Kepiye pengecer nggunakake data gedhe kanggo nambah personalisasi ing telung aspek utama kanggo panuku - macem-macem, tawaran lan pangiriman, dicritakake ing Umbrella IT
Data gedhe yaiku lenga anyar
Ing pungkasan taun 1990-an, para pengusaha saka kabeh lapisan masyarakat ngerti yen data minangka sumber daya sing, yen digunakake kanthi bener, bisa dadi alat pengaruh sing kuat. Masalahe yaiku volume data mundhak kanthi eksponensial, lan cara ngolah lan nganalisa informasi sing ana ing wektu kasebut ora cukup efektif.
Ing taun 2000-an, teknologi njupuk lompatan kuantum. Solusi skalabel wis muncul ing pasar sing bisa ngolah informasi sing ora terstruktur, ngatasi beban kerja sing dhuwur, mbangun sambungan logis lan nerjemahake data kacau menyang format sing bisa diinterpretasikake sing bisa dingerteni wong.
Dina iki, data gedhe kalebu ing salah siji saka sangang wilayah saka program Ekonomi Digital Federasi Rusia, manggoni baris ndhuwur ing ratings lan item biaya perusahaan. Investasi paling gedhe ing teknologi data gedhe digawe dening perusahaan saka sektor perdagangan, finansial lan telekomunikasi.
Miturut macem-macem prakiraan, volume saiki pasar data amba Rusia saka 10 milyar kanggo 30 milyar rubles. Miturut ramalan Asosiasi Peserta Pasar Data Besar, ing taun 2024 bakal tekan 300 milyar rubel.
Ing 10-20 taun, data gedhe bakal dadi sarana utama kapitalisasi lan bakal duwe peran ing masyarakat sing bisa dibandhingake karo industri tenaga, ujare analis.
Formula Sukses Eceran
Pembeli saiki ora dadi statistik statistik sing ora ana pasuryan, nanging individu sing wis ditemtokake kanthi karakteristik lan kabutuhan unik. Dheweke selektif lan bakal ngalih menyang merek pesaing tanpa getun yen tawaran kasebut katon luwih menarik. Mulane pengecer nggunakake data gedhe, sing ngidini dheweke bisa sesambungan karo pelanggan kanthi cara sing ditargetake lan akurat, fokus ing prinsip "konsumen unik - layanan unik."
1. Werno-werno pribadi lan efisien nggunakake papan
Umume kasus, keputusan pungkasan "tuku utawa ora tuku" wis ana ing toko cedhak rak karo barang. Miturut statistik Nielsen, panuku mung nglampahi 15 detik kanggo nggoleki produk sing tepat ing rak. Iki tegese penting banget kanggo bisnis nyedhiyakake macem-macem optimal menyang toko tartamtu lan nampilake kanthi bener. Supaya macem-macem bisa nyukupi kabutuhan, lan tampilan kanggo promosi dodolan, perlu sinau macem-macem kategori data gedhe:
- demografi lokal,
- solvency,
- persepsi tuku,
- tuku program kasetyan lan akeh liyane.
Contone, netepake frekuensi tumbas saka kategori tartamtu barang lan ngukur "switchability" saka panuku saka siji produk kanggo liyane bakal bantuan kanggo langsung ngerti item sing sadean luwih apik, sing keluwih, lan, mulane, luwih rasional mbagekke awis. sumber daya lan rencana papan nyimpen.
Arah sing kapisah ing pangembangan solusi adhedhasar data gedhe yaiku panggunaan ruang sing efisien. Data, lan dudu intuisi, sing saiki diandelake para pedagang nalika nyedhiyakake barang.
Ing hypermarket X5 Retail Group, tata letak produk digawe kanthi otomatis, kanthi nimbang sifat peralatan ritel, preferensi pelanggan, data babagan riwayat penjualan kategori barang tartamtu, lan faktor liyane.
Ing wektu sing padha, bener tata letak lan jumlah barang ing rak dipantau kanthi nyata: analisis video lan teknologi visi komputer nganalisa stream video sing teka saka kamera lan nyorot acara miturut paramèter sing ditemtokake. Contone, karyawan toko bakal nampa sinyal yen botol kacang kaleng ana ing panggonan sing salah utawa yen susu kental wis entek ing rak.
