Umbrella IT 讲述了零售商如何使用大数据在三个关键方面为买家改进个性化——分类、报价和交付
大数据是新石油
在 1990 世纪 XNUMX 年代后期，各行各业的企业家开始意识到数据是一种宝贵的资源，如果使用得当，可以成为强大的影响力工具。 问题是数据量呈指数级增长，当时存在的处理和分析信息的方法不够有效。
在 2000 年代，技术实现了质的飞跃。 市场上出现了可扩展的解决方案，可以处理非结构化信息、应对高工作负载、建立逻辑连接并将混乱的数据转换为人们可以理解的可解释格式。
今天，大数据被纳入俄罗斯联邦数字经济计划的九个领域之一，在公司评级和费用项目中占据前列。 贸易、金融和电信行业的公司对大数据技术进行了最大的投资。
据多方估算，目前俄罗斯大数据市场规模在10亿至30亿卢布之间。 据大数据市场参与者协会预测，到2024年将达到300亿卢布。
分析人士表示，未来10-20年，大数据将成为资本化的主要手段，将在社会中发挥与电力行业同等重要的作用。
零售成功公式
今天的购物者不再是一堆不知名的统计数据，而是具有独特特征和需求的明确定义的个体。 他们是有选择性的，如果他们的报价看起来更有吸引力，他们会毫不后悔地转向竞争对手的品牌。 这就是零售商使用大数据的原因，这使他们能够以有针对性和准确的方式与客户互动，专注于“独特的消费者 - 独特的服务”的原则。
1. 个性化搭配，高效利用空间
在大多数情况下，“购买或不购买”的最终决定已经在靠近商品货架的商店中做出。 根据 Nielsen 的统计，买家在货架上寻找合适的产品只需花费 15 秒。 这意味着企业为特定商店提供最佳分类并正确展示是非常重要的。 为了分类满足需求，陈列促进销售，需要研究不同品类的大数据：
- 当地人口统计数据，
- 偿付能力，
- 购买观念，
- 忠诚度计划购买等等。
例如，评估某类商品的购买频率并衡量买家从一种产品到另一种产品的“可转换性”，将有助于立即了解哪种商品卖得更好，哪些是多余的，从而更合理地重新分配现金资源和规划存储空间。
基于大数据的解决方案开发的另一个方向是空间的有效利用。 现在，商家在布置商品时所依赖的是数据，而不是直觉。
在 X5 Retail Group 大卖场中，产品布局是自动生成的，考虑了零售设备的属性、客户偏好、特定类别商品的销售历史数据以及其他因素。
同时，实时监控布局的正确性和货架上的商品数量：视频分析和计算机视觉技术分析来自摄像机的视频流，并根据指定参数突出显示事件。 例如，商店员工会收到一个信号，表明罐装豌豆放错了地方，或者货架上的炼乳已经用完了。
2. 个性化报价
消费者个性化是重中之重：根据爱德曼和埃森哲的研究，如果零售商提供个性化报价或折扣，80% 的买家更有可能购买产品； 此外，如果产品推荐不准确且不符合需求，48% 的受访者会毫不犹豫地去找竞争对手。
为了满足客户的期望，零售商正在积极实施收集、构建和分析客户数据的 IT 解决方案和分析工具，以帮助了解消费者并将互动带到个人层面。 买家中流行的格式之一——产品推荐部分“您可能感兴趣”和“购买此产品”——也是基于对过去购买和偏好的分析而形成的。
亚马逊使用协同过滤算法（一种使用一组用户的已知偏好来预测另一个用户的未知偏好的推荐方法）生成这些推荐。 据公司代表称，所有销售额的 30% 归功于亚马逊推荐系统。
3.个性化交付
对于现代买家而言，无论是从在线商店交付订单还是所需产品到达超市货架，快速收到所需产品都非常重要。 但光有速度是不够的：今天一切都可以快速交付。 个人方法也很有价值。
大多数大型零售商和承运商的车辆配备了许多传感器和 RFID 标签（用于识别和跟踪货物），从中接收大量信息：有关当前位置、货物大小和重量、交通拥堵、天气状况的数据，甚至司机行为。
对这些数据的分析不仅有助于实时创建最经济、最快速的路线跟踪，而且还确保了对买家来说交付过程的透明度，买家有机会跟踪订单进度。
对于现代买家来说，尽快收到想要的产品很重要，但这还不够，消费者还需要采取个性化的方式。
交付个性化是买家在“最后一英里”阶段的关键因素。 在战略决策阶段结合客户和物流数据的零售商将能够及时为客户提供从发货点提货的服务，这样交货速度最快、成本最低。 当天或次日收到货物的提议，以及送货折扣，将鼓励客户甚至去城市的另一端。
与往常一样，亚马逊通过为由预测分析提供支持的预测物流技术申请专利而领先于竞争对手。 底线是零售商收集数据：
- 关于用户过去的购买，
- 关于添加到购物车的产品，
- 关于添加到心愿单的产品，
- 关于光标移动。
机器学习算法分析这些信息并预测客户最有可能购买的产品。 然后通过更便宜的标准运输将物品运送到离用户最近的运输中心。
现代买家愿意为个性化的方式和独特的体验支付两次——用金钱和信息。 只有在大数据的帮助下，才能提供适当水平的服务，同时考虑到客户的个人喜好。 虽然行业领导者正在创建整个结构单元来处理大数据领域的项目，但中小型企业正在押注盒装解决方案。 但共同的目标是建立准确的消费者档案，了解消费者的痛点并确定影响购买决定的触发因素，突出购买清单并创建全面的个性化服务，以鼓励越来越多的购买。