Неожиданные вещи, которым ритейлеры могут поучиться у сайтов знакомств

 

Сайты знакомств используют данные об отношениях для того, чтобы найти наилучшие совпадения. Этот подход может также помочь ритейлерам установить взаимную связь с их покупателями

Интернет-знакомства — это история огромного успеха. Этот бизнес оценивается в $2 млрд, примерно каждый десятый американец использует веб-сайт или мобильное приложение для того, чтобы найти свою вторую половинку.

Вы когда-нибудь задумывались, что движет этой отраслью и дает ей силы для развития? Cайты знакомств преуспевают в своей деятельности благодаря тому, что очень хороши в манипуляции большими частями связанных данных. Эти алгоритмы дают возможность успешно соединять большое количество подобных людей.

Их вездесущность и удобство доказывают, что другие отрасли могут и должны делать одну и ту же вещь: заставить данные работать на вас и ваших клиентов, чтобы вы также могли предложить убедительные предложения.

Данные — это ключ ко всему. Более того, они должны быть распределены, сформированы и управляемы правильно. Все бизнесы онлайн-знакомств построены на данных, и они применяют к ним наиболее точный и успешный подход, который называется «технология графовых баз данных» для управления похожими данными.

Примечательно, что графовые базы данных — это основные технологические платформы, которыми пользуются такие интернет-гиганты, как Google, Facebook и LinkedIn. LinkedIn использует сети отношений реальной жизни в цифровом измерении так эффективно, что доминирует на рынке социальных бизнес-сетей. И делает это благодаря графикам. Причина, по которой графовые базы данных — основа успехов этих социальных веб-гигантов, в том, что они одинаково успешно работают как для хранения данных (о клиентах, товарах), так и для отношений между ними (кто что заказывает, кому что нравится, какая была первая покупка).

Согласно графовой базе данных, мы не должны жить с семантически ограниченной моделью данных и дорогими непредсказуемыми новшествами SQL-мира. Графовые базы данных, напротив, могут поддерживать множество наименований отношений между сущностями или узлами, что дает богатый семантический контекст для данных. Теперь вы сможете узнать намного больше о клиенте, если вы поставщик. Кроме того, обработка запросов очень быстрая.

Это делает графовые базы данных идеально подходящими для выработки рекомендаций, и поэтому они имеют потенциал для преобразования любого бизнеса. Таким же образом, как они работают в мире онлайн-знакомств, они могут работать и в потребительском интернете. Оба они схожи в завидной способности соединения потенциальных клиентов с продуктами или услугами, которые, скорее всего, им понравятся, еще более утонченным и непосредственным способом. И это то, что вы тоже должны делать.

Зачем? Причина проста. В современной бизнес-среде выживает сильнейший. Чтобы выжить в нашем все более цифровом глобализированном мире, предложение самых лучших рекомендаций (а значит, максимизация ценности и потенциала дополнительных продаж) включает в себя больше, чем обычное предложение новой акции. В то время как акции могут быть успешной частью рекомендации, сегодняшние более цифровые покупатели ожидают тонко настроенных персонализированных рекомендаций. Подход «один размер для всех» становится все менее и менее привлекательным.

Работая с потребителем, бренды должны посмотреть на его прошлые покупки, связать клиента с людьми, которые наиболее совпадают с ним, как в его социальной сети, так и в покупательских привычках. Для того чтобы сделать предложения настолько интересными и актуальными, насколько это возможно, также необходимо мгновенно захватить новые интересы, которые проявились во время текущего визита клиента. Опять же, графовые базы данных являются отличным инструментом для этого, благодаря их способности легко объединять исторические данные с данными текущей сессии. Многие крупные ритейлеры уже используют силу графиков для увеличения объемов продаж. Например, Wal-Mart использует графовые базы данных для объединения информации о покупках клиентов в физических и интернет-магазинах для того, чтобы делать в режиме реального времени персонализированные рекомендации.

Adidas Group использует графовые базы данных для того, чтобы предлагать расширенные возможности для посетителей сайта, а именно для рекомендаций продуктов.

В отличие от других интернет-магазинов, предлагающих статический контент на своем сайте, Adidas хотел персонализировать контент на основе интересов пользователей, их местного языка, региональных спортивных новостей и конкретных рыночных предложений продукта. В результате в компании могут классифицировать и искать трендовый контент среди пользователей через любую платформу и подразделения компании. К этому контенту относятся маркетинговые кампании, спецификации продукции, контрактные спортсмены и связанные с ними команды в спортивных разрядах, гендерная информация и многое другое. Графики позволяют Adidas делать суперориентированные гиперсоответствующие предложения их потребителям. Вам не нужно быть большим глобальным брендом, как Adidas Group, для того чтобы извлечь выгоду из технологии графиков. Сегодня любой бизнес может воспользоваться преимуществами его цифровых соединений таким образом, как мог сделать только один Facebook пять лет назад. На самом деле, по оценкам ведущего аналитика группы Forrester Research, через год каждая четвертая компания будет использовать технологию графиков баз данных. Gartner Research говорит, что графы являются наиболее быстро растущей категорией в системах управления базами данных, и прогнозирует, что 70% ведущих компаний будут реализовывать значительные пилотные проекты, связанные с графиками баз данных к 2018 году.

Привлекательность технологии, которая может обеспечить 360-градусный обзор клиента в режиме реального времени, ясна. Графовые базы данных предлагают новый способ помощи клиентам и общения с ними на более глубоком и персонализированном уровне.

В конечном счете графики могут также улучшить коэффициент конверсий в продажи и повысить лояльность клиентов, что принесет деньги и добавит реальное конкурентное преимущество.

Автор: Эмиль Эйфрем, сооснователь и CEO компании Neo Technology

Источник: chainstoreage.com

Перевод: Анна Беленок