Big Data e varejistas

Varejistas coletar e manter registros de vendas para grande número de clientes. O desafio sempre foi de colocar esses dados para uma boa utilização. Idealmente, um varejista gostaria de entender as características demográficas dos seus clientes e que tipos de produtos e serviços que estão interessados ​​em comprar.

A melhoria contínua da capacidade de computação tornou possível a filtrarem grandes volumes de dados, a fim de encontrar padrões que podem ser usados ​​para prever a demanda para produtos diferentes, com base nas características do cliente.

Outra questão que grandes dados podem ajudar com estratégias de preços é, especificamente, a compreensão de como sensível diferentes clientes estão com os preços. Escolhendo o preço justo para um produto foi, por vezes, com base em conjecturas. Por outro lado, grandes dados podem aumentar a capacidade do varejista a usar hábitos dos clientes para identificar o preço que maximiza os lucros para os seus bens. Outra vantagem de usar dados grandes é que as lojas de varejo pode planejar melhor a colocação de mercadorias em toda a loja, com base nos hábitos de compra do cliente.

Big Data também pode ajudar varejistas com gerenciamento de inventário. Muitos varejistas vendem uma grande variedade de produtos diferentes, e manter o controle dessas informações é um desafio enorme. Com os dados grandes, os varejistas podem ter informações atualizadas instantaneamente sobre o tamanho ea localização de seus estoques.

Um dos usos mais importantes de grandes dados para um varejista é a capacidade de atingir os consumidores individuais com promoções com base em suas preferências. Essa segmentação não só aumenta a eficiência da publicidade, que dá aos clientes uma relação mais pessoal com o varejista, incentivando assim a repetição de negócios. Além disso, o conhecimento das preferências dos clientes permite que o varejista para fornecer recomendações para compras futuras, o que aumenta ainda mais o negócio da repetição.

Nordstrom

Como exemplo, Nordstrom foi fortemente abraçado o uso de dados grandes. Foi uma das primeiras lojas de varejo para oferecer aos clientes a opção de compras on-line. A empresa desenvolveu um aplicativo para smartphone que permite aos clientes fazer compras diretamente de seus iPads, iPhones e outros dispositivos móveis. Nordstrom também mostra os clientes que de suas lojas carrega merchandise- específico para a mercadoria que deve ser encomendado a partir de outras lojas, Nordstrom pode fornecer uma estimativa de alta precisão do tempo de entrega.

Nordstrom usa seus recursos de dados grandes para os clientes-alvo com anúncios personalizados com base em suas experiências de compras. Esta informação pode vir de vendas da loja da Nordstrom, o seu site, e a partir de sites de mídia social como Facebook e Twitter.

Nordstrom realiza pesquisas para melhorar a experiência de compra do cliente através da sua divisão Innovation Labs. Ele criou essa divisão em 2011, a fim de garantir que a empresa permanece na vanguarda da tecnologia de dados grande.

Walmart

Walmart é outra grande varejista que adotou big data. Com base no volume de vendas, Walmart é a maior varejista nos Estados Unidos. É também o maior empregador privado do país.

Nos últimos anos, o Walmart tem feito um grande impulso em e-commerce, o que lhe permite competir diretamente com Amazon.com e outros varejistas online. Em 2011, o Walmart adquiriu uma empresa chamada Kosmix para tirar partido das capacidades do motor de busca proprietários que da empresa (Kosmix foi renomeado Walmart Labs).

Desde então, Walmart Labs desenvolveu vários novos produtos baseados na tecnologia de dados grande. Um deles é chamado Genome Social, que permite Walmart para segmentar os clientes individuais, com descontos com base nas preferências dos clientes tenham manifestado através de vários sites na Internet. Outro produto desenvolvido pela Walmart Labs é Shoppycat, um aplicativo que fornece recomendações de presente com base em informações encontradas no Facebook.

Apesar de e-commerce ainda é responsável por uma percentagem relativamente pequena da receita anual do Walmart, os investimentos que a empresa fez em grande show de tecnologia de dados que espera que as vendas on-line para se tornar uma fonte cada vez mais importante de receitas no futuro.

Amazon.com

O melhor exemplo do uso de dados grandes no varejo é Amazon.com, que não poderia mesmo existir sem a tecnologia de dados grande. Amazon começou a venda de livros e expandiu-se em praticamente todas as áreas de que se possa imaginar retalho, incluindo os móveis, eletrodomésticos, roupas e eletrônicos. Como resultado, a Amazon arrecadou US $ 89 bilhões em receitas em 2014, tornando-se uma das dez maiores varejistas em os EUA, e o maior varejista on-line.

Como varejistas on-line, Amazon usa grandes dados para várias aplicações:

• Gestão de seus estoques enormes

• mantendo com precisão o controle de ordens

• Fazer recomendações para futuras compras

Amazon fornece as suas recomendações por meio de um processo conhecido como ponto-a-ponto filtragem colaborativa. Esta filtragem é baseada em algoritmos projetados para identificar os detalhes importantes que podem levar um cliente a comprar um produto, tais como compras anteriores, itens visualizados, as compras feitas por clientes com características semelhantes, e assim por diante. Amazon também fornece recomendações por e-mail, escolhidos com base na maior potencial de vendas.

Amazônia tem sido capaz de colocar o seu investimento em recursos de dados grandes para uma boa utilização de outra maneira: Ele agora ganha receitas, permitindo que as empresas usem sua infra-estrutura por uma taxa. Isto é feito através de produtos como o Amazon Elastic MapReduce (EMR) e Amazon Web Services (AWS).

Amazon EMR permite às empresas analisar enormes quantidades de dados usando hardware de computador da Amazon. Este hardware é acessível através do Amazon Cloud Drive, onde as empresas podem pagar para armazenar seus dados. Para muitas empresas, o uso dessas instalações é mais barato do que construir a infra-estrutura de computador que seria necessário para lidar com as demandas de grandes dados. AWS fornece uma grande variedade de serviços de informática através da Amazon Cloud Drive, incluindo instalações de armazenamento, sistemas de gerenciamento de banco de dados, redes, e assim por diante.

Uma extensão interessante do uso de big data da Amazon é o seu plano de enviar a mercadoria aos clientes antes de encomendá-lo! A empresa recebeu uma patente em 2014 para a sua metodologia de "transporte antecipatória". Para que este plano seja bem sucedido, Amazon.com deve ser capaz de antecipar a demanda do cliente com um incrivelmente alto grau de precisão para evitar o risco de mercadoria devolvida.