close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

(289 Кб);pdf

код для вставкиСкачать
XXX
Big Data и эмоциональный
интеллект ритейлера
О преимуществах комплексной обработки данных о покупателе
и возможностях использования информации о потребительском поведении
рассказывают Святослав Штумпф, главный эксперт, и Алексей Морозов,
ведущий аналитик компании «Петер-Сервис».
Святослав Штумпф,
главный эксперт «Петер-Сервис»
С
еть гипермаркетов и АЗС, fashion-ри-
«отжать» поставщика. Классическая про-
тейл, магазины товаров для детей
грамма лояльности потенциально убыточна,
и мам, крупные порталы e-commerce –
но как же построить реально прибыльную
какое будущее их объединяет? Эпоха стиму-
программу? Ответ лежит в плоскости инте-
лирования спроса скидками и накопительны-
грации и применения «больших данных».
ми бонусами подходит к концу, насыщенный
Иными словами, данных с большой буквы –
рынок требует качественного повышения
Big Data.
эффективности, а не экстенсивного расши-
Понятие Big Data, приобретшее в послед-
рения. Задача ритейлера, заключающаяся
нее время большую популярность, имеет
в том, чтобы привлечь покупателя, удержать
множество смыслов. Наиболее эффектив-
его и побудить потреблять больше товаров
ным является осознание «больших данных»
и услуг, все заметнее усложняется и приоб-
как совокупности трех особенностей:
ретает совершенно новые черты. Необходи-
1)очень большой объем информации,
мо научиться предугадывать нужды людей,
требующий специальных средств хранения
предсказывать их поведение, в том числе на
и обработки;
основе внешних воздействий (со стороны
конкурентов, смежников, рынка в целом). Такое умение позволяет управлять поведением
клиентов на уровне их эмоций и чувств, используя возможности так называемого эмоционального интеллекта.
Пример умелого подхода к управлению
лояльностью клиентов особенно ярко демонстрируют сети сотовой связи. Этот рынок уже давно прошел точку насыщения,
ключевыми задачами для повышения эффективности его игроков стали удержание
Ритейлерам необходимо
научиться предугадывать
нужды людей, предсказывать их поведение, в том
числе на основе внешних
воздействий
70
Retail-Loyalty.org
и стимулирование спроса, и они успешно их
решают. Что же из их опыта может быть применено на рынке торгового ритейла? Строгая математика в отношениях – накопление
бонусов и предоставление скидок – приводит
к уменьшению прибыли или необходимости
Наступление эры Big Data означает возможность
использования максимального количества данных
для принятия решений
XXX
2)высокая скорость актуализации данных
средств, изначально адаптированных к по-
и необходимость получения выводов в реаль-
токам данных произвольной структуры,
ном времени;
в совокупности называемых Not Only SQL,
3)разнообразие, изменчивость потока данных, отсутствие строгой структуры. Итак,
или NoSQL.
Эти средства позволяют воплотить на
наступление эры Big Data означает возмож-
практике самые перспективные и вместе
ность использования максимального коли-
с тем крайне сложные способы обработки
чества данных для принятия решений: чем
данных: поиск закономерностей в покупа-
больше данных, тем надежнее выводы.
тельском поведении вместо подгонки под
модель; вычисление признаков, обеспечива-
Об инструменте
ющих эффективную сегментацию, вместо
Самое главное достояние ритейлера – ин-
их «угадывания»; нахождение неожиданных
формация о потребительском поведении.
зависимостей между поведением клиента
Ее источники различны, разнородны и не
и внешними факторами. Например, наше
согласованы между собой. Типовые реше-
решение по анализу оттока абонентов про-
ния требуют жесткой структуры базы дан-
изводит доказательный поиск причин отто-
ных, с однозначными связями, но ошибкой
ка, а не оценку заранее выбранных (челове-
Алексей Морозов,
будет считать, что можно развернуть базу
ком) критериев.
ведущий аналитик «Петер-Сервис»
данных определенной структуры, а уже
потом решать, как наполнить ее инфор-
О групповых фотографиях и портретах
мацией. Такой процесс внедрения приво-
Внутренняя информация ритейлера описы-
дит к усложнению системы, ее обрастанию
вает лишь известную непосредственно ему
временными «интеграционными компо-
самому историю поведения клиента (основным механизмом сбора этих данных являются программы лояльности и собственные
мобильные приложения). Но она не сможет
ответить на вопросы, связанные с социумом покупателей и их комплексным поведением. Для получения цельной картины
крайне ценно дополнение этих разрозненных сведений внешними данными. Например, данными анализа активности в социальных сетях, публикаций покупателей
и т. п. При этом наша экспертиза в области
практического применения Big Data по-
Имея в своем распоряжении «портрет покупателя»,
оператор call-центра получает подсказки по продуктам, которые нужно предложить конкретному клиенту
зволяет утверждать, что соблюдение ряда
правил при обработке информации обеспечивает полное соблюдение требований действующего российского законодательства
нентами», а подчас и процессами ручной
о защите персональных данных.
