Анализ данных: как выжать максимум из информации для роста e-commerce

Любой бизнес, и e-commerce не исключение, нацелен на развитие. Оценивать динамику роста компаниям помогают ключевые бизнес-метрики, а принимать грамотные управленческие и операционные решения — сбор и анализ информации.

На начальном этапе потребности компании по работе с данными способен удовлетворить Excel. Однако, когда бизнес-процессов становится больше, а ручной сбор, обработка и интерпретация результатов занимают несколько дней, приходит время выбирать другие инструменты. Какие решения по работе с данными существуют для среднего и крупного бизнеса, разберём в этой статье.

Отслеживать поведение пользователей и выяснять, почему они перестают совершать покупки — с этим вполне справляются электронные таблицы. Но при масштабировании бизнесу необходимо анализировать всё больше метрик, соответственно и потребителей данных становится больше. Как правило, это разные подразделения и разные функции.

Отдел e-commerce, например, следит за сайтом и мобильным приложением, анализируя конверсию и поведение пользователей. Они детализируют информацию о типах оплаты и доставки, что позволяет глубже понять взаимодействие покупателей с продуктами. Отдел маркетинга, в свою очередь, заинтересован, чтобы клиенты проводили больше времени с компанией. Они анализируют, какие товары покупают и в какое время, когда возвращаются и с какой целью, чтобы предлагать персонализированные программы лояльности и увеличивать покупательскую способность. Например, если человек часто покупает яйца и молоко утром, маркетологи могут предложить ему другие актуальные в этот период времени товары.

На этом этапе развития бизнеса каждое подразделение должно иметь доступ к единой базе данных. Объединить всю информацию в одном пространстве и обеспечить её консистентность в различных разрезах без ручной проверки помогает Customer Data Platform (CDP). Платформа создает цифровые профили пользователей и сегментирует их для проведения целевых активностей. Это значительно упрощает работу и повышает эффективность взаимодействия с клиентами.

Если точек контакта с клиентами много, например, офлайн-магазин, сайт, мобильное приложение и контакт-центр, бизнесу важно понимать, как пользователи взаимодействуют с каждым из этих каналов. Внедрение CDP позволяет автоматизировать сбор данных из всех источников, что значительно ускоряет процесс интерпретации и анализа информации. Это, в свою очередь, помогает принимать более обоснованные управленческие решения.

CDP может стать полезным инструментом не только для среднего, но и для крупного бизнеса. Платформа фокусируется на сборе и анализе данных о клиентах и их поведении, поэтому её можно внедрить, например, под создание персонализированных маркетинговых коммуникаций.

Однако, когда речь идет о крупных игроках рынка, оптимизировать нужно в том числе операционные процессы, например, такие как логистика и складские операции. Для этого придется анализировать терабайты информации из разных источников. В таких случаях стандартные инструменты сбора, хранения и обработки данных уже не справляются, нужна специализированная инфраструктура. С её помощью бизнес может своевременно принимать решения и быстро адаптироваться к изменениям.

Такая экосистема обычно состоит из трёх компонентов:

Еще одним важным помощником может стать искусственный интеллект (ИИ). На основе заложенной логики, которую определяет дата-аналитик, в сочетании с Big Data ИИ позволяет более глубоко понимать процессы в различных сегментах бизнеса.

С помощью этих инструментов аналитики могут выявлять скрытые закономерности, прогнозировать тенденции, принимать более обоснованные решения и заранее выстраивать процессы. Это позволяет избежать задержек и повысить качество обслуживания клиентов.

Например, если компания знает, что к 8 марта её аудитория будет активно покупать подарки, она может заранее подготовить свою инфраструктуру для обеспечения своевременной доставки. Таким образом, анализ данных помогает не только реагировать на текущие потребности, но и планировать ресурсы и операции на перспективу.

Подобные инструменты работы с данными применимы не только в e-commerce, но и в офлайн-ритейле. Приведём пример одной сети крупного гипермаркета. До внедрения инфраструктуры по работе с данными огромное количество товаров во всех магазинах раскладывали по стандартным схемам мерчендайзеров: на уровне глаз располагались акционные и дорогие позиции. Однако на спрос влияют множество факторов, среди которых — сезон, день недели, мировые тренды, состояние экономики, товарное соседство, а также какие именно жилые комплексы находятся вблизи торговой точки.

С помощью  DWH, Big Data, BI и ИИ компания собрала и проанализировала данные о взаимодействии покупателей с товарами на разных полках. Затем товары перемещали, наблюдая, как меняется их покупка. Более дешёвые ставили выше, более дорогие — ниже. Таким образом, была собрана матрица потребления для каждого гипермаркета с учётом целевой аудитории конкретной точки. Теперь выкладка в магазинах меняется ежемесячно в зависимости от оборачиваемости брендов. Как результат — выручка гипермаркетов выросла на 25%.

Так, использование современных аналитических инструментов становится неотъемлемой частью стратегии роста компаний. На начальных этапах работать с данными можно и через Excel. Однако с увеличением каналов взаимодействия с клиентами и разнообразием бизнес-процессов необходимы более продвинутые решения. Для средних компаний — это Customer Data Platform, объединяющая информацию о клиентах из разных источников в единый цифровой профиль. Крупный же бизнес, помимо CDP, использует Data Warehouse, технологии Big Data и Business Intelligence. Такая специализированная инфраструктура не только улучшает клиентский опыт, но и обеспечивает более эффективное использование ресурсов, увеличивает рентабельность и позволяет бизнесу быстрее адаптироваться к изменениям на рынке.

Статья подготовлена специально для New Retail