Real Data

识别客户
这在数据分析零售中也很重要，因为选择哪些客户可能需要某种产品，数据分析是最好的方法。正因为如此，大多数零售商非常依赖在线推荐引擎技术、通过交易记录获得的数据以及线上和线下的忠诚度计划。像亚马逊这样的公司可能还没有准备好在客户下单前直接将产品运送到客户手中；他们正在朝这个方向努力。各个地理区域取决于他们掌握的客户人口统计数据，这意味着需求是可以预测的。因此，这意味着当他们收到订单时，他们能够更有效、更快速地完成订单，而获得的数据描述了客户如何与零售商联系，这些数据用于决定哪条途径是吸引他们对某种产品或促销活动的注意力的最佳途径。零售商和数据分析的发展


数据分析发挥关键作用的其他关键领域包括：

a.) 折扣效率
几乎 95% 的购物者承认他们在购物时 厄瓜多尔 手机号码列表 使用优惠券代码。零售商要想从优惠中获利，首先需要问自己，这样的优惠对他们的业务有多大价值。这样的促销优惠肯定会吸引顾客蜂拥而至，但可能不是维持长期客户忠诚度的有效策略。相反，零售商可以对历史数据进行分析，并将其用于预测模型，以确定此类优惠的长期影响。例如，一组数据分析师和科学家可以记录在没有折扣的情况下可能发生的事件历史。然后，他们将其与有折扣时的实际事件进行比较，以更好地了解每种折扣的有效性。在获得这些信息后，零售商现在将重新调整其折扣策略，增加不同类别的折扣数量并取消利润较低的交易。这肯定会提高平均月收入。


b.） 降低客户流失率
建立客户忠诚度是所有品牌的首要任务，因为吸引新客户的成本是留住现有客户的六倍多。流失率可以用各种指标来表示，例如流失客户百分比、流失客户数量、流失的经常性价值百分比和流失的经常性业务价值。借助大数据分析，零售商可以洞察客户可能流失的内容，从而轻松确定改变整体订阅的最佳方式，以防止出现此类情况。例如，零售商在每月订阅盒之后对客户数据进行分析，并可以利用这些数据来获取可能成为长期客户的新订阅者。这将使零售商大幅降低每月流失率，并使品牌能够计算终身价值并收回高昂的营销成本。