Con i rapidi cambiamenti del mercato nel settore della vendita al dettaglio e l'improvvisa necessità di servire i clienti attraverso una varietà di canali diversi, rimanere all'avanguardia con un software di analisi predittiva può aiutare ad aumentare le vendite, ridurre le perdite e aumentare la fidelizzazione. Ora puoi ricevere consigli intelligenti per la tua azienda in base ai risultati futuri previsti. Consentendoti di agire preventivamente, anziché reagire, puoi stare al passo con le tendenze che ti circondano. Sebbene l'analisi e la reportistica standard siano da tempo un pilastro delle aziende, gli algoritmi di intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) e machine learning stanno portando l'analisi prescrittiva a un livello superiore.
Vantaggi dell'analisi predittiva e dell'apprendimento automatico
Prima di iniziare ad adattare il modello di analisi dei dati, devi innanzitutto deve capire la differenza tra i due tipi di modellazione predittiva.
Analisi predittiva: L'uso dell'analisi dei dati per prevedere il futuro attraverso la comprensione del passato. Questo modello è reso possibile dall'intelligenza artificiale utilizzando la scienza dei dati per analizzare i dati storici delle reti neurali per creare modelli futuri.
Apprendimento automatico: Il computer è in grado di utilizzare il data mining per prevedere i modelli senza essere programmato in questo modo. Può creare modelli futuri e implementare tali modelli.
La differenza tra l'utilizzo dei due è la differenza tra il punto in cui ti trovi nel processo. Il modello di analisi predittiva è il processo in cui utilizzi l'analisi dei dati per creare un modello di business, dopodiché utilizzerai il Machine Learning per automatizzare le tendenze aziendali e raggiungere gli obiettivi aziendali.
Come l'analisi predittiva sta cambiando il futuro del settore retail
Poiché la necessità dei clienti di fare acquisti online aumenta ogni anno e le tariffe sono salite alle stelle sulla scia del Covid-19, cresce la necessità dell'intelligenza artificiale per prevedere il mercato. Solo i rivenditori che utilizzano tutte le reti neurali disponibili e dispongono delle capacità digitali per prevedere la previsione della domanda sopravviveranno nei prossimi anni. Se riesci a utilizzare i dati di cui disponi per padroneggiare il modello di analisi aziendale, puoi prevedere cosa acquisteranno i tuoi clienti in futuro. Oppure puoi prevedere cosa non compreranno in futuro e apportare le modifiche necessarie.
L'intelligenza artificiale utilizzerà il data mining insieme alla modellazione predittiva per combattere problemi crescenti come la prevenzione delle frodi, essendo in grado di indicare quando qualcosa non rientra nel comportamento abituale dell'utente. Oltre a prevenire le perdite mantenendo gli scaffali riforniti con la giusta quantità di inventario ed evitando che la catena di fornitura scada o vada fuori moda prima che vengano vendute. Al momento, la maggior parte dei clienti desidera un modello di business multicanale, in modo da poter acquistare i propri marchi preferiti, dagli acquisti di persona agli acquisti online senza interruzioni. Seguendo queste tendenze nel settore della vendita al dettaglio, puoi utilizzare l'analisi prescrittiva per comprendere meglio i tuoi clienti e migliorarne l'esperienza anticipando le esigenze.
Sebbene siamo ancora nelle fasi iniziali dell'IA al dettaglio, secondo Kevin Sterneckert, CMO di Symphony Retail AI, entro i prossimi 5 anni assisteremo a una transizione completa all'IA. Il mercato dell'analisi dei dati dovrebbe crescere del 6,8 milioni di dollari negli anni tra il 2020 e il 2025. Come nella grande corsa all'oro, ci sono tonnellate di dati storici, tutto ciò che devi fare è raccoglierli. Quindi, devi solo capire cosa farne una volta che li hai.
Cosa ti serve per iniziare a utilizzare l'analisi predittiva
L'idea alla base dell'utilizzo di programmi di intelligenza artificiale per prevedere il mercato significa utilizzare l'analisi prescrittiva per consentire a te e al tuo team di concentrarvi sui ruoli per i quali sono stati assunti. Se disponi di un sistema POS in grado di svolgere automaticamente il lavoro per te, allora sei già un passo avanti. Fai le tue ricerche, sei pronto per un modello di analisi aziendale? Oppure hai delle basi che dovrai gettare prima?
