Dávno už nepostačuje mať k dispozícii raz za mesiac spracovaný statický report z informačného systému. Dnes je kľúčom k vyššiemu revenue poznanie a predpovedanie správania zákazníka, adaptácia ponuky, sortimentu, využitie všetkých dostupných kanálov, zabezpečenie včasnej dodávky a efektivity v celom procese, agilita v marketingu a kampaniach.

Pomáhame hľadať hodnotu

Dáta a ich správne využitie predstavuje kritický zdroj konkurenčnej výhody pre obchodnú firmu.

Obchodným firmám pomáhame získať maximálnu hodnotu z dát dostupných v ich systémoch a tiež v systémoch okolo nich pomocou riešení v oblasti dátovej analytiky na mieru. Ako na to? V prvom rade sa snažíme pochopiť, čo sa snažia manažéri v danej spoločnosti dosiahnuť. Hľadáme, ako by im v ich cieľoch dokázali pomôcť dáta a akú hodnotu môžu vďaka tomu získať. Spolu sa následne zhodneme na prioritách. Tento proces nazývame value engineering.

Nasleduje implementácia riešení smerom k zvoleným prioritám. Spravidla sa jedná o riešenia v nástrojoch určených pre spracovanie dát. Riešenie sa môže týkať akejkoľvek oblasti, ktorú daný podnik potrebuje riešiť. Odporúčame postupovať krok za krokom a postupne zlepšovať jednotlivé procesy či funkcie v biznise s ohľadom na hodnotu.

Kde vieme v retaili pomôcť?

Medzi konkrétne príklady riešení, ktorými sme sa zaoberali patria napríklad:

• Analytika a predikcia zákazníckeho správania, využitie dát z lojalitných systémov pre lepšie plánovanie kampaní
• Near real-time vyhodnocovanie priebehu kampaní a ich následná optimalizácia, včasné zabezpečenie zásob; analýzy spotrebiteľského koša
• Omni-channel analytika prepájajúca externé a interné dáta – od kampane, cez správanie na webovej stránke, konverzie, výnosy, až po after sales
• Analytika tovarového stromu, sortimentu, predajov, prínosu produktov k ziskovosti
• Optimalizácia siete predajní s využitím geo analytiky, optimalizácia trás
• Optimalizácia zásob a logistiky
• Face recognition – analyza nakupneho spravania z tvari nakupujucich
• Mapy pohybu zakaznikov v predajniach
• A mnohé iné…

Moderný retail sa opiera o technológie

Lekári hovoria, že neexistuje zdravý pacient, len zle diagnostikovaný pacient. Podobné platí aj o firmách. V každej firme je značný priestor pre rozvoj. Napriek tomu, že už má 3 rôzne korporátne systémy pre dátovú analytiku, že v nej beží množstvo iniciatív, z toho mnohé s konkrétnymi zmysluplnými výstupmi. V každej firme je to však veľmi individuálna záležitosť.

V oblasti dátovej analytiky je množstvo rôznych nástrojov od účelových – úzko zameraných a obvykle menej flexibilných technológií až po self-service technológie s robustným základom.

Treba si uvedomiť, že dnes už aj v stredných obchodných firmách spravidla hovoríme o big data. Reálne sa môže jednať o analytiku či spracovanie stoviek miliónov až miliárd záznamov. Je potrebné, aby použité technológie s týmto rozsahom rátali a zvládali ho. Je úplne kritické si toto pred rozhodnutím sa o technológii otestovať. Viaceré renomované technológie sľubujú, že sú big data ready, avšak, nie bez dodatočných nákladov na akcelerátory, prípadne za cenu výrazne zníženej flexibility pri modifikácii používateľom.

My v našich projektoch využívame Qlik pre data analytics, ako aj rôzne ďalšie nástroje pre planning (napr. Inphinity Forms, K4, Jedox), data science (R-project), data management (DataCatalyst, Attunity), GeoAnalytics pre geo analýzy a iné. Zaujímavé sú tiež nástroje pre analytiku kamerových systémov, face recognition, ktoré dodávame spolu s partnermi.

