Ինչպե՞ս օգտվենք տվյալագիտությունից մանրածախ վաճառքի ոլորտում
Տնտեսության ցանկացած ոլորտում անընդհատ ստեղծվում են տվյալներ՝ մեր և այլ դերակատարներից անկախ։ Տվյալների մեծ մասը ներկայումս արդեն իսկ էլեկտրոնային է, ինչը հեշտացնում է դրանց վերլուծությունը և կիրառումը՝ ավելի խելացի և տվյալահեն որոշումներ կայացնելու համար։ Տվյալագիտության արդյունավետ կիրառման օրինակները հանդիպում են տարբեր ոլորտներում, սակայն կիրառման ամենաակներև օրինակները, որոնց հետ մենք առնչվում ենք մեր ամենօրյա կյանքում, մանրածախ վաճառքի ոլորտն է։ Շատ հաճախ մանրածախ վաճառքի ոլորտում գործող ընկերությունները տվյալագիտությունը դիտարկում են որպես թաքնված ոսկու քսակ և ունեն չարդարացված մեծ ակնկալիքներ, սակայն ճիշտ կիրառության դեպքում այն կարող է մեծապես օգնել բիզնես գործունեությանը։ Իսկ թե ինչպե՞ս, կքննարկենք այս հոդվածում։
Հաճախորդների համար ապահովվում է ավելի խելացի եւ ավելի լավ փորձառություն
Ցանկացած ոլորտի հաճախորդ ակնկալում է, որ պրոդուկտը և ծառայությունը, որից նա օգտվում է պետք է հնարավորինս լավ բավարարի իր պահանջները և կարիքները, այսինքն՝ առաջարկի այն, ինչ մենք ուզում ենք և մեզ հետ հաղորդակցվի։ Օրինակ՝ հագուստ գնելու համար մենք հաճախ օգտվում ենք մոլերից, որոնցում առկա են բազմաթիվ խանութներ։ Մեզանից շատերը ունեն իրենց սիրելի խանութները, որոնցից հաճախ են գնումներ կատարում։ Այդ ընտրությունը հիմնականում պայմանավորված է լինում այդ խանութներում վաճառվող ապրանքների գնային սանդղակով, ոճով, որակական հատկանիշներով։ Հաճախորդների նմանատիպ փորձառությունն ավելի արդյունավետ դարձնելու համար ԱՄՆ-ի մեծ գնումների կենտրոններից մեկը Mall of America-ն ստեղծել է E.L.F chatbot-ը, որը ուղեկցում է այցելուներին և նրանց առաջարկում նրանց իսկ համար մշակված իրերի ցանկը՝ հաշվի առնելով նախորդ գնումների փորձը։ Պատկերացրեք, թե որպես հաճախորդ մենք որքան ժամանակ կխնայեինք և որքան հաճելի կդառնար գնումների գործընթացը, իսկ խանութները կշահեին այն հանգամանքից, որ մենք ավելի շատ գնումներ կանեինք և ավելի լավ փորձառություն կունենայինք։ Գնումների մասին նույն տվյալները կարող է վերլուծել նաև մոլը և առաջարկել ավելի հետաքրքրիր կուտակային քարտեր։
Ընդլայնված իրականությունը/augmented reality/ օգնում է մեծացնել վաճառքը
Որքան կհեշտանար մեր կյանքը, եթե հագուստ կամ որևէ աքսեսուար, օրինակ՝ ակնոց գնելիս կարողանայինք այն վիրտուալ կերպով փորձել։ Դեռևս 2010թ․-ին TopShop ընկերությունը կիրառել է այդ նորարարությունը և առաջարկել հաճախորդներին վիրտուալ կերպով փորձել առաջարկվող ապրանքը և հասկանալ, թե արդյո՞ք այդ գույնը կամ ձևը սազում է իրեն։ Նմանատիպ կիրառում արել է նաև շվեդական կահույք արտադրող IKEA ընկերությունը, որը հնարավորություն է տալիս հաճախորդներին թերթել իր կատալոգները և հեռախոսային հավելվածի միջոցով սքանավորել ընտրած կահույքն ու տեղադրել իրենց տան դիզայնի մեջ՝ հասկանալու, թե արդյունքում այն ինչպես կնայվի այդ սենյակում։ Այսպիսով, որպես հաճախորդներ մենք քիչ թե շատ ավելի լավ կպատկերացնենք, թե արդյո՞ք այն կսազվի մեր տան միջավայրին, իսկ ընկերությունը, վերլուծելով այդ տվյալները, կարող է հասկանալ, թե որ ապրանքներն են ավելի շատ հետաքրքրում պոտենցիալ հաճաորդներին, ինչպիսի միջավայրում են նրանք ավելի համապատասխանում, և հետագայում ապրանքներ արտադրելիս հաշվի կառնի հաճախորդների նախընտրությունները։ Միաժամանակ այս կիրառությունը կօգնի նվազեցնել հետ վերադարձվող ապրանքների քանակը և ունենալ ավելի բավարարաված հաճախորդներ։
