ПРЕИМУЩЕСТВА ПРИМЕНЕНИЯ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ В СФЕРЕ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

В условиях современного бизнеса наиболее важным ресурсом является информация, и современные компании постоянно ищут новые способы ее поиска, чтобы получить преимущество над конкурентами. Одним из способов получения информации является предиктивная аналитика. Предиктивная аналитика – это методика, позволяющая обрабатывать огромное количество данных и прогнозировать будущее развитие событий.  Передовые компании уже много лет используют предиктивную аналитику как часть собственной маркетинговой стратегии. Предиктивная аналитика в ритейле использует Big Data и алгоритмы искусственного интеллекта (AI – artificial intelligence), данные о покупательском поведении. С помощью математических моделей такая аналитика находит закономерности в поведении клиентов и предсказывает, как они поведут себя в будущем. Это помогает оптимизировать бизнес-процессы в ритейле.

Алгоритм работы предиктивной аналитики построен следующим образом:

• Проведя анкетирование с помощью опросов и рассылок, компания узнает важную информацию о потребителях, их предпочтениях, контактные данные и другие факты.
• Программа обрабатывает данные и выдает рекомендации относительно того, какое предложение лучше сделать конкретному клиенту.
• Шанс покупки существенно повышается, ведь бизнес «угадывает», что именно нужно потребителю.

На работе этого алгоритма построен принцип прогнозирования в сфере маркетинга [1]. Применение предиктивной аналитики предлагает компаниям следующие преимущества:

• Повышение точности сегментации рынка. Методы предиктивной аналитики помогают компаниям построить более точный образ целевого покупателя.
• Увеличение конверсии. На основе информации о предыдущих продажах, можно более эффективно находить новых потенциальных покупателей.
• Увеличение эффективности прогнозирования продаж. Опираясь на точные прогнозы продаж, компании смогут более эффективно планировать производственные нагрузки и прибыль в течение финансового года.
• Сегментация клиентов. Механизмы ПА позволяют разделить множество клиентов на группы (сегменты), чтобы обнаружить похожие потребности и предложить им максимально релевантные товары и услуги.
• Выявление скрытого потенциала. Предиктивная аналитика помогает компаниям создать плодородную почву для будущего развития.

Предиктивная аналитика включает в себя сбор, обработку, изучение и интерпретацию данных. Этими задачами занимается профильный IT-специалист: аналитик данных. Он использует такие языки программирования, как Python и R, а также специализированные сервисы и платформа для Data Science, которые включают в себя:

• RapidMiner – это программная многопользовательская платформа, которая представляет собой интегрированную среду для обработки данных в больших информационных массивах, машинного обучения, текстовой аналитики и построения прогностических моделей, а также для решения иных задач Data Mining.
• Knime – это аналитическая платформа, позволяющая выгружать данные из различных источников, трансформировать данные, загружать их во всевозможные базы данных, а также позволяющая использовать предиктивную аналитику и статистический функционал для анализа данных.
• IBM SPSS Modeler – это комплект инструментов исследования данных, при помощи которого можно быстро разрабатывать прогнозные модели, использующие деловые знания и опыт, и внедрять их в деловые операции для усовершенствования процесса принятия решений. Разработанный на основе модели промышленного стандарта CRISP-DM, IBM SPSS Modeler поддерживает весь процесс исследования данных, от обработки исходных данных до получения лучших деловых результатов.
• SAS Enterprise Miner – это платформа для оптимизации процесса интеллектуального анализа данных при разработке описательных и прогнозных моделей с использованием структурированных алгоритмов и визуальных показателей оценки.
• Oracle Big Data Preparation – это широкий комплекс решений, использование которых позволят обеспечить компаниям существенное конкурентное преимущество. Предлагаемые решения включают в себя инфраструктуру, инструменты для структурирования, управления, исследования, аналитики и готовые приложения, которые могут использоваться самостоятельно или комплексно и располагаться в вашем ЦОД или доступны как сервисы в облаке Oracle. Решения BigData от Oracle – это не только лучшие в своем классе решения по функциональности и комплексности подхода, но и по стоимости владения. Эти программные продукты помогают составлять функциональные и правдивые прогнозы в различных областях, тестировать гипотезы и находить оптимальные решения за счет использования точных данных [2].