Big Data tot diens van kleinhandel

Hoe kleinhandelaars groot data gebruik om verpersoonliking in drie sleutelaspekte vir die koper te verbeter – assortiment, aanbod en aflewering, vertel in Umbrella IT

In die laat 1990's het entrepreneurs uit alle vlakke van die samelewing besef dat data 'n waardevolle hulpbron is wat, indien dit reg aangewend word, 'n kragtige instrument van invloed kan word. Die probleem was dat die volume data eksponensieel toegeneem het, en die metodes van verwerking en ontleding van inligting wat op daardie stadium bestaan ​​het, was nie doeltreffend genoeg nie.

In die 2000's het tegnologie 'n kwantumsprong geneem. Skaalbare oplossings het op die mark verskyn wat ongestruktureerde inligting kan verwerk, hoë werkladings kan hanteer, logiese verbindings kan bou en chaotiese data kan vertaal in 'n interpreteerbare formaat wat deur 'n persoon verstaan ​​kan word.

Vandag is groot data ingesluit in een van die nege areas van die Digitale Ekonomie van die Russiese Federasie-program, wat die boonste lyne in die graderings en uitgawe-items van maatskappye beslaan. Die grootste beleggings in grootdatategnologie word gemaak deur maatskappye uit die handel-, finansiële- en telekommunikasiesektore.

Oor 10-20 jaar sal groot data die belangrikste manier van kapitalisering word en sal 'n rol in die samelewing speel wat vergelykbaar is in belangrikheid met die kragbedryf, sê ontleders.

Vandag se kopers is nie meer 'n gesiglose massa statistieke nie, maar goed gedefinieerde individue met unieke eienskappe en behoeftes. Hulle is selektief en sal sonder spyt na 'n mededinger se handelsmerk oorskakel as hul aanbod aantrekliker lyk. Dit is hoekom kleinhandelaars groot data gebruik, wat hulle in staat stel om op 'n doelgerigte en akkurate manier met kliënte te kommunikeer, met die fokus op die beginsel van "'n unieke verbruiker - 'n unieke diens."

1. Persoonlike assortiment en doeltreffende gebruik van spasie

In die meeste gevalle vind die finale besluit "om te koop of nie te koop nie" reeds in die winkel naby die rak met goedere plaas. Volgens Nielsen-statistieke spandeer die koper slegs 15 sekondes om na die regte produk op die rak te soek. Dit beteken dat dit vir 'n besigheid baie belangrik is om die optimale assortiment aan 'n bepaalde winkel te verskaf en dit korrek aan te bied. Om te verseker dat die assortiment aan die vraag voldoen, en die vertoning om verkope te bevorder, is dit nodig om verskillende kategorieë groot data te bestudeer:

• plaaslike demografie,
• solvensie,
• kooppersepsie,
• lojaliteitsprogram aankope en nog baie meer.

Byvoorbeeld, die beoordeling van die frekwensie van aankope van 'n sekere kategorie goedere en die meting van die "omskakelbaarheid" van 'n koper van een produk na 'n ander sal help om onmiddellik te verstaan ​​watter item beter verkoop, wat oorbodig is, en dus kontant meer rasioneel herverdeel. hulpbronne en beplan stoorspasie.

'n Afsonderlike rigting in die ontwikkeling van oplossings gebaseer op groot data is die doeltreffende gebruik van ruimte. Dit is data, en nie intuïsie nie, waarop handelaars nou staatmaak wanneer hulle goedere uitlê.

In X5 Retail Group-hipermarkte word produkuitlegte outomaties gegenereer, met inagneming van die eienskappe van kleinhandeltoerusting, klantevoorkeure, data oor die geskiedenis van verkope van sekere kategorieë goedere en ander faktore.

Terselfdertyd word die korrektheid van die uitleg en die aantal goedere op die rak intyds gemonitor: video-analise en rekenaarvisie-tegnologieë ontleed die videostroom wat van die kameras af kom en beklemtoon gebeure volgens die gespesifiseerde parameters. Winkelwerknemers sal byvoorbeeld ’n sein ontvang dat flesse geblikte ertjies op die verkeerde plek is of dat kondensmelk op die rakke opgeraak het.

