Retail

Řízení marketingových kampaní

S větším množstvím informací o zákazníkovi roste porozumění tomu, jak, kdy a proč zákazník nakupuje, co jej k nákupu produktu přiměje, atd. Tím pádem je možné přesněji určit, jaký způsob nabídky zákazníka nejvíce osloví. Tento bod je společný pro celý retail, kde zákazník je oním klíčem k úspěchu každého obchodníka. Na základě dat ze sociálních sítí je např. možné identifikovat zákazníky, kteří mají největší vliv na ostatní. Marketingové akce zaměřené na takové zákazníky jsou pak logicky nejefektivnější.

Předpovídání nákupů zákazníka

Cílem každého prodejce je nejen nabídnout svým zákazníkům to, co aktuálně potřebují, ale i nabídnout jim nové produkty či alternativy dříve, než o nich zákazník začne sám uvažovat, nebo alespoň v době, kdy o takovém produktu zákazník již začal uvažovat, ale nezvážil ještě možné alternativy. Taková předpověď není bez zpracování obrovského množství informací realizovatelná. V případě inteligentních internetových obchodů, které dokáží zákazníkovi nabídnout produkty přesně podle jeho vkusu, jsou klíčovými body takové předpovědi nejen její přesnost, ale zejména její rychlost.

Supply Chain a logistika

Řízení distribuce zboží a vytížení skladů je dalším případem, kdy vysoká rychlost zpracování velkého množství dat pomůže při zlepšení celého procesu. Plánování distribuce zboží na základě denních stavů skladových zásob se může zdát dostatečné, ale ve srovnání se situací, kdy je nakládka kamionu řízena aktuálním stavem zásob v cílové destinaci, je stávající způsob těžkopádný a neefektivní. Při použití velkých dat je možné do celého logistického procesu zahrnout nejen logistická a distribuční centra, ale i jednotlivé obchody. Tím pádem je možné eliminovat zbytečné přesuny zboží z obchodu zpět do distribučního centra a odtud do jiného obchodu, kde zboží chybí, a začít plánovat a realizovat přesuny zboží mezi jednotlivými obchody.

Zákaznické věrnostní programy

Věrnostní programy znamenají pro většinu obchodníků stabilní základnu zákazníků. Big Data umožňují realizovat slevové akce a další věrnostní benefity se zaměřením až na jednoho konkrétního zákazníka. Tím se zvýší účinnost takové nabídky a tím samozřejmě i spokojenost zákazníka. Díky technologiím Big Data je možné zákazníka přesněji zařadit do příslušného segmentu trhu, a je samozřejmě možné trh segmentovat detailněji. K přesnějšímu zařazení přispívají nejen detailní informace o předchozích nákupech, ale i data ze sociálních sítí, data z on-line transakcí, geografické informace.

Porovnání cen u konkurence

V tomto případě Big Data technologie díky své vlastnosti zpracovávat data velmi rychle umožňují reagovat na změnu ceny u konkurence téměř okamžitě. Navíc způsobů zjišťování cen u konkurence je celá řada, od dobrovolníků, kteří procházejí konkurenční obchody a přepisují ceny uvedené na regálech, až po sofistikované webové roboty procházející e-shopy konkurentů a stahující aktuální ceny přímo odtud. Datové zdroje tedy mají různou strukturu a technologie Big Data umožňuje taková data zpracovat a poskytnout konsolidované výsledky.