plenky, pivo a věda o datech v maloobchodě

když jsem byl požádán o bílé knihy nebo případové studie o tom, jak prediktivní analytika funguje, často uvádím několik příběhů o tom, jak různá průmyslová odvětví používají analytiku k nalezení vzorců ve svých datech a poté tyto znalosti aplikují na svá stávající data, aby předpověděli, jaké budoucí trendy se budou dít. Další informace o tom, jak jsme aplikovali prediktivní analytiku na politiku.

dostávám dotaz konkrétně na legendy, které se potulují po maloobchodním světě: studie, která zjistila, že mléko je nejvíce zakoupenou položkou, takže je vždy v zadní části obchodu, takže chodíte kolem všeho, co mají, než se tam dostanete, skutečnost, že dámské boty jsou vždy na cestě k pánskému oblečení, a skutečnost, že banány jsou v přední části obchodů, protože se zjistí, že jsou impulzním nákupem. Ten, který se zdá, že si nejvíce žádostí i když je ten, že muži, kteří kupují plenky pro své děti jsou s největší pravděpodobností mít pivo také ve svých vozících.

nezdá se to tak přitažené za vlasy.

muž donucený koupit balíček plenek z rohového obchodu jeho krásnou manželkou na cestě domů z práce, slyší sirénovou píseň pyramidy krásných případů piva. Tak, že je pátek večer, zvedne také případ piva.

legenda říká, že studie byla provedena maloobchodním obchodem s potravinami. Zjištění byla, že muži mezi 30-40 let ve věku, nakupování mezi 5pm a 7pm v pátek, kteří si koupili plenky byly s největší pravděpodobností také pivo ve svých vozících. To motivovalo obchod s potravinami, aby přesunul pivní uličku blíže k plenkové uličce a wiz-boom-bang, okamžitý 35% nárůst prodeje obou.

mnozí to umístí na nohy Wal-Martu, ale rychlé volání příteli v analytickém oddělení Wal-Martu přineslo, že ačkoli mýtus šíří i jejich organizaci,nebyla to studie Wal-Martu.

následovalo vyhledávání Google. Hledání „cítím štěstí“ našlo článek o tom, jak Target používal analytiku k nalezení položek statisticky zakoupených společně a jejich umístění vedle jiných položek impulse buy ve snaze ukázat vám položky, které byste mohli chtít, zatímco kupujete položky, které byste mohli potřebovat.

Andrew Pole, statistik z Target, řekl: „pokud spěcháte obchodem, hledáte kojenecké lahve a podáte pomerančový džus, popadnete karton. Oh, a tady je to nové DVD, které chci. Brzy od nás budete kupovat cereálie a papírové ručníky a budete se vracet.“

dobře, tak to dokazuje velké obchodní řetězce dělat asociační studie, ale kde byl původ tohoto mýtu?

jak se ukazuje, je mnohem starší, než si většina z nás v CAN myslela. Nemá to nic společného s analytikou a se vším, co souvisí s těžbou dat. Dolování dat zapadá do úrovně“ analýzy “ sofistikovanosti.

samotný mýtus se týká studie provedené v červnu 1992, kdy Thomas Blischok, tehdejší viceprezident průmyslového poradenství pro NCR (nyní se točil do Teradata), provedl analýzu Osco Drug. Zkoumali 1.2 miliony tržních košů v 25 obchodech identifikujících více než 20 různých spojek produktů včetně piva a plenek a ovocné šťávy a sirupu proti kašli.

příběh o tom, jak Osco přesunul pivo vedle plenek a oba dosáhli většího prodeje, však není správný. Společnost Osco provedla studii NCR a ve svém inventáři identifikovala přibližně 5 000 pomalu se pohybujících sku. Po odstranění těchto položek z police, spotřebitelé, nyní najít více položek, které chtěli jednodušší, ve skutečnosti si myslel, že výběr Osco se zvýšil.

studie Osco a NCR vytvořila základní pochopení, že nákupní návyky lze použít k posílení celého nákupního zážitku. O dvacet let později byla data mining upgradována na business intelligence a prediktivní analytiku. Firmy si nyní mohou promyslet, jak a co lidé nakupují a co umí efektivněji. Mohou nabídnout kupony na položky zakoupené společně, a mají další zásoby, když se poptávka zvýší.

„co Osco, a v podstatě celý maloobchodní průmysl, začal chápat, bylo to, že při zkoumání údajů by správné množství správného zboží mohlo být umístěno na polici ve správný čas,“ řekl Blischok.

správné množství správného zboží ve správný čas? Vypadá to, že přišli na to, jak pracovat chytře.

další informace o prediktivní analytice a jak ji aplikovat ve vaší organizaci stažením naší elektronické knihy Predictive Analytics: the Future of Business Intelligence.

můžeme vám pomoci zprovoznit vaši organizaci pomocí prediktivní analýzy. Kontaktujte nás ještě dnes a zjistěte, jak můžeme pomoci.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.