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Sie können nicht sehr lange gehen, ohne heute über Analytics zu hören oder zu lesen. Es ist nicht zu leugnen, wie wichtig die Erkenntnisse aus der Analyse sind und sein werden, um bessere Kundenerlebnisse zu schaffen - und diese Erlebnisse in Einnahmequellen umzuwandeln. Die Einsicht zu gewinnen ist jedoch nur ein Teil der Gleichung, da es nicht genauso gut sein kann, zu wissen, was damit zu tun ist, als es nicht zu haben.

Guy Yehiav, CEO des präskriptiven Analyseanbieters Profitect, teilt uns mit, warum die präskriptive Analyse über die Ermittlung der Erkenntnisse hinausgeht, aber auch Empfehlungen für die nächsten Schritte zur Optimierung von Conversion-Möglichkeiten gibt.

Unten ist eine bearbeitete Abschrift der Konversation. Klicken Sie unten auf der Seite auf den eingebetteten Player, um die vollständige Konversation zu hören.

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: Vielleicht kannst du mir ein bisschen von deinem persönlichen Hintergrund geben.

Guy Yehiav: Ich habe etwa 22 Jahre Erfahrung in der Anwendung von Lieferketten. Aufbau einer Firma namens Demantra, die Nachfragemanagement, Trade Promotion Management und Supply Chain-Optimierung durchführt. Zahlreiche Projekte mit verschiedenen Arten von Unternehmen und Branchen umgesetzt; Einzelhandel, CPG, komplexe Fertigung, Unterhaltungselektronik usw. Dann verkaufte ich das Unternehmen an Oracle und war vier Jahre lang Leiter der Supply Chain-Strategie. Und dann ging ich zurück zum Unternehmertum, das ich liebe.

Was wir hier mit Profitect unternommen haben, ist ein anderes Software-Unternehmen, das unseren Kunden auf viel effizientere Weise hilft, effizienter zu sein, sie schnell zum Leben zu erwecken und sich meist auf ihre Probleme zu konzentrieren.

Überall, wo Sie heute hinschauen, sprechen wir über Analytik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und tiefes Lernen. Worüber Sie sprechen, ist präskriptive Analyse. Können Sie uns genau sagen, was das ist und wie sich das von anderen Bereichen unterscheiden kann, von denen wir hören?

Guy Yehiav: Bei all diesen Technologien, die Sie soeben erläutert haben, hat Gartner alle zusammengeführt und gesagt, dies seien intelligente Maschinen. Sie nehmen Daten auf. Sie führen verschiedene mathematische Modelle, unterschiedliche Dimensionen aus und spucken Dinge aus, um Wert zu generieren. Und wenn Sie mit Kunden sprechen, sagen sie hoffentlich, dass es Wert schafft. Manchmal tun sie das nicht. Manchmal muss ich eine Menge Talent einstellen, um aus diesen intelligenten Maschinen den Wert zu generieren.

Alle diese intelligenten Maschinen generieren am Ende des Tages normalerweise einen Bericht, einen Titel eines Berichts, einen Workflow, der diese Berichte sendet usw. Die präskriptive Analyse basiert auf all den Jahren der Zusammenarbeit mit vielen verschiedenen Arten von Unternehmen. Wir haben gelernt, dass wir die Daten anders demokratisieren möchten. Die Daten selbst nicht an viele Benutzer und Personen weitergeben, sondern sie bei den Aktionen leiten. Und das ist präskriptive Analyse.

Wir haben einen intelligenten Computer, der Daten einbindet, wie Sie sich vorstellen können. Verwenden Sie Machine Learning-Algorithmen, um Dinge automatisch nach Verhalten zu gruppieren, nach Anomalien zu suchen usw. usw. Das Schöne daran ist jedoch, wenn wir den Wert finden, den wir als Chance bezeichnen. Wir senden es dann an die richtigen Benutzer mit einem Workflow mit einer beschreibenden Einfügung im Klartext. Wir sagen ihnen, was sie wissen müssen, und dann schreiben wir auch eine Aktion vor. was sie tun müssen, um ein optimales Ergebnis zu erzielen.

Es ist also so, als ob Sie die Einsicht finden und dann nicht nur die Einsicht durchgehen, sondern auch die nächstbeste Aktion ausführen.

Guy Yehiav: Und es könnten mehrere Schritte sein. Nehmen wir an, wir haben festgestellt, dass das heißeste Halloween-Kostüm durchschnittlich alle vier Stunden in einem bestimmten Laden verkauft wird. Wenn seit dem Verkauf dieses Kostüms etwa 8 oder 12 Stunden vergangen sind und es an anderen Orten verkauft wurde, ermittelt der Motor, mit welcher Wahrscheinlichkeit das Kostüm für Verbraucher nicht verfügbar ist, um es vom Regal abzuholen. Das sagt Ihnen die Statistik. In den nächsten vier Stunden sollten Sie im Durchschnitt mindestens eine verkaufen. Wenn es acht Stunden gewesen ist - "Hey, du bist im Rückstand".

