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何時打折盈利更多?

如何才能合理升價?

大數據分析優化零售業的商品定價和折扣活動

很難不去誇大,一個對的價位對零售業來說有多重要。平均數據顯示,價位每上升一個百分點,就可以轉化成8.7%的盈利上漲(假設購買量沒有下降的話)。然而據估計,每年企業所做的成千上萬的決策中,30%的決策都沒有將商品價格調整到最佳價位,折算起來也是不小的利潤損失。如今大量的數據能被分析幫助企業做出更好的定價決策。對於那些能從複雜數據中挖掘出信息的企業,這種數據的價值是持續而恆久的。

如Bernard Marr所說,「像Walmart這樣的大型零售商就在他們的實時營銷系統上花費了數百萬美元,實際上,沃爾瑪現在正在打造「全球最大的私密雲端」來追蹤每天產生的百萬項交易。算法能追蹤需求,庫存量和競爭對手的活動,並實時自動地對市場變化做出反饋,能在分秒之內基於信息採取行動」。

傳統定價方式

當然數據分析並不是簡單的事。許多市場工作人員僅僅根據一些簡單的因素,例如成本、標準利潤、類似產品的價格、總額折扣等等,來定價。如此一來,最終每年價位的上升都是源於總額和規模,而非任何合理的原因。許多零售商都沒辦法向顧客合理解釋升價的原因。

同時,伴隨著數字化進程,多渠道銷售帶來了爆炸式增長的顧客接觸點數目,而利用這大量的數據,不至於使企業白白損失許多利潤,則需要用分析技術為每一件產品(是的,具體到每一件產品,而非一個產品類別)訂製最優化的價格。以下正是你需要做的:

聆聽你的數據

多數零售商並非沒有數據,而是缺乏數據分析。很多企業,無論是B2C或是B2B企業,都只是管理數據,而非利用數據幫助決策。準確的數據分析可以幫助企業認識到一些經常被忽視的因素,如更廣闊的的經濟形勢、顧客的產品偏好、銷售代表的磋商——能顯示什麼驅動了不同顧客群的消費和產品的定價。

智能數據分析

人工分析上萬數據是非常昂貴且耗時的。智能數據發掘在特定商業領域的應用將比基礎數據分析更有效。對於主流商家來說,智能數據發掘最大的優勢是操作簡便,降低對數據專家的依賴的同時,數據又被很好地挖掘。智能數據發掘是高級數據分析技術與自助式數據分析的結合,甚至能根據聲音指示操作。商家可充分享受自然語言處理技術帶來的便利,同時體驗可視化圖表與不同數據源帶來的「可探索」數據組成的互動型報告。因為所有數據源都是實時同步的,所以任何來源可靠的數據分析結果都能讓你得出準確的結論,基於數據事實處理各種情境。

數據分析里的減價規律

大數據也在判斷何時應該降價上有著重大貢獻,被稱為「優化減價」。在數據分析時代之前,大多零售商會在某一條特定產品線購物季的最後降價,那時候需求已經消失了。然而,數據分析顯示從需求開始下降開始就進行更緩和漸進的降價,才能增加總利潤。美國零售商Stage實驗證實,用預測型分析判斷對一件商品需求的上升和下降,在90%的情況下都勝過傳統的「季後折扣」 (Bernard Marr)。

如果你也覺得數據分析對零售業有所幫助,請與我們預約demo時間,或者訂購我們的數據分析服務,歡迎發送郵件至info@bigdatarchitect.com,或者Whatsapp至+852 5116 3895

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