Data ageung dina jasa ritel

Kumaha pangecér nganggo data gedé pikeun ningkatkeun personalisasi dina tilu aspék konci pikeun anu mésér - rupa-rupa, tawaran sareng pangiriman, nyarios dina Umbrella IT

Dina ahir taun 1990-an, pangusaha tina sagala lapisan kahirupan sadar yén data mangrupikeun sumber anu berharga anu, upami dianggo leres, tiasa janten alat pangaruh anu kuat. Masalahna nyaéta yén volume data ningkat sacara éksponénsial, sareng metode ngolah sareng nganalisis inpormasi anu aya dina waktos éta henteu cekap efektif.

Dina 2000s, téhnologi nyandak kabisat kuantum. Solusi scalable parantos muncul dina pasar anu tiasa ngolah inpormasi anu henteu terstruktur, ngatasi beban kerja anu luhur, ngawangun sambungan logis sareng narjamahkeun data kacau kana format anu tiasa diinterpretasi anu tiasa kahartos ku hiji jalma.

Kiwari, data badag kaasup dina salah sahiji salapan wewengkon tina program Ékonomi Digital of Féderasi Rusia, occupying garis luhur dina ratings jeung item expense pausahaan. Investasi panggedéna dina téknologi data gedé dilakukeun ku perusahaan tina séktor perdagangan, kauangan sareng telekomunikasi.

Dina 10-20 taun, data badag bakal jadi sarana utama dimodalan sarta bakal maénkeun peran di masarakat comparable dina pentingna pikeun industri kakuatan, analis nyebutkeun.

Pembeli dinten ieu henteu deui massa statistik anu teu aya rupana, tapi individu anu didefinisikeun kalayan ciri sareng kabutuhan anu unik. Aranjeunna selektif sareng bakal ngalih ka merek pesaing tanpa kuciwa upami tawaranna sigana langkung pikaresepeun. Éta pisan sababna naha retailers ngagunakeun data badag, anu ngamungkinkeun aranjeunna pikeun berinteraksi sareng konsumén dina cara sasaran jeung akurat, fokus dina prinsip "a konsumen unik - layanan unik."

1. Assortment Pribadi jeung pamakéan efisien spasi

Dina kalolobaan kasus, kaputusan final "meuli atawa teu meuli" lumangsung geus di toko deukeut rak jeung barang. Numutkeun statistik Nielsen, nu meuli méakkeun ukur 15 detik neangan produk katuhu dina rak. Ieu ngandung harti yén éta pohara penting pikeun usaha pikeun nyadiakeun assortment optimal ka toko tinangtu sarta nampilkeun eta leres. Supados campuran nyumponan paménta, sareng tampilan pikeun ngamajukeun penjualan, anjeun kedah diajar sababaraha kategori data gedé:

• demografi lokal,
• solvency,
• persepsi meuli,
• purchases program kasatiaan jeung loba deui.

Salaku conto, meunteun frékuénsi pameseran tina kategori barang anu tangtu sareng ngukur "switchability" pembeli tina hiji produk ka produk anu sanés bakal ngabantosan langsung ngartos barang mana anu langkung saé, anu kaleuleuwihan, sareng, ku kituna, langkung rasional ngadistribusikaeun artos. sumberdaya jeung rencana spasi toko.

A arah misah dina ngembangkeun solusi dumasar kana data badag nyaéta pamakéan efisien spasi. Éta data, sareng sanés intuisi, anu ayeuna diandelkeun para merchandiser nalika neundeun barang.

Dina hypermarkets X5 Retail Group, perenah produk dibangkitkeun sacara otomatis, nganggap sipat alat ritel, kahoyong pelanggan, data sajarah penjualan sababaraha kategori barang, sareng faktor sanésna.

Dina waktos anu sami, kabeneran tata perenah sareng jumlah barang dina rak dipantau sacara real waktos: analitik pidéo sareng téknologi visi komputer nganalisis aliran pidéo anu asalna tina kaméra sareng nyorot acara dumasar kana parameter anu ditangtukeun. Salaku conto, karyawan toko bakal nampi sinyal yén kendi kacang kaléng aya di tempat anu salah atanapi susu kentel parantos kaluar dina rak.

