Big Data în serviciul retailului

Modul în care comercianții cu amănuntul folosesc datele mari pentru a îmbunătăți personalizarea în trei aspecte cheie pentru cumpărător – sortimentul, oferta și livrarea, a spus în Umbrella IT

La sfârșitul anilor 1990, antreprenorii din toate categoriile sociale au ajuns să realizeze că datele sunt o resursă valoroasă care, dacă sunt folosite corespunzător, poate deveni un instrument puternic de influență. Problema a fost că volumul datelor a crescut exponențial, iar metodele de prelucrare și analiză a informațiilor care existau la acea vreme nu erau suficient de eficiente.

În anii 2000, tehnologia a făcut un salt cuantic. Pe piață au apărut soluții scalabile care pot procesa informații nestructurate, pot face față unor sarcini mari de lucru, pot construi conexiuni logice și pot traduce date haotice într-un format interpretabil, care poate fi înțeles de către o persoană.

Astăzi, datele mari sunt incluse într-una dintre cele nouă domenii ale programului Economia digitală al Federației Ruse, ocupând primele linii în ratingurile și elementele de cheltuieli ale companiilor. Cele mai mari investiții în tehnologiile de date mari sunt realizate de companii din sectorul comercial, financiar și telecomunicații.

În 10-20 de ani, big data va deveni principalul mijloc de capitalizare și va juca un rol în societate comparabil ca importanță cu industria energetică, spun analiștii.

Cumpărătorii de astăzi nu mai sunt o masă fără chip de statistici, ci indivizi bine definiți, cu caracteristici și nevoi unice. Sunt selectivi și vor trece fără regret la marca unui concurent dacă oferta lor pare mai atractivă. De aceea, comercianții cu amănuntul folosesc datele mari, care le permit să interacționeze cu clienții într-un mod țintit și precis, concentrându-se pe principiul „un consumator unic – un serviciu unic”.

1. Sortiment personalizat și utilizare eficientă a spațiului

În cele mai multe cazuri, decizia finală „de a cumpăra sau de a nu cumpăra” are loc deja în magazinul de lângă raftul cu mărfuri. Conform statisticilor Nielsen, cumpărătorul petrece doar 15 secunde căutând produsul potrivit pe raft. Aceasta înseamnă că este foarte important pentru o afacere să furnizeze sortimentul optim unui anumit magazin și să îl prezinte corect. Pentru ca sortimentul să răspundă cererii, iar afișajul să promoveze vânzările, este necesar să se studieze diferite categorii de date mari:

• demografie locală,
• solvabilitate,
• percepția de cumpărare,
• achiziții prin programe de loialitate și multe altele.

De exemplu, evaluarea frecvenței de achiziție a unei anumite categorii de bunuri și măsurarea „schimbării” unui cumpărător de la un produs la altul va ajuta la înțelegerea imediată care articol se vinde mai bine, care este redundant și, prin urmare, redistribuiți mai rațional numerarul. resurse și planificați spațiul magazinului.

O direcție separată în dezvoltarea de soluții bazate pe date mari este utilizarea eficientă a spațiului. Acum comerciantii se bazează pe date, și nu pe intuiție, atunci când așează mărfurile.

În hipermarketurile X5 Retail Group, machetele de produse sunt generate automat, luând în considerare proprietățile echipamentelor de vânzare cu amănuntul, preferințele clienților, datele privind istoricul vânzărilor anumitor categorii de mărfuri și alți factori.

Totodată, corectitudinea aspectului și numărul de mărfuri de pe raft sunt monitorizate în timp real: tehnologiile de analiză video și computer vision analizează fluxul video provenit de la camere și evidențiază evenimentele în funcție de parametrii specificați. De exemplu, angajații magazinului vor primi un semnal că borcanele cu mazăre conservată sunt în locul greșit sau că laptele condensat s-a terminat pe rafturi.

