Как ритейл теряет деньги из-за неправильных данных о клиенте

Как ритейл теряет деньги из-за неправильных данных о клиенте

Ошибки в клиентских данных кажутся мелочью — опечатка в адресе, лишний номер телефона в базе, неточный индекс. Но они влияют на выручку сильнее, чем можно предположить: срывают доставки, искажают аналитику и портят репутацию компании. 

О том, как подобные проблемы ведут к скрытым убыткам и как их избежать, рассказал Антон Богин, исполнительный директор DaData.

Когда ошибки в данных напрямую ведут к финансовым потерям

Главная опасность неточностей в информации о клиенте — то, что они обернутся прямыми расходами. Причём в нескольких направлениях сразу.

Самые очевидные потери — в логистике. Неправильно указанный адрес означает лишний рейс для курьера, сорванную доставку и потерянное время по всей цепочке. Особенно затратны ошибки для крупногабаритных заказов: перевозить их сложнее.

Нагрузка на службу поддержки. Неточности в данных приводят к суете и сбоям в процессах: сотрудники ритейлера уточняют адреса и другую информацию, курьеры не могут попасть в подъезд из-за неверного номера домофона. Каждый звонок — это операционные расходы и время работников. Часто именно руководители служб поддержки первыми замечают системные проблемы с качеством данных.

Лишние касания из-за дублей в базе. Когда магазин сохраняет каждый контакт как отдельного покупателя, неминуемо случаются повторные касания. Покупателям приходят двойные, а то и тройные SMS, имейлы, звонки. Затраты на коммуникацию растут, а клиент раздражается: «Зачем мне второй раз это присылают?»

Искаженная аналитика. Ошибки в данных мешают принимать правильные решения. Например, в компании думают, что в базе 100 000 клиентов, когда на деле около 30% — дубли. С такими искажениями не рассчитать стоимость привлечения клиента (CAC), не спланировать логистические мощности или складские запасы. В результате решения о масштабировании принимаются на основе неточных данных.

Подобные неточности особенно критичны для ритейла. Конкуренция здесь очень высока. Если доставка сорвалась, клиент просто найдёт другой магазин. Порой одна ошибка и вовсе стоит нескольких покупок в будущем. Например, если клиент неудачно закажет мебель и расскажет о плохом опыте знакомым.

Другие потери, которые легко не заметить: лояльность, репутация, LTV

Прямые финансовые убытки от некачественных данных бросаются в глаза первыми. Но есть последствия, которые измерить сложнее, при этом они всё ещё значительно влияют на бизнес.

Ошибки снижают вероятность повторного заказа и LTV (ценность клиента за всё время). Классика: неудачная персонализация. Когда из-за ошибок в контактных данных покупатель получает акцию на товар, который невозможно доставить по его адресу. Клиент недоволен, ведь это еще хуже, чем вообще не получить предложение.

Похожее происходит с неточностями в личной информации: женщину поздравляют с 23 февраля, мужчине предлагают товары для женщин. А если клиент ошибся при регистрации и вместо «Максим», например, написал «Маскин», все рассылки всегда будут приходить с этой опечаткой. В этих случаях покупатель понимает, что вся эта персонализация — иллюзия. Доверие к продавцу падает. При этом неважно, даже если клиент ошибся при вводе сам. Осадок всё равно останется.


Ошибки в персонализации случаются по вине как пользователей, так и самого бизнеса

Иногда из-за таких ошибок люди уходят, причем тихо. То есть в следующий раз просто выбирают конкурентов, никак не сообщая о своем недовольстве. Но некоторые назло оставят отзывы о «неудобном оформлении заказа», «доставке не туда», «спаме в рассылках». Они в итоге накапливаются и бьют по репутации продавца.

На какие процессы влияют ошибки в клиентских данных

Неточности в контактах опасны тем, что влияют на множество «точек касания» с клиентами: от непосредственно доставки до пуш-уведомлений в приложениях. В результате за одну ошибку придётся платить проблемами в разных каналах коммуникации и процессах.

Например, адрес важен как минимум в таких аспектах: 

● возможность в принципе доставить товар;

● ассортимент доступных товаров;

● стоимость и срок доставки;

● маршрут курьера.

Соответственно, опечатка в адресе разрушит или как минимум повредит всю цепочку — от выбора товара до последней мили.

Например, из-за неверного индекса посылку отправят в Калининград вместо Мурманска. На месте почта разберётся и перенаправит — но вместо двух недель доставка займёт месяцы. Это особенно критично для товаров с дедлайном: подарков на день рождения, вещей для отпуска. Если срок сорван, заказ теряет смысл.

