صنعت خرده‌فروشی این روزها نیازمند آن است که خود را با مصرف‌کنندگان در یک محیط تجاری تک‌کاناله سازگار کند. حجم داده‌های به دست آمده از نقاط تماس مختلف با مشتری و کانال‌های خرده‌فروشی، به دانشمندان علوم داده این فرصت را می‌دهد که ۵ پی (۵Ps) معروف بازاریابی – یعنی مکان (place)، افراد (People)، محصول (Product)، قیمت (Price) و ترویج (Promotion) – را مورد بازنگری قرار دهند و تجربه خرید یکپارچه‌ای ارائه کنند.

تجزیه و تحلیل نسل جدید داده‌ها به خرده‌فروشان این امکان را می‌دهد که ترکیب بهینه‌ای از ۵ پی بازاریابی را تعیین کنند و کسب‌وکار تولیدکننده-محور را به مدلی با محوریت مشتری تغییر دهند. قابل توجه است که تفکر طراحی مسیر را برای یک تجربه خرید سفارشی هموار می‌سازد، درحالی‌که یادگیری ماشینی و الگوریتم‌ها امکان تست کردن سریع و در نتیجه به حداکثر رساندن ارزش در هر یک از پی‌ها را فراهم می‌آورند.

مکان: بنگاه‌های خرده‌فروش که کالاهای مصرفی سریع‌الانتقال تولید می‌کنند، باید یک مدل مناسب برای همه مکان‌ها و زمان‌ها داشته باشند تا در اختیار خریداران نسل جدید باشند. با اینکه تک‌کاناله بودن یک الزام در کسب‌وکار است، اما مساله قدیمی «چه چیزی را در کجا قرار دهیم» هم باید در فروشگاه‌های فیزیکی و آنلاین یا هر کانال دیجیتال دیگری که خریدار انتخاب می‌کند، مورد توجه قرار گیرد.

به‌عنوان مثال، داده‌ها و رفتار خریدار با استفاده از ابزارهای هوشمند، مسیری که به سوی خرید طی می‌شود را تسریع می‌کنند تا خریداران بتوانند چیزی را که به دنبالش هستند، آسان‌تر پیدا کنند. داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل‌های اینترنتی سفر آنلاین و مسیر فیزیکی خریداران را ردیابی می‌کنند. موضوع مهم این است که خرده‌فروشی‌‌های فیزیکی می‌توانند با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های مشتری و بررسی رفتارهای خرید به صورت آنی، کاربردپذیری فروشگاه‌های خود را بهینه کنند و ارتقا دهند.

افراد: کمپین‌های بازاریابی حول افراد می‌چرخند؛ یعنی مشتریان و کارکنانی که به آنها خدمت‌رسانی می‌کنند. نمایندگانی که در فروشگاه‌ها هستند، می‌توانند به خریداران سرویس بدهند و به آنها در پیدا کردن آیتم‌های مورد نظرشان در فروشگاه یا روی تبلت کمک کنند. خرده‌فروشان جهانی می‌توانند ارتباط معنادارتری با مشتریان برقرار کنند و با تشخیص درست نیازهای آنها خدمات زودهنگام ارائه دهند. ابزارهایی که برای جمع‌آوری داده‌های بزرگ استفاده می‌شوند، داده‌های جمعیت‌شناختی، رفتارهای خرید درون‌فروشگاهی، تعاملات اجتماعی، رویدادهای جست‌وجوی آنلاین، تاریخچه معاملات و رویدادهای پس از خرید را تحلیل می‌کنند تا مشتری را بشناسند و اولویت‌های او را پیش‌بینی کنند. این عملیات به افزایش حفظ مشتری و همزمان، بالا بردن وفاداری مشتری منجر می‌شود.

محصول: تکنیک‌های پیشرفته مدیریت تقاضا – که به کمک داده ایجاد می‌شود – به خرده‌فروشان کمک می‌کند از طریق تطبیق دقیق عرضه و تقاضا، بازگشت سرمایه خود را افزایش دهند. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر تقاضا، داده‌های فعلی را با داده‌های لیستفروش ترکیب می‌کنند تا برای تقاضای آینده پیش‌بینی‌هایی انجام دهند و در نتیجه منبع‌یابی، مدیریت زنجیره تامین و مدیریت انبارداری را بهینه‌سازی کنند.

