Chakana sotuvchilar xaridor uchun uchta asosiy jihat – assortiment, taklif va yetkazib berish bo‘yicha shaxsiylashtirishni yaxshilash uchun katta ma’lumotlardan qanday foydalanishi haqida Umbrella IT’da aytilgan.
Katta ma'lumotlar - bu yangi neft
1990-yillarning oxirlarida jamiyatning barcha sohalaridagi tadbirkorlar ma’lumotlar qimmatli resurs ekanligini, undan to‘g‘ri foydalanilsa, kuchli ta’sir vositasiga aylanishi mumkinligini anglab yetdi. Muammo shundaki, ma'lumotlar hajmi eksponent ravishda o'sib bordi va o'sha paytda mavjud bo'lgan axborotni qayta ishlash va tahlil qilish usullari etarli darajada samarali emas edi.
2000-yillarda texnologiya kvant sakrashini amalga oshirdi. Bozorda tuzilmagan ma'lumotlarni qayta ishlash, yuqori ish yuklarini engish, mantiqiy aloqalarni o'rnatish va xaotik ma'lumotlarni inson tushunadigan formatga tarjima qilish mumkin bo'lgan kengaytiriladigan echimlar paydo bo'ldi.
Bugungi kunda katta ma'lumotlar Rossiya Federatsiyasining Raqamli Iqtisodiyot dasturining to'qqizta yo'nalishidan biriga kiritilgan bo'lib, kompaniyalar reytinglari va xarajatlari bo'yicha yuqori o'rinlarni egallaydi. Katta ma'lumotlar texnologiyalariga eng katta investitsiyalar savdo, moliya va telekommunikatsiya sohalari kompaniyalari tomonidan amalga oshiriladi.
Turli hisob-kitoblarga ko'ra, Rossiya katta ma'lumotlar bozorining hozirgi hajmi 10 milliarddan 30 milliard rublgacha. Katta ma'lumotlar bozori ishtirokchilari uyushmasining prognozlariga ko'ra, 2024 yilga kelib u 300 milliard rublga etadi.
Tahlilchilarning fikricha, 10-20 yil ichida katta ma'lumotlar kapitallashuvning asosiy vositasiga aylanadi va jamiyatda energiya sanoati bilan taqqoslanadigan rol o'ynaydi.
Chakana savdo muvaffaqiyati formulalari
Bugungi xaridorlar endi statistik ma'lumotlarning yuzsiz massasi emas, balki o'ziga xos xususiyatlar va ehtiyojlarga ega bo'lgan aniq belgilangan shaxslardir. Ular tanlab olishadi va agar ularning taklifi jozibadorroq ko'rinsa, afsuslanmasdan raqobatchi brendiga o'tadi. Shuning uchun chakana sotuvchilar katta ma'lumotlardan foydalanadilar, bu esa ularga "yagona iste'molchi - noyob xizmat" tamoyiliga e'tibor qaratgan holda mijozlar bilan maqsadli va aniq munosabatda bo'lish imkonini beradi.
1. Shaxsiylashtirilgan assortiment va makondan samarali foydalanish
Ko'pgina hollarda, "sotib olish yoki sotib olmaslik" to'g'risidagi yakuniy qaror tovarlar solingan javon yaqinidagi do'konda qabul qilinadi. Nielsen statistik ma’lumotlariga ko‘ra, xaridor javonda kerakli mahsulotni izlash uchun bor-yo‘g‘i 15 soniya vaqt sarflaydi. Bu shuni anglatadiki, biznes uchun ma'lum bir do'konga optimal assortimentni etkazib berish va uni to'g'ri taqdim etish juda muhimdir. Assortiment talabni qondirishi va displey savdoni rag'batlantirishi uchun katta ma'lumotlarning turli toifalarini o'rganish kerak:
- mahalliy demografiya,
- to'lov qobiliyati,
- sotib olish idroki,
- sodiqlik dasturi xaridlari va boshqalar.
Masalan, ma'lum bir toifadagi tovarlarni sotib olish chastotasini baholash va xaridorning bir tovardan ikkinchisiga "o'tish qobiliyatini" o'lchash qaysi tovar yaxshiroq sotilishini, qaysi biri ortiqcha ekanligini va shuning uchun naqd pulni oqilona qayta taqsimlashni darhol tushunishga yordam beradi. resurslar va do'kon maydonini rejalashtirish.
Katta ma'lumotlarga asoslangan echimlarni ishlab chiqishda alohida yo'nalish - makondan samarali foydalanish. Endi merchandayserlar tovarlarni joylashtirishda sezgi emas, balki ma'lumotlarga tayanadilar.
X5 Chakana savdo guruhi gipermarketlarida chakana savdo uskunalari xususiyatlarini, mijozlarning xohish-istaklarini, ayrim toifadagi tovarlarni sotish tarixi to'g'risidagi ma'lumotlarni va boshqa omillarni hisobga olgan holda mahsulot sxemalari avtomatik ravishda yaratiladi.
Shu bilan birga, joylashuvning to'g'riligi va javondagi tovarlar soni real vaqt rejimida nazorat qilinadi: videotahlil va kompyuter ko'rish texnologiyalari kameralardan kelayotgan video oqimini tahlil qiladi va belgilangan parametrlar bo'yicha voqealarni ajratib ko'rsatadi. Misol uchun, do'kon xodimlari konservalangan no'xat bankalari noto'g'ri joyda ekanligi yoki javonlarda quyultirilgan sut tugagani haqida signal oladi.
