Россия+7 (495) 960-65-87

Big Data в современном ретейле: предиктивные технологии для роста Retention и LTV

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
1 4442

Как меняется ландшафт современного ретейла и почему магазины, до сих пор не использующие возможности больших данных и умных алгоритмов, вскоре могут стать неконкурентоспособными?

Все понимают, что технологии Big Data внедрять необходимо, но зачастую представление об их применении довольно расплывчатое. Мы подготовили подробный материал на основе исследований и лучших российских и зарубежных кейсов.

Изменение ландшафта ecommerce и традиционного ретейла

До появления технологий персонализации, маркетологи определяли потребности клиентов исходя из опросов и анализа продаж. Однако, как выяснилось, такой подход дает результаты мало сопоставимые с реальностью.

В 2018 году H&M терпит падение прибыли на протяжении 10 кварталов подряд, что создало угрозу закрытия компании. Для стабилизации положения были использованы умные алгоритмы, позволившие убрать 40% ассортимента магазина не снизив продажи. Этот эксперимент показал, что ретейлеры не всегда знают, что действительно нужно их клиентам.

Ретейлеры обладают огромным количеством данных, которые можно анализировать и использовать как для коммуникации с клиентами, так и для оптимизации различных процессов внутри компании.

Раньше в сети Walmart работали около тысячи специалистов для анализа 24 тысяч запросов в час. Сейчас для этого используются технологии Big Data, и таким образом современный ретейл переходит от CRM-маркетинга к предиктивным технологиям.

Немного цифр:

  • Стоимость индустрии Big Data достигнет $77 миллиардов к 2023 году.
  • Компании, использующие Big Data отметили увеличение выручки на 8% при снижении общих затрат на 10%.
  • Около 50% компаний говорят о том, что использование Big Data коренным образом изменили курс действий отделов маркетинга и продаж.
  • 79% ретейлеров считают, что отказ от Big Data приведет к потере конкурентоспособности и закрытию бизнеса.

Прогноз роста рынка Big Data, основанный на выручке с 2011 до 2027 гг. (в млн долларов):

Прогноз роста рынка Big Data (2011-2027 гг.)

Главные возможности применения Big Data в ретейле

Одна из важнейших возможностей Big Data – возвращение коммуникации 1:1. До появления масс-маркета и интернет-магазинов продавцы знали своих клиентов в лицо и могли советовать товары, исходя из их предпочтений. Впервые за долгое время, персонализированное обслуживание позволяет индивидуально настраивать коммуникации с покупателями. Чем больше данных удастся собрать, тем точнее рекомендации, а значит выше конверсия и прибыль.

Главные возможности применения Big Data в ретейле:

  • формирование ассортиментной матрицы и оптимизация товарных остатков,
  • распределение товаров между и внутри торговых точек (мерчендайзинг),
  • предсказание спроса,
  • анализ данных программ лояльности,
  • ценообразование, в том числе динамическое,
  • оптимизация маркетинговых и рекламных кампаний,
  • персонализация коммуникации с пользователями во всех каналах.

Как увеличить Retention, LTV и лояльность клиентов с помощью предиктивных технологий

А теперь о самом главном: как использовать предиктивные технологии на практике? Мы хотим поделиться собственными разработками, успешно показавшими себя на российском рынке. Вы можете адаптировать их под свою компанию или брать как шаблон для создания собственных уникальных стратегий.

Персональные рекомендации в режиме real-time

Современные системы предиктивного маркетинга оценивают поведение пользователя, историю покупок и его интересы в режиме реального времени без непосредственного участия со стороны технических специалистов. Это открывает для ретейлеров широкий спектр возможностей персонализации сервиса.

Вы можете персонализировать обслуживание на любом этапе: начиная от сайта, заканчивая регулярными и триггерными рассылками. Чтобы убедиться в эффективности принятых решений, всегда проводите тщательное тестирование.

