Как Big Data изменит розничный маркетинг
Розничные маркетологи давно пытаются приблизиться к идее индивидуального маркетинга. В идеальном мире маркетологи доставляли бы наиболее релевантную коммуникацию правильному клиенту в нужное время.
Цифровые технологии значительно увеличили количество каналов индивидуальной коммуникации. Рассылки индивидуализируются при печати, купоны выдаются в режиме реального времени, а веб-сайты, интернет-магазины и приложения для смартфонов создают новые точки контакта с клиентами. Однако вызов определения «правильной» коммуникации для каждого отдельного клиента остается огромным.
Сегодня розничный маркетинг ограничен сегментацией клиентов
Компании, занимающиеся потребительскими товарами, и розничные торговцы одинаково используют сегментацию рынка и клиентов для определения потребностей потребителей, предпочтений продуктов и случаев использования, чтобы разработать и нацелить свои маркетинговые кампании. К сожалению, для розничных торговцев это огромная проблема, поскольку они обслуживают очень широкий спектр групп клиентов с огромным портфелем продуктов, а динамичный рынок с часто выраженными местными различиями добавляет сложности.
Консультанты по стратегии McKinsey предлагают, что усилия по сегментации будут практичными и устойчивыми только в том случае, если количество сегментов будет менее 10. Неудивительно, что маркетологи борются с преодолением разрыва между потребностями миллионов клиентов и однозначным числом сегментов клиентов.
Нацеливание: технологии Big Data заменяют сегментацию клиентов анализом индивидуальных клиентов
Технология Big Data приблизит маркетологов к идеалу настоящей индивидуальной коммуникации, где вместо того, чтобы вписывать клиентов в кампанию, усилия по маркетингу начинаются с индивидуального клиента и его потребностей.
Основная идея довольно интуитивна. Изучая корзину клиента (при выходе) или, лучше, историю покупок (через данные карты лояльности) !
в отношении корзин и историй покупок миллионов других клиентов можно выявить «похожие» профили клиентов и использовать их для «изучения», какие другие продукты и услуги будут интересны клиенту.
Основой для этого продвинутого анализа поведения являются данные о продажах (чеки), а также данные карт лояльности, если они доступны.
Близкая к реальному времени возможность таких систем сегодня может быть реализована без больших затрат благодаря умной архитектуре, которая позволяет эффективное хранение и быстрое извлечение огромных объемов данных. В недавней белой книге мы показали, что все данные о продажах даже самых крупных розничных сетей можно обработать на смартфоне.
Измерение: анализ истории клиента и корзины позволяет измерять конверсию, увеличение и каннибализацию
Количественная оценка возврата от инвестиций в маркетинг является ключевой, но очень сложной задачей в розничной торговле, учитывая, что влияние промоакции или купона часто затрагивает не только продвигаемый продукт, но и широкий портфель продуктов. Замещение, каннибализация и долгосрочное влияние играют важную роль для оценки возврата от инвестиций.
Сегодня маркетологи лишены прямой обратной связи по своим инициативам и должны в основном действовать «с одним глазом». Технологии Big Data позволяют решить эту проблему, анализируя историю покупок и корзину клиента в связи с прошлыми и текущими акциями и купонами.
Производительность: Замкнутая обратная связь создает систему обучения
Как и маркетологи, жаждущие прозрачности в отношении конверсии и окупаемости маркетинга, рекомендательные системы значительно улучшатся, если они смогут непосредственно измерять качество применяемой поведенческой аналитики. Через итерации алгоритм будет улучшаться или «учиться». Здесь статистическая теория обучения является бесценным ингредиентом.
Предпосылкой являются четко определенные характеристики успеха/неудачи (маркеры), которые могут быть автоматически отслеживаемы, чтобы обеспечить систему прямой обратной связью, которая ей требуется. К счастью, купоны, которые используются, акции, которые принимаются, мероприятия, на которые ходят, или другие формы действий клиента, которые можно однозначно связать с маркетинговым сообщением и автоматически измерить, хорошо служат для такой цели.
Big Data создает предпосылки
Big Data создал предпосылки для того, что, по нашему мнению, станет фундаментальным улучшением в способе, которым маркетинг может нацеливаться, оцениваться, оптимизироваться и в конечном итоге превращаться в прибыль для компании.
Более того, технологические барьеры для инноваций в розничной торговле никогда не были такими низкими, и мы считаем, что первые игроки создадут конкурентное давление, которое преобразует отрасль. Впереди нас ждут захватывающие времена!
