Сатушылар сатып алушы үшін үш негізгі аспектіде жекелендіруді жақсарту үшін үлкен деректерді қалай пайдаланады - ассортимент, ұсыныс және жеткізу туралы Umbrella IT-те айтылған.
Үлкен деректер - бұл жаңа мұнай
1990 жылдардың аяғында өмірдің барлық салаларындағы кәсіпкерлер деректердің құнды ресурс екенін түсінді, егер дұрыс пайдаланылса, әсер етудің күшті құралы бола алады. Мәселе деректер көлемінің экспоненциалды түрде ұлғаюында болды және сол кезде бар ақпаратты өңдеу және талдау әдістері жеткілікті тиімді болмады.
2000 жылдары технология кванттық секіріс жасады. Нарықта құрылымдалмаған ақпаратты өңдей алатын, жоғары жұмыс жүктемелеріне төтеп бере алатын, логикалық байланыстарды құра алатын және хаотикалық деректерді адам түсінетін түсіндірілетін пішімге аудара алатын масштабталатын шешімдер пайда болды.
Бүгінгі таңда үлкен деректер Ресей Федерациясының цифрлық экономикасы бағдарламасының тоғыз бағытының біріне кіреді, компаниялардың рейтингтері мен шығындар баптарында жоғары орындарды алады. Үлкен деректер технологияларына ең үлкен инвестицияны сауда, қаржы және телекоммуникация секторларының компаниялары жасайды.
Түрлі бағалаулар бойынша, ресейлік үлкен деректер нарығының қазіргі көлемі 10 миллиардтан 30 миллиард рубльге дейін. Үлкен деректер нарығына қатысушылар қауымдастығының болжамдары бойынша, 2024 жылға қарай ол 300 миллиард рубльге жетеді.
10-20 жылдан кейін үлкен деректер капиталдандырудың негізгі құралына айналады және қоғамда маңыздылығы жағынан электр энергетикасымен салыстырылатын рөл атқарады, дейді сарапшылар.
Бөлшек саудадағы табыс формулалары
Бүгінгі сатып алушылар енді статистиканың бет-жүзі емес, қайталанбас сипаттамалары мен қажеттіліктері бар нақты анықталған адамдар. Олар таңдаулы және олардың ұсынысы тартымдырақ болып көрінсе, өкінбестен бәсекелестің брендіне ауысады. Сондықтан бөлшек саудагерлер «бірегей тұтынушы – бірегей қызмет» принципіне назар аудара отырып, тұтынушылармен мақсатты және дәл өзара әрекеттесуге мүмкіндік беретін үлкен деректерді пайдаланады.
1. Жекелендірілген ассортимент және кеңістікті тиімді пайдалану
Көп жағдайда «сатып алу немесе сатып алмау» туралы түпкілікті шешім тауарлар бар сөренің жанындағы дүкенде қабылданады. Nielsen статистикасы бойынша, сатып алушы сөреден қажетті өнімді іздеуге бар болғаны 15 секунд жұмсайды. Бұл бизнес үшін белгілі бір дүкенге оңтайлы ассортиментті жеткізу және оны дұрыс ұсыну өте маңызды дегенді білдіреді. Ассортимент сұранысты қанағаттандыру үшін және дисплей сатылымды ынталандыру үшін үлкен деректердің әртүрлі санаттарын зерттеу қажет:
- жергілікті демографиялық
- төлем қабілеттілігі,
- сатып алу түсінігі,
- адалдық бағдарламасын сатып алу және т.б.
Мысалы, тауарлардың белгілі бір санатын сатып алу жиілігін бағалау және сатып алушының бір тауардан екіншісіне «ауысуы» қандай тауар жақсы сатылатынын, қайсысы артық екенін бірден түсінуге көмектеседі, сондықтан қолма-қол ақшаны ұтымды қайта бөлуге болады. ресурстар және қойма кеңістігін жоспарлау.
Үлкен деректерге негізделген шешімдерді әзірлеудегі жеке бағыт кеңістікті тиімді пайдалану болып табылады. Мерчандайзерлер тауарларды орналастыру кезінде интуицияға емес, деректерге сүйенеді.
X5 Retail Group гипермаркеттерінде бөлшек сауда жабдығының қасиеттерін, тұтынушылардың қалауларын, тауарлардың жекелеген санаттарын сату тарихы туралы мәліметтерді және басқа факторларды ескере отырып, өнімнің макеттері автоматты түрде жасалады.
Бұл ретте сөредегі тауарлардың орналасу дұрыстығы мен саны нақты уақыт режимінде бақыланады: бейнеаналитика және компьютерлік көру технологиялары камералардан түсетін бейне ағынды талдайды және көрсетілген параметрлер бойынша оқиғаларды бөлектейді. Мысалы, дүкен қызметкерлері консервіленген бұршақ банкаларының дұрыс емес жерде тұрғаны немесе сөрелерде қоюландырылған сүт таусылғаны туралы сигнал алады.
