Как Big Data помогает узнать клиента

Как Big Data помогает узнать клиента

Наука и технологии
отправить
Задать вопрос
по материалу
 

Как ритейл узнаёт клиента в лицо

Как Big Data помогает узнать клиента

Большинство компаний, работающих на потребительском рынке, тратят на изучение потребительского поведения клиентов довольно приличные бюджеты. При этом часто выбирая далеко не самые простые и эффективные решения: например, анкетирование с помощью промоутеров. Между тем, современные информационные технологии позволяют сравнительно недорого выяснить предпочтения покупателей и повысить эффективность рекламных акций, а вместе с ними – и продажи.

Кто из ритейлеров не мечтает об адресном маркетинге – когда заходящему в торговый центр клиенту демонстрируют рекламу именно тех товаров или услуг, которые он с большой вероятностью приобретёт именно сегодня? Мы все видели подобные штуки в фантастических фильмах, но немногие знают о том, что заработать, используя технологии будущего, можно уже сейчас.

Любое многолюдное место, будь то вокзал, стадион, и – разумеется! – торговый центр – прекрасный источник для сбора big data. Прежде всего, о маршрутах передвижения клиентов, реальных и потенциальных, по объекту. Для этого совсем не обязательно выставлять промоутеров с бумажными анкетами – всю необходимую информацию можно получить непосредственно со смартфонов посетителей. Ведь если у пользователя на смартфоне включен Wi-Fi передатчик, то сетевые ретрансляторы автоматически получают информацию о его сетевой карте, когда клиент входит в зону покрытия сети: для этого ему даже не придётся вынимать гаджет из кармана. Разумеется, получив MAC-адрес сетевой карты однажды, можно сохранить его как уникальный идентификатор устройства, а следовательно и его пользователя.

Установив специальные передатчики внутри магазина, можно получить информацию о том, какие именно клиенты и на какое время заходили внутрь или даже просто «проходили мимо». Собрав идентификаторы всех, кто посещал заданный объект за определенный период времени, можно рассматривать этих людей уже как некую общую аудиторию, сравнивая ее со всеми остальными людьми – таким образом, аудитория торгового центра ничем не отличается от аудитории интернет-сайта, и к ней применимы все известные инструменты цифрового анализа.

Благодаря Big Data бизнес не просто лучше понимает свою аудиторию, но и четко структурирует гигантский массив поступающих данных. Причем если раньше всё ограничивалось сегментацией аудитории по социальным и демографическим параметрам, то теперь можно отслеживать и поведенческие особенности и то, что называется «стилем жизни». Ритейлер получил возможность адресно работать с наиболее прибыльными группами покупателей, и при этом буквально обращаться к каждому по имени.

По российским законам любой пользователь интернета, прежде чем получить доступ в сеть, должен быть идентифицирован – и в этом ещё одна возможность для маркетингового анализа. Использовав идентификацию по аккаунту в социальной сети, можно получить подробный профиль клиента с указанными предпочтениями.

Вторая популярная группа технологических решений для торговых и сервисных объектов – Digital Signage. Это и яркие цифровые вывески (по статистике, 8 из 10 покупателей просто не отреагируют на магазин в случае отсутствия такой), и электронные ценники с полной информацией на товаре – те же исследования показывают, что 70% клиентов вернут товар на полку, не получив важных для них сведений. Мультимедийную информацию для потребителей можно транслировать на любых удобных поверхностях - ЖК-экранах, видеостенах, светодиодных медиафасадах, а управлять ими – из единого центра. Еще недавно, чтобы показать нужное изображение на нужном экране, требовалось физически включать «флэшку» в проигрыватель, сегодня же – достаточно просто составить «программу передач». Статистика показывает, что использование Digital Signage повышает узнаваемость бренда почти в полтора раза и поднимает продажи на 30%.


Подпишитесь на рассылку «Умной Страны»
Подписаться