С ситуацией выбора подарка практически каждый сталкивается регулярно – перед Новым годом, в феврале-марте, когда мужчины и женщины совершают поздравительные рокировки, в преддверии дней рождения наших родных и близких, к выпускному, на свадьбы, ко всевозможным юбилеям и годовщинам – и на этом список далеко не заканчивается. И каким бы ни был бюджет – солидным или скромным – найти удачный подарок всегда непросто, даже если речь идет о близком человеке, не говоря уже о новых знакомых или коллегах, чьи вкусы и предпочтения часто неизвестны. Могут ли в этом помочь новые технологии и современные аналитические инструменты? Об этом рассуждает Максим Цуканов, руководитель направления клиентской аналитики и CRM компании SAS Россия/СНГ.
Данные как ценность
Данные в наше время превратились в материальную ценность – их нельзя потрогать, но их можно передавать, продавать и покупать. Как результат – многие стали бояться, что к ним получит доступ злоумышленник, чтобы воспользоваться информацией себе на пользу и в ущерб нам. То и дело появляются новости о том, что мобильный оператор или соцсеть продали данные своих пользователей сторонним коммерческим компаниям, и такие сообщения нас пугают. Возникает впечатление, что если сведения о нас попали в руки тем, кто хочет извлечь из них прибыль, то на нас тут же обрушится поток спама и мошеннических писем, а наш телефон будет разрываться от рекламных звонков.
На самом деле картина далеко не такая страшная. 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 таких действий отнюдь не уходит в никуда.
Данные обо всех этих событиях позволяют понять, что интересует человека, каковы его вкусы, где он бывает, с кем общается. Вы обращали внимание, что сейчас на подавляющем большинстве сайтов всплывает предупреждение о том, что на странице используются куки? Нажимая кнопку «ок», мы автоматически соглашаемся с тем, что наши данные будут собраны. То же самое происходит при установке аппликаций на мобильный телефон – прежде чем поставить приложение, мы должны согласиться с рядом его действий и открыть необходимые доступы – например, к фотографиям или списку контактов. Еще один пример – заполнение анкеты при получении дисконтной карты в магазине, где всегда есть пункт о согласии на использовании данных. Поэтому эти данные у нас не крадут, не стоит расценивать это как вмешательство в частную жизнь – мы сами дали множество отдельных разрешений, устанавливая приложения, заходя на сайты и совершая ряд других не менее повседневных действий.
Знать потребителя, чтобы ему угодить
Эти данные могут помочь не только брендам, которые хотят нас знать, но и нам самим – например, благодаря им мы получим подсказки, что подарить близким и друзьям. На основе этой информации ретейлеры 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.
Раньше ретейлеры просто заваливали своих пользователей всевозможными рассылками – с помощью СМС, по электронной почте и так далее. Это больше раздражало покупателей, чем помогало завоевать их доверие. К счастью для всех, эта эпоха практически ушла в прошлое – сейчас существуют аналитические инструменты, умеющие работать с большими данными. Благодаря им на смену массовым рассылкам приходят индивидуальные релевантные предложения, которые делаются в зависимости от конкретного потребителя, его местоположения, истории его покупок и многих других факторов.
Современные инструменты анализируют данные о клиентах и их действиях в режиме реального времени и создают персональные маркетинговые акции – 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.
Например, есть пользователь, чья жена часто ходит в фитнес-клуб. Если у заинтересованного бренда, допустим, косметического, стоят современные аналитические инструменты, то этот человек может получить в преддверии Восьмого марта или дня рождения супруги сообщение о скидке на набор средств по уходу для тех, кто ведет активный образ жизни. Тот же фитнес-клуб может послать предложение о семейном абонементе по выгодной цене – словом, система подбирает оптимальные варианты, при этом анализируются запросы женщин того же возраста и с такими же увлечениями, как у жены этого гипотетического потребителя.
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 такой ход быстро скопировали конкуренты. Если этот же человек проходит мимо ресторана конкурирующей сети, то он получает еще более агрессивное предложение.
Или, скажем, аналитика помогает отелям поддерживать свою репутацию – на стойке ресепшн клиент вполне может услышать вопрос, как поживает его собака Джек, хочет ли он номер с джакузи, как обычно, и забронировать ли ему столик в ресторане у окна, как он любит. И сотрудник отеля вовсе не читает мысли – просто аналитические решения собирают данные из разных систем бронирования, которые раньше были разрознены, и рисуют портрет конкретного посетителя со всеми его вкусами и предпочтениями.
Точно по размеру!
Благодаря аналитике ретейлеры могут 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.
Ретейлеры 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. Ретейлер 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.
Автор: Максим Цуканов, руководитель направления клиентской аналитики и CRM компании SAS Россия/СНГ
