Развитие аналитики как метод повышения эффективности торговых сетей

Развитие аналитики как метод повышения эффективности торговых сетей

Казакова Наталия Александровна,

д.э.н., профессор, директор Центра финансовых исследований, профессор кафедры финансового менеджмента, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, axd_audit@mail.ru

Шитуев Сергей Сергеевич,

аспирант кафедры финансового менеджмента, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, 4514972@mail.ru

В статье рассмотрены этапы развития содержания аналитики по мере роста сложности задач розничной торговли: описательная аналитика, диагностическая аналитика, бизнес-аналитика, прогностическая аналитика, предписывающая аналитика, а также аналитический инструментарий интеллектуального анализа данных. Использование аналитики в розничной торговле распространено на такие ключевые области бизнеса, как: определение наиболее прибыльных клиентов, понимание поведения клиентов, планирование и оптимизация ассортимента, точный прогноз, оптимизация цен, закупки и анализ расходов. Сегодня торговая сфера это значительная часть экономического сектора государства. В статье проведено структурирование аналитических задач розничной торговли. В общей совокупности аналитических методов современного ритейла выделены три кластера: традиционные методы, матрицы стратегического планирования и инструментарий Data Mining, а также идентифицированы особенности составляющих их методов.

Ключевые слова: розничная торговля, бизнес-аналитика, прогностическая аналитика, предписывающая аналитика, интеллектуальный анализ данных, матрицы стратегического планирования.

Оптимизация бизнес-процессов является одним из наиболее важных видов деятельности любого бизнеса и эффективным способом достижения этого является использование аналитического инструментария для различных функций.

Торговая сфера сегодня это значительная часть экономического сектора государства, которая обуславливает сбалансированность потребления и производства, создает весомую часть валовой добавленной стоимости в стране и обеспечивает рабочими местами экономически активное население. На сектор розничной торговли в 2017 году приходилось 16% российского ВВП. Продовольственные продукты и безалкогольные напитки (30% от общего объема расходов домохозяйств), одежда и обувь (10%), алкоголь и табачные изделия (6%) составляют основу бытового потребления россиян. Еще 6% трат приходится на мебель, бытовые приборы и электронику [19].

Несмотря на то, что в 2018 году фиксировалось улучшение настроений участников рынка за счет низкого официального уровня инфляции и роста реальной заработной платы, потребители не ощущают позитивных изменений своего финансового положения. В связи с этим они продолжают сокращать свои расходы. Определяющей в поведении российских потребителей остается концепция меньшей покупки или покупки более дешевого товара.

В 2018 году крупные игроки продолжили расширять свое присутствие за счет собственного роста и сделок по слиянию и поглощению, что позволяет экономить на масштабе. Мелкие игроки вынуждены искать новый формат или уходить с рынка.

Ужесточение государственного регулирования не способствует росту рынка розничной торговли. В связи с реформами поставщики и ритейлеры перекладывают свои дополнительные расходы на конечных покупателей, которые вынуждены в условиях роста цен сокращать свое потребление.

В этих новых условиях развития розничной торговли, когда рынок требует оптимизации затрат и повышение операционной эффективности, использование аналитики в режиме реального времени с предопределенными бизнес-процессами конкретной компании наряду с оптимизацией ассортимента позволяет выбрать наиболее выгодный микс для конкретной точки продаж. Лучшие решения работают за счёт прогнозирования рентабельности запасов, основанного на ряде целей, таких как лояльность потребителей, взаимоотношения продуктов и роль категории.

Результаты аналитики дают представление о влиянии бизнес-правил на ассортименты уже на этапе планирования, поэтому компании не нужно полагаться на будущие корректировки. Эти идеи позволяют руководителям категорий запускать сценарии "что-если" для определения правильного сочетания бизнес-правил, которые будут балансировать рентабельность и предпочтения клиентов. Он создает идеальный выбор продуктов, размещение на полке и рекомендации по запасам для каждого предмета и каждого магазина.

Очевидно, что аналитика современного ритейла, которую использует торговая сеть, оказывает значительное влияние на продажи и валовую маржу, и, следовательно, ее использование получило высокий приоритет у розничных торговцев, консультантов и поставщиков программного обеспечения.

