Как работать с ожиданиями и влиять на принятие решений покупателя с помощью Big Data и Retail Tech

Несмотря на текущие сложности, с помощью новых технологий ретейлеры могут повысить эффективность своих вложений в маркетинг. Ожидания аудитории фэшен-брендов все так же растут: она ждет персонального подхода от магазинов.

По данным недавнего исследования McKinsey «The State of the Fashion», 71% покупателей хочет, чтобы компании отправляли им персонализированные предложения. А 76% не удовлетворены, если этого не происходит. Это означает, что каждый ретейлер сегодня должен быть нацелен на персонализацию коммуникаций с потенциальным покупателем и готов кастомизировать свое продуктовое предложение. То есть формировать предложение с учетом запроса конкретного клиента.

При этом тренд на персонализацию не означает отказ от офлайна. Несмотря на ускорение роста e-сommerce, 60% покупателей по-прежнему хотят делать покупки в магазинах и торговых центрах, где можно посмотреть и потрогать товары. Поэтому ретейлеры стремятся выстроить связку между физическим и цифровым опытом на основе данных пользовательских сегментов.

Как взаимодействовать с аудиторией

В «ГПМ Дата» мы разработали особый подход к взаимодействию с аудиторией в зоне притяжения. Он учитывает каждый из перечисленных трендов и способен в моменте повысить эффективность вложений ретейла в продвижение. Его суть в том, что персональное взаимодействие бренда с пользователем происходит на каждом этапе конвертации по воронке. Вплоть до посещения торговой точки и внутри нее — через медиапанели, цифровую примерочную и цифровые ценники.

Мы консолидируем большие данные цифровых ресурсов «Газпром-Медиа Холдинга» и сети Wi-Fi нашего технологического партнера «МаксимаТелеком» из 98 источников. В них входит информация о местах покупок, транзакционные данные, посещаемость локаций и просматриваемость контента. В совокупности компания агрегирует большие данные о 50 миллионах уникальных пользователей.

На основе имеющихся больших данных мы формируем единый покупательский опыт потенциального клиента магазина и можем взаимодействовать с покупателем на каждом этапе формирования воронки:
1. Предварительно формируем у определенной аудитории знание, что магазин одежды — в ТЦ неподалеку, таким образом увеличивая процент пришедших в него.

2. Когда человек находится рядом с магазином и мы знаем, что он заинтересован в том или ином товаре, своевременная информация о выгодном предложении повысит вероятность посещения магазина до максимума.

3. Третий шаг конвертации — коммуникация уже внутри магазина с помощью медиапанелей, цифровой примерочной и интерактивных ценников.

Как это работает на каждом этапе

Рассмотрим, как конкретно работают инструменты «ГПМ Дата» на каждом из перечисленных этапов.

Предварительное знание о расположении того или иного магазина поблизости можно сформировать за счет рекламных сообщений при подключении к городским сетям Wi-Fi, рассылаемых с согласия пользователей. При этом можно использовать возможности сегментации аудитории и DSP-платформ для выкупа рекламных размещений на сайтах-партнерах или на рекламном видеоэкране в режиме реального времени (DOOH), когда человек находится рядом с ним.

На самом первом этапе важную роль играет миссия покупателя. Например, когда человек находится дома, вряд ли он специально поедет за одеждой в офлайн-магазин. Если же ему отправить персональное предложение по дороге с работы в пятницу — например, подобрать лук на вечеринку — такая коммуникация окажется более эффективной.

Когда потенциальный клиент уже пришел в ТЦ, мы должны использовать самые заметные каналы коммуникации. SMS при согласии пользователей на получение, Push в приложении бренда и партнерских приложениях и indoor-рекламу. При этом CDP Scout (разработка «ГПМ Дата») поможет настроить коммуникацию на различные аудитории. Те, кто есть в CRM бренда, могут получать сообщения через каналы, встроенные в эту CRM. А основная часть посетителей торговых центров — люди, которые еще не зарегистрированы в программе лояльности бренда — смогут получить коммуникацию от компании. Пользователи, зарегистрированные в нашей базе, предоставляют согласие на рекламные рассылки от третьих лиц. Эта группа также может быть сегментирована на основе частоты посещения ТЦ, покупок и интересов.

Взаимодействие с клиентом может продолжаться и в магазине. Когда мы знаем о его предпочтениях, то можем, например, предлагать подходящую категорию товара на полке с помощью технологий динамического прайсинга. Если заинтересовавший человека товар закончился, через цифровые сервисы можно предложить принести его со склада или доставить в удобный пункт выдачи. Взаимодействие может быть построено на базе цифровой примерочной, когда можно показать нужный товар, сформировать интересующий его лук и таким образом «угадать желание», стимулируя решение о покупке.

