రిటైల్ సేవలో బిగ్ డేటా

కొనుగోలుదారు కోసం మూడు కీలక అంశాలలో వ్యక్తిగతీకరణను మెరుగుపరచడానికి రిటైలర్లు పెద్ద డేటాను ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు - కలగలుపు, ఆఫర్ మరియు డెలివరీ, అంబ్రెల్లా ITలో చెప్పబడింది

1990ల చివరలో, అన్ని రంగాలకు చెందిన వ్యాపారవేత్తలు డేటా ఒక విలువైన వనరు అని గ్రహించారు, దానిని సరిగ్గా ఉపయోగించినట్లయితే, అది ప్రభావం చూపే శక్తివంతమైన సాధనంగా మారుతుంది. సమస్య ఏమిటంటే డేటా పరిమాణం విపరీతంగా పెరిగింది మరియు ఆ సమయంలో ఉన్న సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేసే మరియు విశ్లేషించే పద్ధతులు తగినంత ప్రభావవంతంగా లేవు.

2000వ దశకంలో, సాంకేతికత ఒక క్వాంటం లీపును తీసుకుంది. స్కేలబుల్ సొల్యూషన్స్ మార్కెట్లో కనిపించాయి, ఇవి నిర్మాణాత్మక సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలవు, అధిక పనిభారాన్ని ఎదుర్కోగలవు, తార్కిక కనెక్షన్‌లను నిర్మించగలవు మరియు అస్తవ్యస్తమైన డేటాను ఒక వ్యక్తి అర్థం చేసుకోగలిగేలా అర్థమయ్యేలా అనువదించగలవు.

నేడు, రష్యన్ ఫెడరేషన్ ప్రోగ్రామ్ యొక్క డిజిటల్ ఎకానమీ యొక్క తొమ్మిది రంగాలలో ఒకదానిలో పెద్ద డేటా చేర్చబడింది, కంపెనీల రేటింగ్‌లు మరియు ఖర్చు అంశాలలో అగ్రశ్రేణిని ఆక్రమించింది. వ్యాపార, ఆర్థిక మరియు టెలికమ్యూనికేషన్ రంగాలకు చెందిన కంపెనీలు పెద్ద డేటా టెక్నాలజీలలో అతిపెద్ద పెట్టుబడులు పెట్టాయి.

10-20 సంవత్సరాలలో, పెద్ద డేటా క్యాపిటలైజేషన్ యొక్క ప్రధాన సాధనంగా మారుతుంది మరియు విద్యుత్ పరిశ్రమతో పోల్చదగిన ప్రాముఖ్యతతో సమాజంలో పాత్ర పోషిస్తుందని విశ్లేషకులు అంటున్నారు.

నేటి దుకాణదారులు ఇకపై ముఖం లేని గణాంకాలు కాదు, ప్రత్యేక లక్షణాలు మరియు అవసరాలతో బాగా నిర్వచించబడిన వ్యక్తులు. వారు ఎంపిక చేసుకున్నారు మరియు వారి ఆఫర్ మరింత ఆకర్షణీయంగా కనిపిస్తే పశ్చాత్తాపం లేకుండా పోటీదారు బ్రాండ్‌కి మారతారు. అందుకే చిల్లర వ్యాపారులు పెద్ద డేటాను ఉపయోగిస్తున్నారు, ఇది "ఒక ప్రత్యేకమైన వినియోగదారు - ఒక ప్రత్యేక సేవ" అనే సూత్రంపై దృష్టి సారించి, కస్టమర్‌లతో లక్ష్య మరియు ఖచ్చితమైన మార్గంలో పరస్పర చర్య చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

1. వ్యక్తిగతీకరించిన కలగలుపు మరియు స్థలాన్ని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం

చాలా సందర్భాలలో, "కొనుగోలు చేయాలా లేదా కొనకూడదు" అనే తుది నిర్ణయం ఇప్పటికే వస్తువులతో షెల్ఫ్ సమీపంలో ఉన్న దుకాణంలో జరుగుతుంది. నీల్సన్ గణాంకాల ప్రకారం, కొనుగోలుదారు షెల్ఫ్‌లో సరైన ఉత్పత్తి కోసం శోధించడానికి 15 సెకన్లు మాత్రమే గడుపుతాడు. ఒక నిర్దిష్ట దుకాణానికి సరైన కలగలుపును సరఫరా చేయడం మరియు దానిని సరిగ్గా ప్రదర్శించడం వ్యాపారానికి చాలా ముఖ్యం అని దీని అర్థం. కలగలుపు డిమాండ్‌ను తీర్చడానికి మరియు అమ్మకాలను ప్రోత్సహించడానికి ప్రదర్శన కోసం, పెద్ద డేటా యొక్క వివిధ వర్గాలను అధ్యయనం చేయడం అవసరం:

• స్థానిక జనాభా,
• సాల్వెన్సీ,
• కొనుగోలు అవగాహన,
• లాయల్టీ ప్రోగ్రామ్ కొనుగోళ్లు మరియు మరిన్ని.

ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట వర్గం వస్తువుల కొనుగోళ్ల యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీని అంచనా వేయడం మరియు ఒక ఉత్పత్తి నుండి మరొక ఉత్పత్తికి కొనుగోలుదారు యొక్క "స్విచిబిలిటీ"ని కొలవడం, ఏ వస్తువును బాగా విక్రయిస్తుందో వెంటనే అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, ఇది అనవసరమైనది మరియు అందువల్ల మరింత హేతుబద్ధంగా నగదును పునఃపంపిణీ చేస్తుంది. వనరులు మరియు ప్లాన్ స్టోర్ స్పేస్.

పెద్ద డేటా ఆధారంగా పరిష్కారాల అభివృద్ధిలో ఒక ప్రత్యేక దిశ స్థలం యొక్క సమర్థవంతమైన ఉపయోగం. సరుకులు వేసేటప్పుడు వ్యాపారులు ఇప్పుడు ఆధారపడేది డేటా, అంతర్ దృష్టి కాదు.

X5 రిటైల్ గ్రూప్ హైపర్ మార్కెట్‌లలో, రిటైల్ పరికరాల లక్షణాలు, కస్టమర్ ప్రాధాన్యతలు, నిర్దిష్ట వర్గాల వస్తువుల విక్రయాల చరిత్రపై డేటా మరియు ఇతర అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుని, ఉత్పత్తి లేఅవుట్‌లు స్వయంచాలకంగా రూపొందించబడతాయి.

అదే సమయంలో, లేఅవుట్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు షెల్ఫ్‌లోని వస్తువుల సంఖ్య నిజ సమయంలో పర్యవేక్షించబడతాయి: వీడియో అనలిటిక్స్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ టెక్నాలజీలు కెమెరాల నుండి వచ్చే వీడియో స్ట్రీమ్‌ను విశ్లేషిస్తాయి మరియు పేర్కొన్న పారామితుల ప్రకారం ఈవెంట్‌లను హైలైట్ చేస్తాయి. ఉదాహరణకు, స్టోర్ ఉద్యోగులు తయారుగా ఉన్న బఠానీల పాత్రలు తప్పు స్థానంలో ఉన్నాయని లేదా అల్మారాల్లో ఘనీకృత పాలు అయిపోయాయని సిగ్నల్ అందుకుంటారు.

2. వ్యక్తిగతీకరించిన ఆఫర్

వినియోగదారులకు వ్యక్తిగతీకరణ ప్రాధాన్యత: Edelman మరియు Accenture పరిశోధన ప్రకారం, 80% మంది కొనుగోలుదారులు ఒక రిటైలర్ వ్యక్తిగతీకరించిన ఆఫర్ లేదా తగ్గింపు ఇచ్చినట్లయితే ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేసే అవకాశం ఉంది; అంతేకాకుండా, 48% మంది ప్రతివాదులు ఉత్పత్తి సిఫార్సులు ఖచ్చితమైనవి కానట్లయితే మరియు అవసరాలను తీర్చకపోతే పోటీదారుల వద్దకు వెళ్లడానికి వెనుకాడరు.

కస్టమర్ అంచనాలను అందుకోవడానికి, రిటైలర్‌లు IT సొల్యూషన్స్ మరియు అనలిటిక్స్ టూల్స్‌ను చురుకుగా అమలు చేస్తున్నారు, ఇవి వినియోగదారుని అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు వ్యక్తిగత స్థాయికి పరస్పర చర్యను తీసుకురావడంలో కస్టమర్ డేటాను సేకరించడం, రూపొందించడం మరియు విశ్లేషించడం. కొనుగోలుదారులలో జనాదరణ పొందిన ఫార్మాట్లలో ఒకటి - ఉత్పత్తి సిఫార్సుల విభాగం "మీకు ఆసక్తి ఉండవచ్చు" మరియు "ఈ ఉత్పత్తితో కొనుగోలు చేయండి" - కూడా గత కొనుగోళ్లు మరియు ప్రాధాన్యతల విశ్లేషణ ఆధారంగా రూపొందించబడింది.

సహకార వడపోత అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి Amazon ఈ సిఫార్సులను రూపొందిస్తుంది (మరొక వినియోగదారు యొక్క తెలియని ప్రాధాన్యతలను అంచనా వేయడానికి వినియోగదారుల సమూహం యొక్క తెలిసిన ప్రాధాన్యతలను ఉపయోగించే సిఫార్సు పద్ధతి). కంపెనీ ప్రతినిధుల ప్రకారం, మొత్తం అమ్మకాలలో 30% అమెజాన్ సిఫార్సుదారు వ్యవస్థ కారణంగా ఉంది.

3. వ్యక్తిగతీకరించిన డెలివరీ

ఆన్‌లైన్ స్టోర్ నుండి ఆర్డర్ యొక్క డెలివరీ లేదా సూపర్ మార్కెట్ అల్మారాల్లో కావలసిన ఉత్పత్తుల రాకతో సంబంధం లేకుండా, ఆధునిక కొనుగోలుదారు కోరుకున్న ఉత్పత్తిని త్వరగా స్వీకరించడం చాలా ముఖ్యం. కానీ వేగం మాత్రమే సరిపోదు: నేడు ప్రతిదీ త్వరగా పంపిణీ చేయబడుతుంది. వ్యక్తిగత విధానం కూడా విలువైనది.

