Предиктивная аналитика в ритейле: как использовать данные, чтобы понять поведение покупателей и увеличить продажи
Предиктивная аналитика стала одним из главных трендов ритейла этого года, и она здесь надолго. Это фундаментальное направление бизнес-аналитики (BI), которое использует данные прошлого, чтобы предсказывать будущие действия и получать инсайты.
Предиктивная аналитика для ритейла позволяет заранее, на основе данных, улучшать опыт покупок и успевать за постоянно меняющимися покупателями. Твитнуть
Владелец бизнеса, менеджер по инновациям или директор по инсайтам: в любой роли опора на данные открывает объективные инсайты о покупателях, которые двигают рост в ритейле. Разберём, как получить такие данные и как их лучше всего использовать.
Зачем собирать данные в ритейле?
Конкурентоспособные компании в ритейле используют большие данные, чтобы по-новому понимать свой целевой рынок. Большие данные, важный инструмент BI, помогают оптимизировать все направления работы компании. Для ритейлера они могут решить, станет ли магазин прибыльным лидером или закроется.
Как?
Аналитика магазина даёт конкретную и подробную информацию о покупателях. В результате она избавляет от догадок.
Вы знаете своих покупателей, чего они хотят, где, когда и как покупают. Не нужно действовать методом проб и ошибок. Несколько примеров больших данных:
История покупок
Демография покупателей
Предпочтения в товарах
Путь покупателя
Модели вовлечённости
Такие инсайты о покупателях позволяют предсказывать и измерять намерение купить, чтобы действительно эффективно управлять маркетинговой маржой, работой магазина и клиентским опытом. С ростом ROPO (Research Online, Purchase Offline: ищут онлайн, покупают офлайн) многоканальные ритейлеры могут использовать намерение купить, чтобы связать онлайн-поведение и офлайн-поведение.
Таким образом, предиктивная аналитика для ритейла помогает выстраивать долгосрочные отношения с покупателями.
Для этого большинство ритейлеров используют аналитику из своих кассовых систем или устройств для анализа посещаемости (счётчиков посетителей или маячков). Это полезные инструменты для решений на основе данных, но они лишь отчасти показывают, что покупатели на самом деле хотят купить.
К счастью, есть более прогрессивный способ получить гораздо более ценные данные о покупателях: измерять внимание и не только с помощью 3D-отслеживания взгляда. Вот как это работает:
Как отслеживание взгляда помогает предиктивной аналитике в ритейле
В прошлой статье о том, что такое отслеживание взгляда, мы кратко объяснили, как работает эта технология.
Отслеживание взгляда представляет собой технологию, которая позволяет измерять движения глаз, положение глаз и точки взгляда. Иными словами, отслеживание взгляда определяет и фиксирует зрительное внимание человека: куда, на какие объекты и как долго он смотрит.
Статистика показывает, что мировой рынок отслеживания взгляда стабильно растёт, прежде всего благодаря растущему интересу к технологиям захвата взгляда и их внедрению.
Здравоохранение, исследования, ритейл и автомобильная отрасль среди тех, кто быстрее всех внедряет технологию отслеживания взгляда и проявляет к ней особый интерес. Если присмотреться к ритейлу, сегодня отслеживание взгляда применяют, в частности, чтобы понять, как люди делают покупки и как взаимодействуют с магазином и товарами.
Это передовой инструмент и для исследований потребителей, и для исследований в магазине. Настолько, что ритейл стал одним из главных коммерческих применений отслеживания взгляда.
От Google до Apple и Facebook: крупнейшие компании мира уже много лет покупают стартапы в области отслеживания взгляда. А менеджеры по инновациям в ритейле используют эту технологию, чтобы узнать:
#1 Что привлекает внимание покупателей, а что они игнорируют
#2 Куда они смотрят инстинктивно и в каком порядке
#3 Когда они переводят взгляд с одного товара на другой
#4 Как они принимают решение о покупке
В итоге отслеживание взгляда позволяет ритейлерам понять по траекториям взгляда, почему покупатели ведут себя именно так.
Рассмотрим подробнее, какие возможности отслеживания взгляда дают предиктивную аналитику для ритейла, которая улучшит ваши решения в маркетинге и мерчандайзинге:
#1 Данные о зрительном внимании
Осознают они это или нет, люди смотрят на то, что вызывает у них интерес.