2. Жекелендірілген ұсыныс
Тұтынушылар үшін жекелендіру басымдық болып табылады: Edelman және Accenture зерттеулеріне сәйкес, егер бөлшек сатушы жекелендірілген ұсыныс жасаса немесе жеңілдік берсе, сатып алушылардың 80% өнімді сатып алу ықтималдығы жоғары; оның үстіне респонденттердің 48%-ы өнім ұсыныстары дәл болмаса және қажеттіліктерді қанағаттандырмаса, бәсекелестерге барудан тартынбайды.
Клиенттердің үміттерін қанағаттандыру үшін бөлшек саудагерлер тұтынушыны түсінуге және өзара әрекеттесуді жеке деңгейге жеткізуге көмектесу үшін тұтынушы деректерін жинайтын, құрылымдайтын және талдайтын АТ шешімдері мен аналитикалық құралдарын белсенді түрде енгізуде. Сатып алушылар арасында танымал пішімдердің бірі – «сізді қызықтыруы мүмкін» және «осы өніммен сатып алу» өнім ұсынымдарының бөлімі де өткен сатып алулар мен таңдауларды талдау негізінде құрылған.
Amazon бұл ұсыныстарды бірлескен сүзгілеу алгоритмдерін (басқа пайдаланушының белгісіз қалауларын болжау үшін пайдаланушылар тобының белгілі қалауларын пайдаланатын ұсыныс әдісі) пайдалана отырып жасайды. Компания өкілдерінің айтуынша, барлық сатылымдардың 30% Amazon кеңес беру жүйесіне байланысты.
3. Жекелендірілген жеткізу
Интернет-дүкеннен тапсырысты жеткізу немесе супермаркет сөрелерінде қалаған өнімдердің келуіне қарамастан, заманауи сатып алушы үшін қажетті өнімді жылдам алу маңызды. Бірақ жылдамдықтың өзі жеткіліксіз: бүгінде бәрі тез жеткізіледі. Жеке көзқарас та құнды.
Көптеген ірі сатушылар мен тасымалдаушылардың көптеген сенсорлармен және RFID белгілерімен жабдықталған көліктері бар (тауарларды анықтау және қадағалау үшін пайдаланылады), олардан үлкен көлемдегі ақпарат алынады: жүктің ағымдағы орны, өлшемі мен салмағы, көлік кептелісі, ауа-райы туралы деректер , тіпті жүргізушінің мінез-құлқы.
Бұл деректерді талдау нақты уақыт режимінде маршруттың ең үнемді және жылдам ізін құруға көмектесіп қана қоймайды, сонымен қатар тапсырыстың орындалу барысын бақылауға мүмкіндігі бар сатып алушылар үшін жеткізу процесінің ашықтығын қамтамасыз етеді.
Заманауи сатып алушы үшін қажетті өнімді мүмкіндігінше тезірек алу маңызды, бірақ бұл жеткіліксіз, тұтынушыға да жеке көзқарас қажет.
Жеткізуді жекелендіру сатып алушы үшін «соңғы миля» сатысында шешуші фактор болып табылады. Стратегиялық шешім қабылдау сатысында тұтынушы мен логистикалық мәліметтерді біріктіретін бөлшек сатушы клиентке тауарды шығару нүктесінен алуды жедел ұсына алады, ол жерде оны жеткізу ең жылдам және арзан болады. Тауарды сол күні немесе келесі күні алу ұсынысы жеткізілімге жеңілдікпен бірге клиентті тіпті қаланың арғы шетіне дейін баруға ынталандырады.
Amazon, әдеттегідей, болжамды аналитика негізіндегі болжамды логистикалық технологияны патенттеу арқылы бәсекелестіктен озып кетті. Түпнұсқа: бөлшек сатушы деректерді жинайды:
- пайдаланушының бұрынғы сатып алулары туралы,
- себетке қосылған өнімдер туралы,
- тілектер тізіміне қосылған өнімдер туралы,
- курсордың қозғалысы туралы.
Машиналық оқыту алгоритмдері бұл ақпаратты талдайды және тұтынушы қай өнімді сатып алатынын болжайды. Содан кейін элемент арзанырақ стандартты тасымалдау арқылы пайдаланушыға ең жақын жеткізу орталығына жеткізіледі.
Заманауи сатып алушы жеке көзқарас пен бірегей тәжірибе үшін екі рет – ақшамен және ақпаратпен төлеуге дайын. Клиенттердің жеке қалауларын ескере отырып, тиісті деңгейде қызмет көрсету тек үлкен деректердің көмегімен мүмкін болады. Сала көшбасшылары үлкен деректер саласындағы жобалармен жұмыс істеу үшін тұтас құрылымдық бөлімшелерді құрып жатқанда, шағын және орта бизнес қорапты шешімдерге ставка жасайды. Бірақ ортақ мақсат - нақты тұтынушы профилін құру, тұтынушылардың қайғысын түсіну және сатып алу шешіміне әсер ететін триггерлерді анықтау, сатып алу тізімдерін бөлектеу және көбірек сатып алуға ынталандыратын жан-жақты жекелендірілген қызметті жасау.