14 сентября 2020

Как аналитика становится рабочим инструментом в ритейле

В основе цифровой трансформации бизнеса лежат решения на основе бизнес-анализа (BI). При этом данные не влияют на продажи напрямую, и ими нужно правильно распорядиться. Каким образом аналитика, основанная на ИИ и свободных запросах, сформулированных простым языком, может быть встроена в бизнес розничной компании?

Андрей Капранов, директор центра инновационных технологий Navicon.

Данные превратились в топливо современного ритейла: розничные компании детально изучают потребности и запросы, покупательское поведение клиентов, чтобы корректировать предложения в соответствии с ними. 

Но если несколько лет назад доступ к дашбордам был прерогативой топ-менеджмента компании и основой принятия стратегических решений, сегодня инструменты анализа данных становятся доступны менеджерам, маркетологам и продавцам, предоставляя возможность принимать более эффективные решения в моменте. 


Каким образом BI совершает очередную революцию в торговле, теперь уже во front-end? 

Цифровая трансформация на основе данных стала главным критерием конкурентоспособности в рознице. Традиционные игроки, вслед за компаниями e-commerce, запустили процессы цифровизации, чтобы создавать для клиентов опыт, выходящий за пределы физического пространства магазинов. 

«Топливом» для BI-систем являются данные CRM-систем, электронной почты, терминалов PoS и других источников вплоть до радиомаяков в торговых залах и носимых устройств.

Концепция новой розничной торговли была впервые предложена основателем Alibaba Джеком Ма: именно он заявил о необходимости интеграции онлайна и офлайна и создании единой экспериментальной розничной среды. Ма полагал, что это позволит повысить продажи за счет роста вовлеченности клиентов. Он не ошибся, и сегодня капитализация Alibaba, в которой работает свыше 65 000 штатных сотрудников, составляет более $600 млрд.


Мгновенный доступ

В основе революции данных лежат современные решения бизнес-анализа (BI). Технологии внедряются на всех этапах цепочки создания стоимости в торговле, но поскольку данные не влияют на продажи напрямую, ими нужно правильно распорядиться. 

Прогрессивные инструменты BI анализируют действия потребителей, отслеживают показатели продаж и запасов, а также генерируют аналитику, позволяющую получить представление о покупателях, продажах и запасах. На базе такой аналитики принимаются оперативные решения, как стратегические, так и тактические, увеличивающие доход в розничном бизнесе.

«Топливом» для BI-систем являются данные CRM-систем, электронной почты, терминалов PoS и других источников вплоть до радиомаяков в торговых залах и носимых устройств. Решения для анализа данных не просто строят фактические отчеты, но и обогащают их трендовой аналитикой. Все больше BI-систем внедряют инструменты машинного обучения и обработки естественного языка, благодаря чему бизнес-пользователи могут «общаться» с такими системами, то есть обращаться к системам с конкретными вопросами и получать на них ответы в режиме реального времени. 

С другой стороны, интеллектуализация BI-систем, их возможность работать с запросами пользователей, сформулированными естественным языком, возможность поиска по неограниченным объемам данных, которая получила название Search&AI-Driven Analytics, наконец, позволили монетизировать большие данные розничных компаний в реальном времени. Бизнесу больше не нужно тратить время на подготовку аналитических отчетов в течение многих суток: любой менеджер, задавая вопрос такой системе, моментально получает информацию, которая необходима ему для принятия решения в конкретной ситуации. 

Крупнейшие торговые компании выбирают Search&AI-Driven Analytics: например, Canadian Tire, JD Sports, Walmart. Специализированное решение позволяет обращаться к большим данным сотрудникам и командам — от мерчендайзеров и категорийных менеджеров до финансовых сотрудников и руководителей. В частности, сегодня более 5000 служащих Walmart имеют возможность использовать в своей работе продвинутую аналитику, которая строится на базе более чем 60 Тб данных. 

Анализ историй клиентов, собранных с помощью приложений PoS и CRM, агрегированных в базе данных BI, может выявить поведенческие модели и предпочтения покупателей.

Они генерируют около 120 тысяч ad-hoc запросов в неделю. Все это говорит о том, что аналитика стала полноценным инструментом принятия решений для Walmart на всех уровнях, значит, сотрудники могут выстраивать более конкурентоспособную стратегию, опираясь на глубокое знание бизнеса, показатели и тренды.  При этом каждые шесть месяцев количество данных возрастает в четыре раза.


Эффективные сценарии

Каким образом аналитика, основанная на ИИ и свободных запросах, может быть встроена в бизнес розничной компании? 

Существуют несколько базовых сценариев ее использования, и один из них — управление продажами. В реальном времени такие системы позволяют оценить продажи в разных разрезах по всем торговым точкам, чтобы оценить спрос, минимизировать возможный дефицит востребованной продукции и минимизировать вероятность затоваривания складов. 

