रिटेल सुपरमार्केट अब जानता है कि आगंतुक क्या खरीदते हैं और उन्हें अनुकूलित सिफारिशें प्रस्तुत कर सकता है

इस पाइलट प्रोजेक्ट में लोकेशन ट्रैकर का उपयोग करके आगंतुकों के व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए दो सुपरमार्केट में लागू किया गया था, जिनमें बड़ी दुकान यात्रा होती है। IT विभाग के हेड सुपरमार्केट के प्रतिनिधि थे और पाइलट प्रोजेक्ट स्थापित करने और उसकी रखरखाव के लिए सभी अनुमतियाँ प्रदान करते थे।

इसलिए हमें हमारे सिस्टम को सुपरमार्केट FTP और उनके सर्वर सिस्टम से बाहरी कनेक्शन के लिए अनुमति मिली, जहाँ सभी सुपरमार्केट के चेक रिकॉर्ड किए गए थे, जिससे हमें इन रिकॉर्डों का उपयोग करने की अनुमति मिली।

विचार

मुख्य विचार था कि सुपरमार्केट आगंतुकों को लक्षित प्रचार प्रस्ताव भेजना है। इन्हें लंबे समय या छोटे समय के प्रस्ताव हो सकते हैं, जो सुपरमार्केट के लिए आवश्यक होने पर भेजे जाते हैं।

प्रारंभ में, मुख्य कार्य था कि प्रत्येक खरीदार के चेक से जानकारी प्राप्त करना। बाद में यह जानकारी हजारों दुकान ग्राहकों के लिए उत्पाद पसंद की सामान्य डेटाबेस बनाई गई।

दूसरे शब्दों में, खरीदार एक विस्तारित सामान का चयन करता है, उन्हें चेकआउट पर भुगतान करता है, और 30-40 मिनट बाद हमारे सेवा में उनकी खरीदारी की जानकारी होती है।

तकनीकी विचार था कि रिटेल स्पेस के प्रवेश के सामने सीधे उपकरण स्थापित करना। यहाँ निर्देश था कि नियमित ग्राहकों के प्रवेश को ट्रैक करना।

प्रोजेक्ट कार्यान्वयन प्रवाह

1. आगंतुक सुपरमार्केट में प्रवेश करता है। उसकी कार्ड को प्रवेश के पाठक द्वारा स्कैन किया जाता है, लेकिन यह दिखता है कि हमें उसके बारे में कुछ भी नहीं पता है – कोई जानकारी नहीं है। लेकिन यह बिंदु है कि इस “साफ” आगंतुक द्वारा खरीदारी करने के बाद, हमारे क्लाउड में अधिक से अधिक आधे घंटे में इस आगंतुक डेटा के साथ अपडेट हो जाता है – और हमें उसकी खरीदारी प्राथमिकताओं की भावना मिलती है।
2. फिर हम इस जानकारी को संसाधित करते हैं और एक सामान्य डेटाबेस में सहेजते हैं। हम एक बड़े उपयोगकर्ता प्रोफाइल के समूह बना रहते हैं, जिससे हम बड़ी डेटा के साथ काम कर सकते हैं।
3. उदाहरण के लिए, यदि ग्राहक X एक निश्चित ब्रांड के दूध खरीदता है, और फिर उसी निर्माता द्वारा उत्पादित योगर्ट खरीदता है, तो इसे दूध उत्पाद समूह के भाग के रूप में माना जाता है। इसके बजाय, यह दूध उत्पाद समूह अन्य वस्तुओं के समूहों के साथ विभिन्न कारणों से संबंधित हो सकता है (जानकारी हमारे द्वारा विश्लेषित की जाती है)। इसका मतलब है कि हम ग्राहक X को उदाहरण के लिए धोंसला मांस की सिफारिश भेज सकते हैं, और हम अपने व्यापक विश्लेषण पर आधारित निश्चित रूप से यह जान सकते हैं कि ग्राहक 70% संभावना से इस मांस को खरीदेगा।
4. संभावनाएँ मिलियन चेक्स की जांच के बाद गणना की जाती हैं। इस तरह हमने खरीदारी के बीच निश्चित संबंधों की पहचान की, जो हमारे लिए बिक्री को अधिकतम करने में महत्वपूर्ण थे।
5. इस पूरे प्रक्रिया का निष्पादन चरण अपने स्वयं के प्रस्ताव, प्रचार है। जब ग्राहक X कुछ दिनों बाद सुपरमार्केट में आता है, तो हम पहले से ही यह जानते हैं कि कौन सा प्रस्ताव भेजना है (यदि बिक्री विभाग द्वारा इसकी तैयारी की गई हो, तो निश्चित रूप से)।

