Большие данные в ретейле: системы персонализации и рекомендаций

Исследователи считают, что мировой рынок больших данных в розничной торговле вырастет в 2,5 раза за ближайшие 5 лет и составит $13,76 млрд. Big data постепенно превращаются из перспективного и удобного инструмента в абсолютную необходимость, без которой невозможно поддерживать конкурентную борьбу.

Вот только далеко не у всех компаний есть возможность тратить миллионы долларов на изучение рынка или построение собственных систем масштабных аналитики Big Data. Поэтому они активно используют прогнозирование спроса для формирование товарной матрицы. Сейчас тенденция на анализ всех собираемых данных актуальна как никогда.

Недавно команде геоаналитического сервиса Geo.Platforma попался интересный материал от редакции портала Haika о том, как аналитика больших данных способна прокачать эффективность бизнесе в сфере розничной торговли и как компании используют ее сегодня. Переводом этой статьи делимся с читателями нашего блога.

Содержание:

Отрасль розничной торговли одной из первых начала использовать большие массивы данных. От платежной информации клиентов и инвентарного учета до управления цепями поставок в логистике и потребительского поведения — ретейлеры годами собирают и анализируют данные. Тем не менее с появлением технологий анализа больших данных компании в сфере ретейла стали переосмысливать то, как использовать эти данные. В этой статье мы разберем, что такое «большие данные» и какую пользу они приносят компаниям.

Большие данные — это массивы структурированной, частично структурированной или неструктурированной информации, которые с высокой скоростью генерируются из различных источников. К примеру, из социальных сетей, онлайн-транзакций, разных датчиков и так далее. Эти данные зачастую слишком массивны для эффективной аналитики классическими методами.

Существует три ключевых характеристики больших данных:

Используя продвинутые техники и технологии анализа, ретейлеры способны извлекать ценные инсайты из массивов данных, чтобы усовершенствовать процессы принятия решений и получить конкурентное преимущество на рынке.

Компании в сфере ретейла одними из первых увидели огромный потенциал больших данных в улучшении бизнес-процессов и пользовательского опыта. И вот два наиболее ощутимых преимущества, которые получают компании ретейл-сектора:

Персонализация стала крайне важным аспектом пользовательского опыта в розничной торговле. Благодаря использованию больших данных предприятия получают глубокое понимание индивидуальных предпочтений клиента, его поведения и истории покупок. Это позволяет им делать персональные рекомендации товаров, специальные рекламные акции и таргетированные маркетинговые кампании.

С помощью аналитики Big Data компании могут анализировать огромные массивы пользовательской информации, чтобы отслеживать закономерности и тренды. Эти инсайты позволяют ретейлерам создавать хорошо персонализированные активности через разные точки касания, включая онлайн-платформы мобильные приложения и непосредственные взаимодействия на сайте магазина. Как результат, покупатели чувствуют себя более вовлеченными, что увеличивает их лояльность и повышает показатели конверсии.

Системы рекомендаций на основе больших данных стали настоящим прорывом для ретейлеров. Они анализируют большие массивы пользовательской информации, включая покупки, историю поиска и демографические данные, чтобы персонализировать рекомендации по продуктам.

Используя аналитику Big Data, компании могут создавать максимально точные и релевантные рекомендации для клиентов. Это не только улучшает пользовательский опыт, но также повышает продажи и позволяют строить более релевантные программы лояльности. По данным исследования Accenture, 75% потребителей с большей вероятностью делают покупки на основе персональных рекомендаций.

В современном мире цифровых технологий персонализированный опыт стал центром внимания компаний, работающих в самых разных отраслях. Но особенно важен он в сфере ретейла. С развитием технологий у компаний сейчас есть возможность использовать предиктивный анализ, чтобы делать своим клиентам максимально индивидуальные и актуальные предложения. Давайте разберемся, как предиктивный анализ перевернул персонализацию в ретейле.

Повышение удовлетворения клиентов. Персонифицированный опыт ведет к довольным клиентам и повышению лояльности. Когда потребитель понимает, что его понимают и ценят, он будет теснее взаимодействовать с брендом и покупать снова. Предиктивный анализ помогает бизнесу создавать персонализированный опыт, который откликается у покупателей, а это приводит к повышению уровня их удовлетворения.

