Как търговците на дребно използват големи данни, за да подобрят персонализацията в три ключови аспекта за купувача – асортимент, оферта и доставка, разказано в Umbrella IT
Големите данни са новият петрол
В края на 1990-те години предприемачи от всички сфери на живота осъзнаха, че данните са ценен ресурс, който, ако се използва правилно, може да се превърне в мощен инструмент за влияние. Проблемът беше, че обемът на данните се увеличи експоненциално, а методите за обработка и анализ на информация, които съществуваха по това време, не бяха достатъчно ефективни.
През 2000-те технологиите направиха квантов скок. На пазара се появиха мащабируеми решения, които могат да обработват неструктурирана информация, да се справят с високи натоварвания, да изграждат логически връзки и да превеждат хаотични данни в интерпретируем формат, който може да бъде разбран от човек.
Днес големите данни са включени в една от деветте области на програмата за цифрова икономика на Руската федерация, заемайки първите редове в рейтингите и позициите на разходите на компаниите. Най-големите инвестиции в технологиите за големи данни се правят от компании от търговския, финансовия и телекомуникационния сектор.
Според различни оценки текущият обем на руския пазар на големи данни е от 10 милиарда до 30 милиарда рубли. Според прогнозите на Асоциацията на участниците на пазара на големи данни до 2024 г. той ще достигне 300 милиарда рубли.
След 10-20 години големите данни ще станат основно средство за капитализация и ще играят роля в обществото, сравнима по важност с енергетиката, смятат анализаторите.
Формули за успех в търговията на дребно
Днешните купувачи вече не са безлична маса от статистики, а добре дефинирани личности с уникални характеристики и нужди. Те са селективни и ще преминат към марката на конкурента без съжаление, ако офертата им изглежда по-привлекателна. Ето защо търговците на дребно използват големи данни, което им позволява да взаимодействат с клиентите по целенасочен и точен начин, фокусирайки се върху принципа „уникален потребител – уникална услуга“.
1. Персонализиран асортимент и ефективно използване на пространството
В повечето случаи окончателното решение „купуване или некупуване“ се взема вече в магазина близо до рафта със стоки. Според статистиката на Nielsen купувачът прекарва само 15 секунди в търсене на правилния продукт на рафта. Това означава, че за бизнеса е много важно да достави оптималния асортимент на конкретен магазин и да го представи правилно. За да може асортиментът да отговаря на търсенето, а дисплеят да насърчава продажбите, е необходимо да се изучават различни категории големи данни:
- местна демография,
- платежоспособност,
- възприятие за купуване,
- покупки по програма за лоялност и много други.
Например, оценката на честотата на покупките на определена категория стоки и измерването на „превключваемостта“ на купувача от един продукт към друг ще помогне незабавно да разбере кой артикул се продава по-добре, кой е излишен и следователно по-рационално да преразпределя паричните средства ресурси и планирайте складово пространство.
Отделно направление в развитието на решения, базирани на големи данни, е ефективното използване на пространството. Това са данни, а не интуиция, на които мърчандайзерите сега разчитат, когато подреждат стоките.
В хипермаркетите на X5 Retail Group продуктовите оформления се генерират автоматично, като се вземат предвид свойствата на търговското оборудване, предпочитанията на клиентите, данните за историята на продажбите на определени категории стоки и други фактори.
В същото време правилността на оформлението и броят на стоките на рафта се наблюдават в реално време: видео анализите и технологиите за компютърно зрение анализират видеопотока, идващ от камерите, и подчертават събитията според зададените параметри. Например служителите на магазина ще получат сигнал, че бурканите с консервиран грах са на грешното място или че кондензираното мляко е изтекло на рафтовете.
2. Персонализирана оферта
Персонализирането за потребителите е приоритет: според проучване на Edelman и Accenture, 80% от купувачите са по-склонни да купят продукт, ако търговецът на дребно направи персонализирана оферта или даде отстъпка; освен това 48% от анкетираните не се колебаят да отидат при конкуренти, ако препоръките за продукти не са точни и не отговарят на нуждите.
За да отговорят на очакванията на клиентите, търговците на дребно активно внедряват ИТ решения и инструменти за анализ, които събират, структурират и анализират клиентски данни, за да помогнат за разбирането на потребителя и да изведат взаимодействието на лично ниво. Един от популярните сред купувачите формати – секцията с продуктови препоръки „може да се интересувате“ и „купете с този продукт“ – също се формира въз основа на анализ на минали покупки и предпочитания.
Amazon генерира тези препоръки с помощта на алгоритми за съвместно филтриране (метод за препоръки, който използва известните предпочитания на група потребители, за да предвиди неизвестните предпочитания на друг потребител). Според представители на компанията 30% от всички продажби се дължат на препоръчителната система на Amazon.
3. Персонализирана доставка
За съвременния купувач е важно бързо да получи желания продукт, независимо дали става въпрос за доставка на поръчка от онлайн магазин или пристигането на желаните продукти на рафтовете на супермаркета. Но само скоростта не е достатъчна: днес всичко се доставя бързо. Индивидуалният подход също е ценен.
Повечето големи търговци на дребно и превозвачи разполагат с превозни средства, оборудвани с много сензори и RFID тагове (използвани за идентифициране и проследяване на стоки), от които се получават огромни количества информация: данни за текущото местоположение, размер и тегло на товара, задръствания, метеорологични условия и дори поведението на водача.
Анализът на тези данни не само помага да се създаде най-икономичното и най-бързо проследяване на маршрута в реално време, но също така осигурява прозрачност на процеса на доставка за купувачите, които имат възможност да следят напредъка на своята поръчка.
За съвременния купувач е важно да получи желания продукт възможно най-скоро, но това не е достатъчно, потребителят също се нуждае от индивидуален подход.
Персонализирането на доставката е ключов фактор за купувача на етапа „последна миля“. Търговец на дребно, който комбинира клиентски и логистични данни на етапа на вземане на стратегически решения, ще може незабавно да предложи на клиента да вземе стоката от мястото на издаване, където ще бъде най-бързо и най-евтино да я достави. Предложението за получаване на стоката на същия или на следващия ден, заедно с отстъпка от доставката, ще насърчи клиента да отиде дори до другия край на града.
Amazon, както обикновено, изпревари конкуренцията, като патентова технология за прогнозна логистика, задвижвана от прогнозен анализ. Основното е, че търговецът на дребно събира данни:
- за минали покупки на потребителя,
- за продуктите, добавени в количката,
- относно продуктите, добавени към списъка с желания,
- относно движенията на курсора.
Алгоритмите за машинно обучение анализират тази информация и предвиждат кой продукт е най-вероятно да купи клиентът. След това артикулът се изпраща чрез по-евтина стандартна доставка до центъра за доставка, който е най-близо до потребителя.
Съвременният купувач е готов да плати за индивидуален подход и уникално изживяване двойно – с пари и информация. Осигуряването на подходящо ниво на обслужване, като се вземат предвид личните предпочитания на клиентите, е възможно само с помощта на големи данни. Докато лидерите в индустрията създават цели структурни звена за работа с проекти в областта на големите данни, малкият и среден бизнес залагат на кутийни решения. Но общата цел е да се изгради точен потребителски профил, да се разберат проблемите на потребителите и да се определят тригерите, които влияят на решението за покупка, да се подчертаят списъците за покупки и да се създаде цялостна персонализирана услуга, която ще насърчи купуването все повече и повече.