Громоздкие аналитические отчеты, неприменимые к реальной жизни, более не актуальны, поскольку розница вынуждена не только подстраиваться под действия активных конкурентов, но и под меняющиеся каждый день правила игры в условиях пандемии. Компании ищут ответы на конкретные вопросы. 

Например, как один магазин соотносится с другим? Как выручка конкретного магазина соотносится с региональными продажами? Какой магазин должен быть закрыт, а какой, например, наоборот, не справляется с растущими запросами и требует усиления? Таким образом, BI помогают влиять на конкретные операционные показатели и на тактику компании на ближайшем горизонте событий. 

Вторая по значимости область применения современных BI-решений в рознице — создание персонализированного опыта покупателей, причем не только в e-commerce. В России рынок онлайн-торговли по итогам 2019 года составил 1,6 трлн рублей, по данным Data Insight, а вся розница 33,53 трлн рублей (по данным Росстата), так что доля онлайна пока не превышает 5%. 

Это значит, что львиная доля покупателей по-прежнему приобретает товары в физических магазинах. Причем исследования Epsilon показывают, что 80% постоянных покупателей совершают покупки только с брендами, которые предлагают индивидуальный опыт покупок. Значительное число покупателей по-прежнему высоко ценят личную помощь и советы, которые они получают от продавцов в магазинах. 

BI-решения позволяют повысить эффективность целевых маркетинговых кампаний благодаря использованию уникальной информации, такой как триггерные точки покупателя, схемы покупок, способы взаимодействия с брендом и других параметров.

Они также ценят возможность получить покупки на месте, а не ждать доставки. Сетевая революция создала новое поколение хорошо информированных клиентов, чей выбор мотивирован гораздо большим количеством факторов, чем просто лучшая цена. И в этой области именно BI помогает ритейлу создавать персональную историю с каждым клиентом в отдельности. 

Анализ историй клиентов, собранных с помощью приложений PoS и CRM, агрегированных в базе данных BI, может выявить поведенческие модели и предпочтения покупателей. Инструменты BI позволяют проводить детальный анализ воронок, анализировать и улучшать взаимодействие с клиентами во время каждой их встречи с брендом. То есть, в том числе, консультантами непосредственно в торговых залах, и это возможно благодаря BI.

Кроме того, BI-решения позволяют повысить эффективность целевых маркетинговых кампаний благодаря использованию уникальной информации, такой как триггерные точки покупателя, схемы покупок, способы взаимодействия с брендом и других параметров. Также решения для бизнес-аналитики облегчают маркетинговый бенчмаркинг, позволяя выявлять наиболее и менее прибыльные практики.

Эта область остается самой недооцененной: по данным Gartner, только 29% маркетологов используют продвинутые аналитические модели. Большинство из них по-прежнему не знает, каким образом распорядиться тем богатством пользовательских данных, которыми они владеют, причем 40% ищут нужные данные, а треть строят собственные отчеты. При этом 8 из 10 готовы попробовать инструменты анализа данных для принятия маркетинговых решений уже в ближайший год, а значит маркетинг на основе BI будет развиваться.

 

Источник: New Retail

Петербург включает федеральные и ведомственные клиники в единый цифровой контур здравоохранения

18 сентября 2020

ФГБУ «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А.М. Никифорова» МЧС России успешно подключен к государственной информационной системе в сфере здравоохранения (ГИС РЕГИЗ) Санкт-Петербурга. Врачи центра получили доступ к сервису «Электронная медицинская карта петербуржца».

 

Syssoft обеспечил компанию «Цезарь Сателлит» инструментами аудита ИТ-инфраструктуры

18 сентября 2020

Компания Syssoft («Системный софт»), центр экспертизы в области программного обеспечения, завершила поставку и внедрение решений для контроля ИТ-инфраструктуры в компании «Цезарь Сателлит», крупном операторе систем безопасности для автомобилей и недвижимости.

 

В финале Scratch-Олимпиады пройдут открытые мастер-классы по программированию

17 сентября 2020

19-20 сентября 2020 года состоится финал Международной Scratch-Олимпиады по креативному программированию. В итоговых состязаниях встретятся более 300 участников из 9 стран мира. Для гостей финала пройдут открытый Scratch-тест и мастер-классы педагогов "РОББО" на английском языке.

 

Опубликована цифровая карта транспортной системы Ленинградской области

17 сентября 2020

Компания SIMETRA, центр компетенций в области транспортного моделирования и планирования, опубликовала интерактивную карту транспортной системы Ленинградской области.

 

Konica Minolta запустила приложение Personalize для индивидуальной настройки интерфейса МФУ

16 сентября 2020

Konica Minolta разработала приложение Personalize для многофункциональных устройств. Оно помогает персонализировать панель управления МФУ в соответствии с индивидуальными предпочтениями пользователей. Это сокращает время работы с устройствами.