Как Big Data ще промени търговията на дребно

В цифровата епоха все повече от нашите действия оставят отпечатък – всичко се измерва, проследява и регистрира. Всеки човек, използващ някакъв онлайн или цифров инструмент, генерира огромно количество данни, които могат да се структурират, анализират и да разкрият ценна задълбочена информация. Точно с това се занимава технологията Big Data, която през последните години се превръща в мощен източник на информация за начина на живот, навиците и потребностите на милиони хора.

В началото под Big Data се разбира единствено възможността за съхраняване и обработване на големи масиви от данни, генерирани от потребителите онлайн. Едва по-късно анализът на тези данни демонстрира огромния потенциал за разкриването на закономерностите в поведението на потребителите. Това помага на цифровите гиганти от рода на Facebook, Twitter, Amazon и Google да съгласуват своите услуги с потребностите и да насочват рекламата много по-ефикасно. 

Доскоро основните източници на данни за потребителя са имейлите и съобщенията, ключовите думи в търсачките и стоките, които хората купуват в онлайн магазините – тоест, обобщена информация. След като осъзнават мощните възможности на Big Data, фирмите започват да влагат средства в търсенето на нови източници на данни и начини за техния анализ. Това вече не са непременно големи масиви от информация. Днес светът постепенно преминава от категорията на „големите“ към тази на „най-ценните и качествени“ данни. Тъй като съхраняването и обработката на традиционната информация вече не е първостепенна задача, именно търсенето на принципно нови източници на данни и тяхното съчетаване с вече съществуващите за разкриване на качествено нова задълбочена информация се превръща в основна цел на специалистите по Big Data по света.

Big Data и психометрията

До неотдавна в основата на анализа на данните заляга изграждането на кръгове (клъстери) по определени характеристики на хората (възраст, пол, интереси, история на покупките). Тоест, предполага се, че поведението на всички включени в съответния клъстер е сходно. По време на предизборна кампания например електоратът се разбива на групи по възраст, пол, местоположение и т.н. и се определят особеностите на поведението на всички включени в съответните групи. Този подход се нарича персонализация.

През 2016 г. фирмата Cambridge Analytica обръща представите на света с принципно нов подход към работата с Big Data. Най-известният случай е предизборната кампания на Доналд Тръмп, за която Cambridge Analytica предоставя маркетингова стратегия на основата на Big Data. Фирмата успява да събере по 5 хиляди характеристики за всеки американец, имащ право на глас – близо 230 милиона души. Освен това, по време на първичните избори на Републиканската партия тя използва данни за типологията на личността на електората, за да може по-ефикасно да насочва рекламната кампания.

Това вече е коренно различно ниво на работа с данните, при което се търси определяне на типологията на личността чрез анализ на нейните действия в цифровото пространство – социални мрежи, търсачки, покупки, мобилни и интелигентни устройства, GPS. Този подход към анализа на конкретния човек и прогнозирането на неговото индивидуално поведение, а не на това на група от хора със сходни характеристики, получава наименованието индивидуализация. Той позволява проследяване и определяне на особеностите на поведението и характера, общуването, географското придвижване. Точно тези данни могат да допълнят сведенията за начина на живот на един човек със задълбочена информация за това как той взима решения въз основа на своя психотип – импулсивно или аргументирано, решително и рационално или емоционално; как възприема най-добре информацията – сетивно или интуитивно. Това са ключовите данни за прогнозирането на бъдещите действия на човека. Те позволяват не само да се вникне в неговите мотиви, виждания и мироглед, но също така да се предскаже и в крайна сметка да се промени неговото поведение.

Можем ли точно да определим психотипа на един човек, ако изхождаме само от неговите действия онлайн, без да разбираме контекста и психическите особености или да имаме данни за състоянието на човека в конкретния момент? За да се получи възможно най-точен индивидуален профил, в идеалния случай трябва да се анализират действията онлайн, заедно с невербалната комуникация – мимика, жестове, език на тялото, интонация на гласа. Само такова съчетание осигурява най-качествен резултат. Това е проблемът, с който се сблъскват гигантите в събирането на индивидуална информация за хората (Facebook, Google). За събирането на психометрична информация е необходим физически контакт или поне образ на човека, който може да се получи с видеокамера. Именно затова една от най-важните цели на предлагането на безплатни услуги за аудио-визуална връзка е събирането на необходимите психометрични данни за потребителите.

Отчитането на невербалната комуникация вече не е въпрос на далечно бъдеще. Съвсем наскоро изследователи от института по роботехника към университета Карнеги-Мелън представиха компютър, който може да разпознава фигури и движения – включително на ръцете и пръстите – на множество хора едновременно в реално време. Използването на подобна технология, заедно с данни, получени от други източници, може необратимо да промени отраслите, ориентирани към работа с потребителската аудитория.

