Marii distribuitori și comercianți cu amănuntul - manechine

Comercianții cu amănuntul colectează și păstrează înregistrările de vânzări pentru un număr mare de clienți. Provocarea a fost întotdeauna să punem aceste date în uz. În mod ideal, un comerciant ar dori să înțeleagă caracteristicile demografice ale clienților săi și tipurile de bunuri și servicii pe care sunt interesați să le cumpere.

Îmbunătățirea continuă a capacității de calcul a făcut posibilă trecerea prin volum mare de date pentru a găsi modele care pot fi utilizate pentru a prognoza cererea pentru diferite produse, pe baza caracteristicilor clienților.

O altă problemă cu care datele importante pot fi de ajutor este strategiile de stabilire a prețurilor, înțelegând în special modul în care clienții diferiți sunt sensibili la prețuri. Alegerea prețului potrivit pentru un produs a fost uneori bazată pe presupuneri. Dimpotrivă, datele mari pot spori capacitatea comerciantului de a utiliza obiceiurile clientului pentru a identifica prețul maximizării profitului pentru bunurile sale. Un alt avantaj al utilizării datelor mari este că magazinele cu amănuntul pot planifica mai bine plasarea mărfurilor în magazin, pe baza obiceiurilor de cumpărături ale clienților.

Datele mari pot ajuta, de asemenea, comercianții cu amănuntul cu gestionarea inventarului. Mulți comercianți cu amănuntul vinde o gamă largă de produse diferite, iar urmărirea acestor informații reprezintă o provocare imensă. Cu date mari, comercianții cu amănuntul pot avea instantaneu informații actualizate despre dimensiunea și locația stocurilor.

Una dintre cele mai importante utilizări ale datelor importante pentru un comerciant cu amănuntul este capacitatea de a viza consumatorii individuali cu promoții bazate pe preferințele sale. Această orientare nu numai că sporește eficiența publicității, ci oferă clienților o relație mai personală cu distribuitorul, încurajând astfel repetarea afacerii. În plus, cunoașterea preferințelor clienților permite comerciantului cu amănuntul să ofere recomandări pentru achiziții viitoare, ceea ce sporește și mai mult afacerea repetată.

Nordstrom

De exemplu, Nordstrom a adoptat foarte mult folosirea datelor importante. A fost unul dintre primele magazine de vânzare cu amănuntul care oferă clienților opțiunea de a face cumpărături online. Compania a dezvoltat o aplicație smartphone care permite clienților să facă cumpărături direct de pe iPad-urile, dispozitivele iPhone și alte dispozitive mobile. Nordstrom arată, de asemenea, clienților care dintre magazinele sale transportă produse specifice; pentru mărfurile care trebuie comandate de la alte magazine, Nordstrom poate furniza o estimare foarte exactă a timpului de livrare.

Nordstrom își folosește capacitățile mari de date pentru a viza clienții cu anunțuri personalizate pe baza experiențelor lor de cumpărături. Aceste informații pot proveni de la vânzările magazinului Nordstrom, de la site-ul său web și de la site-uri de social media precum Facebook și Twitter.

Nordstrom desfășoară activități de cercetare în îmbunătățirea experienței de cumpărături a clienților prin intermediul diviziei Labs Innovation. A creat această divizie în 2011, pentru a se asigura că societatea rămâne pe marginea tehnologiei mari de date.

Walmart

Walmart este un alt retailer important care a îmbrățișat date importante. Pe baza volumului de vânzări, Walmart este cel mai mare comerciant cu amănuntul din Statele Unite. Este, de asemenea, cel mai mare angajator privat din țară.

În ultimii ani, Walmart a făcut un impuls major în comerțul electronic, permițându-i să concureze direct cu Amazon. com și alți comercianți online. În 2011, Walmart a achiziționat o companie numită Kosmix pentru a profita de capabilitățile de proprietate ale motorului de căutare ale acestei companii (Kosmix a fost redenumit Walmart Labs).

De atunci, Walmart Labs a dezvoltat mai multe produse noi, bazate pe o tehnologie mare de date. Unul dintre acestea se numește Genomul Social, care permite companiei Walmart să vizeze clienții individuali cu reduceri pe baza preferințelor pe care clienții le-au exprimat prin intermediul diferitelor site-uri de pe Internet. Un alt produs dezvoltat de Walmart Labs este Shoppycat, o aplicație care oferă recomandări de cadouri pe baza informațiilor găsite pe Facebook.

Deși comerțul electronic reprezintă încă un procent relativ mic al veniturilor anuale ale companiei Walmart, investițiile pe care compania le-a făcut în tehnologia mare de date arată că se așteaptă ca vânzările online să devină o sursă progresivă de venituri mai importante în viitor.

Amazon. com

Cel mai bun exemplu de utilizare a datelor mari în retail este Amazon. com, care nu ar putea exista chiar fără o mare tehnologie de date. Amazon a început să vândă cărți și sa extins în aproape toate zonele de retail cum ar fi mobilierul, aparatele, hainele și electronica. Ca rezultat, Amazon a câștigat venituri în valoare de 89 de miliarde de dolari în 2014, devenind astfel unul dintre primii zece comercianți cu amănuntul din S.U.A. și cel mai mare retailer online.

Amazon utilizează date importante pentru mai multe aplicații:

• Gestionarea stocurilor sale masive

• Urmărirea exactă a comenzilor

• Recomandări pentru achiziții viitoare

Amazon oferă recomandările sale printr-un proces cunoscut ca Filtrare colaborativă de la un element la altul. Această filtrare se bazează pe algoritmi concepuți pentru a identifica detaliile cheie care pot determina un client să achiziționeze un produs, cum ar fi achizițiile anterioare, articole afișate, achiziții efectuate de clienți cu caracteristici similare și așa mai departe. Amazon oferă, de asemenea, recomandări prin e-mail, alese pe baza celor mai mari vânzări potențiale.

Amazon a reușit să-și pună investiția în capacități mari de date pentru o bună utilizare într-un alt mod: acum câștigă venituri, permițând întreprinderilor să-și utilizeze infrastructura pentru o taxă. Acest lucru se face prin produse precum Amazon Elastic Map Reducție (EMR) și Amazon Web Services (AWS).

Amazon EMR permite companiilor să analizeze cantități enorme de date prin utilizarea hardware-ului Amazon. Acest hardware este accesibil prin Amazon Cloud Drive, unde firmele pot plăti pentru stocarea datelor.Pentru multe companii, utilizarea acestor facilități este mai ieftină decât construirea infrastructurii informatice care ar fi necesară pentru a face față cerințelor de date mari. AWS oferă o mare varietate de servicii de calculator prin Amazon Cloud Drive, inclusiv facilități de stocare, sisteme de gestionare a bazelor de date, crearea de rețele și așa mai departe.

O extindere interesantă a utilizării de către Amazon a datelor mari este planul său de a expedia mărfurile către clienți înainte de a le comanda! Compania a primit un brevet de invenție în 2014 pentru metodologia "transportului anticipat". Pentru ca acest plan să reușească, Amazon. com trebuie să poată anticipa cererea clienților cu un grad de acuratețe incredibil de ridicat, pentru a evita riscul de returnare a mărfurilor.