2. Persoonlike aanbod

Verpersoonliking vir verbruikers is ’n prioriteit: volgens navorsing deur Edelman en Accenture is 80% van kopers meer geneig om ’n produk te koop as ’n kleinhandelaar ’n persoonlike aanbod maak of afslag gee; boonop huiwer 48% van die respondente nie om na mededingers te gaan as produkaanbevelings nie akkuraat is nie en nie aan behoeftes voldoen nie.

Om aan kliënte se verwagtinge te voldoen, implementeer kleinhandelaars aktief IT-oplossings en ontledingsinstrumente wat klantdata versamel, struktureer en ontleed om die verbruiker te help verstaan ​​en interaksie op 'n persoonlike vlak te bring. Een van die gewilde formate onder kopers - die afdeling van produkaanbevelings "jy mag dalk belangstel" en "koop met hierdie produk" - word ook gevorm op grond van die ontleding van vorige aankope en voorkeure.

Amazon genereer hierdie aanbevelings met behulp van samewerkende filteralgoritmes ('n aanbevelingsmetode wat die bekende voorkeure van 'n groep gebruikers gebruik om die onbekende voorkeure van 'n ander gebruiker te voorspel). Volgens maatskappyverteenwoordigers is 30% van alle verkope te danke aan die Amazon-aanbevelerstelsel.

3. Persoonlike aflewering

Dit is belangrik vir 'n moderne koper om die gewenste produk vinnig te ontvang, ongeag of dit die aflewering van 'n bestelling vanaf 'n aanlynwinkel of die aankoms van die verlangde produkte op die supermarkrakke is. Maar spoed alleen is nie genoeg nie: vandag word alles vinnig afgelewer. Die individuele benadering is ook waardevol.

Die meeste groot kleinhandelaars en karweiers het voertuie wat toegerus is met baie sensors en RFID-etikette (wat gebruik word om goedere te identifiseer en op te spoor), waaruit groot hoeveelhede inligting ontvang word: data oor die huidige ligging, grootte en gewig van die vrag, verkeersopeenhopings, weerstoestande , en selfs bestuurdersgedrag.

Die ontleding van hierdie data help nie net om die mees ekonomiese en vinnigste baan van die roete in reële tyd te skep nie, maar verseker ook die deursigtigheid van die afleweringsproses vir kopers, wat die geleentheid het om die vordering van hul bestelling op te spoor.

Verpersoonliking van aflewering is 'n sleutelfaktor vir die koper in die "laaste myl"-stadium. 'n Kleinhandelaar wat kliënte- en logistieke data in die strategiese besluitnemingstadium kombineer, sal die kliënt dadelik kan aanbied om die goedere op te tel vanaf die punt van uitreiking, waar dit die vinnigste en goedkoopste sal wees om dit af te lewer. Die aanbod om die goedere op dieselfde dag of die volgende te ontvang, tesame met 'n afslag op aflewering, sal die kliënt aanmoedig om selfs na die ander kant van die stad te gaan.

Amazon het soos gewoonlik die kompetisie vooruitgegaan deur voorspellende logistieke tegnologie te patenteer wat deur voorspellende analise aangedryf word. Die slotsom is dat die kleinhandelaar data insamel:

• oor die gebruiker se vorige aankope,
• oor die produkte wat by die mandjie gevoeg is,
• oor produkte wat by die wenslys gevoeg is,
• oor wyserbewegings.

Masjienleeralgoritmes ontleed hierdie inligting en voorspel watter produk die kliënt waarskynlik sal koop. Die item word dan via goedkoper standaardversending na die versendingsentrum naaste aan die gebruiker gestuur.

Die moderne koper is gereed om twee keer vir 'n individuele benadering en 'n unieke ervaring te betaal – met geld en inligting. Die verskaffing van die behoorlike vlak van diens, met inagneming van die persoonlike voorkeure van kliënte, is slegs moontlik met die hulp van groot data. Terwyl bedryfsleiers hele strukturele eenhede skep om met projekte op die gebied van groot data te werk, wed klein en mediumgrootte ondernemings op boksoplossings. Maar die gemeenskaplike doelwit is om 'n akkurate verbruikersprofiel te bou, verbruikerspyne te verstaan ​​en die snellers te bepaal wat die aankoopbesluit beïnvloed, die aankooplyste uit te lig en 'n omvattende persoonlike diens te skep wat koop meer en meer sal aanmoedig.