Pritrauktas investicijas maždaug lygiomis dalimis sudaro laimėtas tarptautinis projektas ir už kuriamas inovacijas skirta ES parama, rašoma pranešime žiniasklaidai.
Duomenų analize ir matematiniais modeliais grįstas STOVENDO padeda analizuoti pirkėjų elgseną ir neišnaudotas galimybes paversti naujais pardavimais. Jau dabar ši platforma prekybininkams leidžia apjungti internetinės ir fizinės prekybos kanalus, o užbaigus mokslinę projekto dalį bus galima analizuoti pirkėjų elgseną fizinėse parduotuvėse kaip ir internete.
Klientai iš prekybininkų reikalauja vis daugiau
„NFQ Technologies“ verslo plėtros vadovas Tadas Četkauskas pastebi, jog ribos tarp fizinių ir el. parduotuvių nyksta: „Prekybininkai, turintys abiejų tipų parduotuves, nebegali jų traktuoti kaip visiškai atskirų verslo vienetų. Šiuolaikiniai vartotojai, būdami fizinėje parduotuvėje, tikrina atsiliepimus ir ieško papildomos informacijos apie prekę internete, o itin dažnas pirkėjas, dar prieš apsilankydamas fizinėje parduotuvėje, prekės pasiūlą tikrina internetu. Vadinasi, vartotojai tikisi vieningos patirties visuose pardavimo kanaluose“.
„NFQ Technologies“ vystomas startuolis STOVENDO padeda verslui, turinčiam daugiau nei vieną internetinės ir fizinės prekybos kanalą, apjungti prekybos procesus ir sistemingai sekti bei analizuoti pardavimų duomenis, neišnaudotas galimybes ir klientų lūkesčius visuose prekybos kanaluose.
Tačiau, pasak T. Četkausko, šiuolaikinei prekybai vien pardavimų statistikos stebėjimo negana: „Internete galime matyti, kokių prekių žmonės ieško elektroninėje parduotuvėje, kada nusprendžia kažką įsigyti, o kada parduotuvę palieka. Tačiau kaip pamatuoti pirkėjų elgseną fizinėje parduotuvėje? Su STOVENDO dirbame, kad galėtume sužinoti, kokias prekes fizinėje parduotuvėje jie apžiūri ir pasimatuoja, bet padeda atgal į lentyną, dėl kokių priežasčių jie taip elgiasi ir kaip šias prarastas galimybes paversti pardavimais. Be to, šalia analizuodami vartotojo elgseną internetiniuose pardavimo kanaluose, prekybininkams padedame gana tiksliai suprasti ir įvertinti pirkėjo lūkesčius“.
Vystys kartu su KTU
Pritrauktas finansavimas STOVENDO komandai leis eksperimentuoti su pirkėjų elgsenos duomenimis ir sukurti matematinius modelius, kurie leistų efektyviausiai valdyti visą daugiakanalės prekybos ciklą, matuoti ir prognozuoti pokyčių rezultatus. Pasitelkus Kauno technologijos universiteto (KTU) verslo duomenų analitikos mokslininkus, bus siekiama sukurti tokius modelius, kurie leistų analizuoti ir prognozuoti pirkėjų elgseną fizinėse parduotuvėse praktiškai tokiu pat tikslumu, kaip ir internete.
„Su STOVENDO užsibrėžėme žengti didelį žingsnį mokslinėje tiriamojoje ir eksperimentinėje plėtroje. Mūsų verslo duomenų analitikos mokslininkai padės bendrovei kurti duomenų analizės programas, kurios leis generuoti vertingas ataskaitas“, – teigia KTU Informatikos fakulteto Informacijos sistemų katedros vedėja, doc. Rita Butkienė.
Ambicija – stovėti šalia rinkos gigantų
Ateinančiais metais pasaulinė el. prekybos rinka turėtų augti bent penktadaliu, tačiau ji vis tiek išliks fizinės prekybos šešėlyje, kurioje dar ir šiandien vykdoma didžiausia kapitalo koncentracija, nes net 90 proc. visos pasaulio prekybos vyksta fiziniuose prekybos kanaluose. Todėl tokie el. prekybos rinkos gigantai kaip „eBay“, „Amazon“, „Google“ plečia savo prekybos modelius ir drąsiai eksperimentuoja ieškodami internetinės ir fizinės prekybos sinergijos.
„Akivaizdu, jog prekybos rinka keičiasi, o technologinių įrankių, analizuojančių ne tik elektroninių, bet fizinių prekybos kanalų duomenis bei pateikiančių prekybininkams verslo efektyvinimo prognozes, trūksta. Prieš mažiau nei metus pristatę STOVENDO sulaukėme ne tik didžiulio susidomėjimo, bet ir pirmųjų klientų ne tik Lietuvoje, bet ir užsienyje“, – teigia T. Četkauskas.
Pasak jo, jau šiandien STOVENDO išsiskiria galimybe analizuoti ir prognozuoti duomenis dideliame kiekyje skirtingų prekybos kanalų, o sėkminga produkto plėtra ir darbas su KTU mokslininkais atveria kelius konkuruoti su stambiausiais rinkos žaidėjais, investuojančiais į daugiakanalės prekybos technologijas ir nuspėjamosios analitikos įrankius.