понедельник, 16 июля 2012 г.

Как выжать больше из лимона? О неиспользованных возможностях розничных данных. Статья для Нового маркетинга

Несколько лет назад в журнале Новый маркетинг (Россия, № 10, 2008) я опубликовала статью с почти "кулинарным" названием "Как выжать больше из лимона". Несмотря на относительную давность статьи, перечитав ее сейчас, поняла, что большинство вопросов, обсуждаемых в статье, не утратили своей актуальности для розничного бизнеса до теперешнего времени. 
По просьбам нескольких читателей - сегодня первая часть статьи о неиспользованных возможностях розничных данных, рубрика "Маркетинг отношений"

Редкая розничная сеть не имеет сегодня своей дисконтной программы. Некоторые уже успели пройти этот этап: ввели бонусную систему, посчитав ее более совершенной и выгодной, чем дисконт. Штатные специалисты по управлению взаимоотношениями с клиентами явно в цене: своих не хватает, приглашают из ближнего зарубежья. В стремлении освоить непростую науку управления поведением покупателей наши  розничные операторы не уступают своим западным коллегам. Одно лишь озадачивает: стандартная дорожная карта программ лояльности скоро будет пройдена, копировать будет уже не кого, а следующий шаг неочевиден.

Куда ведет эволюция
В контексте развития программ, идентифицирующих потребителя (дисконт это или бонус - не имеет значения), у сети неизбежно появляется потребность в решении двух ключевых задач: в управлении ассортиментом и поведением покупателей. Видимо, именно в этих направлениях будут развиваться современные программы лояльности при условии использовании адекватных программных продуктов.

Задача управления ассортиментом уже не нова для наших рынков. Ее решают, применяя современные технологии и передовые программные средства, многие сети стран СНГ. Вопросы использования бизнес-аналитики, в том числе методов Data Mining, для решения, к примеру, задач прогнозирования становятся предметом обсуждения на многих конференциях и круглых столах. В этом направлении прогресс очевиден, эффективность применения технологий и методик доказана и подсчитана многими компаниями.

Гораздо хуже обстоят дела со второй задачей - управлением поведением покупателей. Попытки решить ее на уровне IT стали предпринимать относительно давно, еще в эпоху создания оперативного CRM. Обезличенному роботу доверили взаимоотношения с человеком, что стало главной ошибкой в истории CRM. Провал многих проектов в этой области еще раз подтвердил несостоятельность строго формализованного подхода к решению задач подобного рода. Вторая волна эволюции робота, названная аналитическим CRM, была призвана исправить все ошибки оперативного CRM. Однако правда заключается в том, что CRM-решениями как инструментом прогнозирования и управления поведением покупателей по-прежнему пользуются единицы.


В последнее время в среде менеджеров CRM-программ отчетливо проявился признак научного голодания. Сказалось отсутствие прикладной методологической базы, необходимой для решения такой непростой задачи, как поведенческое моделирование. Не то чтобы все менеджеры розничных сетей были озадачены поведенческим маркетингом -- сказать так было бы большим преувеличением. 




Задачи, которые актуальны для розницы, более конкретны и прозаичны: 
1)существенное повышение отклика на стимулирующие инициативы, 
2)удержание покупателей в локальных зонах охвата с высокой конкуренцией, 
3)сократить издержки на инициативы, от которых можно ожидать неудовлетворительный результата.

Говоря простыми словами, задачу, решаемую при помощи поведенческого маркетинга в рознице, можно сформулировать так: понять и предсказать поведение каждого конкретного покупателя в различных условиях (при появлении сильного конкурента, изменении планограмм, рассылке специальных предложений, повышении цен на определенные товары, исключении торговой марки из ассортимента и т. д.). Большинство специалистов розничных сетей уже понимает, что решить эту задачу можно, лишь создав модели, описывающие и прогнозирующие поведение постоянных покупателей (примеры закономерностейпримеры задач).

Продолжение статьи - два совета как начать использовать поведенческие данные и несколько примеров из проектов - по ссылке.

Также может быть интересно:

    Прочитать другие статьи из этой же рубрики можно прочитать здесь

    Все статьи блога можно увидеть здесь

    Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS.


    Комментариев нет:

    Отправить комментарий

    Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...