Big Data в ритейле — возможности для роста

Высокие технологии и искусственный интеллект стремительно проникают во все сферы бизнеса, и ритейл в их числе. Бренды могут стать ближе к своим клиентам, опираясь на аналитику вкусов и пожеланий потребителей. С информацией о том, какие товары и услуги наиболее интересны покупателям, ритейлер получает возможность не только грамотно управлять ассортиментом, но и сформировать индивидуальное предложение для каждого потребителя.

Учитывая высокую конкуренцию на рынке, ритейлу необходимо подстраиваться под покупательские привычки отдельного пользователя и выстраивать индивидуализированную систему предложений. Поэтому персонификация стала основным трендом современного ритейла в работе с покупателем. При формировании персонифицированных предложений учитывается, что приобретает клиент, дата совершения покупки, категория товаров, погодные условия в день совершения покупки и частота приобретения товаров определенного сегмента. Опыт на территории СНГ показал, что, собирая и анализируя такую информацию, торговые компании реализуют новые возможности для роста. Конечно, все зависит от исходных значений, и с нуля расти проще, но практика говорит, что рост зрелого бизнеса на 20% в год тоже возможен.

Кстати, о персонификации… Согласно интерактивному исследованию Accenture Interactive study, 56% покупателей предпочтут совершить покупку у ритейлера (онлайн или оффлайн), который знает их имя. 54% покупателей признались, что готовы предоставить ритейлеру персональную информацию и рассказать о своих предпочтениях, чтобы получать индивидуальные предложения.

В теории все кажется простым и логичным, но почему на практике далеко не у всех такие хорошие результаты? Проблемы, как правило, упираются в отсутствии автоматизированных систем принятия решений и управления процессами. Онлайн-торговля изначально имеет ряд преимуществ, поэтому физическим торговым точкам крайне необходимо внедрять современные подходы и технологии, чтобы удержаться в конкурентной среде.

Классическое промо уже неэффективно

Люди все меньше реагируют на скидки. Как когда-то всех стали раздражать ценники, которые заканчиваются на «9.99», так и скидки уже не дают того эффекта, что раньше. Скидки и акции приводят в основном к кратковременному всплеску спроса и продаж — воспользовавшись предложением, клиенты могут спокойно забыть торговую точку. Сделать акции и распродажи максимально эффективными ритейлу помогают инструменты для оптимизации промо, современные методики, которые задействуют аналитику для привлечения и долгосрочного удержания клиентов. В частности, для этого применяются аналитические решения SAS. Они позволяют собрать клиентскую информацию и данные о покупательском поведении и выстраивать с людьми диалог, делая персональные предложения, рекомендации на будущее. Проще говоря, система анализирует информацию об интересах клиента и помогает ритейлеру говорить с ним о том, что ему нужно.

Такой анализ позволяет непросто видеть какой еще товар может заинтересовать клиента, но и разработать стратегии для удержания уходящих клиентов и возврата уже ушедших. Например, крупнейший игрок российской розницы – сеть «Пятерочка» с помощью SAS внедрил решения для удержания клиентов, разработав дифференцированный подход в зависимости от профиля поведения покупателя. Например, чтобы вернуть клиента, ушедшего в сеть конкурента, часть предложений делаются через прямые каналы коммуникации, а часть через партнерские программы. Аналитические прогнозные модели позволяют выявить клиентов, которые в скором времени могут перейти к конкурентам, и сделать таким покупателям встречные предложения, которые помогут их удержать.

Анализ — это основа принятия решений. Нередко без детальной обработки данных, на выходе решения бывают ошибочными. Поэтому, чтобы понять, насколько аргументировано решение, нужны данные. И желательно большие данные, известные также как Big Data. Что значит этот термин в ритейле? Очень полезно владеть максимально доступной информацией о своем покупателе. Причем важен даже не столько социально-демографический портрет, сколько данные о поведении, о перемещениях, привычках, интересах и увлечениях.

Обрабатывая эти данные, ритейл-аналитика SAS генерирует для каждого покупателя отдельный профиль и помогает разработать для него наиболее интересные предложения, нацеленные на конкретные задачи магазина – расширение корзины, увеличение суммы чека или частоты посещений, удержание клиента, расширение клиентской базы и т.д.

Интерес покупателя – это поток. Умеет ли бренд направить этот поток в свой адрес – это и есть основной вопрос. Могут ли специалисты торговой сети сделать клиента лояльным? Могут ли поддерживать эту лояльность? Как привлечь внимание и интерес именно к себе? Аналитика помогает в решении этих задач, помогает увидеть, что за человек перед вами, что вы можете ему предложить, чтобы это отвечало еще и вашим интересам. Успешный продавец знает о покупателе очень многое и знает, как с ним общаться. А в выигрыше в результате остаются все. Клиент приобретает необходимые для него товары. Торговое предприятие, опираясь на персонифицированную систему предложений, укрепляет свои позиции. А государство, в свою очередь, получает прибыль в виде налога с оборота реализуемых товаров.

Добавить комментарий

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.