Привет, Хабр! X5 Retail Group совместно с Russian Hackers проводит онлайн-хакатон по Data Science в ритейле с 18 по 21 июня.
Цель — найти новые идеи использования больших данных в ритейле, которые позволят улучшить качество обслуживания клиентов, оптимизировать онлайн-процессы, а также развивать и расширять бизнес.
X5 Retail Group — это тысячи магазинов и десятки тысяч товарных позиций, звенья в цепочках поставок, миллионы клиентов и бесчисленное количество транзакций.
Это все Big Data, и мы очень-очень надеемся, что хакатон поможет найти новые способы использования данных в ритейле.
Всё как всегда — нам очень нужны новые и крутые идеи.
Под катом интервью с Михаил Неверов , руководитель отдела продуктов департамента монетизации больших данных X5 Retail Group. Он рассказывает о том, как работать с большими данными в ритейле.
Ну а дальше — описание хакатона с ссылкой на регистрацию.
Немного о больших данных в ритейле с Михаилом Неверовым
Начнем сразу с фактов.В нашем блоге довольно много опубликовано о работе компании, но об отделе монетизации мы, наверное, говорим впервые.
Итак, у Х5 3 розничные сети и корпоративный центр.
В составе центра есть дирекция больших данных, а теперь в состав дирекции входит отдел монетизации.
На основе данных, накопленных Х5, она создает продукты, ориентированные на внешний рынок.
Поскольку это деликатный момент, поясню - на внешний рынок поставляются не первичные данные, а результаты анализа и обработки этих данных, максимально обезличенные.
По сути, отдел монетизации делает что-то вроде «Подобного Веба» и «Яндекс.
Вордстата» для ритейла.
В настоящее время над монетизацией данных работают 4 продуктовые команды:
- Платформа для торгов.
- Аналитический портал поставщиков.
- Автоматизация таргетинга.
- Плюс новое направление – APP-Logistics.
Специфика Big Data в ритейле
Огромное количество информации.Объем данных, генерируемых ритейлом, в частности сетями Х5, огромен.
Это несколько терабайт в день, и весь этот огромный объем информации не структурирован; данные поступают из нескольких источников, которые зачастую не связаны друг с другом.
Влияние внешних факторов.
Еще один весьма специфический момент для ритейла заключается в том, что результаты анализа первичных данных можно использовать для формирования гипотез с учетом внешних факторов.
И их огромное количество.
Например, специалист подсчитал, что на разгрузку товара уйдет полчаса.
На самом деле, это может занять больше времени.
гораздо больше.
Так, при разгрузке автомобиля с рыбой иногда случается беда – поддон падает, содержимое ящиков рассыпается.
В этом случае требуется не полчаса, а три – сначала устранить проблему, затем продолжить разгрузку.
И пример с рыбой – одна из сотен реальных ситуаций.
Новинка.
Кстати, большие данные начали активно использовать в ритейле относительно недавно.
Об этом можно судить по тому, что наш отдел появился пару лет назад, может, чуть больше.
А X5 Retail Group — компания, которая активно и широко использует технологии.
Технологичность.
Сейчас Big Data используются практически повсеместно.
Инструментов в этой области огромное количество.
Благодаря им продавец старается более эффективно обслужить покупателя и предложить ему то, что он хочет, а не просто угадывать его потребности, забрасывая его предложениями.
Одним из таких решений является персонализация предложений.
Причем речь здесь идет не только о пресловутой СМС или рекламе ВКонтакте, а о полном цикле аналитики, которая позволяет не только найти тех, кому что нужно сказать или показать, но и учиться на своих ошибках, оценивать возврат каждого потраченного рубля, а также понять, почему тот или иной покупатель совершает покупку, и проанализировать более глобальные тенденции потребительского потребления.
Кроме того, сейчас большинство ритейлеров переходят к оптимизации и автоматизации внутренних процессов: динамическому ценообразованию, управлению ассортиментом, планированию и прогнозированию спроса и прочему.
При этом бывшие ранее в употреблении локальные отчеты уже не в почете.
Бизнес требует готового технологического решения, готового на месте рассказать, как это сделать, и дать четкие ответы на вопросы: «Какой будет эффектЭ» и «А что, еслиЭ» Также за последние пару лет особенно полезными для розничной торговли оказались технологии захвата зрения (например, компьютерное зрение для определения пустых мест на полках и обнаружения формирующейся очереди) и распознавания речи, позволяющие получать товары в режиме реального времени.
