Daghang Data sa serbisyo sa tingi

Giunsa paggamit sa mga tigbaligya ang dagkong datos aron mapaayo ang pag-personalize sa tulo nga hinungdanon nga aspeto alang sa pumapalit - lainlaing, tanyag ug paghatud, gisulti sa Umbrella IT

Sa ulahing bahin sa 1990s, ang mga negosyante gikan sa tanan nga mga kahimtang sa kinabuhi nakaamgo nga ang datos usa ka bililhon nga kapanguhaan nga, kung gamiton sa husto, mahimong usa ka gamhanan nga himan sa impluwensya. Ang problema mao nga ang gidaghanon sa mga datos miuswag pag-ayo, ug ang mga pamaagi sa pagproseso ug pag-analisar sa impormasyon nga naglungtad niadtong panahona dili igo nga epektibo.

Sa 2000s, ang teknolohiya mikuha ug quantum leap. Ang mga scalable nga solusyon nagpakita sa merkado nga makaproseso sa wala'y istruktura nga impormasyon, makasagubang sa taas nga mga workloads, makahimo og lohikal nga mga koneksyon ug maghubad sa gubot nga datos ngadto sa usa ka mahubad nga format nga masabtan sa usa ka tawo.

Karon, ang dagkong datos gilakip sa usa sa siyam ka mga lugar sa Digital Economy sa programa sa Russian Federation, nga nag-okupar sa mga nanguna nga linya sa mga rating ug gasto nga mga butang sa mga kompanya. Ang pinakadako nga pagpamuhunan sa dagkong mga teknolohiya sa datos gihimo sa mga kompanya gikan sa sektor sa pamatigayon, pinansyal ug telekomunikasyon.

Sa 10-20 ka tuig, ang dagkong datos mahimong panguna nga paagi sa pag-capital ug adunay papel sa katilingban nga ikatandi sa importansya sa industriya sa kuryente, giingon sa mga analista.

Ang mga mamalitay karon dili na usa ka walay nawong nga gidaghanon sa mga estadistika, apan maayo nga gihubit nga mga indibidwal nga adunay talagsaon nga mga kinaiya ug mga panginahanglan. Sila mapilion ug mobalhin sa usa ka tatak sa kakompetensya nga walay pagmahay kon ang ilang tanyag daw mas madanihon. Mao nga ang mga retailer naggamit og dagkong datos, nga nagtugot kanila sa pagpakig-uban sa mga kustomer sa usa ka target ug tukma nga paagi, nga nagpunting sa prinsipyo sa "usa ka talagsaon nga konsumidor - usa ka talagsaon nga serbisyo."

1. Personalized assortment ug episyente nga paggamit sa luna

Sa kadaghanan nga mga kaso, ang katapusang desisyon nga "mopalit o dili mopalit" mahitabo na sa tindahan duol sa estante nga adunay mga butang. Sumala sa estadistika sa Nielsen, ang pumapalit mogugol lamang ug 15 segundos sa pagpangita sa hustong produkto sa estante. Kini nagpasabot nga kini mao ang importante kaayo alang sa usa ka negosyo sa paghatag sa kamalaumon assortment sa usa ka partikular nga tindahan ug ipakita kini sa husto nga paagi. Aron ang assortment matubag ang panginahanglan, ug ang display aron mapauswag ang mga baligya, kinahanglan nga tun-an ang lainlaing mga kategorya sa dagkong datos:

• lokal nga demograpiko,
• solvency,
• perception sa pagpalit,
• mga pagpalit sa programa sa pagkamaunongon ug daghan pa.

Pananglitan, ang pagtimbang-timbang sa kasubsob sa pagpalit sa usa ka kategorya sa mga butang ug pagsukod sa "switchability" sa usa ka pumapalit gikan sa usa ka produkto ngadto sa lain makatabang nga masabtan dayon kung unsang butanga ang mas maayo nga gibaligya, nga sobra, ug, busa, mas makatarunganon nga pag-apod-apod sa salapi. mga kapanguhaan ug plano nga luna sa tindahan.

Ang usa ka bulag nga direksyon sa pagpalambo sa mga solusyon base sa dagkong datos mao ang episyente nga paggamit sa wanang. Kini ang datos, ug dili intuwisyon, nga gisaligan karon sa mga merchandiser kung nagbutang mga butang.

Sa mga hypermarket sa X5 Retail Group, ang mga layout sa produkto awtomatiko nga gihimo, nga gikonsiderar ang mga kabtangan sa mga kagamitan sa tingi, gusto sa kustomer, datos sa kasaysayan sa pagbaligya sa pipila nga mga kategorya sa mga butang, ug uban pang mga hinungdan.

Sa parehas nga oras, ang pagkahusto sa layout ug ang gidaghanon sa mga butang sa estante gibantayan sa tinuud nga oras: pag-analisar sa video ug mga teknolohiya sa panan-awon sa kompyuter ang pag-analisar sa stream sa video nga gikan sa mga camera ug gipasiugda ang mga panghitabo sumala sa gitakda nga mga parameter. Pananglitan, ang mga empleyado sa tindahan makadawat usa ka senyales nga ang mga garapon sa de-latang mga gisantes naa sa sayup nga lugar o nga ang condensed milk nahurot sa mga estante.

