Big Data для ритейла: как повысить прибыль онлайн и оффлайн-магазинов в Югре

А это значит, еще немного — и большие данные прочно войдут в жизнь и бизнеса Югры. И в первую очередь — ритейла, уверены в МТС. И кто первым начнет использовать большие данные в работе, тот быстрее получит рост прибыли.

Артем Ладьянов, директор по работе с корпоративными клиентами МТС в ХМАО рассказывает о том, как применяют технологии Big Data в ритейле в России и за рубежом, можно ли представить их на Крайнем Севере и развеивает миф о том, что большие данные — это дорого и сложно.

Как Big Data увеличивает прибыль

Я бы выделил две ключевые задачи, которые помогает решить Big Data в ритейле. Это увеличение продаж и привлечение новых клиентов. Более того — использование больших данных позволяет в целом выстроить эффективные коммуникации с клиентом и лучше понять своих покупателей.

Пример: сеть гипермаркетов Carrefour в Румынии. При входе в магазин покупатель открывает приложение, которое помогает ему лучше ориентироваться внутри гипермаркета. Кроме того, оно информирует покупателя о различных акциях в магазине, «направляя» его в нужные для ритейлера зоны. В это же время приложение собирает информацию: какие отделы посетитель проходит, в каких останавливается, а какие игнорирует. Известно, что технология помогла сети гипермаркетов за семь месяцев значительно повысить число покупок с помощью приложения — почти в 5 раз! За это же время количество пользователей, которые скачали приложение, выросло шестикратно. Это пример того, как применение больших данных непосредственно влияет на рост прибыли.

Теперь второй аспект: как привлечь новых клиентов? И здесь на помощь приходит Big Data. Крупный американский розничный ритейлер Fall Rush использовал данные о том, где находятся их клиенты, чтобы провести оригинальную рекламную кампанию. У продавца стояла задача привлечь в качестве клиентов местных студентов. Для этого они определили IP-адреса устройств, которые использовались в кампусах и даже в конкретных лекционных залах. С помощью точечной рекламной кампании студенты увидели именно те объявления, которые предназначались им.

Такие технологии становятся доступны не только крупным торговым сетям, но и малому и микробизнесу Югры. Так, используя приложение МТС Маркетолог, вы можете самостоятельно привлечь новых клиентов и снизить затраты на рекламу с помощью Big Data. За пару кликов настраивается таргетинг на тех, кто часто бывает рядом с магазином, можно выбрать еще и целый ряд социально-демографических показателей. В итоге потенциальному покупателю приходит SMS, которая рассчитана именно на его потребности. Все это не требует дополнительного обучения и работы SMM-специалистов: интерфейс онлайн-сервиса интуитивно понятен и рассчитан на любой бюджет. У нас есть кейсы, когда местный бизнес тратил порядка 1500 рублей на МТС Маркетолог и получал прибыль, более чем в 100(!) раз превышающий затраты на этот канал продвижения.

Прогнозировать и зарабатывать

Big Data — еще и один из самых дешевых инструментов, которые помогают планировать лучшие места для открытия новых торговых точек. Так, обращаясь в маркетинговое агентство за исследованием рынка, вы увидите стоимость такого проекта в районе 150-300 тысяч. Детальный отчет на основе Big Data обойдется примерно в 20-30 раз (!) дешевле. А объем информации при этом анализируется достаточно большой. Например, сервисы анализа геоданных позволяют выяснить плотность населения, трафик, ключевые точки города, где сливаются потоки горожан и даже выяснить примерную стоимость аренды помещения.

Предположим, нужно открыть продуктовый магазин в формате 24 часа в Нижневартовске. Основными критериями для оценки локации станут максимальная численность населения в пятиминутной зоне пешеходной доступности, стоимость аренды и наличие конкурентов. На странице сервиса МТС вы открываете карту города, выставляете нужные параметры и получаете многослойную аналитику. Например, зелёный цвет будет означать минимальную стоимость за квадратный метр, красный — максимальную. Фиолетовая зона — наибольшая численность населения, жёлтая — наименьшая. На основе этих данных останется лишь выбрать оптимальную точку.

Подготовить предварительный анализ на основе Big Data можно за короткие сроки. Например, даже по такому крупному городу, как Сургут, можно проверить несколько десятков возможных локаций для вашей торговой точки за 1 день, подробно изучив их с разных сторон — от транспортных потоков до конкурентной ситуации.

Оценить реальную пользу от запущенного нами сервиса можно на примере нашего клиента — одной крупной ритейлерской сети, которая ставит задачу открывать не менее 1 000 точек в год. C помощью подобной геоинформационной системы маркетологи оценивают до 100 мест в день, что позволяет за сутки открывать до шести новых магазинов. Как результат — более 85% торговых точек, которые открывает ритейлер, приносят ожидаемую прибыль — прогноз полностью оправдывается. Это очень высокие цифры, особенно если соотнести их с цифрами Росстата: они показывают, что 92% новых компаний в России закрываются в первый же год работы.

Точно знаю, что тренд на Big Data усилится и в будущем. Бизнесу Югры нужны простые, прозрачные и недорогие инструменты аналитики и рекламы, которые можно получить «из одного окна» — это актуально в условиях роста цен на открытие торговых точек и их продвижение. А жители будут обращать внимание только на персонализированные и продуманные предложения с учетом их потребностей.