×
Россия +7 (495) 139-20-33

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

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
1 7921

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 Ане Макаровой


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
    больше года 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
Кейс: как за 30 дней вывести новый сайт в ТОП выдачи Google
Сергей
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Сергей - Прошёл у Паши курс год назад, пытался продвигать свой сайт portativ.org.ua, но особых продвижений нет. Наверное сео уже умерло??
Как стандартизировать данные семантики с помощью логарифмов
Юлий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Юлий - Чем снималась коммерцелизация?
Облако тегов в интернет-магазине: прикладная инструкция по увеличению трафика
Юлия Дмитриева
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Юлия Дмитриева - Согласна с вами, что в любом деле важен индивидуальный подход:)
Специалисты в Рунете заметили глобальную накрутку поведенческих факторов
Дмитрий Кулаевский
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Кулаевский - кто-нибудь знает как с этим бороться? очень много такого трафа идёт с июля, сайт сильно просел
Платные и бесплатные курсы по SEO и интернет-маркетингу для новичков и опытных специалистов
Алексей Терещенко
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей Терещенко - Запустил бесплатный марафон для SEO специалистов с нуля в Фейсбуке. Рекомендую начинать совой путь с него и дальше уже определятся, нравится направление или нет. Так же на базе обучающего марафона есть сообщестово в котором все в удобном формате общаются и постигают профессию. Моя миссия - создать сообщество крутых и образованых seo специалистов и поднять качество услуг на высокий уровень. Кому интересно, присоеденяйтесь www.facebook.com/groups/startseofree/
Яндекс возобновил «показательные порки» за накрутку поведенческих факторов
Антон
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Антон - Никакой не выпал. Кроме клиентского сайта, который проседал из-за скрутки, о чем Я.Поиску сообщали и клиенту тоже. Ноль реакции от поисковика (продолжайте развивать сайт, никаких проблем нет ...). Клиенту надоело и он заказал накрутку у подрядчиков. Мы искренне ждали бана, сообщали об этом клиенту, т.к. мы все таки делаем все остальное для развития. Как итог: с лета полет нормальный. Сайт растет, никаких проблем. Случайно даже стажер палил тех поддержке факт использования накрутки. И ничего. Сайт растет дальше. Если они не могут ничего принять даже после признания факта накрутки, что они могут сделать с жалобами на накрутку конкурентов?! Никогда не одобряли данные методы, но ... похоже ... все работает :)
Михаил Ляшенко (PostMarket): о рынке инфлюенс-маркетинга и рекламе у блогеров
Григорий Романченко
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Григорий Романченко - Неудивительно, что все хвалят PostMarket, это действительно достойный сервис, недавно стали через них продвигать свой продукт, результаты есть, продажи выросли на 40% и это только начало.
Сколько стоит SEO на фрилансе. Кейсы
Людмила
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Людмила - Очень спорная статья. Особенно оценка. К примеру, за 1500 руб. 200 вечных ссылок с быстрой индексацией. Это про какой год? Про 2020? Точно? Собственно, в текущих реалиях при хорошем раскладе за эти деньги можно получить 3-4 качественные ссылки. А никак не 200. Если 200, то такие ссылки, по 7,5 руб. за штуку выбьют сайт за ТОП-100. А заказчик будет в шоке, он же все правильно делал, по инструкции из статьи в уважаемом издании.
«Нет в наличии»: что делать с карточками отсутствующего товара
freyr energy
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
freyr energy - Thank you so much @ admin for share your valuable thoughts and ideas We always enjoy your articles its inspired a lot by reading your articles day by day. So please accept my thanks and congrats for success of your latest series. We hope, you should published more better articles like ever before solar rooftop
Яндекс тестирует оценки сайта в сниппете
Сергей Демин
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Сергей Демин - вопрос такой: где получить оценку о сайте? а не об организации
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
384
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
113
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
91
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!