在零售业中采用数据科学以增加收入

如今，数据已成为公司的一切，并已证明是行业的强大推动力。对于那些热衷于做出有利可图的业务决策的人来说，它已变得不可或缺。在零售领域，数据的数量和种类呈指数级增长，为零售业务带来价值。但是，精明的零售商知道这些交互中的每一种都有潜在的获利潜力，并且正在利用数据科学的力量。

数据科学具有适应业务模型的潜力，它是分析大型数据集(结构化或非结构化)的过程。考虑到报告，IBM的一项调查显示62%的零售商利用大数据技术为其提供了强大的竞争优势。

以下是Data Science推动零售收益的5大方式。

价格管理受数据影响

在德勤报告中，价格管理计划可帮助在一年内将利润率提高2%至7%，平均产生200%至350%的投资回报率。此前，零售商不得不使用一些数据点来设置价格，例如销售商品的成本，利润率，竞争对手的定价以及制造商的建议零售价。但是，现代零售数据现在使他们能够根据季节性需求，客户位置和行为以及购买频率来提高和降低价格。

市场销售分析与促销

对市场销售进行有效分析可能会对利润产生巨大影响。但是，这不是一个新主意，但战略性实施可以为零售公司带来利润增长。例如，如果客户购买产品，则他/她很可能会购买相关商品。因此，在零售中利用数据科学可以帮助零售公司提高利润，而无需进行各种A / B测试。甚至，零售商也可以向其各个客户群提供个性化报价，以进一步促进转化和销售。

数据历史记录驱动的推荐引擎

推荐引擎已被证明在零售行业中非常有用，因为它可以提供客户的行为预测。根据报告，所有亚马逊销售中超过35%的收入是由推荐引擎产生的。Netflix还具有完善的推荐算法。这些推荐算法根据每个客户的购买和搜索历史来推荐产品。如今，零售商倾向于将这种引擎作为客户意见的主要实践之一，以帮助增加销售和掌握趋势。

产品可视化

零售公司越来越多地利用产品可视化来理解客户发现的吸引力。他们希望基于可视化来吸引客户，问问题白色背景比黑色，粉红色或其他颜色好吗?拥有产品纹理的特写照片是否更实用?还是人体模型有助于销售产品?因此，这里的数据科学可以更进一步地确定模型，纹理，照片数量以及其他使产品更具吸引力的变量的最佳组合。

客户终生价值预测

以前，很难知道谁是零售业务中最赚钱和最忠诚的客户。Google Analytics(分析)无法告知零售商这些购买者何时开始购买频率较低的商品，以及导致顾客完全转向竞争对手的原因和原因。但是现在，数据科学可以帮助零售商探索这些根本原因，找出不同顾客的选择和行为之间的依存关系，并实施该数据以预测其未来的行为。