Analityka predykcyjna w handlu: jak wykorzystać dane, by zrozumieć zachowania kupujących i zwiększyć sprzedaż
Analityka predykcyjna to jeden z najważniejszych trendów w handlu detalicznym tego roku i zostanie z nami na dłużej. Ta podstawowa gałąź business intelligence (BI) wykorzystuje dane z przeszłości, aby przewidywać przyszłe działania i dostarczać wiedzy.
Analityka predykcyjna w handlu pozwala proaktywnie, na podstawie danych, poprawiać doświadczenie zakupowe i nadążać za ciągle zmieniającymi się klientami. Udostępnij na Twitterze
Niezależnie od tego, czy jesteś właścicielem firmy, menedżerem ds. innowacji, czy dyrektorem ds. insightów, oparcie się na danych to klucz do obiektywnej wiedzy o kupujących, która napędza rozwój sprzedaży. Zobaczmy, jak zdobyć takie dane i jak najlepiej je wykorzystać.
Po co zbierać dane z handlu detalicznego?
Konkurencyjne firmy z sektora handlu wykorzystują big data, aby w nowoczesny sposób rozumieć swój rynek docelowy. Jako kluczowe narzędzie BI big data pomaga optymalizować wszystkie obszary firmy. Dla sieci handlowych może przesądzić o tym, czy sklep będzie liderem przynoszącym zyski, czy zniknie z rynku.
Jak?
Analityka sklepowa dostarcza konkretnych i szczegółowych informacji o kupujących. Dzięki temu eliminuje zgadywanie.
Znasz swoich klientów, wiesz, czego chcą oraz gdzie, kiedy i jak to kupują. Nie musisz działać metodą prób i błędów. Kilka przykładów big data to:
Historia zakupów
Dane demograficzne klientów
Preferencje produktowe
Ścieżka kupującego
Wzorce zaangażowania
Taka wiedza o kupujących pozwala przewidywać i mierzyć intencje zakupowe, aby naprawdę efektywnie zarządzać marżami marketingowymi, działaniem sklepów i doświadczeniem klienta. Wraz z rosnącą popularnością ROPO (Research Online, Purchase Offline), sieci handlowe działające w wielu kanałach mogą wykorzystać intencje zakupowe, by połączyć zachowania online i offline.
Analityka predykcyjna w handlu pomaga więc budować trwałe relacje z klientami.
W tym celu większość sieci handlowych korzysta z danych analitycznych z systemów kasowych lub urządzeń do analizy ruchu w sklepie (liczników osób lub beaconów). To przydatne narzędzia do podejmowania decyzji opartych na danych, ale tylko w ograniczonym stopniu pokazują, co klienci naprawdę chcą kupić.
Na szczęście istnieje nowocześniejszy sposób na zdobycie znacznie cenniejszych danych o kupujących: śledzenie wzroku 3D, które mierzy uwagę i nie tylko. Oto jak to działa:
Jak śledzenie wzroku wspiera analitykę predykcyjną w handlu
W poprzednim artykule o tym, czym jest śledzenie wzroku, w krótkiej definicji wyjaśniliśmy, jak działa ta technologia.
Śledzenie wzroku to proces technologiczny, który umożliwia pomiar ruchów oczu, pozycji oczu i punktów spojrzenia. Innymi słowy, śledzenie wzroku identyfikuje i monitoruje uwagę wzrokową człowieka: gdzie patrzy, na jakie obiekty i jak długo.
Statystyki pokazują, że globalny rynek śledzenia wzroku stale rośnie, głównie dzięki rosnącemu zainteresowaniu technologiami rejestrującymi wzrok i ich coraz szerszemu wykorzystaniu.
Ochrona zdrowia, badania naukowe, handel detaliczny i motoryzacja to branże, które najszybciej wdrażają technologię śledzenia wzroku i szczególnie się nią interesują. W handlu śledzenie wzroku służy obecnie m.in. do zrozumienia, jak ludzie robią zakupy oraz jak wchodzą w interakcję ze sklepem i produktami.
