совместный проект
12+
На главную страницу
Темы

Когнитивные технологии IBM в розничной торговле

Розничная торговля — один из самых динамичных и конкурентных бизнесов в мире. Как и многие другие рынки, он сейчас находится под воздействием мощных технологических и экономических факторов, которые вызывают изменения во всей отрасли. Индустрия пытается адаптироваться к совершенно новому миру, где пользователи желают совершать покупки в любое время и в любом месте: дома на диване, на работе между совещаниями, по пути домой в метро. И они совершают покупки по разным каналам: в магазинах, через смартфоны и планшеты, через компьютеры, телевизоры, игровые приставки, а скоро будут и через устройства виртуальной и дополненной реальности.

Ретейлерам требуется кардинально пересмотреть бизнес-стратегию и операционные возможности, чтобы добиться успеха в будущем. Однако новые стратегии, технологические инновации и ориентированные на пользователя операционные модели следует сочетать со старой доброй деловой хваткой. Таким образом, задача состоит в том, как обеспечить оптимальную торговлю по многим каналам с персонализацией для конкретного пользователя максимально прибыльным способом.

pic1

По оценке IBM, успешная стратегия в будущем предусматривает три ключевых момента:

  1. Ориентирование на технологически продвинутых пользователей. В выигрыше будут те компании, которые не просто удовлетворяют ожидания пользователей, а определяют их, участвуя в формировании этих ожиданий. Успешный продавец в будущем создает взаимоотношения с покупателями, которые выходят за пределы шопинга.
  2. Персонализация. Она останется ключевым конкурентным преимуществом в обозримом будущем. Использование новых технологий позволит осуществлять персонализацию на большой аудитории, помогая пользователям делать осознанный выбор при покупке.
  3. Единый торговый сервис по всем каналам. Цифровая интегрированная инфраструктура должна быть достаточно надежной, чтобы поддерживать текущие и будущие изменения каналов, по которым приходят покупатели.

Удовлетворить ожидания современного покупателя очень непросто. Пользователи сталкиваются с улучшенным обслуживанием и новыми технологиями во всех областях, поэтому их ожидания от розничной торговли стремительно возрастают. К сожалению, опросы пользователей в рамках исследования IBM ConsumerExperienceIndex (CEI) показывают, что ретейлеры пока еще далеки от удовлетворения этих запросов. Исторически успех торговой компании был основан на четырех понятиях:

  • продукт;
  • цена;
  • расположение;
  • реклама.

Это так называемая формула 4P (product, price, placement, promotion).

Сейчас все сильно изменилось, на первый план выходят новые понятия:

  • единообразие: одинаковая работа магазина по всем каналам в офлайне и онлайне;
  • контент: обеспечение клиентов и партнеров доступными методами для получения точной и всесторонней информации;
  • удобство: покупатель должен иметь возможность взаимодействовать с магазином на свой выбор;
  • контекст: вовлечение покупателя с учетом индивидуальных нужд.

Это так называемая формула 4C (consistency, content, convenience, contextual).

Исследование IBM показало, что покупатели не слишком высоко оценивают современные магазины по этим показателям. Другими словами, технически магазины уже отстают от запросов покупателей.

Для удовлетворения нужд пользователей успешному магазину нужно сконцентрироваться вокруг главных концепций: знать, что нужно покупателям и предсказывать, что они захотят. В обоих случаях концепция основана на обработке конфиденциальных данных, которые покупатель передает магазину. Очевидно, что он согласится на такое только при условии лояльности и доверия бренду. Это базовые условия для успешной реализации концепций перспективного развития торговой сети.

Чтобы добиться лояльности и доверия своих покупателей, надо изменить отношение к ним. Не относиться к ним одинаково, а осознать существование разных групп покупателей с совершенно разными, даже противоречивыми интересами.

Персонализация по-новому. Сбор данных

Продвинутый когнитивный анализ данных IBM помогает обрабатывать информацию в реальном времени и осуществлять персонализацию далеко за пределами стандартной социодемографической сегментации. Речь идет о сборе информации о пользователях по всем каналам: с мобильных устройств, в социальных сетях, через интернет вещей — это позволяет досконально анализировать каждого пользователя как индивидуального потребителя в его специфическом контексте. Когнитивная система не только знает историю покупок пользователя, но и понимает его стиль жизни, прошлые, текущие и будущие потребности.

Имея эту информацию в реальном времени, магазин имеет возможность для извлечения дополнительной прибыли, предлагая пользователю нужные товары в подходящий момент времени. Если делать такое постоянно, — создается почва для установления тесных и доверительных взаимоотношений с клиентом.

