Как Big Data помогает ритейлерам увеличивать прибыль и улучшать обслуживание клиентов

Привет, друзья!

Данные стали ключевым ресурсом для большинства российских компаний, и ритейл — не исключение. Анализ больших данных позволяет розничным торговцам решать множество повседневных задач, от увеличения среднего чека до улучшения опыта покупателей.

Как это работает на практике? 👇

🛍 Например, сеть «Рив Гош» еще несколько лет назад внедрила предсказание поведения покупателей, в рамках которого среди всех держателей карт лояльности выявляет тех, кто совершит покупку в ближайшие 2 недели. А также прогнозирует топ-2 покупок по каждому из клиентов. Такая аналитика помогает бьюти-ретейлеру выявлять акции, которые одновременно выгодны как для покупателя, так и для самой сети с точки зрения маржинальности — win-win 💰

💼 Другой пример X5 Group — с помощью распределенной СУБД Arenadata DB компания построила платформу, на которой собрала, структурировала и описала все корпоративные данные. Это решение легло в основе культуры работы с данными. В результате ритейлер получил надежный сервис для анализа товаров, чеков, клиентов и контрагентов.

🔮 Еще одна важная задача продавцов — управлять запасами и прогнозировать спрос, и здесь тоже работают наши продукты. Например, Магнит планирует скидки так, чтобы вовремя освобождать место для новых поставок, а покупатели получали качественный товар по доступным ценам.

⚙️ Для этого в компании создали сервис прогнозирования, в составе которого аналитический модуль, построенный на базе Arenadata Hadoop (ADH). Из корпоративного хранилища туда переносят данные о продажах, остатках, статистике промоакций, календарях, операциях, лояльности, ценах, скидках и так далее. На основании этой информации строятся ML-модели для прогнозов. 

🔗 Кстати, недавно мы на примере компании Полюс рассказали, как Big Data помогает добывать золото: smart-lab.ru/blog/1082551.php

#DATA