![Какие факторы важны для покупателя, чтобы принять решение о покупке?](https://london.bizfam.ru/images/article/00/0007/00072/main_2c9c6ab7.jpg)
Объединение данных из разнообразного набора ресурсов данных - добавление данных о настроениях клиентов, данных геолокации, анализ предпочтений клиентов и информация о тенденциях рынка на основе контекстной аналитики - все это позволяет обеспечить уровень сложности, ранее недоступный для отрасли.
Возможность доступа, анализа и управления огромными объемами приобретает все большее значение для современных компаний, которые стремятся повысить эффективность и производительность бизнеса. По мере того как растут объемы и разнообразие розничной торговли, типы данных которыми приходится управлять становятся более сложным. Анализ этих данных может привести к лучшему пониманию того, какие продукты обеспечивают максимальную доходность. Такого рода анализ, как правило производится ежедневно.
Сбор данных о клиентах, привязанных к картам лояльности содержат информацию о совершенных покупках и модели поведения в прошлом. Обогащение данными из дополнительных источников позволит существенно улучшить понимание будущего спроса, а также получить более полное представление о клиенте и шаблоны сетевых продаж. Например, источниками данных могут выступать:
- Социальные медиа
- Информация Web-браузеров
- Традиционные данные с корпоративных систем
- Данные от агрегаторов (ТNielsen, IRI, и т.д.)
- Данные по результатам рекламных акций
- Демографические данные
- И другие
Множество компаний в индустрии хотят иметь возможность получения прогноза: какие факторы могут быть важны для покупателя, чтобы принять решение о покупке?
Предиктивная аналитика является эффективным инструментом, который позволяет узнать, как изменится динамика рынка, кривая спроса до того, как произойдут эти события. Представьте, какое влияние оказывает предиктивная аналитика на операционную эффективность контроль стоимости запасов, интеллектуальное распределение и маршрутизацию, а также прогноз спроса. Случаи использования весьма разнообразны.
Решения Big Data от корпорации Oracle позволяют быстро загружать информацию из любых источников, обрабатывать и предоставлять аналитику конечным пользователям в удобном виде. Наше решение ориентировано на то, чтобы получить следующие выгоды для Бизнеса:
- Формирование более эффективных и целенаправленных маркетинговых кампаний
- Повышение эффективности продаж/перекрёстных продаж уже существующим клиентам на основе существующих моделей
- Оптимизация розничных операций за счет возможности прогнозирования спроса и предпочтения клиентов
- Повышение удовлетворенности клиентов за счет оптимизации работы с ними на основе накопленных данных и опыта
Ниже приведены примеры использования решений Oracle:
- Электронная коммерция
- Рекомендации по продаже / перепродаже
- Динамическое ценообразование на нескольких каналах
- Обнаружение мошенничества
- Анализ Clickstream
- Преимущества программы лояльности
- Просмотр клиента 360 °
- Анализ рыночной корзины
- Управление кампаниями и программы лояльности клиентов
- Управление цепочками поставок и аналитика
- Ориентация на события и поведение
- Рыночная и потребительская сегментация
Узнать больше о компании Oracle и о том, как использовать Big Data для преобразования бизнеса можно 11 апреля 2018 года
на конференции: как эффективно подходить к работе с данными в FMCG?
![](https://london.bizfam.ru/images/user/default/u3.jpg)