Анализ данных: как выжать максимум из информации для роста e-commerce

@Freepic

На начальном этапе потребности компании по работе с данными способен удовлетворить Excel. Однако, когда бизнес-процессов становится больше, а ручной сбор, обработка и интерпретация результатов занимают несколько дней, приходит время выбирать другие инструменты. Какие решения по работе с данными существуют для среднего и крупного бизнеса, рассказывает руководитель направления e-commerce QSOFT Катерина Грог. 

ЕСЛИ БИЗНЕС СРЕДНИЙ: CUSTOMER DATA PLATFORM

Отслеживать поведение пользователей и выяснять, почему они перестают совершать покупки – с этим вполне справляются электронные таблицы. Но при масштабировании бизнесу необходимо анализировать все больше метрик, соответственно и потребителей данных становится больше. Как правило, это разные подразделения и разные функции. 

Отдел e-commerce, например, следит за сайтом и мобильным приложением, анализируя конверсию и поведение пользователей. Они детализируют информацию о типах оплаты и доставки, что позволяет глубже понять взаимодействие покупателей с продуктами. 

Отдел маркетинга, в свою очередь, заинтересован, чтобы клиенты проводили больше времени с компанией. Они анализируют, какие товары покупают и в какое время, когда возвращаются и с какой целью, чтобы предлагать персонализированные программы лояльности и увеличивать покупательскую способность. Например, если человек часто покупает яйца и молоко утром, маркетологи могут предложить ему другие актуальные в этот период времени товары.

На этом этапе развития бизнеса каждое подразделение должно иметь доступ к единой базе данных. Объединить всю информацию в одном пространстве и обеспечить ее консистентность в различных разрезах без ручной проверки помогает Customer Data Platform (CDP). Платформа создает цифровые профили пользователей и сегментирует их для проведения целевых активностей. Это значительно упрощает работу и повышает эффективность взаимодействия с клиентами.

Если точек контакта с клиентами много, например, офлайн-магазин, сайт, мобильное приложение и контакт-центр, бизнесу важно понимать, как пользователи взаимодействуют с каждым из этих каналов. Внедрение CDP позволяет автоматизировать сбор данных из всех источников, что значительно ускоряет процесс интерпретации и анализа информации. Это, в свою очередь, помогает принимать более обоснованные управленческие решения.

Рассмотрим пример омниканального бренда косметических средств. 

Допустим, продуктовый отдел, маркетинг и e-commerce в качестве целевой аудитории выделяют женщин в возрасте 25-30 лет, интересующихся декоративной и уходовой корейской косметикой. Все маркетинговые активности, такие как акции и email-рассылки, направлены на эту группу, чтобы увеличить частоту посещений магазинов и покупки товаров. 

При внедрении CDP компания проанализировала цифровые профили клиентов и выяснила, что целевая аудитория значительно шире, чем предполагалось изначально. 25% покупок совершают женщины в возрасте 38-45 лет. Они регулярно посещают офлайн-магазины и тратят в среднем 7,5 тысяч рублей в месяц. В свою очередь, e-commerce подразделение никак не активировало эту группу, в то время как она органически сформировалась в розничных магазинах. Это показывает, что отделы онлайн- и офлайн-коммерции работали разобщенно, в том числе в разрезе маркетинговых функций. 

В современном мире, где пользователи могут сначала ознакомиться с продукцией в магазине, а затем заказать её онлайн, или же наоборот, важно проводить интегрированную стратегию коммуникаций с клиентами. В результате маркетинговые усилия в рознице и e-commerce были объединены, что позволило отказаться от неэффективных инструментов, персонализировать предложения и, как следствие, повысить конверсию и LTV.

Таким образом, агрегируя информацию из различных источников, CDP помогает компании расширить понимание целевой аудитории и за счет этого оптимизировать коммуникацию и персонализировать предложения. И вместо массовых акций, воспринимаемых как спам, клиенты получают целевые сообщения, основанные на их интересах.

