Как ритейлу заработать на Big Data
Big Data по праву называют «новой нефтью»: использование больших данных меняет парадигму бизнеса, превращая менеджмент в точную науку, позволяет стать победителем конкурентного марафона. Как ритейлу заработать на «новой нефти», превратив аналитику больших данных в реальный финансовый актив? Об этом интервью с Александром Тупицыным, техническим директором компании «Такском».
− Появление массива данных − одна из ключевых ценностей реформы ККТ. В чем особенность аналитики больших данных операторов фискальных данных?
− Операторы сотовой связи, банки накапливают информацию о физических лицах, но при этом в относительно ограниченной области. У ОФД есть данные, которыми не обладает ни один из операторов: о покупках, их количествах и суммах, времени и месте их приобретения.
С помощью данных ОФД в режиме реального времени можно определить, как происходят продажи в каждой торговой точке большой сети, оценить эффективность маркетинговых акций или посмотреть, как влияют на модель покупательского поведения различные внешние факторы.
Мы активно работаем над подобными сервисами, однако для этого направления очень важен вопрос обезличенности данных и соблюдения конфиденциальности в рамках закона. Поэтому предоставляем только с обезличенную информацию.
Наконец, аналитика больших данных ОФД – это чуткий барометр настроений покупателей. Big Data улавливает даже незначительные колебания спроса, позволяя определять наметившиеся тренды и делать прогнозы.
− Данные сами по себе и их объем – это просто статистика. Главная задача – извлечь из них полезную информацию. Как big data операторов фискальных данных может быть поставлена на службу ритейлу?
− Во-первых, с появлением ККТ их владельцам стала доступна собственная аналитика, которую раньше мелкому и среднему бизнесу взять было негде. К примеру, в личном кабинете «Такском-Касса» для всех абонентов предоставляется консолидированная информация по сменам, выручке, среднему чеку, наиболее продаваемым товарам. ABC-XYZ-анализ позволяет разобраться с ассортиментом, понять, какие товары покупаются чаще всего и приносят прибыль, а каких стоит закупать меньше. Отчет о работе кассиров поможет проанализировать личную эффективность продавцов, а уведомление о подозрительных транзакциях – предотвратить возможное мошенничество. И вся эта аналитика доступна в личном кабинете совершенно бесплатно.
Во-вторых, для ритейла big data ОФД – это еще и возможность посмотреть на себя в конкурентном окружении, сравнив собственные показатели с рыночными, понять ситуацию в отрасли, выявить тенденции и сделать прогнозы. Мы активно работаем над подобными сервисами, однако для этого направления очень важен вопрос обезличенности данных и соблюдения конфиденциальности в рамках закона.
− «Такском» стал экспертом аналитики больших данных с контрольно-кассовых чеков: создана продуктовая карта России, регулярно публикуются отраслевые обзоры, на которые ссылаются СМИ. Какие полезные для ритейла индикаторы удалось выявить?
− Нами создана соответствующая программно-аппаратная инфраструктура, позволяющая заниматься аналитикой в промышленном режиме. Мы делали отраслевые обзоры в различных сегментах рынка: тихих вин, сыров, парфюма, табачной, фармацевтической и молочной продукции.
В первую очередь решения, основанные на работе с big data, находятся в области маркетинга и увеличения продаж, позволяя выявить потребительские инсайты и сделать клиентам персонифицированные предложения.
Нам удалось добиться хороших показателей с категоризацией торговых точек и товаров, что позволяет сделать интересный сравнительный анализ продуктовых корзин в региональном разрезе. Это поможет выявить ассоциативные правила, на основе которых можно предлагать эффективные акции стимулирования продаж, оптимизировать выкладку товаров для увеличения совместных покупок.
На основе данных с контрольно-кассовых чеков анализируем динамику продаж: объем реализованной продукции как в натуральном, так и в стоимостном выражении в различных периодах времени. Выстраиваем структуру продаж: долю рынка как в натуральном, так и в стоимостном выражении в разрезе отдельных категорий товаров и по отдельным торговым точкам. Определяем величину и динамику среднего чека и среднюю модель потребления продукта. Можем определить долю чеков в различных ценовых и временных интервалах, определить формы оплаты.
Эта аналитика необходима для создания продуктово-маркетинговой стратегии и выстраивания эффективных коммуникаций.
− Какие возможности в ближайшем будущем могут предоставить ритейлу основанные на работе с big data решения?
− Создание национальной системы цифровой маркировки позволит создавать точную аналитику вплоть до каждой единицы товара. Сейчас в кассовом чеке содержится как цифровая, так и текстовая информация. Если первая легко обрабатывается, то различные наименования товаров и услуг, набор их характеристик программе сложно структурировать для анализа. С введением единого каталога маркированного товара его без труда можно будет не только идентифицировать, но и проследить весь жизненный цикл товара.
Второй драйвер развития big data – это интеграция аналитики больших данных различных операторов: ОФД, операторов сотовой связи, банков. Синергетический эффект информации позволит предоставит ритейлу неограниченные возможности и позволит отказаться от интуитивного ведения бизнеса.
Оригинал статьи: http://popairussia.com/news/industry-news/taxcom
