Big Data в торговле

Термин "Big Data" всё чаще звучит в отношении ритейла в последние годы, и это вполне закономерно. Розничная торговля аккумулирует огромное количество информации о покупателях. Чтобы превратить это в преимущество и использовать для развития бизнеса, необходим качественный анализ, который позволит выявить закономерности в поведении клиентов и спрогнозировать их действия. Добиться этого позволяют Big Data и машинная аналитика.

В отличие от анализа данных человеком, система может обработать несравнимо больший объём информации, сделает это намного быстрее и точнее. Чтобы эффективно работать в ритейле с информацией без использования машинного анализа, потребуется целый штат менеджеров, аналитиков и маркетологов. Аналитика при помощи Big Data выступает разумной альтернативой: при меньших затратах она позволяет получить более достоверные данные.

Варианты использования больших данных

Какие задачи может решать ритейл при помощи Big Data?

Выбрать место с высокой проходимостью для открытия торговой точки.
Спланировать маркетинговые акции, которые способны заинтересовать потенциальных клиентов.
Сделать прогноз продаж на месяц/квартал/год.
Определить портрет потенциального покупателя.
Грамотно подойти к ценообразованию.
Эффективно бороться со складскими остатками, увеличивая продажи неходовых товаров (позиций с низкой оборачиваемостью).
Проследить путь клиента от первого показа рекламного объявления до совершения покупки. Выявить наиболее действенные рекламные инструменты.
Определить, на каком этапе компания чаще всего теряет клиента, и работать над проблемным звеном в цепочке.
Формировать персональные предложения и рекомендации товаров на основе ранее совершённых пользователем действий.

Алгоритмы анализа Big Data в ритейле показывают превосходные результаты в решении этих и других задач, позволяя вывести бизнес на новый уровень.

Как собрать данные для Big Data

Чтобы построить достоверную гипотезу или прогноз, сначала потребуется собрать необходимое количество данных. Для этого задействуют различные каналы:

маркетинговые исследования;
данные о продажах, среднем чеке, проходимости в торговой точке;
оборачиваемость товаров;
обратную связь от клиентов;
активность подписчиков в социальных сетях и многое другое.

Для современного ритейла постоянный анализ и учёт новых вводных – необходимость. Конкуренция в этой отрасли настолько высока, что выживает тот, кто предлагает клиенту наилучшие условия: приятные цены на интересные именно для него товары, высокий уровень сервиса, релевантный товар высокого качество. Множество этих и других нюансов необходимо учесть, чтобы заполучить клиента. Именно Big Data в ритейле позволяет получить ответы на важные вопросы: когда и на сколько снизить цену, чтобы распродать товар в заданный срок; представленность какой группы товаров расширить, а какой, напротив, сократить, чтобы увеличить прибыль, минимизировать издержки и в конечном счёте масштабировать бизнес.

Какие возможности даёт Big Data

Big Data в торговле имеет ряд важнейших преимуществ, которыми не располагает ни один другой механизм анализа данных:

Позволяет работать с огромным количеством данных в режиме реального времени.
Быстро обрабатывает данные, выдаёт актуальную информацию и позволяет мгновенно реагировать на изменения.
Выявляет тренды в развитии компании и делает достоверные прогнозы.
Берёт в расчёт неограниченное количество факторов, влияющих на продажи: сезонность, действия конкурентов, расположение торговой точки, праздники, будни/выходные дни и многое другое.

Борьба за клиента при помощи Big Data

Анализ данных при помощи Big Data в ритейле, а также машинное обучение – перспективные направления для развития бизнеса в условиях экономического кризиса. Мы уже ощущаем его в той или иной мере, и эта тенденция в ближайшие годы будет только усиливаться. Потенциальный клиент ритейла уже не так свободно, как раньше, обращается со своими финансами: он чаще совершает необходимые покупки, минимизируя импульсивные и незапланированные траты. В таких условиях борьба за клиента становится более напряжённой: если ваши конкуренты более подкованы в вопросах сегментации покупателей, таргетирования рекламы и специальных предложений, могут позволить себе предложить более выгодную цену, с высокой долей вероятности вы потеряете клиента.

Важно, что в условиях кризиса борьба в ритейле идёт не только между прямыми конкурентами, но и между замещающими друг друга товарами. Что это значит? Если раньше магазин, продающий платья, соревновался (условно) только с другими магазинами платьев, то сейчас покупатель не всегда имеет возможность купить одновременно и обувь, платье и косметику. А значит, все магазины, предлагающие одежду, обувь, косметику и парфюмерию, становятся косвенными конкурентами.

Как Big Data позволяет работать с покупателем:

Сегментировать. Это важно для ритейла, чтобы выстроить стратегию дальнейшего взаимодействия: является ли покупатель постоянным или случайным, насколько велика средняя сумма чека, как часто он совершает покупки и интересуется ли вашими конкурентами. Сбор и анализ этой информации позволит понять, насколько ценный клиент перед вами и какова будет упущенная выручка в случае его потери.
Персонифицировать. Изучив поведение пользователя в сети, система получит представление о том, какие каналы рекламы будут для него наиболее эффективны, товары какой ценовой категории ему лучше предлагать. Аналитика Big Data позволит формировать максимально релевантные предложения для клиента.
Проследить путь пользователя. На этом этапе анализатор отследит эффективность проделанной работы и при необходимости скорректирует алгоритмы работы.

Почему машинный анализ и Big Data в торговле так популярны

Спрос на оптимизацию бизнес-процессов в торговле растёт с каждым годом. Руководители ищут пути сокращения расходов и при этом увеличения прибыли. Big Data и машинное обучение с успехом используются практически во всех сферах ритейла. Их грамотное применение произвело революцию в торговле, высвободив человеческий ресурс и многократно повысив эффективность и скорость аналитики. Машинное обучение сделало возможным обработку огромных потоков информации, что в конечном счёте позволяет спрогнозировать поведение покупателя, основываясь на ранее совершённых им действиях (покупках, просмотрах товаров, поиске нужной информации и т. п.).

Уже сейчас пользователи получают персонифицированную рекламу в сети и индивидуальные спецпредложения. В дальнейшем эта тенденция будет только набирать обороты и, возможно, скоро розничная торговля начнёт предлагать различные цены на один и тот же товар для разных покупателей. В определённой степени это можно наблюдать и сейчас, когда на отложенные в корзину или часто покупаемые товары интернет-магазин предлагает персональную скидку, чтобы подтолкнуть к покупке.

Какие технологии будут популярны в ритейле в ближайшее время? Прежде всего, облачное хранение. Такой подход позволяет сократить затраты на построение собственной инфраструктуры на предприятии. Учитывая постоянно растущий объём данных, эта статья экономии будет весьма существенной. Важное преимущество облачной инфраструктуры – возможность её масштабировать в зависимости от потребностей клиента. Так, в период пиковых нагрузок (например, в сезон или перед праздниками) может потребоваться обработка большего количества информации, чем в обычное время.

Для кого актуальна работа с Big Data в торговле?

Для крупных сетей офлайн-магазинов. Большой трафик покупателей даёт огромные потоки данных для анализа. Система может собирать данные от поставщиков, агрегировать информацию из кассовых чеков, анализировать посещаемость торговой точки и задействовать другие каналы.
Для маркетплейсов, интернет-магазинов и e-commerce проектов. Им доступна, помимо прочего, информация о действиях пользователей в сети. Это даёт огромные возможности для персонализации предложений. Просмотренные товары – эффективные инструменты в борьбе за клиента.