Анализ данных и точный маркетинг в ERP обуви: высвобождение ценности данных и изменение клиентского опыта

Ценность и проблемы анализа данных в обувной промышленности

В обувной промышленности потребительский спрос демонстрирует характеристики персонализации, быстрой итерации и сезонности. Традиционные маркетинговые модели не могут точно фиксировать динамические изменения, в то время как массивные данные, накапливаемые ERP - системами (например, записи продаж, данные о запасах, поведение клиентов и т. Д.), становятся золотыми приисками для бизнеса, чтобы понять рынок. С помощью технологий интеллектуального анализа данных компании могут извлекать ценную информацию из этих данных и осуществлять переход от « эмпирических драйверов» к « данным драйверам».

Основные проблемы:

Проблема островков данных: распределенные данные модулей, такие как продажи, запасы, клиенты и т. Д., Необходимо интегрировать анализ;

Высокомерная обработка данных: обувная одежда имеет сложные свойства товаров (например, размер, цвет, материал), необходимо разработать целенаправленные алгоритмы;

Требования к работе в режиме реального времени: сезонные пополнения, рекламные кампании должны быстро реагировать, необходимо оптимизировать эффективность обработки данных.

Основные сценарии применения технологии интеллектуального анализа данных в ERP обуви

Анализ групп клиентов и потребительских предпочтений

Кластерный анализ: стратификация клиентов с помощью RFM - моделей (недавнее время покупки, частота покупки, сумма потребления) и товарных предпочтений (таких как кроссовки, обувь для отдыха, высокие каблуки) для выявления клиентов с высокой стоимостью, потенциальных клиентов и клиентов с риском потери.

Пример: Проанализировав данные ERP, бренд быстрой моды обнаружил, что молодые женщины - клиенты предпочитают покупать новые продукты в сезон, в то время как клиенты среднего возраста предпочитают классические. Основываясь на этом, бренд целенаправленно толкает информацию о скидках, так что скорость восстановления клиентов среднего возраста увеличивается на 20%.

2. Товарные ассоциации и персонализированные рекомендации

Раскопки реляционных правил: анализ портфелей покупок клиентов с помощью алгоритма Apriori (например, « кроссовки + спортивные носки» « Платье + аксессуары»), оптимизация товарной экспозиции и продажи комплектов.

Рекомендуемая система: в сочетании с алгоритмами совместной фильтрации и историческим поведением клиента, чтобы предоставить персонализированные рекомендации для приложений или оффлайн - магазинов. Например, после того, как клиент просматривает определенную брезентовую обувь, система автоматически рекомендует комбинированные носки или обувь для ухода за продуктами.

3. Прогнозы продаж и оптимизация запасов

Анализ временных рядов: использование моделей ARIMA или LSTM для прогнозирования продаж по регионам и масштабам в целях сокращения отставания в запасах на конец сезона.

Динамическая ценовая стратегия: автоматическая корректировка скидок на товары с задержкой продаж в соответствии с историческими данными о продажах и уровнем запасов, например, бренд увеличивает оборот сезонных товаров на 35% с помощью динамического ценообразования ИИ.

4. Управление жизненным циклом членов

Модель прогнозирования: построение модели раннего предупреждения о потере клиентов, выявление членов, которые будут потеряны (например, не были приобретены в течение 3 месяцев подряд), и восстановление с помощью целевых купонов или эксклюзивных мероприятий.

Точный маркетинг: Дизайн дифференцированных стратегий для членов с различными жизненными циклами, таких как новые пакеты, дни обратной связи старых клиентов, программы пробуждения спящих клиентов.

III. Пути внедрения интеллектуального анализа данных и точного маркетинга

1. Интеграция и очистка данных

Интеграция данных из нескольких источников: включение ERP, CRM、 Платформа электронной коммерции, данные системы POS оффлайн, создание единого представления клиента.

Очистка данных: Обработка недостающих значений, аномалий для обеспечения точности данных (например, исправление проблемы путаницы « среднего кода» и « 38 ярда» в поле размера).

2. Построение и проверка моделей

Алгоритм выбора: выберите подходящую модель в соответствии с бизнес - сценарием (например, модель классификации для кластеров клиентов, модель регрессии для прогнозирования продаж).

Тест AB: проверка эффектов модели в небольшом диапазоне, например, сравнение индивидуальных рекомендаций со случайными рекомендуемыми коэффициентами конверсии, алгоритмы итеративной оптимизации.

3. Бизнес - посадка и замкнутый цикл обратной связи

Системная интеграция: встраивание результатов анализа данных в ERP - системы, такие как автоматическая генерация рекламных программ, push - персонализированных текстовых сообщений.

Мониторинг эффективности: Оценка эффективности маркетинговой деятельности с помощью таких показателей, как ROI, удовлетворенность клиентов, частота повторных покупок и т. Д., Продолжайте оптимизировать модель.

Типичный случай: трансформация на основе данных определенного бренда обуви

Справочная информация: Бренд обуви среднего размера сталкивается с проблемой отставания в запасах и потери клиентов.

Решение:

Интеграция данных: создание центральной станции данных, интеграция ERP, онлайн - торговых центров, данных социальных сетей;

Группы клиентов: выявление "любителей высокоценных видов спорта" и "ценочувствительных групп студентов";

Точный маркетинг:

Информация о предварительных продажах для любителей спорта;

Для студенческих групп в начале учебного сезона, чтобы запустить кампанию « Полный минус + дары»;

Эффект: за полгода оборот запасов увеличился на 18%, а коэффициент удержания клиентов - на 12%.

Будущие тенденции: глубокое слияние ИИ и больших данных

Принятие решений в режиме реального времени: в сочетании с Интернетом вещей (например, данными датчиков в примерочной комнате) и анализом данных в режиме реального времени для достижения мгновенной рекомендации « то, что вы видите, то, что получаете»;

Генеративный ИИ: автоматический дизайн персонализированных товаров на основе исторических предпочтений клиента (например, индивидуальная обувь);

Расчеты конфиденциальности: кросс - платформенный анализ с помощью таких технологий, как федеральное обучение, в контексте защиты конфиденциальности данных.

Заключение

Анализ данных стал ключевым оружием для обувных компаний, чтобы повысить свою конкурентоспособность. Благодаря глубокой интеграции ERP - систем и технологий интеллектуального анализа данных компании могут не только оптимизировать свои запасы и снизить затраты, но и построить точную маркетинговую систему, ориентированную на клиента, чтобы воспользоваться преимуществами жесткой конкуренции на рынке. В будущем, с непрерывным прорывом технологий ИИ, индустрия обуви и одежды на основе данных откроет новый этап более интеллектуального и персонализированного развития.