Video: Tesla Semi Design Model Tesla Semi Event 2024
Kanskje du har handlet hos en av de varehusklubbene, butikkene som tilbyr bare shopping i store, uten frills butikker. Lagerklubber har bare betonggulv, vanlige funksjonelle hyller og begrensede valg av produkter og pakningsstørrelser. Deres utsjekkingsbaner tilbyr ikke poser, enn si baggers, for å pakke inn dine kjøp.
Lagerklubber setter seg bortsett fra typiske forhandlere ved å åpne sine dører bare til kunder som er villige til å betale årlige medlemsavgifter. Hvorfor opprette denne barrieren for oppføring? Noen påpeker at medlemskapet skaper et bånd mellom shopper og butikk, en motivasjon til å returnere og maksimere verdien returnert for medlemsavgiften. Og da har du dataene.
Fordi lagerklubberne må presentere medlemskort for å kjøpe, kjenner disse forhandlerne nøyaktig hvem som kjøper hva. De kan spore hver transaksjon i full detalj. De kjenner identiteten til shopperen, fordi potensielle medlemmer må gi bevis på identitet. De vet hva shopper kjøper. De kjenner tid og sted for hvert kjøp. De vet prisene som shopperen betalte og om noen spesielle kampanjer var involvert.
Så lagerklubber har mer nøyaktig og fullstendig informasjon om sine kunder enn noen andre fysiske butikker. Faktisk kan de ha bedre informasjon enn sine online konkurrenter.
Rikke ressurser til forbrukeroppkjøpsdata, samt identitets- og demografiske data, gjør det mulig for lagerbutikker å gruve sine data og gi unødvendig høykvalitetsinformasjon for å støtte beslutningstaking. Mining shopper data kan avsløre
-
Kjennetegn ved høyt forbrukere: Hvor ofte og når de handler, hvilke produkter de kjøper, og andre demografiske detaljer.
-
Produktaffinasjoner: Grupper av produkter som ofte kjøpes sammen.
-
Forhold mellom ulike tilbud: Finner folk som kommer inn for gass, seg for å kjøpe dagligvarer? Bruker de mer eller mindre enn andre? Kjøper de lignende eller forskjellige produkter? Hva med de som kjøper gass, briller eller reseptbelagte legemidler? Hvilken transaksjon kommer først, og sier det noe om etterfølgende innkjøpsmønstre?
-
Geografiske detaljer: Hvor bor kundene? Hvor langt reiser de for å handle? Hvordan varierer produktinnstillinger og atferdsmønstre fra region til region?
God datainnsamling og datautvinningspraksis gir lagerbutikker nøyaktig og detaljert informasjon om shopperadferd, som de kan bruke til å ta informerte beslutninger om hvilke produkter som skal tilbys i hver butikk, hvilke priser som skal lades og andre forhold.
De kan også kombinere shopperdata med andre bedriftsdata for å lære mer om produktivitet, prosessforbedring og produktkvalitet. (Fordeler strekker seg utover datautvinning når dataene brukes til å informere kundene om tilbakekalling av produkter, eller for å forenkle avkastning og andre kundeserviceforhold. Visse data - som for eksempel samlede data om kjøpernes demografi knyttet til bestemte produktkategorier - kan til og med bli solgt for å skape en ekstra inntektsstrøm.)
Hva betyr dette for en lagerklubb økonomisk? Costco lagerklubbkjeden har nå over 70 millioner medlemmer og rapporterte inntekter på over 100 milliarder kroner for regnskapsåret 2013.
Ingen påstander om datautvinning er den eneste grunnen til dette (Costco legger vekt på viktigheten av god ansettelse, god behandling av ansatte og trening og fremme fra innsiden), men datautvinning gjør det mulig for Costco å bygge videre på disse grunnleggende basert på detaljert informasjon om kundeadferd og preferanser, på et lokalt og til og med individuelt nivå.
