Прогнозная аналитика решает самую сложную проблему ритейла: определение намерений клиента

Понятие прогнозной аналитики данных для ритейла не является чем-то новым. Мы слышали об этом в течение последних нескольких лет от экспертов отрасли, отмечавших идентификацию и персонализацию, как наиболее очевидные преимущества.

Это, безусловно, замечательная перспектива. Но когда дело доходит до достижения единого взгляда на персонализированный подход к клиентам, – «машина начинает буксовать». По крайней мере, для большинства ритейлеров, которые пока не достигли уровня, того же Amazon. Поскольку ритейлеры стремятся внедрить многоканальный опыт, они все еще находятся на экспериментальной стадии, работая над интеграцией онлайн и оффлайн информации с целью реального понимания целей и намерений своих клиентов.

Однако нам больше важно, чтобы это было реальным шагом к желанию узнать намерения клиента. Чего хочет клиент? Когда ему удобней покупать? Что заставляет его идти в магазин? У ритейлеров много вопросов, но мало ответов. Автономные данные, в частности данные о местоположении, приближают нас к разрешению наиболее насущных из этих головоломок в первую очередь потому, что они обеспечивают основные контекстуальные сигналы. Знание, например, о том, что клиент посетил магазин, является значительным сигналом, указывающим на намерение. Если мы сможем использовать эти данные вместе с их онлайн-аналогами, мы сможем ускорить нашу способность доставлять правильное сообщение в нужное время нужному человеку.

Задача прогнозной аналитики – помочь ритейлерам спрогнозировать намерение клиента. Если мы сможем давать умные прогнозы, подкрепленные данными, на то, что собираются делать клиенты, тогда розничные маркетологи смогут предоставить действительно персонализированный подход к качеству обслуживания.

Некоторые прогнозные модели обучаются с использованием данных посещений из триллионов событий в миллионах посещений из тысяч мест. Такая модель делает прогнозы на основе ключевых данных о посетителях, включая количество посещений, количество дней с момента последнего посещения, продолжительность посещения, количество посещенных мест и многое другое. Исторические посещения и поведенческие данные помогают модели доработать ее точность и обеспечить лучшие прогнозы будущих посещений. Этот тип методологии обеспечивает эффективный, аналитический подход для розничных маркетологов для выявления и классификации посетителей, включая понимание того, как часто возвращаются разные группы клиентов.

Онлайн-маркетологи использовали прогнозную аналитику для предсказания того, где и почему пользователи кликают, но клики и анонимные посетители не дают точной информации для уверенных прогнозов о том, кто будет посещать магазин и когда. Прогнозная аналитика, которая полагается на данные о местоположении, а также онлайн и офлайн данные, действительно может сдвинуть положение дел в сторону эффективного решения. Если мы знаем, кто является клиентами, и используем большой объем данных, мы можем помочь ритейлерам точно предсказать, какие покупатели будут посещать их торговые объекты в течение определенного периода времени.

С помощью этих знаний, основанных на данных, можно будет продвинуться еще на шаг дальше. Маркетологи могут использовать их для адаптации и персонализации своих контактов с конкретными группами клиентов и даже с отдельными клиентами. А это гораздо более эффективное использование маркетинговых расходов.

Представьте себе, например, что вы продавец в крупном розничном магазине. Прогнозные показатели расскажут вам, какие клиенты с наименьшей вероятностью посетят ваш магазин в ближайшие 30 дней. Затем вы заманиваете их скидочным купоном с процентом скидки выше среднего показателя и сроком обращения всего 14 дней, и вуаля, вот вам кейс, который направит их к дверям вашего магазина. Или представьте, что у вас есть сеть быстрого питания. Прогнозный анализ показал набор клиентов со средней вероятностью посещения в ближайшие 30 дней, используя вашу программу лояльности. Анализ побуждает вас предоставить бесплатный кофе в том месяце, когда эти клиенты приходят на завтрак вместо обеда, и это работает.

Прогнозный анализ позволяет настроить и значительно улучшить таргетинг. Беспорядочные скидочные купоны просто уничтожают все ваши средства без существенного роста в привлечении или удержании клиентов. Но прогнозный анализ больше похож на точный хирургический разрез, без напрасного распыления усилий, что позволяет ритейлерам проводить различные кампании по вовлечению, которые могут заметно повысить лояльность и привлечь новых клиентов.

Для процветания ритейла необходимо разработать инструменты, аналогичные тем, которые используются в электронной коммерции. Хотя данные о местоположении, во многих случаях, уже используются, это, безусловно, мощный и перспективный инструмент прогнозной аналитики в реальном мире. По мере того, как онлайн и оффлайн сигналы улучшаются, и машинное обучение улучшается вместе с ними, ритейлеры смогут предоставить качественно персонализированный подход, который сэкономит время, деньги и усилия клиентов, улучшая при этом репутацию и доходность бренда.