Big Data в ритейле: основные преимущества и 7 реальных примеров
Большие данные помогают ритейлерам предсказывать тренды, оптимизировать цены, улучшать обслуживание клиентов и управлять запасами. Примеры использования включают Aldo, Office Depot, Groupon и другие компании, которые интегрируют онлайн и офлайн данные, анализируют большие объемы информации и используют результаты для повышения эффективности и удовлетворенности клиентов.
В индустрии, где бренды сталкиваются с вызовами со стороны гигантов электронной коммерции, таких как Amazon, динамическим ценообразованием и растущей популярностью секонд-хенда, ритейлерам нужна помощь, чтобы оставаться конкурентоспособными. Big Data стала настолько распространенным и доступным, что больше розничных брендов полагаются на анализ данных для оптимизации цен, упрощения операций и улучшения клиентского опыта.
Какой первый шаг к использованию Big Data для сохранения конкурентоспособности? Понять, как Big Data работает в ритейл-индустрии и получить знания тех брендов, которые уже внедрили их на практике.
Какой первый шаг к использованию Big Data для сохранения конкурентоспособности? Понять, как Big Data работает в ритейл-индустрии и получить знания тех брендов, которые уже внедрили их на практике.
Big Data в розничной торговле: Обзор
Чтобы оставаться конкурентоспособными, ритейлерам нужно принимать грамотные решения о закупках, предлагать скидки, убеждать клиентов следовать новым трендам и помнить дни рождения покупателей, при этом управляя бизнесом за кулисами. Big Data в ритейле необходимы для точного привлечения и удержания клиентов, оптимизации операций, улучшения цепочки поставок, принятия обоснованных бизнес-решений и, в конечном итоге, экономии денег.
До появления облачных технологий компании отслеживали только то, что человек купил и когда. Благодаря технологиями компании собирают данные о клиентах, такие как возраст, географическое положение, пол, любимые рестораны, какие книги или новости они читают — список можно продолжить. Ритейлеры теперь используют облачные решения для работы с Big Data, чтобы агрегировать и управлять этой информацией.
Так как же эти большие наборы данных помогают ритейлерам принимать бизнес-решения?
До появления облачных технологий компании отслеживали только то, что человек купил и когда. Благодаря технологиями компании собирают данные о клиентах, такие как возраст, географическое положение, пол, любимые рестораны, какие книги или новости они читают — список можно продолжить. Ритейлеры теперь используют облачные решения для работы с Big Data, чтобы агрегировать и управлять этой информацией.
Так как же эти большие наборы данных помогают ритейлерам принимать бизнес-решения?
4 преимущества Big Data для ритейла
Анализ Big Data может предсказывать тренды, привлекать нужного клиента в нужное время, снижать затраты на маркетинг и повышать качество обслуживания клиентов. Преимущества использования Big Data в ритейле включают:
1. Поддержание полного представления о каждом клиенте — Создавайте такое личное взаимодействие, которого ожидают клиенты, зная каждого человека в отдельности и в масштабе компании.
2. Оптимизация ценообразования — Извлекайте выгоду из трендов и знайте, когда и на сколько снижать цены на продукты, которые выходят из моды.
3. Оптимизация бэк-офисных операций — Представьте себе идеальные уровни запасов круглый год и сбор данных с зарегистрированных продуктов в реальном времени.
4. Улучшенное обслуживание клиентов — Используйте информацию об обслуживании клиентов, скрытые в записанных звонках, видеозаписях с камер в магазинах и комментариях в соцсетях.
1. Полное представление о клиенте
Термин "360-градусный обзор" часто используется, но что он означает? Все это сводится к составлению максимально точной картины о клиенте. Розничным продавцам нужно знать, что нравится и что не нравится покупателям, вероятность того, что они воспользуются купонами, их пол, местоположение, присутствие в социальных сетях и т.д.
Объединение лишь нескольких таких данных может привести к разработке сложных маркетинговых стратегий. Например, модные ритейлеры обычно нанимают дорогих знаменитостей для продвижения брендов. Но, обращая внимание на пол клиента, его предпочтения и активность в социальных сетях, модные бренды могут найти более доступных и эффективных микро-инфлюенсеров для представления своих брендов в Instagram.
