Худалдан авагчийн хувийн тохиргоог сайжруулахын тулд жижиглэнгийн худалдаачид том өгөгдлийг хэрхэн ашигладаг талаар - төрөл, санал, хүргэлт гэсэн гурван үндсэн зүйл дээр Umbrella IT-д өгүүлсэн байна.
Big data бол шинэ тос юм
1990-ээд оны сүүлээр бүх салбарын бизнес эрхлэгчид өгөгдөл бол үнэ цэнэтэй нөөц бөгөөд хэрэв зөв ашиглавал нөлөөллийн хүчирхэг хэрэгсэл болж чадна гэдгийг ойлгосон. Асуудал нь өгөгдлийн хэмжээ экспоненциалаар нэмэгдэж, тухайн үед байсан мэдээллийг боловсруулах, шинжлэх арга нь хангалттай үр дүнтэй биш байсан явдал байв.
2000-аад онд технологид квантын үсрэлт хийсэн. Зах зээл дээр бүтэцгүй мэдээллийг боловсруулж, өндөр ачааллыг даван туулж, логик холболтыг бий болгож, эмх замбараагүй өгөгдлийг хүнд ойлгомжтой формат руу хөрвүүлэх боломжтой масштабтай шийдлүүд гарч ирэв.
Өнөөдөр том өгөгдөл нь ОХУ-ын Дижитал эдийн засгийн хөтөлбөрийн есөн чиглэлийн аль нэгэнд багтсан бөгөөд компаниудын үнэлгээ, зардлын жагсаалтад эхний байруудыг эзэлдэг. Биг дата технологид хамгийн их хөрөнгө оруулалтыг худалдаа, санхүү, харилцаа холбооны салбарын компаниуд хийдэг.
Төрөл бүрийн тооцоогоор Оросын том мэдээллийн зах зээлийн өнөөгийн хэмжээ 10 тэрбумаас 30 тэрбум рубль байна. Том мэдээллийн зах зээлд оролцогчдын холбооны урьдчилсан мэдээгээр 2024 он гэхэд энэ нь 300 тэрбум рубльд хүрнэ.
10-20 жилийн дараа их дата нь капиталжуулах гол хэрэгсэл болж, нийгэмд эрчим хүчний салбартай харьцуулахуйц үүрэг гүйцэтгэх болно гэж шинжээчид үзэж байна.
Жижиглэнгийн худалдааны амжилтын томъёо
Өнөөгийн худалдан авагчид бол нүүр царайгүй статистикийн масс биш, харин өвөрмөц онцлог, хэрэгцээтэй, сайн тодорхойлсон хувь хүмүүс юм. Тэд сонголттой бөгөөд хэрэв тэдний санал илүү сонирхол татахуйц байвал харамсахгүйгээр өрсөлдөгчийн брэнд рүү шилжих болно. Тийм ч учраас жижиглэн худалдаачид "өвөрмөц хэрэглэгч-өвөрмөц үйлчилгээ" гэсэн зарчмыг баримтлан хэрэглэгчидтэй зорилтот, үнэн зөв харилцах боломжийг олгодог том өгөгдлийг ашигладаг.
1. Хувийн сонголт, орон зайг үр ашигтай ашиглах
Ихэнх тохиолдолд "худалдан авах эсвэл худалдаж авахгүй байх" эцсийн шийдвэр нь барааны тавиурын ойролцоох дэлгүүрт аль хэдийн гардаг. Nielsen-ийн статистик мэдээллээс үзэхэд худалдан авагч тавиур дээрээс тохирох бүтээгдэхүүнийг хайж олоход ердөө 15 секунд зарцуулдаг. Энэ нь тухайн дэлгүүрт оновчтой нэр төрлийг нийлүүлж, зөв танилцуулах нь бизнест маш чухал гэсэн үг юм. Төрөл бүрийн эрэлт хэрэгцээг хангах, борлуулалтыг дэмжих дэлгэцийн хувьд том мэдээллийн янз бүрийн ангиллыг судлах шаардлагатай.
- орон нутгийн хүн ам зүй,
- төлбөрийн чадвар,
- худалдан авах ойлголт,
- үнэнч хөтөлбөрийн худалдан авалт болон бусад олон.