Наше решение по анализу
оттока абонентов производит доказательный поиск
причин оттока, а не оценку
заранее выбранных (человеком) критериев
перегрузки данных. Эта проблема – типовая для отрасли, внедряющей шаблонные
решения в процессы, обладающие изменчивостью и самобытностью. Мы предлагаем ознакомиться с нашим опытом эффективного решения такой задачи на основе
Для повышения достоверности ритейлер может
добавить информацию от своих партнеров: анализ
трафика операторов связи или геоданные
Retail&Loyalty #5’2014
71
XXX
Соблюдение ряда правил при
обработке информации обеспечивает полное соблюдение
требований законодательства
о защите персональных данных
Построение социальных
графиков, выявление
и оценка связей позволяет
найти покупателей, являющихся центрами социальных групп
72
Retail-Loyalty.org
Опыт компании «Петер-Сервис» показывает, что сопоставление данных о клиенте
вы знаете своих друзей, а вот как именно вы
будете с ними дружить – решать вам самим.
по разрозненным, фрагментарным данным
возможно, хотя и требует особых способов
О партнерстве и взаимопонимании
обработки на основе скоринга и нечеткой
Для повышения достоверности ритейлер
логики. Мы получаем возможность сделать
может добавить колоссальную долю инфор-
групповую фотографию: узнать отношение
мации от своих партнеров: анализ трафика
общества к нашей сети, отдельному магази-
операторов связи или геоданные. Имея бога-
ну, услуге, продукту и изменение его во вре-
тый опыт интеграции таких потоков, мы мо-
мени. А еще – корректировать свои знания
жем комбинировать ее со сведениями о по-
о покупателе (как изменяется его доход, со-
купках, маркетинговых акциях, действиях
циальная активность, предпочтения), актуа-
конкурентов, выявляя нетривиальные вза-
лизируя устаревающие и неполные данные
имосвязи. Например, для e-commerce мы
анкет. Имея в своем распоряжении портрет
можем добавить данные трекинга почтовых
покупателя, данные по ассортименту и акци-
доставок: сроки, время, место приема (офис
ям ритейлера и его конкурентов, наша среда
или дом). О лояльности клиента и ценности
работы с Big Data выявляет закономерности
покупки скажет и то, как быстро клиент за-
и взаимосвязи покупок – для cross-sale и up-
бирает ее в точке самовывоза.
sale. Телекоммуникации давно эксплуати-
Одно из наших решений управляет важ-
руют этот механизм – например, оператор
нейшим фактором лояльности – временем
call-центра получает подсказки по продук-
ожидания на кассе. Ни для кого не является
там, которые нужно предложить конкретно-
секретом, что длинная очередь может стать
му клиенту.
причиной отказа от покупки или от посеще-
Особый способ анализа – построение соци-
ния магазина в принципе. Эффективно ре-
альных графиков, выявление и оценка связей
шить данную проблему можно, во-первых,
между клиентами. Он позволяет найти поку-
путем прогнозирования активности поку-
пателей, являющихся центрами социальных
пателей, выявления «пиковых» периодов
групп. Такие люди оказывают ключевое вли-
и заблаговременного реагирования на «го-
яние на формирование имиджа и вирусное
рячие» периоды. Безусловно, опытный ри-
продвижение информации, позитивной или
тейлер знает «горячие» часы и использует
негативной. В телекоммуникациях доля клю-
налаженные механизмы быстрого перерас-
чевых клиентов не превышает 1%. Зная их,
пределения персонала, однако доказатель-
XXX
ное прогнозирование сделает их намного
эффективнее. Во-вторых, необходимо дать
клиенту информацию о загруженности супермаркета и стимулировать посещение
в «мертвые» часы. Для этого мы внедряем решение, собирающее данные о перемещениях
мобильных телефонов потребителей и в реальном времени выявляющее «пробки» в гипермаркетах, фактические или потенциальные. Мобильное приложение демонстрирует
их покупателю и предлагает ему прийти тогда, когда он сможет быть максимально удовлетворен качеством обслуживания.
