Як data-driven підхід змінює ритейл?

Ритейл - один з лідерів по використанню даних. Різноманітні показники, візуалізації, таблиці та графіки - це  тільки частина того, з чим має справу кожен власник мережі.

"Розумні" технології значно спростили щоденні задачі, прискорили аналіз і підвищили ефективність управління.

І сьогодні ми поговоримо про популярний та дієвий підхід в управлінні - data- driven. 

Його повна назва - Data Driven Decision Making (DDDM), простіше кажучи - прийняття рішень, на основі даних.

Цей підхід гідно зайняв позиції свого попередника - HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion), що передбачав прийняття рішень на основі думки та інтуїції керівництва. Головний недолік HiPPO в тому, що менеджер не може бути компетентним та обізнаним в усіх питаннях та розуміти всі особливості бізнес-процесів.

Яка компанія є data-driven?

Data-driven підхідсьогодні як ніколи актуальний. Він робить управлінські рішення більш вираженими та об'єктивними, відкидаючи інтуїцію та особисті припущення менеджера. І це дуже важливо, оскільки навіть незначне рішення може суттєво вплинути на виручку мережі.

Варто зауважити, що data-driven підхід не є чимось новим. Вивчати що і коли купують ритейлери почали ще наприкінці ХІХ ст., проте сам термін "data-driven" набув широкого поширення в 1990-х. На сьогодні він має різностороннє застосування в ритейлі. З його допомогою можна визначити:

• що і як розміщувати на полицях магазину;
• як оптимізувати асортимент;
• які промоакції організовувати в мережі;
• як підходи в ціноутворенні будуть найбільш прибутковими;
• поточний і прогнозний попит на товари;
• коли та скільки замовити товар тощо.

Серед ритейлерів часто озвучується питання: "Що треба зробити, щоб запустити data-driven підхід?"

На жаль, експерти не дають однозначної відповіді. 

Одні виділяють обов'язковий критерій - використання спеціалізованих інструментів - Business Intelligence (BI). Інші стверджують, що для збору та обробки даних достатньо розібратись з таблицями Excel. А є група, яка навіть записи та розрахунки керівника в блокноті вважає data-driven підходом.

Ми не будемо сперечатися з думками спеціалістів, а просто спробуємо обґрунтувати власну точку зору. 

✅ Для початку хочемо відхилити припущення, що для впровадження data-driven достатньо лише почати збирати дані. Тут необхідно тримати під контролем якість метрик на вході, відфільтровувати та очищувати їх перед подальшим аналізом. І це у спеціалістів-аналітиків, як правило, займає "левову" частку їх часу - до 80%.

✅ Важливо орієнтуватись не тільки на внутрішні дані, що згенеровані виключно мережею, але й враховувати зовнішні джерела інформації: відкриту статистику аналітичних агентств, інформацію про партнерів та конкурентів тощо. Ігноруючи такі дані, важко отримати повну та реальну картину бізнесу та прийняти об'єктивні рішення.

✅ Не варто відкидати людський фактор та ймовірність помилок під час обчислень. Завжди, коли працівник працює з алгоритмами, даними є вірогідність в допущенні похибок. Тому робота з Excel таблицями не зможе запобігти помилкам.

Тому для отримання найкращих результатів від впровадження data-driven підходу, потрібно застосовувати ВІ системи, які базуються на технологіях штучного інтелекту (АІ).

Саме таку систему було розроблено українською ІТ-компанією Datawiz у плідній співпраці з провідними вітчизняними та зарубіжними ритейл-експертами.

З чого розпочати грамотне впровадження data-driven?

① Відштовхуйтесь від цілей.Перш за все кожному ритейлу варто визначити задачі, які він хоче вирішити за допомогою даних. Після цього вже варто обирати метрики та канали збору інформації. Якщо почати зі збору даних без конкретних цілей, то мережа може потрапити в пастку, коли метрики будуть "підлаштовуватись"” під очікуваний результат. Наприклад, коли задача передбачає мінімізацію втрачених продажів на 15%, то слід збирати дані про Out-of-stock та інтенсивність продажів. При цьому збирати дані про відсутність товарів можна по чеках, даних облікової системи чи за допомогою відео спостерігачів тощо. З усього переліку методів варто обирати менш складний та затратний.

② Використовуйте широкий спектр інформації.Не варто обмежуватись виключно даними мережі для отримання повної картини. Доцільно враховувати інформацію з доступних аналітичних джерел. І тут на допомогу прийдуть технології штучного інтелекту.

③ Розвивайте аналітичну обізнаність та грамотність співробітників.Дані стають особливо цінними в компаніях, де працівники вміють вірно інтерпретувати дашборди, грамотно трактувати аналітику, розуміти, що "лежить" за кожним показником. Тому важливо розвивати такі навички серед співробітників мережі для того, щоб всі рішення засновані на даних були не відірвані від реальності.

④ Впроваджувати культуру data-driven.Зміна методології управління передбачає не тільки технологічні трансформації, впровадження нових аналітичних систем, але й реформування всієї бізнес-моделі мережі. Безумовно такий перехід має бути поступовий. Важливо, щоб на всіх рівнях менеджменту працівники були готові побачити реальну картину, дослідити дані, навчитись ставити правильні питання, а не приймати рішення інтуїтивно. І тут прикладом грамотного застосування data-driven підходу для всіх має стати вище керівництво.

⑤ Інвестуйте в роботу з даними.Безперечно для впровадження data-driven потрібні інвестиції для збору та обробки даних, побудови дашбордів та візуалізації. Але якщо застосовувати високо ефективні інструменти, які швидко систематизують та відфільтровують дані, допомагають виявити інсайти та досягти кращих результатів, то такі кошти не тільки швидко окупляться, але й забезпечать вихід мережі на новий прибутковий рівень.

Заключення

Data-driven підхід в ритейлі дозволяє менеджеру бути гнучким у прийнятті рішень та швидко реагувати на динамічні зміни ринку. Реальні дані дають чимало підказок стосовно того:

• що очікують покупці та чому надають перевагу;
• як зменшити вартість залучення клієнтів;
• де шукати нових покупців та налагоджувати міцні взаємовідносини з ними;
• як підвищити лояльність покупців;
• як уникнути втрачених продажів;
• які промоакції найбільш вигідні для мережі;
• як оптимізувати цінову політику тощо.

Цей підхід дозволяє відстежувати дані в реальному часі й швидко реагувати на будь-які коливання ринку. Яскравими прикладами успішного використання data-driven підходу є: Amazon, Google, Intel, Walmart, MTC тощо.

Для швидкого впровадження та успішного використання data-driven аналітики ми розробили потужну аналітичну платформу для ритейлерів - BES.Datawiz. Тепер приймати ефективні управлінські рішення на основі Big Data та масштабувати бізнес стає значно легше і зручніше.