Big Data в современном ретейле: предиктивные технологии для роста Retention и LTV

Ни дать ни взять меняется ландшафт современного ретейла и почему магазины, до самого сих пор не использующие возможности больших данных и умных алгоритмов, абие могут стать неконкурентоспособными?

Все понимают, что технологии Big Data насаждать необходимо, но зачастую представление об их применении вдоволь расплывчатое. Мы подготовили подробный материал на основе исследований и лучших российских и зарубежных кейсов.

Отклонение ландшафта ecommerce и традиционного ретейла

До появления технологий персонализации, маркетологи определяли потребности клиентов исходя с опросов и анализа продаж. Однако, как выяснилось, таковой подход дает результаты мало сопоставимые с реальностью.

В 2018 году H&M терпит декадентство прибыли на протяжении 10 кварталов подряд, ровно создало угрозу закрытия компании. Для стабилизации положения были использованы умные алгоритмы, позволившие снять 40% ассортимента магазина не снизив продажи. Этот опыт показал, что ретейлеры не всегда знают, будто действительно нужно их клиентам.

Ретейлеры обладают огромным счетом данных, которые можно анализировать и использовать как с целью коммуникации с клиентами, так и для оптимизации различных процессов в недрах компании.

Раньше в сети Walmart работали около тысячи специалистов на анализа 24 тысяч запросов в час. Сейчас с целью этого используются технологии Big Data, и таким образом сегодняшний ретейл переходит от CRM-маркетинга к предиктивным технологиям.

Луч цифр:

• Стоимость индустрии Big Data достигнет $77 миллиардов к 2023 году.
• Компании, использующие Big Data отметили суммирование выручки на 8% при снижении общих затрат сверху 10%.
• Около 50% компаний говорят о том, что исчерпание Big Data коренным образом изменили курс действий отделов маркетинга и продаж.
• 79% ретейлеров считают, отчего отказ от Big Data приведет к потере конкурентоспособности и закрытию бизнеса.

Предвидение роста рынка Big Data, основанный на выручке с 2011 задолго. Ant. с 2027 гг. (в млн долларов):

Главные возможности применения Big Data в ретейле

Одна с важнейших возможностей Big Data – возвращение коммуникации 1:1. Накануне появления масс-маркета и интернет-магазинов продавцы знали своих клиентов в дыня и могли советовать товары, исходя из их предпочтений. Впервинку за долгое время, персонализированное обслуживание позволяет самостоятельно настраивать коммуникации с покупателями. Чем больше данных удастся составить, тем точнее рекомендации, а значит выше конверсия и польза.

Главные возможности применения Big Data в ретейле:

• формирование ассортиментной матрицы и оптимизация товарных остатков,
• разбор товаров между и внутри торговых точек (мерчендайзинг),
• прорицание спроса,
• анализ данных программ лояльности,
• ценообразование, в книжка числе динамическое,
• оптимизация маркетинговых и рекламных кампаний,
• персонализация коммуникации с пользователями нет слов всех каналах.

Как увеличить Retention, LTV и лояльность клиентов с через предиктивных технологий

А теперь о самом главном: как эксплуатнуть предиктивные технологии на практике? Мы хотим уделить собственными разработками, успешно показавшими себя на российском рынке. Ваш брат можете адаптировать их под свою компанию иначе брать как шаблон для создания собственных уникальных стратегий.

Персональные рекомендации в режиме real-time

Современные системы предиктивного маркетинга оценивают аллопрининг пользователя, историю покупок и его интересы в режиме реального времени лишенный чего непосредственного участия со стороны технических специалистов. Сие открывает для ретейлеров широкий спектр возможностей персонализации сервиса.

Вам можете персонализировать обслуживание на любом этапе: начиная через сайта, заканчивая регулярными и триггерными рассылками. Чтобы прийти к убеждению в эффективности принятых решений, всегда проводите тщательное отлаживание.

Для гипермаркета Hoff мы искали наилучшую конфигурацию блоков в карточке товара. Середь 4-х сегментов 2 показали почти нулевые приросты. В то но время выигравший сегмент дал значительный прирост среднего клин и входящего оборота на 5,8%:

Предиктивный маркетинг в триггерной коммуникации

Сеть-магазины получают огромный массив данных о своих покупателях, для основе которого можно строить цепочки потребления. Каждая транзакция пользователя генерирует малость цепочек, и появляется расчетная вероятность, какие покупки некто совершит.

Механизм предсказания следующей покупки состоит с нескольких этапов:

• Анализ последовательностей покупок всех клиентов.
• Раскрывание статистически значимых цепочек потребления.
• Прогнозирование совершения покупки в следующем «звене» цепочки потребления после всего оформления заказа.

Цепочки строятся для всех товарных категорий. Возьмем, вот реальная цепочка потребления одного из магазинов товаров в (видах детей:

Пользователь может попадать сразу в несколько цепочек потребления, чего) мы используем сложный механизм группировки предложений, выявляющий, как будто именно необходимо человеку. На основе этой информации годится. Ant. нельзя составить несколько интересных кампаний. Например, персонализированная подборка в письме «Прогноз следующей в особенности вероятной покупки» (Next Best Offer) предлагает вещи по интересам и предыдущим заказам:

Похожий прием используется в сценарии «Предложение товаров повторного спроса». Алгорифм учитывает срок потребления купленных товаров и, когда ну что ж пополнить запасы, отправляет клиенту письмо:

Использование предпочтений в регулярных рассылках и автоматизация сего процесса

Покупатели оставляют множество информации, которую позволено использовать в оригинальных кампаниях. К примеру, если клиент когда-когда-либо совершал покупку одежды, то магазин знает его размер. Сие можно использовать уже на этапе формирования предложения товара. В нашем случае – в email-рассылках. Притом можно как исключать товары, которых нет в нужном размере, манером) и просто выделять подходящие размеры.

Чтобы акцентировать заинтересованность на товаре, можно выделить подходящий размер. Равным образом можно указать смежные размеры (на один значительнее и меньше):

Если у вас нет данных для персонализации, в таком случае указывайте размеры, которые есть в наличии. У большинства пользователей средние величина, поэтому информация в письме будет с наибольшей вероятностью пора и честь знать актуальна.

Заключение

Сейчас или никогда – это осно девиз компаний, которые еще не внедрили высокие технологии в содержание. Можно надеяться на исключительность и лояльных клиентов, да, к сожалению, даже в случае с такими гигантами, как H&M, сие может не сработать. Big Data работает на вам и подчеркивает уникальность магазина. Так почему бы далеко не использовать возможности по максимуму? 

Источник: www.seonews.ru