产品售出率

[tanjimajha12]

零售商可以分析与数据相关的产品，以找出哪些定价、视觉效果和术语会引起潜在客户和现有客户的共鸣。根据分析的数据集改变产品展示，零售商将获得更高的销售率。举例来说，Uber 的整个商业模式都依赖于大数据来获取人群和产品销售。借助客户的个人数据，Uber 能够根据客户的位置和评级为他们匹配最合适的司机。因此，由于这 厄瓜多尔 手机号码列表 种个性化体验，客户更愿意利用 Uber 的个性化服务，而不是 Uber 竞争对手或普通出租车的优惠。零售客户在线

吸引合适的顾客到店也很重要，美国一家百货巨头最近发现了这一点。由于分析显示，他们缺乏重要的“千禧一代”人口群体，因此他们在纽约旗舰店开设了 One Below 地下室。他们推出了“自拍墙”和等待时提供定制 3D 打印智能手机壳等促销活动。所有这些都是为了吸引年轻顾客到店，让他们获得绝佳的体验。

零售分析领域的机遇
此外，零售分析还有几个机会：

1.） 大数据的前景
零售数据每年都在增加，种类、数量、价值和速度每年都呈指数级增长。聪明的零售商知道每次互动都有可能带来利润。利润非常丰厚。

2011 年的一份报告指出，使用大数据分析的零售商的营业利润率可提高 60%。因此，需要数据科学家来澄清大数据（结构化或非结构化、外部或内部）。这是为了帮助零售商采取行动，帮助他们在降低成本的同时提高销售额。

2.） 营销
在线行为分析和网络分析可提供定制化服务。
移动设备上提供个性化和基于位置的优惠。
有针对性的活动使用分析来细分消费者，确定最佳渠道并最终实现最佳投资回报。
实时定价使用的“逐秒”指标。零售业大数据分析