Big Data и современный ретейл: как предиктивные технологии подсобляют нарастить Retention и LTV | SEO кейсы: социалки, реклама, инструкция

Как изменяется ландшафт современного ретейла и почему магазины, до сих пор не использующие способности великих данных и разумных алгоритмов, скоро могут стать неконкурентоспособными?

Все осмысливают, что технологии Big Data внедрять необходимо, но часто представление о их применении достаточно расплывчатое. Мы подготовили доскональный материал на базе исследований и лучших русских и иностранных кейсов.

Изменение рельефа ecommerce и обычного ретейла

До появления технологий персонализации, рекламщики определяли потребности клиентов отталкиваясь от опросов и анализа продаж. Но, как выяснилось, таковой подход дает результаты малюсенько сопоставимые с сущьностью.

В 2018 году H&M терпит падение прибыли в протяжении 10 кварталов подряд, что создало опасность закрытия компании. Для стабилизации положения были применены разумные методы, позволившие убрать 40% ассортимента магазина не снизив реализации. Этот опыт показал, что ретейлеры не постоянно знают, что вправду необходимо их клиентам.

Ретейлеры владеют громадным количеством данных, которые можнож анализировать и применять как для коммуникации с клиентами, так и для оптимизации разных действий снутри компании.

Ранее в сети Walmart работали около тыщи профессионалов для анализа 24 тыщ запросов в час. На данный момент для этого употребляются технологии Big Data, и таковым образом современный ретейл переходит от CRM-маркетинга к предиктивным технологиям.

Немножко цифр:

• Стоимость промышленности Big Data достигнет $77 млрд к 2023 году.
• Компании, использующие Big Data отметили увеличение выручки на 8% при понижении общих издержек на 10%.
• Около 50% компаний разговаривают о том, что внедрение Big Data коренным образом изменили курс событий отделов маркетинга и продаж.
• 79% ретейлеров считают, что отказ от Big Data приведет к утрате конкурентоспособности и закрытию бизнеса.

Прогноз роста базара Big Data, основанный на выручке с 2011 до 2027 гг. (в млн баксов) :

Основные способности внедрения Big Data в ретейле

Одна из главнейших способностей Big Data – возвращение коммуникации 1:1. До появления масс-маркета и интернет-магазинов торговцы знали собственных клиентов в личико и могли рекомендовать продукты, отталкиваясь от их предпочтений. В первый раз за длинное время, персонализированное сервис дозволяет персонально настраивать коммуникации с покупателями. Чем больше данных удастся смонтировать, тем поточнее советы, а означает выше конверсия и прибыль.

Основные способности внедрения Big Data в ретейле:

• формирование ассортиментной матрицы и оптимизация товарных остатков,
• распределение продуктов меж и снутри торгашеских точек (мерчендайзинг) ,
• предсказание спроса,
• анализ данных программ лояльности,
• ценообразование, в том числе динамическое,
• оптимизация маркетинговых и маркетинговых кампаний,
• персонализация коммуникации с юзерами во всех каналах.

Как прирастить Retention, LTV и лояльность клиентов с поддержкою предиктивных технологий

А сейчас о самом основном: как применять предиктивные технологии на практике?Мы желаем поделиться своими разработками, удачно показавшими себя на русском базаре. Вы сможете адаптировать их под свою компанию или брать как шаблон для творения собственных неповторимых стратегий.

Индивидуальные советы в режиме real-time

Современные системы предиктивного маркетинга расценивают поведение юзера, историю покупок и его интересы в режиме настоящего медли без конкретного роли со стороны технических профессионалов. Это раскрывает для ретейлеров широкий диапазон способностей персонализации сервиса.

Вы сможете персонализировать сервис на любом шаге: начиная от сайта, заканчивая постоянными и триггерными рассылками. Чтоб убедиться в эффективности принятых решений, постоянно проводите тщательное тестирование.

Для гипермаркета Hoff мы отыскивали лучшую конфигурацию блоков в карточке продукта. Посреди 4-х частей 2 проявили практически нулевые приросты. В то же время выигравший сектор дал веский прирост среднего чека и входящего оборота на 5,8%:

Предиктивный маркетинг в триггерной коммуникации

Интернет-магазины получают громадный массив данных о собственных покупателях, на базе которого можнож строить цепочки употребления. Любая транзакция юзера генерирует несколько цепочек, и возникает расчетная возможность, какие покупки он совершит.

Механизм предвестия последующей покупки состоит из нескольких шагов:

• Анализ последовательностей покупок всех клиентов.
• Выявление статистически означаемых цепочек употребления.
• Прогнозирование совершения покупки в последующем «звене» цепочки употребления опосля дизайна заказа.

Цепочки строятся для всех товарных категорий. К образцу, вот настоящая цепочка употребления 1-го из магазинов продуктов для деток:

Юзер может попадать сходу в несколько цепочек употребления, потому мы используем трудный механизм сортировки предложений, выявляющий, что конкретно необходимо человеку. На базе данной инфы можно составить несколько занимательных кампаний. К образцу, персонализированная выборка в письме «Прогноз последующей более вероятной покупки» (Next Best Offer) дает продукты по интересам и предшествующим заказам:

Схожий прием употребляется в сценарии «Предложение продуктов повторного спроса». Метод учитывает срок употребления купленных продуктов и, когда необходимо пополнить запасы, посылает клиенту письмо:

Внедрение предпочтений в постоянных рассылках и автоматизация этого процесса

Покупатели оставляют множество инфы, которую можнож применять в неповторимых кампаниях. К образцу, ежели клиент когда-либо совершал покупку одежды, то магазин знает его размер. Это можнож применять теснее на шаге формирования предложения продукта. В нашем случае – в email-рассылках. При этом можнож как исключать продукты, которых нет в подходящем размере, так и просто выделять пригодные размеры.

Чтоб акцентировать внимание на товаре, можнож выделить пригодный размер. Также можнож указать смежные размеры (на один больше и меньше) :

Ежели у вас нет данных для персонализации, то указывайте размеры, которые есть в наличии. У большинства юзеров средние характеристики, потому информация в письме будет с величайшей вероятностью будет актуальна.

Заключение

На данный момент или никогда – это основной девиз компаний, которые еще не ввели высочайшие технологии в сервис. Можнож полагаться на исключительность и приклнных клиентов, но, к раскаянию, даже в случае с таковыми великанами, как H&M, это может не сработать. Big Data работает на вас и подчеркивает неповторимость магазина. Так почему бы не применять способности по максимуму?