Большие данные в ритейле: преимущества технологии на реальных примерах

Вспышка Covid-19 негативно повлияла на все индустрии. Чтобы сохранить конкурентоспособность в это непростое время, ритейлеры были вынуждены обратиться за помощью к инновационным технологиям. Однако, как показала практика, дополнительные конкурентные преимущества были именно у тех компаний, которые заранее позаботились о внедрении инновационных решений в свои бизнес-процессы.

Благодаря исследованиям и разработкам стратегического партнера SAP компании LeverX мы на реальных примерах крупных ритейлеров рассмотрим, как искусственный интеллект и большие данные помогают предприятиям прогнозировать спрос, предотвращать мошенничество, улучшать покупательский опыт, тем самым повышая продажи.

IKEA

Точное прогнозирование спроса

Недавно крупнейшая торговая сеть по продаже мебели и товаров для дома разработала Demand Sensing 一 специальный инструмент для планирования спроса. Технология уже активно используется в Норвегии, помогая значительно повысить точность прогнозов для планирования спроса и предложения.

Как работает умное прогнозирование спроса? IKEA имеет несколько сотен магазинов на 54 рынках. Чтобы своевременно доставлять в магазины товары, пользующиеся спросом, или, наоборот, освобождать склады от непопулярных товаров, нужно изучить спрос на несколько миллиардов наименований. В этом и помогают технологии на основе ИИ. С их помощью компания максимально точно определяет спрос и грамотно прогнозирует количество товаров, необходимых для удовлетворения спроса.

Персонализированные рекомендации

Помимо прогнозирования спроса, искусственный интеллект помогает IKEA делать персонализированные предложения о товарах, что повышает конверсию онлайн-магазина. Например, добавив товар в корзину, клиент видит, какие продукты чаще покупают с добавленным товаром. Это помогает оптимизировать путь к покупке, улучшить коэффициент конверсии и повысить среднюю стоимость заказа.

AR для улучшения опыта покупок

Покупая мебель, клиентам бывает трудно представить, как она будет выглядеть в комнате и будет ли сочетаться с остальным интерьером. Чтобы облегчить процесс покупки, IKEA предлагает клиентам специальное AR-приложение, с помощью которого можно виртуально разместить шкаф или стол в своей комнате, а затем решить, подходит оно интерьеру или нет.

Starbucks

Новые предложения на основе анализа данных

С помощью больших данных всемирно известная американская компания по продаже кофе получает точный анализ поведения покупателей, что помогает быстро генерировать идеи для новых продуктов. Например, вот уже много лет перед Хэллоуином компания добавляет в меню ряд кофейных напитков со вкусом тыквы, которые пользуются большим спросом именно в этот период года.

Геолокационная аналитика

Поскольку компания активно расширяется, искусственный интеллект и большие данные помогают определить, в каких регионах присутствие бренда принесет экономическую выгоду, и в каких регионах присутствие нецелесообразно. Технологии позволяют определять, в каких местах можно открыть магазин с минимальными рисками снижения продаж и “усталости” от бренда.

Обновляющееся меню

Компания поняла, что распечатывать меню на бумаге гораздо энергозатратнее, если принимать во внимание тот факт, что меню постоянно обновляется в зависимости от времени года. Поэтому сейчас Starbucks использует специальные цифровые табло. Технология позволяет работникам обновлять меню за несколько минут.

Amazon

Динамическое ценообразование

Компания Amazon известна своим гибким подходом к образованию цен. С помощью больших данных Amazon быстро определяет, какой товар сейчас пользуется повышенным спросом, какие товары в избытке или недостатке на складе, и на основе этих данных изменяет их цену. Согласно статистике, цены на сайте Amazon меняются около 2,5 миллионов раз в день.

Выявление и предотвращение мошенничества

Мошенничество в онлайн-коммерции и в особенности на таких крупных площадках, как Amazon, случается довольно часто. Компания использует большие данные для выявления подозрительной активности и последующей блокировки подозрительных аккаунтов. Подозрения могут вызвать частые возвраты и отмена покупок.

Персонализированные предложения

Внедренные в платформу электронной коммерции большие данные и искусственный интеллект помогают предугадать, что захотят купить клиенты, и на основе анализа предлагают товары, в которых они могут быть заинтересованы. Например, если вы часто покупаете зубные щетки, сайт будет предлагать вам купить зубную пасту или зубную нить.

Как могут помочь SAP HANA и SAP Analytics Cloud?

Чтобы извлечь максимальную выгоду из таких современных технологий, как большие данные и ИИ, интеллектуальному предприятию нужно иметь специальную систему или базу данных, которая может выявлять закономерности в необработанных данных и раскрывать их потенциал для повышения эффективности бизнес-процессов.

В этом могут помочь SAP HANA и SAP Analytics Cloud. C SAP HANA компания могут быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных и трансформировать данных в прибыль. Поскольку управление данными доступно в облачной среде, оно становится более экономичным и простым в обслуживании для организаций. А внедрение SAP HANA с SAP Analytics Cloud станет верным решением для тех, кто планирует переход к интеллектуальному предприятию.

Хотите использовать весь потенциал данных своего предприятия? Обратитесь к LeverX, надежному поставщику SAP-решений и партнеру SAP. Эксперты LeverX, имея широкий опыт консультирования по SAP-решениям, подробно изучат ваши бизнес-процессы и помогут вашему бизнесу преуспеть вместе с SAP HANA и SAP Analytics Cloud.