Сбор данных можно производить не только с цифровых устройств. IBM предлагает отслеживать поведение потребителя и в офлайновом магазине. Смотреть, каким маршрутом он ходит в магазине, в каких отделах проводит больше времени, как часто делает покупки и на какие суммы. Это тоже очень ценная информация в сочетании с другими источниками данных.

Для налаживания такой аналитики следует наладить всесторонние процессы сбора данных: профиль конкретного пользователя, история его покупок, его взаимоотношения с другими людьми. Собранная информация загружается в систему для дата-майнинга и когнитивных вычислений.

В системе IBM центральным хабом для сбора и интеграции информационных процессов является система IBM InfoSphereMasterDataManagement.

Задайте вопрос эксперту IBM Елена Синка, представитель по продаже решений IBM в отрасли ритейла Спросить
Спасибо!
Ваш вопрос отправлен
*Все поля обязательны для заполнения.

Аналитика и когнитивные вычисления

Программное обеспечение IBM BigDataandAnalytics выполняет задачу анализа большого количества транзакций, привязанных к профилю пользователя. Такой анализ выполняется на максимальной скорости, а результаты вычислений оперативно рассылаются в подразделения компании.

Система IBM SPSS производит статистическое моделирование и помогает предсказать поведение покупателя с высокой точностью. Она позволяет делать предположения о том, какие товары и услуги можно ему предложить.

Наконец, когнитивная платформа IBM Watson способна к обработке звука в реальном времени. Эта система воспринимает человеческую речь и может общаться с человеком. Это возможности, которые станут распространенными в ближайшем будущем, но некоторые компании внедряют их уже сейчас. Например, в одном из демонстрационных видео Тодд Спалетто (Todd Spaletto), президент компании TheNorthFace, показывает возможности когнитивной системы IBM Watson. Предположим, что вы планируете поход в лес в середине лета. Тодд Спалетто сказал когнитивной системе IBM Watson, в какое время и в какой местности он планирует поход. Та отвечает ему, что из 353 моделей курток конкретно для такого похода она может рекомендовать девять. Турист спрашивает, что насчет дождей? Компьютер отвечает, что вероятность дождя составляет всего 3%, и рекомендует взять куртку из флиса, а именно лучше всего подходит модель FuseFormDolomiti. Отличный выбор, считает Тодд Спалетто.

Кроме разговора с покупателями когнитивная система IBM Watson способна в течение секунд выявлять характерные закономерности и специфические черты в собранных данных. Более того, IBM Watson составляет даже эмоциональный и психологический профили, анализируя характер высказываний пользователя в социальных сетях и блогах. Такой лингвистический анализ дает возможность еще лучше понять покупателя и предложить ему подходящий товар.

Платформа сбора данных о пользователях извлекает полезную информацию из блогов, электронных писем, сообщений и комментариев на сайтах в интернете, в социальных сетях, обзоров товаров, жалоб и других сообщений, которые покупатель оставляет в интернете со своего смартфона или персонального компьютера.

pic1

Оптимальная цена

Когнитивные вычисления IBM работают не только на этапе сбора данных о покупателе, анализа его истории и текущей активности, но и на всех остальных этапах деятельности магазина: маркетинг и коммуникации с покупателем, выбор товаров для предложения, вычисление наиболее оптимальной цены, прием и выполнение заказа.

Важным элементом вычислительных систем для розничной торговли являются системы для анализа ассортимента и определения оптимальной цены товаров. Эти программы учитывают весь ассортимент продукции, жизненный цикл каждого товара, все существующие маркетинговые акции и скидки разных видов в каждом из магазинов, для создания оптимальной стратегии продвижения и продажи товаров. При расчете ассортимента и логистики учитываются внешние факторы — изменения в спросе на товар, погода, дорожный трафик, новости, актуальные события, даже горячие темы обсуждений в конкретной местности. В данной области вместе с центральной системой IBM InfoSphereMasterDataManagement и аналитикой IBM SPSS используются такие системы как IBM Cognos TM1 для управления финансовыми программами и стратегиями в зависимости от ассортимента, а также программное обеспечение IBM OmnichannelMerchandising для определения оптимальных цен.

В итоге магазин может устанавливать оптимальные цены на каждый товар в зависимости от внешних факторов и поставленных задач.

Искусство и наука

Если сравнить традиционную торговлю с искусством, то когнитивные вычисления IBM добавляют ей научный подход. Они быстро вычисляют изменяющиеся тенденции, анализируют настроение человеческих масс и отдельных покупателей, находят конкретную возможность для предложения и продажи товара. Работа такой интеллектуальной системы повышает лояльность покупателей — те получают именно то, что хотят — и одновременно максимизирует оборот и прибыль магазина.

Подробнее про реализованные решения IBM для ритейла и других индустрий
mobile
mobile