BigData в бизнесе - как повысить продажи через машинное обучение

BigData - массив данных, который широко используют маркетологи для успешной онлайн-рекламы, а также при создании маркетинговых коммуникаций. Благодаря регулярному мониторингу различных показателей, это позволяет компаниям оперативно реагировать на действия покупателей и корректировать свои стратегии в соответствии с их ожиданиями. Таким образом удаётся не только повысить продажи, но и существенно сократить расходы на логистику и производство.

Наиболее известной компанией, которая использует большие данные, является американская сеть розничной и оптовой торговли Walmart. Каждый час они получают и анализируют более 2,5 тысячи терабайт данных, получая их из самых различных источников. Таким образом, аналитики своевременно отслеживают ситуацию по каждой торговой точке и корректируют цены, вводят скидки и акции в зависимости от поведения клиентов.

Также компания тщательно анализирует передвижения транспорта. Собирая данные через специальные датчики, ритейлер может оптимизировать расходы на автотранспорт, перестроить пути доставки и улучшить работу автопарка в целом. Поэтому недооценивать значимость BigData для бизнеса нельзя.

При этом такие массивы данных невозможно анализировать вручную - это займёт слишком много времени. Именно поэтому для анализа BigData используются технологии на основе машинного обучения, которые учатся находить взаимосвязь между теми или иными событиями, рассчитывать на их основе прогнозы и рекомендации. Чем больше система пропустит через себя данных, тем лучше она будет работать в будущем.

Неоспоримое преимущество машинного обучения состоит в невероятной скорости анализа. Даже огромный отдел из тысяч обученных специалистов не сможет справиться с тем объёмом работы, который выполняет программа, с той же скоростью. Таким образом, методы машинного обучения в бизнесе - необходимый инструмент для оптимизации и повышения дохода.

Принцип работы

Наиболее ценными данными для BigData является массив, собранный CRM-системами на основе покупок. Именно из него формируются первые прогнозы и анализы. Подробная информация о потребительском поведении подвергается обработке и в дальнейшем на её основе формируются правильные выводы.

Например, для интернет-магазина больше всего важны:

• средний чек покупателя;
• состав корзины;
• насколько часто клиенты совершают покупки;
• когда именно формируется заказ;
• какой товар пользуется популярностью и наоборот.

Вместе с этим подробно анализируются и другие данные, которые необходимы для подробного анализа работы со всех сторон. Например, методы маркетинга, вроде реакции пользователей на email-рассылку, стратегию продвижения и предложения, на которые клиенты отвечали. В частности:

• какой процент писем вообще открывался и как часто по ссылкам в них переходили;
• насколько активными пользователи были на сайте после очередной рассылки. Считались как общие действия, так и конкретные - посещение определённой категории товаров, покупки или добавления в корзину.

Это базовые данные, которые может получить аналитик любой компании, даже небольшой. Однако уже н их основе можно создать серию рекомендаций через машинное обучение, и впоследствии значительно оптимизировать все рабочие процессы.

Ведь в результате система выдаёт усреднённый образ потребителя для конкретного интернет-магазина, что упрощает поиск целевой аудитории и формирования ретаргетинга.

В профиле клиента учитываются:

• сколько времени потратил пользователь на совершения покупки с момента захода на сайт;
• что конкретно приобретал пользователь на основе анализа корзины;
• насколько часто клиенты совершают покупки в магазине;
• реакция на рекламу, включая рассылки электронных писем и SMS, статистику продаж после них.

Персонализация подхода позволяет определить и закрыть боль пользователя, разработать уникальное предложение и наиболее выгодную для всех скидку.  А за счёт регулярного анализа стратегию можно менять на лету вместе с меняющимся поведением аудитории.

Также это поможет для заполнения 1С Битрикс.

Пример работы

Анализ данных BigData помогают разработать более персонифицированные стратегии, подталкивающие различные категории покупателей к покупке. Например, недостаточно лояльные пользователи нуждаются в мотивации - им стоит предоставить скидку, чтобы привлечь к покупке. С другой стороны, уже лояльную аудиторию можно исключить из выборки, поскольку она с большой вероятностью будет повторять покупку снова и снова без дополнительной мотивации.

Принцип работы можно рассмотреть на конкретных примерах:

• клиент X регулярно заходит на сайт и покупает один и тот же шампунь для волос каждый месяц. Клиент, очевидно, постоянный, поскольку покупку он совершает регулярно, поэтому мотивировать его делать это чаще нет смысла. Отложите в сторону скидки и акции на данный шампунь - лучше предложите ему докупить в довесок дополнительные косметические товары для волос, ведь это, с большой вероятностью, увеличит корзину;
• клиент Y зашёл на сайт и купил духи, однако больше ничего не покупал и в принципе не открывал сайт. Однако статистика показывает, что он регулярно читает письма магазина, хоть и не реагирует на них. Поскольку клиент Y мог изучать прайс магазина в письма, а затем закупаться в другом, имеет смысл предложить ему подходящий товар со скидкой, чтобы мотивировать вернуться.

Однако это - идеальный абсолютно прозрачный случай. На деле маркетолог далеко не всегда может так легко выработать подходящую стратегию на основе таких данных, и нередко приходится пробовать два, а то и три подхода до успешного попадания в цель. Зачем же нужен DataScience?

На нашем сайте вы узнаете, что такое бизнес молодость, как работает программа поведенческий фактор и в каких случаях понадобятся поисковые подсказки.

Её задача заключается в автоматизации наиболее рутинных процессов определения, какому покупателю что предложить, тем самым освобождая время для разработки новой маркетинговой стратегии. При этом машина постепенно учится, находит взаимосвязи и формирует образ клиента всё чётче, помогая маркетологу персонализировать коммуникацию.

Результаты применения BigData

В целом использование BigData повышает продаже и оптимизирует рабочие процессы за счёт более персонализированного обращения к аудитории. Таким образом возможно запускать полностью автоматизированные рекламные кампании, нацеленные на конвертацию обычных клиентов в лояльных, а также возвращение ушедших. Систему анализ можно объединить с другими разработками на основе нейронный сетей, специализированных на сегментировании аудитории и разработке под каждую из них уникального предложения.

Также анализ позволяет определить ряд неочевидных триггеров, на основе которых можно построить общение с клиентом. Например, ряд пользователей читают почту рано утром, однако делают покупку уже вечером. Поэтому лучше всего продублировать это предложение ближе к вечеру, чтобы поддержать мысль о покупке и не дать клиенту о ней забыть.

Для этого даже не нужно вмешательство маркетолога. Машина самостоятельно учитывать все переменные и формирует наиболее выгодные стратегии с наибольшим откликом. Людям остаётся только оформить их в привлекательное рекламное предложение, сосредоточившись непосредственно на нём, и затем заказать рекламу в интернете.

Кроме того, BigData позволяет поднять повторные продажи в несколько раз. В первую очередь это связано с улучшенной email-рассылкой. Также увеличивается средний процент открытия писем и возвращения потерянных уже клиентов обратно к статусу лояльных.

Новые технологии открываю гигантские возможности для их использования в маркетинге. Поэтому стоит обратить на них внимание уже сейчас. В противном случае более расторопные конкуренты успеют занять нишу гораздо раньше.

Помните, что машинное обучение эффективно не только в больших компаниях. Применяйте его для анализа аудитории и выдавайте персонализированные рекламные креативы, повышая продажи и конверсию!