Big Data Ritel

Ritel adalah salah satu pasar terpanas untuk analitikbig data. Menang dalam penjualan ritel adalahpermainan keberhasilan kecil. Sebagian besar margin eceran kecil, jadi tetap memantau biaya overhead dan pengiriman adalah penting untuk mempertahankan profitabilitas. 

Menemukan cara-cara baru untuk menarik dan membangun kesetiaan pelanggan juga merupakan faktor, dan itu berarti memahami sentimen dan keinginan pelanggan.

Kasus Penggunaan Ritel Umum untuk Big Data

Membangun tampilan 360 derajat pelanggan
Perilaku pelanggan dan sentimen dapat ditentukan menggunakan analisis Hadoop, yang dapat membantu pengecer menyempurnakan cara mereka berinteraksi dengan pelanggan di toko, melalui direct mail, dan menggunakan saluran pemasaran lainnya. 

Big data dapat menghubungkan data transaksi, perilaku penjelajahan online, tren belanja di toko, preferensi produk, dan banyak lagi. Anda juga dapat menggabungkan aliran data eksternal yang tidak terstruktur seperti lalu lintas media sosial untuk menilai sentimen dan perilaku pelanggan.

Mengukur sentimen merek
Studi merek menggunakan grup fokus dan teknik jajak pendapat pelanggan bisa mahal dan sering kali tidak akurat. Dengan menggunakan analitik data besar.

Anda dapat melakukan analisis sentimen merek pelanggan berdasarkan tren perilaku menggunakan sumber seperti Pinterest, Twitter, dan Facebook, misalnya. Hasilnya kurang bias dan dapat digunakan untuk memandu pengembangan produk, iklan, dan program pemasaran.

Membuat promosi khusus 
Analisis data besar dapat digunakan untuk membuat penawaran khusus berdasarkan riwayat penelusuran dan sumber data lainnya.

Memperbaiki tata letak toko
Big data dapat digunakan untuk menganalisis arus lalu lintas pelanggan di dalam toko. Data sensor seperti RFID atau kode QR dapat digunakan untuk melacak lalu lintas di toko dan kebiasaan berbelanja

Mengoptimalkan e-commerce
Data clickstream dan pemantauan perilaku online dapat membantu mengoptimalkan situs e-commerce. Tanpa bantuan data besar, volume data clickstream yang belaka akan sulit untuk dianalisis. Dan pengecer dapat menggabungkan metrik lain seperti saham media sosial, riwayat pembelian, dan lainnya untuk meningkatkan kinerja situs web e-commerce.

Manajemen pesanan
Big data dapat sangat berharga untuk manajemen inventaris dan pelacakan. Misalnya, data besar dapat menginventarisasi kebutuhan untuk memfasilitasi pengiriman real-time.

Melihat manfaat Big datadi bidang retail paques hadir sebagai solusi nya, Paques adalah ParallelQuery System, Paques ini menjadi Big Data Analytic Tool pertamadari Indonesia, dan bahkan Asia yang mampumenganalisa big data secara sangat cepat dan efisiendengan menggunakan metode paralelisasi danMapReduc

Paques dapat menjadi solusinya, paques adalah Parallel Query System, paques ini menjadi big data Analytic tool pertama di Indonesia, bahkan di asia, yg mampu menganalisa big data secara sangat cepat dan efisien dengan menggunakan metode pararelisasi dan MapReduc.