ביג דאַטאַ אין די דינסט פון לאַכאָדימ

ווי רעטאַילערס נוצן גרויס דאַטן צו פֿאַרבעסערן פּערסאַנאַלאַזיישאַן אין דריי שליסל אַספּעקץ פֿאַר די קוינע - סאָרטירונג, פאָרשלאָג און עקספּרעס, געזאָגט אין Umbrella IT

אין די שפּעט 1990 ס, אַנטראַפּראַנערז פון אַלע גייט פון לעבן געקומען צו פאַרשטיין אַז דאַטן איז אַ ווערטפול מיטל וואָס, אויב געוויינט רעכט, קענען ווערן אַ שטאַרק געצייַג פון השפּעה. דער פּראָבלעם איז געווען אַז די באַנד פון דאַטן געוואקסן עקספּאָונענשאַלי, און די מעטהאָדס פון פּראַסעסינג און אַנאַליזינג אינפֿאָרמאַציע וואָס איז געווען אין דער צייט זענען נישט גענוג עפעקטיוו.

אין די 2000 ס, טעכנאָלאָגיע גענומען אַ קוואַנטום שפּרינגען. סקאַלאַבלע סאַלושאַנז האָבן ארויס אויף די מאַרק וואָס קענען פּראָצעס אַנסטראַקטשערד אינפֿאָרמאַציע, קאָפּע מיט הויך ווערקלאָודז, בויען לאַדזשיקאַל קאַנעקשאַנז און איבערזעצן כאַאָטיש דאַטן אין אַ ינטערפּריטאַבאַל פֿאָרמאַט וואָס קענען זיין פארשטאנען דורך אַ מענטש.

הייַנט, גרויס דאַטן זענען ינקלודעד אין איינער פון די נייַן געביטן פון די דיגיטאַל עקאנאמיע פון ​​די רוסישע פעדעריישאַן פּראָגראַם, אַקיאַפּייז די שפּיץ שורות אין די רייטינגז און קאָסט פון קאָמפּאַניעס. די גרעסטע ינוועסטמאַנץ אין גרויס דאַטן טעקנאַלאַדזשיז זענען געמאכט דורך קאָמפּאַניעס פון די טריידינג, פינאַנציעל און טעלעקאָממוניקאַטיאָנס סעקטאָרס.

אין 10-20 יאר, גרויס דאַטן וועט ווערן די הויפּט מיטל פון קאַפּיטאַליזיישאַן און וועט שפּילן אַ ראָלע אין דער געזעלשאַפט פאַרגלייַכלעך אין וויכטיקייט צו די מאַכט אינדוסטריע, אַנאַליס זאָגן.

די היינטיקע שאָפּפּערס זענען ניט מער אַ פייסלאַס מאַסע פון ​​סטאַטיסטיק, אָבער געזונט-דיפיינד מענטשן מיט יינציק קעראַקטעריסטיקס און באדערפענישן. זיי זענען סעלעקטיוו און וועט באַשטימען צו אַ קאָנקורענט ס סאָרט אָן באַדויערן אויב זייער פאָרשלאָג מיינט מער אַטראַקטיוו. אַז איז וואָס רעטאַילערס נוצן גרויס דאַטן, וואָס אַלאַוז זיי צו ינטעראַקט מיט קאַסטאַמערז אין אַ טאַרגעטעד און פּינטלעך וועג, פאָוקיסינג אויף דעם פּרינציפּ פון "אַ יינציק קאַנסומער - אַ יינציק דינסט."

1. פערזענליכען סאָרטירונג און עפעקטיוו נוצן פון פּלאַץ

אין רובֿ קאַסעס, די לעצט באַשלוס "צו קויפן אָדער נישט צו קויפן" איז שוין אין די קראָם לעבן די פּאָליצע מיט סכוירע. לויט Nielsen סטאַטיסטיק, די קוינע ספּענדז בלויז 15 סעקונדעס צו זוכן פֿאַר די רעכט פּראָדוקט אויף דער פּאָליצע. דעם מיטל אַז עס איז זייער וויכטיק פֿאַר אַ געשעפט צו צושטעלן די אָפּטימאַל סאָרטירונג צו אַ באַזונדער קראָם און פאָרשטעלן עס ריכטיק. כּדי די סאָרטירונג צו טרעפן די פאָדערונג און די אַרויסווייַזן צו העכערן פארקויפונג, עס איז נייטיק צו לערנען פאַרשידענע קאַטעגאָריעס פון גרויס דאַטן:

• היגע דעמאָגראַפיקס,
• סאָלוואַנסי,
• קויפן תפיסה,
• לויאַלטי פּראָגראַם פּערטשאַסיז און פיל מער.

