Статья исследует роль аналитики данных в современном бизнесе и ее применение в сфере розничной торговли. Этот инструмент является мощным механизмом для получения ценной информации о покупателях, товарах, рынке и конкурентах. Статья обсуждает, как аналитика данных может помочь розничным компаниям анализировать покупательское поведение, определять предпочтения клиентов, прогнозировать спрос и разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии. Она также подчеркивает роль аналитики больших данных в управлении запасами, прогнозировании тенденций спроса и оптимизации ценообразования. В заключение, статья отмечает необходимость развития культуры работы с данными в организации и инвестирования в обучение сотрудников.
Ключевые слова: аналитика данных, управление, розничная торговля, покупательское поведение, предпочтения клиентов, ценообразование, обучение сотрудников.
The article explores the role of data analytics in modern business and its application in the retail industry. This tool is a powerful mechanism for obtaining valuable information about customers, products, market and competitors. The article discusses how data analytics can help retailers analyze shopping behavior, identify customer preferences, predict demand, and develop personalized marketing strategies. She also highlights the role of big data analytics in inventory management, forecasting demand trends, and optimizing pricing. In conclusion, the article notes the need to develop a culture of working with data in the organization and invest in employee training.
Keywords: data analytics, management, retail, purchasing behavior, customer preferences, pricing, employee training.
Big Data — это огромные объемы статических данных для анализа. При обработке большие данные раскрывают ценную информацию, которая позволяет ритейлерам предоставлять персонализированное обслуживание клиентов, оптимизировать управление запасами и цепочками поставок, открывать новые возможности роста и принимать более обоснованные решения по всем направлениям.
Учитывая исключительный потенциал больших данных, неудивительно, что компании вложили значительные средства в решения для розничной аналитики. Прогнозируется, что к 2027 году рынок розничной аналитики достигнет 23,8 млрд долларов. Чтобы максимизировать ценность этих инвестиций, ритейлеры также должны разработать стратегию работы с данными, которая опирается на опыт специалистов, внедряет надежные политики управления и делает полученные результаты не только доступными, но и пригодными для использования сотрудниками на всех уровнях организации.
Аналитика розничных данных в совокупности относится к методам, которые розничные торговцы используют для сбора, обработки и анализа информации, чтобы генерировать полезные идеи и значимые выводы. Существует четыре типа анализа розничных данных:
– Описательная аналитика. Самая распространенная форма розничной аналитики. Она отвечает на вопрос «Что случилось?», путем выявления закономерностей в исторических данных. Общие методы описательной аналитики включают традиционную бизнес-аналитику и визуализацию.
– Диагностическая аналитика. Если описательная аналитика отвечает на вопрос «Что произошло?», то диагностическая аналитика отвечает на вопрос «Почему это произошло?» По сути, диагностическая аналитика направлена на устранение факторов, которые привели к определенному результату. Общие методы диагностической аналитики включают детализацию, обнаружение, интеллектуальный анализ и корреляцию данных.
– Предиктивная аналитика. Предиктивная аналитика заключается в том, чтобы делать обоснованные предположения о вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Эту форму анализа может быть сложно реализовать без качественных данных и поддержки опытной команды специалистов по обработке и анализу информации. Общие методы прогнозной аналитики включают регрессионный анализ, прогнозирование, сопоставление с образцом и прогнозное моделирование.
– Предписывающая аналитика. Последний рубеж анализа розничных данных, предоставляет основанные на данных рекомендации, призванные помочь розничным торговцам принимать более обоснованные решения. Подобно предиктивной аналитике, предписывающая представляет собой продвинутую форму розничной аналитики данных и требует значительных знаний в области обработки и анализа информации. Общие методы предписывающей аналитики включают анализ графов, машинное обучение, нейронные сети, механизмы рекомендаций, эвристику и моделирование.
Стратегия компании в отношении данных устанавливает четкие ожидания и требования к сбору, хранению, обработке, совместному использованию, управлению и анализу. Это также гарантирует, что любые действия, предпринятые как прямой результат анализа данных, точно соответствуют заявленным бизнес-целям.
Преимущества анализа больших данных в розничной торговле
Комбинируя технологию анализа розничных данных со стратегией данных, розничные продавцы могут:
– Поднять персонализацию на новый уровень. Данные о клиентах дают ценную информацию о том, как клиенты думают, чувствуют и ведут себя на коллективном и индивидуальном уровне. Розничные продавцы могут использовать аналитику данных для сегментации клиентов на основе общих характеристик и создании подробных профилей для отдельных клиентов на основе их демографической принадлежности, их истории покупок и личных предпочтений, участия в программе лояльности клиентов и т. п. Используя эту информацию, розничные продавцы могут предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам, скидки на продукты и многое другое, создавая тем самым действительно уникальное обслуживание клиентов.
– Прогнозировать изменения потребительского спроса. Применяя прогнозную аналитику к историческим, рыночным, демографическим данным, тенденциям просмотра и т. п., розничные компании могут создавать прогнозы спроса с удивительной точностью. Эти прогнозы могут информировать обо всем, от рекламных кампаний до управления запасами и кадровых решений.
– Предвидеть сбои в цепочке поставок. Компании могут использовать аналитику данных, чтобы внимательно отслеживать неблагоприятные события по мере их развития, оценивать их потенциальное влияние на бизнес и принимать стратегические решения о том, как смягчить последствия. Компании могут применять аналитику к данным в режиме реального времени из внешних источников, чтобы предвидеть сбои еще до того, как они произойдут, и соответствующим образом планировать.
