Onlife. Ритейл будущего. Что нужно сделать сегодня, чтобы быть лидером отрасли завтра. Вейнанд Йонген

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ rel="nofollow" href="#n_46" type="note">[46]. Критики больших данных опасаются, что большие данные в конечном итоге могут быть использованы для покровительства и манипулирования людьми, бизнес-моделями и целыми обществами. Отец-основатель США и президент Томас Джефферсон когда-то сказал: «Информация – это валюта демократии». Проблема сегодня заключается в том, что огромное количество данных, новый капитал, находится в руках узкого круга людей.

      По данным Gartner, сейчас мы достигли той стадии, когда большие данные широко применяются на практике[47]. В сетевой розничной торговле, страховании, туризме и банковском деле все чаще используются интеллектуальные алгоритмы поведения потребителей, основанные на больших данных, позволяющие учесть индивидуальные предпочтения клиентов при производстве товаров и услуг. Черты личности и особенности недавних покупок могут предсказать, что в следующий раз заинтересует потребителя. Это уже происходит с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения, смоделированных по образцу человеческого мозга. Google использует данную технику, чтобы представить свою рекламу там, где она будет максимально эффективна. Amazon применяет такого рода алгоритм, показывая своим клиентам соответствующие товары; Booking.com делает то же самое, чтобы рекомендовать гостиничные номера, а Spotify таким же образом предлагает музыку. Даже международный сайт знакомств eHarmony использует эти алгоритмы для сопоставления людей при подборе пар. Именно The Economist превратил большие данные в «цифровую нефть», заявив, что «данные в наш век – то же, что нефть в век предыдущий: движущая сила роста и изменений»[48].

      В будущем такого рода технологии улучшат качество анализа и интерпретации даже самых сложных проблем. Методики, основанные на больших данных, помогут ответить на вопрос: планирует ли человек погасить свой кредит? Потребители также смогут получать выгоду от больших данных. Предоставление их персональной информации ритейлерам не так ново, как можно подумать – ведь и в прошлом магазины собирали личную информацию о своих клиентах (имя, адрес и т. д.), чтобы подстроить под них предложения товаров. Теперь они используют информацию для корректировки своего предложения (в магазине) на основе фактических характеристик совершенной покупки. Конечная сила больших данных в розничной торговле заключается в возможности использовать анализ потребительских данных для извлечения выгоды непосредственно для отдельного клиента.

      Умный торговый город

      В течение следующих нескольких лет многие города станут умными. Интеллектуальные технологии уже сделали жизнь в городе более здоровой, чистой и безопасной. По данным Gartner, количество подключенных устройств в умных городах должно было увеличиться с более чем 2,7 млрд в 2017 году до 9,7 млрд к 2020 году[49]. В городах будущего все, кто вовлечен в розничную торговлю, будут работать вместе, чтобы сделать покупки в центре города и в торговых центрах более интересными и актуальными. Местные органы власти, ритейлеры, поставщики услуг СКАЧАТЬ