×
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 10017

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 Марине Ибушевой


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
Алгоритм продвижения сайта через Pinterest
Виктор Гаврюков
28
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - В самом вверху есть ссылка на мою группу в ВК, там где автор материала. Через группу и свяжитесь со мной_)
Как забрать 5 мест в выдаче из 10. Кейс-эксперимент
Виктор Гаврюков
28
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - такое можно делать и с ВЧ_)
Ссылочный апдейт Google: что изменится для SEO-специалистов в рунете
Тимур
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Тимур - Понял, спасибо за информацию.
3 основные ошибки, которые допускают владельцы сайтов при продвижении
Виктор Гаврюков
28
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - Не обращай внимания_) Если у тебя хороший ресурс, то ты будешь первоисточником, и все кто своровал, автоматически начнут на тебя ссылаться, точнее, так гугл будет считать_)
Как продвинуть сайт по коммерческим запросам в ТОП-10 с помощью ресурса Reddit
Denis Zar
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Denis Zar - пользовались услугами по продвижению на реддит от reddit-marketing.pro?
Как мы увеличили трафик из Яндекса более чем в 3 раза за неделю на сайте клиники. Кейс
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - У большинства сайтов произошел рост в Гугле в декабре и в марте Яндекса. Ваши шаманства тут не причём :)
Как доработка структуры вывела сайт в ТОП-10 Google и увеличила трафик в 2 раза. Кейс Связной Трэвел
Дмитрий
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий - Вероятнее всего было обновление Google и позиции были снижены в связи с низкой скоростью загрузки страниц (так как доработке ведутся не только по SEO, но и в целом по функционалу сайта, появляются новые скрипты). В этот период в Google Search Console увеличилось количество страниц с низкой скоростью загрузки. Мы выявили несколько проблем, которые снижают скорость загрузки страниц и выдали рекомендации по их устранению. Пока данные рекомендации находятся в работе. Также был проведен анализ EAT факторов и проверка сайта на соответствие требованиям Google к YMYL сайта, выданы рекомендации по доработке данных факторов (ждем внедрения наших рекомендаций, поделимся потом результатами).
Как добавить и подтвердить карточки компании в Google Мой бизнес
Кристина
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Кристина - Здравствуйте! Реклама сервиса Google? Кажется, в рекламе не нуждаются :)
Как поступить в ситуации, когда конкурент рекламируется по вашим брендовым запросам. Кейс
Гость
47
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Гость - поржал с Тинькофф банк и точка)))
Вечные ссылки: зачем они нужны и где их взять
Павел Павлов
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Павел Павлов - Покупаю только на сапе и те арендованные остальная масса ссылок это крауд ссылки
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
385
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
114
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
92
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
62
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!