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文|Smartbi大数据百科2021-05-14阅读次数：6769次浏览
据普华永道称，总消费者中有60％认为购买任何产品的主要原因是价格。数据分析引入了解决此问题的新方法。各种价格优化技术可帮助零售商确定其产品的适当价格。随机购物、位置细节、客户细分等是用于价格优化的一些工具。价格优化模型使用的不同算法对客户对价格，折扣，节日销售，营销活动等的响应进行实时分析。例如，沃尔玛是全球领先的跨国行业之一，已开发了自己的数据分析中心，即DataCafe。DataCafe厌倦了超过40PB的客户数据，这有助于他们了解市场趋势。这项先进的分析表明，沃尔玛的杂货店团队发现，由于价格无关，某件商品的销售突然减少了。因此，只要产品的销量突然下降，该算法就会向他们发出警报，从而可以采取适当的措施。
现实零售业正在慢慢适应增强现实的概念，以在没有实际拥有产品的情况下为客户提供产品的体验。宜家家具和家庭装饰品是瑞典领先的公司之一，客户可以扫描自己喜欢的产品，然后将它们虚拟放置在房屋中，以体验其原始外观。这将帮助他们通过使用图像识别技术来感觉产品。消费者可以在购买产品之前消除对颜色，尺寸等的疑问。这有助于客户确定并做出更好的购买决定。当然，公司必须承担较少的回报和负销售额。
事实证明，数据分析是一种选择合适位置以建立新商店的有效工具。做出这样的决定需要分析大量数据。例如在线提供的客户数据，该地区的市场趋势，其他附近商店的位置等。该算法在分析过程中考虑了所有这些因素。然后，它以一种有助于零售商做出有关新店位置的各种决定的方式评估结果。
客户情绪分析不仅限于零售行业，而且在许多其他行业中也起着非常重要的作用。零售业中数据分析的实施使其变得更加简单。客户情绪分析是通过使用几种复杂的机器学习算法进行的。该算法适用于通过各种社交媒体平台和在线服务反馈收集的客户数据。这样他们就可以了解客户对产品的态度。该分析利用语言处理来识别表明客户态度积极或消极的单词。分析所有检测到的客户情绪，输出表示文本的整体情绪。
影响行业成功的最重要因素之一就是赢得客户的信任。但是，某些欺诈活动可能会破坏客户一生的宝贵信任，这将给整个行业造成巨大损失。零售业的数据分析有助于保护公司的声誉。对于零售商而言，欺诈检测已成为一个具有挑战性的问题。在蒙受了巨大的财务损失之后，两家公司现在正在借助多种机器学习算法和深度神经网络。这使他们能够始终检查所有活动并捕获任何欺诈活动。这些算法不仅可以检测欺诈，还可以帮助预测未来的欺诈活动。
推销是指当客户访问我们的商店时可以帮助我们促销和销售产品的每项活动。因此，它成为零售业不可或缺的一部分。在视觉上令人满意的视线中展示产品可以帮助在购买任何产品时操纵客户的决定，并鼓励更多的购买。各种销售技术包括有效地在货架上布置产品，精美的包装，产品展示，诱人的价格（折扣），提供礼物等。所有这些销售技术均受应用数据分析从客户数据中提取的各种见识的启发。
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