27 марта 2019 / Время работы: 10:00-18:00

Как предсказать поведение покупателей с помощью технологии Big Data

Как предсказать поведение покупателей с помощью технологии Big Data

Согласно данным компании Frost & Sullivan, к 2021 году рынок аналитики больших данных покажет ежегодный рост в 35,9%. Одной из топовых сфер, в которой Big Data будет применяться активнее всего, станет торговля. Разберемся, как аналитика больших данных в этом сегменте рынка помогает влиять на продажи и предугадывать нужды клиентов.

Как работает Big Data для продаж

Big Data – это набор технологий и методов для обработки больших массивов данных, которые сложно проанализировать обычными инструментами. Аналитика больших данных применима в тех сферах, где информация критично важна, например в медицине (сбор данных о пациентах), финансовой сфере (анализ кредитной истории).

Одной из отраслей, где Big Data используется с наибольшей эффективностью, считается торговля, в частности ритейл. Там технология дает возможность увеличить свою клиентскую базу, повысить продажи, удержать и мотивировать покупателей к действию. Также с помощью анализа больших данных можно грамотно управлять ценами, прогнозировать выручку и тренды сезонов продаж, оптимизировать расположение магазинов.

Общая информация о совершенных покупках и обработка данных по активности клиентов помогают определить:

  • подходящий и привлекательный размер скидки;
  • прибыль, которую может принести клиент (LTV);
  • возможность повторения покупки.

Анализ больших данных основан на машинном обучении. Оно формирует алгоритмы, которые могут находить неочевидные взаимосвязи, делать прогнозы, обучаться, оптимизируя различные бизнес-процессы. С помощью Big Data реально отработать больше прогнозов, чем может сделать человек, ускоряя таким образом продажи и уменьшая потерю ресурсов.

Откуда берутся данные?

Информация о покупателях, на основе которой базируется аналитика, берется из целого ряда источников, которыми пользуются маркетологи.

В частности, это:

  • маркетинговые исследования;
  • информация из чеков, дисконтных карт;
  • соцсети;
  • промоакции;
  • фидбэк от покупателей.

А также те данные, которые находятся внутри самой компании, такие как закупки, остатки на складе, результаты продаж, выручка.

Для торговых площадок в Сети важно учитывать информацию о рассылках, письма, которые вызвали отклик у клиента, переходы на сайт с таких сообщений, время нахождения на ресурсе, просмотр товаров, данные о покупке. Эта информация есть у любой компании, независимо от ее размера и общего времени работы.

Таким образом, использовать технологию Big Data могут даже начинающие предприниматели, которые хотят быстрее и эффективнее развить свой бизнес.Полезная информация о покупателях и потенциальных клиентах находится в CRM, сервисах интернет-аналитики, сайтах по управлению контентом.

Как зарубежные компании используют Big Data

Технологии Big Data используют для построения маркетинговых стратегий крупнейшие компании в мире. Большие данные нужны для создания эффективной онлайн-рекламы, а также для базовых коммуникаций, которые помогают сократить траты на логистику и производство.

Big Data в Walmart

В частности, аналитику больших данных использует в своей работе американская сеть гипермаркетов Walmart.

С помощью Big Data маркетологи компании обрабатывают в среднем 2500 терабайт информации каждый час. Данные берутся из двух сотен внутренних и внешних источников, при этом внимательно отслеживается активность клиентов, их поведение, количество покупок, время нахождения в магазинах. Учет такой информации и своевременная аналитика помогают гипермаркету оперативно предлагать скидки и изменять ценовую политику.

Big Data в Amazon

Также аналитикой больших данных пользуется и один из лидеров интернет-торговли – компания Amazon. На основе Big Data она предсказывает поведение покупателей, формирует список наиболее интересных предложений и скидок.

Таким образом в компании пытаются максимально снизить отток покупателей, мотивировать клиентов совершить покупку, быстро и вовремя предлагая клиентам нужный товар. Для самих покупателей это упрощает поиск необходимой позиции в каталоге, позволяет не тратить время, чтобы постоянно следить за акциями.

В результате вероятность покупки увеличивается в несколько раз.

IoT Conference: Kak predskazat povedenie pokupateley s pomoschyu tehnologii Big Data 1

Применение технологии Big Data в России

Big Data в МТС

Аналитикой больших данных успешно и эффективно пользуются российские компании, например оператор МТС. Там с помощью Big Data оптимизируется графики работы сотрудников в разных салонах. Для этого оператор использует специальную систему аналитики под названием Workforce Management.

Кроме того, компания применяет Big Data, чтобы формировать своевременные, выгодные и привлекательные предложения для своих клиентов. Так, аналитика помогает МТС делать точные прогнозы о том, когда покупатель будет интересоваться покупкой нового девайса. Согласно данным МТС за 2017 год, использование технологии Big Data помогло компании увеличить общий доход на 1,5 млрд рублей.

А в прошлом году оператор запустил внешний сервис Big Data для сторонних компаний – «МТС Маркетолог». Он позволяет представителям малого и среднего бизнеса выявлять группы потенциальных клиентов, согласно параметрам, которые задаст компания.

Big Data в «Рив Гош»

Сеть магазинов косметики «Рив Гош» также пользуется системой с технологиями машинного обучения, которые анализируют поведение клиентов. Только за первые дни применения точность прогнозов по интересам покупателей достигла 33%. Это позволило увеличить лояльность клиентов, повысить прибыль и уменьшить траты на маркетинговые акции. Так, с помощью анализа больших данных компания делала персонализированные предложения напрямую потенциальным покупателям, а не всем подряд.

Согласно одному из задействованных сценариев, система (на основе данных по картам лояльности) прогнозирует покупки клиентов с точностью до артикула и предлагает скидку на интересные им позиции.

Итоги

У каждого покупателя свои потребности и платежеспособность, которые нужно учитывать в эффективной маркетинговой стратегии. Там, где человеку понадобилось бы много времени и ресурсов, чтобы проанализировать огромный массив данных, на помощь приходят Big Data.

Используя эту технологию, можно повысить шансы на совершение покупки, а также расширить покупательскую корзину. При этом система обучается, формирует нужные сегменты аудитории и делает персонализированные коммуникации с покупателем автоматическими. Благодаря Big Data выигрывает не только бизнес, но и его клиенты, которые вовремя получают интересные и не раздражающие предложения.

Назад
Другие новости
Следите за новостями