ИНСТРУМЕНТЫ BIG DATA ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ АССОРТИМЕНТОМ КОМПАНИИ

BIG DATA TOOLS FOR MANAGING A COMPANY'S ASSORTMENT

Timofey Kuzmin

student, Department of Management, Novosibirsk State Technical University,

Russia, Novosibirsk

Evgeniya Gorevaya

scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, Novosibirsk State Technical University,

Russia, Novosibirsk

АННОТАЦИЯ

В условиях современного рынка, который характеризуется не только высокой конкуренцией, но и стремительными изменениями потребительских предпочтений, управление ассортиментом становится критически важной задачей для компаний. Актуальность использования инструментов Big Data в этой области не вызывает сомнений, так как они открывают новые горизонты для анализа и оптимизации товарного предложения. Эти инструменты позволяют компаниям не только принимать более обоснованные решения, но и адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка. В данной статье рассматриваются ключевые инструменты и методы анализа больших данных, применяемые для управления ассортиментом, а также их влияние на эффективность бизнеса, что подчеркивает необходимость их внедрения для достижения конкурентоспособности в современном мире.

ABSTRACT

In the context of the modern market, characterized not only by high competition but also by rapid changes in consumer preferences, assortment management has become a critically important task for companies. The relevance of using Big Data tools in this area is undeniable, as they open new horizons for analyzing and optimizing product offerings. These tools enable companies to make more informed decisions and adapt to the rapidly changing market conditions. This article examines the key tools and methods of big data analysis applied to assortment management, as well as their impact on business efficiency, highlighting the necessity of their implementation to achieve competitiveness in today's world.

Ключевые слова: ассортиментное управление, большие данные (big data), анализ данных, оптимизация товарного предложения, конкурентоспособность, потребительские предпочтения, инструменты анализа, эффективность бизнеса, рыночные условия, принятие решений.

Keywords: assortment management, big data, data analysis, optimization of product offerings, competitiveness, consumer preferences, analysis tools, business efficiency, market conditions, decision-making.

Введение

Ассортиментное управление — это процесс планирования, организации и контроля ассортимента товаров и услуг, предлагаемых компанией, с целью достижения бизнес-целей и максимизации удовлетворенности потребителей. Оно включает в себя анализ потребительского спроса, выбор оптимального набора товаров, управление запасами и адаптацию предложения к изменяющимся рыночным условиям.

Управление ассортиментом представляет собой выбор, разработку и оптимизацию товарного предложения, которые напрямую влияют на финансовые результаты компании. Традиционные методы управления ассортиментом не всегда оказываются достаточными для учета всех факторов, влияющих на спрос. В связи с этим инструменты Big Data становятся важным ресурсом, которые позволяют анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности.

Основные инструменты Big Data:

1. Хранилища данных (Data Warehouses)

Хранилища данных дают возможность собирать и хранить информацию из различных источников, включая продажи, маркетинг и отзывы клиентов. Это создает единую базу данных, которая может быть использована для анализа ассортимента.

2. Инструменты аналитики (Analytics Tools)

Современные инструменты аналитики, такие как Tableau, Power BI и Google Analytics*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.), позволяют визуализировать данные и проводить глубокий анализ. Благодаря им компании могут отслеживать продажи по категориям товаров, выявлять тренды и прогнозировать спрос.

3. Машинное обучение (Machine Learning)

Методы машинного обучения позволяют анализировать исторические данные и строить модели прогнозирования. Это помогает компаниям предсказывать изменения в потребительских предпочтениях и оптимизировать ассортимент в соответствии с этими прогнозами.

4. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)

NLP позволяет анализировать текстовые данные, такие как отзывы клиентов и комментарии в социальных сетях. Это помогает выявлять мнения потребителей о товарах и адаптировать ассортимент в соответствии с их ожиданиями.

Рисунок 1. Применение инструментов Big Data

С помощью инструментов Big Data компании могут анализировать поведение потребителей, выявлять их предпочтения и адаптировать ассортимент под определенные сегменты рынка. Это способствует не только увеличению продаж, но и повышает уровень удовлетворенности клиентов.

Анализ данных о продажах и спросе позволяет компаниям оптимизировать запасы товаров, снижая затраты на хранение и минимизируя риск дефицита. Это крайне важно для компаний, работающих в условиях высокой волатильности рынка.

Пользуясь методами машинного обучения, компании способны прогнозировать будущие тренды и адаптировать ассортимент заранее. Это позволяет быть на шаг впереди конкурентов и предлагать потребителям актуальные товары.

Степень изученности проблемы

Степень изученности проблемы ассортиментного управления достаточно высока, особенно в контексте маркетинга и розничной торговли. В последние десятилетия данная тема привлекала внимание исследователей и практиков, что связано с изменениями в потребительских предпочтениях, развитием технологий и увеличением конкуренции на рынке.

Ниже приведены примеры исследований, посвященных ассортиментному управлению, которые иллюстрируют степень изученности этой темы:

"Big Data Analytics in Retail: A Review of the Literature and Future Research Directions" (2020) — В этой работе рассматриваются применения аналитики больших данных в розничной торговле, включая управление ассортиментом, и излагается, как данные могут помочь в принятии более обоснованных решений.

"Machine Learning for Assortment Planning: A Case Study" (2021) — В этом исследовании рассматривается использование методов машинного обучения для планирования ассортимента, что позволяет компаниям более точно прогнозировать спрос и оптимизировать свои предложения.