פֿאַר בייַשפּיל, אַססעססינג די אָפטקייַט פון פּערטשאַסאַז פון אַ זיכער קאַטעגאָריע פון ​​סכוירע און מעסטן די "סוויטשאַביליטי" פון אַ קוינע פון ​​איין פּראָדוקט צו אנדערן וועט העלפֿן צו מיד פֿאַרשטיין וואָס פּונקט איז בעסער צו פאַרקויפן, וואָס איז יבעריק, און דעריבער מער ראַשאַנאַלי רידיסטריביוט געלט. רעסורסן און פּלאַן קראָם פּלאַץ.

א באַזונדער ריכטונג אין דער אַנטוויקלונג פון סאַלושאַנז באזירט אויף גרויס דאַטן איז די עפעקטיוו נוצן פון פּלאַץ. עס איז דאַטן, און ניט ינטוישאַן, וואָס די מערטשאַנדיזערס איצט פאַרלאָזנ זיך ווען זיי לייגן סכוירע.

אין X5 רעטאַיל גרופע כייפּערמאַרקיץ, פּראָדוקט לייאַוץ זענען דזשענערייטאַד אויטאָמאַטיש, גענומען אין חשבון די פּראָפּערטיעס פון לאַכאָדימ ויסריכט, קונה פּרעפֿערענצן, דאַטן וועגן די געשיכטע פון ​​פארקויפונג פון זיכער קאַטעגאָריעס פון סכוירע און אנדערע סיבות.

אין דער זעלביקער צייט, די ריכטיק פון די אויסלייג און די נומער פון סכוירע אויף דער פּאָליצע זענען מאָניטאָרעד אין פאַקטיש צייט: ווידעא אַנאַליטיקס און קאָמפּיוטער זעאונג טעקנאַלאַדזשיז אַנאַלייז די ווידעא טייַך פֿון קאַמעראַס און הויכפּונקט געשעענישן לויט די ספּעסיפיעד פּאַראַמעטערס. פֿאַר בייַשפּיל, קראָם עמפּלוייז וועט באַקומען אַ סיגנאַל אַז דזשאַרז פון קאַנד פּיז זענען אין דעם אומרעכט אָרט אָדער אַז קאַנדענסט מילך האט לויפן אויס אויף די שעלוועס.

2. פערזענליכען פאָרשלאָג

פּערסאַנאַלאַזיישאַן פֿאַר קאָנסומערס איז אַ בילכערקייַט: לויט פאָרשונג פון Edelman און Accenture, 80% פון בויערס זענען מער מסתּמא צו קויפן אַ פּראָדוקט אויב אַ זיצער גיט אַ פערזענליכען פאָרשלאָג אָדער גיט אַ אַראָפּרעכענען; דערצו, 48% פון ריספּאַנדאַנץ טאָן ניט קווענקלען צו גיין צו קאָמפּעטיטאָרס אויב פּראָדוקט רעקאַמאַנדיישאַנז זענען נישט פּינטלעך און טאָן ניט טרעפן די באדערפענישן.

צו טרעפן קונה עקספּעקטיישאַנז, רעטאַילערס אַקטיוולי ימפּלאַמענינג IT סאַלושאַנז און אַנאַליטיקס מכשירים וואָס קלייַבן, סטרוקטור און אַנאַלייז קונה דאַטן צו העלפן פֿאַרשטיין די קאַנסומער און ברענגען ינטעראַקשאַן צו אַ פערזענלעכע מדרגה. איינער פון די פאָלקס פֿאָרמאַטירונגען צווישן בויערס - דער אָפּטיילונג פון פּראָדוקט רעקאַמאַנדיישאַנז "איר קען זיין אינטערעסירט" און "קויפן מיט דעם פּראָדוקט" - איז אויך געגרינדעט באזירט אויף אַנאַליסיס פון פאַרגאַנגענהייט פּערטשאַסאַז און פּרעפֿערענצן.

אַמאַזאָן דזשענערייץ די רעקאַמאַנדיישאַנז ניצן קאַלאַבערייטיוו פילטערינג אַלגערידאַמז (אַ רעקאָמענדאַציע אופֿן וואָס ניצט די באַוווסט פּרעפֿערענצן פון אַ גרופּע פון ​​​​ניצערס צו פאָרויסזאָגן די אומבאַקאַנט פּרעפֿערענצן פון אן אנדער באַניצער). לויט פירמע פארשטייערס, 30% פון אַלע פארקויפונג איז רעכט צו דער אַמאַזאָן רעקאָממענדאַטאָר סיסטעם.

