Ритейл — сфера, що накопичує великі обсяги даних. Їхній аналіз може дати багато корисних інсайтів для розвитку бізнесу та оптимізації процесів: прогнозування попиту та закупівель, покращення лояльності клієнтів, мінімізації операційних витрат, збільшення продажів і рентабельності тощо.
Все це можливо завдяки використанню предиктивної аналітики. Що це, як працює і чим конкретно допоможе бізнесу — розповідаємо далі в статті.
Що таке предиктивна аналітика
Аналітика може бути описовою, діагностичною та предиктивною. Описова аналітика на основі зібраних даних показує, що трапилося. Діагностична дає можливість зрозуміти причини. А предиктивна дозволяє побудувати прогноз важливих для компанії змін в різних розрізах: попит, поведінка клієнтів, закупівлі, продажі, складський облік, купівельні тренди тощо.
За визначенням Gartner, предиктивна аналітика — один із різновидів розширеної аналітики, що використовує регресійний аналіз, багатовимірну статистику, зіставлення патернів і предиктивне моделювання для побудови прогнозів.
Предиктивна аналітика дозволяє проактивно реагувати на виклики у сфері ритейлу. Наприклад, спланувати обсяг закупівель ще до початку пікового сезону, завчасно виявити можливий дефіцит товарів у регіональних магазинах чи передбачити, коли конкретний клієнт зробить повторну купівлю. Це база для ухвалення обґрунтованих управлінських рішень — від планування складських залишків до запуску маркетингових кампаній.
Як предиктивна аналітика в ритейлі допомагає збільшувати продажі та прибуток
Предиктивна аналітика використовує математичні моделі, алгоритми машинного навчання та ШІ. На основі прогнозів бізнес зможе побудувати більш ефективну стратегію розвитку та за потреби оперативно вносити в неї корективи.
Прогнозування попиту
Точні прогнози попиту дозволяють ефективно керувати закупівлями, товарними залишками та роботою складів. Це знижує витрати на зберігання та допомагає уникнути збитків через списання продукції.
Крім цього, завдяки прогнозуванню попиту збільшується ефективність управління асортиментом та продажами, бізнес уникає дефіциту товарів, а це своєю чергою дає змогу оптимізувати витрати на закупівлі, зберігання та логістику. Статистика McKinsey показує, що предиктивна аналітика дозволяє скоротити операційні витрати на 20-30%.
Збільшення ефективності продажів
Ефективний аналіз поведінки аудиторії, історії купівель, демографічних та інших даних дозволяє створювати гіперперсоналізовані рекомендації товарів, спеціальні пропозиції та акції. Завдяки цьому підвищується їхня релевантність та показник конверсії. За даними того ж дослідження McKinsey, використання big data й аналітики дозволяє збільшити кількість продажів на 15-25%.
Підвищення рівня лояльності та запобігання відтоку клієнтів
Завдяки аналітиці бізнес отримує можливість прогнозувати потреби клієнтів та реагувати на них проактивно. Завдяки цьому бізнес може, наприклад, персоналізувати пропозицію або завчасно втрутитися, якщо є ризик втрати лояльності.
Колективне дослідження шведських науковців показало, що моделі, що враховують частоту, періодичність та обсяг покупок в e-commerce, дозволяють визначити ризик втрати кожного покупця. На основі цих прогнозів можна спланувати та точніше націлити кампанії з повторного залучення клієнтів.
Мінімізація ризиків і раннє виявлення шахрайства
Інструменти предиктивної аналітики дозволяють аналізувати патерни поведінки користувачів інтернет-магазинів і виявляти аномалії, що вказують на шахрайські дії. Також предиктивна аналітика допомагає оцінити ризик несплати купівель у кредит.
Як світові лідери ритейлу використовують предиктивну аналітику
Walmart збирає та систематизує величезні обсяги даних зі своїх магазинів по всьому світу. Компанія використовує ці дані для управління складськими запасами. Прогнозування попиту на кожен конкретний товар у кожному з магазинів дозволяє закуповувати оптимальну кількість товарів, яку розпродають у стислі терміни.
Amazon збирає дані про поведінку та купівлі мільйонів відвідувачів. Завдяки аналітиці та складним алгоритмам компанія налаштовує та змінює ціни на мільйони продуктів в реальному часі. Це може відбуватись десятки разів на день. У результаті ритейлер має вищу прибутковість і конкурентоспроможність.
Zara впровадила прогностичні моделі та ШІ для відстеження запасів у реальному часі, а також використовує історичні дані про минулі продажі для прогнозування постачання нових колекцій одягу. Таке балансування попиту й пропозиції не лише знижує ризик втрати прибутку, а й допомагає підтримувати глобальні цілі сталого розвитку й скорочення відходів.
Предиктивна аналітика та big data дають ритейлерам сильну конкурентну перевагу — бачити наперед та діяти на випередження. Завдяки раціональному управлінню запасами та логістичними ланцюгами, а також більш ефективному використанню маркетингового бюджету й утриманню клієнтів, бізнес може продавати більше, точніше та з вищою маржею.
Хочете дізнатись, як прогностичні моделі можуть допомогти вашій компанії? Звертайтесь за консультацією — експерти MODUS X докладніше розкажуть про наші рішення.
No items found.
.svg)