Како Big Data ќе ја промени трговијата на мало?
Објавено на од во hi-tech & business

Big-Data-trends-2015 WEBПрепознавање на тенденциите пред да се развијат, оптимизирање на трошоците …

Веќе достапните технологии од Big Data, заедно со психометријата, можат да ја исполнат големата желба на трговијата на мало – да ги дознава идните потреби на купувачот уште пред тој самиот да ги доведе до површината на свеста. Не е исклучено малопродажбата да почне сосем набрзо да ги диктира светските тенденции на потребите на пазарот, и тежиштето да се измести од производителите кон трговците

 

Во дигиталната ера сѐ повеќе од нашите активности оставаат отпечаток – сѐ се мери, се следи, се регистрира. Секој човек кој користи некаков online или дигитален инструмент, генерира огромно количество податоци што можат да се структурираат, анализираат и да откријат вредна длабинска информација. Токму со тоа се занимава технологијата Big Data, која последниве години се претвора во моќен извор на информации за начинот на живот, за навиките и потребите на милиони луѓе.

На почетокот под Big Data се подразбираше само можноста за чување и обработување на големи бази од податоци, генерирани од корисниците online. Подоцна анализата на овие податоци го покажа огромниот потенцијал за откривање на законитостите во однесувањето на корисниците. Ова помага дигиталните гиганти од видот на Facebook, Twitter, Amazon, Google, … да ги усогласуваат своите услуги со потребите, и да ги насочуваат рекламите многу поефикасно.

До неодамна главните извори на податоци за корисниците беа email и SMS пораките, клучните зборови во пребарувачите, и производите што луѓето ги купуваат од online продавниците – односно, обопштената информација.

Откако ги осознаа моќните можности на Big Data, компаниите почнаа да вложуваат во барањето нови извори на податоци и начини за нивна анализа. Ова веќе не се нужно големи бази на информации. Денес светот постепено преминува од категоријата на „големите“ кон таа на „највредните и најквалитетни“ податоци. И бидејќи чувањето и обработката на традиционалната информација веќе не е првостепена задача, имено, барањето на нови извори на податоци и нивното комбинирање со веќе постоечките за доаѓање до квалитативно нова длабинска информација се претвора во главна цел на специјалистите за Big Data.

Bigdata WEBBig Data и психометријата

До неодамна во основата на анализата на податоците беше градењето кругови (кластери) во однос на одредени карактеристики на луѓето (возраст, пол, интереси, историја на купување …). Односно, се претпоставува дека однесувањето на сите вклучени во одреден кластер е слично. На пример, за време на изборна кампања електоратот се дели на група по возраст, пол, место на живеење и т.н. и се определуваат особеностите на однесувањето на сите вклучени во соодветните групи. Овој приод се нарекува персонализација.

Во 2016 година компанијата Cambridge Analytica примени принципиелно нов приод во работата со Big Data. Најпознатиот случај е предизборната кампања на Доналд Трамп, за која CA претстави маркетиншка стратегија врз база на Big Data. Компанијата успеа да собере по 5 илјади карактеристики за секој Американец со право на глас – скоро 230 милиони луѓе. Освен ова, за време на прелиминарните избори на Републиканската партија CA користеше податоци за типологијата на личноста на електоратот, за да може поефикасно да ја насочи рекламната кампања.

Ова е веќе сосем различно ниво на работа со податоци, при кое се бара да се определи типологијата на личноста преку анализа на нејзините активности во дигиталниот простор – социјалните мрежи, пребарувачите, купувањата, користењето на мобилни телефони и други „паметни“ уреди, GPS … Овој приод кон анализата на конкретниот човек и прогнозирањето на неговото индивидуално однесување, а не на тоа на група луѓе со слични карактеристики, го доби името индивидуализација. Овој приод дозволува следење и утврдување на особеностите на однесувањето и на карактерот, на комуникацијата, на географското движење. Точно овие податоци можат да ги дополнат резултатите за начинот на живот на еден човек со длабинска информација за тоа како тој носи одлуки врз основа на својот психолошки тип – импулсивно или аргументирано, одлучно и рационално или емотивно; како најдобро ја прима информацијата – разумно или интуитивно. Ова се клучните податоци за прогнозирање на идните дејствија на човекот. Тие дозволуваат не само да се вникне во неговите мотиви, погледи и светоглед, туку, исто така, да се претскаже и во крајна линија да се промени неговото однесување.

Може ли прецизно да се определи психолошкиот тип на еден човек ако се заклучува само според неговите online активности, без да се знаат контекстот и психичките карактеристики, или без да се има податок за состојбата на човекот во конкретниот момент? За да се добие што е можно поточен индивидуален профил, во идеален случај треба да се анализираат online активностите заедно со невербалната комуникација – мимиката, гестовите, говорот на телото, интонацијата на гласот … Само ваквата комбинација обезбедува доволно квалитетен резултат. Ова е проблемот со кој се соочуваат гигантите во собирањето индивидуални информации за луѓето (Facebook, Google). За собирањето на психометричка информација неопходен е физички контакт или барем лицето на човекот што може да се добие со видеокамера. Имено, затоа една од најважните цели на нудењето бесплатни услуги за аудио-визуелна врска е собирањето на неопходните психометрички податоци за корисниците.

Препознавањето/класифицирањето на невербалната комуникација веќе не е прашање на далечна иднина. Истражувачите од институтот за роботика на универзитетот Карнеги-Мелон претставија компјутер што може да распознава фигури и движење – вклучително и на рацете и на прстите – на многу луѓе истовремено во реално време. Користењето на соодветна технологија, заедно со податоци добиени од други извори може неповратно да ги промени индустриите ориентирани кон работа со корисничкиот аудиториум.

