Данность с данными
Частью нашей повседневной реальности становятся новости-страшилки о том, что некая крупная социальная сеть или мобильный оператор федерального значения были уличены в перепродаже данных своих пользователей коммерческим компаниям. Понятно, что такие новости создают у нас представление, что если наши данные, информация о наших действиях в сети стали известны сторонним компаниям, то это всегда плохо. Мы ждем, что нас будут третировать мошенническими письмами, звонить с назойливыми рекламными предложениями и так далее.
На самом деле картина далеко не такая простая и совсем не такая мрачная, как мы ее иногда себе представляем. Данные – это не только имя, фамилия или номер телефона: многие даже не подозревают, какой информационный шлейф ежедневно оставляет за собой обычный владелец обычного смартфона.
Согласно статистике SAS, в США средний пользователь мобильного гаджета смотрит на его экран 1500 раз в день, проводя с ним 177 минут в сутки. Он просматривает интернет-страницы, общается в мессенджерах и соцсетях, совершает покупки, перемещается в пространстве вместе с телефоном, который оснащен геолокацией – и история этих действий отнюдь не уходит в никуда. Данные обо всех этих событиях позволяют понять вкусы и предпочтения пользователя, понять, в каких местах он чаще всего бывает, какова сфера его интересов, круг общения и многое, многое другое. И мы сами постоянно соглашаемся на использование этих данных – например, когда сайт предупреждает нас, что на странице есть куки и просит либо уйти, либо согласиться с этим фактом.
Только для вас!
Какая связь между этим потоком данных и выбором подарка на 8 Марта? Самая прямая. На основе этих данных ритейлеры могут получить представление, что именно для нас актуально, что нам предложить, когда, в каком месте, с какой скидкой и так далее. Такое предложение может быть проигнорировано, если оно не подходит, но может стать и ценной идеей для подарка, которую мы никак не могли найти.
Это стало возможным, когда появились аналитические инструменты для работы с большими данными и ритейлеры стали искать способы их «живого» применения. До этого ритейлеры просто слали массированные рассылки по почте и однотипные смс всем держателям дисконтных карт или карт лояльности – все это чаще раздражало, чем стимулировало к покупке. Конечно, и сейчас остались компании, которые так делают, но их становится все меньше. Все больше и больше ритейлеров как на Западе, так и в России активно используют бизнес-аналитику.
Современные инструменты анализируют данные о клиентах и их действиях в режиме реального времени и делают индивидуальные предложения – сегодня, например, возможна скидка на конкретный товар для конкретного покупателя на основе его предыдущего потребительского опыта. И, естественно, что эти инструменты «знают» о приближении праздников, в которые принято делать подарки, имеют представление о круге общения потребителя, могут проанализировать, кому он теоретически может сделать подарок. В свою очередь, для анализа доступны и данные его круга общения, и на их основе могут быть сформированы предложения товаров, которые с достаточно большой вероятностью подойдут потенциальным получателям подарков.
Подарки – лишь частный случай: это может быть любое предложение, потенциально интересное для потребителя. Например, в Гонконге и Китае сеть известных пиццерий, опираясь на данные геолокации, присылает сообщение с предложением о скидке в 20%, когда потенциальный клиент проходит мимо их ресторана. Но этот ход быстро скопировали конкуренты. Если этот же человек проходит мимо ресторана конкурирующей сети, то он получает еще более агрессивное предложение.
Всегда в наличии!
Аналитические инструменты помогают ритейлерам не только привлечь потребителя в магазин, в том числе идеями для подарков к праздникам, но и сделать так, чтобы нужный товар всегда был в наличии в нужном объеме. Согласитесь, нет ничего досаднее, когда на полке стоят туфли мечты, но вашего размера нет в наличии.
Ритейлеры постоянно лавируют между затовариванием и недостаточным количеством товара – им важно найти золотую середину. Если самого товара или нужного размера слишком мало, то магазин сначала разово не получит деньги покупателей, а постепенно потеряет и их лояльность. Если же товара слишком много, то компания теряет деньги, поскольку вынуждена платить за складские площади, ей приходится устраивать распродажи, чтобы избавиться от излишков и остатков, возвращать или списывать товар и т.д. Спрогнозировать нужное количество товара невозможно только на основе статистики прошлых продаж – нужны аналитические инструменты, которые позволят увидеть, какие размеры какой модели в каком количестве будут востребованы в каждом конкретном магазине сети.
Словом, аналитика позволяет создать ситуацию, когда в выигрыше остаются все. Ритейлер видит точный портрет своего покупателя и на его основе может эффективно с ним взаимодействовать. Покупатель вместо потока ненавистного спама получает действительно интересные предложения, в том числе и по поводу подарков. Поэтому не стоит бояться того, что коммерческие компании используют наши данные – да, они делают это для своей выгоды, но в современном мире она невозможна без лояльности потребителя, а значит, эти данные работают и на нашу пользу, создавая комфортную, неагрессивную, привлекательную потребительскую среду.
