Data Science для розничных продаж

В 2019 году ритейл индустрия все также остаётся под прессингом - выбор между ростом и спросом, рост затрат, удержание каналов продаж.

Основные тренды:

Персональные предложения вместо пакетных
Активная ориентация на открытые стандарты и API
Оптимизация цепочек поставок
Расширение монолитных приложений, внедрение новых приложений – быстрое решение новых задач

В области управления большими данными и Data Science для индустрии розничных продаж можно выделить следующие задачи:

Инфраструктура
- Решения для оптимизации хранилищ данных
- Организация быстрого вывода моделей Data Science в продуктив
- Тюнинг существующих Hadoop решений
- Снижение TCO хранения информации для любых БД
Продажи
- Прогнозирование продаж
- Повышение конверсии
- Социальные сети, анализ теплоты, анализ конкурентов, тренды с соц. сетях
- Анализ продуктовой корзины
- Сегментация чеков
- Оптимизация товара на полках
- Прогнозирование спроса (оптимизация товара на складах)
- Кросс-продажи
Клиентская аналитика
- Сегментация клиентов
- Поведенческие модели и шаблоны
- Персональные предложения
- Отток клиентов
- Обогащение профилей клиентов
- Идентификация клиентов, кто положительно отзывается на акции
- Анализ Customer Lifetime Value
Выявление мошенничества
- Списание товара
- Программы лояльности

Мы предлагаем свои услуги для решения перечисленных задач. По следующим, наиболее востребованным направлениям у нас имеются накопленный опыт и значительный объем наработок:

1. Отток клиентов

Каждая организация имеет собственное определение для понятия «отток клиентов». Аналитики, как правило, концентрируются на добровольном оттоке, потому что это обычно происходит из-за факторов взаимоотношений компании и клиента, которые контролируются компаниями.

Отток является ключевым показателем для продукта или сервиса (Key Performance Indicator - KPI) и оценка оттока (retention rate) позволяет лучше понять состояние бизнеса или продукта. Модель машинного обучения позволяет выявлять наиболее уязвимых для оттока клиентов на подмножестве клиентской базы и инициировать проведение маркетинговых мероприятий по их удержанию.

2. Анализ продуктовой корзины

Анализ продуктовой корзины – это подход, который позволяет понять какие товары покупатель приобретает вместе и какой продукт является драйвером для продажи другого. Результаты анализа используются для дополнения предложения клиенту – «другие пользователи также купили это».

Применение данной модели позволяет повысить общий объем продаж и выполнять оптимизацию размещения товаров на полках магазина, а так же логистических цепочек (складских запасов и поставок в разрезе отдельных групп товаров).

3. Прогноз продаж

Прогнозирование продаж является наиболее востребованным аспектом в области машинного обучения. Источником для аналитической модели служат различные факторы, например, такие как:

Кассовые чеки
Данные из корпоративных систем (CRM) и карт лояльности
Информация о сезонности
Историческая информация на основе временных рядов
Тренды в социальных сетях
Погода и ее прогноз
Корпоративные данные

Модели прогнозирования продаж позволяет получить обоснованную оценку ожидаемых объемов реализации товаров в различных разрезах - общий прогноз, прогноз по продукту, прогноз по группе товаров и другие.

Результат качественного прогнозирования позволяет достичь повышения эффективности деятельности торговой организации и существенно снизить затраты за счет действия негативных факторов:

дефицит востребованного товара
реализация складских остатков
логистические издержки
и другие

Data Science для розничных продаж

Полезные ссылки