---

Читайте также: Персонализированная геймификация: как не терять прибыль, используя суперскидки и особые предложения

---

ЕСЛИ БИЗНЕС БОЛЬШОЙ: DATA WAREHOUSE, BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE

CDP может стать полезным инструментом не только для среднего, но и для крупного бизнеса. Платформа фокусируется на сборе и анализе данных о клиентах и их поведении, поэтому ее можно внедрить, например, под создание персонализированных маркетинговых коммуникаций. 

Однако, когда речь идет о крупных игроках рынка, оптимизировать нужно в том числе операционные процессы, например, такие как логистика и складские операции. Для этого придётся анализировать терабайты информации из разных источников. В таких случаях стандартные инструменты сбора, хранения и обработки данных уже не справляются, нужна специализированная инфраструктура. С её помощью бизнес может своевременно принимать решения и быстро адаптироваться к изменениям.

Такая экосистема обычно состоит из трёх компонентов: 

1. Data Warehouse (DWH) — хранилище, где складываются и структурируются все данные компании.

2. Big Data — технологии анализа и обработки больших объемов информации.

3. Business Intelligence (BI) — инструменты визуализации отчетов. 

Еще одним важным помощником может стать искусственный интеллект (ИИ). На основе заложенной логики, которую определяет дата-аналитик, в сочетании с Big Data ИИ позволяет более глубоко понимать процессы в различных сегментах бизнеса.

С помощью этих инструментов аналитики могут выявлять скрытые закономерности, прогнозировать тенденции, принимать более обоснованные решения и заранее выстраивать процессы. Это позволяет избежать задержек и повысить качество обслуживания клиентов. 

Например, если компания знает, что к 8 марта ее аудитория будет активно покупать подарки, она может заранее подготовить свою инфраструктуру для обеспечения своевременной доставки. Таким образом, анализ данных помогает не только реагировать на текущие потребности, но и планировать ресурсы и операции на перспективу. 

Подобные инструменты работы с данными применимы не только в e-commerce, но и в офлайн-ритейле. Приведем пример одной сети крупного гипермаркета. 

До внедрения инфраструктуры по работе с данными огромное количество товаров во всех магазинах раскладывали по стандартным схемам мерчендайзеров: на уровне глаз располагались акционные и дорогие позиции. Однако на спрос влияют множество факторов, среди которых – сезон, день недели, мировые тренды, состояние экономики, товарное соседство, а также какие именно жилые комплексы находятся вблизи торговой точки. 

С помощью DWH, Big Data, BI и ИИ компания собрала и проанализировала данные о взаимодействии покупателей с товарами на разных полках. Затем товары перемещали, наблюдая, как меняется их покупка. Более дешевые ставили выше, более дорогие – ниже. Таким образом, была собрана матрица потребления для каждого гипермаркета с учетом целевой аудитории конкретной точки. Теперь выкладка в магазинах меняется ежемесячно в зависимости от оборачиваемости брендов. Как результат – выручка гипермаркетов выросла на 25%. 

Так, использование современных аналитических инструментов становится неотъемлемой частью стратегии роста компаний. На начальных этапах работать с данными можно и через Excel. Однако с увеличением каналов взаимодействия с клиентами и разнообразием бизнес-процессов необходимы более продвинутые решения. 

Для средних компаний – это Customer Data Platform, объединяющая информацию о клиентах из разных источников в единый цифровой профиль. Крупный же бизнес, помимо CDP, использует Data Warehouse, технологии Big Data и Business Intelligence. 

Такая специализированная инфраструктура не только улучшает клиентский опыт, но и обеспечивает более эффективное использование ресурсов, увеличивает рентабельность и позволяет бизнесу быстрее адаптироваться к изменениям на рынке. 

Катерина Грог,
руководитель направления e-commerce QSOFT.

Для NEW RETAIL