2. Оптимизация цен
Big Data дает бизнесу преимущество в ценообразовании. Постоянный мониторинг релевантных поисковых запросов позволяет компаниям предсказывать тренды до их появления. Ритейлеры могут готовить новые продукты и прогнозировать эффективные стратегии динамического ценообразования.
Ценообразование также может опираться на полное представление о клиенте. Цены зависят от географического расположения и покупательских привычек клиента. Компании могут проводить бета-тесты для сегментов клиентской базы, чтобы увидеть, какие цены работают лучше. Понимание ожиданий клиента подсказывает ритейлеру, как выделиться на фоне конкурентов.
3. Оптимизация бэк-офисных операций
Кто работал в ритейле, знает то неприятное чувство, когда запасы товара исчерпаны. Менеджер будет вынужден в оставшийся день общаться с недовольными клиентами. Компании стремятся избежать таких ситуаций. Хотя это не всегда возможно, Big Data могут помочь управлять цепочкой поставок и распределением продуктов.
Логи продуктов и данные серверов дают ритейлерам подсказки о том, как работают операции. Сами продукты тоже способны выявлять проблемы. Например, клиенты, регистрирующие устройства, могут показать, как они работают со временем.
4. Повышенное качество обслуживания
Вспомните, когда вы в последний раз звонили на бесплатный номер. Часто предупреждают, что звонок будет "записан для повышения качества обслуживания". Анализ Big Data может выявить проблемы из этих записанных звонков и оценить эффективность изменений, внесенных компанией.
Некоторые ритейлеры анализируют видео с камер в магазинах и данные с датчиков движения для улучшения клиентского опыта. Они измеряют, как часто клиенты направляются в определенную зону магазина, и стратегически размещают там товары, которые хотят продать в первую очередь. Это не новая концепция — продуктовые магазины специально разрабатывают планировку, чтобы люди покупали больше, чем планировали.
Также есть инсайты в отзывах и комментариях клиентов. Анализируя эти отзывы, ритейлеры уведомляют клиентов, что определенная одежда может быть маломерной или большемерной. "Анализ настроений" также может помочь определить, говорят ли клиенты положительно или отрицательно о продуктах и компаниях в целом.
1. Поддержание полного представления о каждом клиенте — Создавайте такое личное взаимодействие, которого ожидают клиенты, зная каждого человека в отдельности и в масштабе компании.
2. Оптимизация ценообразования — Извлекайте выгоду из трендов и знайте, когда и на сколько снижать цены на продукты, которые выходят из моды.
3. Оптимизация бэк-офисных операций — Представьте себе идеальные уровни запасов круглый год и сбор данных с зарегистрированных продуктов в реальном времени.
4. Улучшенное обслуживание клиентов — Используйте информацию об обслуживании клиентов, скрытые в записанных звонках, видеозаписях с камер в магазинах и комментариях в соцсетях.
1. Полное представление о клиенте
Термин "360-градусный обзор" часто используется, но что он означает? Все это сводится к составлению максимально точной картины о клиенте. Розничным продавцам нужно знать, что нравится и что не нравится покупателям, вероятность того, что они воспользуются купонами, их пол, местоположение, присутствие в социальных сетях и т.д.
Объединение лишь нескольких таких данных может привести к разработке сложных маркетинговых стратегий. Например, модные ритейлеры обычно нанимают дорогих знаменитостей для продвижения брендов. Но, обращая внимание на пол клиента, его предпочтения и активность в социальных сетях, модные бренды могут найти более доступных и эффективных микро-инфлюенсеров для представления своих брендов в Instagram.
2. Оптимизация цен
Big Data дает бизнесу преимущество в ценообразовании. Постоянный мониторинг релевантных поисковых запросов позволяет компаниям предсказывать тренды до их появления. Ритейлеры могут готовить новые продукты и прогнозировать эффективные стратегии динамического ценообразования.
Ценообразование также может опираться на полное представление о клиенте. Цены зависят от географического расположения и покупательских привычек клиента. Компании могут проводить бета-тесты для сегментов клиентской базы, чтобы увидеть, какие цены работают лучше. Понимание ожиданий клиента подсказывает ритейлеру, как выделиться на фоне конкурентов.
