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Analítica de big data para o setor de varejo

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Uma conexão de qualidade para os clientes

Você está com os seus clientes ou um passo atrás? Quando eles entram na loja ou visitam suas instalações, o que você sabe sobre eles e como você os atende? O que eles tuítam sobre você? Com a Hortonworks, você pode ser a primeira escolha dos seus clientes, baseado em uma maior capacidade de responder aos consumidores, apresentar promoções oportunas baseadas em suas preferências e melhorar o serviço com ordens mais rápidas.

O poder dos dados empíricos para varejistas

Connected Data Platforms from Hortonworks dramatically reduce the cost of capturing, ingesting, storing and analyzing data. When integrated with existing systems and operations, retailers can make statistically confident observations on empirical retail data, rather than rolling the dice with customer panels, in-store surveys or focus groups to guess what drives sales.

casos de uso

Desenvolva uma visão de cliente de 360​°

Os varejistas interagem com os clientes através de vários canais, embora a interação com o cliente e os dados de compra sejam, muitas vezes, isolados em silos de dados. Poucos varejistas podem correlacionar com precisão eventuais compras de clientes com campanhas de marketing e comportamento de navegação on-line.

Connected Data Platforms gives retailers a single view of customer behavior. It lets them store data longer and identify phases of the customer lifecycle. Analytics increase sales, reduce inventory expenses and retain the best customers.


Analise o sentimento em relação à marca

As empresas carecem de uma maneira confiável de monitorar a saúde de sua marca. É difícil analisar como a publicidade, os movimentos dos concorrentes, os lançamentos de produtos e as notícias afetam a marca. Os estudos internos sobre a marca podem ser lentos, caros e falhos.

As plataformas de dados conectados permitem instantâneos rápidos e imparciais sobre as opiniões sobre a marca expressas nas mídias sociais. Os varejistas podem analisar sentimentos encontrados no Twitter, Facebook, LinkedIn ou fluxos de mídia sociais específicas do setor. Com uma melhor compreensão das percepções dos clientes, eles podem alinhar comunicações, produtos e promoções.


Localize e personalize promoções

Os varejistas que podem geolocalizar seus assinantes de telefonia móvel podem oferecer promoções localizadas e personalizadas. Isso exige conexões com os dados de fluxo históricos e em tempo real.

O Apache Hadoop® e o Apache NiFi reunem os dados para localizar de forma barata e personalizar as promoções entregues aos dispositivos móveis. Os varejistas podem desenvolver aplicativos móveis para notificar os clientes sobre eventos locais e vendas que se alinham às suas preferências e localização geográfica (mesmo em uma seção específica de uma loja específica).

Na época da temporada de compras de fim de ano de 2013, Macy lançou um teste em duas lojas próprias com a tecnologia iBeacons da Apple. Este artigo descreve como "na estrada, Macy também pode obter clientes em uma base departamento por departamento, possivelmente falando com eles sobre as vendas de tênis quando eles estão na seção de sapatos ou até mesmo recomendando produtos que estão nas proximidades."


Otimize os sites

Os compradores on-line deixam bilhões de trilhas de dados de sequência de cliques. O fluxo de dados pode apontar aos varejistas as páginas que os clientes visitam e o que comprar (ou o que não compram) em seu site. Mas a escala, o enorme volume de weblogs não estruturados é difícil de ingerir, armazenar, refinar e analisar para fins de percepção. O armazenamento de dados de log da web em bancos de dados relacionais é muito caro.

O Apache Hadoop pode armazenar todos os logs da web, por anos, a um custo baixo. Os varejistas da internet usam as informações presentes nesses dados para entender os caminhos do usuário, fazer análise de carrinho, realizar testes A/B e priorizar as atualizações do site. Isso melhora as conversões on-line e aumenta a receita.

Otimize os layouts das lojas

O layout dentro das lojas e a colocação de produtos afetam as vendas. Os varejistas costumam contratar pessoal de fora para compensar um layout abaixo do ideal (ex.: "Você acha que precisa?"). Lojas físicas não têm dados de "registro pré-caixa" sobre o que os clientes fazem antes de comprar nas lojas. Sensores dentro da loja, etiquetas RFID e códigos QR podem preencher essa lacuna de dados, mas geram uma grande quantidade de dados.

Apache Hadoop can store that huge volume of unstructured sensor and location data. The intelligence allows retailers to reduce costs and simultaneously improve customer in-store satisfaction. This improves same-store sales and customer loyalty.