Sortimentsoptimierung als Data Science Training im Retail
Der Kunde betreibt erfolgreich eine Einzelhandelskette. Um seine analytischen Fähigkeiten auszubauen wurde ein Data Science Team gegründet und eine Hadoop-Spark-Plattform erstellt. niologic schulte das neue Team in Retail Analytics und dem Umgang mit verteilten Systemen wie Apache Spark.
Herausforderung
Der Einzelhändler wollte durch Retail Analytics seine Marktposition stärken und neue Kundenangebote forcieren. Das neu aufgebaute Team Data Science sollte die Analysen hierfür liefern. Eine neue technische Plattform basierend auf Apache Spark wurde parallel aufgebaut.
Vorgehen
niologic klärte zu Projektstart zunächst die vorhandene Datenstruktur, die Datenmengen (Mrd. von Transaktionen) und die vorhandene IT-Infrastruktur. Zusammen mit dem Kunden wurden die Anwendungsfälle für Data Science und Retail Analytics priorisiert.
In mehrtätigen Workshops wurden dann verschiedene Fragestellungen zur Sortimentsoptimierung und zu Verbundkäufen zusammen mit den neuen Data Scientists speziell für Retail erarbeitet.
So wurde die generelle Funktionsweise von Hadoop und Spark praxisnah erklärt. Algorithmen wurden mittels SparkR oder SparkSQL gemeinsam erstellt und auf die Unterschiede zu Hive und Tez zu Spark hingewiesen. Ebenfalls wurden YARN-Queues unter Load getestet und gemeinsam optimiert.
Mittels SparkML wurde ein ProductRank erstellt, welcher durch eine Netzwerkanalyse die Verbundstärke innerhalb des Sortiments quantifizierte und somit einzelne Einkaufsmuster bzw. Produktcluster identifizierbar machte.
Im Rahmen der Sortimentsoptimierung wurde mittels R und Spark auch eine Analyse von Kannibalisierungseffekten umgesetzt, so dass ähnliche und kannibalisierende Produkte sichtbar wurden.
Projektergebnis und Kundennutzen
Die Mitarbeiter des Kunden wurden durch mehrere Workshops im Umgang mit Fragestellungen des Einzelhandels geschult und konnten schnell eigene Fragestellungen weiterentwickeln. Die technische Plattform konnte in einem ersten Produktivtest weiter optimiert werden und der Umgang mit der Plattform geschult werden.
niologic unterstützte den Kunden erfolgreich als Mentor für Data Science und im initialen Aufbau der neuen Abteilung.