Тем не менее, ещё не существует доминирующего решения по использованию определенного аналитического метода для повышения эффективности торговых сетей, поэтому аналитическое развитие в розничной торговле представляет собой актуальную задачу для научных исследований.

Аналитика в розничных сетях

В управлении своими бизнес-процессами розничные торговцы традиционно сосредоточиваются на сборе данных и анализе, чтобы улучшить работу и принятие операционных решений.

На первоначальном этапе сфера аналитики ритейла содержала описательную аналитику (descriptive analytics), которая помогала розничным торговцам понять, что произошло в их магазинах. За этим подходом последовал этап диагностической аналитики (diagnostic analytics), которая объясняла им, почему это произошло. Это стало

О

3

в

S

9

2 а

9

« CS

сч £

Б

2 O

ядром большинства процессов бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI). Сравнительно недавно добилась больших успехов прогностическая аналитика (predictive analytics), показывая розничным торговцам, что может случиться. Инструменты прогностической аналитики становятся важной частью базовых инструментов для маркетинговых организаций электронной коммерции (ECommerce). Сегодня ритейлеры физических магазинов (brick-and-mortar retailer) могут обогнать конкурентов с последующим продвижением в аналитике, что может привести к действиям в реальном времени в магазине: предписывающая аналитика (prescriptive analytics). Предписывающая аналитика отвечает на вопрос: "Как это можно осуществить? - представляет собой набор аналитических возможностей, которые определяют предпочтительный курс действий путём расчета ожидаемых будущих результатов и альтернативных вариантов решения. Эта революция в аналитике советует розничным торговцам, что нужно делать в постоянно меняющейся среде New Retail [16].

В целом в динамике развития аналитического обеспечения New Retail выделяются две концепции Business Intelligence и Analytics, этимологические различия между которыми, не совсем очевидны и один из вариантов их переводы на русский язык одинаковым термином "Бизнес-аналитика" является достаточно корректным. Тем не менее, существуют различия в контексте этих концепций.

Business Intelligence относится исключительно к инструментам и программному обеспечению, предназначенным для извлечения, анализа и отчетности данных, хранящихся в существующей корпоративной базе данных, такой как хранилище данных. Инструменты BI обычно ориентированы на запросы, отчеты, обработку онлайн-аналитики (On-Line Analytics Processing, OLAP) и предупреждения (об опасности). Они помогают ответить на вопросы: что произошло, сколько, как часто, где проблема, и какие действия необходимы.

Аналитика (Analytics) является более двусмысленным термином, поскольку она перекрывается с Business Intelligence в том, что инструменты BI играют активную роль в аналитике. Исследовательская компания EKN рассматривает термин аналитика, состоящий из двух разных идей, которые важны для понимания: отдельно бизнес-аналитика и аналити-

План и рынок

Подбор товара, закупки, перемещение

§ § о

@ ©оо

© §

Планир. Геолр. Олтим ассорти- а нал и- площа-мента тика дей

Анализ Позицией, Анализ постав- ассорти- реалии-щиков мента эации

Анализ Олтим и- Персо-прибыли зация нализа-(ROI) магазина ция

© © © © ©

© © ©

Анализ рынка

Стратег Финан-ценообрв- совый эованмя прогноз

Катсга- Диагно- Диагност.

сгика цепочки

Híyve-

Эффсктив-ность рекпзмы

Изучение Omnh кзнэпэ

Рис. 1 - Концептуальная модель задач анализа системы ритейла

ческое программное обеспечение [7, 8].

Бизнес-аналитика - это искусство, наука и философия использования идей для совершенствования процесса принятия решений в контексте конкретной бизнес-функции или процесса. Она ориентирован на непрерывное, постоянное и итеративное исследование прошлой деловой активности или бизнес-процессов, чтобы получить представление, вести бизнес-планирование и обеспечить конкретный бизнес-результат.

Программное обеспечение Analytics -это класс инструментов, который использует данные для создания контекстно-насыщенного и действенного понимания. По сравнению с инструментами Business Intelligence программное обеспечение аналитики обычно улучшает визуализацию, способность работать с данными в реальном времени и включает дополнительные функции, такие как прогнозирование, регрессия и моделирование. Бизнес-аналитика сосредоточена на вопросах: почему это происходит, что, если тенденции продолжатся, что будет дальше (предсказывать), и что лучше всего можно сделать (оптимизация).