To nowoczesne narzędzie zarówno do badań konsumenckich, jak i badań w sklepie. Do tego stopnia, że handel detaliczny stał się jednym z najważniejszych komercyjnych zastosowań śledzenia wzroku.
Od Google przez Apple po Facebooka największe firmy świata od lat przejmują startupy zajmujące się śledzeniem wzroku. Jednocześnie menedżerowie ds. innowacji w handlu wykorzystują tę technologię, aby ustalić:
#1 Co przyciąga uwagę kupujących, a co pomijają
#2 Gdzie instynktownie patrzą i w jakiej kolejności
#3 Kiedy przenoszą wzrok z jednego produktu na inny
#4 Jak podejmują decyzję o zakupie
Ostatecznie śledzenie wzroku pozwala sieciom handlowym analizować, dlaczego klienci zachowują się tak, a nie inaczej, na podstawie wzorców ich spojrzeń.
Przyjrzyjmy się bliżej, które funkcje śledzenia wzroku dostarczają analityki predykcyjnej, usprawniającej decyzje marketingowe i merchandisingowe:
#1 Dane o uwadze wzrokowej
Świadomie lub nie, ludzie patrzą na obiekty, które ich interesują.
Mózg ma ograniczone zasoby do przetwarzania obrazów. Musi więc wybierać to, co uważa za istotne, i odfiltrowywać zbędne informacje wizualne. Ten proces umysłowy nazywa się uwagą wzrokową. Dzięki śledzeniu wzroku możesz ją mierzyć i zapisywać do dalszej analizy.
W badaniach handlu detalicznego uwaga wzrokowa pokazuje, co naturalnie interesuje klientów. Udostępnij na Twitterze
Zanim kupujący podejmie decyzję, ogląda różne produkty, by porównać dostępne opcje. Zwykle kupuje te, na które patrzy najdłużej i najczęściej.
Śledzenie wzroku pokazuje więc, ile czasu zajęło klientowi skupienie wzroku na konkretnym produkcie. Ujawnia też, ile razy na niego spojrzał. Mierzy ponadto, jak długo patrzył na produkt za pierwszym razem i średnio. Formalnie te metryki nazywają się:
#1 Czas do pierwszej fiksacji = ile czasu zajęło klientowi skupienie wzroku na konkretnym produkcie
#2 Liczba fiksacji = ile razy na niego spojrzał
#3 Czas trwania pierwszej fiksacji = jak długo patrzył na produkt za pierwszym razem
#4 Średni czas fiksacji = jak długo średnio patrzył na produkt
Oprogramowanie do śledzenia wzroku przedstawia te informacje na mapach cieplnych i mapach przezroczystości. W zależności od rodzaju wizualizacji im cieplejszy lub jaśniejszy obszar, tym więcej uwagi wzrokowej przyciąga.
#2 Zainteresowanie, percepcja, intencja
Śledzenie wzroku dostarcza też analityki sklepowej, pokazując przepływ zainteresowania, percepcji i intencji:
Gdy produkt wzbudzi zainteresowanie kupującego, ten zaczyna go postrzegać w określony sposób.
Od tego momentu jego percepcja może przesądzić o tym, czy zamierza go kupić.
Jednocześnie sposób, w jaki sklep prezentuje produkt, wpływa na to, jak postrzega go klient.
Załóżmy, że prowadzisz promocję w sklepie. Badania ze śledzeniem wzroku pokazują, że kupujący częściej uznają ofertę za korzystniejszą, jeśli widzą też cenę wyjściową. Aby łatwo podjąć decyzję o zakupie, potrzebują po drodze wskazówek wizualnych.
Ogólnie rzecz biorąc, zamiar zakupu interesującego produktu rośnie, jeśli klient postrzega go pozytywnie.
Jak jednak mierzyć intencję zakupową? Jednym ze sposobów jest analiza zachowań konsumentów.
