Современные технологии позволяют бизнесу работать быстрее и регулярно увеличивать прибыль. Один из трендов нового времени – анализ демографических и биометрических данных покупателей в магазинах, и на эту актуальную тему будут говорить участники третьей практической конференции SMART RETAIL: ВЫЗОВЫ, ТРЕНДЫ, ТЕХНОЛОГИИ.
Достижения науки и техники дают возможность персонализировать обслуживание, прогнозировать поведение покупателей и показывать потенциальным клиентам максимально таргетированную рекламу.
Информация о клиенте и вправду значительно повышает эффективность бизнеса. Уже сейчас на рынке используются технологии, позволяющие определить точный возрастной диапазон потребителя, его настроение, интересы и многое другое.
Стоит подчеркнуть, что данные собираются из открытых источников, за соблюдением законов о защите личных данных строго следят регуляторы. Методы сбора данных могут быть самыми разными – некоторые из них дополняют друг друга, что дает возможность составить полный портрет клиента.
WiFi-аналитика
Беспроводные сети – бездонный кладезь информации. Самый простой метод получения данных – отслеживать пользовательские устройства, подключающиеся к точке доступа магазина, торгового центра, ресторана или кинотеатра. Однако не всегда подключение необходимо, часть информации можно засечь и проанализировать, опираясь исключительно на включенный WiFi-модуль в телефоне посетителей.
Полученные данные помогают понять, сколько людей вошло в здание, сколько – прошло мимо и сколько потенциальных покупателей ушло, но вернулось, впоследствии став постоянными клиентами. Это далеко не все – при обработке данных о подключенных устройствах можно также выявить, сколько времени люди проводят внутри помещения, выбирая тортик или очередные джинсы, какие маршруты движения выбирает большинство посетителей, когда можно ожидать наплыв покупателей.
WiFi-аналитику можно использовать и для иных целей, например, оценки эффективности наружной рекламы. До недавнего времени это было практически невозможно, несмотря на достаточно крупную стоимость подобных размещений.
Несколько лет назад была разработана технология, получившая название «WiFi-радар». На билборде с установленными рекламными материалами располагается специализированная точка доступа, которая собирает «цифровые отпечатки» девайсов проходящих мимо людей. Другой модифицированный роутер устанавливается в магазине или ресторане, запустившем рекламную кампанию. После устройство сверяет собранные отпечатки с теми, что уже есть в базе. Чем выше число совпадений, тем больше людей последовало за рекламой и посетило предложенное место.
Компаниям выгодно не пытаться догнать клиента после того, как он уже ушел из магазина, а работать на опережение: при условии правильно организованного технологического процесса покупатель получает максимально возможный персонифицированный сервис. В случае если человек уже пользовался услугами компании, ее сотрудники смогут обратиться к посетителю по имени, а также предложить продукт или услугу, которая с большей вероятностью его заинтересует.
Видеоаналитика
Обычная система наблюдения предусматривает наличие множества компонентов: камер, сервера, подключенных к нему экранов и сотрудников, ведущих наблюдение за вверенной им территорией. Все это – вчерашний или даже позавчерашний день.
Камеры наблюдения в комплексе с аналитическими платформами на основе нейросетей стали мощнейшим аналитическим инструментом для ритейла и других сфер бизнеса. За рубежом видеоаналитикой занимаются такие компании, как Verint, Scopix, Agent Vi.
Что дает видеоаналитика ритейлу? Специализированное ПО позволяет отслеживать потоки посетителей в торговых точках, оценивать наименее привлекательные для покупателей локации, идентифицировать нерадивых сотрудников и шоплифтеров.
Изучив маршруты следования покупателей, администратор может оптимизировать выкладку товаров, увеличив таким образом количество продаж. Кроме того, видеонаблюдение помогает бороться с очередями: если система обнаруживает чрезмерное скопление людей на кассе, подается сигнал администратору и тот решает проблему, задействуя дополнительных кассиров.
Как и в случае с WiFi-радарами, видеонаблюдение способно оценить эффективность рекламы и – главное – отношение потенциального клиента к демонстрации рекламных материалов.
К примеру, как реализован подобный кейс совместно с крупным игроком на рынке индустрии красоты. Суть проекта – анализ гендерных данных и возраста для показа таргетированной рекламы на экранах, расположенных в торговых центрах и отдельных торговых точках.
- Работа системы начинается с момента входа покупателя в магазин. Сразу «заводится» распознавание лиц и «радары», анализирующие сигнал WiFi-модуля телефона пользователя. Радар не пытается узнать личные данные пользователя, нужны лишь MAC-адрес и тип девайса.
- Покупатель подходит к витрине с продукцией компании, и здесь к работе подключается еще одна камера, отмечающая, к каким товарам пользователь проявляет интерес.
- Как только товар взят в руки, на цифровой витрине появляется полная информация о продукте, а также показывается список предложений со скидками или новинки. Предложения не общие, они подбираются с учетом возрастной категории покупателя и его предпочтений.
Искусственный интеллект
В большинстве компаний уже давно используются базы клиентов, где указываются такие данные, как уникальный ID клиента, год рождения, пол, список покупок и т.д. Вся эта информация имеет огромное значение, так как позволяет формировать индивидуальный подход к клиенту.
Но здесь есть проблема: специалист, анализирующий эти данные, не может выявить все важные факторы, многое остается скрытым. А вот искусственный интеллект способен выполнить ту же работу гораздо быстрее, выявив интересы покупателей, их предпочтения, период максимальной покупательской активности и т.д.
В итоге, когда человек, уже купивший что-то, приходит в магазин, продавцы знают, что именно предложить. Клиента называют по имени, его поздравляют с днем рождения и предлагают купить, например, нужные вещи для детей, которые послезавтра идут в школу. Благодаря индивидуальному подходу повышается лояльность клиента и удовлетворенность предоставленным сервисом.
Проблемы и перспективы
Рынок аналитических инструментов постепенно растет. По мнению экспертов, к 2021 году объем одного лишь рынка видеоаналитики может вырасти до 4 млрд долл.
Возможное будущее персонифицированной рекламы и клиентских сервисов неплохо показано в фильме «Особое мнение» с Томом Крузом в главной роли. Но на пути к реализации к «безбрежной персонификации» есть немало проблем.
Одна из них – чисто психологическая. Людям не нравится, что их данные не просто собирают, но и используют с какой-либо целью. Если компания не предупреждает об этом клиентов, она может их лишиться.
Так произошло с Nordstrom (в 2013-м) и Philz Coffee (в 2014-м), которые воспользовались услугами аналитического агентства Euclid Analytics. Партнеры собирали данные без уведомления клиентов, и в итоге посетители стали массово жаловаться на отслеживание собственных мобильных устройств в общественных местах. Работу по сбору и обработке информации пришлось прекратить.
Большинство пользователей, не задумываясь, оставляют свои фотографии, телефоны, адреса и другие данные в сети. Но потребители видят четкую грань между онлайном и офлайном. Скорее всего, психологический барьер падет через какое-то время, и люди станут легче относиться к сбору информации.
Защищают права потребителей и законы. Регуляторы в США, Европе и Украине действуют по-разному, но смысл схож – они помогают избежать злоупотреблений сбором данных. Отечественному законодательству в этой сфере еще предстоит развиваться и эволюционировать, чтобы дать возможность бизнесу предоставлять качественный сервис своим клиентам, но при этом защищать права самих клиентов относительно сбора и использования их личных данных.