Зачем собирать большие данные
в рознице
Эффективные способы применения Big Data
для магазинов
Некоторые компании уже озаботились набором критической массы данных, и для них мы распишем что с этими данными делать.

Какие типы Big Data собирает обычный магазин?

  1. Данные о продажах.
  2. Информация о просмотрах каталога товаров.
  3. Данные из программы лояльности.
  4. История браузинга клиента.
  5. Профили в соцсетях, используемые для регистрации.
  6. Данные о взаимодействии сотрудников и клиентов.

Мы нашли несколько способов применения Big Data, эффективных даже для небольшого магазина. Давайте пройдемся по конкретным типам данных.

1. Данные по продажам

Данные из чека – наш основной актив. Название товара, сумма, частота покупки, давность предыдущей покупки, количество товара, его качественные характеристики… Все эти вещи складываются в красивую мозаику, дающую довольно точную картину – что и как предлагать каждому покупателю.

Но – только постоянному. Поэтому так важно завести клиента в программу лояльности. Владельцы карт и личных кабинетов помогают нам изучать их потребности и делать персональные предложения со значительно большей частотой отклика, чем огульные рассылки. Пример с «Адамасом» удивил даже нас – производителей сервиса для работы с Big Data.

2. Каталог товаров

Не только покупки, но и предпочтения при просмотре каталога позволяют сделать вывод о потребительских предпочтениях, социально-демографическом статусе, уровне доходов, составе семьи, наличию автомобиля, домашних животных и так далее. Допустим, заказывая продукты онлайн, вы никогда не кладете в корзину собачий корм, хотя и просматриваете этот раздел регулярно. Значит, собака у вас есть, но предложение пока не выгодно. Статистика помогает добавить новые товарные позиции, в том числе и по поисковым запросам, выложить новые корма в акцию – изучать и удовлетворять реальный спрос.

3. Данные из программы лояльности

Там хранится не только вся история покупок клиента, но и история коммуникаций – что он пропустил мимо ушей, а на что откликнулся. Это помогает сделать тонкую настройку специальных предложений.

4. История браузинга по сайту

Подглядим немного за сомнениями и желаниями покупателя. Что искал на сайте, что отложил в корзину, но не оплатил, что приобрел. Здесь мы можем не только «догонять» его, напоминая о «хотелках». Сравнив эти данные с историей покупок офлайн, можно еще глубже узнать стратегию поведения клиента.

5. Профили в соцсетях

Изучая покупателей, зарегистрированных в магазине через соцсети, маркетологи видят профили реальных клиентов. Это помогает составить еще более релевантное предложение. Настоящий человек всегда подробнее продемонстрирует портрет покупателя, чем абстрактные диаграммы, пусть и на основе Big Data. Обогатить данные можно, используя интересы и другие параметры из профилей в социальных сетях.

6. Данные о сотрудниках

Последний пункт бонусный. Эта информация поможет менеджменту магазина на основе изучения программы лояльности выяснить, кто из сотрудников продуктивнее работает с клиентами на каждом этапе.


Подытожим. Как использовать обозначенные типы Big Data?
• Формулировать персональные предложения покупателям.
• Скорректировать выкладку товара.
• Обновить ассортимент товаров.
• Получить «реальный» портрет покупателя.
• Использовать данные при работе с персоналом.

Конкретные примеры использования мы осветим в следующих постах. О какой крупной компании в кейсе пойдет речь, пока не раскроем, но намекнем, что дела там сложились как разноцветные детали – в единое целое.
О компании «ЛАНИТ Омни»
Компания «ЛАНИТ Омни» входит в группу компаний ЛАНИТ и специализируется на услугах по управлению покупательским поведением для розничных сетей. В портфеле компании несколько продуктов: программа лояльности RightWay, сервис персональных рекомендаций покупателям ClearFuture, построенный на основе метода предиктивной аналитики, предоплаченные подарочные карты CardSmile.
www.omnichannel.ru

О группе компаний ЛАНИТ
ЛАНИТ – «ЛАборатория Новых Информационных Технологий» ведущая в России и СНГ многопрофильная группа ИТ-компаний. Создана в 1989 году. Предоставляет полный комплекс ИТ-услуг, число которых неуклонно увеличивается за счет освоения передовых и наиболее востребованных технологий и решений. ЛАНИТ является партнером более 250 основных мировых производителей оборудования и программных решений в области высоких технологий. На предприятиях ЛАНИТ работает стабильная и высокопрофессиональная команда общей численностью 8400 человек.
Рейтинговым агентством «Эксперт РА» ЛАНИТ признан лидером отечественного рынка информационных и телекоммуникационных технологий. По данным международной компании IDC, занимает первое место по объему выручки среди компаний, оказывающих ИТ-услуги в России.
www.lanit.ru

Прочитайте еще