Як ефективно використовувати Big Data в онлайн-ритейлі

07.07.2023
1968

Онлайн-ритейл стає все важливішим для споживачів. Про це свідчить щорічний ріст частки продажів у роздрібній торгівлі через сайти компаній, застосунки чи маркетплейси. Дані про клієнтів накопичуються, і постає питання про способи їхнього збереження, обробки та використання. Компанія eSputnik розповідає про можливості використання Big Data в онлайн-ритейлі. 


Що таке Big Data

Big Data — це набір даних із різних джерел, надто об'ємний і складний, щоб обробляти його вручну.

До великих даних належить структурована та неструктурована інформація. Першу легко обробляти та інтерпретувати — це, наприклад, сума замовлень, середній чек, демографічні дані тощо. Неструктуровані відомості можуть бути в різних форматах: відео, зображення, коментарі, відгуки тощо.

У контексті ecommerce Big Data — це інформація про користувачів і клієнтів: як вони поводяться у застосунку та на сайті, якими товарами та акціями цікавляться, яким каналам віддають перевагу, як реагують на рекламні кампанії.

Станом на початок 2023 57,6% користувачів інтернету у всьому світі роблять онлайн-покупки не менше одного разу на тиждень. Це свідчить про те, що кожен бізнес володіє великими об'єми даних. Їх треба зберігати, уніфікувати та аналізувати, оскільки в них закладений потенціал розвитку компанії. 

Для чого Big Data використовують в онлайн-ритейлі

Краще розуміння клієнтів

Всебічне вивчення даних клієнтів дає онлайн-ритейлу глибоке розуміння своєї ЦА. Аналізуючи поведінкові дані з веб-сайту, мобільного застосунку, дірект-каналів, різних баз даних, бізнес може:

  • створювати ефективні маркетингові кампанії;

  • виявляти найефективніші канали взаємодії;

  • підвищити залученість та задоволеність клієнтів за рахунок формування для кожного користувача релевантних персональних меседжів та пропозицій;

  • приймати обґрунтовані рішення щодо змін продукту, обслуговування, комунікації тощо. 

В результаті, компанія досягне якісної персоналізованої взаємодії з кожним клієнтом, отримає ріст лояльності аудиторії та збільшення доходу. За інформацією McKinsey, компанії, які будують активності на основі клієнтських даних, мають на 40% більший прибуток у порівнянні з тими, хто на початковій стадії впровадження персоналізації.

Прогнозування

Прогнозна аналітика використовує алгоритми AI для того, щоб виявити закономірності в Big Data та передбачити попит на продукти, сегментувати контакти тощо. Такі дані можна використовувати як для ухвалення рішень про обсяг виробництва або зберігання певного товару на складі, так і для автоматичної персоналізованої пропозиції на основі користувацьких даних.

Найближчим часом ми побачимо появу цілого арсеналу інструментів для прогнозної аналітики. Очікується, що до 2026 року індустрія AI зросте до 309 мільярдів доларів, а вже зараз 44% керівників повідомляють про зниження операційних витрат у результаті впровадження AI.

Предиктивна сегментація

Використовуючи дані про дії клієнтів, алгоритми AI виділяють патерни поведінки людей і об’єднують їх у сегменти. Завдяки цьому можна передбачити життєвий цикл користувача та оптимізувати його для бізнес-мети. 

Також передиктивна сегментація допомагає визначити потенційний ROI від різних сегментів, та ефективніше використовувати маркетинговий бюджет. Наприклад, компанія RetouchMe хотіла підвищити лояльність клієнтів та LTV. Так, вони сегментували базу, на ранніх етапах виявляли потенційних VIP-користувачів завдяки АІ та оптимізували роботу з ними. У результаті компанія отримала +17% до продажів.

Передбачення ймовірності конверсії

АІ оцінює можливість конверсії для тої чи іншої пропозиції на основі купівельної поведінки. Це дозволяє запускати цільові кампанії з добірками найбільш релевантних товарів для конкретного користувача. Чим більше змінних використовується для аналізу, тим точнішим буде прогноз AI і тим вищою буде конверсія.

Товарні рекомендації

Товарні рекомендації розміщуються в окремих блоках на сайті, у застосунку чи в розсилках. Алгоритми підбирають товари, які будуть цікаві покупцеві, враховуючи історію його покупок, пошуку тощо. За статистикою, персональні товарні рекомендації генерують близько 20% онлайн-виторгу магазинів.

 Щоб пропонувати користувачам релевантні товари, необхідно встановити на сайт чи в застосунок скрипт вебтрекінгу. Він збиратиме інформацію про кожного відвідувача: що шукає, які сторінки відвідує, які товари купує або залишає в кошику. Далі алгоритми AI аналізують отриману інформацію та генерують товарні рекомендації для конкретного користувача за заданими правилами.

Big Data в омніканальному маркетингу

Ми описали деякі можливі застосування Big Data для бізнесу, однак насправді їх набагато більше. Усі вони пов’язані з поняттям "омніканальний маркетинг", який може стати вашою конкурентною перевагою.

Омніканальність — це комплексне використання каналів — email, соцмереж, месенджерів, пуш-повідомлень, вебсайту та офлайну — в єдиній системі.

