Як рытэйлеры выкарыстоўваюць вялікія дадзеныя для паляпшэння персаналізацыі ў трох ключавых для пакупніка аспектах - асартыменце, прапанове і дастаўцы, расказалі ў Umbrella IT
Вялікія дадзеныя - гэта новая нафта
У канцы 1990-х гадоў прадпрымальнікі з усіх слаёў грамадства зразумелі, што даныя з'яўляюцца каштоўным рэсурсам, які пры правільным выкарыстанні можа стаць магутным інструментам уплыву. Праблема заключалася ў тым, што аб'ём дадзеных павялічваўся ў геаметрычнай прагрэсіі, а метады апрацоўкі і аналізу інфармацыі, якія існавалі ў той час, былі недастаткова эфектыўнымі.
У 2000-я гады тэхналогіі зрабілі значны скачок. На рынку з'явіліся маштабуюцца рашэнні, якія могуць апрацоўваць неструктураваную інфармацыю, спраўляцца з высокімі нагрузкамі, выбудоўваць лагічныя сувязі і перакладаць хаатычныя дадзеныя ў інтэрпрэтуемы фармат, зразумелы чалавеку.
Сёння вялікія дадзеныя ўваходзяць у адзін з дзевяці напрамкаў праграмы «Лічбавая эканоміка РФ», займаючы верхнія радкі ў рэйтынгах і артыкулах расходаў кампаній. Найбольшыя інвестыцыі ў тэхналогіі вялікіх даных робяць кампаніі з гандлёвага, фінансавага і тэлекамунікацыйнага сектараў.
Бягучы аб'ём расійскага рынку вялікіх дадзеных, па розных ацэнках, складае ад 10 млрд да 30 млрд рублёў. Па прагнозах Асацыяцыі ўдзельнікаў рынку вялікіх даных, да 2024 года ён дасягне 300 мільярдаў рублёў.
Праз 10-20 гадоў вялікія дадзеныя стануць асноўным сродкам капіталізацыі і будуць гуляць у грамадстве ролю, параўнальную па значнасці з энергетычнай галіной, лічаць аналітыкі.
Формулы поспеху ў рознічным гандлі
Сённяшнія пакупнікі - гэта ўжо не безаблічная маса статыстыкі, а выразныя асобы з унікальнымі характарыстыкамі і патрэбамі. Яны выбарчыя і без шкадавання пяройдуць на марку канкурэнта, калі іх прапанова падасца больш прывабнай. Менавіта таму рытэйлеры выкарыстоўваюць вялікія даныя, якія дазваляюць мэтанакіравана і дакладна ўзаемадзейнічаць з кліентамі, арыентуючыся на прынцып «унікальны спажывец - унікальная паслуга».
1. Індывідуальны асартымент і эфектыўнае выкарыстанне прасторы
У большасці выпадкаў канчатковае рашэнне «купляць ці не купляць» прымаецца ўжо ў краме каля паліцы з таварамі. Паводле статыстыкі Nielsen, пакупнік марнуе ўсяго 15 секунд на пошук патрэбнага тавару на паліцы. Гэта значыць, што для бізнесу вельмі важна паставіць у канкрэтны магазін аптымальны асартымент і правільна яго прадставіць. Каб асартымент адпавядаў попыту, а выкладка спрыяла продажам, неабходна вывучаць розныя катэгорыі вялікіх дадзеных:
- мясцовая дэмаграфія,
- плацежаздольнасць,
- пакупніцкае ўспрыманне,
- пакупкі па праграме лаяльнасці і многае іншае.
Напрыклад, ацэнка частаты пакупак той ці іншай катэгорыі тавараў і вымярэнне «переключаемости» пакупніка з аднаго тавару на іншы дапаможа адразу зразумець, які тавар прадаецца лепш, які лішні, а значыць, больш рацыянальна пераразмяркоўваць грашовыя сродкі. рэсурсы і спланаваць прастору крамы.
Асобны кірунак у развіцці рашэнняў на аснове вялікіх даных - эфектыўнае выкарыстанне прасторы. Менавіта на дадзеныя, а не на інтуіцыю, цяпер абапіраюцца мерчандайзеры пры раскладцы тавараў.
У гіпермаркетах X5 Retail Group таварныя макеты фарміруюцца аўтаматычна з улікам уласцівасцяў гандлёвага абсталявання, пераваг пакупнікоў, дадзеных аб гісторыі продажаў асобных катэгорый тавараў і іншых фактараў.
Пры гэтым правільнасць раскладкі і колькасць тавараў на паліцы адсочваецца ў рэжыме рэальнага часу: відэааналітыка і тэхналогіі камп'ютэрнага зроку аналізуюць відэаструмень, які ідзе ад камер, і вылучаюць падзеі па зададзеных параметрах. Напрыклад, супрацоўнікі крамы атрымаюць сігнал, што банкі з кансерваваным гарошкам апынуліся не ў тым месцы або што на прылаўках скончылася згушчанае малако.