2. Shaxsiylashtirilgan taklif
Iste'molchilar uchun shaxsiylashtirish ustuvor ahamiyatga ega: Edelman va Accenture tadqiqotlariga ko'ra, agar chakana sotuvchi moslashtirilgan taklif qilsa yoki chegirma bersa, xaridorlarning 80 foizi mahsulotni sotib olish ehtimoli ko'proq; bundan tashqari, respondentlarning 48% agar mahsulot bo'yicha tavsiyalar to'g'ri bo'lmasa va ehtiyojlarga javob bermasa, raqobatchilarga borishdan tortinmaydi.
Mijozlarning talablarini qondirish uchun chakana sotuvchilar iste'molchini tushunishga va o'zaro aloqani shaxsiy darajaga olib chiqishga yordam berish uchun mijozlar ma'lumotlarini to'playdigan, tuzadigan va tahlil qiladigan IT yechimlari va tahlil vositalarini faol ravishda joriy qilmoqdalar. Xaridorlar orasida mashhur formatlardan biri - "sizni qiziqtirishi mumkin" va "ushbu mahsulot bilan sotib oling" mahsulot tavsiyalari bo'limi ham o'tgan xaridlar va afzalliklar tahlili asosida shakllanadi.
Amazon ushbu tavsiyalarni hamkorlikdagi filtrlash algoritmlari (boshqa foydalanuvchining noma'lum afzalliklarini bashorat qilish uchun bir guruh foydalanuvchilarning ma'lum afzalliklaridan foydalanadigan tavsiya usuli) yordamida yaratadi. Kompaniya vakillarining so'zlariga ko'ra, barcha sotuvlarning 30 foizi Amazon tavsiyalar tizimi hisobiga to'g'ri keladi.
3. Shaxsiylashtirilgan yetkazib berish
Zamonaviy xaridor uchun onlayn-do'kondan buyurtmani yetkazib berishmi yoki supermarketlar peshtaxtalariga kerakli mahsulotlarning kelishidan qat'i nazar, kerakli mahsulotni tezda olish muhimdir. Ammo tezlikning o'zi etarli emas: bugungi kunda hamma narsa tez yetkazib beriladi. Shaxsiy yondashuv ham qimmatlidir.
Aksariyat yirik chakana sotuvchilar va tashuvchilarda ko'plab sensorlar va RFID teglari (tovarlarni aniqlash va kuzatish uchun foydalaniladi) bilan jihozlangan transport vositalari mavjud bo'lib, ulardan juda ko'p ma'lumotlar olinadi: joriy joylashuv, yukning hajmi va og'irligi, tirbandlik, ob-havo sharoiti to'g'risidagi ma'lumotlar. , va hatto haydovchining xatti-harakati.
Ushbu ma'lumotlarning tahlili nafaqat real vaqt rejimida marshrutning eng tejamkor va tezkor trekini yaratishga yordam beradi, balki buyurtmaning borishini kuzatish imkoniyatiga ega bo'lgan xaridorlar uchun etkazib berish jarayonining shaffofligini ta'minlaydi.
Zamonaviy xaridor uchun kerakli mahsulotni imkon qadar tezroq olish muhim, ammo bu etarli emas, iste'molchiga individual yondashuv ham kerak.
Yetkazib berishni shaxsiylashtirish "so'nggi mil" bosqichida xaridor uchun asosiy omil hisoblanadi. Strategik qarorlarni qabul qilish bosqichida mijoz va logistika ma'lumotlarini birlashtirgan chakana sotuvchi mijozga tovarlarni eng tez va eng arzon etkazib berish bo'lgan joydan olib ketishni darhol taklif qilishi mumkin. Tovarni shu kuni yoki ertasiga qabul qilish taklifi yetkazib berishda chegirma bilan birga mijozni hatto shaharning narigi chekkasiga ham borishga undaydi.
Amazon, odatdagidek, bashoratli tahlillar asosidagi bashoratli logistika texnologiyasini patentlash orqali raqobatdan oldinga o'tdi. Xulosa shuki, chakana sotuvchi ma'lumotlarni to'playdi:
- foydalanuvchining oldingi xaridlari haqida,
- savatga qo'shilgan mahsulotlar haqida,
- istaklar ro'yxatiga qo'shilgan mahsulotlar haqida,
- kursor harakati haqida.
Mashinani o'rganish algoritmlari ushbu ma'lumotni tahlil qiladi va xaridor qaysi mahsulotni sotib olishi mumkinligini taxmin qiladi. Keyin mahsulot arzonroq standart yuk orqali foydalanuvchiga eng yaqin yuk tashish markaziga jo'natiladi.
Zamonaviy xaridor individual yondashuv va noyob tajriba uchun ikki marta to'lashga tayyor - pul va ma'lumot bilan. Mijozlarning shaxsiy xohish-istaklarini inobatga olgan holda xizmat ko'rsatishning to'g'ri darajasini ta'minlash faqat katta ma'lumotlar yordamida mumkin. Sanoat rahbarlari katta ma'lumotlar sohasidagi loyihalar bilan ishlash uchun butun tuzilmaviy bo'linmalarni yaratayotgan bir paytda, kichik va o'rta biznes qutili echimlarga pul tikishmoqda. Ammo umumiy maqsad - aniq iste'molchi profilini yaratish, iste'molchilarning dardlarini tushunish va sotib olish qaroriga ta'sir etuvchi omillarni aniqlash, xaridlar ro'yxatini ajratib ko'rsatish va ko'proq va ko'proq xarid qilishni rag'batlantiradigan keng qamrovli shaxsiylashtirilgan xizmatni yaratish.