Важным аспектом, общим для Business Intelligence и Analytics, является использование аналитического инструментария Data Mining (DM). В отечественной литературе "Data Mining" чаще всего обозначается как "интеллектуальный анализ данных" (ИАД). Хотя на наш взгляд, более адекватным контексту будет прямой перевод "Data Mining" - разработка

данных, так как DM представляет процесс обнаружения в исходных данных (в хранилищах и базах данных) ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений; подразделяется на задачи классификации, моделирования, прогнозирования и др. Методы DM разделяются на статистические (дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискри-минантный анализ, анализ временных рядов) и кибернетические (искусственные нейронные сети, эволюционное программирование, генетические алгоритмы, ассоциативная память, нечёткая логика, деревья решений, системы обработки экспертных знаний). Визуальные инструменты DM позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками).

Раскроем содержание и особенности задач, стоящих перед аналитиками розничной торговли и методов их решения.

Структурирование аналитических задач розничной торговли

В структуре аналитики современного ритейла можно выделить 6 подсистем: Аналитика потребительского поведения (Customer Analytics), Аналитика маркетинга (Marketing Analytics), Аналитика мерчендайзинга и категорий продуктов (Merchandizing/ Category Analytics), Аналитика запасов (Store Analytics), Ана-

литика электронной торговли (Web / Ecommerce Analytics) и Матрицы портфельных стратегий (Portfolio Strategy Matrix).

На рисунке 1 показана концептуальная схема розничной цепочки ценностей ритейла, разбитой на три подсистемы: "План и рынок", "Подбор товара, закупки и перемещение", "Продажа и обслуживание", отражающая цели анализа элементов этих подсистем.

Цели и задачи анализа этих процессов в системе розничной торговли можно кратко раскрыть следующим образом.

План и рынок

В процессах "План и рынок" анализ цепочки добавленной стоимости розничной торговли ориентирован на определение потенциальных улучшений и стратегий оптимизации

Анализ рынка - фокусируется на анализе рынка с использованием внутренних и внешних данных, в которых компания работает, предоставляя географические и демографические данные, конкурентную разведку, текущие показатели и тенденции. Основными результатами являются выявление ключевых областей возможностей для роста или улучшения бизнеса.

Планирование ассортимента - предназначено для улучшения предлагаемых продуктов и в том количестве, которое они предлагают. Изучение формируется на основе прогнозирования спроса, анализа исторических продаж и анализа корзины, чтобы улучшить решения мерчен-дайзеров по ассортименту.

Стратегия ценообразования - анализы фокусируются на том, как спрос варьируется на разных уровнях цен и с различными предложениями по продвижению / скидке и используется для определения оптимальных цен на протяжении всего жизненного цикла продукта и услуг и сегмента клиентов. Преимущества включают увеличение маржи продаж, снижение потребности в уценках и помощь в управлении запасами.

Геопространственная аналитика -основная цель анализа геопространственных данных или местоположения магазина дать представление о том, как повысить эффективность товарного портфеля магазина, основываясь на его характеристиках, принципах расчёта и социально-демографических характеристиках обслуживаемой зоны. Основное внимание уделяется увеличению производительности магазина, изменению принципов расчёта, открытию и закрытию магазинов.

Финансовый прогноз - переводит стратегию компании в финансовые прогнозы и сценарии, разрабатывая финансовое прогнозирование на основе материалов других анализов, таких как анализ рынка, сохранение потенциала и планирование ассортимента в сочетании с внешними драйверами.

Оптимизация площадей - выполнение анализа макро и микро-площадей для улучшения планирования магазинов, а также оптимизации пространства на полке для обеспечения оптимального расположения товаров (индивидуальное размещение товаров и отношение к другим товарам на одной и той же полке).

Продукция, покупка и перемещение

В процессах "Продукция, покупка и перемещение" анализ цепочки добавленной стоимости розничной торговли ориентирован на оптимизацию источников и ассортимента, а также на улучшение производительности цепочки поставок.

Анализ поставщиков. Увеличивая интеллект у продавцов, розничные торговцы могут улучшить результаты переговоров. Анализы фокусируются на драйверах затрат и разработках поставщиков с течением времени, обеспечивая понимание рентабельности поставщиков и количественную оценку инвестиций поставщиков в отношения.

