3 основные проблемы в использовании Big Data и как ретейлерам их решить

1.   Неумение превратить данные в полезный инструмент

Границы онлайн- и офлайн-миров становятся менее четкими, все новые и новые данные поступают в руки компаний и становятся доступными для аналитики. Казалось бы, этот поток информации создает возможности для дополнительной сегментации аудитории, для повышения ее лояльности. Но здесь таится сложность – нужно уметь собирать данные со всех источников, хранить и сохранять их актуальными так, чтобы качественно их интерпретировать и выстраивать логические цепочки.


Решение:

Чтобы систематизировать большой объем разрозненных данных, компаниям стоит создать централизованное место для хранения. Это может быть CDP (платформы клиентских данных, предназначенные для объединения информации о потребителях из различных источников и автоматизации маркетинга), облачная база данных или другие решения. Подобный «банк» поможет создать единый профиль клиента, который обновляется в момент выполнения действий, что критически важно для составления программ лояльности.


Согласно опросу международного маркетингового агентства Merkle, 53% компаний находится на стадии поиска решения по систематизации и хранению данных. Основная сложность заключается в том, чтобы найти оптимальное технологическое решение - то, которое максимально подойдет по функционалу и при этом его внедрение будет рентабельно.


Некоторые компании останавливаются на варианте CDP, другие – менее решительны, поскольку уже на себе испытали технологический ажиотаж и переоценили новые технологии. Например, многих разочаровали платформы управления данными на основе файлов cookie (DMP), поскольку сторонние файлы cookie становятся ненадежным источником отслеживания.


Правда заключается в том, что на рынке множество различных CDP решений, поэтому важно четко определить цели компании, варианты использования системы, ключевые показатели эффективности для обоснования затрат и скорость окупаемости инвестиций. К слову об окупаемости, 37% компаниям потребовалось для этого девять месяцев, а другим 30% - всего шесть.


2.   Ошибки в интерпретации полученных данных

Грамотная работа с данными позволяет выстроить закономерности, которые прямо влияют на политику компании. Например, принимая решение, выдать или отказать клиенту в кредите или рассрочке, банки обращаются к скорингу, в который все чаще входит проверка «цифрового следа» в социальных сетях. Так, присутствие в онлайн-группах по сетевому маркетингу повышает риск невыплаты долга, а активность в сообществах про путешествия и финансы — понижает.


При подобном использовании информации нужно быть уверенным, что она трактуется верно. Бывает, что объединяются не всегда связные действия клиентов и делаются выводы, не соответствующие реальным потребностям пользователей. К примеру, если пользователь карты лояльности купил кроссовки в нашем ТРЦ в Новосибирске, мы не будем сразу же «атаковать» его рекомендациями спортивных товаров. Потребитель мог купить обувь в подарок и не любить спорт. Данные, полученные только из одного источника, могут не быть частью закономерности.


Решение:

Необходимо помнить, что единичные покупки отдельных людей – не повод основывать на них программу лояльности. Нужно искать более объемные данные, смешивать внутреннюю информацию о поведении и транзакциях клиентов с внешней.


Розничные магазины могут обогатить информацию, собранную с бонусных карт, мобильных приложений, сайтов, прямых взаимодействий с клиентом, а также покупая информацию у сторонних компаний, известных как брокеры данных. Те собирают данные самостоятельно и приобретают их у других организаций — коммерческих компаний: банков, сайтов знакомств – и госструктур, например, данные переписи населения или регистрации транспортных средств. Брокеры данных создают «профили» людей с информацией о привычках и моделях поведения. Затем ретейлеры сопоставляют данные своих карт лояльности с этими профилями, создавая более четкое представление о покупателях.


3.   Неправильно расставленные приоритеты в работе с клиентами

Многие компании слишком увлекаются привлечением новой аудитории и забывают о поддержании интереса со стороны действующих клиентов. В среднем, привлечь человека стоит в пять раз дороже, чем удержать. Золотое правило любого бизнеса — выстраивать с клиентами лояльные отношения, тем самым избегая затрат на поиск новых. Тем не менее, порядка 44% компаний уделяют больше внимания привлечению клиентов, и лишь 18% компаний сосредоточены на удержании, посчитало американское маркетинговое агентство Invesp.


Решение:

На высококонкурентном рынке выживают клиентоориентированные компании. Это понятие подразумевает не только встречу новых потребителей с улыбкой и бонусами, но и вознаграждение старых за лояльность. Invesp опубликовало интересную статистику: вероятность продажи существующему клиенту составляет 60-70%, в то время как новому – всего 5-10%. К тому же, лояльные покупатели тратят на 31% больше, чем новые.


Быстрое реагирование на обстоятельства, постоянное обновление предложений и индивидуальный подход – это основной способ наращивать аудиторию постоянных клиентов с помощью программы лояльности. Сбор данных не должен проходить ради накопления информации, важно ее грамотно обрабатывать.


К примеру, наша компания регулярно проводит опросы гостей, в частности, тех, кто участвует в маркетинговых мероприятиях или является держателем карты торгового центра. Благодаря таким исследованиям мы внедрили многие изменения и сервисы. Инструменты лояльности – это не только скидки, бонусы и кэшбэк. Например, в любом магазине наших торговых центров посетители могут купить понравившийся товар в рассрочку, без дополнительных переплат. Подарочная карта ТРЦ тоже является важным атрибутом лояльности гостей – как оказалось, для многих мы решили главный вопрос «головной боли» с подарками.

***

Big Data – новая нефть. При этом, так же как и в случае с топливом, нужно грамотно подходить к использованию ресурса. При правильном обращении большие данные помогают исполнять желания пользователей и облегчать им выбор услуги или товара, делают покупателей лояльнее. Неосторожное обращение с этим инструментом, напротив, чревато потерей клиентов. Ритейлерам, однозначно, стоит потратить временные и денежные ресурсы на его изучение.

Другие публикации

MALLTECH вошла в топ-20 рейтинга Forbes «Короли российской недвижимости — 2022»!

MALLTECH вошла в топ-20 рейтинга Forbes «Короли российской недвижимости — 2022»!

Наша компания заняла 20-е место в списке крупнейших игроков отрасли коммерческой недвижимости России, опубликованном Forbes. Мы опередили «Авиапарк», Mall Management Group, АФК «Система» и других крупных девелоперов.

MALLTECH создал компанию, предлагающую цифровые продукты для бизнеса

Девелопер полного цикла MALLTECH объявил о создании самостоятельной компании MALLTECH Lab, которая займется выводом на рынок уникальных продуктов для цифрового управления торговыми центрами.

Откройте для себя будущее торговой недвижимости на презентации аналитической системы MARS от MALLTECH LAB!

Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать, как экосистема MARS может трансформировать индустрию торговой недвижимости, предоставляя уникальные решения и практические кейсы для вашего бизнеса.

Узнайте о структуре данных, функциях системы и как использование данных может улучшить процесс принятия решений.