"The Role of Supply Chain Management in Assortment Planning" (2019) — Это исследование подчеркивает необходимость интеграции управления цепочками поставок и ассортиментного управления, рассматривая, как эффективное взаимодействие между этими областями может повысить общую эффективность бизнеса.

Исследование

X5 Retail Group, управляющая сетью магазинов "Пятерочка", активно использует технологии больших данных (Big Data) для эффективного управления ассортиментом и улучшения обслуживания клиентов.

Компания собирает колоссальное количество данных из разных источников, включая данные о продажах в магазинах в режиме реального времени, что позволяет отслеживать, какие товары пользуются спросом. Анализ покупательских предпочтений и корзин покупок клиентов помогает увидеть тренды и сезонные колебания спроса, а данные опросов и отзывы клиентов учитываются при формировании ассортимента.

При помощи алгоритмов машинного обучения и аналитики X5 Retail Group может прогнозировать уровень спроса на различные товары. Это позволяет оперативно управлять запасами, планируя закупки и минимизируя уровень переполненности запасов и риски недостатка товара.

При использовании данных о предпочтениях клиентов и аналитических инструментов, X5 Retail Group адаптирует ассортимент под различные регионы и торговые точки. Ассортимент может изменяться в зависимости от местоположения магазина, учитывая потребности и привычки местных клиентов, а также актуализироваться в зависимости от сезонных изменений и праздников.

Исходя из этого, компания X5 Retail Group активно использует большие данные для повышения эффективности своего бизнеса. Эти технологии позволяют не только оптимизировать ассортимент и запасы, но и улучшать клиентский опыт, что в итоге приводит к увеличению продаж и улучшению лояльности клиентов.

Торговая сеть "Магнит" также использует технологии больших данных (Big Data) для оптимизации своих бизнес-процессов, улучшения обслуживания клиентов и повышения эффективности управления ассортиментом. В последние годы компания внедрила массу решений, которые основаны на аналитике данных, что позволяет ей оставаться конкурентоспособной на российском рынке ритейла.

Сбор данных в "Магните" осуществляется из различных источников. Во-первых, это данные о продажах, которые собираются в режиме реального времени из всех магазинов сети. Эта информация позволяет отслеживать, какие товары наиболее популярны, а также выявлять тренды и сезонные колебания спроса. Во-вторых, "Магнит" анализирует поведение клиентов, включая их предпочтения и корзины покупок. Это помогает компании лучше понять, что именно интересует покупателей, и адаптировать свои предложения. Кроме того, обратная связь от клиентов, получаемая через отзывы и опросы, также влияет на формирование ассортимента.

Прогнозирование спроса является еще одной важной областью применения больших данных в "Магните". С помощью алгоритмов машинного обучения и аналитики компания может предсказывать, какие товары будут востребованы в будущем. Это позволяет "Магниту" эффективно управлять запасами, планируя закупки и сводя к минимуму риски, связанные с переполнением или нехваткой товаров в торговых точках.

Оптимизация ассортимента играет важную роль в стратегии "Магнита". При использовании данных о предпочтениях клиентов и аналитических инструментов, компания адаптирует ассортимент под различные регионы и магазины. Исходя из этого, ассортимент может варьироваться в зависимости от местоположения магазина, учитывая потребности и привычки местных клиентов.

В заключение, "Магнит" активно использует большие данные для повышения эффективности своего бизнеса. Технологии Big Data позволяют не только оптимизировать ассортимент и запасы, но и улучшать клиентский опыт, что в итоге приводит к увеличению продаж и повышению лояльности клиентов.

Применение инструментов Big Data в крупных компаниях становится важным, поскольку помогает им адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка и удовлетворять потребности своих клиентов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Инструменты Big Data открывают новые горизонты для управления ассортиментом компаний. Они позволяют более точно анализировать потребительские предпочтения, оптимизировать запасы и прогнозировать тренды. В условиях быстро меняющегося рынка использование этих инструментов становится не просто преимуществом, а необходимостью для достижения конкурентоспособности.

Список литературы:

1. Kumar, A., & Yadav, A. (2021). Leveraging Big Data Analytics for Retail: The Future of Retailing. Journal of Retailing and Consumer Services, 58, 102-113.
2. Ranjan, J. (2022). Big Data Analytics in Retailing: A Review of the Applications and Challenges. Operations Research Perspectives, 9, Article 100215.
3. Singh, S., & Mukherjee, H. (2023). The Influence of Big Data Analytics on Retail Inventory Management: Insights and Framework. International Journal of Information Management, 68, 102-112.
4. Romi I. Video marketing impact on consumers' behavior/ I. Romi //Journal of Business and Management. – 2023. – № 25. – P. 58-68.
5. Chhetri, P., & Tiwari, M. K. (2023). The Role of Machine Learning in Big Data for Retail Decision Making. Journal of Business Research, 150, 246-257.
6. "X5 Retail Group: Big Data in Retail" [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.retail.ru/news/x5-retail-group-primenyaet-big-data-dlya-optimizatsii-assortimenta/ (дата обращения: 10.12.2024)
7. Как 'Магнит' использует Big Data для оптимизации ассортимента [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.vedomosti.ru/business/articles/2020/01/20/818198-magnit-big-data (дата обращения: 10.12.2024)