Позиционирование ассортимента. Основной целью анализа является оптимизация ассортимента различных торговых точек и / или каналов. Выполняя геопространственный анализ и кластеризацию торговых точек, и измеряя поведение клиентов в разных местах и каналах, ассортимент можно дифференцировать таким образом, чтобы он лучше соответствовал местоположению магазина и/или каналу.

Анализ реализации - фокусируется на повышении надёжности процесса подачи заказа на поставку до поставки. Анализ цепочки поставок для выявления общих или последовательных сбоев в выполнении заказов. Надёжность поставок является ключевым аспектом, считающимся даже более важным, чем скорость поставок.

Диагностика запасов направлена на оптимизацию баланса запасов, уровней и местоположений. Максимизация запасов происходит на основании учёта наличия нужного товарного запаса по местоположению для захвата новых продаж. Также необходима минимизация избыточных и устаревших запасов и анализ уровней запасов и спроса по месту нахождения.

Диагностика цепочки поставок направлена на то, чтобы обеспечить и улучшить возможность просмотра каждого элемента (Отгрузка, Заказ, SKU и т. д.) в любой момент и в любое время в цепочке поставок. Кроме того, задачами анализа является предупреждение о возникающих сбоях процесса, предоставить аналитику и проанализировать подробные данные цепочки поставок, чтобы определить возможности сокращения времени цикла.

Категорийный анализ ориентирован на оптимизацию стратегии поиска, при которой могут быть получены различные идеи путём анализа общих расходов, количественной оценки стоимости стратегических партнерских отношений с поставщиками, оптимизации базы поставщиков и сокращения времени выполнения.

Продажа и обслуживание

В процессах "Продажа и обслуживание" анализ цепочки добавленной стоимости розничной торговли направлен на улучшение коммерческой эффективности и ориентированности на клиента.

Анализ прибыли на инвестиции (Rate Of Income, ROI) фокусируются на определении того, какие маркетинговые инвестиции работают и которые менее эффективны. Сокращая неэффективные расходы и усиливая тактику высокодоходного маркетинга, маркетинговый микс оптимизируется, что приводит к более высокой отдаче от общих маркетинговых затрат.

Оптимизация магазина. Анализ сосредоточен на улучшении понимания эффективности и производительности магазинов, используя методы кластеризации магазинов и бенчмаркинга. Анализы дают представление о ключевых драйверах неэффективных или плохо работающих магазинов. Кроме того, оптимальная настройка магазина на сегмент может быть определена на основе лучших практик эффективных магазинов

Персонализация. Поскольку клиенты ожидают оптимального опыта, адаптированного к их потребностям, персонализация направлена на соответствующие и последовательные предложения и общение с отдельными клиентами. Анализы фокусируются на самой подробной детализации информации о клиентах, а также в контексте, в котором выполняется диалог клиента.

Изучение клиентов. Основные задачи анализа - понять поведение клиентов, чтобы влиять на их решения о по-

© 3

В

S

9

2 а

9

CS

сч £

б

а

2 о

купке. Использование данных клиентов для идентификации, описания и сегментации уникальных групп клиентов и получения информации о шаблонах закупок клиентов.

Эффективность рекламы (продвижения). Промо-акции оцениваются с использованием передовых аналитических методов, чтобы лучше понять их последствия и выявить ключевые факторы эффективности рекламных акций. Лучшее понимание эффектов продвижения может также использоваться для прогнозирования рекламных продаж.

Изучение Omni-канала ориентировано на стремление улучшить качество обслуживания клиентов, обеспечивая бесшовный и последовательный опыт покупок, улучшая лояльность и продажи клиентов. Отслеживая клиента через онлайновые и автономные каналы - клиент находится в центре всех маркетинговых мероприятий.

В общей совокупности аналитических методов в New Retail, можно выделить три кластера - традиционные методы, матрицы стратегического планирования и инструментарий Data Mining в розничной торговле.

