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!
