Big data для ритейла:

Аналитика данных в ритейле - это уже не тренд, а норма. Компании, у которых есть доступ к высококачественным данным и которые знают, как их использовать, в будущем станут ценными для своих клиентов. Давайте посмотрим, как большие данные могут использоваться в ритейле для того, чтобы дать бизнесу мощное конкурентное преимущество.

Большие данные могут помочь ритейлу понять тенденции потребления. Поведенческая аналитика на основе существующих данных помогает ритейлерам предсказать, какой будет следующий тренд.

Это помогает бизнесу быстрее определять новые предпочтения покупателей, избежать оттока клиентов и точнее управлять запасами товаров. Данные об онлайн-поведении покупателей могут помочь в прогнозировании следующих покупок, а значит сделать точнее стратегическое планирование.

Анализ и обработка уже имеющихся у ритейла данных также помогает спрогнозировать следующую покупку клиента. Например, при достаточном количестве данных об этом клиенте, математическая модель Weezmo анализирует его покупки в различных сферах, дополнительные онлайн-переменные, а также сезонность и другие факторы для того, чтобы в результате выбрать товар, который наиболее вероятен в качестве повторной покупки.

Объединение e-commerce и традиционных магазинов становится все более актуальным. В то время как Амазон выходит в офлайн с Амазон Go, все больше крупных офлайн-ритейлеров запускают интернет-магазины. Успешная стратегия на будущее включает в себя сочетание онлайн и офлайн ритейла. Клиенты интернет-магазина могут читать обзоры продуктов, использовать мобильные платежи, выбирать идеальный размер, цвет, проверить доступность товара и т. д.

У традиционных магазинов есть другие преимущества, такие как возможность видеть продукты в реальной жизни, прикоснуться к ним, попробовать их и примерить. Это личное взаимодействие может стимулировать гораздо больше продаж.

Согласно исследованиям Forrester, 71% клиентов хотят получать больше информации о товаре в интернет-магазине. В то же время, 50% хотят купить онлайн и забрать в магазине. Когда люди просматривают продукты в вашем интернет-магазине, вы можете поощрять их посещать ближайший офлайн магазин, чтобы увидеть товар, прежде чем покупать его (кроме того, это может предотвратить возврат заказов). Также самовывоз из магазина решает одну из самых больших проблем в индустрии интернет-шоппинга - доставки.

Если ваш бизнес продает и офлайн, и онлайн, то у вас есть возможность объединить обе сферы торговли с помощью данных.

Данные о продажах в реальном времени могут служить базой для анализа влияния рекламы и измерения ROI отдельных кампаний, измерения цикла продаж и его ускорения, объединения товаров в группы по принципу кросс-продаж. Обладая большими данными о продажах, можно проследить не только сезонность и другие внешние факторы, которые влияют на покупки. Например, качество обслуживания.


Данные о качестве сервиса, полученные в режиме реального времени, позволяют улучшить опыт покупки в магазине и снизить репутационные риски. Доволен ли клиент обслуживанием? Есть ли у него замечания к качеству товаров и работе продавцов? Отзывы, которые бизнес может получать сразу после совершения покупки, отображают реальную ситуацию в конкретном магазине.

Среди многочисленных способов объединения офлайн и онлайн данных, Weezmo предлагает простое в реализации решение, поскольку внедрение электронных чеков не требует интеграции с кассовыми аппаратами. Но объем данных, которые будут получены от продаж, позволит ответить на главные вопросы для ритейла: