Препятствия для Big Data или тавтологии в ритейле

Розница – одна из старейших платформ взаимодействия покупателя с продавцом. Ритейлеры использовали ИТ задолго до появления e-Commerce. С развитием технологий торговля перешла на другой уровень. Оборот розничной торговли в России по итогам 2017 года составил порядка 30 трлн рублей (по данным ТАСС).

Скоро сказка сказывается...

Ритейл обращается к новым нишевым технологиям, чтобы получить преимущества и повысить прибыль. Одна из таких технологий - Big Data. По данным IDC, по итогам 2017 года расходы на Big Data в мире составили почти 45 миллиардов долларов.

big_data

Розничная торговля - идеальный кандидат для применения Big Data. Эта отрасль с высокой скоростью генерирует большой объём разнообразных данных: товары, приобретаемые покупателями, различные способы оплаты, используемые тенденции при покупках, факторы принятия решений, стоимость, скидки, качество, доступность и т.д. и т.п. 

Например, WalMart генерирует
2,5 Петабайта данных в час
от транзакций с клиентами. 

Но помимо огромных возможностей для использования Big Data в ритейле, существуют и значительные препятствия, с которыми приходится сталкиваться. 

Но дело само не сделается

Важный вопрос – какие данные собирать и как? Там, где много данных, там же много и «мусора». В ритейле много данных о купленных товарах, способах оплаты, которые могут быть различными для одной покупки. Клиент может использовать для оплаты банковскую карту члена семьи или использовать карту лояльности другого человека. Необходимо правильно идентифицировать человека и правильно сегментировать его поведение.

big_data

Даже у небольшой розницы сегодня есть программное обеспечение для складского учёта, бухгалтерского учёта, POS и если есть CRM. Каждая система хранит данные в определённом формате. Довольно сложная задача - собрать данные из этих различных систем, работающих обособленно, и объединить их для анализа с помощью ETL-процессов. При этом понимание, что это придется сделать, не отменяет проблем при реализации. 

Дружба дружбой, а служба службой

В России необходимо соблюдать 152-ФЗ о персональных данных. В Евросоюзе - GDPR. Задачи по обеспечению безопасности данных всегда актуальны. Несмотря на все принятые необходимые меры, важно также соблюдать согласие клиентов и убеждать их в том, что собранные данные будут использоваться безопасным образом.

Что касается человеческого фактора, то внедрение Big Data, как, впрочем, и других ИТ-технологий, не даст нужной отдачи, если персонал не будет правильно использовать их в своей работе.

big_data

Инструменты Big Data могут помочь извлечь, трансформировать, загрузить и сегментировать данные, чтобы выявить закономерности и тенденции. Но оперативно и правильно использовать эти данные не всегда удаётся. В ритейле тенденции и закономерности меняются особенно быстро. 

Награждение наградами награжденных

Несмотря на некоторые проблемы, возможности Big Data в ритейле огромны. Согласно исследованию HBR, компании, создавшие омниканальный сервис на основе аналитических данных, повысили стоимость акций до 8,5 раз. 

В отчете Oracle утверждается, что ритейлеры могут получить 60%-ный прирост своей операционной прибыли за счет использования больших данных. 

Для каждого вышеуказанного препятствия решение заключается в тщательной, продуманной реализации Big Data с использованием зрелых инструментов и грамотной сбалансированной команды аналитиков и разработчиков. Для нынешних продавцов аналитика больших данных - лучший способ получить представление о тайных желаниях клиента!


02 ноября 2018г. / Индустрия 4.0
172 | Обсудить в   
Еще по теме
Продукты и услуги с низкими предельными издержками. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Продукты и услуги с низкими предельными издержками. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Все больше продуктов и услуг в настоящее время можно производить и предоставлять почти без затрат. Об этом в своей книге «Общество нулевых предельных издержек» пишет Джереми Рифкин.

209
Автоматическое управление. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Автоматическое управление. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Цифровую трансформацию бизнеса невозможно представить без частичного, а зачем, и полностью автоматического управления объектами. Это определенная саморазвивающаяся система: предполагается, что объекты сами будут управлять своим развитием. Уже существуют «умные дома», которые в каждом конкретном случае выбирают разные алгоритмы, зная, какие технологические операции им нужны в данный момент.

216
Персонализация. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Персонализация. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Новые цифровые технологии не приносят пользу сами по себе, для их эффективного использования необходима система, определенная организация процесса. Только реализация новых технологий в виде конкретных товаров и услуг приносит ощутимый экономический результат.

236