29 мая 2015, 09:00 5461 просмотр

Бизнес-аналитика в рознице: как не потеряться в потоке информации

Дэн Митчелл (Dan Mitchell), глава отдела компании SAS по разработке решений для ритейла, поделился своим взглядом на основные принципы аналитики в рознице и их совместимости с бизнес процессами в ритейл компаниях.

Чего прежде всего ждут от внедрения аналитических IT-систем Ваши клиенты и как реализуются их ожидания?

Во-первых, ритейлеров интересует поведение потребителей и решение таких задач, как оптимизация, персонализация и изучение клиентского опыта. Они нуждаются в создании индивидуальных покупательских моделей, чтобы процесс покупки был персонализированным. Кроме того, для ритейла важна чувствительность покупателей к цене и их отклик на изменение цены. Поскольку мы взаимодействуем с покупателями с маркетинговой стороны, мы также должны принимать во внимание возможность и частоту контактов с ними, частоту распространения коммерческих новостей и предложений. Во-вторых, ритейлерам важна группа задач по работе с ассортиментом: оптимизация ассортимента под конкретный локальный рынок, уточнение прогноза по ассортименту и товарным запасам. В-третьих, оптимизация маркетинговых кампаний с тем, чтобы максимально эффективно использовать выделенный бюджет, избежать конкуренции собственных кампаний, предложений и магазинов за покупателя.

В настоящий момент ритейлеры наблюдают падение покупательской активности в России. Какие аналитически решения наиболее актуальны для ритейлеров на падающем рынке?

Первый совет – использовать инструменты прогнозирования, чтобы снизить объем складских запасов и, соответственно, снизить затраты на хранение. Это улучшит экономику компании или конкретного магазина. Следующее, что можно сделать, – спрогнозировать поведение потребителей на локальном рынке и ранжировать ниши по падению спроса. Выделить ниши, где спрос падает сильно и где провал не существенный. Возможно, вы даже найдете ниши, где наблюдается рост.

Что Вы считаете наиболее актуальным в ритейл-аналитике сегодня – систему стандартного анализа и отчетов типа store-статистики или возможность создавать индивидуальные аналитические изыскания и отчеты по запросу в зависимости от конкретных задач?

Традиционно у ритейлеров много так называемых стандартизированных отчетов, но я думаю, что они должны переходить к большему использованию специализированных отчетов, к различным визуализациям неструктурированных данных. В течение последнего времени ритейлеры предпочитали из собранной информации формировать OLAP-кубы или многомерные массивы данных и на их основе создавать отчетность. Сейчас же поведение клиентов настолько быстро меняется, что нужно работать с данными быстрее, иметь возможность в интерактивном режиме изучать конкретные ситуации, представлять данные в удобной для интерпретации форме. Инструментарий SASпозволяет без обращений к IT-специалистам формулировать языковой вопрос и получать необходимые данные. Нынешнее поколение аналитических IT-систем, в том числе и SAS, воспринимают разные типы данных: не только информацию о продажах и остатках в конкретном магазине, но также информацию о том, кто зашел на web-сайт, кто подключился к wi-fiв офисе или магазине и так далее.

По сравнению буквально с пятью годами ранее объем собираемой информации очень сильно увеличился. Говорят, что за эти пять лет было накоплено 90% всех существующих в мире данных. Как не потеряться этом объеме данных?

Абсолютно точно нужна стратегия управления данными. Если не знать, какие данные компании необходимо хранить, в каком объеме и в течение какого срока, то через какое-то время можно потонуть в объеме информации. Кроме того, необходима аналитическая платформа, которая позволит бизнес-пользователям и аналитикам работать совместно – генерировать идеи, создавать модели и так далее. Так же необходимо построить профессиональные компетенции в области аналитики в компании: создать аналитический отдел и интегрировать его в работу компании, наладить его взаимодействие с другими подразделениями, например, службой маркетинга, и наладить его участие в бизнес-процессах.

Какое количество лет Вы считаете оптимальным для хранения данных и, самое главное, как долго имеет смысл обеспечивать доступ к ним?

Раньше всех сильно ограничивал бюджет на аппаратное обеспечение. Приходилось думать, на что расходовать IT-бюджет, где будут храниться данные, какие данные наиболее приоритетны и как управлять этими данными – необходимо было учитывать все. Сегодня с помощью SASможно виртуализировать собранные ритейлерами данные таким образом, чтобы они могли легко организовывать и хранение данных, и доступ к ним. Мы предоставляем программное обеспечение по управлению данными поверх имеющегося аппаратного обеспечения. С нашей системой любой уполномоченный сотрудник имеет возможность получить доступ к инфраструктуре данных. Кроме того, у нас в аналитических средах есть доступ к таким объемным хранилищам, какHadoop.

Как Вы оцениваете возможности корпоративных аналитических мобильных приложений для сотрудников ритейл компаний?

Если раньше магазины работали, к примеру, с 9 утра до 8 вечера, то сегодня некоторые работают круглосуточно. Естественно, что ритейлерам необходим мобильный доступ к приложениям и данным в те часы, когда их нет в офисе, поэтому все наши решения имеют мобильные интерфейсы, которые обеспечивают доступ к нужной функциональности.

Наверняка, клиенты часто задают Вам вопрос, когда внедряют аналитические системы, о том, какова будет вероятность совпадения прогнозов и реальной ситуации? Ведь всегда есть факторы внешней среды, которые сложно спрогнозировать.

Есть две составляющие. Первая – статистические закономерности. Это то, что можно рассчитать при помощи математической модели. Второе – экспертное мнение, которое делается с учетом статистики, то есть прогноз аналитика, маркетолога или финансиста, который оценивает как математические данные, так и другие факторы. На основании полученных прогнозов ритейлерам уже можно делать выводы о том, что необходимо поменять или сделать, чтобы достичь поставленной цели. Точность прогноза зависит от многих факторов: от сегмента рынка, размеров бизнеса, территориальной и организационной структуры, то есть различных внешних и внутренних условий. Каждая компания ставит перед собой свою цель по точности прогноза, но на деле приближение к прогнозным значениям зависит от того, насколько точно ритейлер следует рекомендациям аналитиков, маркетологов и других экспертов.

Ирина Баскакова, специально для Retail.ru

Дэн Митчелл (Dan Mitchell)

Менеджер по маркетингу глобальной практики Retail компании SAS, возглавляет отдел SAS по разработке решений для ритейла. Дэн специализируется на технологиях бизнес-аналитики, прогнозирования и оптимизации, а также занимается разработкой корпоративных веб-приложений на платформе J2EE и проектированием баз данных для предприятий розничной торговли. 

Поделиться публикацией:
Химия без вреда

Почему в России экологичную бытовую химию производят лишь единицы

Российская розница на экспорт

В приоритете - Китай

Пять ТЦ, куда ходят не только за покупками

В новых концепциях - фокус на развлечения

Бизнес-аналитика в рознице: как не потеряться в потоке информациибизнес, аналитика, отчетность