– Стимулировать продажи оптимальными ценами. Бизнес может использовать расширенную аналитику, чтобы оценить, как клиенты реагируют на различные уровни цен на продукты, и предсказать, как изменения цен повлияют на продажи. Это позволяет розничным торговцам устанавливать конкурентоспособные цены, которые максимизируют рентабельность продаж, и предлагать скидки или наборы продуктов для менее популярных товаров, компенсируя упущенные продажи и увеличивая оборачиваемость запасов.
Распространенные ошибки розничной аналитики и способы их решения
Учитывая возможные преимущества, которые Big Data предлагает, большими данными легко увлечься. Но слишком часто компании совершают ошибку, инвестируя в решение для расширенной аналитики без четко определенной стратегии обработки данных или плана того, как претворить в жизнь информацию, которую может предоставить такое решение.
– Ошибка № 1: упускать из виду человеческий фактор. Для многих предприятий решение для розничной аналитики может показаться кратчайшим путем к принятию решений на основе данных. Хотя это верно, что такое решение позволяет анализировать огромные объемы данных, неправильно полагать, что только технология может решить все проблемы. Недостаточно просто инвестировать в правильное решение —сотрудники также должны понимать, как оно работает, как интерпретировать данные и как извлечь пользу из этих данных. Это требует инвестиций в надлежащее обучение существующих сотрудников и поиска кандидатов с опытом работы с данными и аналитикой по мере роста количества рабочей силы.
– Ошибка № 2: думать об универсальном решении. В идеальном мире можно было бы использовать единое решение для анализа розничных данных во всей организации. В действительности, однако, такой подход «один размер подходит всем» крайне непрактичен. В конце концов, организация неоднородна: она состоит из нескольких отделов и сотен, если не тысяч, бизнес-пользователей, каждый из которых думает и ведет себя по-разному. Начать лучше всего со службы визуализации, которая делает данные легко усваиваемыми конечными пользователями, бизнес-аналитиками и ИТ-специалистами. Следующим шагом будет внедрение инструментов и сервисов, позволяющих создавать подробные отчеты с широкими возможностями форматирования, обеспечивающие четкое представление о каждом уровне операций вашего бизнеса и каждом этапе процесса продаж.
– Ошибка № 3: Неспособность определить ключевые показатели. Чтобы получить максимальную отдачу от инвестиций в аналитику данных и оценить успех стратегии, необходимо сначала определить показатели, которые компания собирается использовать для оценки эффективности бизнеса. Эти ключевые показатели эффективности будут выступать в качестве измеримых целей для команды бизнес-аналитиков, отмечать области для улучшения и гарантировать, что любые действия, основанные на данных, которые предпринимаются, точно соответствуют заявленным целям.
– Ошибка № 4: Формирование культуры аналитики снизу вверх, а не сверху вниз. Когда дело доходит до развития культуры анализа данных, многие предпочитают использовать восходящий подход, потому что этот подход использует данные в качестве отправной точки и обеспечивает более точный прогноз, на котором основывается бизнес-стратегия. У этого подхода есть только одна явная проблема: он заставляет адаптировать свою бизнес-стратегию в соответствии с данными, что может противоречить потребностям компании. Когда дело доходит до выбора решения для анализа розничных данных, лучше всего использовать подход, ориентированный на результат. Начать с определения проблемы, которую надо решить, провести проверку ценности этой цели, подтвердить результаты и соответствующим образом инвестировать в технологии. С точки зрения построения культуры анализа данных в розничной торговле, идите сверху вниз, а не снизу вверх. Подход «сверху вниз» отдает приоритет бизнес-инициативам, использует большие данные для стратегической оптимизации операций и мотивирует команды к совместной работе для достижения более широкой цели, устраняя разрозненность данных в процессе.
Заключение
Использование аналитики больших данных имеет огромный потенциал для улучшения эффективности и успешности бизнеса. С её помощью розничные компании могут анализировать покупательское поведение, определять предпочтения и потребности клиентов, а также прогнозировать спрос, что в свою очередь позволяет разрабатывать персонализированные маркетинговые акции, предлагать релевантные товары и услуги, улучшать качество обслуживания и увеличивать лояльность клиентов. При этом использование аналитики данных требует не только наличия технических инструментов и навыков, но и культуры работы с большими данными в организации. Розничным компаниям следует инвестировать в обучение своих сотрудников, развитие аналитических компетенций и формирование команд, способных анализировать данные и превращать их в ценную информацию для принятия решений. Аналитики данных в управлении розничной торговлей представляет значительные преимущества и становится неотъемлемой частью современного бизнеса.
Литература:
- Brian Kilcourse, «Retail Analytics: The Secret Weapon», 2017
- Michael O'Connell, «The Analytics Revolution in Retail: How to Unlock Hidden Profits by Optimizing Your Sales and Pricing», 2018
- Wayne L. Winston, «Retail Analytics: Integrated Forecasting and Inventory Management for Perishable Products in Retailing», 2019
- Sachin Jain, «Retail Analytics: The Secret Weapon to Drive Customer Loyalty and Predictive Success», 2021
- Alexander Dierks and Oliver Müller, «Data Analytics in Retail: How to Gain Competitive Advantage and Increase Profits», 2023.
