Många återförsäljare använder redan både dataanalys och prediktiv modellering idag. Det är faktiskt ganska tydligt att ju mer data som används för att göra förutsägelser, desto mer framgångsrika företag är. Eftersom marknaden är så kaotisk eftersom omnikanal är så aggressiv och konsumenterna vill ha omedelbar tillfredsställelse, hur kan e-handelshandlare ständigt och aktivt testa både affärsmodeller och strategier, fräscha upp sina frågor och slutsatser och ta reda på vad som faktiskt fungerar när det gäller prissättning och kampanjer?
Tekniska AI-framsteg kan hjälpa till mycket. Till exempel är maskininlärning en utmärkt resurs för poängförutsägelse, som uppskattar priset, och kärnan i denna process är målet att prissätta dina artiklar dynamiskt. Detta är mycket användbart om du tittar på prissättning snabbt. Faktum är att dina rekommendationer kommer att bli bättre eftersom de bygger på en konstant inlärningsslinga, vilket särskilt hjälper till både pris- och kampanjoptimering.
Men ett av de största problemen som företag står inför när de försöker sätta rätt priser eller erbjudanden är både hastighet och innovation. Faktum är att den prisstrategi som du använde igår inte hjälper dig nästa dag, därför måste du kontinuerligt omarbeta hur data kommer att samlas in och segmenteras för att analyseras så att nya artiklar kan göras och nya erbjudanden kan göras försökte stanna kvar i spelet.
Frågan blir ännu svårare när återförsäljare funderar på att få en omnichannel-strategi, eftersom crossover online inte alltid fungerar i en butik. Med detta sagt, om återförsäljare verkligen vill skilja sig på marknaden, måste de lära sig bättre och mer kraftfulla sätt att skapa en-mot-en-kontakt med sina kunder. Det bästa sättet att göra det är att kombinera fyra strategiska verktyg.
De fyra prissättnings- och marknadsföringsverktygen som borde kombineras
Även om dessa återförsäljare som Starbucks och Dunkin ‘Donuts, som drivs av volym, ofta ses på varumärken som har haft framgång genom sin prissättning och marknadsföring, kan alla återförsäljare nå samma nivå eftersom de inte är undantag. Trots det faktum att gästfrihetsindustrin alltid har varit ledande inom prissättning och personaliserade kampanjer, gör många branscher stora framsteg genom att lära av varandra.
Kärnan i strategisk framgång i marknadsföringsprissättningen är närvaron av omnikanal-, kampanj- och kupongprogram, ett element av lojalitet och en viss grad av personalisering. Varje segment kan förbättras med hjälp av korrekt användning av data i kombination med prediktiv analys. Låt oss ta en titt på hur allt fungerar.
Omni-kanal
Oavsett om en återförsäljares mål är att öka marginalen som helhet, utvidga varukorgen totalt eller testa en artikel mer intensivt inom ett visst område, är det absolut nödvändigt att ha en närvaro i omnichannel. Faktum är att dataanalys kan hjälpa företag genom att öka takten i både innovation och merchandising-beslut.
Kampanjer och kuponger
Det är tydligt att när du får en kupong för en gratis kaka när du checkar ut från till exempel Barnes och Noble, är detta ett incitament att gå till en annan butik. Genom dataanalys har återförsäljare blivit bättre på marknadsföringsinriktning och orsakat deras onlineförsäljning såväl som deras butikstrafik ökat.
Lojalitet
I likhet med affärsresor kan lojalitetsprogram variera beroende på region, marknad och företag. Med detta sagt kan dataanalys säkerställa att kampanjerna är mer inkluderande för varje specifik kund genom att automatiskt använda fler kampanjer såväl som personaliseringar.
Anpassning
Återförsäljare har blivit så mycket mer kreativa när det gäller att använda många kanaler för att anpassa de erbjudanden de har. Till exempel skapar en handfull små restauranger i Chicago-området inlägg på Instagram med meddelandet “Tagga din vän så vinner du en gratis hamburgare”. Så enkelt som denna idé är, visar den personalisering såväl som självreklam samtidigt som den ger en kund en gratis hamburgare. Detta skulle inte vara möjligt om det inte vore för dataanalys.
Genom att kombinera dessa fyra verktyg och använda prediktiv analys överallt kommer inte en enda återförsäljare att kämpa med att vara relevant.
