Lüks Markalar Pandeminin Ardından Verileri Nasıl Kullanıyor?


Artık COVID öncesi bir dünyada yaptıkları gibi hareket etmeyen moda ve lüks markalar, veri yeteneklerini artırmadan bir adım önde olamayacakları gerçeğiyle yüzleşmek zorunda kaldı. McKinsey analistleri, pandeminin moda ve lüks markalar üzerindeki etkisini yansıtan geçen yıl bir notta, “Veriler, değişime uyum sağlamak ve önümüzdeki aylarda ve yıllarda müşterilerle yeniden etkileşim kurmak için gereken içgörülerin kilidini açmanın anahtarı olacak” dedi. Bununla birlikte, pandeminin “dünyanın çoğunda veri toplama ve analizde büyük bir eksikliği ortaya çıkardığını” iddia ettiler. [fashion and luxury] Bu, “moda ve lüks şirketler verilerin gücünden yararlanmayı ne kadar erken öğrenirse o kadar iyi” anlamına geliyor.

Moda ve lüks markaların, müşterileri hakkında satışları artırmak için toplanabilecek ve işlenebilecek çok sayıda yapılandırılmış veriye erişimleri olduğu, ancak “genellikle bu verileri yeterince kullanmadıkları ve ayrıca, çok sayıda yapılandırılmamış veri yığınını görmezden geldikleri” fikri. Müşteri yaşam tarzları, alışveriş tercihleri ​​ve satın alma davranışları hakkında paha biçilmez içgörüler elde etmek için çıkarılabilen veriler (sosyal medyadaki tüketici yorumları, varlıklı etkileyicilerin Instagram’daki fotoğraf akışları ve çok kanallı müşteri yolculuklarındaki etkileşimler gibi)” pandemi sonrası bir dünya.

Luxury Institute’un Affluent Analytics Lab tarafından yürütülen bir anket, bazı markaların büyük veri kullanımları sayesinde pandemiden daha güçlü bir şekilde çıkabileceğini, ancak tüm kategorilerde ve seviyelerde lüks markaların çoğunun henüz orada olmadığını ortaya koyuyor. Affluent Analytics Lab, bir dizi küresel lüks mal ve hizmet markasının yönetici düzeyindeki rakamlarıyla yapılan bir anketle bağlantılı olarak, çoğu markanın veri ve analitik yetenekleri söz konusu olduğunda “istek uyandıran” seviyelerde oynuyor gibi göründüğünü ortaya çıkardı. en iyi danışmanları, bu bahar.

Affluent Analytics Lab, sonuçların çoğu lüks işletmedeki veri ve analitik süreçlerinin “bozuk” olduğunu gösteriyor ve ankette öne çıkan bazı önemli noktalar olarak aşağıdakilere işaret ediyor…

Veri toplama & Entegrasyon yetenekler
Kendilerinin veya müşterilerinin markalarının veri toplama yeteneklerini derecelendirmeleri istendiğinde, yanıtlayanların çoğunluğu (yüzde 56) tarafsız (yüzde 34), memnun değil (yüzde 20) veya çok memnun değil (yüzde 2). Yüzde 2’si çok memnun olduklarını söylerken, yüzde 42’si markalarının veri toplamasının yeterli olduğundan memnun. Veri toplama, katılımcıların veri yeteneklerinde en yüksek derecelendirmeleri sağladığı bir alan olsa da, bunun ötesinde, dahili kurumsal veri ve analitik yetenek derecelendirmeleri yokuş aşağı gidiyor..

Çeşitli dahili (örneğin, işlem ve web sitesi gezinme verileri) ve harici kaynaklardan (örneğin, satıcı üçüncü taraf verileri) toplanan entegre verilerin, müşterinin kusursuz bir görünümünde olup olmadığını derecelendirmeleri istendiğinde, anketi yanıtlayanların yüzde 72’si bu baharda şunları söyledi: Bu kritik adıma yalnızca “kısmen değinildi”, yüzde 15’i ise ele alınmadığını belirtti. Sadece yüzde 13’ü bu ihtiyacın işletme tarafından yeterince karşılandığını düşündüğünü söyledi.