2. tawaran Pribadi

Personalisasi pikeun konsumén mangrupikeun prioritas: dumasar kana panilitian ku Edelman sareng Accenture, 80% pembeli langkung dipikaresep mésér produk upami pangecér ngadamel tawaran pribadi atanapi masihan diskon; komo deui, 48% responden ulah ragu buka pesaing lamun rekomendasi produk teu akurat tur teu minuhan kabutuhan.

Pikeun nyumponan ekspektasi palanggan, pangecér aktip ngalaksanakeun solusi IT sareng alat analitik anu ngumpulkeun, nyusun sareng nganalisis data palanggan pikeun ngabantosan ngartos konsumen sareng nyangking interaksi ka tingkat pribadi. Salah sahiji format populer di kalangan pembeli - bagian tina rekomendasi produk "anjeun bisa jadi kabetot" jeung "meuli jeung produk ieu" - ogé kabentuk dumasar kana analisis purchases kaliwat tur preferensi.

Amazon ngahasilkeun rekomendasi ieu ngagunakeun algoritma panyaring kolaborasi (metode rekomendasi anu ngagunakeun preferensi dipikawanoh tina grup pamaké pikeun ngaduga preferensi kanyahoan pamaké séjén). Numutkeun wawakil perusahaan, 30% tina sadaya penjualan disababkeun ku sistem rekomendasi Amazon.

3. pangiriman Pribadi

Penting pikeun anu mésér modéren pikeun gancang nampi produk anu dipikahoyong, henteu paduli naha éta pangiriman pesenan ti toko online atanapi datangna produk anu dipikahoyong dina rak supermarket. Tapi laju waé henteu cekap: ayeuna sadayana dikirimkeun gancang. Pendekatan individu ogé berharga.

Kaseueuran pangecér sareng operator ageung gaduh kendaraan anu dilengkepan ku seueur sensor sareng tag RFID (dipaké pikeun ngaidentipikasi sareng ngalacak barang), dimana seueur inpormasi anu ditampi: data ngeunaan lokasi ayeuna, ukuran sareng beurat kargo, kamacetan lalu lintas, kaayaan cuaca. , komo kabiasaan supir.

Analisis data ieu teu ngan mantuan pikeun nyieun jalur paling ekonomis jeung panggancangna tina jalur sacara real waktu, tapi ogé ensures transparansi tina prosés pangiriman pikeun pembeli, anu boga kasempetan pikeun ngalacak kamajuan urutan maranéhanana.

Personalisasi pangiriman mangrupikeun faktor konci pikeun anu mésér dina tahap "mil terakhir". Pangecér anu ngagabungkeun data palanggan sareng logistik dina tahap pengambilan kaputusan strategis bakal tiasa langsung nawiskeun klien pikeun nyandak barang tina titik masalah, dimana éta bakal paling gancang sareng murah pikeun nganteurkeunana. Tawaran pikeun nampa barang dina dinten anu sami atanapi salajengna, sareng diskon pangiriman, bakal nyorong klien pikeun angkat ka tungtung kota.

Amazon, sakumaha biasa, maju payun kompetisi ku patén-patén téhnologi logistik duga Powered by analytics duga. Garis handap nyaéta yén pangecér ngumpulkeun data:

• ngeunaan pameseran katukang pangguna,
• ngeunaan produk anu ditambahkeun kana karanjang,
• ngeunaan produk anu ditambahkeun kana daptar kahayang,
• ngeunaan gerakan kursor.

Algoritma pembelajaran mesin nganalisa inpormasi ieu sareng ngaduga produk mana anu paling dipikaresep pikeun dibeli ku nasabah. item nu lajeng dikirim via pengiriman barang standar langkung mirah ka hub pengiriman barang pangdeukeutna ka pamaké.

Nu meuli modern siap mayar pendekatan individu jeung pangalaman unik dua kali - mawa duit jeung informasi. Nyadiakeun tingkat ditangtoskeun tina jasa, nyokot kana akun preferensi pribadi konsumén, mungkin ngan kalayan bantuan data badag. Nalika pamimpin industri nyiptakeun sadaya unit struktural pikeun damel sareng proyék-proyék dina bidang data gedé, usaha leutik sareng sedeng bet dina solusi kotak. Tapi tujuan umum nyaéta ngawangun profil konsumen anu akurat, ngartos nyeri konsumen sareng nangtoskeun pemicu anu mangaruhan kaputusan pameseran, nyorot daptar pameseran sareng nyiptakeun layanan pribadi anu komprehensif anu bakal ngadorong mésér langkung seueur.