16 июля 2021 г.
Большие данные еще несколько лет назад назвали «новой нефтью», но в России их потенциал еще в полной мере не раскрыт. Бизнес не является исключением. Международная компания Aparavi, предлагающая решения по сбору, хранению и обработке данных, совсем недавно вышла на российский рынок. Генеральный директор Aparavi в Европе Грегор Билер поделился несколькими способами применения больших данных в бизнесе.
Формирование ассортимента
Если говорить об офлайн-ритейле, окончательное решение о покупке обычно принимается уже у полки с товаром, поэтому важно сформировать наиболее привлекательную продуктовую линейку и грамотно ее презентовать. Причем спрос на те или иные товары может разниться в зависимости от множества факторов, включая локальную демографическую ситуацию и покупательское восприятие. Получается, что при формировании ассортимента стоит учитывать, например, географическое расположение точки. Технологии больших данных позволяют определить, какая продукция будет пользоваться спросом среди потребителей, а какая будет избыточна. Это помогает более рационально сформировать бюджет.
Подобным образом можно использовать большие данные, например, в сфере услуг. Важно понимать, какие предложения пользуются большей популярностью среди целевой аудитории: на них можно делать особый акцент в маркетинговых кампаниях и устанавливать более высокие цены.
Оптимизация выкладки
Как мы уже говорили, офлайн-бизнесу необходимо правильно презентовать товар. На продажи во многом влияет выкладка продукции, с оптимизацией которой помогают большие данные. Для формирования схемы расположения товаров часто используются такие данные как предпочтения покупателей, история продаж определенных категорий товаров, свойства торгового оборудования. Так, продукция, на которую существует особый спрос, обычно устанавливается на уровне глаз или даже выносится на отдельное место. Например, бестселлеры в книжных магазинах часто выкладываются на специально выделенных стендах.
Кроме того, с помощью технологий видеоаналитики у бизнеса есть возможность обрабатывать данные, поступающие из магазинов, в режиме реального времени, и в случае необходимости оперативно принимать решения об изменении схемы выкладки.
Микромоментный маркетинг
В онлайн-среде бизнес сталкивается с другой проблемой — необходимо прорваться через информационный шум и достучаться по потенциального покупателя. При этом потребители в большинстве своем устали от рекламного контента и нередко либо игнорируют его, либо воспринимают негативно. На помощь приходит микромоментный маркетинг. Под микромоментами понимаются ситуации, когда пользователю необходимо незамедлительно приобрести товар или воспользоваться какой-то услугой. Для поиска в таких случаях часто используются мобильные устройства. Например, потребителю срочно нужно заправить машину, и он ищет ближайшую заправку. В битве за его внимание победит бизнес, чей сайт высветится на верхних позициях поиска и быстро загрузится.
Большие данные помогают бизнесу подготовиться к таким микромоментным запросам: понять, как действует целевая аудитория, как формирует запросы, какие ключевые слова использует, как взаимодействует с сайтом (какие разделы просматривает в первую очередь, сколько времени проводит на странице). На основе этих данных формируется SEO-стратегия и создается или обновляется веб-сайт.
Персонализация доставки
Сегодня быстрая доставка — скорее норма, чем конкурентное преимущество, поэтому приходится искать новые способы оптимизации работы на этапе «последней мили». Многие крупные ретейлеры оснащают транспорт датчиками и RFID-метками, которые не только помогают формировать самый экономичный и быстрый маршрут, но в некоторых случаях также дают покупателю возможность отслеживать перемещение заказа до конечного пункта.
Бизнес также может использовать большие данные для персонализации доставки. Объединив данные потребителей и логистики, ретейлер получает возможность сформировать предложение о доставке, одновременно удобное для покупателя и выгодное для бизнеса. К примеру, иногда доставить товар в день заказа неудобно или слишком дорого с точки зрения логистики, а перенеся доставку на другой день, можно потерять клиента. В этом случае можно сформировать уникальное предложение, которое повысит лояльность потребителя, и он будет готов подождать свой заказ. Большие данные помогают определить, какое именно предложение будет интересно пользователю.
Выбор маркетинговых инструментов
Разные группы потребителей по-разному взаимодействуют с маркетинговыми инструментами. Например, одни пользователи часто тратят кешбэк на покупки, а другие ищут прококоды. Проанализировав историю покупок и интернет-трафик пользователя, бизнес может сформировать актуальное предложение.
Важно также понимать, через какие каналы связи лучше коммуницировать с потребителем. Email-рассылка будет неэффективной, если пользователь редко открывает электронные сообщения или не переходит по внутренним ссылкам. В этом случае стоит попробовать push-уведомления, SMS-рассылку или общение в мессенджерах.
Запуск партнерских программ
Один из самых распространенных примеров партнерских программ — сотрудничество бизнеса и банков. К примеру, при оплате товаров и услуг определенной банковской картой потребитель получает скидку или кешбэк. У банка таким образом появляется возможность для повышения лояльность действующих клиентов и привлечения новых. Бизнес, во-первых, делает своей аудитории выгодное предложение, а во-вторых, может получать от банка некоторые данные пользователя. Так, зная, на какие категории товаров и в какие временные промежутки потребитель тратит больше всего, бизнес получает возможность сформировать таргетированное предложение и не вкладываться в кампании, которые заранее обречены на провал.
Важно помнить о том, что сами по себе большие данные не представляют особой ценности. Нет смысла тратить ресурсы на сбор данных, если они потом не найдут грамотного применения. В то же время при правильном использовании большие данные способны оказать огромное влияние на успех бизнеса.
Источник: Грегор Билер, генеральный директор Aparavi в Европе