Для гипермаркета Hoff мы искали наилучшую конфигурацию блоков в карточке товара. Среди 4-х сегментов 2 показали почти нулевые приросты. В то же время выигравший сегмент дал значительный прирост среднего чека и входящего оборота на 5,8%:

Персонализация карточки товара интернет-гипермаркета Hoff

Предиктивный маркетинг в триггерной коммуникации

Интернет-магазины получают огромный массив данных о своих покупателях, на основе которого можно строить цепочки потребления. Каждая транзакция пользователя генерирует несколько цепочек, и появляется расчетная вероятность, какие покупки он совершит.

Механизм предсказания следующей покупки состоит из нескольких этапов:

  • Анализ последовательностей покупок всех клиентов.
  • Выявление статистически значимых цепочек потребления.
  • Прогнозирование совершения покупки в следующем «звене» цепочки потребления после оформления заказа.

Цепочки строятся для всех товарных категорий. Например, вот реальная цепочка потребления одного из магазинов товаров для детей:

Предиктивный анализ потребностей клиентов: реальный пример цепочек потребления

Пользователь может попадать сразу в несколько цепочек потребления, поэтому мы используем сложный механизм группировки предложений, выявляющий, что именно необходимо человеку. На основе этой информации можно составить несколько интересных кампаний. Например, персонализированная подборка в письме «Прогноз следующей наиболее вероятной покупки» (Next Best Offer) предлагает товары по интересам и предыдущим заказам:

Ключевые метрики сценария "Прогноз следующей наиболее вероятной покупки"

Похожий прием используется в сценарии «Предложение товаров повторного спроса». Алгоритм учитывает срок потребления купленных товаров и, когда необходимо пополнить запасы, отправляет клиенту письмо:

Пример письма по сценарию "Предложение товаров повторного спроса"

Использование предпочтений в регулярных рассылках и автоматизация этого процесса

Покупатели оставляют множество информации, которую можно использовать в оригинальных кампаниях. К примеру, если клиент когда-либо совершал покупку одежды, то магазин знает его размер. Это можно использовать уже на этапе формирования предложения товара. В нашем случае – в email-рассылках. Причем можно как исключать товары, которых нет в нужном размере, так и просто выделять подходящие размеры.

Чтобы акцентировать внимание на товаре, можно выделить подходящий размер. Также можно указать смежные размеры (на один больше и меньше):

Использование размеров в рассылке интернет-магазина Westland

Если у вас нет данных для персонализации, то указывайте размеры, которые есть в наличии. У большинства пользователей средние параметры, поэтому информация в письме будет с наибольшей вероятностью будет актуальна.

Работа с размерами в рассылке интернет-магазина Westland (указание размеров в наличии)

Заключение

Сейчас или никогда – это главный девиз компаний, которые еще не внедрили высокие технологии в обслуживание. Можно надеяться на исключительность и лояльных клиентов, но, к сожалению, даже в случае с такими гигантами, как H&M, это может не сработать. Big Data работает на вас и подчеркивает уникальность магазина. Так почему бы не использовать возможности по максимуму? 