अधिसूचना सर्वर ट्विलियो और पुश अधिसूचना सर्वर से कनेक्ट है। इसका कार्य था कि मोबाइल डिवाइस के फोन नंबर या UID प्राप्त करना और निर्धारित पाठ भेजना।

सेवा के पीछे का बिक्री

बिक्री विभाग हमें लगभग 2000 आइटम के डेटा भेजता है। आमतौर पर, बिक्री विभाग एक निश्चित समय अवधि निर्धारित करता है जब किसी निश्चित समूह के वस्तुओं को विज्ञापन देना है।

उदाहरण के लिए, ग्राहक Y सुपरमार्केट में प्रवेश करता है और उनकी पहले की खरीदारी के व्यवहार के विश्लेषण के आधार पर, हम निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि वे वाइन और चिप्स को पसंद करते हैं। हम इस जानकारी को बिक्री प्रचार सर्वर में स्थानांतरित करते हैं। फिर बिक्री केंद्र के विशेषज्ञ देखते हैं कि क्या कोई उपलब्ध उत्पाद प्रस्ताव है जिसे Y-आगंतुक के लिए विज्ञापन देने के लिए उपयोग किया जा सकता है। केंद्र विज्ञापन संदेश का पाठ बनाता है, अधिसूचना सर्वर को संकेत देता है और अंत में Y को एक विज्ञापन प्रस्ताव के साथ संदेश भेजता है। बिक्री सेवा को यह पता है कि कौन सा प्रस्ताव भेजना है। सरल रूप से, एक प्रस्ताव दूध पसंद करने वालों के लिए डिज़ाइन किया गया हो सकता है, जबकि दूसरा मछली पसंद करने वालों के लिए भेजा जा सकता है।

बिक्री प्रचार सर्वर Node.js के आधार पर काम करता था, MongoDB के साथ जुड़ा हुआ था। इसने सभी जानकारी भी रखी जो सुपरमार्केट विज्ञापन कंपनियों के बारे में साझा करता था।

फिर आवृत्ति एल्गोरिदम आगे आता है – किसे अधिक बार संदेश दिखाना है, किसे कम बार? इन खरीदारों को विज्ञापनों से घबराने से बचाने के लिए हम थोड़ा धीमा हो जाते हैं और केवल उन्हें भेजते हैं जिन्हें हमारे संदेश देर से प्राप्त हुए हों।

तकनीकी कार्यान्वयन

सुपरमार्केट में लेन-देन के पथों पर उच्च-पिरिंग रीडर स्थापित किए गए; प्रारंभ में हमने RQ3 RFID रीडर का उपयोग किया। सुपरमार्केट आगंतुकों के लिए लॉयल्टी कार्ड थे, जिनमें अद्वितीय RFID टैग थे। कार्ड स्वयं खरीदारी के एक निश्चित राशि के साथ या किसी अन्य व्यापार कार्यक्रम के आधार पर चेकआउट पर लगाया जाता था।

परिणामस्वरूप, एक संभावित खरीदार सुपरमार्केट में प्रवेश करते हुए, हमारे पास उनकी जानकारी पहले से ही थी।

विचार था कि सभी व्यापार सुपरमार्केट प्रस्तावों को मोबाइल फोन और ऐप्स में तुरंत स्थानांतरित करना। हालाँकि, यह उपयोग करने वाले आगंतुकों की संख्या को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देगा। इस स्थिति ने स्तर बढ़ाया: हमें सबसे अच्छा समाधान लागू करने की आवश्यकता थी ताकि बूढ़े भी व्यापार में उपयोग कर सकें। इसलिए सुपरमार्केट की हमारी चुनौती थी कि कम से कम 60% सभी दुकान में खड़े ग्राहकों को शामिल करना।

इसलिए, दस्तावेजी संचार चैनल पर आधारित होना था SMS या USSD सूचनाएँ।

एक आगंतुक सुपरमार्केट में प्रवेश करता है और उसकी कार्ड को विशेष रीडर द्वारा स्कैन किया जाता है। हमारे सर्वर फिर एक संकेत प्राप्त करता है (Node.js आधारित ऐप्लिकेशन के माध्यम से, जो Python में बदल गया), जो कि क्या प्रचार इस मामले में उपयोगी है यह पूछता है। क्या ग्राहक के लिए एक पैटर्न था या नहीं? … यदि खरीदार के लिए कोई प्रस्ताव था, तो वे SMS प्राप्त करते हैं।

सभी डेटा कहाँ संग्रहीत किया गया?

