Шесть вариантов использования Big Data в ритейле

Big Data - один из самых востребованных инструментов в ритейле.
В цифровом мире большие данные повсюду, и практически все покупатели оставляют какой-то цифровой след.

 Почти всё, что мы делаем в Интернете и в окружающем цифровом пространстве, можно анализировать и использовать для отслеживания потребительских тенденций, поведения и понимания, которые помогают продавцам связываться с покупателями на персональном уровне.

 big_data

В современной бизнес-среде идёт сближение и совмещение продаж в онлайне и оффлайне. Покупатели хотят иметь и на сайте, и в традиционном магазине одинаковый набор сервисов. Если вы нашли в интернете нужный вам товар, сравнили его с другими товарами на различных сайтах, затем в магазине «вживую» подержали в руках, а в итоге заказали в интернет-магазине – это оффлайн- или онлайн-покупка?

К клиенту лицом

Согласно недавнему исследованию в США 54% потребителей готовы прекратить  отношения с ритейлером, если они не получат выгоду от персонального контента и предложений. Чтобы дать своей целевой аудитории выигрышный персонализированный контент или предложения, адаптированные к их личным потребностям, необходимы большие данные. Большие данные предоставляют подробную информацию о покупателях, на которых нацелены предложения, и они кардинально меняют лицо ритейла.

big_data 

Рассмотрим шесть вариантов использования Big Data в ритейле

  1. Создание 360-градусного представления о клиенте. Поведение и настроение клиента можно определить с помощью анализа больших данных о клиенте. Большие данные могут связать данные транзакций, поведение в онлайне, тенденции покупок в магазине, предпочтения в товарах и т. д. Можно также подключать внешние неструктурированные потоки данных, например, из социальных сетей, для оценки настроений и поведения клиентов. Эта информация поможет ритейлеру понять как лучше взаимодействовать с клиентами и с помощью каких маркетинговых каналов.
  2. Измерение отношения к бренду. Изучение бренда с использованием фокус-групп и методов опроса клиентов может быть дорогостоящим и зачастую неточным. Используя аналитику Big Data, можно выполнить анализ настроений клиентов, основанный на поведенческих тенденциях, на основе открытых источников, таких как Instagram, Twitter, Facebook, VK и т.п. Результаты будут менее предвзятые и могут использоваться при разработке продуктов, рекламы и маркетинговых кампаний.

    big_data
  3. Создание настраиваемых рекламных акций. Анализ больших данных может использоваться для создания пользовательских предложений на основе истории просмотров и других источников данных. Эти персонализированные рекламные акции могут использоваться для направленного маркетинга, выдачи купонов и специальных предложений для пользователей смартфонов на основе их местоположения в магазинах или для онлайн-продаж с использованием специальных предложений через e-mail, интернет-рекламу или социальные сети.
  4. Мерчендайзинг. Большие данные могут использоваться для анализа передвижений и действий покупателей в магазине. Данные различных датчиков могут использоваться для отслеживания трафика и покупок в магазине.

    big_data
  5. Оптимизация интернет-магазинов. Данные о посещениях и мониторинг поведения в интернете могут помочь оптимизировать интернет-магазин. Без помощи аналитики Big Data большой объем данных о посещениях трудно анализировать. Продавцы могут включать дополнительные показатели, такие как анализ соцсетей, историю покупок и многое другое, чтобы повысить отдачу интернет-магазина.
  6. Управление заказами. Big Data могут быть неоценимы для управления запасами и цепочек поставок. Применение больших данных для планирования спроса может помочь своевременно распределить запасы и улучшить логистику, чтобы помочь получить нужные товары в нужное время и в нужном месте, а также уменьшить избыточные запасы и исключить отсутствие товаров на складе. 

big_data
Big Data в ритейле скоро станет нормой для поддержки принятия решений. Выбирайте, когда и как использовать этот инструмент для решения конкретных бизнес-целей.

Те бизнес-лидеры, которые успешно расширяют свои существующие хранилища и инструменты с помощью Big Data, значительно увеличивают доступность и качество информации и, следовательно, улучшают понимание ситуации и принятие решений.


21 сентября 2018г. / Индустрия 4.0
479 | Обсудить в   
Еще по теме
Практическая выгода логистического блокчейна: часть 1

Практическая выгода логистического блокчейна: часть 1

Применение блокчейн-технологий в сфере логистики выглядит весьма многообещающе. Но как насчёт практического решения? Но что скажут практики? Ответ - на примере реального кейса.

154
Дроны на службе у фермеров

Дроны на службе у фермеров

Какой фермер не захочет с высоты птичьего полета взглянуть на свои поля? Если раньше необходимо было арендовать вертолет для фотосъемки своих владений, то сегодня использование дронов, оснащенных камерами, позволяет сделать тоже самое

158