Amazon’s AI Logistics Warehouses and a $10B Growth Hack That Nobody Knows About

За прошедшие годы Amazon, крупнейший ритейлер с оборотом в триллион долларов, приоритизировал задачу реорганизовать свои процессы чтобы интегрировать AI во все подразделения организации.

Какие задачи решает AI в компании?
1. Персонализированные рекомендации по продуктам
Персонализированные рекомендации по продуктам, генерирующиеся на основе анализа клиентских покупок, просмотров, добавлениях в корзину, времени проведенного на сайте, оценок и отзывов, хорошо зарекомендовали себя у гиганта e-commerce. По отчетам компании, AI-driven рекомендации приводят к 35% покупок на Amazon.
2. Релевантность поиска на основе искусственного интеллекта
Когда покупатель использует строку поиска на Amazon, вероятность того, что он перейдет к потенциальной покупке, составляет 42%. Для сравнения, в Walmart этот показатель составляет 16%, а в Etsy - 13%. Читайте подробный кейс-стади о том, как конверсия пользователя в покупку возрастает с 2,17% до 12,29% (почти в 6 раз) если посетитель выполняет поиск на сайте. Подсказка: Amazon широко инвестирует в релевантный поиск (Relevance Engineering) на сайте, что увеличивает вероятность клика от посетителя.
3. Оптимизация инвентаря и процесса доставки
Прогнозирование потребительского спроса и доступности продукта: Amazon использует AI для прогнозирования количества единиц продукта, которое будут покупать клиенты. Затем учитывается, где хранится продукт, чтобы обеспечить его максимальную доступность для людей, которые будут его покупать.
Оптимизация доставки: С помощью AI Amazon отправляет товары, которые находятся ближе к потребителям, к месту назначения с доставкой в тот же день или на следующий день. Три четверти товаров сейчас поступает из центров реализации в регионе клиента. Как только на коробку наносится этикетка для отправки, запускаются процессы транспортировки, которые используют машинное обучение для определения наиболее эффективного маршрута доставки посылки из пункта А в пункт Б. Затем коробка отправляется в ожидающий ее трейлер в зависимости от способа доставки, ее скорости и местоположения.

JPMorgan Chase To Sell Financial Data of 80,000,000 Clients As Trillion-Dollar Bank Launches Media Platform

Это может вас удивить, но подавляющее большинство — 97%, по данным Fujitsu European, — банковских клиентов довольны тем, что их данные используются в обмен на повышение качества услуг. Если мы посмотрим на бизнес-клиентов банков, то более 70% представителей малого и среднего бизнеса (МСБ) хотят получать информацию о клиентах от своего банка.

Такой информацией руководствовался крупнейший финансовый институт США J.P.Morgan, когда запускал платформу по цифровому маркетингу для монетизации первичных транзакционных данных 80,000,000 своих клиентов. Платформа представляет из себя маркетплейс для торговых сетей, где последние могут публиковать свои маркетинговые предложения для крупной базы клиентов, которые в обмен получают кэшбек и бонусы с покупок на платформе.

Торговая платформа стремится обеспечить взаимовыгодное сотрудничество как для бизнес-клиентов, так и для банковских клиентов: “Наше глубокое понимание потребительских расходов в разных категориях побудило нас переосмыслить то, что могут предложить розничные медиа-сети”, - отметил Рич Мюльсток, президент Chase Media Solutions.

Chase охватывает бренды, продавцов, и торговые вертикали, предоставляя комплексное представление о покупательском поведении; это повышает степень персонализации, помогая брендам формировать предложения, которые отвечают интересам потребителей.
Являясь единственной в своем роде банковской медиа-платформой, Chase Media Solutions сочетает в себе масштаб и аудиторию розничной медиа-сети с преимуществами финансовых данных Chase от первоисточника и возможностями точного таргетинга.

Кейс создания центра компетенций анализа данных с помощью Qlik в Technodom

TechnoDom - лидирующая сеть магазинов электробытовой техники в Казахстане, нарастивший команду Data офиса с 5 до 28 человек.

Команда Datanomix.pro помогла создать центр компетенций в TechnoDom. Задача заключалась в оцифровке всех KPI в розничной сети – это 79 магазинов, 92 пунктов выдачи заказов и порядка 4 000 сотрудников.

Бизнес-процессы требующие цифровизации включали сложный кадровый учет, начисление бонусов продавцам, показатели стабильности и текучести кадров. До переезда на Qlik в компании использовали различные BI системы вроде PowerBI, SAP c прямым подключением к классическим DWH MS SQL и SAP BW. В какой-то момент этот стек технологий устарел и начал тормозить работу разных отделов.

– На данный момент системой регулярно пользуется 334 специалиста из разных подразделений.
– Первые результаты от перехода на Qlik заметили спустя 3-4 месяца после внедрения платформы, а полноценно применить ее на всю компанию удалось за год.
– На базе Qlik были созданы приложения, которые позволяют бизнесу в режиме реального времени управлять складскими запасами, следить за продажами и прибылью во время акций и даже контролировать остатки товаров на полках.

В TechnoDom аналитика данных нужна по меньшей мере 20 подразделениям, включая коммерческий отдел, команды маркетинга, e-commerce, а также складской и транспортной логистики. И, конечно, ею пользуются в оффлайн-магазинах: например, директоры розничных точек с помощью этих данных могут определять товары высокого спроса и дозаказывать их, если на складе наблюдается дефицит определенного товара.

Infonomics, Douglas B. Laney

Относитесь к информации как к активу — для получения конкурентного преимущества

Рекомендовано к прочтению для любого менеджера или руководителя, находящихся на пути к внедрению программы Управления данными.

Проблема Управления данными продолжает расти вместе со стоимостью хранения, экспоненциальным ростом, а также проблемами администрирования, управления и безопасности. В этой книге вы найдете обзор того, как разрабатывать, инициировать и исполнять программу Data governance и поддерживать ее устойчивость. Книга предоставляет полный обзор жизненного цикла управления данными, который может помочь определить потребности в технологиях и персонале.

Джон Лэдли — опытный консультант для организаций, стремящихся к устойчивой ценности информации и данных. Джон имеет 35-летний опыт работы в таких организациях PricewaterhouseCoopers, The Data Warehousing Institute, Sonrai Solutions и др. в качестве консультанта в области решений для управления корпоративной информацией.