Big Data à u serviziu di u retail

Cumu i rivenditori utilizanu big data per migliurà a persunalizazione in trè aspetti chjave per u cumpratore - assortiment, offerta è consegna, dettu in Umbrella IT

À a fini di l'anni 1990, l'imprendituri di tutti i campi di a vita anu capitu chì i dati sò una risorsa preziosa chì, se usata bè, pò diventà un putente strumentu d'influenza. U prublema era chì u voluminu di dati cresce in modu esponenziale, è i metudi di trasfurmazioni è analisi di l'infurmazioni chì esistevanu à quellu tempu ùn eranu micca abbastanza efficace.

In l'anni 2000, a tecnulugia hà fattu un saltu quantum. Soluzioni scalabili sò apparsu nantu à u mercatu chì ponu processà l'infurmazioni micca strutturate, affruntà i carichi di travagliu elevati, custruiscenu cunnessione logiche è traduce dati caòtichi in un formatu interpretabile chì pò esse capitu da una persona.

Oghje, big data hè inclusa in una di e nove spazii di u prugramma di l'Ecunumia Digitale di a Federazione Russa, occupendu e prime linee in i valutazioni è spese di l'imprese. I più grandi investimenti in tecnulugii di big data sò fatti da cumpagnie di i settori cummerciale, finanziarii è di telecomunicazioni.

In 10-20 anni, i big data diventeranu i mezi principali di capitalizazione è ghjucà un rolu in a sucità cumparabile in impurtanza à l'industria di l'energia, dicenu l'analista.

I cumpratori d'oghje ùn sò più una massa senza faccia di statistiche, ma individui ben definiti cù caratteristiche è bisogni unichi. Sò selettivi è cambianu à a marca di u cuncurrente senza dispiacere se a so offerta pare più attrattiva. Hè per quessa chì i retailers utilizanu big data, chì li permette di interagisce cù i clienti in una manera mirata è precisa, cuncintrali nantu à u principiu di "un cunsumadore unicu - un serviziu unicu".

1. Assortimentu persunalizatu è usu efficace di u spaziu

In a maiò parte di i casi, a decisione finale "di cumprà o micca di cumprà" hè digià in a tenda vicinu à a scaffale cù e merchenzie. Sicondu statistiche di Nielsen, u cumpratore passa solu 15 seconde per circà u pruduttu ghjustu nantu à u scaffale. Questu significa chì hè assai impurtante per un affari di furnisce l'assortiment ottimali à una tenda particulari è prisentallu currettamente. Per chì l'assortimentu per risponde à a dumanda, è a visualizazione per prumove a vendita, hè necessariu di studià diverse categurie di big data:

• demugrafia lucale,
• solvibilità,
• cumprà a percepzione,
• compra di prugrammi di fidelizazione è assai di più.

Per esempiu, a valutazione di a freccia di compra di una certa categuria di merchenzie è a misurazione di a "switchability" di un cumpratore da un pruduttu à l'altru aiuterà à capisce immediatamente quale articulu vende megliu, chì hè redundant, è, per quessa, redistribuisce più raziunale cash. risorse è pianificà u spaziu di u magazinu.

Una direzzione separata in u sviluppu di soluzioni basate nantu à big data hè l'usu efficiente di u spaziu. Hè dati, è micca intuizione, chì i merchandisers avà s'appoghjanu nantu à quandu ponenu e merchenzie.

In l'ipermercati X5 Retail Group, i dispusitivi di i prudutti sò generati automaticamente, tenendu in contu e proprietà di l'equipaggiu di vendita, e preferenze di i clienti, e dati nantu à a storia di vendita di certe categurie di merchenzie è altri fattori.

À u listessu tempu, a correzione di u layout è u nùmeru di merchenzie nantu à u scaffale sò monitorati in tempu reale: l'analisi video è e tecnulugia di visione di l'informatica analizanu u flussu di video chì vene da e camere è mette in risaltu l'avvenimenti secondu i paràmetri specificati. Per esempiu, l'impiegati di e magazzini riceveranu un signalu chì i vasetti di piselli in conserve sò in u locu sbagliatu o chì u latti condensatu hè scappatu nantu à i scaffali.