Една од овие индустрии е трговијата на мало, која сосем брзо може да се претвори во главен двигател за развојот на технологиите за собирање, анализа и користење на Big Data. Во истражување спроведено од JDA Software Group и PwC меѓу високи менаџери од трговијата на мало, 86% од анкетираните веќе ја посочуваат технологијата Big Data  како една од приоритетните во својата бизнис стратегија. Нејзиното имплементирање може да донесе многу предности и да ја претвори малопродажбата во една од најнапредните индустрии во однос на користењето Big Data. Ако за креирањето најпрецизни прогнози за однесувањето на човекот е неопходна психометричка информација, трговијата на мало располага со огромни можности, зашто кај неа веќе го има најважниот услов за собирање на ваквата информација – физичкиот контакт со купувачот во продавница.

Big Data Science ConceptBig Data и предностите на малопродажбата

Во оваа смисла трговците на мало имаат еден од најдобрите контакти со публиката. Прво, за разлика од купувањето online, физичките продавници се посетени од скоро сите луѓе, што значи станува збор за колку што е можно максимален опфат на аудиториумот. Второ, благодарение на физичкиот контакт можат да се добијат повеќе податоци за човекот – истиот може да биде виден, чуен; може да се следи неговото однесување во продавницата и т.н. Ова дава доволно заокружена претстава за неговиот психолошки тип, а заедно со информацијата за неговите финансиски можности и преференции, што во малопродажбата исто така се добива, може доволно прецизно да се прогнозира што ќе му се допадне и што ќе купи конкретниот клиент.

При една посета на продавница купувачот може да генерира илјади уникатни показатели, регистрирани од различни камери и сензори. Нивната анализа може да покаже кон каде тргнал, што точно му го привлекло вниманието, како ги избира производите и колку време му треба за тоа; дали пазарува по список или импулсивно. Сите овие податоци можат да бидат корисни при планирањето на аранжирањето на продавницата; разработката на рекламни и промотивни кампањи и материјали и т.н.

Освен ова, овој приод може да предупредува во однос на кражби – на пример, така што ќе го анализира говорот на телото, изразите на лицето, карактеристиките на движењето на посетителот во продавницата, компјутерот може да испраќа сигнали на обезбедувањето за посодржајна контрола на конкретен посетител.

Со помош на технологијата Big Data можат да се прогнозираат тенденциите и побарувачката на одредени категории, и соодветно да се планираат снабдувањето и доставувањето. При тоа се исчитуваат множество фактори што би можеле да влијаат на побарувачката – информација за остварената продажба, информациите од социјалните мрежи, пребарувањата, економијата на државата, па дури и метереолошките услови.

Благодарение на овие податоци, трговците на мало можат да ги прогнозираат тенденциите, да почнуваат да работат на нови категории производи, и да ги полнат штандовите уште пред побарувачката да генерира голем интерес. На овој начин корисниците секогаш ќе ги најдат бараните производи по попристапна цена, а новата понуда ќе биде според нивните очекувања и вкусови. Не е исклучено малопродажбата да почне сосем набрзо да ги диктира светските тенденции на потребите на пазарот, и тежиштето да се измести од производителите кон трговците.

Анализата на однесувањето на купувачот во различните платформи и историјата на купувањето даваат можност да се прават максимално прецизни препораки и да се нудат најактуелните производи за секој купувач посебно. Од своја страна тоа ја зголемува и лојалноста на купувачите и задоволството од „шопингот“.

Американската мрежа супермаркети Target, на пример, развива механизам за препознавање на бремени жени, анализирајќи ги нивните редовни пазарења, и ги покажува незначителните, но карактеристични промени кај нив. Еден од сигналите може да биде тоа што жената почнува да купува витамини, средства за лична хигиена или чистење без ароми.

Очигледно, можностите за следење на тенденциите, на потребите на корисниците и активностите на конкуренција во реално време на трговците на мало им даваат длабинска информација што се базира не на претпоставки, а на реалната состојба на нештата. Благодарение на тоа, компаниите можат многу побрзо да носат одлуки за обемот на порачките и доставките, да ја зголемат ефикасноста на синџирот на снабдување, што, пак, ќе ги намали расходите за снабдување и чување на робата.

Сето ова ќе овозможи квалитативно да се подобри целата дејност – од оптимизирањето на снабдувањето, до рекламата и формирањето на цените. Од тоа ќе имаат корист двете страни – како купувачите, така и продавачите. Продавачите нема да ги полнат складиштата со производи за кои има мала веројатност дека ќе бидат купени; ќе можат многу поквалитетно да ги насочуваат рекламите; ќе знаат какви нови производи треба да се произведуваат за да се задоволи побарувачката. Купувачите, пак, ќе остануваат лојални кон оние трговци кај кои најдобрите цени одат рака под рака со добро осмислен асортиман и интелигентно и прецизно насочена реклама.

Веќе достапните технологии од Big Data, заедно со психометријата, можат да ја исполнат големата желба на трговијата на мало – да ги дознава идните потреби на купувачот уште пред тој самиот да ги знае.

 

 

 

 

 

Напишете коментар

Вашата адреса за е-пошта нема да биде објавена. Задолжителните полиња се означени со *

Вие можете да ги користите следните HTML ознаки: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>

коментари и анализи
...Сите ние живееме во време, кога само идејата е капитал, сè друго е пари...
Најава
Регистрација

На вашата e-mail адреса ќе добиете лозинка за логирање на КАПИТАЛ.

Заборавена лозинка?

Внесете e-mail адреса или корисничко име со кое сте регистрирани на КАПИТАЛ.

×