3. פערזענליכען עקספּרעס

עס איז וויכטיק פֿאַר אַ מאָדערן קוינע צו באַקומען די געבעטן פּראָדוקט געשווינד, ראַגאַרדלאַס פון צי עס איז די עקספּרעס פון אַ סדר פון אַן אָנליין קראָם אָדער די אָנקומען פון די געבעטן פּראָדוקטן אויף די סופּערמאַרק שעלוועס. אָבער די גיכקייַט אַליין איז נישט גענוג: הייַנט אַלץ איז איבערגעגעבן געשווינד. דער יחיד צוגאַנג איז אויך ווערטפול.

רובֿ גרויס רעטאַילערס און קאַריערז האָבן וועהיקלעס יקוויפּט מיט פילע סענסאָרס און RFID טאַגס (גענוצט צו ידענטיפיצירן און שפּור סכוירע), פֿון וואָס ריזיק אַמאַונץ פון אינפֿאָרמאַציע זענען באקומען: דאַטן וועגן דעם קראַנט אָרט, גרייס און וואָג פון די לאַסט, פאַרקער קאַנדזשעסטשאַן, וועטער טנאָים , און אפילו שאָפער נאַטור.

די אַנאַליסיס פון די דאַטן ניט בלויז העלפּס צו שאַפֿן די מערסט שפּאָרעוודיק און פאַסטאַסט שפּור פון דער מאַרשרוט אין פאַקטיש צייט, אָבער אויך ינשורז די דורכזעיקייַט פון די עקספּרעס פּראָצעס פֿאַר בויערס וואָס האָבן די געלעגנהייט צו שפּור די פּראָגרעס פון זייער סדר.

עקספּרעס פערזענליכען איז אַ שליסל פאַקטאָר פֿאַר די קוינע אין די "לעצטע מייל" בינע. א זיצער וואָס קאַמביינז קונה און לאַדזשיסטיקס דאַטן אין די סטראַטידזשיק באַשלוס-מאכן בינע וועט זיין ביכולת צו גלייך פאָרשלאָגן דעם קליענט צו קלייַבן די סכוירע פֿון די פונט פון אַרויסגעבן, ווו עס וועט זיין די פאַסטאַסט און טשיפּאַסט צו צושטעלן עס. דער פאָרשלאָג צו באַקומען די סכוירע אויף דער זעלביקער טאָג אָדער דער ווייַטער, צוזאַמען מיט אַ אַראָפּרעכענען אויף עקספּרעס, וועט מוטיקן דעם קליענט צו גיין אפילו צו די אנדערע עק פון דער שטאָט.

אַמאַזאָן, ווי געוויינטלעך, איז פאָרויס פון די פאַרמעסט דורך פּאַטענטינג פּרידיקטיוו לאַדזשיסטיקס טעכנאָלאָגיע פּאַוערד דורך פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס. די דנאָ שורה איז אַז דער זיצער קאַלעקץ דאַטן:

• וועגן דער באַניצער ס פאַרגאַנגענהייט פּערטשאַסאַז,
• וועגן די פּראָדוקטן צוגעגעבן צו די וואָגן,
• וועגן פּראָדוקטן צוגעגעבן צו די ווישליסט,
• וועגן לויפֿער באַוועגונגען.

מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַנאַלייז די אינפֿאָרמאַציע און פאָרויסזאָגן וואָס פּראָדוקט דער קונה איז רובֿ מסתּמא צו קויפן. דער נומער איז דעמאָלט שיפּט דורך טשיפּער נאָרמאַל שיפּינג צו די שיפּינג כאַב קלאָוסאַסט צו דער באַניצער.

די מאָדערן קוינע איז גרייט צו באַצאָלן פֿאַר אַ יחיד צוגאַנג און אַ יינציק דערפאַרונג צוויי מאָל - מיט געלט און אינפֿאָרמאַציע. פּראַוויידינג די געהעריק מדרגה פון דינסט, גענומען אין חשבון די פּערזענלעך פּרעפֿערענצן פון קאַסטאַמערז, איז מעגלעך בלויז מיט די הילף פון גרויס דאַטן. בשעת ינדאַסטרי לעאַדערס שאַפֿן גאַנץ סטראַקטשעראַל וניץ צו אַרבעטן מיט פּראַדזשעקס אין די פעלד פון גרויס דאַטן, קליין און מיטל-סייזד געשעפטן זענען בעטינג אויף באָקסעד סאַלושאַנז. אָבער דער פּראָסט ציל איז צו בויען אַן פּינטלעך קאַנסומער פּראָפיל, פֿאַרשטיין קאַנסומער פּיינז און באַשליסן די טריגערז וואָס ווירקן די קויפן באַשלוס, הויכפּונקט די קויפן רשימות און שאַפֿן אַ פולשטענדיק פערזענליכען דינסט וואָס וועט מוטיקן בייינג מער און מער.