Nie od dziś wiadomo, że przewagę w biznesie zyskuje ten, kto ma dostęp do wiedzy. Informacje stały się w gospodarce cennym kapitałem, od którego zależy zajmowana pozycja na rynku względem konkurencji. Umiejętność gromadzenia i wykorzystania dostępnych danych pozwala poznać motywacje klientów, ich nawyki zakupowe czy te elementy oferty, które zachęcają do dokonania konwersji, tym samym wspierając proces sprzedaży. Big data to termin odnoszący się do ogromnych, zmiennych i różnorodnych zbiorów informacji generowanych przez każde przedsiębiorstwo. Ich analiza i przetwarzanie to na tyle skomplikowane zadanie, że wymaga użycia nowoczesnych rozwiązań.
Technologia rozpoznawania obrazu IR
Na rynku pojawił się nowy gracz – technologia rozpoznawania obrazu (IR), która może zachwiać pozycją popularnych kodów szybkiej odpowiedzi QR. Z czego wynika jej ogromny potencjał? W prostszy i szybszy sposób daje dostęp do danych na temat produktów znajdujących się na sklepowych półkach. Wystarczy sfotografować wybrany przedmiot, aby użytkownik został przeniesiony do sklepu internetowego, znalazł tańszy odpowiednik w sieci lub zapoznał się z informacjami przygotowanymi przez producenta. IR wyróżnia się intuicyjną obsługą, a przy tym kryje wiele niespodzianek skutecznie oddziałujących na konsumentów. Specjaliści ds. marketingu zwracają szczególną uwagę na możliwość tworzenia w pełni interaktywnych kampanii reklamowych.
Konsumenci coraz częściej odchodzą od tradycyjnego sposobu sprzedaży. Czy można już mówić od zagrożeniu dla sklepów powierzchniowych? Z całą pewnością ich właściciele powinni otworzyć się na nowości i szybko zareagować na kolejną techniczną nowinkę, aby utrzymać pozycję na rynku. Najważniejszą zaletą rozpoznawania obrazu jest dostęp do dużej ilości informacji o produktach. Klient, który nie otrzyma kompleksowych danych, chętniej dokona zakupów online lub poszuka bardziej atrakcyjnej oferty u konkurencji.
Zalety technologii DataSense IR
Zastosowanie technologii Image Recognition usprawnia zarządzanie procesami sprzedaży. W połączeniu z modułem DataSense umożliwia stworzenie szczegółowej bazy danych na podstawie wygenerowanych informacji o produktach i konkurencji. Pozwala badać najważniejsze dla przedsiębiorstwa wskaźniki, takie jak nadzorowanie braków towarowych oraz udział półkowy. Tym samym oszczędza czas, potrzebny działowi marketingu na wykonanie raportów. Teraz możliwe stało się wygenerowanie ich inteligentnych wersji na żądanie. Znajdują się w przystępnym dla użytkownika formacie PDF oraz odświeżane są 24 godziny na dobę.
Wdrożenie technologii DataSense IR rozpoczyna się od analizy sytuacji wyjściowej oraz zdefiniowania potrzeb przedsiębiorstwa. Określenie strategii procesowania projektu poprzedza wybór odpowiednich narzędzi oraz ich właściwa konfiguracja. Na podstawie przygotowanych raportów analitycy tworzą wizualizację danych oraz reagują na wszelkie alerty pojawiające się w systemie. Jeżeli to konieczne, w procesie należy zastosować pewne optymalizacje.
Big Data a branża e-commerce
W sprzedaży internetowej największe znaczenie mają dane behawioralne, które obrazują realne zachowania użytkowników w sieci. Z pomocą Big Data firmy z branży e-commerce lepiej poznają swoich klientów i ich zainteresowania, dokonają personalizacji komunikatów reklamowych, dopasują ofertę do indywidualnych potrzeb odbiorców, a w konsekwencji zwiększą konkurencyjność swojego sklepu.
Efektywna analiza ogromnych zbiorów informacji pozwoli w dłuższej perspektywie:
- zwiększyć rozpoznawalność marki,
- skuteczniej prognozować popyt,
- zbudować optymalną politykę cenową,
- obniżyć koszty reklamy.
Jeżeli właściciele wiedzą, jakich produktów zwykle szuka użytkownik, mogą zarekomendować mu przedmioty spełniające jego potrzeby. Ogromną wartość dla klientów mają także spersonalizowane oferty promocyjne, informujące o nowościach lub przypominające o kończącej się dacie ważności czy zapasach. Za pomocą nowoczesnej technologii IR sklepy internetowe mogą gromadzić, przetwarzać i wyszukiwać zależności między ogromnymi zbiorami danych, następnie reagować na nie w czasie rzeczywistym.