#3 Zachowania klientów w sklepie
Śledzenie wzroku pozwala rejestrować i mierzyć zachowania kupujących w naturalnym otoczeniu. Dzięki tej technologii obserwujesz intuicyjne działania klientów w czasie rzeczywistym, gdy poruszają się po sklepie.
Wykorzystując wiedzę o konsumentach i analitykę sklepową ze śledzenia wzroku, możesz:
Ułatwić poruszanie się po sklepie
Projektować ukierunkowane oferty
Strategicznie organizować półki i ekspozycje
Oceniać wpływ projektów opakowań
Tworzyć skuteczne kampanie reklamowe
Poprawiać obsługę klienta
Tworzyć dopasowane doświadczenie zakupowe w sklepie
Nowoczesne metody śledzenia wzroku są nieinwazyjne. Obecnie jednak standardowa technologia wymaga od klienta założenia okularów lub gogli. W rezultacie może on, świadomie lub nie, zmienić swoje zachowanie. Badacze znają to zjawisko jako efekt Hawthorne'a.
Aby rozwiązać problem błędu obserwacji, mamy dziś rozwiązania do śledzenia wzroku 3D, takie jak GazeSense.
Ze śledzeniem wzroku 3D nie potrzebujesz okularów, by poznać kupujących. Nasze oprogramowanie współpracuje z konsumenckimi kamerami z czujnikami głębi i śledzi ruchy oczu z odległości.
Śledzenie wzroku 3D w czasie rzeczywistym pozwala właścicielom sklepów i menedżerom ds. wiedzy o kupujących:
#1 Pracować z prawdziwymi kupującymi zamiast z grupami fokusowymi
#2 Śledzić uwagę wzrokową kilku klientów jednocześnie
#3 Uzyskiwać obiektywną analitykę uwagi przy półce
Chcesz się dowiedzieć, jak śledzenie wzroku 3D może dostarczyć Twojej firmie analityki predykcyjnej dla handlu? Napisz do nas, a nasz specjalista ds. Customer Success chętnie opowie Ci więcej o naszym oprogramowaniu.
Zastosowania predykcyjnej analityki big data w sklepach
Firmy wykorzystują analitykę predykcyjną w handlu, aby usprawniać wszystkie obszary swojej działalności. Przede wszystkim jednak analityka sklepowa pozwala zapewnić każdemu klientowi satysfakcjonujące doświadczenie. Zyskujesz praktyczną wiedzę o każdym aspekcie wizyty klienta, od preferencji po nawyki zakupowe.
#1 Analiza ścieżki klienta
Analityka predykcyjna w handlu pozwala mapować ścieżkę klienta nie tylko na poziomie transakcji. Możesz zobaczyć swoje produkty, ekspozycje, sklep i markę tak, jak widzi je kupujący. Ze śledzeniem wzroku dosłownie patrzysz na nie oczami klienta.
Analityka ścieżki klienta wykorzystuje big data, aby pokazać, jak potencjalny klient staje się kupującym. Możesz zidentyfikować i przeanalizować wszystkie punkty styku w jego kontakcie ze sklepem, w tym:
#1 Kiedy i jak odkrył Twój sklep
#2 Kontakt z pracownikami (pozytywne lub negatywne doświadczenie)
#3 Jak wchodził w interakcję z produktami
#4 Dalsze działania (np. zapis do newslettera, opinie itp.)
Mając tę wiedzę o kupującym, możesz spersonalizować jego doświadczenie.
#2 Personalizacja doświadczenia zakupowego
Im bardziej spersonalizowane doświadczenie klienta, tym większe jego zadowolenie. Analizując wcześniejsze zachowania kupującego w sklepie, możesz dopasować jego kolejne wizyty.
W efekcie zwiększasz lojalność klientów, świadomość marki i sprzedaż. Wiesz też, jak i gdzie skupić działania merchandisingowe.