Традиционные методы анализа в розничной торговле. В аналитических разработках розничной торговли используется целый ряд инструментов работы с номенклатурой товаров и стратегическому планированию, под которыми в большинстве случаев понимается совокупность приёмов, применяемых в области управления ассортиментом. С помощью инструментов можно проанализировать такие параметры, как уровень прибыли (правило Парето), вклад товара в результат работы магазина (АВС-анализ), стабильность продаж (XYZ-анализ), статус каждого товара в ассортиментной матрице (совмещенный АВС-и XYZ-анализ), время существования продукта и рынка (матрица Ансоффа), доля рынка и скорость объёма продаж (матрица BCG), рыночная привлекательность и эффективность ассортимента (матрица GE) и ряд других методик и подходов, которые в настоящее время уже можно назвать традиционными.

Метод объединённого анализа ABC-XYZ может служить переходом к матрицам стратегического планирования.

Матрицы стратегического планирования. Конкурентоспособность деловой среды создаёт такие условия, что если компания не продвигается вперед, она двигается назад, отставая от своих кон-

курентов. Поэтому стратегия роста очень важна для любой компании, чтобы выжить и развиваться дальше на рынке, увеличиваясь и увеличивая ежегодные продажи с течением времени. Согласно A.D. Chandler, стратегия - это определение основных, долгосрочных целей и задач предприятия и принятие курсов действий и распределения ресурсов, необходимых для достижения этих целей [9]. Компании должны иметь чёткое представление о своих целях, или, другими словами, они должны точно знать, чего они хотят от своего бизнеса: сколько дохода они хотят достичь в планируемый период времени, уровень расширения бизнеса, новые местоположения и т. д. Только тогда будет выбрана подходящая стратегия.

Сложные процессы, сопровождающие развитие бизнес-среды, сделали очевидным, что продвижение в новые отрасли не поможет компании решить свои стратегические проблемы или использовать весь свой потенциал. Ситуация требовала от управляющих радикального изменения угла зрения. В таких условиях зародился портфельный анализ - это стратегический анализ диверсифицированной компании. Единицей портфельного анализа является "стратегическая зона хозяйствования" (СЗХ). СЗХ представляет собой какой-либо рынок, на котором фирма имеет или же пытается найти выход. Каждая СЗХ характеризуется определённым видом спроса, а также определённой технологией.

В процессе анализа товарного портфеля определяется относительная конкурентоспособность отдельных бизнес-единиц и перспективы развития соответствующих рынков, и строятся и анализируются портфельные матрицы (матрицы стратегического планирования) и определяется желаемый портфель бизнесов, желаемая конкурентная позиция.

Наибольшее развитие получили следующие матрицы стратегического планирования:

- портфельная матрица Бостонской консалтинговой группы (BCG Matrix);

- матрица Ансоффа (Ansoff Matrix);

- матрица МакКинзи (McKinsey Matrix);

- матрица "Дженерал Электрик -МакКинзи" (GE- McKinsey Matrix).

проведенный анализ показывает следующие преимущества матриц портфельных стратегий:

- возможность анализировать последствия диверсификации;

- отображение необходимых денежных потоков между отдельными СЗХ, воз-

можность руководству фирмы правильно распределять ресурсы;

- концепция баланса портфеля СЗХ позволяет идентифицировать нынешнюю структуру СЗХ и оптимизировать долгосрочную прибыльность (сбалансированный портфель - сила компании, а несбалансированный - её слабость).

К недостаткам матриц портфельных стратегий относятся:

- могут возникать конфликты финансовых приоритетов СЗХ и всей компании;

- упрощенное применение матричной техники может создать проблемы для компаний, использующих вертикальную интеграцию или связанную диверсификацию.

Инструментарий DM в розничной торговле

Розничные торговцы выполняют важные функции, повышающие ценность продуктов и услуг, которые они продают потребителям. Функции создания ценности для розничных продавцов предоставляют ассортимент товаров и услуг: перегруппировывать крупные партии товаров, проводить инвентаризацию и предоставлять услуги. Руководители розничных магазинов постоянно заинтересованы в изучении внутрипотребительного поведения покупателей и их приобретении, поскольку могут быть получены ценные идеи для разработки маркетинговых и/или целевых программ перекрестных продаж. В частности, параллельно с развитием технологий обработки информации и связи стало возможным передавать информацию о покупках клиентов в базы данных с помощью технологии штрих-кодов. Методы Data Mining, представляют значительную и полезную информацию с использованием методик большого количества данных (Big Date) [10-18].

