Анализ клиентов в ритейле

Customer Analytics in Retail




В работе с ритейлом существует множество способов улучшения процесса анализа клиентов. В то же время, ритейл можно назвать источником цифрового разрыва на разных уровнях. В этой статье мы представим пять наиболее распространенных методов использования анализа клиентов для ритейла.

Понятие «анализ клиентов»

Определение понятия «анализ клиентов» звучит следующим образом – это процесс сбора и анализа информации о клиенте через множество систем, включая инфраструктуру IT, машинное обучение, искусственный интеллект и прочие.

Не беспокойтесь, и машинное обучение, и искусственный интеллект – не такие, как описано в современной поп-культуре, где всё контролируется слишком умными роботами. Это не настолько страшно – стандартной практикой для многих компаний является использование искусственного интеллекта для облегчения процесса сбора информации о клиентах и её анализа.

Часть информации, собираемой с помощью анализа клиентов в электронной коммерции, включает: тип устройства, используемого для просмотра онлайн-магазина, название и версию используемого браузера, некоторые демографические данные, примерное местоположение клиента и др.

Аргументы в пользу анализа клиентов

Одним из аргументов является тот факт, что благодаря собранным данным о клиенте у вас будет лучшее понимание того, какие каналы клиенты используют для доступа к вам. В свою очередь, это значит, что у вас будет возможность улучшить опыт клиента с вашим каналом на основе данных, которые были собраны во время их прошлых взаимодействий.

Использование платформы, собирающей и анализирующей информацию о ваших клиентах, даст вам ряд преимуществ, начиная от достаточно детализированной метрики и менее различающихся датасетов до создания клиентской информации на основе собранных данных, плюс общую оптимизацию как стратегий в целом, так и продуктов на разных уровнях ритейла.

1. Таргетинг и сегментирование

Одним из вариантов использования анализа клиентов является сегментирование клиентов на основании собранных данных. Этот процесс позволяет вам наглядно увидеть количество покупок людей из разных стран, с разными интересами и ценностями. С этими данными вы сможете корректировать как индивидуальные продукты, так и кампании по продажам в целом для большего «попадания» в каждую из групп.

Это ведёт к определению «таргетинга». Таргетинг – это процесс концентрации на определенных сегментах потребителей на основании собранных данных. Так вы можете «целиться» в один или несколько сегментов, используя разные инструменты: от специальных объявлений до целых рекламных кампаний, созданных для привлечения большего числа клиентов данного сегмента или нескольких сегментов. Весь этот процесс еще и достаточно быстрый, работает практически в режиме реального времени.

Еще один способ использования анализа клиентов – определение, когда и почему клиенты покидают «воронку», какие продукты они оставляют в корзине, и на каких страницах сайта они проводят больше всего времени. И всё это – только вершина айсберга.

Кроме того, анализ клиентов может облегчить работу с более комплексной информацией, например, с вычислением ROI, определением lifetime customer value и прочими метриками.

2. В магазине

Одно из основных преимуществ использования искусственного интеллекта и/или машинного обучения для бэкенда – их применимость как в цифровом виде, так и в физических магазинах.

К примеру, если есть информация о том, что некоторые продукты покупаются чаще остальных – вы можете физически разместить эти продукты рядом для увеличения конверсии.

Также вы можете изменять ваш физический инвентарь в соответствии с поведением клиентов и посетителей вашего магазина в интернете для улучшения CX (Customer Experience) клиентов. Так уменьшаются расходы бюджетов, времени, а также увеличивается объем продаж.

Суть заключается в следующем: вы можете достаточно просто «предсказывать» поведение клиентов с помощью анализа полученных данных о них. С другой стороны, эти же данные могут быть использованы для оценки и управления KPI (Key Performance Indicator), для упрощения планирования и поддержки долгосрочных целей компании.

3. Перевод

Все мы знаем, что поддерживать необходимый уровень CX (Customer Experience) для разных стран – непростая задача, ведь, то что нормально для одной страны, для другой – неприлично, в лучшем случае. Вот почему всем международным компаниям рекомендуется локализовывать свои сервисы как можно «шире». Локализация – один из способов получения репутации мультинационального ритейлера – а это, как правило, увеличивает вашу долю на рынке.

Обычно в процессе локализации существует три основных шага:

Первый – сбор информации в целом, т.е. использование лучшего доступного аналитического решения для понимания рынка и его нужд.

Второй – поиск специфической информации о выбранном рынке, например, культурные особенности, демографические данные, языковые особенности и прочие.

Третий – локализация, с обязательным учетом всей собранной информации.

Например, жители Нидерландов предпочтут более выгодное по цене предложение, тогда как жители Германии могут лучше взаимодействовать с инновационными технологиями. Все эти нюансы достаточно просто находятся с использованием AI и/или ML и затем анализируются вашими экспертами для выбора правильного подхода на основании собранных данных и возможностей.

Некоторые решения электронной коммерции предоставляют услуги перевода с достойным качеством, но вопрос различных особенностей (шаги 1 и 2) всё ещё должен быть решен вами и вашей компанией.

4. Атрибуты

Простой способ акцентирования на выдающихся функциях товара –использование продуктовых атрибутов. Эти ярлыки облегчают вашу работу по информированию клиентов о том, что именно они покупают, к примеру «высококачественная кожа», «без химикатов», «прочная ткань» и другие.

Также это помогает клиентам находить продукт, который нужен им в настоящий момент.

Важно то, что качественное аналитическое решение, используемое для«оптимизации» вашего товара, уменьшает число возвратов и позволяет гораздо проще организовывать информацию о продукте.

На самом деле нет строгих форматов для продуктовых атрибутов – они также могут быть в форме «bullet points» (как в Amazon) или любом другом виде.

5. Ретаргетинг

Одна из самых заметных и долгосрочных проблем с аналитикой клиентов заключается в том, что большинство компаний понятия не имеют о том, как следует использовать получаемую информацию в свою пользу. Один из эффективных способов – применение ретаргетинга рекламы.

Ретаргетинг рекламы использует те самые данные аналитики для улучшения персонализации и улучшения покупательского опыта индивидуально для каждого клиента. Всё это достигается показом нужных реклам потребителям, которые были на вашем сайте или в определенных его разделах хотя бы один раз. Этот метод также увеличивает как конверсию, так и CX в целом.

В итоге

Вполне логичен тот факт, что процесс создания аналитической информации и использование её на разных уровнях и каналах влечет за собой улучшение как вCX, так и в вовлечении покупателей, ведь улучшение CX – это самый важный ROI для большинства компаний.

Мы создали свое решение для качественной аналитики электронной коммерции, вы можете найти список его функций и получить бесплатное демо здесь.

Фото в статье: Kobu Agency / Unsplash

Свяжитесь с нами