Как использовать клиентские данные в ритейле для увеличения продаж

Ни один бизнес не способен работать без клиентов, поэтому необходимо знать о них больше. Недостаточно просто предоставлять больше товаров и создавать удобные условия для покупок, чтобы оставаться конкурентоспособными. Компании должны разрабатывать, собирать и обрабатывать данные, чтобы увеличивать доход и клиентскую лояльность.

Современный потребитель ищет большего – ему нужны внимание и персонализированные рекомендации. При правильной работе с данными бренды способны добиться хорошего персонализированного общения, улучшения клиентского опыта и увеличения дохода. Для этого необходимо продумать хорошую стратегию продаж.

Стратегия обработки данных

Стратегия обработки данных — это долгосрочный план, определяющий технологии, процессы, людей и правила, необходимые для управления информационными активами организации.

Цели стратегии: 

• улучшение коммуникации с клиентами, 
• сокращение затрат,
• получение конкурентного преимущества.

Важность данных для ритейла

В последнее время клиентские данные становятся все более ценными для бизнеса. Согласно опросу McKinsey, компании, использующие продвинутую аналитику, вероятно, добьются дополнительной прибыли в размере 10 % или более по сравнению со своими конкурентами.

Неудивительно, что на этом все более конкурентном цифровом рынке доступ к данным, в которых акцент ставится на качестве, стал ключевым фактором, определяющим способность ритейлерских компаний выживать и процветать.

Ритейлеры могут использовать собранные данные для персонализации своих маркетинговых рассылок, оптимизации обслуживания клиентов и предложения качественных продуктов по более низким ценам.

Для чего нужно разрабатывать стратегию обработки данных

Многие бизнес-лидеры вкладывают значительные средства в технологии и аналитику, поэтому в настоящее время обнаруживаются различные проблемы, особенно в навыках персонала и бизнес-процессах. Чтобы решить эти проблемы и расставить приоритеты в инвестициях необходимо четкое понимание того, как использовать данные.

Хорошая стратегия обработки данных сосредоточена в быстром получении реальных выгод в определенный срок. 

Решение проблем в сборе данных

Наиболее распространенной проблемой в обработке данных  является потребность в простых, интуитивно понятных инструментах. Отсутствие хороших инструментов для обработки не принесет желаемого результата.

Лучшие практики управления данными

• Высококачественные данные: они должны быть сохранены удобно и понятно, чтобы легко находить и использовать нужные данные.
• Своевременный доступ к данным: они должны храниться так, чтобы можно было постоянно обновлять их, а также создавать отчеты для принятия различных решений.
• Прозрачность данных: каждый сотрудник бренда должен иметь доступ к одним и тем же данным, чтобы принятые решения были из одного и того же источника.

Владельцам бизнеса следует предоставлять сотрудникам доступ к данным и аналитическим инструментам, внедряя новые процессы и роли, а также аналитику в организации и создавая правильную структуру управления.

После чего, руководители могут сосредоточиться на выборе правильной платформы, которая включает в себя основные технологии: системы управления данными, инструменты аналитики, автоматизацию и вспомогательные технологии, такие как облачные сервисы, базы данных и инструменты визуализации.

Увеличение продаж и лояльности клиентов

Данные о клиентах являются ключевым фактором для ритейлеров, стремящихся выделиться среди множества конкурентов. Однако сам объем доступных данных и скорость, с которой они обрабатываются, могут оказаться непосильными для компаний, не имеющих достаточно ресурсов.

Вы можете использовать данные для увеличения продаж и лояльности клиентов в розничной торговле, если:

• узнаете, что именно клиенты находят в вашем бренде
• определите, что предлагают конкуренты
• разработаете такие продукты, услуги или специальные предложения, которые сделают бренд более привлекательным для клиентов, чем конкуренты
• побудите клиентов поделиться с вами обратной связью, чтобы вы и дальше могли совершенствовать свои услуги и товары
• упростите доступ к покупкам предлагаемых вами продуктов или услуг
• будете общаться с клиентами теми способами, которые они сочтут удобными, полезными и интересными, например, через социальные сети

Внедрение облачного хранения и использование большого объема данных

Облачные вычисления и большие данные — две основные тенденции в розничной торговле сегодня. Они обе необходимы для хорошей стратегии в области обработки данных.

Облачное хранение данных – модель, используемая для безопасного хранения данных через сеть удаленных серверов, что делает их доступными из любого места на любом устройстве в любое время.

Облачные хранилища дают ритейлерам возможность легко управлять большим объемом данных, имея при этом безопасное место для их хранения. К тому же, это все позволяет экономить деньги.

Правильное использование большого объема данных дает значительный рост продаж

Маркетологи могут использовать большие данные для расчета ценности каждого клиента. Впоследствии клиентам можно будет предложить индивидуальные скидки и хорошие стимулы для увеличения продаж и улучшения клиентского опыта.

Кроме того, ритейлеры используют данные, чтобы решить, где открывать новые магазины, какие товары будут бестселлерами и в каком количестве им нужен каждый отдельный товар.

По данным McKinsey, большой объем данных может помочь с увеличением продаж примерно на 60 % по всей цепочке поставок. Однако в том же отчете отмечается, что есть риск переоценки возможностей большого объема данных и неиспользования других инструментов, доступных розничным торговцам.

Персонализация, основанная на данных

Компании могут использовать данные для персонализации предложений для отдельных клиентов на основе их предпочтений. Это может положительно сказываться на продажах, так как правильные предложения будут предоставлены нужным людям в нужное время.

С другой стороны, данные могут помочь с улучшением обслуживания клиентов, чтобы совершать покупки у вас было удобнее и приятнее. Это возможно сделать, проанализировав отзывы клиентов или данные колл-центра.

