Як Big Data допомагає ритейлу знаходити клієнтів і оптимальні локації

Як Big Data допомагає ритейлу знаходити клієнтів і оптимальні локації

07 Серпня 2020
Рішення
icon
408

Чи добре ви знаєте цільову аудиторію свого продукту або послуг? Київстар допоможе познайомитися ближче зі своїми клієнтами за допомогою Big Data — великих даних, накопичених і агрегованих телеком-оператором. На основі Big Data можна створити портрет ідеального покупця, знайти найкраще місце для відкриття торгової точки та запустити таргетовану розсилку. Як і наскільки ефективно це працює у сфері рітейлу, розповів Олег Волошко, начальник відділу аналітичних продуктів Київстар, куратор проєкту Big Data School.

— Які завдання стоять перед відділом Big Data в компанії «Київстар»?

— Є різні напрямки. Один з напрямків — це внутрішні проєкти. Завдяки Big Data ми покращуємо ефективність наших кампаній для телеком-бізнесу. Зовнішнім клієнтам ми пропонуємо наші Big Data продукти, наприклад таргетовані розсилки. Ми можемо вибрати за певними параметрами потрібну цільову аудиторію та зробити таргетовану розсилку на цю аудиторію.

— Це один з продуктів. А які ще рішення ви пропонуєте ринку?

— Ми можемо показати портрет споживача для В2В клієнта за набором критеріїв. Наприклад, за поведінковими характеристиками можливо визначити рівень доходу, частку автомобілістів, тип мобільного пристрою тощо. Наступним продуктом, який ми пропонуємо, є heatmaps, або теплові карти. На них ми показуємо точки скупчення абонентів для визначення нових локацій для відкриття торгових точок.

— Теплові карти працюють для досить великих територій, але для маленької кав’ярні або невеликого магазину це інформація не буде релевантною?

— Дійсно, ми оцінюємо скупчення абонентів на площі 500 на 500 метрів. Як це може бути корисно ритейлу? Якщо ви знаєте своє місто, то знаєте точки скупчення трафіку та розумієте, де варто відкрити магазин або кав’ярню. А якщо ви хочете плавно масштабувати свій бізнес на інше місто, то вам складніше прийняти рішення щодо відкриття. І тут якраз стане в пригоді такий інструмент, як heatmap.

Приклад теплової карти (heatmap) для Києва

— Зараз це працює так: ритейл наймає людину, вона їде в потрібну локацію і вручну рахує, скільки людей проходить повз. Які ви маєте переваги в порівнянні з таким методом підрахунку?

— За допомогою теплових карт менеджеру необхідно лише приїхати в певну локацію, щоб дізнатися, чи є в наявності вільні орендні площі в потрібному радіусі.

— А ви вмієте відстежувати міграцію населення? Де люди знаходяться вранці, а де — ввечері?

— Ми співпрацюємо з низкою міністерств, де показуємо міграцію абонентів залежно від сезону, переміщення протягом дня для планування транспортних маршрутів.

— Чим може бути корисний Київстар ритейлу та якого масштабу бізнес може співпрацювати з вами?

— Ми допоможемо знайти нових клієнтів. Якщо ви відкриваєте нову кав’ярню та хочете повідомити про це максимальній кількості потенційних клієнтів, ми можемо знайти нову аудиторію серед наших абонентів, які поряд живуть або працюють, і відправити їм відповідну пропозицію. І не треба роздавати флаєри, клієнтові прийде повідомлення на телефон.

— Як це відповідає закону про персональні дані?

— Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних» і не передає, і не продає персональні дані абонентів третім особам. Ми отримуємо від клієнта запит, що він хоче прокомунікувати з певною аудиторією в певному радіусі й самостійно здійснюємо розсилку. Але хочу зазначити, що розсилка здійснюється лише для абонентів Київстар, які дали згоду на отримання повідомлень з певними пропозиціями.

— Я правильно розумію, що ритейлу для початку роботи з вами необов’язково мати свою базу?

— Наш продукт — таргетована розсилка, спрямована на залучення саме нових споживачів. Зрозуміло, якщо у вас своя база і ви не хочете канібалізувати пропозицію, наприклад, новим клієнтам ви готові зробити знижку 20%, а наявним — лише 5%, то можна цим керувати. Так ми запустили новий автоматизований інструмент Business Data Solution з максимально простим функціоналом, за допомогою якого клієнт може самостійно створювати промо, формувати цільову аудиторію та комунікувати з нею.

— Яка послідовність дій, коли я відкриваю новий магазин? Які ввідні дані вам повинен надати клієнт?

— Насамперед ми зустрічаємося з клієнтом і намагаємося виявити його потреби, пропонуємо йому найкращі варіанти рішень. Якщо він хоче залучити нових клієнтів у радіусі трьох кілометрів і має розуміння, хто складає ядро ​​цільової аудиторії, то ми формуємо її за сегментами та проводимо комунікацію. А якщо клієнт не знає свою аудиторію, то ми розробляємо для нього предикативну модель за допомогою алгоритмів машинного навчання, знаходимо потенційних клієнтів, кому ця пропозиція буде цікавою.

— За якими критеріями ви готуєте портрет покупця?

— Я маю відзначити, що наша база складається на 90% з абонентів передплаченого зв’язку, про яких ми майже нічого не знаємо. Для визначення цільової аудиторії ми використовуємо математичні моделі й аналізуємо поведінкові характеристики. Є, звичайно, похибка, але всі наші продукти ми спочатку тестуємо в телеком-бізнесі, а потім вже пропонуємо клієнтам.

— Що ще ви можете порахувати: середній рівень доходу, хто їздив за кордон?

— Ми визначаємо автомобілістів, сімейний стан, хто планує виїхати за кордон наступного місяця, рівень доходу, наявність дітей. Визначаємо й інші параметри, але ці найбільш важливі.

— Розкажіть про ціни на ваші продукти?

— Для кожного продукту визначено мінімальний поріг, але залежно від побажань клієнта вартість визначається індивідуально.

Хочете дізнатися більше про використання Big Data та інші послуги Київстар для бізнесу? Переходьте за посиланням на сайт, виберіть цікавий для вас розділ або замовте зворотний дзвінок. Наші менеджери ознайомлять вас із кращими пропозиціями.

 

Теги
icon
408