На яких інструментах Business Intelligence ритейлери робитимуть головні акценти цього року?
З кожним роком ефективність використання даних аналітики в ритейлі підвищується. Це допомагає компаніям і підприємствам покращувати взаємодію з клієнтами та сприяти прогресу внутрішніх бізнес-процесів. В умовах непередбачуваних змін економічної ситуації перед представниками роздрібної торгівлі постає питання про оптимізацію витрат на інвестиції в інструменти Business Intelligence та ефективність використання даних співробітниками.
У новому 2023 році рівень впливу даних аналітики тільки підвищується. Ось ключові тенденції в ухваленні рішень на основі використання BI.
1. Демократизація даних.
Для підвищення ефективності використання даних аналітики виникла необхідність створення культури, заснованої не на інтуїтивному підході та суб'єктивних думках співробітників, а на фактичній інформації з єдиного джерела. Простіше кажучи, із впровадженням BI інструментів на всіх рівнях використання аналітики в компанії відбувається демократизація даних.
Демократизація даних дає змогу використовувати data-driven підхід, що значно знижує неточності під час ухвалення рішень. Використання даних у масштабах усієї компанії допомагає співробітникам заглиблюватися в реальну ситуацію та наводити об'єктивні аргументи.
Переваги data-driven підходу детальніше висвітлено в нашій попередній статті: Як data-driven підхід допомагає ритейлерам масштабувати бізнес?
Переваги демократизації даних:
- підвищення ефективності прийнятих рішень;
- збільшення рентабельності інвестицій в інструменти BI;
- поліпшення деталізації клієнтської аналітики;
- гнучкість формування даних;
- високі результати роботи співробітників.
2. Персоналізація торгових пропозицій.
Економіка перебуває в надзвичайній ситуації, що змушує ритейлерів робити стабілізаційні кроки, не покладаючись лише на знижки та акції. Новим ефективним методом взаємодії зі споживачами (і, як наслідок, зростання прибутку) є індивідуальний підхід до кожного клієнта роздрібної мережі. Для розробки дієвої програми лояльності потрібні різні дані аналітики, які допоможуть ритейлеру вибудувати індивідуальні відносини з кожним покупцем.
Сучасні системи аналізу даних дають змогу проводити клієнтську сегментацію саме за купівельними уподобаннями. Такі дані корисні як для фінансових аналітиків, так і для маркетологів і мерчендайзерів: за їхньою допомогою можна коригувати як викладку товару, так і супутні рекламні кампанії, що зрештою позначатиметься на підвищенні прибутку.
3. Вбудована аналітика і self-service BI.
Інтеграція інструментів у бізнес користувача дає змогу зробити робочий процес як гнучким і ефективним, так і кастомізованим. Користувацький досвід співробітників у процесі особистого аналізу даних дає змогу поглибити розуміння бізнес-процесів компанії та впливає на результати.
Аналітика самообслуговування стрімко набирає популярності. Процеси, задіяні в self-service BI, істотно прискорюють отримання даних аналітики безпосередньо бізнес-користувачами. Автономія в роботі з даними робить бізнес-процеси всередині компанії більш гнучкими. Такий підхід в аналітиці досить легко освоїти практично будь-якому співробітнику завдяки інтуїтивно зрозумілим BI інструментам.
4. Хмарні технології.
Хмарні технології виявилися надзвичайно корисними, оскільки спростили взаємодію компаній із власними даними. Насамперед зберігання та обробка даних у хмарі не потребує специфічного обслуговування. Інтерфейс інтуїтивно зрозумілий та адаптивний - таким чином підвищується ефективність використання інформації співробітниками. Сховища даних у хмарній інфраструктурі організовані набагато лаконічніше, що є перевагою перед використанням складних в обслуговуванні локальних серверів. Хмарні платформи є дієвим інструментом для процесу демократизації даних і розвитку культури споживання даних на всіх рівнях у компанії.
5. Візуалізація даних BI.
Подання великих обсягів даних із незв'язаних джерел у наочному вигляді не є новою ідеєю, проте цього року компанії приділятимуть ще більше уваги такому типу засвоєння даних.
Використання різноманітних графічних прийомів візуалізації даних задовольняє потреби у сприйнятті набагато більшої кількості працівників залежно від завдань і повноважень. Такі BI-інструменти допомагають робити правильні висновки, виходячи з даних, набагато швидше та легко засвоюються навіть непрофільними працівниками, що особливо необхідно під час демократизації даних.
У сервісі Builder від Datawiz можна створювати дашборди з широким діапазоном деталізації даних залежно від необхідних значень.
ВИСНОВОК
За допомогою таких рішень та інструментів використання даних аналітики стає набагато ефективнішим і водночас простішим у використанні. Індивідуалізація відображуваних даних підвищує вплив на бізнес і надає автономію в ухваленні рішень - швидше, точніше, ефективніше!