3. Оптимизация бэк-офисных операций
Кто работал в ритейле, знает то неприятное чувство, когда запасы товара исчерпаны. Менеджер будет вынужден в оставшийся день общаться с недовольными клиентами. Компании стремятся избежать таких ситуаций. Хотя это не всегда возможно, Big Data могут помочь управлять цепочкой поставок и распределением продуктов.
Логи продуктов и данные серверов дают ритейлерам подсказки о том, как работают операции. Сами продукты тоже способны выявлять проблемы. Например, клиенты, регистрирующие устройства, могут показать, как они работают со временем.
4. Повышенное качество обслуживания
Вспомните, когда вы в последний раз звонили на бесплатный номер. Часто предупреждают, что звонок будет "записан для повышения качества обслуживания". Анализ Big Data может выявить проблемы из этих записанных звонков и оценить эффективность изменений, внесенных компанией.
Некоторые ритейлеры анализируют видео с камер в магазинах и данные с датчиков движения для улучшения клиентского опыта. Они измеряют, как часто клиенты направляются в определенную зону магазина, и стратегически размещают там товары, которые хотят продать в первую очередь. Это не новая концепция — продуктовые магазины специально разрабатывают планировку, чтобы люди покупали больше, чем планировали.
Также есть инсайты в отзывах и комментариях клиентов. Анализируя эти отзывы, ритейлеры уведомляют клиентов, что определенная одежда может быть маломерной или большемерной. "Анализ настроений" также может помочь определить, говорят ли клиенты положительно или отрицательно о продуктах и компаниях в целом.
7 реальных примеров использования Big Data в ритейле
Теперь, когда мы знаем, что Big Data необходимы для сохранения конкурентоспособности в ритейле, важно понять, как использовать эту информацию на практике. Следующие крупные ритейлеры используют платформы Big Data для принятия решений, которые повышают доходы и удовлетворенность клиентов.
1. Aldo использует Big Data для работы в Черную пятницу
Без сомнения, Черная пятница и Киберпонедельник — напряженные дни для ритейл-бизнеса и захватывающие для потребителей. Национальная федерация розничной торговли оценивает, что продажи в ноябре и декабре составляют до 30% годового объема продаж в ритейле.
Aldo — канадская компания, производящая обувь и аксессуары, использует Big Data, чтобы справляться с этим напряженным временем года. Компания работает на архитектуре больших данных, ориентированной на сервис, интегрируя несколько источников данных, связанных с платежами, выставлением счетов и обнаружением мошенничества. Этот интеграционный проект позволяет Aldo предоставлять беспрепятственный опыт электронной коммерции, даже в Черную пятницу.
2. Office Depot интегрировал данные из офлайн и онлайн
Office Depot Europe управляет двумя брендами (Office Depot и Viking) в 13 странах. Как поставщик офисных товаров, Office Depot Europe остается впереди конкурентов, интегрируя офлайн и онлайн усилия. Это означает работу с множеством разрозненных данных.
Организация использует платформу Big Data для связывания данных из офлайн каталогов, онлайн сайта, центров обслуживания клиентов, ERP и систем выполнения заказов. Office Depot Europe обходит других поставщиков офисных товаров, нацеливаясь на сегменты клиентов и распределяя внутренние расходы таким образом, чтобы позитивно влиять на продуктивность отделов.
3. Groupon анализирует терабайт данных в день
Groupon — это сайт электронной коммерции, который связывает подписчиков со скидками на мероприятия, путешествия, товары и услуги. Чтобы обслуживать этот широкий круг клиентов, Groupon обрабатывает более терабайта сырых данных каждый день.
Этот объем данных слишком велик для хранения и анализа без платформы больших данных. Groupon использует крупную IT-структуру для импорта, интеграции, трансформации и анализа данных в реальном времени. Ключевые заинтересованные лица могут запускать отчеты и визуализировать данные от миллионов клиентов в удобных форматах.
