На каких инструментах Business Intelligence ритейлеры будут делать главные акценты в этом году? 

С каждым годом эффективность использования данных аналитики в ритейле повышается. Это помогает компаниям и предприятиям улучшать взаимодействие с клиентами и способствовать прогрессу внутренних бизнес-процессов. В условиях непредсказуемых изменений экономической ситуации перед представителями розничной торговли встаёт вопрос об оптимизации затрачиваемых инвестиций в инструменты Business Intelligence и эффективности использования данных сотрудниками. 

В новом 2023 году уровень влияния данных аналитики только повышается. Вот ключевые тенденции в принятии решений на основе использования BI.

1. Демократизация данных.

Для повышения эффективности использования данных аналитики возникла необходимость создания культуры, основанной не на интуитивном подходе и субъективных мнениях сотрудников, а на фактической информации из единого источника. Проще говоря, с внедрением BI инструментов на всех уровнях использования аналитики в компании происходит демократизация данных. 

Демократизация данных позволяет использовать data-driven подход, что значительно снижает неточности при принятии решений. Использование данных в масштабах всей компании помогает сотрудникам углубляться в реальную ситуацию и приводить объективные аргументы. 

Преимущества data-driven подхода детальнее освещены в нашей предыдущей статье:Как data-driven подход помогает ритейлерам масштабировать бизнес?

Преимущества демократизации данных:

• повышение эффективности принятых решений;
• увеличение рентабельности инвестиций в инструменты BI;
• улучшение детализации клиентской аналитики;
• гибкость формирования данных;
• высокие результаты работы сотрудников.

2. Персонализация торговых предложений.

Экономика находится в чрезвычайной ситуации, что заставляет ритейлеров предпринимать стабилизационные шаги, не полагаясь лишь на скидки и акции. Новым эффективным методом взаимодействия с потребителями (и, как следствие, роста прибыли) является индивидуальный подход к каждому клиенту розничной сети. Для разработки действенной программы лояльности требуются различные данные аналитики, которые помогут ритейлеру выстроить индивидуальные отношения с каждым покупателем. 

Современные системы анализа данных позволяют проводить клиентскую сегментацию именно по покупательским предпочтениям. Такие данные полезны как для финансовых аналитиков, так и для маркетологов и мерчендайзеров: с их помощью можно корректировать как выкладку товара, так и сопутствующие рекламные кампании, что в конечном итоге будет отражаться на повышении прибыли.  

3. Встроенная аналитика и self-service BI.

Интеграция инструментов в бизнес пользователя позволяет сделать рабочий процесс как гибким и эффективным, так и кастомизированным. Пользовательский опыт сотрудников в процессе личного анализа данных позволяет углубить понимание бизнес-процессов компании и оказывает влияние на результаты.

Аналитика самообслуживания стремительно набирает популярность. Процессы, задействованные в self-service BI, существенно ускоряют получение данных аналитики напрямую бизнес-пользователями. Автономия в работе с данными делает бизнес-процессы внутри компании более гибкими. Такой подход в аналитике достаточно легко освоить практически любому сотруднику благодаря интуитивно понятным BI инструментам.

4. Облачные технологии.

Облачные технологии оказались чрезвычайно полезными, поскольку упростили взаимодействие компаний с собственными данными. В первую очередь хранение и обработка данных в облаке не нуждается в специфическом обслуживании. Интерфейс интуитивно понятный и адаптивный - таким образом повышается эффективность использования информации сотрудниками. Хранилища данных в облачной инфраструктуре организованы гораздо более лаконично, что является преимуществом перед использованием сложных в обслуживании локальных серверов. Облачные платформы являются действенным инструментом для процесса демократизации данных и развития культуры потребления данных на всех уровнях в компании.

5. Визуализация данных BI.

Представление больших объёмов данных из несвязанных источников в наглядном виде не ново как идея, однако в этом году компании будут уделять ещё больше внимания такому типу усвоения данных. 

Использование разнообразных графических приёмов визуализации данных удовлетворяет потребности в восприятии гораздо большего количества работников в зависимости от задач и полномочий. Такие BI-инструменты помогают делать правильные выводы исходя из данных гораздо быстрее и легко усваиваются даже непрофильными сотрудниками, что особенно необходимо при демократизации данных.

В сервисе Builder от Datawiz можно создавать дашборды с широким диапазоном детализации данных в зависимости от необходимых значений. 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

С помощью таких решений и инструментов использование данных аналитики становится гораздо более эффективным и одновременно простым в использовании. Индивидуализация отображаемых данных повышает влияние на бизнес и предоставляет автономию в принятии решений - быстрее, точнее, эффективнее!