Облако для розницы — ускоряемся!

Чтобы “выжить” сегодня, розничным компаниям, производителям потребительских товаров (CPG) и компаниям e-commerce нужна возможность использовать свои данные с пользой. А данных у таких компаний много — онлайн- и мобильные транзакции, социальные сети и IoT (интернет вещей).

Еще есть огромные объемы данных о клиентах, тенденциях развития продуктов и о цепочках поставок. Их анализ позволяет получить информацию, которая поможет принять правильные решения и сделать клиентов более счастливыми (бинго!).

Но все сложно. Даже если в компании есть хранилища для всех этих данных, то зачастую «продвинуто» анализировать их не получится. Устаревшие хранилища данных не только мешают полезной аналитике, но и ставят под угрозу безопасность данных и делают невозможным обмен данными в реальном времени.

Чтобы обойти все эти препятствия и успешно работать со своими данными, розничные компании обращаются к облаку. Облако организует «легкий» поток данных и разблокирует такие аналитические возможности, о которых раньше даже не задумывались.

Сегодня поговорим об облачной платформе Snowflake Cloud Data Platform. Как она помогает компаниям повышать сервис, снижать затраты и увеличивать прибыль?

Предиктивная, или предсказательная, аналитика

Жизненный цикл продукта становится все более быстрым, операционная деятельность становится все более сложной. Такая ситуация заставляет розницу искать, как бы максимизировать прибыль и где бы снизить затраты.

Поэтому сейчас рознице как никогда нужен анализ их прошлых данных для повышения «эластичности» и масштабирования в таких сферах, как поставки, запасы, логистика и кадровое обеспечение.

Продвинутая аналитика и моделирование данных Snowflake помогают розничным компаниям прогнозировать, когда конкретные товары будут востребованы, и помогают принимать более быстрые и эффективные решения по цепочке поставок.

Snowflake изначально обрабатывает огромные объемы полуструктурированных и фрагментированных данных из каждой фазы цепочки поставок, включая данные журналов, датчиков и машин, собирает их в одном месте для быстрого анализа.

Используя режим «реального времени», продвинутая аналитика помогает розничным компаниям понизить неэффективность в цепочке поставок и планировать спрос на товары. А благодаря возможностям параллелизма в Snowflake можно параллельно запускать множество моделей без снижения производительности.

Инсайты на микро-уровне

На самом деле, большинство бизнес-решений, которые принимают успешные глобальные ритейлеры, не являются глобальными. Их решения всегда принимаются на гиперлокальном уровне (и от этого успешны):

—  какой тип инвентаря следует хранить, исходя из погодных условий или местных тенденций (именно в этом магазине),

—  сколько продавцов требуется в праздничные дни (именно в этом районе)

—  или каких поставщиков следует использовать на основе ценообразования и логистики (именно в этом округе).

Snowflake обладает рядом возможностей, которые позволяют розничным компаниям повышать производительность и эффективность за счет гранулированных данных. Структурированные и полуструктурированные данные из различных источников и каналов объединяются в централизованное хранилище. Такое хранилище позволяет получать как универсальные, так и детализированные представления о бизнесе и клиентах. Это облегчает моделирование данных и обеспечивает прогнозную аналитику, которая может помочь принимать решения, основанные на данных.

Персонализируй!

Перед отделами маркетинга стоит колоссальная задача: индивидуализировать продвижение и продажи своих товаров для каждого потенциального покупателя.

E-commerce производит огромные объемы данных о поведении потребителей. И эти данные могут помочь маркетологам узнать и предложить именно то, что хотят покупатели, и тогда, когда они этого хотят.

Но устаревшие системы могут помешать розничным компаниям воспользоваться своими данными, собранными бережно и с любовью на благомаркетинга.

Платформа Snowflake предоставляет маркетологам единый источник данных, агрегированных из различных внутренних и внешних источников. Вооружившись этим «сокровищем», они могут использовать Snowflake в качестве базы для любой персонализации.

Например:

— они могут создавать модели «схожести» товаров,

— данные о которых попадают в CRM,

— которая затем может отправлять настроенные, целевые письма каждому клиенту (используя при этом данные по истории покупок, по региону и даже о том, что пользователь купил на других сайтах)

При и этом в Snowflake можно работать одновременно нескольким пользователям по разным задачам — как уже говорили, это вообще никак не повлияет на скорость работы и на производительность.

Источник: www.snowflake.com

 

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными — находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса: ритейл, дистрибуция, логистика, e-commerce, банки и финансы, маркетинг, телеком, производство, логистика, транспорт.

Мы помогаем начать работу с инструментами BI, предоставляем услуги «под ключ» — от сбора данных до установки ПО и предоставления финального интерактивного отчета. И конечно — проводим обучение: наши клиенты ни от кого не зависят и умеют работать со своими данными самостоятельно!

 

Нам доверяют: