Кейс Walmart: 5 способов использовать big data

05.09.2017
1111

DQIndia

Объем больших данных (big data) продолжает расти. Крупнейший в мире ритейлер — Walmart  благодаря анализу информации о покупках получает представление о работе сети в режиме реального времени: в аптеках, распределительных центрах, магазинах и электронной коммерции, сообщается в блоге компании

Пять способов, как Walmart использует большие данные для улучшения, оптимизации и настройки опыта покупок.

  1. Повысить эффективность аптек Walmart. Компания путем имитации процесса покупки определяет, сколько рецептов может быть заполнено за день, на какое время приходится пик загрузки в течение дня и месяца. Большие данные также помогают более эффективно использовать график работы торговых точек Walmart, сокращают время и объем работы сотрудников.
  1. Улучшить кассовое обслуживание в магазинах. Этот процесс находится на стадии тестирования. Walmart использует информацию, чтобы спрогнозировать поток посетителей и определить, сколько помощников необходимо для обслуживания клиентов на кассах. Данные также показывают более приемлемые форматы для магазина в зависимости от потребительского поведения: традиционные кассовые ленты или кассы самообслуживания.
  1. Управлять цепочкой поставок. Компания использует моделирование процесса поставок, чтобы посчитать путь и время, за которое товар проходит от склада до магазина. Результат  оптимизированные маршруты поставок товара до точек и даже до автопарка грузовых автомобилей компании. Эта стратегия помогает Walmart снизить транспортные расходы и более точно спланировать график водителя.
  1. Оптимизировать ассортимент продукции. Анализируя предпочтения клиентов и шаблоны покупок, можно узнать, как раскладывать товар на полках и как его рекламировать. Большие данные также дают представление о спросе на новые товары в ассортименте, о популярных и непопулярных единицах.
  1. Персонализировать опыт покупок. Анализируя предпочтения покупателя, в Walmart могут разработать более последовательный, индивидуальный опыт покупок. Например, если покупатель приобретает детские товары, ритейлер может использовать аналитику данных для прогнозирования их потребностей в товарах, а затем создавать персонализированные скидки для покупок с мобильного для этих клиентов.

Согласно данным компании, аналитика больших данных будет оставаться основным способом для Walmart повысить качество обслуживания клиентов, независимо от того, будет ли она анализировать маршрут транспортировки для цепочки поставок или оптимизировать ценообразование.

Источник: www.chainstoreage.com

Перевод: Валерия Дорош

Читайте свежие новости и аналитику о ритейле и интернет-торговле в Украине на нашей странице в Facebook, на нашем канале в Telegram (обновление раз в день), а также подписывайтесь на нашу еженедельную e-mail рассылку.