Avançando rumo à omnicanalidade analítica

Les progrès et l'accélération du numérique sont une réalité dans tous les secteurs après la pandémie, et les entreprises de produits de boulangerie et de consommation ne sont pas exceptionnelles. Ensuite, vous devez suivre certains réflexes sur cette dynamique dans ce segment et dans le papier de analyse avancée dans la transformation des entreprises qui buscam répondent aux nouvelles demandes des travailleurs du Covid-19 à l'approche omnicanal.

L'année 2020 a transformé les fournisseurs d'achat, en assurant l'immédiatisme des consommateurs chaque fois que les acheteurs et les informateurs sont plus nombreux, en donnant la priorité aux interactions via smartphone. D'autre part, les entreprises cherchent à remédier à leurs lacunes technologiques pour répondre aux demandes de leurs clients, en offrant une expérience supérieure à travers leurs divers canaux numériques, en gardant leur efficacité opérationnelle et leur rentabilité.

Le scénario décrit est certainement familier à la plupart des lecteurs, mais le jour même aux entreprises qui traversent ces changements ne sont pas évidents quant à eux. En interagissant avec des entreprises variées ou avec le segment des biens de consommation, il y a certains domaines problématiques qui peuvent empêcher le progrès nécessaire pour répondre aux nouvelles exigences numériques avec une stratégie orientée par les données.

Entre les grandes entreprises que les entreprises observent sont ou utilisent massivement des plans dans divers domaines de commerce, sans considérer le risque opérationnel associé. D'autre part, il y a une faille dans les stratégies claires et robustes des initiatives de transformation numérique, qui guident les étapes et anticipent les phénomènes de nos processus commerciaux.

Cela me fait penser que l'analyse ne fait pas partie de ce scénario. Il est évident que les déficiences qui apparaissent dans divers processus jusqu'à l'entrée finale d'un produit lorsque les techniques d'analyse préliminaire des données sont également problématiques. Apprendado de Máquina/machine learning L'intelligence artificielle n'est pas utilisée.

Dentre les processus déficients que l'on observe chez les varejistas et les entreprises de biens de consommation qui ont soin d'une sophistication analytique, citant ici une diminution du capital de virement et l'inefficacité de nos procédures de gros virement (prévision) pour des achats efficaces ; une faible disponibilité de produits pour l'expérience du client ; Une analyse déficiente des promotions, en plus d'une difficulté dans l'actualisation des clusters et la segmentation du marché pour la définition précise du mix et des assortiments. Mais d'autre part, il existe des défis pour la détermination du vente croisée, qui définissent les cruzamentos et les compléments de produits associés aux achats, ainsi que la détermination des prix dynamiques.

À cette hauteur, une bonne question se pose : comment ces problèmes peuvent-ils être résolus, ou évités ? En réponse à la motivation de la transformation numérique, ou à l'omniprésence opérationnelle : ces processus développés sont mis en œuvre dans le cadre d'une utilisation pratique de l'analyse, qui intègre les éléments du Big Data, y compris les données des clients, le comportement de la demande et la localisation, comme informations sur les produits que vous avez acquis sur les différents canaux.

Un exemple de description qui peut fournir des informations sur les préférences et les préférences du client pendant toute la durée de sa journée, indépendamment des canaux d'achat. Vous pouvez donc utiliser ces informations pour améliorer vos campagnes de marketing, prendre des décisions concernant le client et la gestion du commerce le long de votre cycle, comme la distribution du produit et les opérations réalisées dans tous les canaux de négociation de la société. abastecimento. Il s'agit également d'une possibilité d'obtention d'une plus grande lucrativité, d'un moindre respect de l'histoire et d'une plus grande satisfaction et fidélité de la part du consommateur.

Pour illustrer ce processus, faites un exemple d'une variété de vêtements qui mettent en œuvre une solution de distribution centralisée auprès du client pour améliorer l'expérience omnicanale et stimuler le financement du travail, améliorer le processus de marchandisage. Pour la création d'assortiments localisés à l'aide machine learning Il a été possible d'apporter des améliorations à la précision du plan de vente sous forme hiérarchique et à une optimisation matérielle des investissements dans cette période. Avec ces changements, une entreprise obtient un accroissement de 1% à un prix moyen: cela signifie une augmentation, mais au moins, 3 millions de dollars américains par an.

Ce cas, en fait, est l'un des rôles d'un rôle de sélection d'entreprises qui cherchent à obtenir un avantage concurrentiel en termes de stratégies de transformation numérique qui sont un pilier central. Le désir d’avancer ici est significatif : l’inertie existant dans nos processus internes de grande partie des organisations fait que, dans la plupart des cas, l’innovation et l’adoption n’ont pas lieu dans le temps et dans la forme nécessaire. Par conséquent, nos jours actuels, et bien plus encore, la numérisation a donné une impulsion à l'importance des données. Portanto, c'est impressionnant un de ces deux éléments.

Avançando rumo à omnicanalidade analítica Republié à partir de la source https://blogs.sas.com/content/sasla/2022/10/25/avancando-rumo-a-omnicanalidade-analitica/ via https://blogs.sas.com/content /alimentation/

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