Методы Data Mining (интеллектуального анализа данных) используются для выявления скрытых моделей и прогнозирования будущих тенденций и поведения на розничных рынках. Конкурентоспособные преимущества, достигнутые в области интеллектуального анализа данных, включают увеличение доходов, снижение затрат и значительное улучшение реагирования на рынок и повышение осведомленности. В ряде розничных приложений применяется интеллектуальная обработка данных, в том числе разработка торговых моделей, выбор инвестиций, управление запасами и т. д.

Понимание основных моделей спро-

са для конкретного продукта означает, что результаты могут быть повторно заложены в течение достаточного времени, чтобы справиться с изменениями в потребительском спросе. Для скоропортящихся продуктов или имеющих короткий защитный слой, эта проблема более важна, чем более медленно движущиеся продукты с требованием меньшего спроса. Супермаркеты сталкиваются с дополнительными проблемами с точки зрения количества магазинов, медленных и неустойчивых продаж для многих предметов на уровне магазина, неустойчивости ассортимента, рекламной деятельности и изменения цен.

Основываясь на типе знаний, которые "добываются", интеллектуальный анализ данных может быть в основном классифицирован по следующим категориям.

Поиски ассоциативных правил (Association rule mining finds) обнаруживает частые шаблоны, ассоциации, корреляции или причинные структуры среди наборов элементов или объектов в транзакционных базах данных, реляционных базах данных и других информационных хранилищах. Приложения представляют собой анализ данных корзины, кросс-маркетинг, дизайн каталогов и т. д. Типичным примером является анализ рыночной корзины, в котором анализируются привычки покупок клиентов путём нахождения связи между различными элементами в корзинах покупок клиентов. Аналитика рыночной корзины (Market basket analytics, MBA) использует данные точки продажи, каждый розничный торговец поддерживает, моделирует модели поведения для товара и частоту его покупки. По сути, он стремится найти сходство между продуктами, т.е. Какие продукты продаются в тех же корзинах, что и другие продукты.

Классификация и прогнозирование (Classification and prediction) - процесс классифицирует данные (создаёт модель) на основе набора обучения и значений (метки классов) в атрибуте классификации и использует его при классификации новых данных. Модели используются для прогнозирования класса объектов, чья метка класса неизвестна. Это двухэтапный процесс. На первом этапе разрабатывается модель. Этот шаг также известен как контролируемое обучение. Изученная модель представлена в виде правил классификации, деревьев решений или математических формул. На втором этапе, основанном на точности классификатора, модель используется для

классификации будущих данных или тестовых данных. Общие методы, используемые для классификации, - это индукция дерева решений (décision tree induction), байесовская классификация (Bayesian classification), байесовские сети доверия (Bayesian belief network) и нейронная сеть (neural network). Другие методы, такие как K-ближайший сосед (K Nearest neighbor), рассуждение по прецедентам (case based reasoning), генетические алгоритмы (Genetic Algorithm, GA), теория неточных множеств (Rough Set Theory), нечёткая логика (fuzzy logic) и различные гибридные методы также используются для целей классификации. Типичными приложениями являются утверждение кредита, целевой маркетинг, диагностика, анализ эффективности лечения.

Кластерный анализ (Clustering analysis) сегментирует большой набор данных в подмножества или кластеры. Кластеризация также известна как неконтролируемое обучение. Кластеризация отображает элемент данных в один из нескольких кластеров, где кластеры представляют собой естественную группировку элементов данных на основе показателей сходства или моделей плотности вероятности. Внутри одного и того же кластера объекты данных похожи друг на друга и не похожи на объекты в других кластерах. Одним из самых распространённых направлений кластеризации в розничной торговле является сегментация клиентов, поставщиков, товаров и т.д. Как правило, методы кластеризации подразделяются на следующие категории: методы разделения, иерархические методы, методы на основе плотности, методы на основе сетки и методы на основе моделей.

