利用零售数据分析可以使零售商做出更好的决策。根据全球管理咨询公司麦肯锡公司的研究，成功的服装零售商通过应用分析提高了2-10%的底线。那些实施了更大应用程序的公司在其分析投资上获得了十倍以上的回报。让我们来看看什么是零售数据分析，以及它如何增加销售额和改善运营。 零售数据分析 零售数据分析是指分析客户行为、商店绩效、库存和其他零售数据等信息，以发现模式和趋势。从 AI 驱动的零售数据分析中获得的见解使品牌能够做出更明智的决策，以促进销售和改善运营。 麦肯锡报告了实施特定分析应用程序的服装零售商享有的以下好处： 销售额增长 (4-5%) 提高数字和全渠道成本效益 (15-25%) 通过营销和个性化实现数字销售增长 (30%) 降低库存成本 (10-15%) 减少高绩效员工的流失率 (50%) 尽管麦肯锡的研究侧重于零售业的特定部分，但很明显，分析可以帮助解决运营问题并发现机会。以下是零售商可以使用分析来改善零售运营和销售的三种方式。
个性化客户体验和营销 事实证明
个性化对于建立客户忠诚度和影响转化至关重要。如果做得好，它还可以帮助品牌从其他竞争对手中脱颖而出。 零售商可以通过使用分析来细分受众来个性化客户体验。受众细分不必受人口统计数据（例如，年龄范围、邮政编码）的限制，但应包括买家在其旅程的关键时刻采取的行动。下面是一些由行为定义的细分示例： Treasure Data尊重您的隐私电子邮件： 电子邮件 国家/地区： 选择国家过去24小时内3次访问品牌网站的顾客。 订阅时事通讯的用户。 在过去两个月内进 巴西手机号码列表 行过购买的用户。 使用客户数据和分析，零售商可以针对特定细分市场定制体验，以实现预期结果——无论该目标是鼓励转化、打击客户流失还是建立忠诚度。 同样的原则也适用于营销活动。零售商可以根据受众的旅程阶段定制活动和促销活动。这意味着通过有关品牌的教育内容来瞄准新的潜在客户，同时为转换后的客户提供升级折扣或忠诚度会员资格。通过个性化客户体验和营销，品牌可以在正确的时间向正确的人推送正确的操作，增加他们成功转化的机会。
优化物流和供应链运营 零售数
据分析可以帮助零售商从几个不同的角度优化他们的物流和供应链： 起点：通过降低供应商风险来防止供应问题。零售数据分析通过管理供应商风险帮助品牌避免供应链问题。零售商可以分析数据并找到风险指标，例如发货延迟、交货不准确、订单履行错误以及合规或监管问题。 中点：规划战略交付路线以简化物流。零售商可 搜索引擎优化论坛 以收集和分析送货路线、天气更新、司机时间表、车队数据等信息，为消费者规划最有效的路线。 端点：通过准确的供需预测来管理库存。品牌商可以根据对历史数据、库存周转率、行为趋势、销售业绩等相关信息的分析，更准确地预测销量和调整库存能力。 价格管理 零售价格需要在保持竞争力和盈利之间取得平衡。零售数据分析利用以下数据帮助零售商管理定价： 客户需求 产品季节性 竞争对手的价格 零售渠道（线上、现场） 购买行为 其他 高级分析还使零售商能够考虑更广泛的变量，如市场条件、行业预测、竞争和特定产品的历史表现，以确定正确的定价策略。