Ещё один пример. У одной из компаний, продающих обжаренный кофе, была проблема: если покупатель жил за МКАД и оформлял заказ, приходилось звонить ему и просить доплатить 500 ₽ за доставку. Бизнес либо «радовал» человека неприятным сюрпризом, либо должен был идти на убытки в угоду лояльности.

Маркетинг страдает от некачественных данных не меньше. Неточности как минимум мешают сегментации клиентов. Например, в магазинах стройматериалов есть физлица, которые делают ремонт раз в жизни, а есть скрытые B2B-клиенты — профессиональные покупатели. Их потребности кардинально отличаются, но без правильных данных различить их невозможно.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Когда задуматься о переходе с ручной проверки на автоматизацию

Чёткой границы, когда ручная проверка данных перестаёт работать, не существует. Но есть сигналы, которые показывают, что пора что-то менять. 

Первый — растёт число заказов, отменённых из-за проблем с доставкой. Клиенты жалуются, что оформить покупку сложно, служба поддержки бесконечно переспрашивает у покупателей адреса, курьеры не могут попасть в подъезды и дозвониться. А отзывы показывают, что недовольство сервисом растёт. 

Второй — есть планы по масштабированию бизнеса. Растёт база клиентов, появляются новые каналы продаж: маркетплейсы, мобильные приложения. Если расширяться, то, что раньше проверяли вручную, потребует десятков часов работы. Ошибки будут множиться быстрее, чем получится их исправлять. 

Третий — много источников данных: формы на сайте, мобильные приложения, контактные центры, физические анкеты из торговых залов. Каждый такой канал, где данные вводят вручную, обязательно породит ошибки. Чем больше источников, тем важнее автоматизировать процесс сбора и проверки. 

Четвёртый — служба поддержки жалуется на загрузку. Руководители и сотрудники отмечают, что часто встречают ошибки в контактах. Из-за этого им приходится уточнять информацию и тратить на это лишнее время.

---

Читайте также: Невидимый сотрудник: как искусственный интеллект берет под контроль полки, кассы и графики

---

Что ритейлу стоит проверить в первую очередь, чтобы снизить вероятность ошибок

1. Провести аудит источников данных. Составить список всех точек, где компания собирает клиентские данные: сайт, мобильное приложение, колл-центр, офлайн. Проверить каждую: не теряются ли данные при сбоях? Например, сохраняется ли прогресс заполнения формы, если у клиента упал интернет?

Если в компании уже есть CJM, можно начать с неё и посмотреть на текстовые поля для ввода данных, чаты или взаимодействия с оператором. Стоит пройти клиентский путь самому и буквально составить список форм и что в них можно записать. Часто компании фокусируются на основных каналах: личном кабинете сайта и анкетах на точках продаж. Но забывают про спецпроекты — лендинги и партнёрства, в ходе которых информацию собирали или всё ещё собирают.

DAM-системы: как бизнес превращает хаос контента в конкурентное преимущество

2. Определить, какие данные действительно нужны. Ответить на вопрос: все ли сведения о клиенте используются в бизнес-процессах? Подход «соберём всё на всякий случай» превращает часть базы в мёртвый груз и усложняет инфраструктуру. Если нельзя объяснить, зачем нужны данные, — лучше их не собирать.

Стоит посмотреть на активные маркетинговые кампании и триггеры: часто анкеты собирают данные «на будущее». Клиента спрашивают и про семейное положение, и про привычки, но вне зависимости от ответов всё равно ведут на одни и те же посадочные страницы. Например, «рабочими лошадками» остаются кампании с 8 марта, чёрной пятницей или скидками на день рождения.

3. Автоматизировать то, что можно не спрашивать. Не заставлять клиента вводить данные, которые можно определить автоматически. Почти всегда есть возможность подтянуть индекс по адресу или сделать автовалидацию формата телефона.

4. Оставить лазейку для нестандартных ситуаций. Добавить:

● Возможность ввести адрес вручную, если его нет в справочнике: например, для СНТ, деревень без улиц или новостроек, которым его пока что не назначили.

● Поле для комментариев, чтобы клиент мог указать особенности подъезда, домофона, проезда.

● Не загонять данные в маски. Например, не требовать, чтобы в имени было больше двух букв, или адрес обязательно включал в себя улицу. Иначе есть риск потерять часть клиентов, либо получить мусорные данные, которые человек введёт «ради галочки».

Не стоит стремиться к системе, которая кричит красным на всё нестандартное. Автоматизация — это тоже не панацея, нужно оставлять место для человеческого фактора и нестандартных ситуаций. Баланс между автоматизацией и гибкостью — залог того, что процессы будут работать на клиента, а не против.

Антон Богин, 
исполнительный директор DaData.

Для NEW RETAIL