Чтобы персонализировать коммуникацию, используйте информацию о покупках, данные о визитах и т. д. В Passteam можно настроить интеграции с CRM Quick Resto, Yclients и iiko. Если вы пользуетесь другой CRM системой, то можете использовать импорт CSV-файла из вашей CRM.

Анализ конкурентов

Другой способ использовать данные – понять, что делают конкуренты, чтобы отличаться от других. Это может дать важную информацию для улучшения ваших маркетинговых стратегий.

Некоторые ведущие мировые бренды осознали, какое влияние могут оказать большие данные, и инвестировали в технологии, которые анализируют их результаты.

L'Oréal, например, использует интеграцию облачных данных в различные функции для разработки инновационных продуктов. В косметической промышленности потребительские требования быстро меняются, соответственно меняются и косметические продукты. L'Oréal — мировой лидер в области производства потребительских товаров, где примерно 37 000 сотрудников в 130 странах. Интеграция облачных данных обеспечивает доступ к информации в режиме реального времени. L'Oréal может создавать новые продукты быстрее конкурентов и предоставлять своим клиентам более персонализированные услуги.

Для ритейлеров крайне важно понимать, как эффективно использовать данные для получения наилучших результатов. Изучая поведение покупателей и модели совершения покупок, розничные торговцы могут принимать обоснованные решения о том, как улучшить качество обслуживания клиентов, сделать общение с клиентами персонализированным и актуальным, увеличить продажи и создавать хорошие маркетинговые стратегии.

Собранные данные дают владельцам четкое представление об их бизнесе по всем каналам. Это показывает реальные потребности и предпочтения клиентов и помогает создать привлекательный клиентский опыт, который заставит покупателей возвращаться снова и снова.

3 способа, с помощью которых можно использовать данные о клиентах с максимальной эффективностью:

Использовать разумный маркетинг

Данные помогают понять клиентов, узнать их историю покупок, предпочтения и определить мотивацию, из-за которой они принимают решение о покупке. Эту информацию можно использовать для разделения вашей аудитории на разные целевые группы для создания персональных рассылок, которые убедят ваших клиентов покупать товары, которые, скорее всего, им понравятся. 

Леруа Мерлен, например, собирает данные о клиентах через онлайн анкету, после которой выдает карту лояльности. Подробнее об этом писали в нашем кейсе. 

Также вы можете вдохновить их вернуться к продуктам, которые они ранее просматривали. Какие действия вы можете предпринять:

• Ретаргетинг рекламы товаров в социальных сетях или поисковых системах.
   
• Отправка email-рассылок, которые убедят клиента, оставившего корзину, вернуться, чтобы завершить покупку.
   
• Создание специальных предложений на сайте по категориям, в которых заинтересован клиент.
  

Также важно понимать каналы закупок, приносящих наибольшую пользу покупателю, их можно четко определить с помощью анализа данных. Нравится ли покупателям совершать покупки через социальные сети? Если это так, вы можете оптимизировать контент в социальных сетях, добавлять в них рекламу и различные акции, чтобы информировать подписчиков о последних продуктах и доступных скидках.

Прогнозировать потребностей ваших клиентов

Вы можете прогнозировать будущие потребности клиентов, используя данные для точного определения времени покупки клиентами определенных категорий. Такого рода прогнозы сообщают ритейлерам много информации о том, что будет, например, на распродаже.

Представим ситуацию, если потребитель покупает несколько предметов одежды для младенца, продавец уже знает, что в приоритетах у клиента будут подгузники, детские игрушки и молочные смеси, а также можно будет создать рекламную акцию с товарами для малышей. Данные корзины клиентов прогнозируют вам потребности и желания потребителей, позволяя удовлетворить их потребности. Это увеличивает доход и повышает лояльность к бренду со стороны покупателя.

Персонализировать рекомендации

Исследование Epsilon Research показало, что 80 % покупателей с большей вероятностью выберут бренд, предлагающий персонализированный опыт. Используя данные о клиентах, вы можете создавать персонализированные рекомендации и рассылки для улучшения клиентского опыта.

Персонализация может включать в себя целый ряд вещей — от уникальной домашней страницы сайта, на которой представлены только те категории и рекламные акции, которые имеют отношение к отдельному покупателю, до персонализированной рассылки. Это упрощает поиск и повышает заинтересованность клиентов в определенных товарах. Когда покупателям представлены товары, которые соответствуют их истории покупок или их предпочтениям, они с большей вероятностью совершат покупку и вернутся именно к этому продавцу, чтобы сделать покупки снова.

Ценность клиентских сегментов 

Важность большого объема данных в ритейле трудно переоценить. Владельцам брендов необходимо определить, на какие потребительские сегменты стоит ориентироваться, как устанавливать цены и распределять свои товары, чтобы максимизировать прибыль.

Клиентские данные могут помочь во всех этих вещах. Например, при сегментации клиентов важно сначала выяснить, насколько важен тот или иной сегмент. После этого можно будет разумно потратить свои ресурс, чтобы привлечь ценных клиентов, которые уже знают о вашем бренде, а не тех, кто не оценил бы ваши предложения или не заплатил бы за них ни копейки.

В конечном счете, ритейлеры должны понимать, какими данными они располагают и как наилучшим образом определить стратегию по улучшению бизнеса и увеличению дохода. Узнавая цель и ценность данных, находя правильные инструменты и выстраивая стратегию обработки данных с нуля, вы сможете использовать инструменты, необходимые для того, чтобы воспользоваться всеми преимуществами собранных данных и одержать верх в конкурентной борьбе.