scutece, bere și știința datelor în comerțul cu amănuntul

când sunt solicitate cărți albe sau studii de caz cu privire la modul în care funcționează analiza predictivă, dau adesea câteva povești despre modul în care diferite industrii folosesc analiza pentru a găsi modele în datele lor și apoi aplică aceste cunoștințe datelor existente pentru a prezice ce tendințe viitoare se vor întâmpla. Aflați cum am aplicat analiza predictivă în politică.

sunt întrebat în mod special despre legendele care cutreieră lumea cu amănuntul: studiul care a constatat că laptele este elementul cel mai achiziționat, așa că este întotdeauna în partea din spate a magazinului, făcându-vă să mergeți prin tot ceea ce au înainte de a ajunge acolo, faptul că încălțămintea pentru femei este întotdeauna în drum spre hainele bărbaților și faptul că bananele sunt în fața magazinelor, deoarece se dovedește a fi un impuls de cumpărare. Cel care pare să obțină cele mai multe cereri este cel pe care bărbații care cumpără scutece pentru copiii lor sunt cel mai probabil să aibă bere și în căruțe.

nu pare atât de exagerat.

un bărbat constrâns să cumpere un pachet de scutece de la magazinul din colț de către frumoasa sa soție în drum spre casă de la serviciu, aude cântecul de sirenă al piramidei cazurilor frumoase de bere. Deci, fiind că este vineri seara, el ridică și o cutie de bere.

legenda spune că un studiu a fost făcut de un magazin alimentar cu amănuntul. Constatările au fost că bărbații cu vârsta cuprinsă între 30 și 40 de ani, care făceau cumpărături între 5pm și 7pm vineri, care cumpărau scutece, aveau cel mai probabil să aibă și bere în căruțe. Acest lucru a motivat magazinul alimentar să mute culoarul de bere mai aproape de culoarul scutecului și de wiz-boom-bang, o creștere instantanee de 35% a vânzărilor ambelor.

mulți plasează acest lucru la picioarele Wal-Mart, dar un apel rapid către un prieten din departamentul de analiză al Wal-Mart a arătat că, deși mitul proliferează și organizația lor, nu a fost un studiu Wal-Mart.

deci, a urmat o căutare Google. O căutare „mă simt norocos” a găsit un articol despre modul în care Target folosea analizele pentru a găsi articole cumpărate statistic împreună și plasându-le lângă alte articole de cumpărare impuls, într-un efort de a vă arăta articolele pe care le-ați putea dori, în timp ce cumpărați articole de care ați putea avea nevoie.

Andrew Pole, un statistician de la Target, a spus: „Dacă vă grăbiți prin magazin, căutați sticle pentru bebeluși și dați suc de portocale, veți apuca o cutie. Și mai e DVD-ul pe care-l vreau. În curând, vei cumpăra cereale și prosoape de hârtie de la noi, și vei continua să te întorci.”

bine, deci acest lucru dovedește lanțuri mari de retail face studii de asociere, dar în cazul în care a fost originea acestui mit?

după cum se dovedește, este mult mai veche decât majoritatea dintre noi la CAN crezut. Nu are nicio legătură cu analizele și totul are legătură cu extragerea datelor. Data mining se încadrează în nivelul de „analiză” al sofisticării.

mitul în sine se referă la un studiu realizat în iunie 1992, când Thomas Blischok, apoi VP de consultanță industrială pentru NCR (acum desprins la Teradata), a făcut o analiză pentru Osco de droguri. Ei au examinat 1.2 milioane de coșuri de piață în 25 de magazine care identifică peste 20 de cuplaje diferite de produse, inclusiv bere și scutece, suc de fructe și sirop de tuse.

povestea despre cum Osco a mutat berea lângă scutece și ambele au făcut mai multe vânzări nu este corectă. Osco a luat studiul NCR și a identificat aproximativ 5.000 de SKU-uri cu mișcare lentă în inventarul său. După eliminarea acestor articole de pe raft, consumatorii, găsind acum mai multe articole pe care și le doreau mai ușor, au crezut de fapt că selecția Osco a crescut.

ceea ce au făcut studiul Osco și NCR a fost să creeze o înțelegere fundamentală că obiceiurile de cumpărare ar putea fi folosite pentru a îmbunătăți întreaga experiență de cumpărare. Douăzeci de ani mai târziu, Data mining a fost actualizat la business intelligence și analiză predictivă. Companiile pot gândi acum cum și ce cumpără oamenii și magazinele de aspect mai eficient. Ele pot oferi cupoane pe articole cumpărate împreună, și au stoc suplimentar atunci când cererea va crește.

„ceea ce Osco, și în esență întreaga industrie de retail, a început să înțeleagă, a fost că, odată cu examinarea datelor, cantitatea potrivită de marfă potrivită ar putea fi pusă pe raft la momentul potrivit”, a spus Blischok.

cantitatea potrivită de marfă potrivită la momentul potrivit? Se pare că și-au dat seama cum să lucreze inteligent.

Aflați mai multe despre analiza predictivă și cum să o aplicați în organizația dvs. descărcând cartea noastră electronică, analiza predictivă: viitorul informațiilor de afaceri.

vă putem ajuta să vă puneți organizația în funcțiune cu ajutorul Analizelor Predictive. Contactați-ne astăzi pentru a vedea cum vă putem ajuta.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.