Технологии, меняющие розничный бизнес 

Большие данные

Каждый день розничный бизнес удовлетворяет громадные объемы спроса со стороны рынка конечных потребителей. Вместе с тем ретейлеры получают большое количество разнообразной информации о структуре совокупного спроса на их товары и услуги. На основании этих данных можно определить не только среднюю структуру чека и чувствительность спроса к изменению цены, но и осуществлять всевозможные маркетинговые исследования целевой аудитории.

Математическое моделирование и анализ Big Data

Математическое моделирование используется при сценарном анализе изменения спроса потребителей от колебания цен на предоставляемые товары и услуги. Объем спроса на товар зависит не только от его стоимости и потребительских характеристик, но и от большого количества внешних факторов. В связи с непрерывной изменчивостью внешней среды, объем спроса постоянно меняется даже в условиях неизменности стоимости товара. Используемые методики математического моделирования и анализа больших данных (Big Data) учитывают данную неопределенность, позволяя получать точные оценки исследуемых характеристик спроса и наиболее точно прогнозировать потребительское поведение.

Глубокое машинное обучение

Большие данные открывают возможности не только для оценки и прогнозирования объемов спроса, но и для проведения маркетинговых исследований. В Компании применяются современные технологии машинного обучения (кластерный и нейросетевой анализ, байесовы сети) в целях сегментирования потребительского спроса, а также кластеризации целевой аудитории. На основании полученных данных розничный бизнес получает аналитику по структуре совокупного спроса со стороны каждой выявленной целевой группы, что помогает ретейлеру принимать стратегические решения относительно позиционирования своих товаров и услуг на рынке конечных потребителей. При помощи машинного обучения весь потребительский спрос может быть разделен на группы по уровню достатка потребителей, по вкусовым предпочтениям, целям посещения розничной точки и многим другим.

Анализ поведенческих особенностей потребителей

В нашей Компании используются наиболее современные подходы поведенческой экономики, позволяющие моделировать процессы принятия решений потребителями. В соответствии с наиболее продвинутыми методами, потребителем будет принято решение о приобретении товара только в том случае, ожидаемая полезность потребляемого блага превысит субъективную полезность затрачиваемых финансовых ресурсов (стоимость товара). Существуют специальные методики, позволяющие определить среднюю субъективную полезность приобретаемого товара и ценность затрачиваемых денежных средств. Данные модели могут быть использованы в рамках продвинутых методик оптимизации ценовой политики и построении поведенческих профилей потребителей, соответствующих конкретному бизнесу заказчика.