Post #226

Что дает аналитика retail и ecommerce Начну с кейса из своего опыта. Кейсу много лет, но актуальности он не потерял. Когда я работал в «Ленте», мы на 30% увеличили прибыль благодаря сегментированию клиентов. Как мы это сделали? Сначала, собственно, сегментировали покупателей по категориям товаров, которые они чаще всего приобретали. Выделили хозяев животных, любителей выпить, ЗОЖников и так далее. Затем сформировали и разослали персонализированные предложения с их любимыми товарами. 📶Результат я уже проспойлерил — +30% к прибыли. Рассказал очень кратко, если хотите, в следующих постах распишу подробнее. Это все не так просто провернуть, как может показаться из пары предложений, но это того стоит. Как видите, результат, очень даже ощутимый. ▶️Что еще можно делать с помощью аналитики? 🔵 Управлять запасами, прогнозировать спрос на товары, чтобы усилить работу закупа. 🔵 Оптимизировать цепочки поставок и расположение складов. Кстати, такое мы с командой тоже делали — только не ритейлу, а телекому. Помогли выбрать локации для складов, чтобы ускорить доставку. 🔵 Оперативно корректировать цены на основе спроса, условий на рынке, конкуренции и других данных, которые система аналитики собирает в реальном времени. 🔵 Ну и неспецифичные для сферы, но всем нужные вещи — построить воронку и посмотреть, на каком этапе покупатели отваливаются, оцифровать маркетинг и провести какой-нибудь там A/B-тест. Хотите про что-нибудь расскажу поподробнее? Пишите в комментах, буду рад ответить.