Ресурсы мозга для обработки изображений ограничены. Поэтому он выбирает то, что считает важным, и отсеивает ненужную визуальную информацию. Этот психический процесс называется зрительным вниманием. С помощью отслеживания взгляда зрительное внимание можно измерить и записать для дальнейшего анализа.
В исследованиях ритейла зрительное внимание показывает, что естественным образом интересует покупателей. Твитнуть
Прежде чем принять решение о покупке, покупатель смотрит на разные товары и сравнивает варианты. Обычно покупают те товары, на которые смотрели дольше и чаще всего.
Отслеживание взгляда показывает, сколько времени понадобилось покупателю, чтобы сосредоточиться на конкретном товаре, и сколько раз он на него смотрел. Кроме того, оно измеряет, как долго человек смотрел на товар в первый раз и в среднем. Формально эти метрики называются так:
#1 Время до первой фиксации: сколько времени понадобилось покупателю, чтобы сосредоточиться на конкретном товаре
#2 Число фиксаций: сколько раз он на него смотрел
#3 Длительность первой фиксации: как долго он смотрел на товар в первый раз
#4 Средняя длительность фиксации: как долго он в среднем смотрел на товар
ПО для отслеживания взгляда представляет эту информацию в виде тепловых карт и карт непрозрачности. В зависимости от типа визуализации, чем теплее или светлее область, тем больше зрительного внимания она получает.
#2 Интерес, восприятие, намерение
Отслеживание взгляда также даёт аналитику магазина, показывая цепочку «интерес, восприятие, намерение»:
Когда товар вызывает интерес покупателя, тот начинает воспринимать его определённым образом.
Дальше восприятие может определить, захочет ли он его купить.
При этом то, как магазин представляет товар, влияет на то, как покупатель его воспринимает.
Допустим, вы проводите промоакцию в магазине. Исследования с отслеживанием взгляда показывают, что покупатели чаще считают предложение выгодным, если рядом указана и исходная цена. Чтобы легко принять решение о покупке, им нужны визуальные подсказки по пути.
В целом намерение купить интересный товар растёт, если покупатель воспринимает его положительно.
Но как измерить намерение купить? Один из способов: анализировать поведение потребителей.
#3 Поведение покупателей в магазине
Отслеживание взгляда позволяет записывать и измерять поведение покупателей в естественной обстановке. Технология даёт возможность в реальном времени наблюдать за интуитивными действиями покупателей, пока они ходят по магазину.
Применяя инсайты о потребителях и аналитику магазина на основе отслеживания взгляда, вы можете:
упростить навигацию по магазину;
разработать адресные предложения;
стратегически организовать полки и выкладку;
оценить влияние дизайна упаковки;
создавать эффективные рекламные кампании;
улучшить обслуживание покупателей;
создать персонализированный опыт в магазине.
Все современные методы отслеживания взгляда считаются ненавязчивыми. Но сегодня стандартная технология требует, чтобы покупатель надел очки или гарнитуру. В результате он может менять своё поведение, невольно или сознательно. Исследователи называют это явление эффектом Хоторна.
Чтобы решить проблему искажения из-за наблюдения, теперь есть решения для 3D-отслеживания взгляда, например GazeSense.
С 3D-отслеживанием взгляда очки для получения инсайтов о покупателях не нужны. Наше ПО работает с потребительскими камерами глубины и отслеживает движения глаз на расстоянии.
3D-отслеживание взгляда в реальном времени позволяет владельцам магазинов и менеджерам по инсайтам о покупателях:
#1 Работать с реальными покупателями вместо фокус-групп
#2 Отслеживать зрительное внимание нескольких покупателей одновременно
#3 Получать объективную аналитику внимания к полкам
Хотите узнать, как 3D-отслеживание взгляда поможет вашей компании получить предиктивную аналитику для ритейла? Напишите нам, и наш специалист по работе с клиентами с радостью расскажет больше о нашем ПО.