Ви можете налаштувати обмін даними між фізичними точками продажу та онлайн-магазином, використовуючи тільки платформу клієнтських даних.

Персоналізована омніканальна комунікація — це запорука вищих конверсій і лояльності. Про це свідчить і статистика омніканального бізнесу проти одноканального:

  • Середній показник залучення з омніканальною стратегією – 18,96%, з одноканальною – 5,4%.

  • Частота покупок із використанням омніканальності на 250% вища.

  • Середній чек на 13% більший.

  • Рівень утримання клієнтів на 90% вищий.

На ринку існує чимало омніканальних маркетингових інструментів із різними наборами доступних каналів. Одні платформи позиціонують себе як сервіси для розсилок, інші орієнтовані на ефективне використання Big Data. За допомогою останніх бізнес може:

  • Отримувати дані в режимі реального часу та миттєво використовувати їх у кампаніях.

  • Формувати динамічні сегменти контактів та автоматично генерувати персональний контент, що відповідає характеристикам групи.

  • Надсилати омніканальні кампанії у відповідь на конкретні дії кожного контакта.

  • Планувати кампанії з урахуванням геолокації контактів, їхніх інтересів, товарних вподобань тощо.

  • Прогнозувати попит на певні товари, передбачати схильність до покупки конкретного користувача.

  • Рекомендувати товари онлайн та офлайн.

  • Аналізувати ключові показники з різних когорт, щоб оцінювати ефективність маркетингових активностей.

Усе це можна втілити завдяки інструментам платформ клієнтських даних — Customer Data Platforms (CDP).

Як оптимізувати роботу з Big Data за допомогою CDP

Типова ecommerce-компанія сьогодні зберігає дані одразу у кількох системах. Це можуть бути структуровані і неструктуровані дані, представлені в різних форматах. Оскільки дані розрізнені, уніфікація та аналіз потребують багато часу й втрачають свою актуальність.

Вирішити цю проблему покликані CDP. Такі платформи інтегрують різні джерела даних, уніфікують їх і збирають у єдиних профілях клієнтів. На основі зібраних даних можна легко сегментувати контактну базу для маркетингових кампаній та аналітики.

Платформа клієнтських даних або інтегрується зі стороннім сервісом розсилок, або сама має можливості для запуску кампаній. Дані з розсилок також передаються в CDP і можуть бути сигналом для маркетингової дії.

Такими платформами користуються компанії, яким потрібне масштабоване рішення для управління всіма клієнтськими даними в єдиній системі, коректного аналізу великих даних і персоналізованої взаємодії з кожним клієнтом.

"Сьогодні приблизно 3/4 покупців взаємодіють із продавцем через кілька каналів. І, звичайно, вже очікувано, що в кожному каналі комунікації людина буде впізнавана, а бренд забезпечить персональну взаємодію там, де їй найзручніше. Проте реально забезпечити такий досвід можуть поки що небагато компаній. Вони стають лідерами ринку, відриваючись від конкурентів.

Як омніканальна платформа клієнтських даних, ми намагаємося демократизувати інструменти персоналізації — давати можливість і лідерам, і тим, хто прагне ними стати, отримувати максимум можливостей від безлічі даних, якими володіє бізнес. Ці дані зазвичай складно зібрати, оскільки вони розсипані по різних інформаційних підсистемах компанії. І саме CDP дозволяє цю проблему вирішити.

З іншого боку, ми пропонуємо актуальні для бізнесу можливості, такі як 8 direct-каналів: app inbox, віджети, email, web і mobile push, in-app, Viber, SMS, а також: персоналізація товарної видачі сайту та мобільного застосунку. CDP eSputnik охоплює сферу застосування платформи від чистого директ-маркетингу до ніші продуктового маркетингу. Такий підхід дозволяє ефективніше залучати та утримувати покупців і інтернет-магазинам, і онлайн-сервісам”, – Олексій Данченко, співзасновник, COO eSputnik.

Підсумки

Якщо великі дані вчасно та правильно аналізувати і використовувати, бізнес отримає вагому конкуренту перевагу й зможе створити своєчасну та ефективну взаємодію з кожним клієнтом. Адже рівень персоналізації став одним з ключових параметрів, на який звертають увагу покупці. Чим він вищий, тим сильніша лояльність до магазину; тим більше залучення нових і менше відтік існуючих клієнтів. Big Data дозволяє створювати точні портрети клієнтів, щоб персоналізувати контент рекламних комунікацій та товарні пропозиції для кожного з них. Попит на інструменти обробки даних зростає через збільшення джерел інформації про клієнта, їх треба вміти уніфікувати та своєчасно використовувати без постійного залучення технічних фахівців.

Інструменти для збирання та роботи з Big Data дозволяють збільшувати прибутки та посилювати лояльність клієнтів. Почніть використовувати CDP, щоб покращити показники свого бізнесу вже сьогодні!

 

Читайте новини і аналітику про ритейл та e-commerce в Україні на нашій сторінці в Facebook, на нашому каналі в Telegram, а також підписуйтеся на щотижневу e-mail розсилку.