Создание устойчивых решений в ритейле с помощью аналитики: методы и подходы

Итак, для начала признаем, что  ‘big data’ перестали быть просто модным словосочетанием, а стали ключевым инструментом в бизнесе, и аналитика в ритейле переходит на совершенно новый уровень. Теперь не просто достаточно собирать данные – важно уметь их “читать”, словно хорошую книгу, и, конечно, правильно использовать.

В этой статье мы рассмотрим подходы к созданию устойчивых решений в ритейле с помощью аналитики. Чтобы понять, как это работает на практике, стоит обратить внимание на опыт профессионалов, таких как Руслан Сайед, карьера является примером успешного применения аналитических подходов в ритейле.

Руслан начал свой профессиональный путь с образования в Российском Государственном Торгово-Экономическом Университете, где он получил степень магистра по менеджменту. Здесь была  заложена основа для понимания бизнес-процессов и управленческих стратегий. Переломный момент в его карьере — переход в международную компанию GfK в Саудовской Аравии. Здесь он занял позицию руководителя департамента, где специализируется на бизнес-аналитике.

Специалисты по ритейлу сталкиваются с разнообразными задачами: от оптимизации ассортимента до разработки стратегий ценообразования, и часто ключом к решению служит именно аналитика. Правильный анализ данных спасает кампании от провалов и открывает новые горизонты для роста. 

И пусть слово ‘аналитика’ у многих ассоциируется с чем-то сложным и нудным, Руслан Сайед убежден, что это искусство и наука одновременно. И через призму его опыта мы сможем увидеть в ней не только цифры и графики, но и возможности для инноваций и творчества в бизнесе.

Современный ритейл — это целый мир данных, который нужно уметь читать и анализировать. Аналитика помогает понять потребности и предпочтения клиентов, оптимизировать ассортимент и цены, улучшить качество обслуживания и многое другое.

Например, с ее помощью можно точно определить, какие товары пользуются наибольшим спросом, а какие залеживаются на складах. Это позволяет оптимизировать закупки и избежать излишних расходов. Также она дает возможность более эффективно управлять ценами и акциями, привлекая больше клиентов и увеличивая оборот.

Важнейшую роль аналитика играет в устойчивом развитии ритейла. Она помогает понимать, какие товары и услуги будут востребованы в будущем, а это значит, что компания может заблаговременно адаптироваться к изменениям рынка и потребностей покупателей. Например, анализируя тенденции в области экологии и устойчивости, ритейлеры могут вовремя внести коррективы в свои ассортименты, предлагая более экологичные товары и услуги.

В ритейле сбор данных происходит множеством способов, каждый из которых играет свою уникальную роль в понимании рынка и поведения потребителей. Руслан Сайед выделяет ряд основных, которые постоянно задействует в работе:

Транзакционные данные: Это один из самых очевидных источников данных в ритейле. Транзакционные данные собираются через системы продаж и включают информацию о покупках, такую как дата и время покупки, купленные товары, их количество и цена.

Данные о покупательском поведении: Сюда входит информация о том, как клиенты взаимодействуют с магазином или веб-сайтом. Это может быть анализ их путей по магазину, времени, проведенного в определенных зонах, или их действий на сайте (например, просмотренные страницы, добавления в корзину).

Опросы и обратная связь клиентов: Прямые опросы клиентов и сбор отзывов помогают получить представление о их предпочтениях, мнениях и уровне удовлетворенности.

Лояльность и программы членства: Программы лояльности не только стимулируют повторные покупки, но и предоставляют ценные данные о покупательских привычках и предпочтениях клиентов.

Социальные медиа и онлайн-отзывы: Анализ данных из социальных медиа и онлайн-отзывов дает информацию о восприятии бренда, тенденциях и потребительских настроениях.

Сенсорные данные и IoT: В последнее время в ритейле все чаще используются технологии IoT (интернета вещей), такие как датчики и умные устройства, для сбора данных о взаимодействии клиентов с товаром и услугами.

Каждый из этих методов предоставляет уникальную перспективу и помогает составить максимально полную картину рынка и поведения клиентов. Эффективное использование этих данных может привести к значительному улучшению бизнес-стратегий и увеличению продаж

Однако, самое главное — не собрать данные, а провести правильный их анализ. Анализ данных в ритейле — это не просто обработка чисел, это искусство выявления скрытых рисков и тенденций, которые могут привести к важным бизнес-решениям. Вот некоторые из основных техник, которые использует Руслан:

Дескриптивный анализ (описательный): Это начальный этап анализа, где рассматриваются данные для понимания того, что произошло в прошлом. Например, анализ продаж по дням недели или сезонам помогает определить паттерны потребления.

