ऑफ़लाइन खुदरा में डेटा का वैयक्तिकरण और विश्लेषण

हमने ऑफ़लाइन रिटेल में निजीकरण की संभावनाओं के बारे में एक दिलचस्प अवलोकन लेख का अनुवाद किया है। हम यह पढ़ने की सलाह देते हैं कि कौन से उद्योग के नेता उपयोगकर्ता अनुभव को निजीकृत करते हैं।

कल्पना कीजिए जब आप स्टोर पर जाते हैं, तो हर कोई आपके बारे में सब कुछ जानता है: नाम, आकार, खरीद इतिहास, यहां तक ​​कि जीवन पर आपके विचार, आपके आस-पास की दुनिया और सब कुछ।

कैसा लगेगा? एक सेलिब्रिटी के रूप में या उन्मत्त उत्पीड़न का शिकार?

आप कैसे उत्तर देते हैं, यह रिटेल के भविष्य को प्रभावित करेगा और पहले से ही प्रभावित कर रहा है, जो वर्तमान में बड़े डेटा के वास्तविक समय विश्लेषण द्वारा संचालित एक कट्टरपंथी परिवर्तन से गुजर रहा है।

बीबीक्यू और बीयर

हम इस तथ्य के लिए उपयोग किए जाते हैं कि खुदरा विक्रेताओं लगातार हमारे बारे में डेटा एकत्र कर रहे हैं क्योंकि डनहुम्बी ने टेस्को के सुपरमार्केट को 1994 में क्लबकार्ड वफादारी प्रणाली स्थापित करने में मदद की थी।

लेकिन आज, एक साधारण खरीदारी इतिहास नए डेटा के एक मेजबान द्वारा पूरित है। उदाहरण के लिए, मौसम यह समझने के लिए एक अत्यंत महत्वपूर्ण पैरामीटर है कि छतरियों, बारबेक्यू सेट या बीयर की अलमारियों पर कितना रखा जाए। इसमें सामाजिक नेटवर्क और मोबाइल उपकरणों के डेटा भी शामिल हैं।

वास्तविक समय में इस डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता विक्रेताओं के लिए हमें ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों विशेष सेवाओं की पेशकश करने का एक अभूतपूर्व अवसर प्रदान करती है।

"यदि आप जानते हैं कि आपके ग्राहक क्या खरीद रहे हैं और आपके पास क्या उपलब्ध है, तो आप उनकी जरूरतों को पूरा करने के लिए सही विशेष प्रस्ताव तैयार कर सकते हैं, और वास्तविक समय में क्या कर सकते हैं," क्लाउस बोकेले, सॉफ्टवेयर प्रतिनिधि कहते हैं SAP, जिसका हाना डेटा विश्लेषण मंच ईबे और B & Q जैसे व्यापार राक्षसों द्वारा उपयोग किया जाता है।

मापने के लिए डिज़ाइन किया गया

व्यापारी, शक्तिशाली विश्लेषण प्रणालियों की क्षमताओं का उपयोग करते हुए, सामाजिक नेटवर्क पर अपने पदों से निर्धारित कर सकते हैं कि हम सप्ताहांत बिताने की योजना कैसे बनाते हैं या हम नए कपड़े खरीदने जा रहे हैं। फिर वे संबंधित उत्पादों के अधिग्रहण को प्रोत्साहित करेंगे - या तो उन लोगों के लिए जो अब हमारे लिए ब्याज की होगी, या जो हमने पहले खरीदी थी।

"ऐप्पल की आईबेकन (इंदौर नेविगेशन) स्मार्टफोन के लिए प्रौद्योगिकी जल्द ही खुदरा विक्रेताओं और मोबाइल ऐप डेवलपर्स को स्टोर में प्रवेश करने पर हमें पहचानने की अनुमति देगा," सिक्का आकार के उपकरणों की तैनाती और प्रबंधन में विशेषज्ञता रखने वाली कंपनी ओवेन गेड्ड्स ऑफ ऐप्लफेयर ने कहा। ।

विशेष ऑफ़र तब हमारे स्मार्टफ़ोन पर प्रदर्शित किए जाएंगे और यह इस आधार पर अलग-अलग होंगे कि हम स्टोर में कहाँ स्थित हैं।

हालांकि, हम हमेशा क्लाइंट से अनुमति के लिए कहेंगे, गेडेस कहते हैं, उपयोगकर्ता गोपनीयता के उल्लंघन की आलोचना करते हुए।

"बहुत सारे डेटा सेवा में सुधार करते हैं," सौंदर्य प्रसाधन खुदरा विक्रेता रसीला के डेटा के प्रमुख स्कॉट सिल्थर्न ने कहा।

कंपनियों के पास आज अपने कर्मचारियों के साथ काम करने में बड़े डेटा का उपयोग करने का अवसर है। और न केवल व्यापारिक मंजिल में, बल्कि गोदाम में भी, जो आपको अपनी उंगलियों पर शाब्दिक रूप से बिक्री के आंकड़ों को नियंत्रित करने की अनुमति देता है।

यह न केवल बिक्री और उत्पादकता में सुधार करने के लिए कर्मचारियों में प्रतिस्पर्धी भावना बनाए रखने में मदद करता है, बल्कि उन्हें ग्राहक सेवा की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए जानकारी भी देता है।

