Как Сільпо и Фора используют данные от Vodafone при выборе места для своих магазинов

Группа компаний Fozzy Group использовала большие данные оператора мобильной связи Vodafone для планирования и развития своих розничных сетей.

Читайте українською

Как сообщила пресс-служба Vodafone, аналитики Fozzy Group получили данные о том, насколько оживленное то или иное место в разрезе разного времени суток, будних и выходных дней, а также о качественном портрете аудитории, проходящей через магазины.

Эти данные позволяют разделить поток людей в месте расположения магазина на живущих/работающих/транзитных, а также определить превалирующую в данной точке аудиторию по полу, уровню дохода, наличию автомобиля и многих других характеристик.

В компании добавили, что такой анализ позволяет оценивать эффективность существующих и планировать открытие новых магазинов, правильно определять наиболее эффективный формат магазина и выбирать места расположения.

Сначала ритейлер получил пилотную выборку, которая достаточно подробно описывала структуру и поведение абонентов. Потому решили, что эти данные могут быть полезными для описания аудитории магазинов, прежде всего, новых.

“Впоследствии получили данные обо всех магазинах, чтобы создавать прогнозные модели и определять ассортимент магазина в соответствии с потребностями аудитории. Пока не системно, но работаем над созданием модели, используя данные из разных источников. Также обновляем модель прогнозирования продаж в новых магазинах таким образом, чтобы учитывать, в том числе, и данные Vodafone, касающихся бизнес-активности и структуры аудитории”, – сказал начальник департамента стратегического анализа Fozzy Group Владимир Коссе.

Он добавил, что в будущем с помощью этих данных группа планирует повысить точность прогнозирования выручки новых магазинов и определять оптимальный ассортимент магазина еще на этапе проектирования.

В Vodafone подчеркнули, что в дальнейшем аналитика также позволит правильно спланировать логистику для поставщиков и покупателей, уменьшить затраты на ее организацию.

Читайте также –

Прогноз CBRE: как автоматизация, кастомизация и big data изменят ритейл к 2030 году