Big data Vodafone допомагає Fozzy Group планувати нові магазини
Група компаній Fozzy Group використала великі дані Vodafone для планування і розвитку мережі власного рітейлу. Дата-аналітики Vodafone проаналізували взаємозв’язок між прохідністю вже існуючих супермаркетів торговельної мережі та ефективністю магазинів.
Аналітики Fozzy Group отримали точні дані не тільки про те, наскільки жваве те чи інше місце в розрізі різного часу доби, будніх і вихідних днів, але і якісний портрет аудиторії, що проходить через магазини. Він дозволяє розділити потік людей в місці розташування магазину на тих, які живуть/працюють/проходять повз, а також визначити переважну аудиторію в даній точці в розрізі статі, рівня доходу, наявності автомобіля та багатьох інших характеристик.
Такий аналіз дозволяє оцінювати ефективність існуючих і планувати відкриття нових магазинів, правильно визначати найбільш ефективний формат магазину, розрахований на різні профілі споживання і здійснення покупок, а також математично точно вибирати місця розташування нових потенційно прибуткових точок для розвитку тієї чи іншої мережі Групи.
«Спочатку ми отримали пілотну вибірку, яка досить детально описувала структуру та поведінку абонентів. Тому вирішили, що ці дані можуть бути корисними для опису аудиторії навколо магазинів, перш за все, нових. Згодом отримали дані про всі наші магазини, щоб створювати прогнозні моделі і визначати асортимент магазину відповідно до потреб аудиторії. Ще не системно, але працюємо над створенням моделі, використовуючи дані з різних джерел. Також оновлюємо модель прогнозування продаж в нових магазинах таким чином, щоб враховувати, в тому числі, і дані Vodafone, що стосуються бізнес-активності та структури аудиторії. У майбутньому за допомогою цих даних ми плануємо підвищити точність прогнозування виручки нових об'єктів і визначати найбільш відповідний розташуванню асортимент магазину ще на етапі проєктування»,
«Аналітика великих даних – це ефективний інструмент для бізнес-планування. Цей інструмент можна та потрібно застосовувати більш широко. Наприклад, для планування міської інфраструктури, транспорту, дитячих садків, шкіл, спортивних клубів, кафе й ресторанів. Big data – це доступний інструмент, який допомагає не тільки захистити інвестиції. Він також сприяє підвищенню туристичної привабливості міста та поліпшенню привабливості міської інфраструктури та нерухомості для жителів міста. Це все дозволяє збільшити ефективність міського господарства в цілому»,
Надалі аналітика також дозволить правильно спланувати логістику для постачальників і покупців, зменшити витрати на її організацію. На основі аналізу потреб покупців можна досить точно спрогнозувати попит, дати рекомендації щодо асортименту ще до запуску магазину, врахувати локальні потреби та особливості – не шляхом експериментів, а за допомогою математичного аналізу.