Dzięki analityce predykcyjnej w handlu możesz personalizować doświadczenie kupujących, gdy:
#1 Polecasz interesujące ich produkty (cross-selling i up-selling)
#2 Wdrażasz skuteczne programy lojalnościowe i korzyści
#3 Przenosisz wiedzę o zachowaniach online na usługi w sklepie
#4 Ułatwiasz proces płatności
#5 Szkolisz sprzedawców w bezpośrednim kontakcie z klientem
#6 Rozszerzasz personalizację na wszystkie kanały
#3 Zarządzanie przestrzenią na półkach
To, jak sieć handlowa przydziela przestrzeń na półkach, wpływa zarówno na doświadczenie kupujących, jak i na bezpośrednią sprzedaż. Ze wszystkich miejsc w sklepie to właśnie przy półce klient podejmuje decyzję o zakupie. Musisz więc zadbać o to, by łatwo znalazł produkty, których szuka.
Analityka sklepowa pomaga ustalić, które produkty umieścić na półkach na wysokości wzroku. Dane ze śledzenia wzroku pozwalają przydzielać przestrzeń na półkach według tego, jak bardzo produkty przyciągają wzrok. Analizując mapy cieplne, lepiej zrozumiesz, jak:
#1 Rozmieszczać produkty na półkach zgodnie z oczekiwaniami kupujących
#2 Komunikować ceny i promocje
#3 Zwiększać widoczność kluczowych produktów
#4 Usprawnić uzupełnianie półek
#4 Zapobiegać brakom bestsellerów
#4 Układ i wystrój sklepu
Poza zarządzaniem przestrzenią na półkach mapy cieplne ze śledzenia wzroku dostarczają też wskazówek dotyczących wystroju sklepu. Zamiast testować różne układy, dane wskazują Ci konkretny kierunek.
Widzisz, które działy, alejki i ekspozycje przyciągają najwięcej uwagi wzrokowej. Następnie możesz dostosować układ sklepu tak, by był wygodny dla klientów.
Co więcej, ta wiedza pokazuje skuteczność Twoich obecnych:
#1 Oznaczeń
#2 Banerów
#3 Ekspozycji towarów
Wiesz, gdzie je umieścić, aby kupujący najlepiej je widzieli.
Inne źródła, takie jak nagrania z kamer monitoringu i czujniki w sklepie, także pokazują, które strefy sklepu mają największy ruch.
#5 Lepsze strategie cenowe
Analityka sklepowa pozwala przewidzieć, jak klienci zareagują na zmiany cen. Analizując elastyczność cenową, widzisz, jak korekty cen wpłyną na sprzedaż.
Analityka predykcyjna w handlu pozwala elastycznie kształtować ceny. Na podstawie zebranych danych możesz optymalizować ceny w czasie rzeczywistym zgodnie z wiedzą o kupujących. Takie spersonalizowane strategie cenowe dopełniają dopasowane… Udostępnij na Twitterze
Aby ustalić najlepsze ceny, narzędzia big data dla handlu wykrywają i przetwarzają też:
#1 Ceny konkurencji
#2 Popyt na produkty
#3 Wskaźniki geodemograficzne
#4 Nastawienie zakupowe klientów
#5 Pogodę i sezonowość
#6 Koszty operacyjne
#6 Prognozowanie popytu
Dzięki analityce predykcyjnej w handlu możesz rozpoznać trendy i wzorce wpływające na popyt. Analiza historii sprzedaży i innych danych historycznych pozwala przewidzieć, co klienci kupią w przyszłości. Systemy przetwarzania big data uwzględniają też wydarzenia lokalne i krajowe oraz promocje sezonowe.
Prognozowanie popytu wspiera zarówno doświadczenie klienta, jak i rozwój firmy.
Gdy potrafisz przewidzieć, czego chce kupujący, możesz zapewnić dostępność towaru w sklepie. Jednocześnie zmniejszasz ryzyko zapełnienia sklepów produktami, na które nie ma popytu.
Inne korzyści z prognozowania popytu dzięki zaawansowanej analityce sklepowej to:
#1 Niższe koszty i większa efektywność
#2 Utrzymanie płynności finansowej
#3 Lepszy zwrot z kapitału
#7 Optymalizacja komunikatów marketingowych
Skuteczny marketing w sklepie również wiąże się ze spersonalizowanym doświadczeniem klienta. Dzięki danym z analityki sklepowej masz już wiedzę o kupujących. Dalej chodzi o to, by skutecznie przekazywać właściwe komunikaty.
