Big data для розницы
Автор:
Алексей Чагин, эксперт в области управления коммерческой недвижимостью
ЧТО РИТЕЙЛЕРЫ ДЕЛАЮТ
С БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ
Данные стали очень важными для тех, кто готов принимать выгодные решения, касающиеся бизнеса. Более того, тщательный анализ огромного ко- личества данных позволяет влиять на решения клиентов: ритейлерам удаётся составить своеобразный психологический портрет покупателя, узнать его больные моменты и предпочтения. В этой статье мы рассмотрим несколько сфер использования данных в розничной торговле.
Рекомендательные
механизмы
Механизмы рекомендаций оказались очень полезными для ритейлеров в качестве инструментов прогнозирования поведения
покупателей. Именно рекомендательные механизмы ритейлеры используют в качестве одного из основных рычагов влияния на мнение своих клиентов.
Обычно механизмы рекомендаций используют либо совместную, либо контентную фильтрацию. В связи с этим рассматривается поведение клиента в прошлом или ряд характеристик продукта, который приобретает клиент. Обучение модели основано на множестве информации (демографические
данные, полезность, предпочтения, потребности, предыдущий опыт покупок и так далее). Затем механизмы рекомендаций вычисляют индекс сходства в предпочтениях клиентов и предлагают соответствующие товары или услуги.
Анализ корзины
Это ещё один традиционный инструмент анализа данных в розничной торговле. Процесс в основном зависит от обработки значительного объёма данных, собранных с помощью транзакций клиентов.
Данный инструмент может пред-