Как большие сети учатся заранее определять потребности потребителей и подстраиваться под них.
Ритейл и сфера торговли становятся более мультиканальными. Раньше для приготовления ужина нужно было идти за продуктами в ближайший супермаркет, тратить время, блуждая между стеллажей и минуя очереди. Теперь можно заказать доставку продуктов питания, получить их на точке выдачи или приобрести готовый ужин.
Для ритейлеров это означает лишь одно, чтобы быстро и эффективно взаимодействовать с клиентом, надо переходить от массовых коммуникаций к персонализированным. От рекламы на радио и телевидении к диджитал-платформам: мобильным приложениям и сайтам. Ключом к успеху являются Data Science, алгоритмы и аналитика.
Что вы любите и чего хочется в этот вечер: конфет или шоколада, вина или пива, суши или поке-боул с тунцом. Благодаря Big Data мы это знаем и быстро предложим.
Big Data и алгоритмы бесценны
Большие данные и алгоритмы стали главными активами ритейлеров. Раньше мы думали, как сэкономить место для хранения колоссальных массивов информации. Теперь мощности для их хранения стоят копейки, а сама информация бесценна. Сейчас ритейл — это место, где есть развернуться. Особенно айтовцам и дата-сайентистам.
Поэтому компании начали создавать так называемые озера данных (Data Lake). Это огромные хранилища, в которых клиентские данные хранятся в «сыром» виде. Реальную пользу они приносят после их обработки дата-сайентистами и бизнес-аналитиками. Эти данные позволяют анализировать регулярность закупок или время, проведенное на сайте.
Трансформируйся — цифровизируйся. Как меняются украинские бизнесы, и какие тренды в мире
На основании этой информации будет сформирована поведенческая аналитика, которая позволит сделать персональное предложение в момент вашей регулярной активности. Какая от этого польза? В ближайшие годы благодаря работе с Data Lake ритейлеры улучшат алгоритмы управления ценами, ассортиментами, кастомизацией и индивидуализацией.
Яркий пример – семантический поиск товара. Представьте себе, что вечер пятницы после сложной недели, вам хочется вина. В поисковой строке онлайн-супермаркета вы вводите слово «вино», и продавец предлагает вам сотни страниц с белым, красным, сухим, полусладким из Италии, Франции, Аргентины. Без разбора.
Вы, любитель красного сухого из Португалии, тратите время на поиск того единственного. Благодаря выстроенным поведенческим алгоритмам в следующий раз ваше красное сухое будет ждать вас в первых строках поиска.
Тренд будущего: customer journey map
В перспективе, когда «озера» станут «чище», они обрастут экосистемой сервисов и продуктов. Каждый раз, когда вы будете что-то покупать, за вами будет формироваться цифровой след: перечень товаров, время приобретения, вес товара.
Представьте, что вы купили что-то габаритное — елку. Понимая, что вам нужно довезти ее домой, ритейлер делится информацией с сервисом по каршерингу, который работает неподалеку. В момент, когда вам нужна машина, вам приходит персональное предложение в ее аренде, или сервис такси предлагает существенную скидку.
«Озера данных» сформировали удобную цепочку услуг, о которых вы не задумывались еще десять минут назад. «Вы еще не знаете, что этого хотите, а мы уже это предлагаем». Именно так вскоре будет звучать основной лозунг любого бренда.
В будущем бизнесы будут делиться данными между собой, создавая больше возможностей, улучшая жизнь своих клиентов и увеличивая свои доходы. Это называется customer journey map, визуализация пути покупателя. Его эмоции и точки соприкосновения с брендом от появления потребности в продукте до его приобретения.
Где еще ждать прорывов
Есть вызов в ритейла? Проблема бесконечной полки. Вы заходите в онлайн-магазин, чтобы купить новые кроссовки, и сталкиваетесь с параличом выбора. Крупные магазины выдают ассортимент из сотен товаров. Различные цвета, подошвы, бренды, цены. После этого вы обычно идете туда, где будет несколько таргетированных предложений.
Одно из направлений развития – когнитивные вычисления. Это технологии, которые оперативно обработают и извлекут инсайты из большого количества данных, включая фото и аудио. Если традиционная аналитика помогает получить данные, на основе которых компании могут выявить какие-то инсайты, то когнитивные вычисления выдают прогнозы развития событий и на их основе вырабатывают практические рекомендации.
В целом же в розничной торговле становится все больше интересной работы, ведь то, что уже создано в других сферах, в ритейле только начинается. Анализ данных в реальном времени становится основным фактором, определяющим успех ритейлера.
Автор: Иван Славиогло, вице-президент по информационным технологиям Fozzy Group
Источник: ЭП
Перевод: BusinessForecast.by
При использовании любых материалов активная индексируемая гиперссылка на сайт BusinessForecast.by обязательна.