این تکنیک‌ها ابزارهایی ایجاد می‌کنند که برای پیش‌بینی فروش در رده‌بندی مختلف محصول، به حداقل داده‌های فروش نیازمند است. دقت این پیش‌بینی‌ها با به‌روزرسانی‌های متفاوت داده و کیفیت داده‌های ورودی، بالا می‌رود. این ابزارهای پیش‌بینی احتمال کمبود یا مازاد انبارها را به‌طور قابل توجهی پایین می‌آورد.  تجزیه و تحلیل داده کاتالیزوری برای نوآوری محصول از طریق طراحی و ساده‌سازی فرآیند تست محصول است. بازخوردهای اولیه در مورد محصول و احساسات موجود در بازار، باعث ‌می‌شود بنگاه‌های خرده‌فروشی بتوانند اصلاحات متناسبی انجام دهند. همچنین داده‌های بزرگ، تجزیه و تحلیل سبد بازار را اتوماتیک‌سازی می‌کنند. ابزارهای تحلیلی، داده‌های ساختاربندی‌شده و غیرساختاربندی را با هم ترکیب می‌کنند. سپس این داده‌ها با داده‌های فروش تاریخی ترکیب می‌شوند تا دسته‌بندی‌های محصول مناسبی برای هر فروشگاه صورت بگیرد.

قیمت: علم تجزیه داده اگر به درستی به‌کار رود، می‌تواند استراتژی‌های قیمت‌گذاری را تا حد قابل توجهی بهینه‌سازی کند. مدل‌های تحلیلی، متغیرهای تاثیرگذار بر عملکرد مالی خرده‌فروشان را ارزیابی می‌کنند. این بنگاه‌ها می‌توانند بین داده‌ها ارتباط برقرار کنند و الگوهایی را بین تقاضا برای یک محصول خاص، فروش محصولات تکمیلی، هزینه فروش و تاریخچه برندهای رقیب، شناسایی کنند.  بینشی که در مورد داده وجود دارد، به بنگاه‌ها کمک می‌کند یک سیستم قیمت‌گذاری دینامیک برای به حداکثر رساندن سود اتخاذ کنند. به‌عنوان مثال، فروش آخر فصل را می‌توان با رویکردهای تخفیف قیمت که روی تقاضا سرمایه‌گذاری می‌کند جایگزین کرد و همزمان، برای مشتریان ارزش ایجاد کرد.  از آنجا که تجارت الکترونیک بر مبنای بهینه‌سازی قیمت رشد می‌کند، بنگاه‌ها باید از پلت‌فرم‌های داده‌های بزرگ استفاده کنند تا نقشه داده‌های تجاری واقعی را با تقاضا و رفتار مشتری ترسیم کرده و از دیدگاه‌های کسب‌وکار برای قیمت‌گذاری دینامیک پرده‌برداری کنند.

تبلیغ و ترویج: تکنولوژی دیجیتال به خرده‌فروشان این توانایی را می‌دهد که تکنیک‌های فروش و بازاریابی را شخصی‌سازی کنند. خرده‌فروشان با این کار می‌توانند فروش‌ ویژه متناسب‌سازی شده طراحی کنند که نه تنها فروش آنها را افزایش می‌دهد، بلکه باعث می‌شود تجربه مشتری برتری ایجاد کنند.  گوشی‌های هوشمند، رسانه‌های اجتماعی، تکنولوژی فضای سه‌بعدی و تجزیه و تحلیل، همگی شیوه تبلیغات و مدیریت کمپین‌های تبلیغات را متحول کرده‌اند. به‌عنوان مثال، مدل‌های تحلیلی هوشمند به بنگاه‌ها امکان می‌دهند محصولات، داده‌های مشتری و معیارهای زنجیره تامین را خرد کنند و پیشنهادهایی هدفمند ارائه دهند. این مدل‌ها به خرده‌فروشان کمک می‌کنند با دسترسی به مشتریان درست، در زمان درست و از طریق کانالی درست، روابط با مشتریان‌شان را تقویت کنند.داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل آن، همچنین به خرده‌فروشان کمک می‌کنند به این سوالات اساسی پاسخ دهند: آیا این خط تولید جدید در بازار کارآیی دارد؟ بهترین کانال برای فروش یک محصول مشخص چیست؟ آیا محصولات درست قیمت‌گذاری شده‌اند؟