Мой старт в аналитике. Как применять аналитику в офлайн-бизнесе?

2019 год. Я только переехал в Москву и начал работать аналитиком в небольшом, но очень амбициозном стартапе. У компании была модель с западного рынка — краудсорсинг данных для крупных FMCG и ритейла. Для российского рынка это было что-то новое: гибрид Uber и Nielsen, только в мобильном приложении.

Работала модель следующим образом — например, Nestle или Danone платят серьёзные деньги за то, чтобы их продукция располагалась определённым образом в розничных сетях: «Пятёрочка», «Магнит» и т.д. Например за расположение на «золотой полке» (полки в магазинах на уровне глаз). Она даёт максимальные продажи. Но возникает проблема: как убедиться, что товар действительно стоит там, где должен, во всех магазинах по стране?

Ответ — через тысячи пользователей, которые устанавливали наше приложение, брали задания в своём городе, фотографировали то, что нам нужно, и загружали фото в систему. За каждое выполненное задание они получали вознаграждение. Затем фотографии через модерацию и ИИ преобразовывались в данные. И дальше — уже включалась аналитика.

Наша задача была собрать и обработать эти данные, очистить, агрегировать, визуализировать (дашборды, презентации, отчеты). Сделать из разрозненных данных — понятную отчётность и конкретные рекомендации для бизнеса.

Это яркий пример того, как даже офлайн-бизнес можно оцифровать — если использовать нестандартные подходы, такие как краудсорсинг сбора данных. В условиях, когда у ритейла не так много прозрачности.

Для меня это был сильный старт: большие бренды, живые задачи, ответственность. Именно тогда я впервые увидел, как данные становятся инструментом реального влияния.

Подробнее об аналитике и данных читайте в Telegram-канале Владислава Захарова