2. tawaran pribadi
Personalisasi kanggo konsumen minangka prioritas: miturut riset dening Edelman lan Accenture, 80% saka panuku luwih seneng tuku produk yen pengecer nggawe tawaran pribadi utawa menehi diskon; liyane, 48% saka responden ora ragu-ragu menyang saingan yen Rekomendasi produk ora akurat lan ora ketemu kabutuhan.
Kanggo nyukupi pangarepan pelanggan, pengecer kanthi aktif ngetrapake solusi IT lan alat analitik sing ngumpulake, nyusun lan nganalisa data pelanggan kanggo mbantu ngerti konsumen lan nggawa interaksi menyang tingkat pribadi. Salah sawijining format sing populer ing antarane para panuku - bagean saka rekomendasi produk "sampeyan bisa uga kasengsem" lan "tuku nganggo produk iki" - uga dibentuk adhedhasar analisis tuku lan pilihan sing kepungkur.
Amazon ngasilake rekomendasi kasebut nggunakake algoritma panyaring kolaboratif (metode rekomendasi sing nggunakake preferensi sing dikenal saka klompok pangguna kanggo prédhiksi preferensi pangguna liyane sing ora dingerteni). Miturut perwakilan perusahaan, 30% kabeh dodolan amarga sistem rekomendasi Amazon.
3. Pangiriman pribadi
Penting kanggo panuku modern nampa produk sing dikarepake kanthi cepet, preduli saka pangiriman pesenan saka toko online utawa tekane produk sing dikarepake ing rak supermarket. Nanging kacepetan mung ora cukup: dina iki kabeh dikirim kanthi cepet. Pendekatan individu uga penting.
Umume pengecer lan operator gedhe duwe kendaraan sing dilengkapi akeh sensor lan tag RFID (digunakake kanggo ngenali lan nglacak barang), saka ngendi akeh informasi ditampa: data babagan lokasi saiki, ukuran lan bobot kargo, kemacetan lalu lintas, kondisi cuaca. , lan malah prilaku driver.
Analisis data iki ora mung mbantu nggawe rute paling ekonomis lan paling cepet ing wektu nyata, nanging uga njamin transparansi proses pangiriman kanggo para panuku, sing duwe kesempatan kanggo nglacak kemajuan pesenan.
Penting kanggo panuku modern nampa produk sing dikarepake sanalika bisa, nanging iki ora cukup, konsumen uga butuh pendekatan individu.
Personalisasi pangiriman minangka faktor kunci kanggo panuku ing tahap "mil pungkasan". Pengecer sing nggabungake data pelanggan lan logistik ing tahap pengambilan keputusan strategis bakal bisa kanthi cepet nawakake klien kanggo njupuk barang kasebut saka titik masalah, sing bakal dadi paling cepet lan paling murah kanggo ngirim. Tawaran kanggo nampa barang ing dina sing padha utawa sabanjure, bebarengan karo diskon ing pangiriman, bakal kasurung klien kanggo pindhah malah menyang mburi liyane saka kutha.
Amazon, kaya biasane, ndhisiki kompetisi kanthi paten teknologi logistik prediktif sing didhukung dening analytics prediktif. Intine yaiku pengecer ngumpulake data:
- babagan tumbas kepungkur pangguna,
- babagan produk sing ditambahake menyang cart,
- babagan produk sing ditambahake menyang wishlist,
- babagan gerakan kursor.
Algoritma pembelajaran mesin nganalisa informasi iki lan prédhiksi produk endi sing bakal dituku pelanggan. Barang kasebut banjur dikirim liwat pengiriman standar sing luwih murah menyang hub pengiriman sing paling cedhak karo pangguna.
Pembeli modern siap mbayar pendekatan individu lan pengalaman unik kaping pindho - kanthi dhuwit lan informasi. Nyedhiyakake tingkat layanan sing tepat, kanthi nganggep pilihan pribadi para pelanggan, mung bisa ditindakake kanthi bantuan data gedhe. Nalika pimpinan industri nggawe kabeh unit struktural kanggo nggarap proyek ing bidang data gedhe, bisnis cilik lan medium taruhan ing solusi kothak. Nanging tujuan umum yaiku mbangun profil konsumen sing akurat, ngerti rasa lara konsumen lan nemtokake pemicu sing mengaruhi keputusan tuku, nyorot dhaptar tuku lan nggawe layanan pribadi sing komprehensif sing bakal nyengkuyung tuku luwih akeh.