Як Сільпо і Фора використовують дані від Vodafone при виборі місця для своїх магазинів

Група компаній Fozzy Group використала великі дані оператора мобільного зв’язку Vodafone для планування і розвитку своїх роздрібних мереж.

Цей матеріал доступний російською мовою

Як повідомила прес-служба Vodafone, аналітики Fozzy Group отримали дані про те, наскільки жваве те чи інше місце в розрізі різного часу доби, будніх і вихідних днів, а також про якісний портрет аудиторії, що проходить через магазини.

Ці дані дозволяють розділити потік людей в місці розташування магазину на тих, що тут живуть / працюють / транзитних, а також визначити переважну в даній точці аудиторію по статі, рівню доходу, наявності автомобіля і багатьох інших характеристиках.

У компанії додали, що такий аналіз дозволяє оцінювати ефективність існуючих і планувати відкриття нових магазинів, правильно визначати найбільш ефективний формат магазину і вибирати місця розташування.

Спочатку рітейлер отримав пілотну вибірку, яка досить детально описувала структуру і поведінку абонентів. Тому вирішили, що ці дані можуть бути корисними для опису аудиторії магазинів, перш за все, нових.

“Згодом отримали дані про всі магазини, щоб створювати прогнозні моделі і визначати асортимент магазину відповідно до потреб аудиторії. Ще не системно, але працюємо над створенням моделі, використовуючи дані з різних джерел. Також оновлюємо модель прогнозування продажів в нових магазинах таким чином, щоб враховувати, в тому числі, і дані Vodafone, що стосуються бізнес-активності та структури аудиторії “, – сказав начальник департаменту стратегічного аналізу Fozzy Group Володимир Коссе.

Він додав, що в майбутньому за допомогою цих даних група планує підвищити точність прогнозування виручки нових магазинів і визначати оптимальний асортимент магазину ще на етапі проектування.

У Vodafone підкреслили, що в подальшому аналітика також дозволить правильно спланувати логістику для постачальників і покупців, зменшити витрати на її організацію.

Читайте також –

Прогноз CBRE: як автоматизація, кастомізація і big data змінять ритейл до 2030 року