В сфере розничной торговли возникает множество задач, которые можно решить, используя анализ данных. Рассмотрим некоторые разработки команды Data Scientist из Softline Digital, которые успешно решают проблемы компаний в этой сфере.
Одна из сложнейших задач как для продавцов, так и для покупателей – это быстро найти ответ на свой вопрос. В розничной торговле огромное количество информации: товары, характеристики, поставки, запасы и т.д. Найти ответ на простой вопрос может потребовать много времени и усилий. Чтобы помочь с этим, команда Softline Digital разработала систему вопросов и ответов, которая ищет информацию не просто по ключевым словам, но и понимает суть запроса, ищет ответы в огромных базах данных компании.
Эту систему можно использовать как интеллектуальный поисковик по документам. Менеджеры могут оперативно находить информацию или отвечать на вопросы клиентов.
Также эту систему можно использовать для улучшения чат-ботов, чтобы они понимали суть запросов и могли отвечать на них, используя цитаты из документов.
HR-специалисты в розничной торговле часто очень заняты – вакансии открываются почти каждый день. За год они рассматривают тысячи резюме. Робот-помощник анализирует вакансии и ищет подходящие резюме по заданным критериям. Это помогает создать список подходящих кандидатов. Рекрутеры могут быстро связаться с ними и назначить собеседования.
Успех маркетинговых решений в розничной торговле определяется знанием целевой аудитории. Какие акции подходят? Какую цену ставить? Какие товары предлагать и когда? Анализ данных играет ключевую роль в маркетинге, позволяя изучать клиентов и рынок гораздо глубже, чем классические методы.
Используя Big Data, мы анализируем данные о перемещениях по сайту, поведении в соцсетях, отзывах и покупках, чтобы создать точные портреты пользователей и выделить сегменты аудитории. Мы применяем как классические методы, такие как RFM+P, ABCD, XYZ, так и более сложные, включая кластерный анализ.
Изучая, что и сколько покупают клиенты, мы принимаем взвешенные решения о взаимодействии с ними. Мы используем методы матриц продуктовых ассоциаций для создания рекомендательных систем.
Анализ предпочтений клиентов помогает создавать таргетированные предложения, делая рекламу более значимой для каждой аудитории.
Машинное обучение позволяет нам предсказывать спрос и отток клиентов, учитывая сотни факторов. Это помогает адаптировать ценообразование и предлагать персонализированные скидки.
Анализ данных помогает предсказывать отток клиентов и выбирать оптимальные способы взаимодействия для их удержания.
Качество анализа зависит от качества и объема данных. Необходимо постоянно обогащать информационные базы из разных источников.
Мы анализируем тренды отрасли и потребности клиентов, разрабатываем стратегии и решения, используя как классические подходы, так и передовые технологии Data Science. Мы работаем с ведущими университетами и используем передовое программное обеспечение для максимальной эффективности наших решений.
Команда Data Scientist Softline Digital призвана оптимизировать маркетинг и повышать эффективность бизнеса наших клиентов, основываясь на данных и науке.
