Сейчас большие данные, другими словами Big Data, на пике спроса среди бизнеса.

Все потому, что аналитика входящей информации способна дать значимые выводы и помочь ритейлеру и потребителю двигаться в общем направлении.

Благодаря применению машинного обучения и интеллектуальному анализу данных, полученные результаты могут открывать интереснейшие закономерности для экономии ресурсов и оптимизации бизнес-процессов.

Можно сколько угодно повторять, что дата-анализ очень важен для бизнеса, но предлагаю рассмотреть реальные бенефиты для ритейлеров разных отраслей.

Путем изучения финансовых операций можно определить наиболее релевантную стоимость услуг. Статистика откроет глаза на то, нужно ли опустить ценник или его можно смело поднимать. Помимо курса валют и индексов фондовых рынков, бизнес обязан учитывать реальные нужды и интересы клиента.

Например, данные из фискальных чеков могут сформировать понимание о наиболее успешных временных срезах для покупок, среднем чеке и механике подбора товаров. То, что финансовые операции постепенно диджитализируются, говорит о потребности бизнеса видеть своего реального офлайн-клиента.

Цифровые чеки или диджитал-квитанции из двух крайностей, офлайна и онлайна, составляют единое целое. С помощью файлов Cookies из каждого цифрового чека можно автоматически собирать обезличенные данные об офлайн-покупках.

Это позволяет составлять целостный профайл реального потребителя, который заинтересован в товаре, сопоставлять релевантные потребности и интересы покупателя с его поведением в интернете. Данную информацию также можно использовать для настроек таргетированной рекламы. Видны ли результаты?

У компаний, которые применяют электронные чеки, тесты показывают увеличение продаж до 40%. Такая статистика должна перевести системы лояльности бизнеса на новый уровень, ведь обычные акции и скидки не дают такого результата.

Диджитал-квитанции как источник данных опережают по своему функционалу любую CRM-систему. Стандартный CRM-сервис может только хранить данные о покупках и контакты лояльных клиентов, фиксировать взаимодействия с клиентом и служить таск-менеджером для сотрудников.

Сервис электронных чеков, движимый искусственным интеллектом, открывает новые возможности: идентификация офлайн-клиентов в онлайне, сбор информации об интересах в сети, объединение офлайн-данных и онлайн-данных в единый профиль потребителя, сегментация и кластеризация аудиторий.

Зная потребности людей, понимая, что реально они хотят купить и чем интересуются, можно определить ключевые направления развития компании. Если потребителя интересуют только зонтики, то стоит минимизировать расходы на производство дождевиков и в приоритете держать зонтики.

Следующий немаловажный плюс от наличия информации — возможность прогнозировать, быть на несколько шагов впереди.

Всемирно известная сеть кофеен Starbucks перед открытием новой торговой точки проводит анализ по нескольким метрикам: локация, трафик, поведение потребителя и демографические показатели. Инсайты от 90 млн транзакций в неделю проходят четкий дата-анализ и используются в логистике бренда.

Цены на нефть, погодные условия, выборы президента — все это способно влиять на потребительское поведение людей. Мы живем в мире информации, поэтому ее нужно правильно анализировать, понимать свои ресурсы.