Analiz için Veri Erişimi
Dahili olarak tek bir yerde depolanan verilere erişim yeteneği, lojistik, finans, pazarlama ve satış dahil (ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) kuruluş içindeki çeşitli grupların verileri kolayca kullanabilmesi için önemlidir. Bu aynı zamanda bir kuruluş içinde veri demokratikleşmesi olarak da bilinir. Bu önemli süreçte, anket katılımcılarının yüzde 54’ü işveren-şirketleri tarafından yalnızca kısmen ele alındığını, yüzde 28’i ele alınmadığını ve bir azınlık (yüzde 18) tamamen ele alındığını söyledi.

Analytics Kültürü ve Yetenekleri
Kuruluşlarında veri odaklı, analitik odaklı bir zihniyet ve marka kültürü geliştirme konusunda, yanıt verenlerin tam üçte ikisi (yüzde 67) bunun yalnızca “kısmen ele alındığını” belirtirken, yüzde 26’sı bunun olduğunu düşünüyor. henüz şirket düzeyinde ele alınmamıştır. Yalnızca düşük bir yüzde 8’lik bir kesim, işletmelerinin bir analitik kültürüne sahip olduğunu düşünüyor. Yukarıdakiler akılda tutulduğunda, çoğu kuruluşta daha önce bildirilen bir analitik kültürü eksikliği göz önüne alındığında, ankete yanıt verenlerin güçlü bir yüzde 70’inin tarafsız (yüzde 39), memnuniyetsiz (yüzde 29) veya çok memnun (yüzde 29) vermesi şaşırtıcı değildir ( yüzde 2) markanın analitik yeteneklerine verilen puan. Çok az bir yüzde 2’si çok memnun olduğunu söylerken, yüzde 29’u memnun olmadığını söyledi.

Analitik Araçlar ve Uzmanlık
Çoğu lüks marka, analitik uzmanlığından yoksun olduklarını bildiriyor. Yalnızca çok az bir azınlık (yüzde 5) markanın analitiklerini yürütmek için veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi modern analitik eğitimi ve becerilerine sahip personele sahip olduğunu bildirdi. (Başka bir deyişle, şirketler, “tasarımcılar, satış ekipleri ve e-ticaret ekipleri gibi temel karar vericilerin verileri ve analitiği iş gereksinimlerine uyacak şekilde çevirebilmelerini sağlamaya yardımcı olacak” kilit veri mimarı, veri bilimcisi ve veri sorumlusu profesyonellerinden yoksundur. ”) ”, McKinsey’e göre.) Yüzde 95’i bu kritik ihtiyacın şirket tarafından kısmen karşılandığını (yüzde 56) veya hiç karşılanmadığını (yüzde 39) bildirdi.

Lüks marka yöneticilerinin yalnızca yüzde 8’i, müşteri analitiğini yürütmek için veri görselleştirme ve güçlü, self servis iş zekası araçları gibi modern analitik araçlarını kullandıklarını açıkladı. Yanıt verenlerin yüzde 92’si, ihtiyacın tam olarak karşılanmadığını (yüzde 67) veya hiç karşılanmadığını (yüzde 25) belirtti.

Luxury Institute’e göre veri toplama, lüks işletmeler tarafından bildirilen en yüksek memnuniyet seviyesinin olduğu bir alandır. Yine de, markaların yalnızca bir azınlığı memnun olduğunu bildirdi. Veriler toplandıktan sonra, çoğu kuruluş “veri yönetimi ve veri analitiği süreçlerinin ve yeteneklerinin tüm unsurlarında sistemik arızalar” bildirdi. Verilerin nasıl kullanıldığına ilişkin nitel yanıtlar, lüks markaların verileri, yüksek performanslı girdiler üretmek yerine, çıktıları ölçmek (e-posta kampanyası sonuçları, toplam satışlar vb.) gibi temel ve ilkel görevler için kullandığını gösteriyor. doğru bir şekilde tanımlayın ve kesin, yüksek karlılık kitlelerini saygıyla hedefleyin. ”

Leave a Comment