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), о результате продаж (содержании 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!
