Data Governance: основные принципы управления данными в омниканальной коммерции

@Freepic

Рассказывает Сергей Тиняков, партнер Лиги Цифровой Экономики.

Согласно общему определению, Data Governance (управление данными) — это набор правил, процессов и стандартов, которые помогают организации эффективно использовать свои данные. Data Governance охватывает такие направления, как контроль качества, стандартизация данных, информационная безопасность. Этот процесс должен быть непрерывным и гибким, способным адаптироваться к внешним и внутренним изменениям, будь то обновления законодательства, колебания рынка или преобразования в компании.

Однако на практике необходимо не просто оперировать данными, а строить управление бизнесом на их основе, интегрировать их в процесс принятия решений, — это главный вызов. 

Сегодня в компаниях многие шаги зачастую делаются исходя из экспертного мнения, то есть без качественного анализа соответствующих данных. Это касается как локальных вопросов, таких как дизайн или нейминг в онлайн-канале, где можно было бы провести А/B-тестирование и проверить гипотезы на части аудитории, так и более глобальных управленческих решений, скажем, об открытии торговых точек в определенной локации. 

Можно привести следующий пример: магазин открывается вместе с хорошей на первый взгляд проходимостью, однако число продаж заметно ниже ожидаемого. При детальном анализе выясняется, что проходимость в этой локации велика лишь утром, а вечером люди идут другим маршрутом и совершают покупки в магазине конкурентов. Проблему можно было выявить на этапе принятия решения, если бы компания располагала необходимой информацией, аналитикой и, что самое главное, культурой их использования в правильный момент.

В части омниканальности стоит выделить две ключевые области работы с данными. 

От «Ой» до AI: как ИИ помогает ритейлерам принимать бизнес-решения на основе прогнозов

– Первая из них — платформа клиентских данных (Customer Data Platform или CDP), которая охватывает все, что связано с информацией о потребителях. 

CDP представляет собой расширенный профиль покупателя, который включает как стандартные персональные данные и историю взаимодействия, так и более глубокие сведения из социальных сетей о настроениях клиента, его потенциальных интересах и предпочтениях, а также другие данные, собранные через онлайн- и офлайн-каналы. 

Информация такого рода позволяет провести сегментацию клиентов, выделить среди них лояльных бренду и разработать стратегию коммуникации. Например, широко распространено взаимодействие с мобильными операторами для сегментного геотаргетинга и планирования размещения точек продаж, а также с банками для поиска и привлечения потенциальных клиентов.

Кроме того, активно применяются внешние сервисы для управления данными и персонализацией. При этом крайне важно помнить о вопросах информационной безопасности и соблюдать федеральный закон о персональных данных (152-ФЗ), особенно с учетом ужесточения нормативных требований.


@Freepic

– Вторая область — класс систем управления мастер-данными, а именно управление продуктовой информацией (PIM). 

Подобные системы призваны обеспечивать синхронизацию данных между различными каналами. В эпоху повсеместного стремления к омниканальности, когда даже незначительные расхождения в описании товаров или ценах между офлайн-магазином и, например, мобильным приложением раздражают клиентов, актуальность этой задачи значительно возросла.

Современные покупатели очень требовательны к качеству информации. Компаниям необходимо находить баланс: предоставлять все важные сведения и в то же время избегать лишних деталей. Клиент должен оперативно получать всю желаемую информацию: если он решит найти ее на другом ресурсе, весьма вероятно, что и покупку он совершит у конкурентов. Это касается не только основных технических данных, но и фотографий товаров или отзывов покупателей.

Для преодоления подобных проблем в последние годы наблюдается тренд на отказ от отдельных ИС в пользу построения единой цифровой платформы, включающей функции управления и аналитики данных. Этот подход прослеживается не только в электронной коммерции, но и в других отраслях, включая ритейл. Огромный объем данных, поступающий из разных каналов, и необходимость его обработки в реальном времени делают такую систему особенно востребованной. 

В электронной коммерции переход к единому решению происходит проще, поскольку обычно в компаниях этого сегмента уже существует платформа, которая становится основой для всей реализуемой функциональности и источником большинства данных. К примеру, на ее базе организация может разработать многофункциональный интернет-магазин, который позволит не только осуществлять непосредственное управление, но и интегрировать сервис с другими внутренними и внешними системами компании, например, бухгалтерией или складским решением. Это даст возможность управлять продуктовым каталогом, контентом, обрабатывать заказы.

---

Читайте также: Индустрия 5.0: как цифровизация знаний и коллективный интеллект меняют наше будущее

---

Благодаря этому система будет собирать более точные данные, принимаемые решения станут эффективнее: компания приобретет и структурирует все необходимые данные о покупателе и его действиях, а клиент сразу получит полноценную информацию о товаре или услуге в одном месте. 

К тому же в результате этого организация оптимизирует сбытовые и маркетинговые процессы, снизив издержки и автоматизировав рутину. При этом, если у компании недостаточно развито собственное ИТ, она может воспользоваться аутсорсинговыми услугами и выбрать систему конкретно под свои задачи и цели. 

Таким образом, Data Governance представляет собой востребованный подход, который сегодня внедряется во множестве организаций. Данные уже стали полноценным активом компаний, который позволяет бизнесу пересмотреть стратегию развития от начала и до конца, а не просто оптимизировать работу. Однако для успешной реализации такого подхода необходимо подготовить соответствующую ИТ-инфраструктуру. Важно отметить, что ключевым аспектом является не столько технологическая составляющая, сколько формирование культуры принятия решений, основанных на анализе данных, а не на субъективном мнении экспертов.

Сергей Тиняков, 
партнер Лиги Цифровой Экономики.

Для NEW RETAIL