Внедрение предиктивного анализа в розничной торговле привело к мощной персонализации пользовательского опыта. Вот несколько примеров, как компании используют технологии для работы с клиентами:

В качестве выводов стоит сказать, что предиктивный анализ трансформирует сферу ретейла, ведь с его помощью бизнес может максимально персонализировать покупательский опыт своих клиентов. Благодаря пониманию поведения потребителя, сегментирования аудитории и использования данных в режиме реального времени, компании создают индивидуальный опыт, который улучшает лояльность клиентов. А по мере развития технологий мы можем ожидать еще более инновационные методики предиктивного анализа в будущем.

Системы рекомендаций стали неотъемлемой частью сферы розничной торговли, перевернув то, как клиент ищет и покупает товары. Эти системы используют продвинутые алгоритмы для анализа данных и обеспечивают персонифицированные рекомендации на основе индивидуальных предпочтений и истории поиска. Понимая поведение и предпочтения клиента, ретейлеры могут предлагать более индивидуальный покупательский опыт, что повышает удовлетворение клиента и способствует росту продаж.

Процесс создания рекомендательных систем включает в себя несколько ключевых этапов:

1. Сбор данных: Ретейлеры собирают огромное количество данных из различных источников, включая профили покупателей, историю покупок, модели просмотра сайтов и даже активность в социальных сетях. Эти данные служат основой для создания точных профилей покупателей.

2. Обработка данных: После сбора данные обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения и методов искусственного интеллекта. Эти алгоритмы извлекают из данных ценные сведения и закономерности, позволяющие системе понять предпочтения и поведение клиентов.

3. Фильтрация и анализ: Затем система фильтрует собранные данные, чтобы выявить релевантные товары, соответствующие предпочтениям каждого покупателя. При этом анализируются такие факторы, как предыдущие покупки, рейтинги товаров и отзывы, чтобы сформировать список потенциальных рекомендаций.

4. Формирование рекомендаций: На основе проведенного анализа рекомендательная система формирует список персонализированных рекомендаций для каждого пользователя. Эти рекомендации могут отображаться на сайте или в приложении ретейлера различными способами, например в разделах «Вам также может понравиться» или в персонализированных электронных письмах.

5. Непрерывное обучение: Рекомендательные системы постоянно учатся и адаптируются на основе отзывов и взаимодействия с пользователями. По мере того как покупатели пользуются рекомендованными товарами, система собирает больше данных для уточнения будущих рекомендаций, повышая их точность с течением времени.

Многие компании успешно внедрили рекомендательные системы для улучшения покупательского опыта своих клиентов. Вот несколько ярких примеров:

1. Amazon: Система рекомендаций Amazon известна своей точностью и эффективностью. Анализируя историю покупок, поведение покупателей и рейтинги товаров, Amazon предлагает соответствующие товары в разделах «Вместе с этим покупают» и «Рекомендуем вам». Это в значительной степени способствовало успеху компании как крупнейшего в мире интернет-магазина.

2. Netflix: Ведущая платформа потокового вещания сильно полагается на рекомендательные системы, чтобы персонализировать предложения контента для своих пользователей. Анализируя привычки просмотра, пользовательские рейтинги и жанровые предпочтения, Netflix рекомендует фильмы и телешоу, которые соответствуют интересам каждого пользователя. Это позволило значительно повысить вовлеченность и удержать пользователей.

3. Spotify: Гигант потокового вещания Spotify использует рекомендательные системы для создания персонализированных плейлистов для своих пользователей. Анализируя историю прослушивания, пользовательские плейлисты и музыкальные предпочтения, Spotify формирует плейлисты Discover Weekly и Release Radar с учетом вкусов каждого пользователя. Это оказалось мощным инструментом для поиска музыки и удовлетворения потребностей пользователей.

4. Sephora: Компания Sephora, торгующая косметикой, использует рекомендательные системы, чтобы предлагать своим клиентам персонализированные средства для макияжа и ухода за кожей. Учитывая тип кожи, цветовые предпочтения и прошлые покупки, Sephora предлагает индивидуальные рекомендации на своем сайте и в приложении, обеспечивая более персонализированный опыт покупок.

Эти примеры подчеркивают универсальность и эффективность рекомендательных систем в сфере розничной торговли. Используя пользовательские данные и передовые алгоритмы, ретейлеры могут создать персонализированный опыт, который повышает вовлеченность покупателей, их удовлетворенность и, как результат, увеличивает продажи.

В качестве итогов стоит сказать, что рекомендательные системы играют важнейшую роль в розничной торговле, предлагая персонализированные рекомендации товаров на основе предпочтений покупателей. Понимая принцип работы этих систем и изучая успешные внедрения, ретейлеры могут использовать возможности рекомендательных систем для повышения качества покупок и роста бизнеса.