Нем 10 лет
Организаторам мероприятий
Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Организаторам мероприятий
03.03.2020
2042 просмотра

Big Data в ритейле: предиктивная аналитика как инструмент прогнозирования клиентского опыта

Данила Наумов УТКОНОС

По прогнозам компании PricewaterhouseCoopers, в 2020 году аналитика данных о клиентах станет ключевым инструментом прогнозирования роста выручки и рентабельности. Какие модели следует использовать в этом сегменте ритейла, рассказал Данила Наумов, директор управления данными «Утконос ОНЛАЙН».

R&L: Насколько формулировка прогнозов экспертов PwC отвечает практикам «Утконос ОНЛАЙН»?

Д. Наумов: Выручка и рентабельность – это общие показатели, которые складываются из множества факторов. Одними из ключевых здесь являются величина среднего чека и количество заказов. Клиентские данные, а точнее правильное их использование бизнесом, позволяют управлять как размером среднего чека, так и количеством заказов. В частности, увеличение средней стоимости покупки происходит через up-лифты более качественных персонализированных промоакций, а также с помощью инструментов cross-sale-продаж. Мы регулярно разрабатываем новые модели и совершенствуем существующие, направленные на увеличение эффективности целевого маркетинга. Что касается заказов, безусловно, здесь играет роль как кратное увеличение количества клиентов, так и увеличение частоты самих заказов. Для стимулирования роста и удержания клиентской базы существует множество подходов, основанных на аналитике. Например, использование предиктивного формирования корзин, основанного на клиентских данных, на том, с какой частотой приобретаются те или иные товары. Важно предложить определенный товар в наиб
ЖУРНАЛ RETAIL&LOYALTY №4 (91) 2020

Акция
будь в курсе
новостей индустрии