Data Science Use cases ในธุรกิจค้าปลีก

Data Science เข้ามามีบทบาทและเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานของธุรกิจค้าปลีก โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกในการขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และเพื่อเพิ่มประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน (หรือ Use cases) ได้รับความนิยม ดังนี้

Demand Forecasting (การพยากรณ์ความต้องการ)

บริษัทค้าปลีกใช้ข้อมูลยอดขายในอดีต รูปแบบตามฤดูกาล (Seasonality patterns) การพยากรณ์สภาพอากาศ และแนวโน้มตลาดเพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต ซึ่งช่วยในการปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม ลดการขาดสต็อก และลดสินค้าคงคลังส่วนเกิน

Price Optimization (การปรับราคาให้เหมาะสมที่สุด)

Data Science algorithms ช่วยวิเคราะห์ราคาของคู่แข่ง รูปแบบการซื้อของลูกค้า และความยืดหยุ่นด้านราคา (Price elasticity) เพื่อกำหนดจุดราคาที่เหมาะสมที่สุดซึ่งเพิ่มกำไรสูงสุดในขณะที่ยังคงความสามารถในการแข่งขันไว้ได้

Customer Segment (การแบ่งกลุ่มลูกค้า)

บริษัทค้าปลีกจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ ข้อมูลประชากร และความชอบ ซึ่งช่วยให้สามารถทำแคมเปญการตลาดแบบเฉพาะเจาะจงและสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคล (Personalization) และสามารถเพิ่มอัตรา Conversion ได้

Recommendation System (ระบบแนะนำสินค้า)

ระบบเหล่านี้วิเคราะห์การซื้อในอดีตและพฤติกรรมการค้นหาสินค้า เพื่อแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้องให้กับลูกค้า ซึ่งเพิ่มโอกาสในการขายและมูลค่าต่อคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย (Average order value)

Churn Prediction (การทำนายการสูญเสียลูกค้า)

ระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะหยุดใช้บริการโดยวิเคราะห์ความถี่ในการซื้อ การมีส่วนร่วม (Engagement) และข้อมูลความคิดเห็น (Feedbacks) ทำให้สามารถวางกลยุทธ์การรักษาลูกค้าเชิงรุกได้

Supply Chain Optimization (การปรับห่วงโซ่อุปทานให้เหมาะสมที่สุด)

Data Science ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์โดยการปรับเส้นทางการจัดส่ง ตำแหน่งคลังสินค้า และการกระจายสินค้าคงคลังไปยังร้านค้าหลายแห่งให้เหมาะสมที่สุด

Fraud Detection (การตรวจจับการทุจริต)

ระบุรูปแบบธุรกรรมที่ผิดปกติเพื่อแจ้งเตือนแบบ Real time ซึ่งช่วยปกป้องทั้งบริษัทค้าปลีกและลูกค้า

Sentiment Analysis (การวิเคราะห์ความรู้สึก)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) ใช้ตรวจสอบรีวิวของลูกค้าและการกล่าวถึงใน Social medias เพื่อวัดผลการตอบรับผลิตภัณฑ์และระบุถึงสิ่งที่ควรปรับปรุง

Assortment Optimization (การปรับความหลากหลายของสินค้าให้เหมาะสมที่สุด)

แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยกำหนดส่วนผสมผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละร้านค้าตามรูปแบบความต้องการในท้องถิ่นและข้อมูลประชากร

Store Layout Optimization (การปรับแผนผังร้านค้าให้เหมาะสมที่สุด)

การวิเคราะห์รูปแบบการเคลื่อนไหวของลูกค้าในร้านช่วยให้บริษัทค้าปลีกออกแบบแผนผังที่เพิ่มการเปิดรับสินค้าที่มีกำไรสูงและปรับปรุงประสบการณ์การช้อปปิ้งโดยรวม

Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt

Please explain popular data science use cases in retail