2. Personal nga tanyag

Ang pag-personalize sa mga konsumedor usa ka prayoridad: sumala sa panukiduki ni Edelman ug Accenture, ang 80% sa mga pumapalit mas lagmit nga mopalit sa usa ka produkto kung ang usa ka retailer mohimo og personal nga tanyag o mohatag og diskwento; Dugang pa, 48% sa mga respondents dili magpanuko sa pag-adto sa mga kakompetensya kung ang mga rekomendasyon sa produkto dili tukma ug dili makatubag sa mga panginahanglan.

Aron makab-ot ang mga gilauman sa kustomer, ang mga retailer aktibo nga nagpatuman sa mga solusyon sa IT ug mga himan sa analytics nga nagkolekta, nag-istruktura ug nag-analisa sa datos sa kustomer aron makatabang nga masabtan ang konsumidor ug magdala sa interaksyon sa personal nga lebel. Usa sa mga popular nga format sa mga pumapalit - ang seksyon sa mga rekomendasyon sa produkto "mahimo kang interesado" ug "pagpalit niini nga produkto" - naporma usab base sa pag-analisar sa nangaging mga gipamalit ug mga gusto.

Ang Amazon nagmugna niini nga mga rekomendasyon gamit ang collaborative filtering algorithms (usa ka pamaagi sa rekomendasyon nga naggamit sa nahibal-an nga mga gusto sa usa ka grupo sa mga tiggamit sa pagtagna sa wala mailhi nga mga gusto sa laing user). Sumala sa mga representante sa kompanya, 30% sa tanan nga halin tungod sa Amazon recommender system.

3. Personal nga paghatud

Mahinungdanon alang sa usa ka modernong pumapalit nga makadawat dayon sa gitinguha nga produkto, bisan kung kini ang paghatud sa usa ka order gikan sa usa ka online nga tindahan o ang pag-abut sa gitinguha nga mga produkto sa mga estante sa supermarket. Apan ang katulin lamang dili igo: karon ang tanan dali nga gihatag. Ang indibidwal nga pamaagi hinungdanon usab.

Kadaghanan sa mga dagkong retailer ug mga tigdala adunay mga sakyanan nga adunay daghang mga sensor ug RFID tags (gigamit sa pag-ila ug pagsubay sa mga butang), gikan diin daghang impormasyon ang nadawat: data sa kasamtangan nga lokasyon, gidak-on ug gibug-aton sa kargamento, kahuot sa trapiko, kahimtang sa panahon , ug bisan ang pamatasan sa drayber.

Ang pag-analisar niini nga datos dili lamang makatabang sa paghimo sa labing ekonomikanhon ug pinakapaspas nga agianan sa ruta sa tinuod nga panahon, apan nagsiguro usab sa transparency sa proseso sa pagpadala alang sa mga pumapalit, kinsa adunay oportunidad sa pagsubay sa pag-uswag sa ilang order.

Ang pag-personalize sa pagpadala usa ka hinungdan nga hinungdan alang sa pumapalit sa yugto sa "katapusang milya". Ang usa ka retailer nga naghiusa sa datos sa kustomer ug logistik sa estratehikong yugto sa paghimog desisyon makahimo dayon sa pagtanyag sa kliyente sa pagkuha sa mga butang gikan sa punto sa isyu, diin kini ang pinakapaspas ug pinakabarato nga paghatod niini. Ang tanyag nga makadawat sa mga butang sa samang adlaw o sa sunod, uban ang diskwento sa pagpadala, makadasig sa kliyente nga moadto bisan sa pikas tumoy sa siyudad.

Ang Amazon, sama sa naandan, nag-una sa kompetisyon pinaagi sa patente sa predictive logistics nga teknolohiya nga gipadagan sa predictive analytics. Ang hinungdan mao nga ang retailer nagkolekta sa datos:

• mahitungod sa nangaging mga gipamalit sa tiggamit,
• mahitungod sa mga produkto nga gidugang sa kariton,
• mahitungod sa mga produkto nga gidugang sa wishlist,
• mahitungod sa mga paglihok sa cursor.

Gi-analisar sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina kini nga kasayuran ug gitagna kung unsang produkto ang lagmit nga paliton sa kustomer. Ang butang dayon ipadala pinaagi sa mas barato nga standard shipping sa shipping hub nga labing duol sa user.

Ang modernong pumapalit andam nga mobayad alang sa usa ka indibidwal nga pamaagi ug usa ka talagsaon nga kasinatian sa makaduha - uban sa salapi ug impormasyon. Ang paghatag sa husto nga lebel sa serbisyo, nga gikonsiderar ang personal nga mga gusto sa mga kostumer, posible lamang sa tabang sa dagkong datos. Samtang ang mga lider sa industriya nagmugna sa tibuuk nga mga yunit sa istruktura aron magtrabaho kauban ang mga proyekto sa natad sa dagkong datos, ang gagmay ug medium nga kadako nga negosyo nagpusta sa mga solusyon sa kahon. Apan ang sagad nga katuyoan mao ang paghimo sa usa ka tukma nga profile sa mga konsumedor, masabtan ang mga kasakit sa mga konsumedor ug mahibal-an ang mga hinungdan nga makaapekto sa desisyon sa pagpalit, ipasiugda ang mga lista sa pagpalit ug paghimo usa ka komprehensibo nga personal nga serbisyo nga makadasig sa pagpalit ug labi pa.