Данный инструмент может предсказать будущие решения и выбор в большом приближении. Знание присутствующих в корзине товаров, а также всех лайков, антипатий и предварительных просмотров
выгодно для ритейлера в сферах создания макетов, ценообразования и размещения контента. Понимание
данной информации в значительной cтепени способствует улучшению стратегий развития и методов маркетинга розничных продавцов. Предварительно данные подвергаются преобразованию из формата фрейма данных в простые транзакции. Специально подобранная функция принимает данные, разделяет их по некоторым дифференцирующим факторам и удаляет бесполезное. Эти данные являются входными, на их основе выстраиваются ассоциативные связи между продуктами.
Оптимизация цен
Наличие правильной цены как для покупателя, так и для розничного торговца является существенным преимуществом механизмов оптимизации. Процесс ценообразования зависит не только от затрат на производство товара, но и от кошелька потенциального покупателя и предложений конкурентов. Инструменты оптимизации цен включают в себя многочисленные
онлайн-хитрости. Данные, полученные из многоканальных источников, определяют гибкость цен с учётом местоположения, индивидуального отношения покупателя, сезонности и цен конкурентов. Алгоритм предполагает сегментацию клиентов для определения
реакции на изменение цен. Используя модель оптимизации в реальном времени, ритейлеры имеют возможность привлекать клиентов, удерживать внимание и реализовывать персональные схемы ценообразования.
Расположение новых
магазинов
Большие данные являются чрезвычайно эффективными в отношении выбора местоположения нового магазина. Алгоритм прост, но очень эффективен. Аналитики исследуют данные онлайн-клиентов, уделяя большое
внимание демографическому фактору. Совпадения в почтовом индексе и местонахождении дают основу для понимания потенциала рынка. Также учитываются специальные настройки, касающиеся расположения других магазинов. Кроме того, осуществляется постоянный анализ существующей сети розничной торговли и появляется возможность оптимизации локаций магазинов.
Анализ настроений клиентов
Этот инструмент не является новым, однако после активного внедрения науки о данных он стал менее дорогим и трудоёмким. В настоящее время использование фокус-групп и опросов клиентов больше
анализ по данным, полученным из
социальных сетей и обратной связи
от онлайн-сервисов. Специалисты
проводят анализ с помощью обра-
ботки естественного языка, анализа
текста, определяя положительные,
нейтральные или отрицательные
настроения.
не требуется. Алгоритмымашинного обучения обеспечивают основу для анализа настроений. Аналитики могут выполнить этот анализ по данным, полученным из социальных сетей и обратной связи от онлайн-сервисов. Специалисты проводят анализ с помощью обработки естественного языка, анализа текста, определяя положительные, нейтральные или отрицательные настроения. Определение пожизненной
ценности клиента В розничной торговле пожизненная ценность клиента (CLV) представляет собой общий объём прибыли от клиента для компании за всё время
отношений между клиентом и бизнесом. Особое внимание уделяется доходам, поскольку они не так пред-
сказуемы, как затраты. Все прогнозы делают на основании прошлых данных, приведших к самым последним транзакциям. Обычно модели CLV собирают,
классифицируют и очищают данные, касающиеся предпочтений клиентов, расходов, недавних покупок и
поведения, чтобы структурировать их в качестве входных данных. После обработки этих данных мы получаем линейное представление о возможной ценности существующих и вероятных клиентов. Алгоритм также выявляет взаимозависимости между характеристиками клиента и его выбором. Применение статистической методологии помогает идентифицировать модель покупателя до тех пор, пока он или она не прекратит делать покупки. Таким образом, наука о данных и машинное обучение обеспечивают понимание ритейлером своего клиента, улучшение
обслуживания и определение приоритетов.
ПРАВИЛЬНАЯ ЦЕНА ВАЖНА И ДЛЯ КЛИЕНТА, И ДЛЯ РОЗНИЧНОГО ТОРГОВЦА, А ПРОЦЕСС ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ЗАВИСИТ НЕ ТОЛЬКО ОТ ЗАТРАТ НА ПРОИЗВОДСТВО, НО И ОТ КОШЕЛЬКА ПОТЕНЦИАЛЬНОГО ПОКУПАТЕЛЯ И ПРЕДЛОЖЕНИЙ КОНКУРЕНТОВ