Диагностический анализ: Здесь возможно понять, почему что-то произошло. Используя методы, такие как корреляционный анализ, можно выявить взаимосвязи между различными переменными, например, между маркетинговыми акциями и ростом продаж.

Прогностический анализ: Основываясь на данных, строятся модели для предсказания будущих тенденций. Использование методов машинного обучения и статистического моделирования позволяет предсказывать будущие продажи, спрос на товары и другие важные бизнес-метрики.

Прескриптивный анализ: Это самый продвинутый тип анализа, определяется, какие действия следует предпринять для достижения желаемых результатов. Здесь применяются сложные алгоритмы и модели оптимизации, чтобы рекомендовать наилучшие стратегии действий.

Продемонстрируем эти методы аналитики на примере двух кейсов из работы Руслана:

Проект 1: Оптимизация ассортимента

Задача: Компания столкнулась с проблемой переполненных складов и низкой рентабельности некоторых категорий товаров.

Решение: Руслан провел детальный анализ продаж по SKU (Stock Keeping Units), что помогло выявить товары с низким оборотом. С помощью аналитики потребительского спроса, были определены категории товаров, которые были наиболее востребованы.

Результат: Компания сократила ассортимент на 15%, что привело к снижению издержек на хранение и увеличению общей рентабельности.

Проект 2: Персонализация маркетинговых кампаний

Задача: Улучшить эффективность маркетинговых кампаний и повысить уровень удержания клиентов.

Решение: Компания Руслана использовала данные о покупательском поведении для создания персонализированных предложений. Анализ данных позволил понять предпочтения клиентов и предложить им товары, которые их наиболее интересовали.

Результат: Эта стратегия привела к увеличению конверсии на 20% и значительному росту лояльности клиентов.

Эти проекты показали, что правильный анализ данных может превратить проблемы в возможности и значительно улучшить бизнес-показатели.

Ну и, конечно же, в современном  ритейле big data и искусственный интеллект (AI) играют ключевую роль. Эти технологии позволяют не только эффективно анализировать большие объемы данных, но и принимать более обоснованные решения, что приводит к трансформации всей отрасли. Работать с big data – это обладать способностью обрабатывать огромные потоки информации, что далеко не просто. Русланом разработана собственная стратегия по преодолению основных трудностей в этой сфере.

Перегрузка информацией: “Порой кажется, что данные – это бесконечный океан. Суть не в том, чтобы утонуть в данных, а в том, чтобы научиться на них “серфить”. Руслан использует методы машинного обучения и алгоритмы для фильтрации и предварительной обработки данных.

• Качество данных: “Иногда данные напоминают мне ‘квест’ – нужно отделить зерна от плевел. Некачественные данные – это как неправильно откалиброванный компас, который ведет вас не туда”. Здесь ключевая рекомендация Руслана – это верификация данных и постоянный контроль за их качеством.
• Интеграция данных из разных источников: “Представьте, что каждый источник данных – это отдельный музыкальный инструмент. Задача – сыграть симфонию, а не шумовую композицию”. Для этого Руслан создает унифицированные системы для интеграции данных. Это как строительство мостов между островами информации.
• Быстрота изменений: В мире данных единственная константа – это изменение. Сегодняшние тренды завтра уже история. Для Руслана важно быть ‘данными-ниндзя’ – быстро адаптироваться к изменениям.

Перспективы развития аналитики в ритейле представляются специалистам впечатляющими. Несомненно, мы увидим ещё большую интеграцию искусственного интеллекта и машинного обучения в процессы. Это позволит не только автоматизировать сбор и анализ данных, но и делать более точные и оперативные прогнозы.

Руслан прогнозирует усиление тенденций к персонализации предложений для клиентов и углубление понимания их поведения. Аналитика будет способствовать созданию более глубоких и значимых отношений между ритейлерами и их клиентами.

Также он предвидит рост важности аналитики в устойчивом развитии бизнеса. Она будет играть ключевую роль в минимизации отходов, оптимизации логистики и разработке более экологичных стратегий.

В заключение, аналитика в ритейле – это не просто набор технологий, это новый способ ведения бизнеса. В будущем это будет ещё более важно, поскольку мы движемся к более связанному, автоматизированному и умному миру ритейла. Такие специалисты, как Руслан Сайед, — часть этого путешествия. И мы все с нетерпением ждем открывающиеся новые горизонты, которые сулит такое путешествие. И продолжаем помнить, что в мире данных, главное – не теряться в цифрах, а видеть за ними реальные возможности и решения!

Текст: Елизавета Трудова