Сценарии применения предиктивной аналитики больших данных в магазине
Компании используют предиктивную аналитику для ритейла, чтобы улучшить все стороны бизнеса. Но прежде всего аналитика магазина помогает сделать опыт каждого покупателя приятным. Вы получите практические инсайты о каждом аспекте визита, от предпочтений до покупательских привычек.
#1 Изучение пути покупателя
Предиктивная аналитика для ритейла позволяет проследить путь покупателя не только по транзакциям. Вы видите свои товары, выкладку, магазин и бренд так, как их видит покупатель. А с отслеживанием взгляда вы буквально смотрите на них глазами покупателя.
Аналитика пути покупателя на основе больших данных показывает, как потенциальный клиент становится покупателем. Вы можете выявить и проанализировать все точки контакта с вашим магазином, в том числе:
#1 Когда и как покупатель узнал о вашем магазине
#2 Общение с сотрудниками (положительный или отрицательный опыт)
#3 Как он взаимодействовал с товарами
#4 Дальнейшие действия (например, подписка на рассылку, отзывы и т. д.)
Получив эти инсайты о покупателях, вы сможете персонализировать клиентский опыт.
#2 Персонализация опыта покупок
Чем персональнее опыт покупателя, тем выше его удовлетворённость. Оценивая прежнее поведение покупателя в магазине, вы можете подстроить под него будущий опыт.
В результате растут лояльность покупателей, узнаваемость бренда и продажи. Кроме того, вы будете знать, как и где сосредоточить усилия по мерчандайзингу.
С помощью предиктивной аналитики для ритейла можно персонализировать опыт покупок:
#1 Рекомендуя интересные товары (кросс-сейл и апсейл)
#2 Внедряя эффективные программы лояльности и бонусы
#3 Применяя инсайты об онлайн-поведении к обслуживанию в магазине
#4 Упрощая оформление покупки
#5 Обучая продавцов-консультантов личному общению
#6 Распространяя персонализацию на все каналы
#3 Управление пространством на полках
То, как ритейлер распределяет место на полках, влияет и на опыт покупателей, и на прямые продажи. Именно у полки покупатель принимает решение о покупке. Поэтому нужно, чтобы он легко находил нужные товары.
Аналитика магазина помогает определить, какие товары ставить на уровне глаз. Данные отслеживания взгляда позволяют распределять место на полках в зависимости от того, насколько заметны товары. Анализируя тепловые карты, вы лучше поймёте, как:
#1 Распределить товары на полках в соответствии с ожиданиями покупателей
#2 Сообщать о ценах и промоакциях
#3 Сделать ключевые товары заметнее
#4 Упростить пополнение полок
#4 Не допускать, чтобы хиты продаж заканчивались
#4 Планировка и дизайн магазина
Помимо управления пространством на полках, тепловые карты отслеживания взгляда дают инсайты и для дизайна магазина. Вместо того чтобы тестировать разные планировки, данные указывают точное направление.
Вы видите, какие отделы, ряды и стенды получают больше всего зрительного внимания. Затем можно изменить планировку магазина для удобства покупателей.
Кроме того, эти инсайты показывают эффективность ваших нынешних:
#1 Вывесок
#2 Баннеров
#3 Стендов с товарами
Вы понимаете, где их разместить, чтобы покупатели лучше их видели.
Другие источники, например записи камер видеонаблюдения и сенсоры в магазине, также показывают, какие зоны магазина посещают чаще всего.
#5 Улучшение ценовой стратегии
Аналитика магазина позволяет предсказать, как покупатели отреагируют на изменение цен. Анализируя ценовую эластичность, вы видите, как такие изменения повлияют на продажи.
Предиктивная аналитика для ритейла позволяет гибко управлять ценами. На основе собранных данных можно оптимизировать цены в реальном времени с учётом инсайтов о покупателях. Такие персональные ценовые стратегии дополняют персонализированный… Твитнуть
Чтобы найти оптимальные цены, инструменты больших данных для ритейла также выявляют и обрабатывают:
#1 Цены конкурентов
#2 Спрос на товары
#3 Геодемографические показатели
#4 Покупательские установки
#5 Погоду и сезонность
#6 Операционные расходы
#6 Прогнозирование спроса
С предиктивной аналитикой для ритейла можно выявлять тенденции и закономерности, которые влияют на спрос. Анализ истории продаж и других исторических данных помогает предвидеть, что покупатели купят в будущем. Системы обработки больших данных также учитывают местные и общенациональные события и сезонные акции.
