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Shimamura

零售業者面對疲軟經濟經常採用減價、折扣作為刺激買氣手法,但如何選擇正確的折價商品與折扣程度才能有效刺激銷售,則是零售業的一大難題,日本第二大休閒服飾品牌思夢樂(Shimamura)選擇利用Big Data數據分析,取代過去由人工判斷的折扣策略。

日經新聞報導,思夢樂為了因應未來擴張店面數量的策略,決定採用自動化折扣分析系統,在未來一年內,陸續於旗下的服裝品牌部署該系統。

所謂自動化折扣分析,是透過電腦軟體分析店頭產品的訂貨、進貨量,以及銷售狀況,還有其他被選擇要分析的變項後,自動找出需要透過折扣來清倉的商品,該系統還可透過數據分析,找出最合適的折扣比例,針對單店或公司整體營運狀況,以自動分析取代過去人為決定的做法,藉以快速出清庫存,同時達到利潤最大化目的。

自動訂價或價格最佳化軟體已經行之有年,但隨著Big Data的發展,相關系統採用的分析因子也跟著增加,此外,隨著電子商務的發展,也有越來越多網路商店,是採用即時的折扣分析,並動態調整商品的折扣比例,甚至搭配其他行銷方法,以強化銷售。

舉例來說,日前被美國零售業龍頭Walmart收購的線上購物業者Jet.com,便是以即時價格分析、客製化折扣與購物建議結合的演算法聞名,該公司透過消費者的購物行為,提供增購那些額外商品,便可獲得更高折扣的行銷分析建議,藉以拉抬消費者每次購買的總金額與再度造訪的意願。


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