हमने डेटा संग्रहण के लिए CouchDB का उपयोग किया। बाद में हमने सिस्टम को Couchbase में बदल दिया अधिक सुविधाजनक होने के लिए।

माइक्रोसर्विस के काम कैसे निर्माण किया गया? डेटा के संसाधन, अर्थात प्रोफाइल, टेम्पलेट और पैटर्न जो उपयोगकर्ताओं के साथ हैं – यह मॉड्यूल सीधे डेटाबेस के साथ काम करता था और इसके डेटा का विश्लेषण भी करता था। यहाँ हमने लॉजिक + Python + Couchbase के संयोजन का उपयोग किया। अर्थात, MTP प्रोटोकॉल स्थापित किया गया – बाहरी सेवाएँ इसके साथ संचार कर रही थीं, और एक सामान्य बाहरी Restfull API Node.js पर आधारित स्थापित किया गया था। इसने हमें सभी टैग से आने वाले अनुरोधों को प्राप्त करने का कार्य किया, जो हमारे Arduino सर्वर से 3G चैनलों के माध्यम से गुजरते थे। RestFull API का कार्य सिर्फ डेटा प्राप्त करना था और कुछ अन्य नहीं। यहाँ इसने MTP प्रोटोकॉल के माध्यम से जानकारी को संग्रहण में स्थानांतरित किया।

दूसरे शब्दों में, कुछ निर्धारित कार्य थे, और डेटाबेस के साथ काम करने वाली सेवा ने उन्हें प्रक्रिया के लिए कतार (que) के रूप में प्राप्त किया, जहाँ सभी कार्यों को समकालीन रूप से प्रक्रिया किया गया।

अधिसूचना सर्वर Twilio और पुश अधिसूचना सर्वर से कनेक्ट होता था। इसका कार्य था कि मोबाइल डिवाइस के फोन नंबर या UID प्राप्त करना और निर्धारित पाठ भेजना।

हमारे पास पाइथन सेवा से पृष्ठभूमि में कनेक्शन था, जो नियमित रूप से FTP Node.js सर्वर से जुड़ती थी, और सौ हजारों रिकॉर्ड और अतिरिक्त हैश अपलोड करती थी। लगभग एक मिलियन रिकॉर्ड अपलोड किए गए और Couchbase में संग्रहीत किए गए। एक घंटे में इसने निश्चित मात्रा में डेटा को प्रक्रिया किया और निश्चित ग्राहक प्राथमिकताओं वाले उपयोगकर्ताओं के समूह को बनाने के लिए।

एकलीकरण और परीक्षण के अगला चरण

दूसरे डेवलपमेंट चरण में हमें अलग-अलग क्षेत्रों में अधिक रीडर स्थापित करना था ताकि प्रस्तावों के समूह भेजे जा सकें। सुपरमार्केट द्वारा निर्धारित मुख्य लक्ष्य था कि प्रचारकों को व्यापार स्थान पर विज्ञापन भार के बिना अतिरिक्त संचार चैनल प्रदान करना।

सुपरमार्केट प्रबंधन चाहता था कि हम यह देखें कि इस विज्ञापन अभियान की प्रभावशीलता कैसे होगी तुलना में अन्य बिक्री तकनीकों (उदाहरण के लिए, बैनर, पत्रिका आदि)।

हमें यह ट्रैक करना था कि विज्ञापन संदेश खरीदारी के परिणाम पर कैसे प्रभाव डालता है। उदाहरण के लिए, किसी निश्चित अवधि में लगभग 10 हजार संभावित ग्राहकों को विज्ञापन संदेश भेजे गए, जिसमें काल्पनिक पाठ “सॉसेज खरीदें” था। इस अवधि में कितना सॉसेज बिका गया, इसकी गणना करने की आवश्यकता थी, पहले के परिणामों के साथ। प्राप्त परिणामों के आधार पर हम निश्चित निष्कर्ष निकाल सकते थे। इस में ऑनलाइन Cost-Per-Action मॉडल की तुलना कर सकते हैं, जहाँ ग्राहक केवल तभी भुगतान करता है जब उपयोगकर्ता/आगंतुक द्वारा निश्चित कार्य किए गए।

इस चरण की जाँच के लिए, 20 सुपरमार्केट आगंतुकों को RFID टैग दिए गए, और उनका कार्य आम आगंतुकों के व्यवहार को सिमुलेट करना था।

सारांश

हालाँकि यह भविष्यवाणी के समान लग सकता है, आगंतुक-संबंधी सिफारिशें/प्रचार अगले वर्ष में सभी बड़े रिटेल सुपरमार्केटों में दिखाई देंगे। Amazon ने पहले से ही साबित किया है कि रिटेल में कई प्रक्रियाएँ उनके साथ स्वचालित किए जा सकते हैं Amazon Go दुकानों में ध्यान और वफादारी आज कंपनियों के लिए 'स्वर्ण चेस्ट' है जिनके लिए वे प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।