Примеры методов кластеризации с последовательным шаблоном (sequential pattern) и анализом временных рядов (time series mining) могут использоваться для определения стабильных зависимостей для управления рисками, а управление инвестициями ищет шаблоны, где одно событие (или значение) приводит к другому более позднему событию (или значению). Вместе с тем в работе [18] указывается на существование проблем, не учитывающих использование Big Data данных с сегментацией клиента, а также использование дифференциальной эволюции в литературе игнорируются для классификации данных.

Алгоритм дифференциальной эволюции (Differential Evolution, DE) - генетический алгоритм оптимизации функции, при-

меняется в моделях прогнозирования розничных продаж. В модели прогнозирования используется адаптивная структура линейного объединителя и правило обучения на основе De для прогнозирования сезонных корректировок и данных с учётом сезонных изменений для коротких и длинных диапазонов. Результаты прогнозирования предлагаемой модели оцениваются с помощью моделирования и использования данных реальной жизни.

Методы линейного и нелинейного программирования применяются в аналитике розничной торговли самостоятельно, а также в виде гибридных алгоритмов решения оптимизационных задач.

Таким образом, анализ развития аналитики и структурирование аналитических задач розничной торговли позволяют в общей совокупности аналитических методов современного ритейла выделить три кластера - традиционные методы, матрицы стратегического планирования и инструментарий Data Mining. Эффективность применения методов, составляющих эти кластеры, определяется их адекватностью задачам, поставленных перед аналитиками в розничной торговле.

Литература

1. Global Powers of Retailing 2018: Transformative change, reinvigorated commerce.- Deloitte Touche Tohmatsu Limited, 2018.

2. Stephens D. Pine J. Reengineering Retail: The Future of Selling in a Post-Digital World. - Custom Publishing, 2017.

3. Bullard B. Style and Statistics: The Art of Retail Analytics. - SAS Institute, Inc., 2017.

4. Cox E. Retail Analytics: The Secret Weapon. - John Wiley & Sons, 2011.

5. Zhaoxia Guo Intelligent Decision-making Models for Production and Retail Operations. - Berlin Heidelberg: SpringerVerlag, 2016.

6. Hall P., et al. The Evolution of Analytics.

- O'Reilly Media, Inc., 2016.

7. State of the Industry Research Series: The Future of Retail Analytics. - SAS: EKN Benchmark Study, 2013.

8. Industry Point of View: The Future of Retail Analytics: Pervasive Customer Insights.

- https://www.sap.com/cis/documents/ 2015/09/the-future-of-retail-analytics-pervasive-customer-insights_1.html, 2015.

9. Chandler A.D. Strategy and structure: chapters in the history of the industrial enterprise. - Mary Land: Beard Books, 2003.

10. Avcilar M.Y., Yakut E. Association Rules in Data Mining: An Application on a Clothing and Accessory Specialty Store //

О À

В

S

2 e

9

Canadian Social Science. - 2014. - Vol. 10, №3. - P. 75-83.

11. Kumari A. et al. Retail Forecasting using Neural Network and Data Mining Technique: A Review and Reflection // International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science. -November - December 2013. - Vol. 2, Issue 6. - P. 266-269.

12. Ramageri B.M., Desai B.L. Role of Data Mining in Retail Sector // International Journal on Computer Science and Engineering. - Jan 2013. - Vol. 5 №01. - P. 47-51.

13. Rajan P. Application of Retail Analytics Using Association Rule Mining In Data Mining Techniques With Respect To Retail Supermarket //IJEMR - January 2015. - Vol. 5 Issue 1. - P. 1-9.

14. Agarwal P. Benefits and Issues Surrounding Data Mining and its Application in the Retail Industry // International Journal of Scientific and Research Publications. - July 2014. - Vol. 4, Issue 7. - P. 1-4.

15. Jha K.N. et al. Customer classification in retail marketing by data mining // International Journal of Scientific & Engineering Research. - April-2014. - Vol. 5, Issue 4. - P. 325-330.

16. Muthurengan A.M., Hepzibah R.I. Mathematical Analysis of Retail Product Rating Using Data Mining Techniques // International Journal of Computational Engineering Research. - May 2013. - P. 69.

17. Muley P., Joshi A. Application of Data Mining Techniques for Customer Segmentation in Real Time Business Intelligence // International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering. - April 2015. - Vol. 2, Issue 4. - P. 106-19.