Weźmy na przykład dane o uwadze ze śledzenia wzroku. Wiesz, jakie oznaczenia przyciągnęły klienta. Wiesz też, które konkretne elementy ekspozycji zwróciły jego uwagę.
Połącz tę wiedzę z danymi o preferencjach produktowych, a osiągniesz najlepszy zwrot z marketingu, gdy:
#1 Informujesz kupujących o promocjach, które są dla nich najważniejsze
#2 Utrzymujesz spójny przekaz we wszystkich kanałach
#3 Zwiększasz sprzedaż w sklepie dzięki strategicznym kampaniom cyfrowym
#8 Przewidywanie CLV (Customer Lifetime Value)
Popyt możesz prognozować dzięki analityce predykcyjnej i wartości klienta w czasie (CLV). Na podstawie wcześniejszych transakcji wyznaczysz historyczne CLV. Z kolei połączenie historii zakupów z analityką zachowań daje predykcyjne CLV.
Predykcyjny model CLV daje szczegółowy obraz relacji klienta z Twoim sklepem. Udostępnij na Twitterze
Wiesz, ile klient wydał w przeszłości i jakie produkty kupił. Połącz te dane z jego wzorcami zachowań, a otrzymasz realistyczną prognozę, ile wyda w przyszłości.
Wyznaczenie CLV pomoże Ci:
#1 Klasyfikować kupujących według ich wartości
#2 Optymalizować pozyskiwanie klientów
#3 Efektywnie planować budżety marketingowe
#4 Oferować dopasowane zachęty różnym segmentom
Korzyści z praktycznej wiedzy o kupujących
Ostatecznie analityka predykcyjna w handlu to skuteczne narzędzie do zdobywania wiedzy o kupujących. Rozumiesz, jak myśli Twój klient i co ceni.
Na tej podstawie możesz działać i ulepszać sklep, aby spełniał jego potrzeby, pragnienia i oczekiwania.
Dzięki praktycznej wiedzy o kupujących możesz:
Podejmować decyzje biznesowe oparte na danych
Pozyskiwać i zatrzymywać wartościowych klientów
Zwiększać ROI i rentowność sklepu
Tworzyć strategie skoncentrowane na kliencie
Zyskać przewagę konkurencyjną na rynku
Zdobywać lojalność klientów
Projektować atrakcyjne promocje
Zwiększać zaangażowanie kupujących
Odkrywać możliwości rozwoju
Zapewniać bogate doświadczenie klienta
Jak wykorzystać wiedzę o kupujących
Obserwowanie, gromadzenie i interpretowanie danych o klientach to za mało. Badania kupujących mogą okazać się nieskuteczne, jeśli nie wykorzystasz ich wniosków. Musisz więc określić ich konsekwencje i przygotować plan wdrożenia.
W zależności od konkretnych wniosków natychmiastowe działania mogą obejmować:
Reorganizację kategorii lub punktów sprzedaży
Wdrożenie strategii zapobiegających odchodzeniu klientów
Wejście do nowych kanałów, czyli tam, gdzie Twoi klienci są w świecie cyfrowym
Ulepszenie wyposażenia i udogodnień w sklepie
Opracowanie trafnych technik sprzedaży krzyżowej
Testowanie nowych strategii komunikacji
Zmianę alokacji zasobów
Jak wykorzystać śledzenie wzroku 3D w analityce handlu detalicznego
W Eyeware ułatwiamy analitykę predykcyjną w handlu dzięki oprogramowaniu do śledzenia wzroku 3D.
W przeciwieństwie do standardowego śledzenia wzroku nasza technologia GazeSense zdalnie śledzi uwagę wzrokową z odległości nawet 1,3 m (4,3 stopy).
Bez okularów. Bez gogli VR. Bez kalibracji.