Революция в ритейле: Роль аналитики больших данных в розничной торговле

Статья посвящена важности использования больших данных в розничной торговле. Рассматриваются преимущества, такие как персонализация и прогнозирование спроса, и подчеркивается необходимость разработки стратегии работы с данными. Также обсуждаются ошибки, которые следует избегать, и важность межотраслевого сотрудничества для преодоления изолированных хранилищ данных.

Сказать, что большие данные сейчас играют важную роль в розничной торговле, будет мягко сказано. Большие данные часто называют "переломным моментом" и "будущим торговли" в многочисленных отраслевых публикациях, как мощный инструмент с огромным потенциалом, особенно если их сочетать с технологиями розничной аналитики и продуманной стратегией работы с данными.

Сами по себе большие данные представляют из себя огромные объемы статичных данных. Но когда их обрабатывают и анализируют, они оживают, раскрывая ценные сведения, которые позволяют розничным торговцам предоставлять персонализированные клиентские опыты, оптимизировать управление инвентаризацией и цепочками поставок, находить новые возможности для роста и принимать более обоснованные решения.

Учитывая невероятный потенциал больших данных, неудивительно, что компании вкладывают значительные средства в решения для розничной аналитики. Ожидается, что рынок розничной аналитики к 2029 году достигнет стоимости в 23,8 миллиарда долларов. Чтобы максимально использовать эту инвестицию, розничные торговцы должны также разработать стратегию работы с данными. Это включает привлечение экспертизы дата-сайентистов, внедрение надежных политик управления данными и обеспечение доступности и удобства использования данных для сотрудников всех уровней организации.

С учетом этих факторов, давайте более подробно рассмотрим концепцию больших данных и их многочисленные применения в розничной торговле.

3 термина, которые нужно знать

Прежде чем углубиться в детали, давайте шаг назад и обсудим, что мы имеем в виду под терминами "большие данные", "анализ данных в розничной торговле" и "стратегия работы с данными".

Во-первых, термин "большие данные" используется для описания больших объемов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. В розничной торговле данные, составляющие большие данные, могут иметь множество форм, включая данные о клиентах, данные о продуктах, данные о продажах, данные об инвентаризации, данные о цепочках поставок и так далее. Некоторые типы данных имеют даже подкатегории — например, данные идентификации, поведенческие данные, описательные данные и качественные данные являются типами данных о клиентах. Эти данные могут поступать из внутренних источников, таких как системы точек продаж (POS), или внешних источников, таких как сторонние компании.

Анализ данных в розничной торговле включает в себя методы, которые розничные торговцы используют для сбора, обработки и анализа данных, чтобы создавать рекомендации и делать значимые выводы. Существует четыре типа анализа данных в розничной торговле:

Описательная аналитика: это, возможно, самая распространенная форма розничной аналитики; она отвечает на вопрос "Что произошло?" через выявление шаблонов в исторических данных и постановку вещей в контекст. Общие методы описательной аналитики включают традиционную бизнес-аналитику и визуализацию.

Диагностическая аналитика: если описательная аналитика отвечает на вопрос "Что произошло?", диагностическая аналитика отвечает на вопрос "Почему это произошло?". В основном, диагностическая аналитика направлена на выявление факторов, которые способствовали конкретному результату. Общие методы диагностической аналитики включают углубленный анализ, выявление данных, добычу данных и корреляции.

Прогнозная аналитика: прогнозная аналитика связана с составлением обоснованных предположений о вероятности будущих исходов на основе исторических данных. Это невероятно ценная форма анализа данных в розничной торговле, выполнение которой может быть затруднительным без данных хорошего качества и поддержки опытной команды специалистов по данным. Общие методы прогнозной аналитики включают регрессионный анализ, прогнозирование, сопоставление шаблонов и прогнозное моделирование.

Предписывающая аналитика: это последняя граница анализа данных в розничной торговле, предоставляет рекомендации на основе данных, которые предназначены для помощи розничным торговцам в принятии более обоснованных решений. Как и прогнозная аналитика, назначимая аналитика является невероятно продвинутой формой анализа данных в розничной торговле и требует значительного опыта в области науки о данных для успешного выполнения. Общие методы назначимой аналитики включают графовый анализ, машинное обучение, нейронные сети, рекомендательные движки, эвристики, симуляции и графовый анализ.

И, наконец, но не в последнюю очередь, стратегия работы с данными предоставляет план применения продвинутой аналитики в розничной торговле. Иными словами, стратегия работы с данными вашей компании устанавливает четкие ожидания и требования для приобретения, хранения, обработки, обмена, управления и анализа данных. Она также гарантирует, что любые действия, предпринятые как прямой результат анализа данных, отвечают заявленным бизнес-целям.

