Как ритейлеры учатся работать с большими данными
Ритейл та сфера торгівлі стають більш мультиканальними.
Раніше для приготування вечері потрібно було йти за продуктами в найближчий супермаркет, витрачати час, блукаючи між стелажів та оминаючи черги.
Тепер можна замовити доставку харчів, отримати їх на точці видачі чи придбати готову вечерю.
Для ритейлерів це означає лише одне: щоб швидко та ефективно взаємодіяти з клієнтом, треба переходити від масових комунікацій до персоналізованих.
Від реклами на радіо і телебаченні до диджитал-платформ: мобільних додатків та сайтів. Ключем до успіху є Data Science, алгоритми та аналітика.
Що ви любите і чого хочеться в цей вечір: цукерок чи шоколаду, вина чи пива, суші чи поке-боул з тунцем. Завдяки Big Data ми це знаємо і швидко запропонуємо.
Big Data та алгоритми безцінні
Великі дані та алгоритми стали головними активами ритейлерів. Раніше ми думали, як заощадити місце для зберігання колосальних масивів інформації. Тепер потужності для їх зберігання коштують копійки, а сама інформація безцінна. Зараз ритейл – це місце, де є розвернутися. Особливо айтівцям і дата-саєнтистам.
Тому компанії почали створювати так звані озера даних (Data Lake). Це величезні сховища, у яких клієнтські дані зберігаються в "сирому" вигляді. Реальну користь вони приносять після їх обробки дата-саєнтистами та бізнес-аналітиками. Ці дані дозволяють аналізувати регулярність закупівель або час, проведений на сайті.
На підставі цієї інформації буде сформована поведінкова аналітика, яка дозволить зробити персональну пропозицію в момент вашої регулярної активності. Яка від цього користь? У найближчі роки завдяки роботі з Data Lake ритейлери покращать алгоритми управління цінами, асортиментами, кастомізацією та індивідуалізацією.
Яскравий приклад – семантичний пошук товару. Уявіть: вечір п'ятниці після складного тижня, вам хочеться вина. У пошуковому рядку онлайн-супермаркету ви вводите слово "вино", і продавець пропонує вам сотні сторінок з білим, червоним, сухим, напівсолодким з Італії, Франції, Аргентини. Без розбору.
Ви, любитель червоного сухого з Португалії, витрачаєте час на пошук того єдиного. Завдяки вибудованим поведінковим алгоритмам наступного разу ваше червоне сухе чекатиме на вас в перших рядках пошуку.
Тренд майбутнього: customer journey map
У перспективі, коли "озера" стануть "чистішими", вони обростуть екосистемою сервісів і продуктів. Кожного разу, коли ви будете щось купувати, за вами формуватиметься цифровий слід: перелік товарів, час придбання, вага товару.
Уявіть, що ви купили щось габаритне – ялинку. Розуміючи, що вам потрібно довезти її додому, ритейлер ділиться інформацією із сервісом каршерингу, який працює неподалік. У момент, коли вам потрібна автівка, вам приходить персональна пропозиція її орендувати, або сервіс таксі пропонує суттєву знижку.
"Озера даних" сформували зручний ланцюжок послуг, про які ви не задумувалися ще десять хвилин тому. "Ви ще не знаєте, що цього хочете, а ми вже це пропонуємо". Саме так невдовзі звучатиме основне гасло будь-якого бренду.
У майбутньому бізнеси будуть ділитися даними між собою, створюючи більше можливостей, покращуючи життя своїх клієнтів та збільшуючи свої прибутки. Це називається customer journey map, візуалізація шляху покупця. Його емоції і точки дотику з брендом від появи потреби в продукті до його придбання.
Де ще чекати проривів
Який виклик є в ритейлу? Проблема нескінченної полиці. Ви заходите в онлайн-магазин, щоб купити нові кросівки, і стикаєтеся з паралічем вибору. Великі магазини видають асортимент із сотень товарів. Різні кольори, підошви, бренди, ціни. Після цього ви зазвичай ідете туди, де буде кілька таргетованих пропозицій.
Один з напрямків розвитку – когнітивні обрахунки. Це технології, які оперативно оброблять і витягнуть інсайти з великої кількості даних, включаючи фото та аудіо.
Якщо традиційна аналітика допомагає отримати дані, на основі яких компанії можуть виявити якісь інсайти, то когнітивні обчислення видають прогнози розвитку подій і на їх основі виробляють практичні рекомендації.
Загалом же в роздрібній торгівлі стає дедалі більше цікавої роботи, адже те, що вже створене в інших сферах, у ритейлі тільки починається. Аналіз даних у реальному часі стає основним фактором, що визначає успіх ритейлера.