Жишээлбэл, тодорхой ангиллын барааг худалдан авах давтамжийг үнэлэх, худалдан авагчийн нэг бүтээгдэхүүнээс нөгөөд шилжих чадварыг хэмжих нь аль бараа нь илүү сайн зарагддаг, аль нь илүү их зарагддагийг шууд ойлгоход тусална. нөөц ба дэлгүүрийн орон зайг төлөвлө.
Том өгөгдөлд суурилсан шийдлүүдийг хөгжүүлэх тусдаа чиглэл бол орон зайг үр ашигтай ашиглах явдал юм. Худалдаачид бараагаа байрлуулахдаа зөн совиндоо биш өгөгдөлд найддаг.
X5 Retail Group-ийн гипермаркетуудад жижиглэн худалдааны тоног төхөөрөмжийн шинж чанар, хэрэглэгчийн сонголт, тодорхой ангиллын барааны борлуулалтын түүхийн мэдээлэл болон бусад хүчин зүйлсийг харгалзан бүтээгдэхүүний байршлыг автоматаар үүсгэдэг.
Үүний зэрэгцээ, байршлын зөв байдал, тавиур дээрх барааны тоог бодит цаг хугацаанд хянадаг: видео аналитик ба компьютерийн харааны технологи нь камеруудаас ирж буй видео урсгалд дүн шинжилгээ хийж, заасан параметрийн дагуу үйл явдлыг тодруулдаг. Жишээлбэл, дэлгүүрийн ажилчид лонхтой лаазалсан вандуй буруу байрлуулсан эсвэл лангуун дээр хураангуй сүү дууссан гэсэн дохиог хүлээн авна.
2. Хувь хүний санал
Хэрэглэгчдэд зориулсан хувийн тохиргоо нь нэн тэргүүний асуудал юм: Edelman болон Accenture-ийн хийсэн судалгаагаар жижиглэн худалдаалагч хувийн санал эсвэл хөнгөлөлт үзүүлбэл худалдан авагчдын 80% нь бүтээгдэхүүнийг худалдан авах магадлал өндөр байдаг; Түүнээс гадна санал асуулгад оролцогчдын 48% нь бүтээгдэхүүний зөвлөмжүүд үнэн зөв биш, хэрэгцээ шаардлагад нийцэхгүй бол өрсөлдөгчид рүү очихоос эргэлздэггүй.
Хэрэглэгчийн хүлээлтийг хангахын тулд жижиглэн худалдаачид хэрэглэгчийг ойлгох, харилцан үйлчлэлийг хувийн түвшинд хүргэх зорилгоор хэрэглэгчийн мэдээллийг цуглуулж, бүтэц, дүн шинжилгээ хийдэг мэдээллийн технологийн шийдэл, аналитик хэрэгслийг идэвхтэй хэрэгжүүлж байна. Худалдан авагчдын дунд түгээмэл хэрэглэгддэг хэлбэрүүдийн нэг болох "та сонирхож магадгүй" ба "энэ бүтээгдэхүүнтэй хамт худалдаж аваарай" гэсэн бүтээгдэхүүний зөвлөмжийн хэсэг нь өмнөх худалдан авалт, сонголтын дүн шинжилгээнд үндэслэн бий болсон.
Амазон эдгээр зөвлөмжийг хамтарсан шүүлтүүрийн алгоритмуудыг (бусад хэрэглэгчийн үл мэдэгдэх тохиргоог урьдчилан таамаглахын тулд хэсэг хэрэглэгчдийн мэдэгдэж буй тохиргоог ашигладаг зөвлөмжийн арга) ашиглан гаргадаг. Компанийн төлөөлөгчдийн мэдээлснээр нийт борлуулалтын 30% нь Amazon-ийн зөвлөмжийн системээс үүдэлтэй.
3. Хувь хүнд тохирсон хүргэлт
Орчин үеийн худалдан авагч нь онлайн дэлгүүрээс захиалгыг хүргэх эсвэл супермаркетуудын тавиур дээр хүссэн бүтээгдэхүүнээ хүргэх эсэхээс үл хамааран хүссэн бүтээгдэхүүнээ хурдан авах нь чухал юм. Гэхдээ хурд нь дангаараа хангалтгүй: өнөөдөр бүх зүйлийг хурдан шуурхай хүргэж байна. Хувь хүний хандлага нь бас үнэ цэнэтэй юм.
