Sempre più la Moda si orienta verso l’analisi degli utenti per quanto riguarda i loro desideri, le sensazioni rilevate dalla piattaforma (like, dislike, recensioni, lista desideri) in merito a nuovi capi di abbigliamento, proposte di mercato, promozioni, sfruttando la navigazione degli E-commerce e valutando la user experience del singolo utente.
Immagazzinare una simile quantità di dati in modo che venga analizzata correttamente, richiede l’utilizzo di un Big Data e di algoritmi di intelligenza artificiali strutturati su altri, che renderanno performanti le analisi finali indirizzati al Marketing. Qualsiasi acquisto effettuato, sarà riconosciuto dalla piattaforma e genererà un supporto alle decisioni per quanto riguarda il settore logistico di approvvigionamento e scorte.
La pubblicazione che potrete trovare in allegato a questo articolo, tratta di uno studio effettuato per interconnettere mediante Big Data System, le informazioni di più store del settore moda. I dati vengono elaborati da engine di data mining in gradi di fornire predizioni di vendite degli store, predizioni di vendita dalla piattaforma E-commerce, out di ottimizzazione della logistica e analisi del “sentiment social” circa i prodotti di vendita.
Si dimostra quindi come migliorare la BI (Business Intelligence) con algoritmi di data mining in grado di prevedere le vendite, algoritmi logistici utili per la gestione della dislocazione di prodotti in tutta la rete di marketing costituita da diversi negozi e algoritmo di web mining adatti per le analisi delle tendenze sui social.
Per i dati predittivi sono stati applicati algoritmi di data mining e web mining come Weka, Rapid Miner e Knime, oltre a quelli adottati principalmente per la logistica come Dijkstra e Floyd-Warshall. Gli algoritmi proposti sono un aggiornamento dell’infrastruttura informatica orientata al marketing strategico. Un database Cassandra Big Data, raccoglierà tutti i dati utili alla Business Intelligence. Gli obiettivi della BI vengono esposti in tempo reale e strutturano la pianificazione dell’assortimento del magazzino e formulano azioni di marketing strategico. Un modello innovativo orientato alla vendita tramite E-commerce viene realizzato tramite una rete neurale bastata sull’elaborazione multi-attributo che si interfaccerà al data mining di supporto alle azioni logistiche.
In questo studio è dimostrato come è possibile incorporare molti algoritmi di data mining in un sistema informativo prototipale unico, collegato ad un Big Data e come su questo sia basata la Business Intelligence.
Nel paper in allegato viene mostrato come diversi dati e gli strumenti di data mining possono essere realizzati e funzionare in un unico sistema informativo.
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