аналітика для роздрібної торгівлі дає змогу робити активні кроки на основі даних для покращення досвіду покупок і синхронізуватися з постійно мінливими клієнтами. 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.

Навіщо збирати дані про роздрібну торгівлю?

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.

Як?

Аналітика роздрібних магазинів надає конкретну та детальну інформацію про покупців. В результаті вони допомагають усунути здогадки. 

You know your customers, what they want, and where, when, and how they buy it. No need for trial і помилка. Кілька великих даних приклади є:

Історія покупок

Демографічні показники клієнтів

Продуктові переваги

Подорож покупця

Моделі заручини

Цей тип аналізу покупців дозволяє you to predict and measure purchase intent to manage better marketing margins, store operations, and customer experience with true efficiency. З ROPO (дослідження онлайн, покупки в автономному режимі) на підйомі, муlti-channeл retaiлКористувачі можуть використовувати намір купувати, щоб подолати розрив між Інтернетом і офлайн шаблони.

Таким чином, прогнозна аналітика для роздрібної торгівлі допоможе вам побудувати стійкі відносини з вашими клієнтами. 

Для цього більшість роздрібних продавців використовують аналітика отримані від їхніх систем точок продажу або пристроїв аналітики відвідування (лічильники або маяки) – хоча це корисні інструменти, які дозволяють приймати рішення на основі даних, вони можуть зайти так далеко, створюючи глибоку картину того, що хочуть клієнти. купити. 

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:

Як відстеження очей може допомогти з прогнозною аналітикою для роздрібної торгівлі

In our last piece about що таке відстеження очей, ми пояснили, як працює технологія, за допомогою короткого визначення. 

Відстеження очей – це технологічний процес, який дозволяє вимірювання рухів очей, положення очей, і точки погляду. Іншими словами, відстеження очей ідентифікує та контролює людину зорова увага з точки зору розташування, об’єктів і тривалості.

Статистика показує 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 найкращі комерційні програми для відстеження очей.

Від Google до яблуко або Facebook, найбільші компанії в світі вже багато років купують стартапи з відстеження очей. У той же час менеджери з інновацій в роздрібній торгівлі використовують технологію відстеження очей, щоб з’ясувати:

#1 Що привертає увагу покупців, а що вони ігнорують

#2 Куди вони інстинктивно дивляться і в якому порядку

#3 Коли вони переводять погляд з одного товару на інший

#4 Як вони приймають рішення про покупку

Зрештою, відстеження очей дозволяє роздрібним продавцям аналізувати, чому їхні клієнти поводяться так, як вони поводяться, виходячи з моделей погляду.

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 Дані візуальної уваги

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.  

У контексті дослідження роздрібної торгівлі візуальна увага виявляє, що цікавить покупців. Click To Tweet

Перш ніж прийняти рішення про покупку, покупець розглядає різні товари, щоб порівняти їх варіанти. Зазвичай предмети, на які вони дивляться найдовше, і найчастіше саме ті, які вони купують.

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 Час до першої фіксації = скільки часу знадобилося клієнту, щоб зосередитися на конкретному продукті

#2 Кількість фіксацій = кількість разів, коли вони на нього дивилися

#3 Тривалість першої фіксації = скільки часу вони провели, розглядаючи предмет вперше

#4 Середня тривалість фіксації = скільки часу вони в середньому розглядали предмет

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.

#2 Інтерес, сприйняття, намір

Відстеження очей також забезпечує аналітику роздрібних магазинів, показуючи потік інтересів, сприйняття та намірів:

Щойно продукт зацікавить покупця, він перейде до його перегляду певним чином.

З цього моменту їхнє сприйняття може визначити, чи збираються вони його купувати чи ні.

Водночас те, як магазин представляє цей продукт, впливає на те, як його сприймає клієнт.