"उदाहरण के लिए, यदि कर्मचारी यह नोटिस करते हैं कि स्नान बम अच्छी तरह से एक निश्चित शैम्पू के साथ खरीदे जाते हैं, तो वे स्टोर में लेआउट बदल सकते हैं ताकि ये उत्पाद एक दूसरे के बगल में हों।"

जितना बेहतर होगा

RichRelevance के सीईओ डेविड सेलिंगर का कहना है कि अमेज़ॅन की सफलता, जो दुनिया भर में 240 मिलियन ग्राहकों और $ 75 बिलियन के वार्षिक राजस्व के साथ आ रही है, ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने और उनकी सेवा को अनुकूलित करने की क्षमता का पता लगा सकती है। सामग्री वैयक्तिकरण समाधानों में विशेषज्ञता।

"पहले से ही 2004 में, अमेज़ॅन के पास आज अधिकांश खुदरा विक्रेताओं की तुलना में अधिक डेटा प्रोसेसिंग क्षमता थी," डेविड कहते हैं।

अमेज़ॅन के प्रौद्योगिकी निदेशक, वर्नर वोगेल्स सलाह देते हैं: "कभी भी बहुत अधिक डेटा नहीं होता है - जितना अधिक, उतना बेहतर। जितना अधिक आप एकत्र करते हैं, आपको मिलने वाले परिणाम स्पष्ट होते हैं। ”

क्लाउड कंप्यूटिंग और रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग के उदय से स्टोर मालिकों को अपने ग्राहकों के लिए लक्षित प्रस्ताव बनाने की अनुमति मिलती है, वोगल्स का तर्क जारी है।

"उदाहरण के लिए, अपने शहर में विशेष रूप से ठंडे सर्दियों के दिन, एक रिटेलर उस संग्रह से एक कोट की सिफारिश करने में सक्षम होगा, जिसमें से आप पहले आइटम खरीदते हैं। भविष्य में, जब आप अन्य डेटा स्रोत, आवाज या वीडियो जोड़ते हैं, तो आपके विकल्प और अधिक दिलचस्प हो जाएंगे। ”

Vogels कहते हैं कि अमेज़ॅन ने एक रेफरल इंजन की खरीद की, जो व्यवहार और रेटिंग के आधार पर उत्पादों की पेशकश करता था, "पूरी तरह से सफल नहीं"। हालांकि, "मशीन लर्निंग" के लिए धन्यवाद उन्होंने बेहतर काम करना शुरू कर दिया।

"आप एक केतली की तलाश में हैं और हम एक केतली की सलाह देते हैं जो उन चीजों के लिए बेहतर है जो आपने हमारे साथ अपनी रसोई के लिए पहले ही खरीद ली हैं।"

प्रतिरोध

सेलिंजर का कहना है कि पारंपरिक खुदरा विक्रेता अमेज़ॅन के हमले का विरोध कर रहे हैं, जो अपने स्वयं के बड़े डेटा शस्त्रागार का मालिक है।

मार्कस और स्पेंसर, बूट्स, जॉन लुईस, आर्गोस, डिक्सन और एन समर्स जैसे ग्राहकों के साथ उनकी कंपनी, रिचलेर्वांस, डेटा सरणियों के प्रसंस्करण में माहिर हैं जो खुदरा विक्रेता पहले से ही अपने ग्राहकों के बारे में जमा करते हैं और उनका उपयोग अपने ग्राहक अनुभव को निजीकृत करने के लिए करते हैं।

RichRelevance सॉफ्टवेयर अपाचे Hadoop ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क के माध्यम से इस डेटा को संसाधित करता है, और फिर 125 विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो यह भविष्यवाणी करने की कोशिश करता है कि ग्राहक को अपने पिछले और वर्तमान व्यवहार के आधार पर कौन से उत्पाद खरीदने की संभावना है।

और यह सब 20 मिलीसेकंड में किया जाता है, डेविड कहते हैं।

प्रत्येक एल्गोरिदम को इसकी सटीकता और भविष्य कहनेवाला शक्ति से आंका जाता है, और ये रेटिंग प्रभावित करती हैं कि अगली बार जब वे किसी रिटेलर की वेबसाइट या किसी अन्य वेबसाइट, जैसे कि Pinterest पर जाएँ, तो चित्र और ऑफ़र ग्राहकों को दिखाए जाएँगे।

सेलिंगर ने इस प्रक्रिया को "पहनावा सीखना" कहा।

"उपभोक्ताओं को उन उत्पादों को खोजने में मदद करने से जो उनके लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं, हम बिक्री में 3-10% की वृद्धि कर रहे हैं," वे कहते हैं।

"और यह केवल वेबसाइट की सामग्री के बारे में नहीं है जो उपभोक्ता वरीयताओं और उपभोक्ता व्यवहार के अनुरूप हो सकता है," डेविड ब्रूनेट, मॉनेटेट के कार्यकारी निदेशक (ई-कॉमर्स के निजीकरण) ने कहा, जिसकी प्रणाली दुनिया भर में 400 ब्रांडों का उपयोग करती है।

यहां तक ​​कि मार्केटिंग ईमेल की सामग्री को भी इस आधार पर तैयार किया जा सकता है कि आप उन पर कैसे क्लिक करते हैं।

खैर ... ऐसा लगता है कि हम पहले से ही इस नई अद्भुत दुनिया के अंदर हैं - हम इसे चाहते हैं या नहीं।