Итак, чтобы извлечь выгоду из больших данных, розничные торговцы нуждаются в правильном сочетании технологий анализа данных в розничной торговле и комплексной стратегии работы с данными.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

5 преимуществ больших данных в ритейле

Мы уже несколько раз упоминали о потенциале больших данных — давайте поговорим более конкретно о возможных преимуществах. Сочетая технологию анализа данных в розничной торговле с продуманной стратегией работы с данными, розничные торговцы могут:

Поднять персонализацию на новый уровень. Данные о клиентах предоставляют ценные сведения о том, как клиенты думают, чувствуют и себя ведут, как на коллективном, так и на личном уровне. Розничные торговцы могут использовать аналитику данных для сегментации клиентов на основе общих характеристик и создавать подробные профили для каждого клиента на основе их демографических данных, истории покупок и личных предпочтений, программы лояльности и так далее. Благодаря этой информации розничные торговцы могут предлагать сверхперсонализированные рекомендации продуктов, маркетинговые кампании, скидки на продукты и многое другое, создавая действительно уникальный клиентский опыт.

Прогнозировать изменения в потребительском спросе. Применяя прогнозную аналитику к историческим данным, рыночным данным, демографическим данным, поведенческим данным, трендам просмотра и другим источникам, розничные торговцы могут с высокой точностью составлять прогнозы спроса. Эти прогнозы могут влиять на все, от рекламных кампаний до управления инвентаризацией и принятия решений о персонале.

Предсказывать нарушения в цепочке поставок. Компании могут использовать аналитику данных для мониторинга нарушающих событий, оценки их потенциального влияния на бизнес и принятия стратегических решений о том, как смягчить последствия. Розничные торговцы могут даже применять аналитику к данным в реальном времени из внешних источников, чтобы предвидеть срыв до того, как он случится, и планировать свои действия. Например, если вы получаете отчеты от Национальной океанической и атмосферной администрации, предсказывающие сильный сезон ураганов вдоль побережья Мексиканского залива, вы можете перераспределить доставки от портов вдоль побережья залива во время сезона ураганов, используя предписывающую аналитику, чтобы определить, в какие порты следует перенаправить без задержек отправок.

Раскрыть инсайты из путешествий клиентов. Путешествия клиентов стали более сложными, охватывая множество физических и цифровых каналов. Аналитика данных высвечивает важные данные из этих путешествий и анализирует их, чтобы выявить инсайты о поведении клиента — например, вы можете использовать аналитику, чтобы выяснить:

Какие каналы клиенты наибольшей вероятностью используют,
Какие точки касания они наиболее вероятно будут задействовать,
Какие маркетинговые материалы привлекают их внимание,
Какие этапы путешествия клиентов оказывают наибольшее влияние на их удовлетворенность,
В какой момент их путешествия клиенты наиболее вероятно конвертируются,
И многое другое.

Используя эту информацию, розничные торговцы могут оптимизировать пути клиентов, создавать более эффективные маркетинговые кампании, улучшать обслуживание и поддержку клиентов и создавать клиентский опыт, который вдохновляет и мотивирует.

Стимулировать продажи с оптимальными ценами. Компании могут использовать продвинутую аналитику, чтобы оценить, как клиенты реагируют на различные ценовые уровни продуктов и предсказать, как изменения цен скажутся на продажах. Это позволяет розничным торговцам устанавливать конкурентоспособные цены, которые максимизируют прибыльность продаж, а также предлагать скидки или комплекты товаров для менее популярных позиций, повышая продажи и ускоряя обороты инвентаря.

Распространенные ошибки в аналитике розничной торговли (и как их решить)

Учитывая возможные преимущества, которые предоставляют большие данные, легко почувствовать к ним интерес. Однако слишком часто розничные торговцы совершают ошибку, вкладываясь в решения для продвинутой аналитики без четко определенной стратегии работы с данными, которая могла бы их поддержать, или плана, как превратить полученные инсайты в действия.

Чтобы не упустить невероятный потенциал больших данных в розничной торговле, предлагаем обратить внимание на распространенные и дорогостоящие ошибки, которые компании допускают в области анализа данных, и узнать, как их можно избежать.

Ошибка № 1: упускать из виду человеческий фактор

Для многих компаний решение для розничной аналитики может казаться простым путем к принятию решений на основе данных. Хотя действительно такое решение позволяет анализировать огромные объемы данных, ошибочно полагать, что одна лишь технология может решить все ваши проблемы — ведь какой смысл в современной системе анализа данных, если никто в вашей организации не знает, как ею пользоваться?

Недостаточно просто инвестировать в подходящее решение — ваши сотрудники также должны понимать, как оно работает, как интерпретировать данные и как использовать полученные инсайты с пользой. Это требует вложений в адекватное обучение для существующих сотрудников и поиска кандидатов с опытом в области науки о данных и аналитики по мере расширения вашего штата. Обеспечив уверенное использование технологии анализа данных в розничной торговле вашими сотрудниками, вы сможете максимально эффективно использовать инвестиции и дать работникам уверенность в более эффективном выполнении своих обязанностей.