Прогнозирование спроса помогает и клиентскому опыту, и росту бизнеса.
Если вы можете предсказать, чего хочет покупатель, вы обеспечите наличие товара в магазине. И одновременно снизите риск затоваривания продуктами, на которые нет спроса.
Другие преимущества прогнозирования спроса с продвинутой аналитикой магазина:
#1 Снижение затрат и рост эффективности
#2 Стабильный денежный поток
#3 Более высокая рентабельность капитала
#7 Оптимизация маркетинговых сообщений
Эффективный маркетинг в магазине тоже связан с персонализированным клиентским опытом. Благодаря аналитике магазина у вас уже есть инсайты о покупателях. Дальше остаётся донести нужные сообщения эффективным способом.
Возьмём, например, данные о внимании, полученные с помощью отслеживания взгляда. Вы знаете, какие вывески привлекли покупателя. Более того, вы знаете, какие именно элементы стенда захватили его внимание.
Объедините эти инсайты с данными о предпочтениях в товарах, и вы получите максимальную отдачу от маркетинга:
#1 Сообщая покупателю о самых важных для него промоакциях
#2 Сохраняя единое сообщение во всех каналах
#3 Увеличивая продажи в магазине с помощью продуманных цифровых кампаний
#8 Прогнозирование CLV (пожизненной ценности клиента)
Спрос можно прогнозировать с помощью предиктивной аналитики и пожизненной ценности клиента (CLV). На основе прошлых транзакций рассчитывается историческая CLV. А сочетание истории покупок с поведенческой аналитикой даёт предиктивную CLV.
Предиктивная модель CLV даёт подробную картину отношений покупателя с вашим магазином. Твитнуть
Вы знаете, сколько покупатель потратил в прошлом и какие товары купил. Объедините эти данные с его поведенческими моделями, и вы получите реалистичную оценку того, сколько он потратит в будущем.
Определение CLV поможет:
#1 Разделить покупателей по их ценности
#2 Оптимизировать привлечение клиентов
#3 Эффективно планировать маркетинговые бюджеты
#4 Предлагать индивидуальные стимулы разным сегментам
Преимущества практических инсайтов о покупателях
В итоге предиктивная аналитика для ритейла становится мощным инструментом для получения инсайтов о покупателях. Вы понимаете, как думает покупатель и что он ценит.
Дальше можно действовать и улучшать магазин, чтобы он отвечал потребностям, желаниям и ожиданиям покупателей.
С практическими инсайтами о покупателях вы можете:
принимать бизнес-решения на основе данных;
привлекать и удерживать ценных клиентов;
повышать окупаемость и прибыльность магазина;
разрабатывать стратегии, ориентированные на покупателя;
получить конкурентное преимущество на рынке;
заслужить лояльность покупателей;
создавать привлекательные промоакции;
повышать вовлечённость покупателей;
находить возможности для роста;
обеспечивать насыщенный клиентский опыт.
Как применять инсайты о покупателях
Наблюдать, собирать и интерпретировать данные о покупателях недостаточно. Исследования покупателей могут оказаться бесполезными, если не применять полученные инсайты. Поэтому нужно определить, что из них следует, и составить план внедрения выводов.
В зависимости от конкретных инсайтов первыми шагами могут быть:
реорганизация категорий и/или точек продаж;
внедрение стратегий по снижению оттока клиентов;
выход в новые каналы, то есть туда, где ваши покупатели бывают в цифровом пространстве;
улучшение оснащения и удобств магазина;
разработка подходящих приёмов кросс-продаж;
тестирование новых коммуникационных стратегий;
пересмотр распределения ресурсов.
Как использовать 3D-отслеживание взгляда для аналитики в ритейле
Мы в Eyeware помогаем получать предиктивную аналитику для ритейла с помощью ПО для 3D-отслеживания взгляда.
В отличие от стандартного отслеживания взгляда, наша технология GazeSense дистанционно отслеживает зрительное внимание на расстоянии до 1,3 м (4,3 фута).
Без очков. Без VR-шлема. Без калибровки.