Rezervy sú najmä v práci so zákazníkom

Je kritické, aby využívanie dát malo priamy dopad na zákazníka. Prvá vec je detailne poznať, kto kupuje náš tovar a aké majú títo ľudia spoločné významné črty.

Správne doručená informácia o tovare, v správnom čase, správnemu človeku, odporúčanie nákupu, zachytenie záujmu o daný tovar, pochopenie, ako na nákupné správanie vplýva napríklad počasie, alebo nálada zákazníka… To sú len niektoré z oblastí, kde dáta dokážu mať priamy vplyv na správanie zákazníka.

Postupne ako stúpa kúpyschopnosť obyvateľstva, rastú aj nároky zákazníkov na lepšie služby spojené s predajom. Bohužiaľ, stále sme svedkami len veľmi pomaly sa transformujúcej kultúry práce so zákazníkom ako s človekom. So snahou poradiť mu, byť jeho “trusted advisor”.

Tento rozmer úplne priamo nesúvisí s modernými technológiami, aj keď pomocou face recognition už dnes je možné merať, ako sa daný zákazník v rozhovore s obchodným zástupcom cítil a ako sa tento pocit po tomto rozhovore zmenil. Tu vidím najväčší priestor pre zlepšenie, a zároveň aj stále najväčšie úzke miesto limitujúce lepšie výsledky.

Marketing v retaili bez technológií je utópia

Jednou z hlavných oblastí, kde sa využíva dátová analytika v retaili, je marketing. Vysvetlenie je jednoduché – má priamy a ľahko merateľný dopad na výnosy.

Zoberte si napríklad marketingové kampane. Akú hodnotu by ste vedeli získať, ak by ste dokázali vyhodnocovať kampane na dennej či hodinovej báze, priebežne, nie len mesačne či až po skončení?

Alebo analýza nákupného košíka – kto presne kupuje tovar ABC a aké ešte tovary spolu s ním kupuje? Nestálo by za to urobiť spoločnú kampaň?

Pozor na pasce

Prechod na spoločnosť riadenú dátami (data-driven company) nie je rýchla ani marginálna a ani lacná zmena. Áno, je množstvo quick-wins, ktoré sa dajú dosiahnuť, avšak podstatné je zmeniť myslenie ľudí. A to trvá dlho. Existuje množstvo pascí, do ktorých môžu spoločnosti v tomto procese spadnúť.

Najčastejšou chybou je nepozerať sa na prínos, ale pozerať sa na náklad. Je extrémne jednoduché a často aj ľahko „obhájiteľné“ kúpiť nejaký lacný nástroj. Postupne sa však zbadajú, že keď začínajú vyvstávať ďalšie skryté náklady, či už na spracovanie dodatočných dát, využívanie ďalších „potrebných“ súčastí, či značných nákladoch na tvorbu a správu systému.

Ďalšou zásadnou chybou je uvažovať megalomansky a „príliš vizionársky“. To vedie k IT projektom storočia, ktoré nemajú konca kraja. Často postavených na ťažkopádnych systémoch neodrážajúcich reálne potreby biznisu.

Nesmieme zabúdať aj na tretiu skupinu manažérov, ktorí neriešia žiadnu vlastnú iniciatívu, pretože „všetko majú nariadené z matky“. Pritom poznáme X príkladov, kde aj napriek „korporátnym systémom“ bolo možné urobiť niečo, čo malo zmysel lokálne u nás. Len bolo treba pre to urobiť niečo „nad rámec“.

Všetky tieto prípady sú veľmi nebezpečné, pretože v konečnom dôsledku vedú k veľkým investíciám, pri ktorých je ťažké si priznať, že sme niekde v procese spravili chybu a z nesprávnej cesty sa vrátiť.

Viac o data analytics riešeniach sa dozviete na https://emarkanalytics.com/sk/riesenia/retail/ alebo nám napíšte na info@emarkanalytics.com.