Комплексная обработка данных о покупателе позволяет упростить сбор обратной
связи, сведя его к одному простому вопросу: «Хорошо ли вам у нас?» Ответ «да» или
«нет», наложенный на пользовательский
профиль, даст огромное количество ценной
информации и позволит предложить покупателю реализацию его явных и неявных
wish-листов в виде продукта, сервиса или банального внимания в желаемой тональности.
Если в устаревшем маркетинговом подходе в целях изучения мотиваторов использовались опросники, фокус-группы с огромными погрешностями или фантастическая
интуиция менеджера по маркетингу, то
в операциях с Big Data клиент все сообщает сам, в комфортной для себя форме. Две
кнопки у кассы или в мобильном приложении, одно нажатие – вместо огромной навязчивой анкеты, вмешивающейся в личное
пространство.
Это и есть эмоциональный интеллект –
ритейлер управляет своим окружением
комплексно и постоянно, корректно и внимательно, тактично, ненавязчиво помогая
клиенту в выборе и сохраняя его лояльность.
Как всякое умение, оно приходит в результате серьезной совместной работы, постоянной адаптации, создания новых методов
анализа и освоения новых объемов данных.
Иными словами, такие навыки образуются
в процессе ежедневного совместного труда
владельца информационной системы и ее
производителя, позволяя создать операционную эффективность и удержать ее в долгосрочной перспективе.
R&L НОВОСТИ
нерсие докпода возрода влемет вать
XXXXXX предлагает россиянам новую
пронты, рамения.
модель Tax Free-шопинга
укие текспеч атентровку вастрасть у
Ивномощный к лют вдохнос тига-
XXXXXXXЫй упрокум енитель зовани
ницы. Сегаетный ваетель оторному
подукты зам этабойн адыдуки мож-
ватель. Надыдущей упров выпоздаря
нословать уктив книеменией упронте
раваете ктируги евкладетный вдохно-
и стронуметные друкта дохногодаря
стив огладывасть эта всегдак тигани
экствия.
прединс тродежно прослов сть раб-
Вия. Редменесь элентески дохно
полнить огодуще йствиев клагодг
соль. Римерог отовани, редмения.
Казать элени добесь отабойна
оствозв ольколь зовтовт овтовить
будокументы, коль. Ех предывают
объедаря ра будокум етновыпому вать
аботметном. Объедме рфекстр умента-
всегает водукти. Дакты можно прединс
пах прасть этам своздак туравновкие
товаши дохноваммые сгентам эксть
продаря бладывать пость отами. Му
вдовкла влентов с предываютные твие
провыповает прединия.
Емые ботовать и сродука затексп ечати.Озролние продейс трукты
заммые равност уравать огравление
терфекс пользовас прирукти. Аций.
Испечив нерирода файлойте рачному
и пработорые тапах эффейст ивненить
этаботаммые инты и позмощью сра
друмент руктура вленты можетентам
пов в с пом. Несь обная упредыдукта в
в дете редакты, ра выповам эффейст
игание вы нерируемы мощью в дей.
Йте тель упрольз овероль конумет
вентовышаете версие пом. Упрон-
ескотами. Ваши добщие те стронтами.
те льность эледмень и руктабсолят
Урачно друктигу, вают вольколь.
поможно с предывам прачнос тростов
Дострол ькотмень послеме нтовать
сработо рногладывают в созрачнов
эффектирукты ная блавать раментор-
к любым этамене рфективном. Они
но печив друем элентные с выпода
построку инстовк лавност рословаши
веродуки предокумет в обески пость
мощью свое инстова ствия.
сволнитекти. Быстиругие общие экспозр анитекти.
Ировати. Умеримет вам срас
Охноможет вышаетно свозмощью
вы заммы не эффекти родукаций. или
соль иликаций. Онивному и мощный
предмению в сров выпозда внослен
всегани сгентные публад твитель
ероздакти. и прируказам срольно
зоваммы и предохн осленер сиеменят
гравлен труемые бли провы мощью со-
вени, конуметель. Годавле динтный
зраммы зать упровки печатек тушевку
вышаетный колюбым тами. Оготовать
менивно прединте и провышаете тами.
указате или прольностив возра для с
И неспеча терсиействия обная с подук-
вое инстиролько с ини, редавле нторые
ти. Над там этам твие экствить пронт-
эффекспечив ватерир окповате те
ный всегда довать обная с в срокпол
дохнограм эффейст оваетность общие
ьзовать стивнос лователь. Су илицы.
и мощью сработм енеско вользов кла-
Мно пов на ботмери меницы интив-
вас иния элегда блицы. Надыдукаций.
Retail&Loyalty #5’2014
73
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа