Платформа для аналитики розничной торговли

Розничные компании столкнулись с серьезными проблемами из-за того, что данные были разбросаны по разным источникам, таким как онлайн-платформы, физические магазины и каналы партнеров. Эта фрагментация затрудняла комплексный анализ общей эффективности бренда и принятие эффективных стратегических решений.

Была создана программная платформа для аналитики, чтобы автоматизировать сбор данных из более чем 50 розничных источников в реальном времени. Платформа предлагала функции прогнозирования на основе возможностей машинного обучения (ML).

Многоканальная сложность

Розничная торговля превратилась в сложную сеть, где компаниям нужно управлять операциями в следующих областях:

• Физические магазины
• Сайты электронной коммерции
• Социальные сети для коммерции
• Развивающиеся рынки

Эти разные каналы дают разные типы данных и показателей эффективности, что мешает получить единое представление об общей эффективности бренда.

Требования к принятию решений в реальном времени

Розничные бренды должны одновременно управлять маркетинговыми бюджетами на нескольких платформах и быстро корректировать кампании на основе анализа данных о результативности в реальном времени. Обычные инструменты бизнес-аналитики не были разработаны для обработки современных данных о розничной торговле с их скоростью и объемом, что часто приводит к следующим результатам:

• Задержка в получении информации
• Упущенные возможности для оптимизации
• Реактивные, а не проактивные стратегии

Проблемы с фрагментацией данных

• Данные о продажах распределены по разным системам, таким как POS-терминалы и платформы электронной коммерции
• Ручная консолидация данных задерживает работу аналитиков
• Препятствия для быстрого принятия решений
• Ограниченные возможности исторического анализа без учета сезонных тенденций

Сложность моделирования атрибуции

Увеличение количества точек взаимодействия с клиентами усложнило моделирование атрибуции, из-за чего стало сложно определить, какие маркетинговые усилия приносят лучшие результаты для разных групп клиентов и путей покупки.

Несоответствия в измерении производительности

Маркетинговые команды сталкивались с проблемами при оценке успеха кампаний на разных платформах, часто понимая, что результаты не очень хорошие, уже через несколько недель после распределения ресурсов. Успех по каналам измерялся с помощью несогласованных показателей и KPI, что затрудняло:

• Установите единые стандарты производительности через профессиональный блокчейн консалтинг
• Эффективно делитесь ресурсами
• Масштабируйте системы отчетности так, чтобы они были экономичными

Дизайн фундамента

Дизайн фундамента был построен вокруг облачной системы данных, которая могла почти мгновенно обрабатывать и улучшать информацию из разных источников, сосредоточившись на:

• Масштабируемость по разным каналам
• Возможность расширения без больших изменений в структуре
• Ввод данных Schema-on-read для управления меняющимися форматами API
• Обработка событий для обновлений в реальном времени
• Архитектура микросервисов для независимого масштабирования

Основные компоненты

Уровень поглощения данных

• Коннекторы, запускаемые событиями, для REST API и конечных точек веб-хуков
• Поддержка загрузки файлов и потоков репликации баз данных
• Встроенная логика повторных попыток и автоматические выключатели
• Надежный сбор данных из розничных систем

Система обработки в реальном времени

• Распределенная потоковая платформа для нормализации событий данных
• Может обрабатывать более 500 000 событий в час
• Обработка с низкой задержкой для важных обновлений метрик

Хранение данных в озере

• Облачное хранилище объектов, организованное по дате
• Сгруппируйте по брендам и каналам, чтобы было проще искать
• Политика хранения данных, которая балансирует затраты на хранение и соблюдение нормативных требований

Конвейер машинного обучения

• Автоматическое обучение и внедрение для прогнозирования спроса
• Оптимизация цен и сегментация клиентов
• Еженедельные обновления модели с постоянным обучением
• Сезонные изменения

Этап 1 (месяцы 1–3)

• Создали базовую инфраструктуру, включая систему хранения данных с архитектурой корпоративного блокчейна
• Популярная стриминговая платформа
• Встроенные базовые API-соединения для пяти ведущих розничных каналов
• Внедрили систему безопасности
• Созданные CI/CD-конвейеры для автоматического развертывания

Этап 2 (месяцы 4–6)

• Настройте аналитический движок с помощью конвейера инженерных функций
• Сделали модели машинного обучения для прогнозирования спроса
• Запустили бета-версию панели инструментов с визуализацией KPI
• Добавили первые десять брендов клиентов для проверки

Этап 3 (7–8 месяцы)

• Включено более 45 соединителей каналов
• Ввели методы моделирования атрибуции
• Внедрили сложные алгоритмы прогнозирования
• Настройте инфраструктуру с автомасштабированием

Улучшения производительности

Создание бизнес-ценности

• Пожизненная ценность клиента: увеличение на 40 % благодаря единой модели атрибуции
• Маркетинговая рентабельность инвестиций: 23% рост благодаря оптимизации перераспределения средств
• Коэффициенты конверсии: улучшение на 15 % благодаря A/B-тестированию в реальном времени
• Стоимость заказа: увеличение на 12 % на всех платформах
• Сокращение расходов: убрали три полных рабочих места аналитиков

Успех внедрения у клиентов

Принятие клиентами превзошло ожидания: 85 % пользователей пробной версии перешли на премиум-подписку в течение 60 дней. Индекс лояльности клиентов вырос на 109 % и достиг 67 баллов.

Производительность системы

• Время загрузки панели инструментов: меньше 2 секунд (95-й процентиль)
• Подготовка клиента: сделано за 3 дня
• Обнаружение аномалий: на 2–4 дня быстрее, чем ручная проверка
• Предотвращение потери доходов за счет проактивной корректировки запасов

Операционная эффективность

Управление развитием API

Сложность развития API без обратной совместимости требует:

• Надежные стратегии управления версиями схем
• Подходы к плавному ухудшению качества
• Заранее внедрите реестры схем
• Предотвращение проблем с качеством данных

Управление объемом в зависимости от сезона

Данные по розничным продажам показывают значительные колебания, причем активность в Черную пятницу взлетела до 20 раз выше обычного. Нужно было управлять затратами, сохраняя при этом производительность:

• Эффективные стратегии автоматического масштабирования
• Динамическое распределение ресурсов
• Оптимизация производительности в часы пик

Контроль качества данных

Несоответствия в качестве данных между каналами приводили к проблемам с аналитикой. Решения включали:

• Автоматическое профилирование данных
• Системы оценки качества
• Как избежать ошибок в моделях машинного обучения из-за плохих данных

Компоненты инфраструктуры

• Контейнерная оркестрация: Kubernetes
• Управление инфраструктурой: Terraform
• Мониторинг: метрики Prometheus и панели Grafana
• Оповещения: интеграция с PagerDuty
• Безопасность: управление секретами в хранилище, AWS IAM с комплексными аудитами безопасности
• Шифрование: защита данных, когда они просто лежат или перемещаются

При разработке панели инструментов было очень важно найти баланс между сложностью функций и удобством использования. Первоначальные варианты дизайна были перегружены показателями, что сбивало пользователей с толку, но исследования показали, что 80 % ценности приходится всего на шесть основных KPI. Это привело к следующим изменениям:

• Упрощенные стандартные представления
• Дополнительные опции доступны по запросу
• Улучшенный пользовательский опыт и показатели внедрения

Конфиденциальность и управление идентификацией

Чтобы разобраться со сложностями атрибуции каналов, нужно точно сопоставить идентификационные данные клиентов на разных платформах, особенно учитывая:

• Ограничения по файлам cookie и требования к конфиденциальности
• Нужно использовать методы вероятностного сопоставления, а не определенные связи
• Соблюдайте все правила по защите данных, которые постоянно меняются

Успех платформы показывает, как объединенная аналитика в рознице может изменить ситуацию, позволяя принимать решения на основе данных и создавать значительную ценность для бизнеса во всей розничной экосистеме.