АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Как ритейлеры становятся метеорологами?

Перевод статьи Нила Ангерлидера, опубликованной на сайте www.fastcompany.com

Используя новые инструменты для анализа данных, большие ритейлерские сети теперь могут предсказать, как погодные явления сказываются на их продажах – и выяснили, что их покупатели совсем не обязательно уделяют внимание 5-дневным прогнозам.

Сервис BigQuery, представленный компанией Google, позволяет пользователям одновременно проводить множество запросов в огромные массивы данных с миллиардами подключений. Этот сервис, похожий на Hadoop, зачастую совмещают с использованием инструментов для более глубокого анализа, используемого при составлении бизнес-планов. Один их таких партнеров, Tableau Software, предоставил нам детали проекта, который помог ритейлерам скорректировать свои бизнес-модели в зависимости от снежных штормов. Tableau и маркетинговая компания Interactions обнаружили очень интересное явление в результате своего исследования: прибыли магазинов были зависимы от угроз шторма в той же степени, что и от самого шторма.

Ритейлеры, чьи данные использовались при анализе и чьи названия не разглашались в недавно опубликованном исследовании, хотели использовать анализ Big Data, чтобы внести корректировки в их методы того, как они справляются с экстремальными и нормальными погодными условиями. Согласно Джованни ДеМео, представителю компании Interactions, компания хотела помочь своим клиентам ритейлерам понять, как погодные явления влияют поведение покупателей и как лучше подготовиться к крупным снежным штормам.

Сравнивая более миллиона различных категорий данных о потребительских предпочтений покупателей и проводя сравнения в зависимости от особых погодных явлений и того, как они происходили (как, например, мокрый снег повлиял на трафик), компания Interactions предоставила своим клиентам более точный прогноз о том, какие товары полностью распродадутся, как оптимизировать ассортимент товаров, а также дала рекомендации, как повысить продажи продуктов, пользующихся высоким спросом. ДеМео заявил Fast Company, что в проекте одним из основных элементов исследования, представляющих интерес, являлось определение данных о силе снегопада и глубине снежного покрова, а затем соотношение этих данных с данными о продуктах, приобретаемых покупателями, времени, когда покупатели заходили в магазин, а также заходили ли они туда вообще.

Исследование, включившее в себя данные за 3 года и состоявшее из 1.4 млрд строк информации о погоде и розничной торговле, в результате привело к нескольким выводам, которые трудно было представить. Оказалось, что в случаях, когда шторм был спрогнозирован, но не происходил, покупатели, несмотря на это, покупали необходимое продовольствие для своих домов. Вне зависимости от того, подсознательно ли покупатели намеревались купить домой товары или же просто не слышали прогноз погоды, результат был неизменен: несуществующий шторм, в отличие от настоящего, в большей степени вызывал у покупателей желание закупать товары, необходимые в экстренных ситуациях.

Такие экстренные покупки всегда происходили в последнюю минуту, даже если покупатели были предупреждены о шторме за неделю. Согласно Франсуа Аженстату из компании Tableau, за день до того, как должен был начаться прогнозируемый шторм, продажи определенных товаров подскочили с 21% до 261%. Исследование также выявило, что продажи товаров во время штормов в большей степени зависели от дня недели, когда начинался шторм, чем от того, насколько этот шторм силен.

Доступ к такой дополнительной аналитике означает возможность для больших ритейлерских сетей регулировать покупательские предпочтения, поэтому консультанты и ритейлеры готовы вкладывать большие деньги в направление Big Data. Когда Fast Company побеседовала с представителем компании Google Джу-Кай Квеком, специалистом по Big Data, он сказал нам: «Основываясь на влиянии стабильности доллара на ритейлеров, можно использовать понимание исторических данных о продажах товаров, чтобы увеличивать запасы определенных продуктов. Делать же это чаще и сводить к более детальному анализу – это что-то относительно новое, но очень полезное».

Результаты исследования были представлены на Европейской конференции Tableau в Лондоне 11 июня.

Оригинал статьи: http://www.fastcompany.com/3013544/tech-forecast/why-retailers-are-becoming-meteorologists

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.