2. Персаналізаваная прапанова
Персаналізацыя для спажыўцоў з'яўляецца прыярытэтам: паводле даследаванняў Edelman і Accenture, 80% пакупнікоў з большай верагоднасцю купяць прадукт, калі рознічны гандляр робіць персаналізаваную прапанову або дае зніжку; больш за тое, 48% рэспандэнтаў без ваганняў звяртаюцца да канкурэнтаў, калі рэкамендацыі па прадуктах недакладныя і не адпавядаюць патрэбнасцям.
Каб задаволіць чаканні кліентаў, рознічныя гандляры актыўна ўкараняюць ІТ-рашэнні і інструменты аналітыкі, якія збіраюць, структуруюць і аналізуюць даныя кліентаў, каб дапамагчы зразумець спажыўца і вывесці ўзаемадзеянне на асабісты ўзровень. Адзін з папулярных сярод пакупнікоў фарматаў - раздзел рэкамендацый тавараў «можа вас зацікавіць» і «купляйце з гэтым таварам» - таксама фарміруецца на аснове аналізу мінулых пакупак і пераваг.
Amazon стварае гэтыя рэкамендацыі з дапамогай алгарытмаў сумеснай фільтрацыі (метад рэкамендацыі, які выкарыстоўвае вядомыя перавагі групы карыстальнікаў для прагназавання невядомых пераваг іншага карыстальніка). Па словах прадстаўнікоў кампаніі, 30% усіх продажаў прыходзіцца на рэкамендацыйную сістэму Amazon.
3. Персаналізаваная дастаўка
Сучаснаму пакупніку важна хутка атрымаць жаданы тавар, незалежна ад таго, дастаўляецца гэта заказ з інтэрнэт-крамы або паступленне жаданага тавару на паліцы супермаркета. Але адной хуткасці недастаткова: сёння ўсё дастаўляецца хутка. Каштоўны і індывідуальны падыход.
Большасць буйных рознічных гандляроў і перавозчыкаў маюць транспартныя сродкі, абсталяваныя мноствам датчыкаў і тэгаў RFID (выкарыстоўваюцца для ідэнтыфікацыі і адсочвання тавараў), з якіх атрымліваюцца велізарныя аб'ёмы інфармацыі: дадзеныя аб бягучым месцазнаходжанні, памеры і вазе грузу, загружанасці дарожнага руху, умовах надвор'я , і нават паводзіны кіроўцы.
Аналіз гэтых даных не толькі дапамагае стварыць найбольш эканамічны і хуткі маршрут праходжання ў рэжыме рэальнага часу, але і забяспечвае празрыстасць працэсу дастаўкі для пакупнікоў, якія маюць магчымасць адсочваць ход выканання замовы.
Сучаснаму пакупніку важна як мага хутчэй атрымаць жаданы тавар, але гэтага мала, спажыўцу патрэбен яшчэ і індывідуальны падыход.
Персаналізацыя дастаўкі з'яўляецца ключавым фактарам для пакупніка на этапе «апошняй мілі». Рытэйлер, які аб'ядноўвае кліенцкія і лагістычныя дадзеныя на этапе прыняцця стратэгічных рашэнняў, зможа аператыўна прапанаваць кліенту забраць тавар з пункта выдачы, куды яго даставіць будзе найбольш хутка і танна. Прапанова атрымаць тавар у той жа дзень або на наступны, а таксама зніжка на дастаўку заахвоцяць кліента паехаць нават на іншы канец горада.
Amazon, як звычайна, апярэдзіў канкурэнтаў, запатэнтаваўшы тэхналогію прагнастычнай лагістыкі, заснаваную на прагнастычнай аналітыцы. Сутнасць у тым, што рознічны гандляр збірае дадзеныя:
- пра мінулыя пакупкі карыстальніка,
- аб прадуктах, дададзеных у кошык,
- аб прадуктах, дададзеных у спіс пажаданняў,
- аб рухах курсора.
Алгарытмы машыннага навучання аналізуюць гэтую інфармацыю і прадказваюць, які прадукт, хутчэй за ўсё, купіць кліент. Затым тавар адпраўляецца больш таннай стандартнай дастаўкай у бліжэйшы да карыстальніка цэнтр дастаўкі.
Сучасны пакупнік гатовы плаціць за індывідуальны падыход і унікальны вопыт двойчы – грашыма і інфармацыяй. Забяспечыць належны ўзровень сэрвісу з улікам асабістых пераваг кліентаў магчыма толькі з дапамогай Big Data. Пакуль лідэры індустрыі ствараюць цэлыя структурныя падраздзяленні для працы з праектамі ў сферы вялікіх дадзеных, малы і сярэдні бізнес робіць стаўку на скрынкавыя рашэнні. Але агульная мэта складаецца ў тым, каб пабудаваць дакладны профіль спажыўца, зразумець пакуты спажыўца і вызначыць трыгеры, якія ўплываюць на рашэнне аб куплі, вылучыць спісы пакупак і стварыць комплексную персаналізаваную паслугу, якая будзе стымуляваць купляць усё больш і больш.