18. Kaur R., Kaur K. Data Mining on Customer Segmentation: A Review // International Journal of Advanced Research in Computer Science. - May-June 2017. -Vol. 8, №5. - P. 857-861.

19. http://www.gks.ru/wps/wcm/ connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/ enterprise/retail/#

Retail analytics development as a method

of retail effectiveness growth Kazakova N.A, Shituev S.S.

Plekhanov Russian University of Economics The paper describes the stages of development of analytics content as the complexity of retail tasks increases: descriptive analytics, diagnostic analytics, Business Intelligence, predictive analytics, prescriptive analytics, as well as analytical tools of Data Mining. Analytics in modern retail use in the following areas of business: identifying the most profitable clients, understanding clients' behavior, planning & optimization of assortment, accurate forecast, price optimization, purchases and cost analysis. In the modern world retail is the crucial part of country's economy sector. In the article the structuring of retail analytical tasks has been carried out. In the total set of analytical methods of modern retail, three clusters were singled out: traditional methods, strategic planning matrices and Data Mining tools, and the features of their component methods were identified. Keywords: retail, Business Intelligence, predictive analytics, prescriptive analytics, Data Mining, strategic planning matrices. References

1. Global Powers of Retailing 2018: Transformative

change, reinvigorated commerce.- Deloitte Touche Tohmatsu Limited,, 2018.

2. Stephens D. Pine J. Reengineering Retail: The

Future of Selling in a Post-Digital World. -Custom Publishing, 2017.

3. Bullard B. Style and Statistics: The Art of Retail

Analytics. - SAS Institute, Inc., 2017.

4. Cox E. Retail Analytics: The Secret Weapon. -

John Wiley & Sons, 2011.

5. Zhaoxia Guo Intelligent Decision-making Models

for Production and Retail Operations. - Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2016.

6. Hall P., et al. The Evolution of Analytics. - O'Reilly

Media, Inc., 2016.

7. State of the Industry Research Series: The Future

of Retail Analytics. - SAS: EKN Benchmark Study, 2013.

8. Industry Point of View: The Future of Retail

Analytics: Pervasive Customer Insights. -https://www.sap.com/cis/documents/2015/09/ the-future-of-retail-analytics-pervasive-customer-insights_1.html, 2015.

9. Chandler A.D. Strategy and structure: chapters

in the history of the industrial enterprise. -Mary Land: Beard Books, 2003.

10. Avcilar M.Y., Yakut E. Association Rules in Data

Mining: An Application on a Clothing and Accessory Specialty Store // Canadian Social Science. - 2014. - Vol. 10, №3. - P. 75-83.

11. Kumari A. et al. Retail Forecasting using Neural Network and Data Mining Technique: A Review and Reflection //International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science. - November - December 2013. -Vol. 2, Issue 6. - P. 266-269.

12. Ramageri B.M., Desai B.L. Role of Data Mining in Retail Sector // International Journal on Computer Science and Engineering. - Jan

2013. - Vol. 5 №01. - P. 47-51.

13. Rajan P. Application of Retail Analytics Using Association Rule Mining In Data Mining Techniques With Respect To Retail Supermarket //IJEMR - January 2015. - Vol. 5 Issue 1. - P. 1-9.

14. Agarwal P. Benefits and Issues Surrounding Data Mining and its Application in the Retail Industry // International Journal of Scientific and Research Publications. - July 2014. - Vol. 4, Issue 7. - P. 1-4.

15. Jha K.N. et al. Customer classification in retail marketing by data mining // International Journal of Scientific & Engineering Research. - April-

2014. - Vol. 5, Issue 4. - P. 325-330.

16. Muthurengan A.M., Hepzibah R.I. Mathematical Analysis of Retail Product Rating Using Data Mining Techniques // International Journal of Computational Engineering Research. - May 2013. - P. 6-9.

17. Muley P., Joshi A. Application of Data Mining Techniques for Customer Segmentation in Real Time Business Intelligence // International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering. - April 2015. - Vol. 2, Issue 4. -P. 106-19.

18. Kaur R., Kaur K. Data Mining on Customer Segmentation: A Review // International Journal of Advanced Research in Computer Science. - May-June 2017. - Vol. 8, №5. - P. 857861.

19. http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/ rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/ retail/#

<35

СЭ

СЧ

£

6 a

2 ©