Аналитика продаж
Оцифруйте сейчас, чтобы выйти вперед и остаться лидером.
Как и в банковском деле, гостиничном бизнесе и путешествиях до этого, розничная торговля сейчас переходит в цифровую трансформацию. Ведущие цифровые компании достигают в 5 раз более высокого роста выручки, в 8 раз более высокой операционной прибыли и в 2 раза более высокой прибыли на акционерный капитал, чем цифровые отстающие. Разница заключается в их способности обеспечивать привлекательный опыт клиентов, создавать инновационные и подключенные цифровые продукты и постоянно оптимизировать операции. Цифровое лидерство теперь является синонимом бизнес-лидерства.
Возможности аналитики продаж
Знайте поведение клиента, предпочтения
С TIBCO Spotfire® розничные маркетологи и исследователи данных используют сложные наборы исторических данных, чтобы выявлять действенные идеи и строить модели, которые прогнозируют поведение, предпочтения и потенциал клиентов с течением времени. Сегментация клиентов, оценка склонности к покупке и A / B-тестирование – это всего лишь несколько вариантов использования, которые упрощаются с помощью аналитических инструментов TIBCO.
Оптимизировать стоимость запасов и доставку
Сократите накладные расходы, просматривая цепочку поставок в режиме реального времени. Неэффективность снижается, так как запасы больше не недооцениваются и не завышаются, что уменьшает потерянные продажи и место для хранения продукции.
Вовлечение с релевантностью в реальном времени
Используя данные об их прошлом поведении и текущих моделях, создайте уникальный персонализированный опыт для клиентов. Исследования показывают, что 78% миллениалов предпочитают тратить деньги на опыт, а не на товары.
Используйте Mobile Beyond Point of Sale
Сделайте мобильным ядро путешествия розничного покупателя, в том числе до и после продажи для исследования, координации закупок (заказ онлайн / самовывоз в магазине) и отслеживание (оценка NPS). Ожидается, что в ближайшие два года продажи мобильной электронной коммерции резко возрастут.
Уменьшить риск мошенничества и взлома
Используя исторические данные и прогнозную аналитику, исследователи данных могут создавать модели для обнаружения высокого риска и мошенничества. Подделка может быть обнаружена, предотвращена и защищена с помощью комбинации расширенной аналитики и управления API .