చాలా పెద్ద రిటైలర్లు మరియు క్యారియర్లు అనేక సెన్సార్లు మరియు RFID ట్యాగ్‌లతో కూడిన వాహనాలను కలిగి ఉంటారు (వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు ట్రాక్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు), వీటి నుండి భారీ మొత్తంలో సమాచారం అందుతుంది: ప్రస్తుత స్థానం, పరిమాణం మరియు సరుకు బరువు, ట్రాఫిక్ రద్దీ, వాతావరణ పరిస్థితులపై డేటా , మరియు డ్రైవర్ ప్రవర్తన కూడా.

ఈ డేటా యొక్క విశ్లేషణ నిజ సమయంలో మార్గం యొక్క అత్యంత పొదుపుగా మరియు వేగవంతమైన ట్రాక్‌ను రూపొందించడంలో సహాయపడటమే కాకుండా, వారి ఆర్డర్ పురోగతిని ట్రాక్ చేయడానికి అవకాశం ఉన్న కొనుగోలుదారుల కోసం డెలివరీ ప్రక్రియ యొక్క పారదర్శకతను నిర్ధారిస్తుంది.

"చివరి మైలు" దశలో కొనుగోలుదారుకు డెలివరీ వ్యక్తిగతీకరణ కీలక అంశం. వ్యూహాత్మక నిర్ణయం తీసుకునే దశలో కస్టమర్ మరియు లాజిస్టిక్స్ డేటాను మిళితం చేసే ఒక రిటైలర్, క్లయింట్‌ను ఇష్యూ చేసిన స్థానం నుండి వస్తువులను తీయడానికి తక్షణమే అందించగలుగుతారు, ఇక్కడ అది అత్యంత వేగంగా మరియు చౌకగా బట్వాడా చేయబడుతుంది. డెలివరీపై తగ్గింపుతో పాటు అదే రోజు లేదా మరుసటి రోజు వస్తువులను స్వీకరించే ఆఫర్ క్లయింట్‌ను నగరం యొక్క అవతలి వైపు కూడా వెళ్లేలా ప్రోత్సహిస్తుంది.

Amazon, ఎప్పటిలాగే, ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ ద్వారా ఆధారితమైన ప్రిడిక్టివ్ లాజిస్టిక్స్ టెక్నాలజీకి పేటెంట్ ఇవ్వడం ద్వారా పోటీలో ముందుంది. బాటమ్ లైన్ ఏమిటంటే రిటైలర్ డేటాను సేకరిస్తాడు:

• వినియోగదారు గత కొనుగోళ్ల గురించి,
• కార్ట్‌కి జోడించిన ఉత్పత్తుల గురించి,
• కోరికల జాబితాకు జోడించిన ఉత్పత్తుల గురించి,
• కర్సర్ కదలికల గురించి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు ఈ సమాచారాన్ని విశ్లేషిస్తాయి మరియు కస్టమర్ ఏ ఉత్పత్తిని ఎక్కువగా కొనుగోలు చేస్తారో అంచనా వేస్తుంది. ఆ వస్తువు చౌకైన ప్రామాణిక షిప్పింగ్ ద్వారా వినియోగదారుకు దగ్గరగా ఉన్న షిప్పింగ్ హబ్‌కు రవాణా చేయబడుతుంది.

ఆధునిక కొనుగోలుదారు వ్యక్తిగత విధానం మరియు రెండుసార్లు ఒక ఏకైక అనుభవం కోసం చెల్లించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారు - డబ్బు మరియు సమాచారంతో. కస్టమర్ల వ్యక్తిగత ప్రాధాన్యతలను పరిగణనలోకి తీసుకొని సరైన స్థాయి సేవను అందించడం పెద్ద డేటా సహాయంతో మాత్రమే సాధ్యమవుతుంది. పరిశ్రమ నాయకులు పెద్ద డేటా రంగంలో ప్రాజెక్ట్‌లతో పని చేయడానికి మొత్తం నిర్మాణాత్మక యూనిట్‌లను సృష్టిస్తున్నప్పుడు, చిన్న మరియు మధ్య తరహా వ్యాపారాలు బాక్స్డ్ సొల్యూషన్స్‌పై పందెం వేస్తున్నాయి. కానీ సాధారణ లక్ష్యం ఏమిటంటే, ఖచ్చితమైన వినియోగదారు ప్రొఫైల్‌ను రూపొందించడం, వినియోగదారుల బాధలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు కొనుగోలు నిర్ణయాన్ని ప్రభావితం చేసే ట్రిగ్గర్‌లను గుర్తించడం, కొనుగోలు జాబితాలను హైలైట్ చేయడం మరియు మరింత ఎక్కువగా కొనుగోలు చేయడాన్ని ప్రోత్సహించే సమగ్ర వ్యక్తిగతీకరించిన సేవను రూపొందించడం.