4. Big Data сделали PriceMinister гибким и быстрым
PriceMinister (теперь Rakuten) — это французская ритейл-группа с моделью ценообразования от третьих лиц. Они связывают клиентов с продавцами и обеспечивают успешность транзакций, собирая наборы данных для мониторинга действий покупателей и продавцов.
Чтобы снять нагрузку с IT-отдела, PriceMinister внедрил платформу Big Data для интеграции данных покупателей и продавцов с базой данных Oracle, содержащей 100 миллионов продуктов PriceMinister. Эта технология позволяет PriceMinister увеличивать гибкость и оперативность. Обновления информации о покупателях и продавцах происходят почти мгновенно.
5. myWorld Solutions AG использует Big Data для улучшения Salesforce
myWorld Solutions AG — это торговая сеть, которая позволяет своим клиентам собирать баллы и кэшбэк за покупки у более чем 70,000 торговцев в 47 странах. Управление этими данными — трудоемкая задача.
Бренд использует платформу Big Data с коннектором Salesforce для объединения, очистки и преобразования данных о клиентах и торговцах перед загрузкой в облака Sales и Marketing Salesforce. Эта интеграция позволяет myWorld Solutions AG легко получать доступ к информации о клиентах, отслеживать эффективность маркетинга и корректировать курс при необходимости.
6. Революция в модной индустрии с помощью Big Data
Groupe Zannier (теперь Kidiliz Group) — это французский ритейлер с портфелем брендов, охватывающих сегменты детской и взрослой моды. Некоторые бренды Zannier Group включают: Kenzo, Levi’s и Marc Jacobs.
Чтобы сохранить статус лидера в модной индустрии, Zannier Group необходимо быть экспертом в изменяющихся желаниях детей, подростков и взрослых как во Франции, так и за её пределами. Для этого Zannier Group консолидирует данные из двух ERP-систем. С помощью этого интегрированного набора данных компания может выделить покупательские паттерны для влияния на продажи и решения по управлению запасами.
7. Big Data объединяют различные бизнес-единицы
Naville — это швейцарская компания, которая занимается маркетингом и распространением прессы. Помимо распространения 3,000 изданий, ритейлер отвечает за другие бизнес-единицы: сеть магазинов сладостей и шоколада, туристический гид, сеть магазинов комиксов и ряд аутлетов.
Naville использует архитектуру Big Data, ориентированную на сервис, чтобы обеспечить поток данных между всеми четырьмя бизнес-единицами. На основе этой архитектуры Naville разрабатывает бизнес-приложения, которые позволяют им масштабировать и улучшать связь и взаимодействие между подразделениями.
1. Aldo использует Big Data для работы в Черную пятницу
Без сомнения, Черная пятница и Киберпонедельник — напряженные дни для ритейл-бизнеса и захватывающие для потребителей. Национальная федерация розничной торговли оценивает, что продажи в ноябре и декабре составляют до 30% годового объема продаж в ритейле.
Aldo — канадская компания, производящая обувь и аксессуары, использует Big Data, чтобы справляться с этим напряженным временем года. Компания работает на архитектуре больших данных, ориентированной на сервис, интегрируя несколько источников данных, связанных с платежами, выставлением счетов и обнаружением мошенничества. Этот интеграционный проект позволяет Aldo предоставлять беспрепятственный опыт электронной коммерции, даже в Черную пятницу.
2. Office Depot интегрировал данные из офлайн и онлайн
Office Depot Europe управляет двумя брендами (Office Depot и Viking) в 13 странах. Как поставщик офисных товаров, Office Depot Europe остается впереди конкурентов, интегрируя офлайн и онлайн усилия. Это означает работу с множеством разрозненных данных.
Организация использует платформу Big Data для связывания данных из офлайн каталогов, онлайн сайта, центров обслуживания клиентов, ERP и систем выполнения заказов. Office Depot Europe обходит других поставщиков офисных товаров, нацеливаясь на сегменты клиентов и распределяя внутренние расходы таким образом, чтобы позитивно влиять на продуктивность отделов.
3. Groupon анализирует терабайт данных в день
Groupon — это сайт электронной коммерции, который связывает подписчиков со скидками на мероприятия, путешествия, товары и услуги. Чтобы обслуживать этот широкий круг клиентов, Groupon обрабатывает более терабайта сырых данных каждый день.
Этот объем данных слишком велик для хранения и анализа без платформы больших данных. Groupon использует крупную IT-структуру для импорта, интеграции, трансформации и анализа данных в реальном времени. Ключевые заинтересованные лица могут запускать отчеты и визуализировать данные от миллионов клиентов в удобных форматах.
4. Big Data сделали PriceMinister гибким и быстрым
PriceMinister (теперь Rakuten) — это французская ритейл-группа с моделью ценообразования от третьих лиц. Они связывают клиентов с продавцами и обеспечивают успешность транзакций, собирая наборы данных для мониторинга действий покупателей и продавцов.
Чтобы снять нагрузку с IT-отдела, PriceMinister внедрил платформу Big Data для интеграции данных покупателей и продавцов с базой данных Oracle, содержащей 100 миллионов продуктов PriceMinister. Эта технология позволяет PriceMinister увеличивать гибкость и оперативность. Обновления информации о покупателях и продавцах происходят почти мгновенно.
5. myWorld Solutions AG использует Big Data для улучшения Salesforce
myWorld Solutions AG — это торговая сеть, которая позволяет своим клиентам собирать баллы и кэшбэк за покупки у более чем 70,000 торговцев в 47 странах. Управление этими данными — трудоемкая задача.
Бренд использует платформу Big Data с коннектором Salesforce для объединения, очистки и преобразования данных о клиентах и торговцах перед загрузкой в облака Sales и Marketing Salesforce. Эта интеграция позволяет myWorld Solutions AG легко получать доступ к информации о клиентах, отслеживать эффективность маркетинга и корректировать курс при необходимости.
6. Революция в модной индустрии с помощью Big Data
Groupe Zannier (теперь Kidiliz Group) — это французский ритейлер с портфелем брендов, охватывающих сегменты детской и взрослой моды. Некоторые бренды Zannier Group включают: Kenzo, Levi’s и Marc Jacobs.
Чтобы сохранить статус лидера в модной индустрии, Zannier Group необходимо быть экспертом в изменяющихся желаниях детей, подростков и взрослых как во Франции, так и за её пределами. Для этого Zannier Group консолидирует данные из двух ERP-систем. С помощью этого интегрированного набора данных компания может выделить покупательские паттерны для влияния на продажи и решения по управлению запасами.
7. Big Data объединяют различные бизнес-единицы
Naville — это швейцарская компания, которая занимается маркетингом и распространением прессы. Помимо распространения 3,000 изданий, ритейлер отвечает за другие бизнес-единицы: сеть магазинов сладостей и шоколада, туристический гид, сеть магазинов комиксов и ряд аутлетов.
Naville использует архитектуру Big Data, ориентированную на сервис, чтобы обеспечить поток данных между всеми четырьмя бизнес-единицами. На основе этой архитектуры Naville разрабатывает бизнес-приложения, которые позволяют им масштабировать и улучшать связь и взаимодействие между подразделениями.
Начало работы с Big Data в ритейле
Сегодня покупатели ожидают, что будут предлагать продукты, которые их интересуют и соответствуют предпочтениям. Ритейлерам нужно представлять клиентам продукты и акции, которые подходят их вкусам и привычкам. Удовлетворение этой индивидуальности увеличивает доходы, удовлетворенность клиентов и лояльность к бренду.
Одновременно с этим, ритейлеры должны следить за операциями, маркетинговым бюджетом и оптимизацией цен. Нужно разрабатывать и продвигать продукты, которые в тренде. Они должны быть готовы с достаточным количеством запасов на Черную пятницу. Им необходимо правильно устанавливать цены на товары. Сбор, нормализация и интерпретация Big Data позволяют ритейлерам достигать этих целей и даже больше.
Одновременно с этим, ритейлеры должны следить за операциями, маркетинговым бюджетом и оптимизацией цен. Нужно разрабатывать и продвигать продукты, которые в тренде. Они должны быть готовы с достаточным количеством запасов на Черную пятницу. Им необходимо правильно устанавливать цены на товары. Сбор, нормализация и интерпретация Big Data позволяют ритейлерам достигать этих целей и даже больше.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024