Ամեն ապրանք իր հաճախորդն ունի, ուղղակի պետք է հասկանալ` ով է նա։
Տարիներ առաջ հաճախորդների սեգմենտ որոշելը բավականին թանկ գործիք էր, քանի որ անհրաժեշտ էր անցկացնել հարցումներ, ֆոկուս խմբեր․ ներկայումս տվյալագիտության օգնությամբ այն ֆինանսապես ավելի հասանելի է և ավելի քիչ ժամանակատար։ Մեքենայացված ուսուցման ալգորիթմների շնորհիվ հնարավոր է հեշտությամբ հասկանալ քո ապրանքի սեգմենտը։ Ճիշտ սեգմենտ ընտրելն արդեն գործի կեսն է, նրանց վերաբերմունքը, և նախընտրելի խոսքը հասկանալը ևս կարևոր է ճիշտ թիրախավորելու համար։ Օնլայն գնում կատարող ցանկացած հաճախորդ ճիշտ թիրախավորելու դեպքում կարող էհետագայում դառնալ պոտենցիալ կրկնակի գնորդ։ Նրա գնումների զամբյուղի ճիշտ ուսումնասիրության արդյունքում նրան կարելի է առաջարկել այնպիսի ապրանք, որը համապատասխանում է իր նախընտրություններին։ Օրինակ երբ առցանց գնում ես 2 տարեկան երեկայի շապիկ, չանցած մի քանի ժամ նույն խանութից ստանում ես էլ նամակ այդ շապիկին շատ համապատասխան տաբատի առաջարկով, որը հենց այդ պահին զեղչված է։
Անհրաժեշտ ապրանքը կհայտնվի ճիշտ ժամանակին ճիշտ տեղում
Հաճախ է պատահում, երբ ցանցային սուպերմարկետների խանութներից մեկում մի ապրանք ամիսներով մնում է և չի վաճառվում, իսկ մյուս խանութում վայրկյանական սպառվում։ Ու դու՝ որպես սպառող, կա՛մ ընդհանրապես այն չես գնում, քանի որ այդ խանութում չկա, կա՛մ ծախսում ես շատ ժամանակ և գնում մյուս մասնաճյուղ։ Իսկ պատկերացնենք, որ սուպերմարկետը կարողանար վերլուծել վաճառքի տվյալները և հասկանալ որոշակի ապրանքների սպառման առանձնահատկությունները՝ վայրը, ժամանակահատվածը, նույնիսկ օրվա ժամը։ Այն կմեծացներ սպառման ծավալները, ինչպես նաև կբարձրացներ հաճախորդների գոհունակությունը։ Այս նույն գործոնը կիրառելի է այլ տեսակի ապրանքների սպառման դեպքում, որպես օրինակ դիտարկենք շինանյութը։ Կատարելով որոշակի տվյալների վերլուծություն՝ շինանյութի խանութները կարող են հասկանալ, թե ինչպիսի սալահատիկ է վաճառվում օրինակ Գեղարքունիքի մարզում՝ հաշվի առնելով գնային և որակական առանձնահատկությունները, և ապահովել նման տեսականու առկայությունը։ Այսինքն, տվյալների վերլուծությունը կօգնի ավելի լավ կառավարել նյութական բազան։
Նյութական և մարդկային ռեսուրսների ճիշտ օգտագործում
Տվյալագիտությունը կօգնի արդյունավետորեն օգտագործել ընկերության ներսում առկա ռեսուրսները։ Երբեւէ մտածել ե՞ք, թե որքան անարդյունավետ է աշխատում քաղաքի կոմունալ ծառայությունը, օրինակ աղբահավաք կազմակերպելիս։ Պատճառները բազմաթիվ կարող են լինել, սակայն աշխատանքների արդյունավետ կազմակերպում իրականացնելիս կարելի է մեծապես հիմնվել նաև տվյալագիտության վրա, մասնավորապես տվյալների, թե որ թաղամասում ինչքան աղբ է հավաք ում, որ օրերին է ավելի շատ աղբ հավաքվում, ինչ տեսակի է այն եւ նման այլ հարցեր։ Տվյալները վերլուծելիս կարելի է կազմել ավելի արդյունավետ պլան, այդպիսով՝ խնայել առկա ռեսուրսները՝ աշխատաժամանակը, աղբահավաք մեքենայի վառելիքը և այլն, միաժամանակ ավելի արդյունավետ կազմակերպել գործընթացը։ Այս գործոնը կիրառելի է բազմաթիվ ոլորտներում՝ օրինակ բանկերում բանկոմատների լիցքավորումը պլանավորելիս, բազմաբնակարան շենքերի և արդյունաբերական շենքերում սպառվող էներգիան հաշվարկելիս եւ այլն։