(Голосов: 2, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Victor S
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Victor S
    1 месяц назад
    На редкость конкретная и полезная статья про Big Data в ритейле. Что и как надо делать. Я бы добавил еще адаптивных алгоритмов для формирования оптимальной карточки товара в соответствии с меняющимися предпочтениями покупателей. Станет похоже на ИИ.
    -
    0
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Google Data Studio: делаем красивые отчеты по контекстной рекламе для клиентов
Askar Seitov
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Askar Seitov - помогите! не могу понять почему по инструкции в вашей статье добавляю вычистяемые поля просто копирую ваш код, но датастудио выдает ошибку на этот код: Синтаксическая ошибка: Недопустимый входной символ. Убедитесь, что в формуле нет кавычек-лапок.. как это исправить? я все варианты кавычек уже попробовал
Сайт на WordPress: за и против
Мира Смурков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мира Смурков - Людмила, я согласен с большинством комментаторов. Вы хоть один полноценный магазин сделали на этих движках? Woocommerce это система с супер возможностями. И к ней есть дополнительные модули, с функционалом, который вряд ли появиться на Битрикс. А самому это программировать - сотни тысяч рублей на разработку. А приведя в пример сложности с robots.txt и Sitemap вы ставите под вопрос вашу компетенцию в понимании Интернет-бизнеса и веб-разработки в целом. Во-первых это такие мелочи, а во-вторых это все делается на вордпресса за 2 минуты, и опять же с возможностями многократно превышающими Битрикс.
#SEOnews14: мы празднуем – вы получаете подарки!
Rizat Sundetov
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Rizat Sundetov - 14
Война с дубликатами. Как нужно и как не нужно канонизировать URL
Дмитрий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий - Здравствуйте, на сайте возможно несколькими путями дойти до почти одинаковой страницы, те отличаться будет только незначительная часть H1, а контент будет одинаковым, дело в применимости автозапчастей к разным автомобилям. Что из этого будет каноничной ссылкой и какие есть пути для решения подобных ситуаций? 1 - bpauto.ru/catalog/audi/audi-a6/a6-iv-c7-sedan-2011-2014/kuzov-naruzhnaya-chast/dveri-i-komplektuyushchie/dver-perednyaya-levaya/ 2 - bpauto.ru/catalog/audi/audi-a6/a6-iv-c7-rest-sedan-2014-n-v-/kuzov-naruzhnaya-chast/dveri-i-komplektuyushchie/dver-perednyaya-levaya/
Как ускорить сайт на WordPress, чтобы получить 100/100 в Google PageSpeed Insights
Марина Ибушева
46
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Марина Ибушева - Здравствуйте! Все рекламные материалы на SEOnews помечаются. В данном случае мы решили перевести и опубликовать эту статью совершенно бесплатно, так как она показалась нам интересной и вызвала бурное обсуждение среди западных SEO-специалистов. Ссылки мы ставим в конце ко всем материалам, если у них есть первоисточник.
Как выбрать подрядчика для продвижения сайта: 7 уровней воронки поиска
aashutosh
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
aashutosh - data science training institute in noida- Webtrackker Technology (8802820025) providing Data Science Training in Noida. Get ✓ 40 Hours Learning training✓ 70 Hrs Projects ✓ 24 X 7 Support ✓ Job Assistance. WEBTRACKKER TECHNOLOGY (P) LTD. C - 67, sector- 63, Noida, India. E-47 Sector 3, Noida, India. +91 - 8802820025 0120-433-0760 +91 - 8810252423 012 - 04204716 EMAIL:info@webtrackker.com webtrackker.com/Best-Data-Science-Training-Institute-in-Noida.php
Как построить качественный ссылочный профиль на основе конкурентов
Ирина
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ирина - Давно сотрудничаю с megaindex.com и считаю данный сервис одним из лучших в сео сегменте рунета да и не только рунета. Пользуюсь их инструментами для аналитики своих работ и выявлению своих и чужих ошибок. Да и ссылочный профиль, как и говорится в данной статье сделать гораздо проще и правильней при помощи как раз мегаиндекса. Добавлю еще что инструмент для поиска конкурентов у мегаиндекса очень удобный и простой в применении.
Google назвал три главных SEO-фактора
Павел Андрейчук
44
комментария
0
читателей
Полный профиль
Павел Андрейчук - Я бы не стал утверждать что это так. У меня есть ресурс где ссылок.. ну я не знаю, полтинник может быть, вручную проставленные года за 2 и позиции хорошие по могим запросам именно в гугле, в то время как в Яндексе позиции ниже. Хотя конечно с ссылками позиции были бы лучше, наверное, но владелец увы не выделяет бюджет на ссылки.
Чек-лист для аудита рекламных кампаний в Яндекс.Директе и Google Ads
Елена Бикташева
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Елена Бикташева - Спасибо! Была бы еще возможность скачивания.
6 причин, почему нет позиций и трафика
Артур Латыпов
0
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Артур Латыпов - Леонид, да 3 пункта повторяется, согласен. Но сильно актуальны и сейчас, смотрим на сайты, приходящие на SEO, которые ранее продвигались, практически на всех можно что из 6 пунктов найти, исправить и ситуация улучшиться оперативно.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
352
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
105
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
69
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!