ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കാൻ റീട്ടെയിലർമാർ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലേക്ക് തിരിയുന്നു
ഉപഭോക്തൃ വാങ്ങൽ പ്രവണത വളരുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് പരിശോധിക്കുക
വാങ്ങൽ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഇൻവെന്ററി മാനേജുമെന്റിനേക്കാൾ സഹായകരമാണ്. ഉപയോക്താക്കൾ ഏത് ഉൽപ്പന്ന അസോസിയേഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നുവെന്ന് തിരിച്ചറിയാനും എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ഒരു സമഗ്ര വാങ്ങൽ പാറ്റേൺ വിശകലനം ചില്ലറ വ്യാപാരികളെ സഹായിക്കും. ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ ധാരണ തന്ത്രപരമായ ഉൽപ്പന്ന പ്ലേസ്മെന്റ്, ബണ്ട്ലിംഗ്, ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുകയും ഭാവിയിലെ വാങ്ങൽ പെരുമാറ്റങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുകയും ചെയ്യും. ഉപഭോക്തൃ വിഭജനത്തെയും വ്യക്തിഗതവൽക്കരണത്തെയും സഹായിക്കുന്നതിന് വാങ്ങൽ പാറ്റേൺ വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഇത് കൂടുതൽ സത്യമാണ്.
ഉപഭോക്താക്കളുമായുള്ള നിങ്ങളുടെ ഔട്ട് റീച്ച് സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യുകയും വ്യക്തിഗതമാക്കുകയും ചെയ്യുക
റീട്ടെയിലർമാർ ബിഗ് ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, നിലവിലുള്ളതും വരാനിരിക്കുന്നതുമായ ഉപഭോക്താക്കളെ ഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഗുണം ചെയ്യും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്പോർട്സ് ഗുഡ്സ് സ്റ്റോർ ഉപഭോക്താക്കളെ ഇൻഡോർ അല്ലെങ്കിൽ ഔട്ട്ഡോർ സ്പോർട്സ് കളിക്കുന്നുണ്ടോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരുപക്ഷേ വേനൽക്കാല അല്ലെങ്കിൽ ശൈത്യകാല സ്പോർട്സ് കളിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിഭജിച്ചേക്കാം. ഈ അറിവ് ഉപയോഗിച്ച്, കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രേക്ഷകരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒറ്റയടിക്ക് മുൻകൂട്ടി കാണുന്നതിനുപകരം ഒരു സമയം തികച്ചും ഏകീകൃതമായ ഒരു വിഭാഗത്തിലേക്ക് നോക്കി റീട്ടെയിലർക്ക് ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റങ്ങൾ നന്നായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ ഓരോ വിഭാഗത്തിന്റെയും മുൻഗണനകൾക്ക് അനുസൃതമായി മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ, ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ, ഓഫറുകൾ എന്നിവ തയ്യാറാക്കുന്നതിനാൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള സെഗ്മെന്റേഷൻ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ വ്യക്തിഗതവൽക്കരണത്തിലേക്ക് നയിക്കും. ഉപഭോക്തൃ വിശ്വസ്തത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള വ്യക്തിഗത അനുഭവം വളർത്താൻ ചില്ലറ വ്യാപാരികളെ സെഗ്മെന്റേഷൻ സഹായിക്കും: കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ അനുഭവം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു കമ്പനിയോട് വിശ്വസ്തത പുലർത്തുമെന്ന് 65% ഉപഭോക്താക്കളും പറയുന്നു.
തത്സമയ വാങ്ങലുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുക
ഒരു പ്രത്യേക പ്രദേശത്ത് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ വിൽപ്പനയിൽ പെട്ടെന്നുള്ള വർദ്ധനവ് പോലുള്ള നിലവിലെ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റങ്ങൾ ട്രാക്കുചെയ്യാൻ റീട്ടെയിലർമാർക്ക് തത്സമയ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. വിൽപ്പന, വെബ് സൈറ്റ് ട്രാഫിക്, സോഷ്യൽ മീഡിയ ഇടപഴകൽ എന്നിവയിലെ പാറ്റേണുകൾ തത്സമയം നിരീക്ഷിക്കുകയും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകളോടും മാറുന്ന സാമൂഹിക പ്രവണതകളോടും പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയും. സ്മാർട്ട് ഷെൽഫുകൾ, ഡിജിറ്റൽ ട്വിനിംഗ് തുടങ്ങിയ തത്സമയ നിരീക്ഷണ പരിഹാരങ്ങൾ ഇവിടെ തുടരുന്നതിന്റെ ഭാഗമാണിത്.
ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനും സ്വാധീനിക്കാനും ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്ക് ചില്ലറ വ്യാപാരികളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം കൂടുതൽ പ്രതികരണാത്മകവും ഉപഭോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃതവുമായ ഷോപ്പിംഗ് അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കും. അതിനാൽ, എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ അതിനനുസരിച്ച് അവ നടപ്പിലാക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും തുടങ്ങുന്നത് നന്നായിരിക്കും. “ചില്ലറ വിൽപ്പന, അതിന്റേതായ സ്വഭാവത്തിൽ, നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു,” ഗാലിനോ പറയുന്നു. ആരും പിറകോട്ട് പോകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല.
Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision
