1 ноября 2019

Big Data для розничной торговли: тренды и перспективы

Большие данные (Big Data) произвели революцию в сфере розничной торговли. Анализируя информацию о поведении потребителей, продавцы получают возможность точно определять тренды, выявлять предпочтения, прогнозировать спрос и оптимизировать предложение. Поговорим о текущем статусе и перспективах использования Big Data в ритейле.
Big Data для розничной торговли: тренды и перспективы

Большие данные (Big Data) произвели революцию в сфере розничной торговли. Анализируя информацию о поведении потребителей, продавцы получают возможность точно определять тренды, выявлять предпочтения, прогнозировать спрос и оптимизировать предложение. Поговорим о текущем статусе и перспективах использования Big Data в ритейле.

Монетизация данных

В настоящее время основной целью использования Big Data в ритейле является монетизация данных для увеличения прибыли магазинов. Для этого продавцы используют прогнозное моделирование на основе технологий машинного обучения, анализируя:

  • логи,
  • потребительское поведение в онлайн-пространстве,
  • содержание чеков.

Всё это стало возможным относительно недавно благодаря снятию ограничений, накладываемых ранее серверными мощностями. Ритейл получил доступ к огромным потокам информации и её параллельной обработке на разных машинах.

Что нас ждёт в будущем?

Вполне вероятно, что уже через несколько лет магазины получат возможность персонификации предложения для каждого клиента.

Например:

  • Один и тот же товар будет иметь различную стоимость для двух разных потребителей.
  • На одном и том же рекламном носителе для каждого клиента будет отображаться своя реклама, актуальная и наиболее эффективная именно для него.
  • Благодаря технологиям биометрической идентификации магазины перестанут использовать традиционные карты лояльности.

Какие технологии определят будущее ритейла и Big Data?

Всё большую популярность в последнее время набирают облачные технологии, позволяющие сокращать затраты на построение и обслуживание инфраструктуры, необходимой для анализа больших данных. Перенос процессов обработки в облако позволяет также экономить на кадровых ресурсах.

Важным достоинством, которым обладает любая облачная инфраструктура, является высокая масштабируемость и гибкость. При необходимости ритейлер может увеличить (в периоды пиковых нагрузок) или, наоборот, уменьшить её (в периоды простоя) без дополнительных затрат. 

Эти возможности в значительной мере оптимизируют эксплуатацию и содержание инфраструктуры и повышают её надёжность.

Для кого актуальна работа с данными?

Технологии для сбора и анализа данных наиболее актуальны для сегментов, которые получают информацию в больших объёмах. 

В первую очередь, это касается:

  • Крупных сетевых магазинов — они агрегируют огромные массивы информации от поставщиков (о товарных позициях), в результате продаж (содержание чеков). Эти данные несут в себе большой потенциал для анализа и извлечения выгоды.
  • Крупных интернет-магазинов, e-commerce проектов — эти игроки рынка получают не только данные о поставках и продажах, но и большие массивы информации об интернет-поведении пользователей, их перемещениях на сайте, незаконченных действиях, просмотренных товарах.

Другим небольшим игрокам розничного рынка может не хватить данных для Big Data анализа. В этих случаях рекомендуется использование инструментария бизнес-аналитики. 

Таким образом, решение задач по аналитике данных для каждого ритейлера — задача, требующая индивидуального подхода.


Планируете внедрение средств для аналитики? Свяжитесь с нами, мы проанализируем ваш кейс и предложим оптимальное решение!

Обратитесь к нам сегодня!
Мы подберём решение специально для вашего бизнеса

Отзывы клиентов

«Мы благодарны специалистам компании Первый БИТ за профессиональную работу. С помощью продукта БИТ.МСФО 8 мы получили возможность в 2 раза уменьшить сроки подготовки отчётности по МСФО. Интерфейс программы прост и понятен в использовании, поэтому мы смогли быстро её освоить».  
Алсу Матулайтис
главный бухгалтер компании Wacker Neuson
«Внедрение позволило интегрировать и систематизировать информацию финансовой бухгалтерии, коммерческого департамента (материально-техническое снабжение и сбыт готовой продукции, складской учет) и производственных подразделений».
Александр Павлов
технический советник по автоматизации завода ALSCON компании РУСАЛ
«Пушкинский Ювелирный Завод благодарит Первый Бит за своевременное выполнение обязательств, оперативную поставку лицензий и внедрение решения, высокое качество кон­суль­та­цион­ной поддержки и выражает надежду на дальнейшее сотрудничество в рамках сопровождения системы и решения других задач по автоматизации процессов».
Арам Левонович Пирузян
генеральный директор ООО «Пушкинский Ювелирный Завод»