В России 20 процентов ретейлеров используют системы Big Data
Традиционные магазины могут использовать большие данные не только чтобы анализировать поведение покупателей, но и чтобы проектировать маршруты следования по торговому залу, правильно расставить товары, планировать закупки и в конечном итоге повысить продажи. В онлайн-рознице на больших данных строится сам механизм продаж: пользователям предлагают товары на базе предыдущих покупок и их персональных предпочтений, информация о которых собирается, например, в соцсетях.
В обоих случаях анализ больших данных помогает сократить издержки, повысить лояльность клиентов и охватить большую аудиторию. По данным исследования, три четверти специалистов розничной торговли считают, что большие данные необходимы для развития конкурентоспособной стратегии продвижения по разным каналам связи с покупателями.
Несмотря на экономический кризис, ожидается рост числа проектов по внедрению больших данных, в том числе и в ретейле. "Хотя внедрение новых технологий грозит не только прибылью, но и высокими рисками, компании уже ознакомились с успехами более решительных коллег по бизнесу. В сложной экономической ситуации на первый план выходит необходимость экономить и повышать лояльность клиентов. Как раз с этими задачами и призваны справляться решения для работы с большими данными", - считают аналитики CNews Analytics.
"За последние 5 лет прирост цифровых данных в мире составил в среднем более 50% в год, а в России, принадлежащей к числу развивающихся рынков, темпы роста объема данных еще выше. Особенно остро в технологиях, способных обрабатывать неструктурированные массивы данных, нуждаются компании, работающие на высококонкурентных рынках: операторы связи и финансовые структуры (банки, страховые компании), но в ближайшем будущем к ним "подтянутся" госструктуры (в части оказания госуслуг), здравоохранение, транспорт и розничная торговля, - убежден директор департамента комплексных проектов инженерно-технической дирекции компании "Техносерв" Александр Грунин.
Платформа Big Data - это основа для специализированных аналитических систем, которые как раз помогают организации сделать правильные аналитические выводы. "Практически любая современная организация имеет накопленный информационный архив и существенный поток данных, который зачастую просто лежит мертвым грузом и не играет существенной роли в процессах управления бизнесом или организацией в целом. Технологии Big Data, снабженные аналитической надстройкой, умеют работать с разными типами данных (от текста и аудиозаписи до формализованных баз данных и фотоизображений), и именно этот тандем - гарантия коммерческого успеха, подкрепленного новыми возможностями IT", - добавил Александр Грунин.