Ошибка № 2: Думать, что универсальное решение - это выход

В идеальном мире вы могли бы использовать единое решение для анализа данных во всей вашей организации. Однако в реальности такой "универсальный" подход крайне непрактичен. Ведь ваша организация не является однородной: она состоит из множества отделов и сотен или даже тысяч пользователей, каждый из которых мыслит и действует по-разному. С учетом этого стоит инвестировать в решение, которое обладает гибкостью для учета этой разнообразной картины.

Лучшим началом будет визуализация, которая делает данные легко усваиваемыми для конечных пользователей, бизнес-аналитиков и IT-персонала. Следующим шагом станет внедрение инструментов и сервисов, которые позволяют создавать детализированные и гибкие отчеты, предоставляющие четкое представление обо всех уровнях операций вашего бизнеса и о всех этапах процесса продаж. И наконец, рассмотрите набор инструментов, который работает по модели самообслуживания и легко используется и интуитивно понятен для членов вашей организации на всех уровнях.

Ошибка № 3: Неумение определить ключевые показатели

Чтобы получить наибольшую отдачу от инвестиций в аналитику данных в розничной торговле и оценить успех вашей стратегии работы с данными, сначала необходимо определить метрики, которые вы собираетесь использовать для оценки эффективности вашего бизнеса. Эти ключевые показатели эффективности будут служить количественными целями для вашей команды бизнес-аналитиков, указывать на области, требующие улучшения, и гарантировать, что любые действия на основе данных, предпринимаемые вашей компанией, будут тесно согласованы с вашими заявленными бизнес-целями.

Если вы не уверены, какие метрики стоит отслеживать, рассмотрите несколько ключевых показателей эффективности, которые могут быть ценными:

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Ошибка № 4: Формирование культуры аналитики снизу вверх, а не сверху вниз

При развитии культуры анализа данных в розничной торговле многие предпочитают подход снизу вверх, поскольку он использует данные как отправную точку и предоставляет более точный прогноз для построения бизнес-стратегии. Однако у этого подхода есть одно очевидное недостаток: он вынуждает подстраивать бизнес-стратегию под данные, что может идти вразрез с потребностями вашей компании.

При выборе решения для анализа данных в розничной торговле лучше использовать подход, ориентированный на результат. Начните с определения проблемы, которую хотите решить, проведите оценку целесообразности для этой задачи, подтвердите результаты и инвестируйте в технологии соответствующим образом.

В отношении построения культуры анализа данных для розничной торговли лучше применять подход сверху вниз, а не снизу вверх. Подход сверху вниз ставит приоритет на бизнес-инициативы, использует большие данные для стратегической оптимизации операций и мотивирует команды работать совместно для достижения более широкой цели, устраняя при этом изолированность данных.

Применение подхода сверху вниз экономит время, деньги и усилия, устраняя необходимость в дополнительных инструментах и системах и позволяя сотрудникам сосредоточить внимание на поставленных целях. С правильным решением данный подход в анализе данных может даже предоставить широкое видение рынка, позволяя аналитикам выявлять закономерности и принимать решения, основанные на данных, которые способствуют росту бизнеса.

Ошибка № 5: Допущение образования информационных блоков

Изолированные хранилища данных являются одним из крупнейших препятствий для полноценного использования возможностей продвинутой аналитики в розничной торговле. Такие хранилища могут возникать естественным образом из-за разделения между организационными отделами. Поскольку у каждого отдела есть свои уникальные цели, они иногда могут неохотно делиться данными и ресурсами, что часто ведет к упущенным деловым возможностям.

Если вы сталкиваетесь с проблемами изолированных хранилищ данных, вы не одиноки: каждая четвертая организация имеет более 50 отдельных изолированных хранилищ данных. Даже среди организаций, которые считают себя активно использующими данные, 39% сообщают о наличии более 50 изолированных хранилищ. Когда они укореняются в корпоративной культуре, избавиться от них может быть крайне сложно. Тем не менее, существуют меры, которые можно предпринять для смягчения ущерба, нанесенного такими хранилищами.

Лучше всего начать с создания единой межотраслевой методологии для работы с большими данными. Вместо того чтобы разделять членов вашей команды по анализу данных на разные группы в зависимости от того, кто собирает, обрабатывает и принимает решения на основе данных, переосмыслите продвинутую аналитику как совместный процесс. Наиболее важно, чтобы вы инвестировали в операционное решение, которое обеспечивает бесшовную интеграцию не только между отделами, но и между системами, чтобы способствовать обмену данными и ресурсами, сотрудничеству и прозрачности.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.