Един от тези отрасли е търговията на дребно, която съвсем скоро може да се превърне в основен двигател за развитието на технологиите за събиране, анализ и използване на Big Data. В изследване, проведено от JDA Software Group и PwC сред висши ръководители от търговията на дребно, 86% от анкетираните вече посочват технологията Big Data като една от приоритетните в своята бизнес стратегия. Нейното внедряване може да донесе много предимства и да превърне търговията на дребно в един от най-напредничавите отрасли по отношение на използването на Big Data. Ако за съставянето на най-точни прогнози за поведението на човека е необходима психометрична информация, търговията на дребно разполага с огромни възможности, тъй като при нея вече е налице най-важното условие за събирането на такава информация – физическият контакт с купувача в магазина.

Big Data в търговията на дребно: новите възможности

В този смисъл именно търговците на дребно имат едни от най-добрите контакти с аудиторията – както в магазините в интернет, така и в търговските обекти. Първо, за разлика от пазаруването онлайн, физическите магазини се посещават от почти всички хора, което означава възможно максимален обхват на аудиторията. Второ, благодарение на физическия контакт, могат да се получат повече данни за човека: той може да бъде видян, чут, поведението и движението му в магазина може да се проследи и т. н. Това дава достатъчно пълна представа за психотипа на човека, а заедно с информацията за неговите финансови възможности и предпочитания, която търговците на дребно също получават, може достатъчно точно да се прогнозира какво ще хареса и купи конкретният купувач.

Аналитична информация в магазина

За едно посещение в магазина купувачът може да генерира хиляди уникални показатели, регистрирани от различни камери и датчици. Техният анализ може да покаже накъде е тръгнал, какво точно привлича неговото внимание, как избира стоката и колко време му отнема това, дали пазарува по точен списък или импулсивно. Всички тези данни могат да бъдат полезни при планирането на аранжирането, разработването на рекламни и промоционални кампании и материали и т.н.

Освен това, този подход може да предупреждава за кражби – например, като анализира езика на тялото, изражението на лицето, особеностите на придвижването на посетителя в магазина, компютърът може да изпраща сигнали на охраната за обстойна проверка.

Прогнозиране на тенденциите, преди да станат факт

С помощта на технологията Big Data могат да се прогнозират тенденциите и търсенето на определени категории и съответно да се планират снабдяването и доставките. При това се отчитат множество фактори, които биха могли да влияят на търсенето – информация за извършените продажби, съобщенията в социалните мрежи, заявките за търсене, икономиката на страната и дори метеорологичните условия.

Благодарение на тези данни, търговците на дребно могат да прогнозират тенденциите, да започват работа по нови продуктови категории и да ги зареждат на щандовете още преди търсенето да набере високи обороти. По този начин потребителите винаги ще намират търсената стока на по-достъпна цена, а новите предложения ще отговарят най-пълно на техните очаквания и вкусове. Не е изключено именно търговията на дребно да започне съвсем скоро да диктува световните тенденции в потреблението и центърът на тежестта да се измести от производителите към търговците.

Взаимодействие с купувачите на ново равнище

Анализът на поведението на купувача в различните платформи и историята на покупките дава възможност да се правят максимално точни препоръки и да се предлагат най-актуалните продукти за всеки отделен купувач. От своя страна това повишава лоялността на купувачите и удоволствието от пазаруването.

Американската мрежа супермаркети Target, например, разработва механизъм за разпознаване на бременни жени, като анализира техните редовни покупки и отчита незначителните, но характерни промени в тях. Един от сигналите може да бъде това, че жената започва да купува витамини, средства за лична хигиена или почистване без ароматизатори. Нещо повече – въз основа на анализите на голямо количество данни за покупките на бременните жени Target научава как може да прогнозира очаквания период на раждането. С такъв подробен анализ на купувачите мрежата ефективно насочва рекламата с разбиране за реалните потребности на жените в конкретен период от време.

Оптимизиране на разходите и намаляване на себестойността на стоките

Очевидно е, че възможностите за проследяване на тенденциите, търсенето, потребностите на потребителите и действията на конкуренцията в реално време предоставят на търговците на дребно задълбочена информация, която се основава не на предположения, а на реалното състояние на нещата. Благодарение на това, фирмите могат много по-бързо да вземат решения за обемите на поръчките и доставките, да повишават ефективността на снабдителната верига, което на свой ред намалява разходите за придобиване и съхраняване на стоките, а оттам и себестойността на продуктите за по-висока крайна печалба.

Представете си, че въз основа на всички тези данни фирмата ще може достатъчно точно да прогнозира какво ще купи всеки купувач днес, след седмица, месец, половин година. Това ще позволи качествено да се подобри цялата дейност – от оптимизирането на снабдяването до рекламата и ценообразуването. От това ще спечелят и двете страни – както купувачите, така и продавачите. Продавачите няма да пълнят складовете със стоки, които е малко вероятно да бъдат купени; ще могат много по-качествено да насочват рекламата; ще разбират какви нови стоки трябва да се произвеждат, за да се задоволи търсенето. Купувачите от своя страна ще остават лоялни към онези търговци, при които най-изгодните цени вървят ръка за ръка с добре обмислен асортимент и интелигентно и точно насочена реклама.

Достъпните още днес технологии Big Data, заедно с психометрията, могат да изпълнят голямото желание на търговията на дребно – да узнава бъдещите потребности на купувача още преди той самият да ги осъзнае.

Материалът е изготвен от Валентин Кропов, Директор „Инженеринг“, SoftServe