Ихэнх томоохон жижиглэн худалдаачид болон тээвэрлэгчид олон мэдрэгч, RFID шошго (барааг тодорхойлох, хянахад ашигладаг) тоноглогдсон тээврийн хэрэгсэлтэй байдаг бөгөөд тэдгээрээс асар их хэмжээний мэдээлэл авдаг: одоогийн байршил, ачааны хэмжээ, жин, замын түгжрэл, цаг агаарын нөхцөл байдлын талаархи мэдээлэл. , тэр ч байтугай жолоочийн зан байдал.
Энэхүү өгөгдлийн дүн шинжилгээ нь маршрутын хамгийн хэмнэлттэй, хамгийн хурдан замыг бодит цаг хугацаанд бий болгоход тусалдаг төдийгүй захиалгын явцыг хянах боломжтой худалдан авагчдад хүргэх үйл явцын ил тод байдлыг хангадаг.
Орчин үеийн худалдан авагч хүссэн бүтээгдэхүүнээ аль болох хурдан авах нь чухал боловч энэ нь хангалтгүй, хэрэглэгчдэд хувь хүний хандлага хэрэгтэй.
Хүргэлтийн хувийн тохиргоо нь "сүүлийн миль" шатанд худалдан авагчийн хувьд гол хүчин зүйл юм. Стратегийн шийдвэр гаргах шатанд хэрэглэгчийн болон ложистикийн мэдээллийг нэгтгэсэн жижиглэнгийн худалдаачин нь бараагаа хамгийн хурдан бөгөөд хамгийн хямдаар хүргэх цэгээс авахыг үйлчлүүлэгчид санал болгох боломжтой. Тухайн өдөр юм уу маргааш нь бараагаа хүлээн авах, хүргэлтийн хөнгөлөлт үзүүлэх нь үйлчлүүлэгчийг хотын нөгөө зах хүртэл явахад нь урамшуулах болно.
Амазон ердийнх шигээ урьдчилан таамаглах аналитикийн тусламжтайгаар урьдчилан таамаглах ложистикийн технологийг патентжуулснаар өрсөлдөөнөөс түрүүлэв. Хамгийн гол нь жижиглэнгийн худалдаачин дараах мэдээллийг цуглуулдаг.
- хэрэглэгчийн өмнөх худалдан авалтын талаар,
- сагсанд нэмсэн бүтээгдэхүүний талаар,
- Хүслийн жагсаалтад нэмсэн бүтээгдэхүүний талаар,
- курсорын хөдөлгөөний тухай.
Машин сургалтын алгоритмууд нь энэ мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, худалдан авагч аль бүтээгдэхүүнийг хамгийн их худалдан авахыг урьдчилан таамаглаж байна. Дараа нь уг зүйлийг хэрэглэгчдэд хамгийн ойр байгаа тээврийн төв рүү хямд стандарт тээвэрлэлтээр хүргэнэ.
Орчин үеийн худалдан авагч нь хувь хүний арга барил, өвөрмөц туршлагыг мөнгө, мэдээллээр хоёр удаа төлөхөд бэлэн байна. Үйлчлүүлэгчдийн хувийн хүсэл сонирхлыг харгалзан зохих түвшний үйлчилгээг үзүүлэх нь зөвхөн том мэдээллийн тусламжтайгаар боломжтой юм. Салбарын тэргүүлэгчид том өгөгдлийн чиглэлээр төслүүдтэй хамтран ажиллах бүхэл бүтэн бүтцийн нэгжүүдийг бий болгож байхад жижиг, дунд бизнесүүд хайрцагласан шийдлүүдэд бооцоо тавьж байна. Гэхдээ нийтлэг зорилго бол хэрэглэгчийн үнэн зөв дүр төрхийг бий болгох, хэрэглэгчдийн зовлон зүдгүүрийг ойлгох, худалдан авах шийдвэрт нөлөөлж буй өдөөгч хүчин зүйлсийг тодорхойлох, худалдан авалтын жагсаалтыг онцолж, илүү ихийг худалдан авахад түлхэц өгөх цогц хувийн үйлчилгээг бий болгох явдал юм.