Представьте себе, что ваш магазин состоит только именно из тех продуктов, которые ваши клиенты желают купить, а да еще и точном количестве штука-в-штуку, которое бы они купили. Ваш веб-сайт содержит все правильные ключевые слова. И понятие уценки, осталось в прошлом. Если вы не являетесь мастером психологической настройки личности или у вас нет доступу к каждому из личных кабинетов ваших клиентов, достижение такой степени совершенства инвентаризации походит стремиться к нулю.

Это можно сделать при помощи аналитики больших объемов пользовательских данных.

Пока безупречная инвентаризация остается невозможной, розничные продавцы могут гораздо более точно предсказать горячие продукты и торговые тенденции благодаря так называемая серия подходов Big Data.

Что такое Big Data

Big Data оперирует огромным объемом данных. Подобные объемы собираются, например, в Интернет-магазинах. Аналитика создается мгновенно и преобразуется в полезную информацию, которая может помочь конкретному предприятию улучшить их сервис для клиентов, производственные линии, маркетинг, каналы поставок, и многие другие аспекты ихнего бизнеса. И, да, Big Data также может быть ценным союзником в поисках идеальной схемы инвентаризации и идеально разработанного веб-сайта.

Прогнозирование следующего хита продаж

Плох тот продавец, который не смог предвидеть спрос на продукт, который оказался горячей новинкой.

Однако, Big Data может помочь ритейлам предсказать будущий спрос собирая статистику о том что клиенты ищут в Интернете, что они обсуждали в социальных медиа, о том что предлагает реклама. Продавцы будут лучше подготовлены.

Например, если огромный сегмент из ваших онлайн-покупателей использует ваш поиск чтобы найти какой-нибудь продукт, а в данный момент его нет в наличии, вы сможете добавить его в ваш инвентарь.

Если система обнаруживает, что хэштег с этим продуктом в тренде социальной сети (например, Twitter), то продавцы будут лучше подготовлены и тем более необходимо увеличивать закупку.

Определение местных различий

Big Data помогает решить важный вопрос инвентаризации и логистики. Общенациональные ритейлеры должны быть в состоянии точно определять различия особенности, найденные в региональных и местных рынках.

Оценка потребительского спроса

Розница должна быть в состоянии оценивать насколько хорошо продукт продается. Благодаря Big Data, продавцы могут определить успешность продукта почти сразу же после старта продаж.

Определение индивидуальных потребностей

Что бы вы сделали, если бы могли читать мысли клиентов? Вы бы знали, что чей-то сын собирает фигурки Lego, дочь мечатает о новых наушниках Beats. Вы были бы в состоянии дать этому клиенту именно то что ему нужно и на ту цену, которую он мог бы себе позволить. Это мечта ритейлера и Big Data стремится выполнить именно эту задачу.

Ритейлеры будут лучше подготовлены и смогут определять какие продукты на каких потребителей рассчитаны. Покупательные привычки многодетного папы будут существенно отличаться от тех, которые есть, например, у матери одиночки. Вооружившись необходимой информацией розничные продавцы смогут представить персонализированные рекламные акции и специальные предложения.

Big Data также в состоянии определить популярные группы зависимых товаров. Ярким примером является знаменитая: “клиенты, которые купили этот товар, также купили…”.



На основе информации извлеченной из больших данных, Amazon может определить, например, что люди которые покупают Chromebook также часто приобретают и Nexus, в итоге Amazon сделает предложение купить и его.

Вскоре покупатели смогут легко находить то что ищут. Вскоре потребители смогут наслаждаться более персонализированными и приятными предложениями по покупкам.

Именно это мечта ритейлера.

Следите за новостями и тенденциями из мира IT в блогах на сайте социальной сети MegaIndex.org