International PLUS-forum Banks and Retail
International PLUS-forum Banks and Retail
Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
17:50, 26 Мая
«Магнит» внедряет в свою деятельность электронную оплату и другие цифровые решения
17:35, 26 Мая
Обновлённый «Макдональдс» может открыться 12 июня
17:00, 26 Мая
«Авито» перешагнул 100 млн объявлений на платформе
16:33, 26 Мая
Убыток Alibaba за прошедший квартал вырос в 3 раза
16:28, 26 Мая
Торговый ритейл Узбекистана. Новые вызовы и перспективные решения
16:00, 26 Мая
Больше всего нуждаются в импортозамещении электроника, медикаменты и продовольствие
15:00, 26 Мая
«Пятёрочка» оптимизирует товарные запасы совместно с поставщиками
14:00, 26 Мая
Лесоклиматические проекты принесут владельцам бизнеса миллионные доходы
13:29, 26 Мая
«Мираторг» проводит импортозамещение в производстве кожи
12:48, 26 Мая
Стратегия маркетинга в сфере бытовой техники и электроники
24.04.2015

Big Data в онлайн- и офлайн-ритейле: ключ к омниканальности

Вик Винч, директор по технологиям обработки Big Data в регионе International компании Teradata

О применении «Больших данных», накапливаемых в информационных системах ритейлеров, и о том, как они могут быть использованы для выстраивания омниканальной модели, журнал Retail & Loyalty беседует с Виком Винчем (Vic Winch), директором по технологиям обработки Big Data в регионе International компании Teradata.

R&L: Что бы вы назвали сегодня основным драйвером перехода ритейлеров к аналитическим решениям, основанным на обработке и анализе массивов Big Data? Как скоро такая аналитика начинает быть по-настоящему остро необходимой ритейлеру?

В. Винч: Сегодня на развитых рынках мы достаточно отчетливо видим тренд, заключающийся в том, что все больше розничных бизнесов так или иначе уходит в онлайн. Многие ритейлеры уходят в онлайн полностью (т. е. закрывают свои офлайн-магазины), но большинство пока предпочитают сочетать раз- ные каналы. Тем не менее они чаще всего развивают интернет-канал как самостоятельный вид бизнеса. Отмечу, что торгово-сервисные предприятия, которые занимаются электронной коммерцией, как правило, весьма хорошо умеют работать с так называемой «традиционной аналитикой» (дэшбордами). Они правильно ее используют, неплохо справляются с подсчетом посетителей, просмотренных страниц и т. д. – со всеми задачами, связанными с подсчетами, следят за веб-трендами и многое другое.

Аналитические системы строят модели покупательского пути в офлайновом магазине и связывают их с транзакционными данными

Проблемы начинаются на том этапе, когда ритейлер пытается перейти от транзакционной аналитической модели к персонифицированному взаимодействию с каждым клиентом, который приходит на сайт. Именно тогда, когда для ТСП становится важным проанализировать, что именно делает каждый конкретный посетитель на его сайте, как он перешел на этот сайт, как он перемещается по страницам, как долго он изучает текст, что влияет на его переходы внутри сайта и на закрытие той или иной страницы, компании начинают нуждаться в новых аналитических инструментах, которые связаны с Big Data. Без анализа Big Data невозможна аналитика взаимодействий с клиентами, позволяющая построить модели и последовательности, при помощи которых можно определить поведение каждого посетителя сайта.

Масса компаний розничного сектора пока еще не занимается вплотную подобными вещами – они просто считают, что уже владеют всей необходимой информацией о клиентах. Но существуют и структуры, которые можно определить как преимущественно «информационно ориентированные» (data-driven), в противоположность «продуктово ориентированным» (product-driven). Это прежде всего крупные онлайн-ритейлеры, такие как Amazon, eBooks и т. п. Замечу, что аналитикой взаимодействий занимаются в основном те, кто давно работает в интернет-бизнесе, – они располагают достаточным опытом. Для «традиционного» ритейлера, который исторически «вырос из офлайна», переход к аналитике взаимодействий в большинстве случаев представляет собой сложную задачу.

Понравился материал? Поделись
Подписывайтесь на канал RETAIL-LOYALTY.ORG  на Яндекс.Дзен