Подписаться
Читать в телеграм
Первый тренд связан с конвергенцией каналов продаж. Все чаще покупатели приходят в магазин, чтобы посмотреть на товар вживую, изучить его характеристики, проконсультироваться у продавца и… купить в интернет-магазине. Значит, ритейлер должен сделать все возможное, чтобы товар приобрели именно на его ресурсе – ему нужно предложить покупателю конкурентную стоимость. Как это сделать? Идентифицировать покупателя при его посещении магазина, даже если он ничего не купил, и сделать спецпредложение. Это возможно путем определения его мобильного устройства и анализа маршрута перемещения по магазину (при условии что включен Wi-Fi или Bluetooth и покупатель дал согласие на такой анализ). На первый взгляд кажется, что, собирая информацию таким простым способом, невозможно получить сколь-нибудь значимую аналитику. Но это не так. Можно, например, построить тепловую карту популярности различных зон магазина, определить конверсию, понять, какие маршруты являются самыми распространенными и какие чаще заканчиваются покупками. Мы можем узнать, сколько времени в среднем покупатели проводят в магазине, как часто они приходят за покупками, понять, как влияет продолжительность пребывания на конверсию.
Если же, затратив чуть больше усилий и средств, интегрировать Wi-Fi-аналитику с кассовым ПО и системой лояльности, можно построить подробный профиль клиента. При этом уже сегодня торговые сети озабочены тем, чтобы не просто иметь такой профиль, но и «узнать» клиента, когда он пришел на сайт. Компаниям необходимо объединять данные интернет-покупок с информацией о покупках в оффлайне, чтобы за то время, пока потенциальный покупатель делает 2–3 клика на странице магазина, спрогнозировать, что же именно он ищет, и подсказать нужный товар. В нашем портфеле есть продукты для решения таких задач, мы как интегратор выполняем весь спектр работ – от монтажа устройств до разработки и внедрения специализированного ПО. Это и аналитический софт, и средства интерактивной коммуникации с покупателями в магазинах (например, наш продукт Jet Toolbar). Мы также оказываем услуги по анализу данных с применением методов машинного обучения, по информационно-аналитическому обслуживанию. При таком подходе компания не задумывается о том, как работает ПО и где оно установлено, он получает информацию для принятия решений в максимально удобном для восприятия виде.
Второй тренд – это глубокая аналитика. По объемам накопленных данных крупные предприятия розничной торговли уступают, пожалуй, только сотовым операторам. Постепенно приходит понимание, что это один из наиболее важных активов компании. Проводя глубокий анализ этих данных, ритейлер может более качественно сегментировать клиентскую базу, выявлять неочевидные зависимости в потребительских предпочтениях и, как следствие, более качественно управлять ассортиментом и складскими остатками. В итоге это дает повышение лояльности покупателей, среднего чека и общей прибыли.
Что мы понимаем под глубоким анализом? Это не просто статистика продаж и расчет себестоимости. На таких объемах данных, которые есть у ритейлеров, можно применять методы машинного обучения, позволяющие прогнозировать значения показателей, с определенной степенью достоверности вычислять атрибуты, которые не заполнены в базе данных. Например, определить наиболее вероятный товар, потребность в котором возникнет у покупателя через неделю/месяц. Или определить, к какой группе относится покупатель – холостой мужчина с высоким уровнем дохода, молодая мама и т.д., – и строить коммуникации с клиентом, исходя из этого. Опыт интеграторов, особенно имеющих в своем активе проекты для сотовых операторов, в таких случаях бывает крайне полезным.
Уже не первый год мы произносим слово «омниканальность», пришло время подвести некоторые итоги. Сегодня многие торговые сети наряду с CRM и системами лояльности внедряют e‑commerce-решения. При ближайшем рассмотрении эта задача оказывается не такой простой, как хотелось бы. Основные сложности возникают на стыке информационных систем: заказы, принятые через интернет-магазин, «не доезжают» до хранилища данных и не попадают в статистику, остатки вовремя не обновляются, возникают разночтения в данных из различных систем и т.д. В режиме «пожара» такие проблемы могут быть решены с помощью дополнительного интеграционного тестирования, здесь важно, чтобы команда, которая его проводит, хорошо знала весь ландшафт заказчика. Системно же это решается изменением парадигмы интеграции. Первостепенная задача здесь – найти надежного партнера, способного качественно реализовать столь сложный проект.
Евгений Колесников
Директор Центра машинного обучения компании "Инфосистемы Джет"
Комментарий
Тренд, который будет особенно актуален для ритейлеров в ближайшие годы, – так называемая дополненная реальность. Эта технология позволяет отображать дополнительную информацию на экране гаджета, который имеет камеру и может выводить захваченное изображение, например Google Glass. По сути, дополненная реальность меняет пользовательский опыт не только в «каменном» магазине, но и в интернет-магазинах. Так о чем же идет речь? Самое очевидное применение дополненной реальности – это навигатор по магазину. Ваш смартфон подсказывает, где нужно повернуть, чтобы совершить все необходимые покупки, список которых вы сформировали еще дома. Но это не только сам маршрут, но и место товара на полке, его цена, информация о скидках и спецпредложениях. На рынке уже появляются прототипы товарных тележек со встроенными планшетом и сканером самообслуживания (например, от компании Tesco).
Итак, клиент еще дома определил, что ему нужно, в процессе ему помогает рекомендательная система, которая базируется на истории покупок не только этого клиента, но и похожих на него людей. Уже в магазине сервис прокладывает такой маршрут, при котором покупатель может совершить наибольшее число нужных покупок. Пока он будет путешествовать по магазину, ему будут предлагать те товары, которые он, возможно, забыл приобрести.
Представим покупателя, который собрался в отпуск. Анализ соцсетей и социальных графов позволяет узнать, куда и когда именно. Далее поднимается история его предыдущих покупок и покупок тех, кто уже летал по этому направлению. Так что задача определить, что нужно покупателю, не так уж и сложна.