Let’s say you’re running an in-store promotion. Дослідження стеження за очима показують, що покупці, швидше за все, сприймуть це як кращу цінність, якщо з’явиться і початкова ціна. Щоб з легкістю прийняти рішення про покупку, їм потрібні візуальні підказки.

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

Але як ви вимірюєте намір придбати? Один із способів – аналізувати поведінка покупця.

#3 Поведінка клієнта в магазині

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.

Впроваджуючи споживчу інформацію та аналітику роздрібних магазинів із відстеження очей, ви можете:

Зробіть навігацію по магазинах легше

Розробити цільові пропозиції

Організуйте полиці і відображається стратегічно

Оцініть вплив дизайну упаковки

Створення ефективних рекламних кампаній

Покращити обслуговування клієнтів

Створіть індивідуальний досвід роботи в магазині

Сучасні методи відстеження очей: аll 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 ефект Готорна.

Щоб вирішити проблему упередженості спостереження, ми тепер маємо 3D рішення для відстеження очей люблю 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.

Тривимірне відстеження очей у режимі реального часу дозволяє власникам роздрібної торгівлі та менеджерам із аналізу покупців:

#1 Робота з реальними покупцями замість фокус-груп

#2 Відстежуйте візуальну увагу більше ніж одного клієнта одночасно

#3 Створення неупередженої аналітики уваги на полицях

Хочете дізнатися, як 3D-відстеження очей може допомогти вашій компанії отримати прогнозну аналітику для роздрібної торгівлі? Напишіть нам, і наш спеціаліст із забезпечення успіху клієнтів із задоволенням розповість вам більше про наше програмне забезпечення.

Варіанти використання передбачуваної аналітики роздрібних магазинів великих даних

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 Вивчення шляху клієнта

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.

Аналітика подорожей клієнта використовує великі дані, щоб показати, як потенційний клієнт стає клієнтом, який платить. Ви можете визначити та проаналізувати всі точки взаємодії з вашим магазином, у тому числі.

#1 Коли і як вони виявили ваш магазин

#2 Спілкування з співробітниками (позитивний або негативний досвід)

#3 Як вони взаємодіяли з продуктами

#4 Подальші дії (наприклад, підписка на інформаційний бюлетень, огляди тощо)

Отримавши це уявлення про покупців, ви зможете персоналізувати клієнтський досвід.

#2 Налаштування досвіду покупок

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.

Використовуючи прогнозну аналітику для роздрібної торгівлі, ви можете налаштувати досвід покупців за допомогою:

#1 Рекомендовані продукти, що представляють інтерес (перехресніlling та up-selling)

#2 Впровадження ефективних програм лояльності та переваг

#3 Застосування даних про поведінку в Інтернеті до послуг у магазині

#4 Полегшення процесу оплати

#5 Навчання продавців для особистої взаємодії

#6 Розширення персоналізації на всі канали

#3 Управління простором полиці

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.

Аналітика роздрібних магазинів допомагає визначити, які товари розміщувати на полицях на рівні очей. Дані відстеження Gaze дають змогу призначити місце на полицях відповідно до того, наскільки привабливими є продукти. Аналізуючи теплові карти, ви краще зрозумієте, як:

#1 Розподіліть товари на полицях, щоб відповідати очікуванням ваших покупців

#2 Повідомляйте про ціни та акції

#3 Підвищити видимість ключових продуктів

#4 Спростити процес поповнення полиць

#4 Запобігайте зникненню бестселерів

#4 Налаштування макета та дизайну магазину

Крім неїЩо стосується управління простором, теплові карти для відстеження очей також надають уявлення про дизайн магазину. Замість того, щоб тестувати різні плани поверхів, дані вказують вам у точному напрямку.

Ви бачите, які розділи, проходи та дисплеї привертають найбільшу візуальну увагу. Потім ви можете налаштувати макет свого магазину для зручності клієнтів.

Крім того, ця інформація про роздрібну торгівлю показує ефективність ваших поточних:

#1 Ознаки

#2 Банери

#3 Виставки товарів

Ви розумієте, де їх розташувати для найкращої видимості для покупців.  