NCR ha appena annunciato la sua prima piattaforma di servizi predittivi con una mossa rivoluzionaria per stare al passo con le esigenze di intelligenza artificiale nel settore retail. La piattaforma NCR Predictive Services funziona utilizzando le reti neurali di tutti i dispositivi NCR, raccogliendo analisi di big data e creando un approccio proattivo al modello di business anziché reazionario. È in grado di prevedere i guasti su questi terminali prima che si verifichino e di inviare tecnici prima che i consumatori ne risentano. La piattaforma NCR Predictive Services può anche condividere un accesso sicuro e controllato da audit con gli ingegneri per eseguire più rapidamente i problemi diagnostici.
Se il cliente ha meno tempo a disposizione con il sistema inattivo, è più probabile che se ne vada con un'esperienza positiva. Oppure consigli su azioni basate sulla modellazione predittiva, ad esempio avvisi preventivi quando la stampante per ricevute sta per esaurire la carta, in modo da non perdere tempo a sostituirla con una fila di persone in attesa. Oppure l'analisi dei cassieri, che utilizza i punteggi di fiducia dei dipendenti per prevedere gli errori umani sulle macchine e rafforzare la prevenzione delle perdite. Qualunque siano le vostre preoccupazioni, potete personalizzare i vostri sistemi con tutti i nuovi aggiornamenti aggiunti da NCR.
Ecco alcune funzionalità che potresti voler esaminare:
- Reporting avanzato
- Articoli «Meno che interi»
- Controlli e conteggi degli ospiti
- Gestione della manodopera al dettaglio
- Pianificazione e report dettagliati effettivi
- Miglioramenti del programma di lavoro
- Controllo dell'inventario
- Funzionalità di copia
Qualunque sia il sistema POS scelto, è importante guardare ai tradizionali servizi di vendita al dettaglio con un nuovo punto di vista. Se sono più concentrati sul modo in cui risolvono i problemi «a posteriori» anziché sull'essere proattivi, probabilmente non sono la scelta giusta per te. In questa nuova era dell'intelligenza artificiale, ricordate l'uomo da 6 milioni di dollari: «abbiamo la tecnologia». Ora sono disponibili numerosi strumenti di analisi predittiva per prevedere i problemi tecnici e le tendenze di mercato che affliggono la maggior parte dei sistemi POS tradizionali.
Implementazione di un programma di analisi predittiva
Ora che hai svolto tutto il lavoro necessario, è il momento di scoprire finalmente cosa significano effettivamente per te tutti questi big data. Ecco il tuo guida passo per passo:
1. Pulisci i dati: Prima di iniziare a creare il programma, è importante esaminare i big data raccolti ed eliminare i valori anomali. Questi possono far fallire i tuoi algoritmi e danneggiare la tua analisi sin dall'inizio.
2. Imposta le tue intenzioni: Cosa speri di ottenere da questa ricerca? Stai cercando di incrementare le vendite? Stai cercando di capire perché una determinata località sta fallendo? O forse vuoi solo anticipare la curva prima del grande boom dell'IA. Qualunque siano le tue intenzioni, è bene concentrarti su ciò che stai effettivamente cercando di quantificare e stabilire una linea di base da lì.
3. Definire il modello predittivo: Ora che hai dati perfettamente puliti, devi definire gli algoritmi predittivi che verranno utilizzati per prevedere i comportamenti futuri. Volete evitare di adattare troppo o meno il vostro modello di analisi aziendale. Non concentratevi così tanto sul futuro da dimenticare di prendere in considerazione le tendenze storiche dei dati. Allo stesso tempo, non date per scontato che le tendenze passate delle analisi di vendita al dettaglio siano sempre predittive di quelle future. Ricorda che la correlazione non è sempre uguale alla causalità.
4. Metti alla prova il tuo modello predittivo: Una volta impostato il modello, è necessario assicurarsi che funzioni. Usa i dati delle vendite già effettuate per testare il tuo nuovo algoritmo di machine learning, ha funzionato? Questa è una fase cruciale del processo, tanto cruciale quanto uno chef assaggia il cibo prima di spedirlo. Devi essere sicuro di sapere che tutti i dati futuri che prevedi saranno corretti.
5. Implementa le tue tecniche di analisi predittiva: Ora sei un esperto! Preparati a implementare il tuo nuovo modello predittivo e lascia che sia lui a fare il lavoro per te. Il tuo programma POS di analisi predittiva può occuparsene da qui!
Con l'aumento della concorrenza nel mercato al dettaglio e le aspettative dei clienti per un'esperienza multicanale senza interruzioni, il software di analisi predittiva combina algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per fornire informazioni come i punteggi di fiducia dei dipendenti, le previsioni di vendita future e i consigli sulle azioni preventive. L'analisi avanzata e il data mining non sono più cose facili da avere, ma indispensabili: investire oggi in software di analisi predittiva prepara la tua attività di vendita al dettaglio per un domani di successo.
