Я работаю в ритейле и столкнулся с вопросами о том, как эффективно использовать данные для прогнозирования потребностей. Какие решения на основе Big Data вы могли бы порекомендовать для точного определения спроса и управления запасами?
Big Data без связи с продажами - пустая трата времени. Мы начали анализировать реальные покупательские паттерны через промо-механики. Запускаем акции “3 покупки = приз” и сразу видим - какие товары покупают вместе, когда и сколько. Получаем живые данные о спросе, не теоретические прогнозы. За месяц собираем базу для точного планирования запасов. https://robobill.me/
Мы решали похожую задачу с прогнозированием участия в промо-акциях и распределением нагрузки по регионам. Главная проблема — разрозненные данные и ручная обработка статистики. С Robobill получили централизованную аналитику в реальном времени: система собирает данные по активности покупателей, географии участников и динамике по категориям. Теперь точнее планируем призовые фонды и логистику. Подробности на robobill.ru в разделе аналитики.
ML на исторических продажах дает погрешность 8-12% против 25-30% у классических методов. Алгоритм учитывает сезонность, промо конкурентов, погоду, праздники.
Нужно собирать данные со всех каналов - POS, онлайн, мобильные приложения. Плюс внешние события и тренды поведения покупателей.
Советую начать с пилота на 2-3 категориях с высокой оборачиваемостью.
Данные по промо-акциям гораздо точнее исторических продаж.
Я использую механики лояльности, которые моментально показывают, какие товары покупаются регулярно, а какие - импульсивно.
После этого корректирую ассортимент и заказы у поставщиков на основе полученных результатов. Процент ошибок снизился с 20% до 6-8%, когда я просто гадал.
Главное преимущество - видишь реальное поведение покупателей, а не теории аналитиков.