Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Люди производят ошеломляющее количество данных. Как сказал один из основателей Google, Эрик Шмидт, в 2010 году, «сейчас каждые два дня мы создаем столько информации, сколько создали с начала цивилизации до 2003 года». То есть каждые два дня мы создаем пять эксабайт, или пять триллионов гигабайт, данных. Все равно что каждый человек на Земле ежедневно заполнял бы данными iPhone с памятью 512 ГБ. (И обратите внимание, мы приводим слова, сказанные еще в 2010 году!)
Это огромный объем данных. Огромный, колоссальный, гигантский. Или, как говорят технические специалисты, «большой». Компании используют большие данные, чтобы обновить технологии и даже самих себя, один аналитик как-то сказал, что «информация – это нефть XXI века». Но почему?
В 2012 году некий отец в Миннесоте с удивлением обнаружил в почте письмо от магазина Target, предлагавшего купоны на товары для беременных. Он пришел в ярость, увидев, что письмо адресовано его дочери-подростку. Мужчина ворвался в ближайший магазин сети и набросился на ничего не понимающего менеджера, требуя объяснений, не пытается ли он предложить его впечатлительной маленькой дочери забеременеть. Естественно, менеджер извинился. Он даже позвонил несколько дней спустя, чтобы извиниться еще раз.
Однако по телефону голос отца звучал растерянно. «Знаете, я серьезно поговорил с дочерью, и выяснилось, что дома происходило то, о чем я совершенно не догадывался. Она рожает в августе. Примите мои извинения».
Target узнал о беременности раньше, чем отец девочки! Но как? Ответ: большие данные.
Ретейлеры знают, что важные жизненные события, такие как поступление в колледж или новая работа, обычно приводят к появлению новых покупательских привычек, которыми они и стремятся воспользоваться. Например, Gillette отправляет юношам бесплатные бритвы к восемнадцатилетию. Точно так же и беременность является ключевым моментом для ретейлеров – будущие мамочки начинают задумываться о детской одежде и молочных смесях, тратя на это сотни долларов. Но поскольку акт записи о рождении представляет собой информацию, которая есть в открытом доступе, новоявленные родители тонут в предложениях ретейлеров, пытающихся делать свою работу. Чтобы выделиться, ретейлеры, такие как Target, должны заранее спрогнозировать появление ребенка в семье и атаковать будущих мам уже со второго триместра, когда те задумываются об одежде и витаминах для беременных.
Таким образом, ретейлерам нужно заранее прогнозировать и узнавать о беременности или других ситуациях, приводящих к появлению новых покупательских привычек. Для этого они пытаются найти шаблоны в данных, собираемых о клиентах. Например, вы заметили, что клиенты, у которых есть дети в возрасте восемнадцати лет, как правило, осенью покупают много мебели для комнаты в общежитии, вероятно потому, что их дети поступили в колледж. Тогда вы еще летом могли бы начать отправлять купоны на мебель и канцелярию этим людям, чтобы привлечь покупателей раньше, чем они перейдут к конкурентам. Такая стратегия с большей вероятностью приведет к продажам, чем простая отправка купонов случайным людям.
Но как магазины собирают все эти данные? Многие из них предлагают бесплатные «карты лояльности или накопительные карты, которые продавец сканирует при совершении покупки. Отслеживая таким способом покупательские привычки, магазины могут создавать целевые предложения. Однако два крупнейших ретейлера, Walmart и Target, не предлагают такой карты. Target и Walmart присваивают каждой кредитной карте уникальный код, по которому могут отслеживать историю покупок клиента и предлагать соответствующие купоны. Внутри компании Target этот код называется идентификационным номером клиента.
Это касается не только покупок. Target может получить гораздо больше информации на основе идентификационного номера:
«Если вы заплатите кредитной картой или используете купон, заполните анкету или отправите ответное письмо по электронной почте, позвоните в службу поддержки или откроете электронное письмо, которое мы вам отправили, зайдете на наш веб-сайт, мы это зафиксируем и привяжем к вашему идентификационному номеру», – сказал Эндрю Поул, руководитель аналитического отдела Target.
Демографические данные, такие как возраст, национальность и адрес, также привязаны к идентификационному номеру. Target даже может предположить размер заработной платы клиента, возможно, основываясь на приблизительной стоимости его дома, а также использовать информацию из открытых источников для выяснения даты рождения детей, даты бракосочетания и даже того, в разводе ли клиент.
Понятно, что Target собирает огромное количество информации по каждому идентификационному номеру. Используя эти данные, он может начать поиск шаблонов для прогнозирования поведения клиентов. Например, в Target обнаружили, что те женщины, которые вдруг начали в большом объеме закупать лосьон без запаха, скорее всего, находились в начале второго триместра беременности, потому как другие клиентки, сделавшие аналогичные покупки, родили через несколько месяцев. Беременные женщины также могут покупать добавки вроде цинка, кальция и магния.
В конце концов, Target определил группу из примерно 25 покупательских привычек, которые, если их все проанализировать, позволят компании присвоить каждому покупателю балл «вероятность беременности». С помощью такой предсказательной аналитики магазин может прогнозировать беременность с вероятностью 87 %, а иногда даже приблизительную дату родов. Как показывает пример из Миннесоты, Target знает будущих мам даже лучше, чем их собственные родители!
Подобные методы помогли быстро расширить отдел детских товаров Target и увеличить общий доход. Но задача таких ретейлеров состоит в том, чтобы заработать на клиентах, не шокируя их. Как и следовало ожидать, многие пары были ошарашены, получив от Target таргетированные купоны на товары для беременных практически сразу после того, как они сами о ней узнали. Некоторые настолько перепугались, что вообще перестали посещать магазин. Поэтому Target стал действовать тоньше. Компания по-прежнему отправляла купоны на витамины для беременных, но вперемежку с купонами на древесный уголь и рекламой газонокосилки, чтобы таргетированная реклама выглядела как «случайная».
Ретейлеры не просто используют интуицию, чтобы понять, чего хотят их клиенты. В эпоху больших данных им в этом помогают холодный расчет и конкретные цифры.
Войти с помощью соц. сетей: