ОТРАСЛИ АНАЛИТИКИ: РИТЕЙЛ и E-COMMERCE

1. Анализ покупательского поведения

Типичная задача для аналитика: изучить исторические данные, выявить закономерности и понять, что мотивирует людей возвращаться чаще и покупать больше, а что отталкивает от магазина.

Например, аналитик может прийти к выводу, что для увеличения продаж нужно изменить расположение товаров на полках в офлайн-магазине или дизайн главной страницы сайта.

Кроме того, ML-модели, обученные на данных о пользовательском поведении, позволяют предсказывать «срок жизни» (LTV — lifetime value) и отток клиентов, а значит — принимать взвешенные стратегические решения.

2. Прогнозирование спроса

Предиктивная аналитика помогает бизнесу прогнозировать спрос на товары таким образом, чтобы и не терять потенциальную прибыль, и успевать всё распродать. Идеально — если есть возможность собирать динамические данные и делать предсказания в режиме реального времени.

По большому счёту это логистическая задача по планированию поставок, в которой дополнительно надо учитывать покупательское поведение. Она особенно актуальна для сезонных и скоропортящихся товаров: скажем, мандаринов в канун Нового года.

Если в прошлом году супермаркет закупил недостаточно мандаринов, совершенно не факт, что в этот раз предложение надо увеличить. Если в гипермаркетах мандарины активно покупают вплоть до конца праздников, это не значит, что в магазинчиках у дома той же сети спрос не угаснет 2 января.

3. Оптимизация маркетинговых кампаний

Чисто маркетинговая задача, тем не менее жизненно важная для ритейла: постоянно оценивать эффективность стратегии продвижения и своевременно её корректировать. 

В какие маркетинговые кампании стоит инвестировать, а какие каналы потеряли рентабельность? Стоит ли подстёгивать клиента к покупке скидкой — или он готов купить и без неё? 

Чтобы не приходилось отвечать на подобные вопросы «интуитивно», аналитики строят гипотезы на основе исторических данных или — ещё лучше — используют ML-модели вроде Uplift-моделирования.

4. Динамическое ценообразование

В отличие от предыдущих маркетингово-логистических пунктов, проблема ценообразования — сугубо «продажная». Чтобы оставаться в плюсе и не тонуть среди конкурентов, ритейлеру критически необходимо грамотно устанавливать цены.

Динамическое ценообразование — система, в которой стоимость одних и тех же товаров меняется в зависимости от контекста: например, геопозиции клиента (если мы говорим о e-commerce).

Задавать ценовые диапазоны и выбирать оптимальные цены можно по-разному. Один из самых продвинутых способов — использование алгоритмов ML, например, «многоруких бандитов».

5. Рекомендательные системы

Рекомендации (неважно, персонализированные они, или основанные на поведении группы покупателей) помогают бизнесу повышать средний чек или осуществлять «допродажи». 

Примеров масса: это и раздел «Вам может понравиться» в интернет-магазине, и рассылка с акциями на основе личных предпочтений, и комбо-предложение в ресторане…

Аналитик помогает подобрать такие комбинации товаров и скидок, которые в конкретный момент времени будут наиболее выгодны для ретейлера, но в то же время подарят покупателю приятный опыт.

Что нужно знать и уметь, чтобы устроиться аналитиком в компанию-ритейлер?

Набор необходимых навыков зависит в первую очередь от конкретного бизнеса: насколько в компании развита работа с данными, на каком этапе внедрения машинного обучения она находится, какие данные обычно собирает.

Как минимум: нужно уметь работать с разными типами данных, глубоко понимать статистику и иметь некоторую «жилку продажника». Знание Python и баз данных сделает из вас более востребованного специалиста, а навык применять ML-алгоритмы кратно увеличит пользу, которую вы можете принести бизнесу.

Стало интересно? Присоединяйтесь к курсу «Аналитик данных»!