Nun, da wir alle Informationen triangulieren, die die Maschine kennt

Sie haben es zur Hand. Wie kommt es, dass Sie es zur Hand haben? Andere Geschäfte verkaufen es. Sie haben es verkauft und plötzlich haben Sie aufgehört, es zu verkaufen. Es gibt eine Wahrscheinlichkeit, dass es für die Verbraucher nicht zur Verfügung steht, und die Aktion wäre sehr einfach - „Hey, Mr. Associate, dieses spezielle Kostüm, das Sie aus irgendeinem Grund zur Hand haben, ist aus irgendeinem Grund so, dass Sie es nicht verkaufen. Kannst du nachsehen, dass es auf Gang acht ist, Regal drei? Und wenn Sie es nicht im Regal sehen, haben Sie es hinten. Geh und bewege es nach vorne.

Dies ermöglicht es Menschen, die nicht analytisch versiert sind, mit einer intelligenten Maschine, die sehr analytisch ist und auf Statistiken angewiesen ist, Wert zu generieren. Aber das Ergebnis - die Benutzeroberfläche - ist für Laien verständlich. Es wird Ihnen sagen, was Sie tun müssen und was gesagt wird.

: Wir planen Halloween, eine große Saison, in der Menschen Dinge aus Einzelhandelssicht kaufen können, mit etwa sieben Milliarden Dollar, die jährlich für Halloween-Produkte ausgegeben werden.

Wie wirkt sich die Verwendung von vorschriftsmäßigen Analysen auf einen Einzelhändler aus, der gerade versucht, zu verkaufen, im Vergleich zu einem Einzelhändler, der Dinge erledigt, ohne all diese Einsichten und die nächsten besten Maßnahmen zur Verfügung zu haben?

Guy Yehiav: Wenn wir im Laufe des Jahres mit den Filialleitern sprechen, sagen sie uns immer, dass sie Tonnen von Berichten erhalten; Regalverfügbarkeitsberichte, Durchschnittspreisberichte, Berichte über Arbeitsausgaben, basierend auf dem Budget usw. Wenn sie alle diese Berichte erhalten, gehen sie entweder in den Hinterraum und beginnen mit der Analyse oder fragen nach

verschiedene Mitarbeiter analysieren, und sie werden mit Ideen kommen, um sie zu lösen. Was passiert ist, ist jetzt, dass Sie Zeit im hinteren Teil des Raums verbringen und was Sie nicht tun, ist, dass Sie den Verkehr nicht in zufriedene Kunden umwandeln. Der Einzelhandelsverkehr ist ein wichtiger Begriff, der überall im Netz zu hören ist, weil Sie immer mehr Online-Verkehr oder Online-Konsum von Waren haben. Und dann gibt es Leute, die zu den Einkaufszentren gehen und zu den Geschäften gehen, von denen jeder sagt, dass der Verkehr in den letzten vier oder fünf Jahren in Einkaufszentren gesunken ist.

Wenn Sie sich jedoch die Analyse ansehen, wird der größte Teil des Datenverkehrs, der in die Geschäfte gelangt, mit einer besseren Absicht betrieben. Wenn jemand in den Laden geht und nicht online kauft, hat er einen Impulskauf. Sie werden etwas kaufen, und Sie können sogar einen Upsell mithilfe von Impulse Buy umwandeln. Wenn Sie also genug Leute im Laden haben, um den richtigen Service zu bieten, anstatt die Berichte im Hinterzimmer zu lesen, haben Sie tatsächlich eine bessere Möglichkeit, Ihren Umsatz zu verbessern.

Mehr als das, wenn Sie präskriptive Analysen verwenden, verlassen Sie sich nicht auf Talente. Sie haben einen besseren Service und eine bessere Verfügbarkeit der Regale.

In den Ferien und besonders an Halloween gibt es viele Pop-Up-Stores. Normalerweise mietet der Einzelhändler während der gesamten Ferienzeit nur ein oder zwei Monate lang ein bestimmtes Quadrat und dann Zeitarbeiter, um die Kunden zu verkaufen und zu bedienen.

Nun ist die Zeitarbeit nicht mit der Kultur des Einzelhändlers vertraut. Und Sie können sich vorstellen, dass verschiedene Einzelhändler, wie jedes Unternehmen, Leitbilder und Werte haben und unterschiedliche Kulturen haben, die sie zu dem machen, der sie sind. Wenn Sie also Zeit haben, kennen sie den Einzelhandel nicht und wissen nicht, was im Regal verfügbar ist. Du gibst ihnen einen Bericht. Sie wissen nicht, was sie damit anfangen sollen.

Die ganze Idee hier ist, ihnen einfach zu sagen, was die Einsicht ist und was sie tun müssen, weil sie das Richtige tun wollen. Daher ist es jetzt in den Ferien noch wichtiger, weil Sie den Datenverkehr konvertieren möchten, wenn Sie die Online-Bestellungen so schnell wie möglich erstellen möchten. Sie möchten den Kunden am besten bedienen, erhalten jedoch weiterhin viele dieser Berichte. Daher ist die präskriptive Analyse während der Ferienzeit sogar noch kritischer als der durchschnittliche Tag des Jahres.



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