Примеры? И пожалуйста
Один из показательных случаев работы data science в ритейле — анализ нашими специалистами динамики объемов продаж наиболее популярных товаров среди болельщиков ЧМ-2018. Никаких сюрпризов не было , но статистика все равно оказалась интересной.Таким образом, вода оказалась «№».
1 бестселлер».
В городах, принимавших чемпионат мира по футболу, продажи воды выросли примерно на 46%.
Лидером стал Сочи, где товарооборот увеличился на 87%.
В дни матчей максимальный показатель был зафиксирован в Саранске – здесь продажи выросли на 160% по сравнению с обычными днями.
Помимо воды фанаты купили пиво.
С 14 июня по 15 июля в городах, где прошли матчи, оборот пива увеличился в среднем на 31,8%.
Лидером стал и Сочи — пиво здесь покупали на 64% активнее.
А вот в Петербурге рост был небольшим – всего 5,6%.
В дни матчей в Саранске продажи пива выросли на 128%.
За что? Данные, которые мы получаем в пиковые дни потребления продуктов питания, позволяют более точно прогнозировать спрос в будущем с учетом событийных факторов.
Семь раз отмерь, один раз отрежь
Несмотря на то, что технологии все шире используются в ритейле, нужно учитывать тот факт, что сама отрасль просто огромна.Если вы когда-нибудь задумывались, почему цифровизация здесь продвигается не так быстро, как хотелось бы, то ответ прост – не все сразу.
Технологические инновации не должны и не могут бежать впереди локомотива.
Например, категорийному менеджеру была предоставлена возможность подписывать все цифровой подписью.
Но это только одно направление.
Чтобы цифровизация принесла пользу всей отрасли, везде должна быть внедрена одна и та же технология цифровой подписи.
Если один менеджер работает с цифрами, а второй, из соседнего отдела, с бумагой и ручкой, то технология будет скорее вредна, чем полезна.
В целом внедрение новых технологий в крупной компании должно происходить постепенно.
Девиз ритейла в этом плане — «не революция, а эволюция».
А теперь – все о хакатоне!
Когда? Монетизация данных пройдет с 18 по 21 июня.Дорожная карта выглядит следующим образом:
- 14 июня – крайний срок выполнения тестового задания.
- 17 июня – итоги и распределение.
- 18-21 июня — хакатон DataMonetize.
- 21 июня – демо.
За что? Найти новые идеи по использованию больших данных в ритейле.
В идеале новая идея поможет вам заработать больше.
Бизнес есть бизнес.
X5 интересны любые идеи приложений или сервисов на основе геймификации, которые помогут покупателям сделать выбор в пользу магазинов X5 Retail Group — именно за счет игровой механики.
Например, это может быть приложение-компаньон для любителей здорового питания, в котором они смогут подсчитывать калории и выбирать продукты во время игры.
Кто может участвовать?
- Специалисты по данным.
- Разработчики.
- Аналитики.
- Дизайнеры.
Если ее нет, то организаторы помогут вам найти товарищей по команде.
Что получают участники?
- Знание больших данных в ритейле.
- Шанс побороться за призовой фонд в 600 000 рублей.
- 1 место – 250 000 ₽, 2 место – 150 000 ₽, 3 место – 100 000 ₽, специальный приз – 100 000 ₽.
- Ээкспертная поддержка от X5 и Russian Hackers.
- Ежедневная доставка еды во время хакатона от организаторов.
- Крутой тематический мерч с условием попадания в топ-20 по итогам хакатона.
20 команд, лучше всего справившихся с этой задачей, получат доступ к индивидуальным консультациям с наставниками.
На самом хакатоне будут организованы мастер-классы и общие менторские сессии, а все вопросы можно будет задать в чате.
@DataMonetize в Телеграмме.
На этом все, не пропустите! Дублировать ссылка для подачи заявки .
Теги: #хакатон #Хакатоны #Технологии #Большие данные #оптимизация #Инженерия данных #разработчики #автоматизация #продажи #монетизация #большие данные #инновации #анализ #специалист
-
Ренувье, Шарль Бернар
19 Oct, 24 -
Русскоязычное Сообщество Haxball
19 Oct, 24 -
Php-Дайджест № 129 (8–22 Апреля 2018 Г.)
19 Oct, 24 -
Выпущен Typescript 0.9
19 Oct, 24