2. Offerta persunalizata

A persunalizazione per i cunsumatori hè una priorità: secondu a ricerca di Edelman è Accenture, 80% di i cumpratori sò più prubabile di cumprà un pruduttu se un retailer face una offerta persunalizata o dà un scontu; in più, 48% di i rispondenti ùn esitanu micca à andà à i cuncurrenti se i cunsiglii di i prudutti ùn sò micca precisi è ùn rispondenu micca i bisogni.

Per risponde à l'aspettattivi di i clienti, i rivenditori implementanu attivamente suluzioni IT è strumenti di analisi chì recullanu, strutturanu è analizà e dati di i clienti per aiutà à capisce u cunsumadore è portanu l'interazzione à un livellu persunale. Unu di i furmati populari trà i cumpratori - a seccione di cunsiglii di prudutti "pudete esse interessatu" è "cumprà cù stu pruduttu" - hè ancu furmatu basatu annantu à l'analisi di compra è preferenze passate.

Amazon genera sti cunsiglii utilizendu algoritmi di filtrazione di cullaburazione (un metudu di ricunniscenza chì usa e preferenze cunnisciute di un gruppu d'utilizatori per predichendu e preferenze scunnisciute di un altru utilizatore). Sicondu i rapprisentanti di a cumpagnia, u 30% di tutte e vendite sò dovute à u sistema di cunsigliu di Amazon.

3. Consegna persunalizata

Hè impurtante per un cumpratore mudernu per riceve rapidamente u pruduttu desideratu, indipendentemente da esse a consegna di un ordine da una tenda in linea o l'arrivu di i prudutti desiderati nantu à i scaffali di u supermercatu. Ma a velocità solu ùn hè micca abbastanza: oghje tuttu hè furnitu rapidamente. L'approcciu individuale hè ancu preziosu.

A maiò parte di i grandi retailers è trasportatori anu veiculi equipati di parechji sensori è tag RFID (aduprati per identificà è tracciate e merchenzie), da quale sò ricevuti enormi quantità d'infurmazioni: dati nantu à u locu attuale, a dimensione è u pesu di a carica, a congestione di u trafficu, e cundizioni climatichi. , è ancu u cumpurtamentu di u driver.

L'analisi di sti dati ùn solu aiuta à creà a strada più ecunomica è veloce di a strada in tempu reale, ma assicura ancu a trasparenza di u prucessu di spedizione per i cumpratori, chì anu l'uppurtunità di seguità u prugressu di u so ordine.

A persunalizazione di a spedizione hè un fattore chjave per u cumpratore in a tappa di "l'ultima milla". Un retailer chì combina i dati di u cliente è di logistica in a fase di decisione strategica serà capace di offre prontamente à u cliente per piglià a merchenzie da u puntu di emissione, induve serà u più veloce è u più prezzu per furnisce. L'offerta per riceve a merchenzie in u stessu ghjornu o u prossimu, cù un scontu nantu à a consegna, incuraghjerà u cliente à andà ancu à l'altru finale di a cità.

Amazon, cum'è di solitu, hè andatu davanti à a cumpetizione patentendu a tecnulugia di logistica predittiva alimentata da l'analisi predittiva. U fondu hè chì u retailer raccoglie dati:

• nantu à e compra passate di l'utilizatori,
• circa i prudutti aghjuntu à u carrettu,
• circa i prudutti aghjuntu à a lista di desideri,
• nantu à i movimenti di u cursore.

L'algoritmi di l'apprendimentu di a macchina analizanu sta informazione è predicenu quale pruduttu u cliente hè più prubabile di cumprà. L'articulu hè poi speditu via una spedizione standard più economica à u centru di spedizione più vicinu à l'utilizatore.

U cumpratore mudernu hè prontu à pagà per un approcciu individuale è una sperienza unica duie volte - cù soldi è informazioni. Furnisce u livellu propiu di serviziu, tenendu in contu e preferenze persunale di i clienti, hè pussibule solu cù l'aiutu di big data. Mentre chì i capi di l'industria creanu unità strutturali intere per travaglià cù prughjetti in u campu di i big data, e piccule è medie imprese scommettenu per suluzioni boxed. Ma l'obiettivu cumuni hè di custruisce un prufilu precisu di u cunsumadore, capisce i dolori di u cunsumadore è determinà i triggers chì affettanu a decisione di compra, mette in risaltu e liste di compra è creà un serviziu persunalizatu cumpletu chì incuraghjerà à cumprà più è più.