Системы прогнозирования: как в ритейле увеличивать лояльность с помощью инноваций?

Менеджер по развитию бизнеса SMART business Денис Шевчук на форуме Marketing & Loyalty Conference 2018 рассказал о том, с какими сложностями сталкиваются ритейлеры при сборе и анализе данных о своих клиентах, а также о том, как можно ускорить и улучшить работу маркетинга с помощью систем Microsoft. Приводим выдержки из его доклада.

---

Главные тренды в маркетинге — это технологии прогнозирования (predictive marketing) и машинное обучение (machine learning). Эти технологии являются самыми передовыми и интересными для клиентов. Все ритейлеры хотят самым лучшим и быстрым способом достучаться до клиента и зачастую сталкиваются с такими проблемами как:

• Разрозненные системы хранения информации, которые сложно интегрировать
• Отсутствие обратной связи при проведении маркетинговых кампаний
• Невозможность поведенческого анализа
• Невозможность получения инсайтов для принятия решений на основе данных

Из-за разрозненных данных бизнес теряет заказы, руководители не могут составить целостный портрет клиента и оценить продуктивность маркетинга.

Перед бизнесом стоит задача научиться управлять клиентским опытом, имея огромное количество разных данных и определенное историческое наследие, которое заключено в устаревших ИТ-системах. Эти системы часто усложняют жизнь компаниям, но содержат очень важные данные. Мы в SMART business помогаем тестировать технологии прогнозирования и внедрять их в бизнес. Ключевыми элементами решения задачи являются:

•  Синхронизация актуальных данных о клиентах во всех системах
•  Автоматизация омниканального маркетинга
•  Анализ воронки и производительности маркетинга
•  Обзор клиента 360, который позволяет собирать информацию из всех возможных каналов, выстраивать правильную стратегию взаимодействия с клиентами.

Благодаря качественному массиву данных можно правильно подобрать алгоритм предсказания и ответить на следующие вопросы:

• Что нужно сделать, чтобы увеличить продажи?
• Как цена влияет на решение о покупке?
• Сделать ли мне скидку или это существенно скажется на оборотах?
• Кто конкретно пытается уйти от нас к конкуренту, его имя, его профиль?
• Что можно сделать, чтобы он не ушел от меня к конкуренту?

Продукты Microsoft позволяют качественно синхронизировать данные из разных источников, которые есть в распоряжении у маркетологов. Для автоматизации маркетинга можно подключить практически любой канал коммуникации: чат-боты, Telegram, Facebook, SMS, Viber и использовать полученную обратную связь для улучшения продуктивности кампаний.

Платформа лояльности. Ее можно использовать для работы с любой программой лояльности, связанной с начислением баллов, бонусов.

 

Программа лояльности в нашем понимании – это то, что настраивается не ИТ-отделом, а маркетологом или аналитиком.

 

Исторически этот продукт от Microsoft связан с POS-системами, потому что главные операции с этими баллами происходят, когда клиент покупает какой-то товар.

У Microsoft есть система Dynamics, которая позволяет оперировать и обеспечивать весь объём необходимых финансовых и торговых транзакций, вывод информации на чеке, списание и начисление по различным схемам, частичное использование баллов, частичную  оплату –  и всё это в одном модуле.

В этой же системе есть отдельный модуль – мобильная платформа лояльности, которая настраивается под каждого конкретного заказчика. Эту платформу можно применять для удержания клиента, работы с соцсетями, персонализации.

Обзор клиента 360.  Существует уже готовый интерфейс, и он очень легко видоизменяется. Благодаря ему можно вывести информацию из любых источников, с которыми вы работаете. То есть можно собрать информацию о географических данных клиента и его последних покупках, что он поместил в wishlist, чтобы потом строить выборки по этим базам данных. Это целая цепочка бизнес-процессов с этапами и шагами. Интерфейс системы и механизмы, которые мы создаем и настраиваем, реально ускоряет работу маркетолога. Многие наши клиенты раньше запускали три кампании в неделю, а сейчас они могут запустить три кампании в день на 100 000-150 000 человек.

Цепочка каскадирования позволяет связать несколько каналов для того, чтобы отправлять коммуникации в тех случаях, если клиент не отреагировал на предыдущий канал.

Персонализация. Благодаря рассылкам в мессенджеры прямо из системы можно сразу составить полностью весь текст и компоновку, все параметры для отправки сообщений и настроить параметры каскадирования. Используя рассылку по стотысячный базе, я могу к каждому клиенту обратиться по имени и включить любые его данные, например, количество бонусных баллов, которые у него уже есть на карте.

Обогащение данными. Собрав воедино базу данных, можно проанализировать профиль каждого клиента и всех коммуникаций, которые с ним проводились.

Благодаря обогащению данными мы можем предоставить клиенту уникальное предложение:

• Персонализированный контент и предложения для каждого клиента на основе истории взаимодействия и откликов
• Доставку релевантного контента и предложений, фиксация откликов во всех каналах
• Повышение процента отклика и вовлеченности клиента. 94% клиентов уходят от брендов по причине нерелевантного маркетинг-контента.

Существуют также технологии, с которыми маркетологи обычно сами не справляются и за которыми будущее. Дата-сайентисты, проанализировав большую клиентскую базу, могут выделить сегменты клиентов по поведению и данным, чтобы их можно было каким-то образом классифицировать и продумать механизм работы с ними. Если зайти в какой-то конкретный сегмент, можно посмотреть отчет по всем параметрам, какой доход и в какое время был получен, дни недели, тип магазина, тип покупок. А благодаря карте лояльности можно оценить покупки клиентов в течение определенного времени, разделить их на поведенческие кластеры и использовать эти данные для конкретных целей.

Machine Learning. Как только мы узнали клиента, необходимо подготовить и отправить ему персонализированный контент. C помощью машинного обучения можно подобрать наилучшее предложение для клиента.

Благодаря этой технологии в одном случае мы убедили клиентов из группы риска, у которых снижается частота покупки, вернуться в магазин.

С помощью механизма прогнозирования поведения клиента, по его истории, по его демографии мы можем сказать, что ему предложить, чтобы удовлетворить его ожидания.

Весь модуль построения клиентского путешествия с цепочками, с триггерами, с условиями Microsoft уже предлагает на глобальном рынке, и мы в Украине уже массово тестируем и моделируем бизнес-процессы маркетинга с нашими клиентами.

 Записала: Юлия Олейник

 /Партнер материала – Smart Business. Партнерские материалы подготовлены журналистами Retailers по редакционным стандартам и при поддержке рекламодателя./