Розничные компании используют интеллектуальный анализ данных для зарабатывания денег
В условиях жесткой конкуренции некоторые отечественные компании офлайн- и онлайн-торговли ищут способы «добыть» данных о клиентах для увеличения доходов.
Четыре года назад основатель Tiki Тран Нгок Тай Сон поручил технической команде сохранять все данные на протяжении всей работы. Запоминается каждое взаимодействие с клиентом, от щелчков мышью до движений мыши на сайте.
Г-н Сон с гордостью заявил, что благодаря экономии и использованию технологии скрининга компания теперь владеет базой данных клиентов с точностью 25% по персональным данным, дате рождения, месту жительства... в то время как средний показатель по вьетнамским ритейлерам составляет всего несколько процентов. «Например, если мы хотим узнать, в какое время покупатель совершает покупки, где он находится, мужчина это или женщина, многим розничным компаниям это сложно сделать», — сказал г-н Сон.
Информация об особенностях и привычках каждого покупателя крайне важна для компании электронной коммерции. Она служит основой для реализации таргетированной и персонализированной рекламы.
«Когда вы заходите на сайт, вы видите предложения по покупкам. Читая New York Times, вы видите, как это работает. Мы считаем, что наших собственных данных недостаточно, нам нужно сотрудничать с партнёрскими компаниями, такими как Google или Facebook, чтобы обогатить данные», — рассказал г-н Сон о своей «жажде» и важности данных для своего бизнеса.
Подобно подходу Тики, A Day Roi также не жалеет средств на инвестиции в интеллектуальный анализ данных и прикладные технологии. Г-жа Май Ти Лан Ван, директор по маркетингу A Day Roi, отказалась раскрыть конкретные суммы инвестиций, но подтвердила, что уделяет большое внимание этому направлению.
В результате, система запомнит маму, купившую подгузники своему ребёнку, и будет автоматически показывать ей рекламу, напоминающую о необходимости покупки подгузников каждый месяц. Искусственный интеллект даже предложит другие товары, подходящие для взросления ребёнка. Проще говоря, эта технология позволяет покупателям чувствовать индивидуальную заботу, соответствующую их потребностям.
«На данном этапе наша цель — сбор информации о клиентах и проверка её точности. Мы всегда задаём себе этот вопрос, чтобы предлагать правильные продукты и не беспокоить клиентов», — сказала г-жа Ван, объяснив, что она пытается использовать данные VinID, клиентской системы, входящей в экосистему VinGroup.
|
Аналитика данных — это «оружие» в гонке между ритейлерами за то, кто лучше понимает потребителей. |
Не только компаниям электронной коммерции необходимо «извлекать» данные для оптимизации эффективности. В прошлом году рынок розничной торговли был удивлён, когда Saigon Coop «перевернулся». Эта система публично раскрыла данные о быстроразвивающейся индустрии потребительских товаров вместе с Нильсеном — решение, которое совет директоров признал «смелым».
Нильсен и другие ритейлеры также «рады», поскольку раньше картина вьетнамского рынка быстро реализуемых потребительских товаров не включала в себя только набор данных Saigon Coop. Теперь же картина стала полной и выгодной для всех сторон.
«Если говорить о данных, то безопасность беспокоит не только государственные предприятия, но и все компании. Здесь просто необходим компромисс. Делясь данными, мы соглашаемся с тем, что рынок знает часть наших данных, но взамен мы знаем остальную часть рынка. Если взвесить, то увидим, что выгоды гораздо больше, чем проблемы безопасности», — отметила г-жа Нгуен Линь Транг, заместитель генерального директора Saigon Coop.
Г-жа Транг признала, что с момента публикации данных эффективность системы также значительно выросла. Все решения теперь принимаются на основе данных и стали более прозрачными. Добавление или исключение товара из ассортимента определяется фактической динамикой всего рынка. Эти данные также помогают ритейлерам легче «общаться» с поставщиками при обсуждении «судьбы» товара в супермаркете.
По словам г-жи Транг, розничная торговля — вторая по величине отрасль по сбору данных после телекоммуникаций. Поэтому за последние 20 лет Saigon Coop сохранил все данные. Однако анализ больших данных требует технологий. Очистка необработанных данных также занимает 80% времени анализа.
Помимо обмена данными с Neilsen, этот ритейлер также создал отдел данных со штатом около 30 человек, который должен «копать» в хранилище данных и оценивать поведение потребителей.
«С точки зрения потребительского поведения, осведомлённости и предпочтений, Вьетнам в частности и Азия в целом относятся к числу наиболее быстро меняющихся регионов. Товары, которые были популярны три года назад, могут всё ещё не продаваться, не говоря уже о том, чтобы потерять свою популярность. Поэтому, если мы анализируем поведение, нам нужны не данные за 20 лет, а всего лишь несколько лет анализа», — поделилась г-жа Транг.Также было откровенно заявлено, что интеллектуальный анализ данных по-прежнему приносит пользу, помогая увеличить доход розничной торговли. Однако это необходимо сделать перед началом гонки, чтобы увидеть, кто лучше понимает потребителей.
«Всё происходит очень быстро. Это требует смелости и огромных инвестиций от бизнеса. Я вижу в этом тенденцию, проблему, которая может быть успешной, но не обязательно прямо сейчас. Но я осмеливаюсь это сделать, даже если мне придётся пройти через многое: сопротивление людей внутри, затраты и даже первоначальные неудачи», — сказала г-жа Транг.
«Неизбежно, что некоторые компании будут трансформироваться с помощью продуманной цифровой стратегии, важной составляющей которой является анализ данных, чтобы оптимизировать операции и использовать новые возможности для роста. Чтобы не отстать от цифровой революции, сейчас самое время для компаний начать задавать конкретные вопросы и искать ответы в данных», — отметила группа экспертов Нгуен Куок Тоан — Ву Куок Хиен из EY Vietnam.
