Революция в ритейле: как аналитика больших данных ведет к успеху

Каждая отрасль поглотила данные в реальном времени, адаптировала их и находится в современном цифровом ландшафте. Это изменение заставляет ритейл-индустрию присоединиться к гонке за оптимизацию сервисов бизнес-процессов и ожиданий клиентов. Оцифровка дала силу потребителям, и сегодня их называют «цифровыми клиентами» или «омни-клиентами». Им не важно, какой канал, пока он удобен и соответствует их ожиданиям. Чтобы выжить или остаться в гонке, ритейлеры должны перестать продавать только вещи и начать продавать опыт вместе с вещью.

С развитием цифровых технологий в ритейл-индустрии произошло множество операционных изменений. Аналитика больших данных сыграла критическую роль, помогая умным ритейлерам управлять ценными данными. Платформа электронной коммерции — один из лучших примеров пользователя больших данных, извлекающей наибольшие выгоды.

Например, Amazon, крупнейшая в мире компания электронной коммерции, — массивный пользователь аналитики больших данных. Всякий раз, когда пользователь просматривает их сайт, основываясь на поведении пользователя, начинает отправлять рекомендации похожих продуктов, на которые пользователь проявил интерес, или основанные на алгоритмическом прогнозе того, что может понравиться пользователю. Исследования говорят, что около 30% их продаж идут от рекомендаций. Таким образом, большие данные помогают Amazon невероятно увеличивать процент продаж.

Что такое большие данные?

Большие данные — это огромный набор информации. Аналитика больших данных помогает предприятиям получать связи и решения из больших данных с помощью мощных инструментов для извлечения выводов из системных и несистемных данных для предоставления инсайтов. Она предоставляет надежное видение и огромные возможности для предприятий. Аналитика больших данных дает три основных преимущества:

• Может использоваться в стратегическом планировании компании.
• Помогает компании улучшить навыки принятия решений.
• Снижает затраты компании и совершенствует эффективность выполнения.

Как это трансформирует ритейл-индустрию?

Приобретение аналитики больших данных помогло ритейлерам лучше интерпретировать поведение своих клиентов или потенциальных клиентов. Её рентабельная техника помогла как онлайн, так и офлайн ритейлерам принять аналитические решения для эффективного таргетинга аудитории и модернизации операций цепи поставок.

Ритейл-индустрия прошла долгий путь, и эта аналитика помогла им не только идентифицировать своих клиентов, но и узнать их наизнанку. Используя быстро меняющийся цифровой мир, ритейл-индустрии теперь могут получить более глубокий инсайт, используя аналитику больших данных. Это возможно только при наличии подходящих инструментов, безупречной стратегии и персонала, способного извлечь максимум выгод от аналитики больших данных.

Как большие данные помогают ритейл-индустриям?

Оптимизация цены — это больше не выбор, это необходимость:

Аналитика больших данных играет жизненно важную роль в контроле цен. Алгоритмы дают глубокий инсайт в поток спроса, статус инвентаря и помогают ритейлерам умно следить за конкурентами. В зависимости от данных, оптимизация цены помогает им решать, когда снижать, а когда повышать цену. Раньше большинство модных ритейлеров меняли цены товаров в зависимости смены сезона. Как в конце любого сезона, предполагая меньший спрос, они снижали цены. Однако после внедрения больших данных ритейлеры будут иметь информацию, основанную на данных, и цены, оптимизированные на основе реального спроса в реальном времени. Теперь с обновленными и проанализированными большими данными цены можно менять в любую минуту в зависимости от спроса.

Прогнозирование будущих трендов и спроса

Большие данные помогают ритейлерам взвешивать текущую ситуацию и предвидеть будущее. Продвинутые алгоритмы машинного обучения используются для предсказания предстоящих трендов с помощью социальных медиа и паттернов веб-серфинга. Собранные данные клиентов помогут ритейл-индустрии прогнозировать спрос на продукты и таргетить своих пользователей соответственно в определенной категории.

По отчету KPMG 2017 Retail Survey, миллиаллериаль выбирают социальные медиа для сбора информации о трендах моды, продуктах или брендах, которые резонируют с ними. Вся эта информация используется ритейлерами для использования цифрового шлюза, помогающего создать базу данных предпочтений клиентов. С правильными данными и аналитикой ритейлеры получат способность предсказывать и настраивать кампании для таргетинга пользователей на основе демографии, пола и поведения пользователя.

Предложение умного опыта клиентам

Конкуренция в ритейл-индустрии накаляется, и клиентский опыт в приоритете стратегического списка. Каждая транзакция или активность клиента будет записана и будет иметь уникальный ID, к которому могут получить доступ ритейлеры. Аналитика больших данных играет здесь важную роль, чтобы определить, какой клиент проявил интерес к какому продукту. С накопленными данными ритейлер может создать умный опыт покупок при каждом взаимодействии с клиентами.

Ритейлеры определяют, какой продукт имеет больший спрос на рынке, используя аналитику данных, и обеспечивают отсутствие дефицита на складе. Они могут регулировать цену продукта, отправлять релевантные акции клиентам для приятного опыта покупок. По исследованию Harvard Business Review, ритейлеры, способные предоставить умный опыт покупок своим клиентам, вероятно, увеличат свой ROI в 5-8 раз и поднимут продажи до 10%.

Ключ к обеспечению лучшего клиентского опыта покупок в ритейл-индустрии — интеграция высоких технологий для сбора данных. Дополненная реальность и Интернет вещей (IoT) — две новые технологии, имеющие огромную сферу применения в будущем для ритейл-индустрии. Уже в 2015 году Juniper предсказала, что ритейлеры потратят $2,5 млрд на подключенные устройства к 2020 году.

Настоящими активами ритейлера для ведения бизнеса являются клиенты и данные. Поэтому, чтобы лучше понять поведение клиентов, все умные ритейлеры будут использовать аналитику больших данных для обеспечения эффективного клиентского опыта.