2. Oferta personalizata

Personalizarea pentru consumatori este o prioritate: conform cercetărilor Edelman și Accenture, 80% dintre cumpărători au șanse mai mari să cumpere un produs dacă un retailer face o ofertă personalizată sau oferă o reducere; mai mult, 48% dintre respondenți nu ezită să meargă la concurenți dacă recomandările de produse nu sunt corecte și nu răspund nevoilor.

Pentru a satisface așteptările clienților, comercianții cu amănuntul implementează în mod activ soluții IT și instrumente de analiză care colectează, structurează și analizează datele clienților pentru a ajuta la înțelegerea consumatorului și pentru a aduce interacțiunea la nivel personal. Unul dintre formatele populare printre cumpărători – secțiunea de recomandări de produse „poate fi interesat” și „cumpără cu acest produs” – se formează tot pe baza analizei achizițiilor și preferințelor anterioare.

Amazon generează aceste recomandări folosind algoritmi de filtrare colaborativă (o metodă de recomandare care utilizează preferințele cunoscute ale unui grup de utilizatori pentru a prezice preferințele necunoscute ale altui utilizator). Potrivit reprezentanților companiei, 30% din toate vânzările se datorează sistemului de recomandare Amazon.

3. Livrare personalizata

Este important ca un cumparator modern sa primeasca rapid produsul dorit, indiferent daca este vorba de livrarea unei comenzi dintr-un magazin online sau de sosirea produselor dorite pe rafturile supermarketurilor. Dar viteza singură nu este suficientă: astăzi totul este livrat rapid. Abordarea individuală este, de asemenea, valoroasă.

Majoritatea comercianților mari cu amănuntul și transportatorilor au vehicule echipate cu mulți senzori și etichete RFID (folosite pentru identificarea și urmărirea mărfurilor), de la care se primesc cantități uriașe de informații: date despre locația actuală, dimensiunea și greutatea mărfii, congestionarea traficului, condițiile meteorologice. și chiar comportamentul șoferului.

Analiza acestor date nu numai că ajută la crearea celei mai economice și rapide trasee a traseului în timp real, dar asigură și transparența procesului de livrare pentru cumpărători, care au posibilitatea de a urmări progresul comenzii lor.

Personalizarea livrării este un factor cheie pentru cumpărător în etapa „ultimul mile”. Un comerciant cu amănuntul care combină datele despre clienți și cele logistice în etapa de luare a deciziilor strategice va putea oferi prompt clientului să ridice mărfurile de la punctul de eliberare, unde va fi cel mai rapid și mai ieftin să o livreze. Oferta de a primi marfa în aceeași zi sau în următoarea, împreună cu o reducere la livrare, îl vor încuraja pe client să meargă chiar și în celălalt capăt al orașului.

Amazon, ca de obicei, a trecut înaintea concurenței brevetând tehnologia logistică predictivă alimentată de analiză predictivă. Concluzia este că comerciantul cu amănuntul colectează date:

• despre achizițiile anterioare ale utilizatorului,
• despre produsele adăugate în coș,
• despre produsele adăugate în lista de dorințe,
• despre mișcările cursorului.

Algoritmii de învățare automată analizează aceste informații și prevăd ce produs este cel mai probabil să cumpere clientul. Articolul este apoi expediat prin transport standard mai ieftin către centrul de expediere cel mai apropiat de utilizator.

Cumpărătorul modern este gata să plătească pentru o abordare individuală și o experiență unică de două ori – cu bani și informații. Furnizarea unui nivel adecvat de servicii, ținând cont de preferințele personale ale clienților, este posibilă doar cu ajutorul datelor mari. În timp ce liderii din industrie creează unități structurale întregi pentru a lucra cu proiecte din domeniul big data, întreprinderile mici și mijlocii pariază pe soluții în cutie. Dar obiectivul comun este de a construi un profil de consumator precis, de a înțelege durerile consumatorului și de a determina factorii declanșatori care afectează decizia de cumpărare, de a evidenția listele de achiziție și de a crea un serviciu personalizat cuprinzător care va încuraja cumpărarea din ce în ce mai mult.