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
483 | 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.

160
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.

175
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.

200