Сокращение издержек розничного бизнеса, борьба за покупателей и повышение маржинальности продаж – вот наиболеезначимые стимулы для инвестиций в ИТ в ритейле. Компания Axoft и ее партнеры, ведущие ИТ-интеграторы, анализируют перспективы вложений ритейлера в создание информационной инфраструктуры на основе opensource-решений.
Сокращение издержек розничного бизнеса, борьба за покупателей и повышение маржинальности продаж – вот наиболее значимые стимулы для инвестиций в ИТ в ритейле. Компания Axoft и ее партнеры, ведущие ИТ-интеграторы, анализируют перспективы вложений ритейлера в создание информационной инфраструктуры на основе opensource-решений.
Кейс №1. Прогноз потребностей и поведения клиентов: максимизировать эффективность продаж в крупной сети за счет предиктивной аналитики.
Как выявить скрытые закономерности в поведении клиентов? Найти причины, побуждающие потребителей выбрать тот или иной продукт или вовсе отказаться от покупки? Как обеспечивать персонализацию товарных и ценовых предложений?
Все это становится возможным благодаря технологиям Big Data, которые собирают из разных источников большой объем информации о поведении и предпочтении клиентов, как существующих, так и потенциальных. Отслеживают и анализируют весь путь покупки, начиная с действий покупателя в сети и заканчивая анализом удовлетворенности клиента после покупки. Исследования Gartner говорят о том, что в 2015 году возможности Big Data уже помогли получить дополнительные конкурентные преимущества 15% компаний из списка Fortune 500.
Решения, позволяющие работать с большими объемами данных:
• Red Hat JBoss Fuse – инструмент, позволяющий собирать данные из множества источников и управлять ими.
• JBoss Data Virtualization – решение, позволяющее выполнить абстрагирование и агрегацию данных.
• Система хранения массивов данных Big Data – Red Hat Gluster Storage.
Кейс №2. Хранилище данных с камер видеонаблюдения торговых центров
Как хранить большой массив информации, полученной с камер видеонаблюдения? Как избежать дополнительных расходов, когда объем данных растет лавинообразными темпами, а требования к их хранению становятся более жесткими?..