Совместно с нашим технологическим партнером «МаксимаТелеком» мы дополнили дата-продукты другими Retail Tech-сервисами «цифрового магазина». В том числе это цифровые помощники. Например, товар маркируется с помощью геометок на основе технологий RFID, iBeacon и NFC. Благодаря этому покупатель может быстро узнать, где находится определенный товар, или сделать заказ со склада. Также использование этих технологий помогает анализировать выкладку и путь товара в магазине от полки к кассе. То есть на основе реальных продаж сделать выводы о наиболее удачном расположении товаров в магазине. Дополнить решения для оптимизации мерчандайзинга помогут данные тепловых карт: они показывают, как покупатели перемещаются по магазину, где останавливаются чаще и на что обращают внимание.
Полезным инструментом в офлайн-продажах также может стать цифровой ценник. Он содержит расширенную информацию о товаре, которая не входит в классическую этикетку. Описание товара в электронном ценнике поможет не только дать больше информации о свойствах (составе, качестве, особенностях товара), но и стать дополнительным стимулом для покупки. Цифровые помощники на самом деле можно использовать не только в магазине, но и на других этапах клиентского пути. Благодаря им можно формировать адресные предложения и упростить процесс принятия решения о покупке

Коммуникация с покупателем на основе анализа больших данных не заканчивается после его ухода из магазина. Если мы знаем, что посетитель выбирал товар, но не сделал покупку, потом будет возможность реактивировать такие «брошенные» визиты. Если клиент провел достаточно примерок, чтобы сформировать свое мнение о бренде, можно предложить ему участие в опросе и выяснить его мотивацию.

Наши аналитические инструменты помогают изучить ожидания покупателей. На популярных ресурсах «Газпром-медиа» им предлагается пройти опрос об их стиле, вишлистах, предпочтениях и планах. После визита клиента на сайт возможен и динамический ретаргетинг на основании истории посещения сайта и по товарному фиду с оптимизацией конверсии в DSP. Ретаргетинг может дополняться данными рекомендательных систем, даже если человек не заходил на сайт рекламодателя.

Рекомендательные системы и анализ больших данных также помогают подбирать товары для рекламного баннера. Обучаемый алгоритм с учетом цифрового следа в покупках и данных пользовательских сегментов «ГПМ Дата» определяет, какой товар сейчас лучше показать на сайте или в точке продаж на медиапанели.
Разработанные модели для e-commerce при этом применимы к другим каналам взаимодействия с клиентом (динамические ретаргетинг, e-mail, медиапанели в торговых точках и др.). Обогащение большими данными позволяет значительно повысить эффективность моделей для новой аудитории. Получая дополнительную информацию о покупателях через опросную панель, мы можем предоставить рекламодателю или бренду более полную картину о его аудитории. Исследовательская панель позволяет провести анализ инсайтов потенциальных клиентов — то, что напрямую не определить на основе паттернов поведения людей в интернете.

Какие результаты это приносит клиентам

Единый покупательский опыт создает новые преимущества, которые были недоступны ретейлу ранее:

• коммуникация в зоне притяжения дает точечный охват и конверсию в визит покупателя от 2 до 5%, влияя на бренд-метрики за счет высокой видимости сообщений в ТЦ;
• использование рекомендательной системы «ГПМ Дата» и тестирование гипотез позволяет увеличить продажи в интернете до 40%, а рост конверсии в email-канале — до 25%;
• помогая покупателю в офлайн-рознице различными цифровыми сервисами, можно увеличить продажи в магазинах на 10–30%;
• релевантная «догоняющая» коммуникация непосредственно уже в точках притяжения дает прирост вовлеченности;
• интерактивные сценарии (цифровые помощники, цифровые примерочные, электронные ценники) создают новую механику роста продаж;
• новые инструменты позволяют привести к продавцу уже информированного покупателя, который знает, что он хочет, и подготовлен к покупке. А цифровые инструменты помогают упростить с ним коммуникацию. Это повышает эффективность персонала и его мотивацию;
• цифровые решения помогают усовершенствовать процессы внутри магазина или сети. Это эффективный контроль товаров на полке или складе, автоматизация ценообразования и рекомендации для создания оптимального зонирования в магазине. 

Написать эксперту: cdp@gpmdata.ru 

Реклама АО «Газпром-медиа Холдинг»