Как сделать обычные магазины такими же гибкими, как онлайновые

Big Data / Практика
автор: Ирина Парошина  18 декабря 2013

В распоряжении интернет-магазинов всегда было много способов на практике проверить, что работает на увеличение продаж, а что нет. Действительно, «поиграть» с дизайном, чтобы найти место, где товар легче всего «цепляет» взгляд покупателя не слишком сложно. Нетрудно провести A/B-тестирование, предлагая клиентам разную функциональность и разный интерфейс, а после сравнивая отдачу. Таким образом, в интернете все предприимчивые ритейлеры оттачивают маркетинговые навыки уже давным-давно. Чего не скажешь о магазинах обычных.

Оффлайн-магазины не только не могут воспользоваться всеми видами анализа поведения покупателей, которые доступны в Сети. Они зачастую проигрывают им в ценообразовании, мобильности и недостаточно быстро реагируют на меняющиеся тенденции продаж. Это объясняет, почему появления и развития платформ, позволяющих контролировать реакцию клиентов в оффлайне, ждали с таким нетерпением и приняли «на ура». Рассмотрим на конкретном примере, что сейчас происходит в мире «больших данных» ритейла.

RetailNext, основанная шесть лет назад, была одной из первых компаний, где подумали о том, как ввести аналитику электронной коммерции в обиход физических розничных магазинов. К сегодняшнему дню RetailNext скрупулёзно собирает всевозможные данные, чтобы применить их на благо ритейла. Видеонаблюдение, операции с кредитными картами и информация от персонала — вот далеко не полный перечень данных, которые использует RetailNext. Они принимают в расчёт даже метеорологические факторы (и правильно, кому охота без необходимости тащиться в магазин в дождь). RetailNext составляет тепловые карты, чтобы вычислить потоки людей и выбрать оптимальное местоположение. Система может отследить и отдельного покупателя в помещении — например, чтобы собрать статистику о том, как долго он задержался у рекламного стенда или определённой полки с товаром. Статистически оценивается, какая группа покупает больше, а какая меньше — например, в Duty Free те, кто летит в Европу, покупают не те же самые товары, что и те, кто летит в Америку.

RetailNext-heat-map

Базу RetailNext формируют 500 миллионов покупателей в год. В магазинах 33 стран по всему миру имеются датчики, которые в рабочем или пилотном режиме собирают необходимую информацию о клиентах. Bloomingdales, American Apparel, Brookstone, Mont Blanc — вот только начало списка клиентов RetailNext. Каждому из них «большие данные» помогают лучше понять интересы и потребности клиентов и «узкие места» в самом магазине.

В конце этого года RetailNext приобрела Nearbuy Systems — фирму-лидера в аналитике, связанной с мобильными устройствами. Данных в распоряжении RetailNext стало не просто много, а очень много — поскольку ко всему прочему добавилась информация, которую мы все привыкли считать довольно-таки приватной. А именно — магазины-клиенты RetailNext теперь знают, что вы просматриваете на своём смартфоне.

hpss-shopping1 (1)Компания предоставляет розничным магазинам инфраструктуру бесплатного Wi-Fi для посетителей. Потребители, желающие им воспользоваться, в свою очередь, должны согласиться на то, что их трафик во время пребывания в магазине и поблизости будет отслеживаться. Таким образом, розничное предприятие может набрать статистику по сайтам, которые посещают клиенты, а также узнать об их активности и конкретных предпочтениях. Это позволяет ритейлеру лучше понять свою клиентскую базу и предположить, в каких продуктах будет наиболее заинтересован посетитель.

Используя эти данные, ритейлеры корректируют планы своих торговых операций и маркетинговые ходы. Иногда анализ ведёт к изменению самого магазина: столы заменяются на стеллажи, маршруты прокладываются так, чтобы клиенту было удобнее пройти к нужной точке, продукты размещаются так, чтобы взаимно не мешать продажам. Однако в скором будущем система позволит перейти на персонализированный подход к клиентам. Для этого нужно всего лишь вычислить лучших из них — тех, кто регулярно оставляет в магазине больше всего денег: проследить за их активностью в интернете и сформировать индивидуальные предложения. Особенно интересна подобная стратегия предпринимателям, работающим в сфере торговли товарами класса люкс.

RetailNext собирает около 100 петабайт «сырых» данных в год, обрабатывает их и рассматривает общую картину в различных срезах. Розничные торговцы могут воочию увидеть, какова их покупательская аудитория, как долго люди остаются в магазине и чем интересуются, куда они заходят, а что игнорируют. Все это сопоставляется с картой фактических продаж. И именно этот анализ даёт офлайн-магазину возможность реально конкурировать с интернет-торговлей и адаптироваться к запросам и желаниям покупателей.

Поделиться
Поделиться
Tweet
Google
 
Читайте также
Как хеджфондовый миллиардер организовал Brexit и победу Трампа
Как хеджфондовый миллиардер организовал Brexit и победу Трампа
Кремниевый детектив RAVN ловит коррупционеров. Пока – британских
Кремниевый детектив RAVN ловит коррупционеров. Пока – британских
Сбербанк открывает свои данные
Сбербанк открывает свои данные
Хостинг "ИТ-ГРАД"
© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2017
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.
«Партнер Рамблера» Почта защищена сервером "СПАМОРЕЗ" Хостинг "Fornex"