Інші джерела як-от кадри камер відеоспостереження та відстеження датчиків у магазині, також виявляютьл які магазини отримують найбільше відвідувачів.

#5 Удосконалення стратегій ціноутворення

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.

Прогнозна аналітика для роздрібної торгівлі дає змогу залишатися гнучкими щодо цін. На основі зібраних вами даних ви можете оптимізувати ціни в режимі реального часу відповідно до думки покупців. Ці персональні стратегії ціноутворення доповнюють індивідуальний… Click To Tweet

Щоб отримати найкращі ціни, інструменти роздрібної торгівлі великих даних також виявляють та обробляють:

#1 Ціни конкурентів

#2 Попит на продукцію

#3 Геодемографічні показники

#4 Ставлення до покупки

#5 Погода та сезонність

#6 Операційні витрати

#6 Прогнозування попиту

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.

Прогнозування попиту підтримує як клієнтський досвід, так і зростання бізнесу.

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.

Інші переваги прогнозування попиту за допомогою розширеної аналітики роздрібних магазинів:

#1 Зниження витрат і підвищення ефективності

#2 Підтримання грошового потоку

#3 Підвищення рентабельності капіталу

#7 Оптимізація маркетингових повідомлень

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.

Наприклад, візьміть дані про увагу, які ви отримуєте від відстеження очей. Ви знаєте, які типи вивісок привабили вашого клієнта. Крім того, ви знаєте, які конкретні елементи на дисплеї привернули їхню увагу.

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

#1 Інформування вашого покупця про акції, які для нього важливі

#2 Підтримка послідовного повідомлення по каналах

#3 Збільшення продажів у магазині за допомогою стратегічних цифрових кампаній

#8 Прогнозування CLV (життя клієнта)

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.

Ідентифікація вашого CLV допоможе вам:

#1 Класифікуйте своїх покупців відповідно до їх вартості

#2 Оптимізація залучення клієнтів

#3 Ефективно плануйте маркетингові бюджети

#4 Пропонуйте спеціальні заохочення для різних сегментів

Переваги практичних покупців

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.

З цього моменту ви можете вжити заходів і вдосконалити магазин, щоб задовольнити їхні потреби, бажання та очікування.

With actionable shopper insight, you can:

Приймайте бізнес-рішення на основі даних

Залучайте та утримуйте цінних клієнтів

Збільште рентабельність інвестицій і прибутковість магазину

Розробляйте стратегії, орієнтовані на клієнта

Отримайте конкурентну перевагу на ринку

Заробляйте лояльність клієнтів

Створюйте привабливі рекламні пропозиції

Підвищте залучення покупців

Розкрийте можливості для зростання

Забезпечте багатий досвід клієнта

Як застосувати 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.

Залежно від вашого конкретного розуміння покупця, деякі негайні дії можуть бути такими:

Реорганізація категорій та/або місць купівлі

Реалізація стратегій запобігання відтоку клієнтів

Розширення на нові канали, тобто де ваші клієнти знаходяться в цифровому просторі

Покращення функцій і зручностей у магазині

Розробка відповідних методів перехресних продажів

Тестування нових комунікаційних стратегій

Перегляд розподілу ресурсів

Як використовувати 3D-відстеження очей для роздрібної аналітики

Тут, у Eyeware, ми забезпечуємо прогнозну аналітику для роздрібної торгівлі за допомогою програмного забезпечення 3D для відстеження очей.

На відміну від стандартного відстеження очей, наш GazeSense технологія дистанційно відстежує візуальну увагу на відстані до 1,3 м (4,3 фута).

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.

Потім можна оцінити ефективність окремих продуктів, брендів, дисплеїв тощо.

👉 Зв'яжіться з нашою командою щоб побачити, як віддалене тривимірне відстеження очей у реальному часі з кількома особами може допомогти вам отримати неупереджене уявлення про покупців.