Рассказываем про возможности применения аналитики для улучшения бизнес-процессов в ecom, как и где можно использовать Big Data для управления процессами в интернет-магазинах.
Где использовать Big Data
Анализ больших данных дает реальное конкурентное преимущество бизнесу в электронной коммерции, в деловом мире. Наличие множества источников данных позволяют получить 360-градусный обзор как клиентов, так и конкурентов, а также эффективности внутренних операций.Причина, по которой бизнес в целом и ритейлеры в частности инвестируют в Big Data, заключается в их возможностях для решения целого комплекса задач.
- Персонализация клиентского опыта. Собирать и анализировать можно разные данные, например, для улучшения клиентского опыта. Основа — сведения о поведении пользователей, их предпочтениях и покупательских привычках, из чего можно создавать персонализированные рекомендации, которые увеличивают конверсию и средний чек.
- Оптимизация управления запасами. Можно выявлять и оптимизировать уровень запасов, учитывая исторические данные, текущие тренды и даже внешние факторы (например, погодные условия). В результате получается минимизировать затраты на хранение и избегать ситуаций, когда популярные товары оказываются в дефицит.
- Автоматизация ценообразования. Ценообразование — это не только установка цены на товар, но и постоянная ее корректировка в зависимости от рынка, конкуренции и других факторов. Данные о ценах конкурентов, показатели динамики спроса и предложений на рынке позволяют корректировать цены в режиме реального времени. Это обеспечивает конкурентоспособность и максимизирует прибыль.
- Повышение эффективности маркетинговых кампаний. Реклама и маркетинг требуют постоянного совершенствования для достижения лучших результатов. С Big Data можно провести диагностику — какие кампании работают лучше, какие рекламные стратегии наиболее эффективны, и как следует распределять рекламный бюджет. Вы сможете оперативно вносить изменения в кампании, повышая их эффективность и снижая затраты.
- Улучшение пользовательского опыта и интерфейса. Пользовательский опыт напрямую влияет на конверсию и лояльность клиентов. Можно проанализировать и использовать данные о поведении пользователей на сайте, их взаимодействии и точках выхода для улучшений в навигации, изменений дизайна и повышения удобства использования сайта. Например, методика A/B тестирования может помочь определить, какие элементы дизайна более эффективны в привлечении и удержании клиентов.
Как бизнесу применять Big Data
Сегодня основными проблемами для развития направления Big Data в e-commerce являются острая нехватка квалифицированных специалистов и быстрая трансформация рынка и предлагаемых технических решений с учетом ухода из России многих западных игроков и нарастающей активности государства.
При непосредственной поддержке Президента в 2023 году Минцифры запустила стратегический нацпроект "Экономика данных", в рамках которого в России на основе технологий ИИ создается своя фабрика больших данных. Этот проект нацелен преимущественно на такие отрасли как образование, медицина, безопасность. Но по факту, мы все увидим его непосредственное влияние и на рынок e-commerce в форме появления новых стандартов, новых сервисов и программных решений для сбора и анализа больших данных. Немалое влияние окажут и законодательные новации, которые будут сопровождать развитие государственной платформы больших данных.
В этом процессе для игроков электронной торговли важно не возглавить его и стать ключевыми технологическими донорами, взращивая собственные центры компетенции, а вовремя и полно воспользоваться всеми теми новациями, которые выходят на рынок благодаря активности других участников - разработчиков ПО, телекомов, различных стартапов, получающих государственную поддержку.
Алексей Ровдо, главный аналитик AWG
При непосредственной поддержке Президента в 2023 году Минцифры запустила стратегический нацпроект "Экономика данных", в рамках которого в России на основе технологий ИИ создается своя фабрика больших данных. Этот проект нацелен преимущественно на такие отрасли как образование, медицина, безопасность. Но по факту, мы все увидим его непосредственное влияние и на рынок e-commerce в форме появления новых стандартов, новых сервисов и программных решений для сбора и анализа больших данных. Немалое влияние окажут и законодательные новации, которые будут сопровождать развитие государственной платформы больших данных.
В этом процессе для игроков электронной торговли важно не возглавить его и стать ключевыми технологическими донорами, взращивая собственные центры компетенции, а вовремя и полно воспользоваться всеми теми новациями, которые выходят на рынок благодаря активности других участников - разработчиков ПО, телекомов, различных стартапов, получающих государственную поддержку.
Алексей Ровдо, главный аналитик AWG
На старте для анализа бизнес-процессов и метрик достаточно простых средств, таких как Excel. Однако, когда масштаб деятельности растет, а количество данных увеличивается, возникают новые потребности в методах обработки и анализа. Здесь на помощь приходит Customer Data Platform (CDP).
CDP — система, которая объединяет данные о клиентах из различных источников в единое цифровое пространство. Она создает детализированные профили пользователей и позволяет сегментировать их для проведения целевых маркетинговых активностей.
Это особенно важно для e-commerce, где каждый канал взаимодействия с клиентом (сайт, мобильное приложение, офлайн-магазин) может предоставлять уникальные сведения.
Например, платформу клиентских данных внедрил бренд премиальной косметики. У бренда за все время сформировалась база клиентов, которую нужно стимулировать на покупки, удерживать и повышать лояльность, чтобы те не перешли к конкурентам.
Команда AWG внедрила CDP Mindbox в ИТ-ландшафт бренда и, для того чтобы рассылки были персонализированными, настроила идентификацию пользователей на сайте. Так, клиент получает персональные скидки, основанные на его предпочтениях и интересах. После запуска, по оценке заказчика, процент брошенной корзины значительно снизился — новые клиенты возвращаются и совершают повторные покупки. По почте клиенты получают рассылки с промокодами и используют их на сайте.
Команда AWG внедрила CDP Mindbox в ИТ-ландшафт бренда и, для того чтобы рассылки были персонализированными, настроила идентификацию пользователей на сайте. Так, клиент получает персональные скидки, основанные на его предпочтениях и интересах. После запуска, по оценке заказчика, процент брошенной корзины значительно снизился — новые клиенты возвращаются и совершают повторные покупки. По почте клиенты получают рассылки с промокодами и используют их на сайте.
Другая стадия, когда крупным компаниям также могут потребоваться и другие механизмы, с помощью которых нужно оптимизировать операционные процессы. Чаще всего к ним относятся:
- DWH (Data Warehouse). Хранилище, которое структурирует и систематизирует данные. Оно позволяет хранить большие объемы данных и делает их доступными для анализа.
- Data Lake. Хранилища, где данные хранятся в "сыром" виде, позволяя проводить гибкий анализ по необходимости.
- Business Intelligence (BI). Помогает визуализировать данные и создавать отчеты, преобразовать сложные данные в наглядные и понятные отчеты для принятия более обоснованных решений/
Как реализовать эти возможности в своем интернет-магазине? Если у вас есть команда ИТ-специалистов, обладающих знаниями в области машинного обучения и работы с данными, вы можете попытаться внедрить эти модели самостоятельно. Если же такой команды нет, лучше обратиться к ИТ-интегратору AWG — мы специализируемся на разработке, внедрении и развитии омниканальных и e-commerce ИТ-решений, предоставляем услугу ИТ-консалтинга.
