Как анализ данных помогает ритейлу создавать программы лояльности

В условиях высокой конкуренции ритейлерам уже недостаточно просто предлагать скидки. Сегодня выигрывают те, кто умеет работать с данными и реализует персонализированные программы лояльности. Благодаря современным технологиям можно не только учитывать историю покупок, но и строить прогнозы, находить неочевидные взаимосвязи между данными и быстро тестировать гипотезы.

Анализируя транзакции, предпочтения и даже время покупок, ритейлеры формируют персональные предложения, которые меняются в зависимости от сезона, трендов и индивидуальных привычек. Такой подход позволяет создавать не просто программы лояльности, а скорее умные системы взаимодействия с клиентами, в которых скидки и бонусы становятся действительно значимыми. Например, уже привычен паттерн, когда покупатель, который регулярно приобретает полезные для здоровья продукты, получает специальное предложение на новинки в этой категории. Но работа с данными открывает новые возможности для программ лояльности.

Эффективная работа с данными открывает новые возможности для программ лояльности. Технологии Big Data активно использует крупная торговая сеть ВкусВилл. Программа лояльности ритейлера умеет быть полностью персонализированной, то есть предлагать индивидуальные условия по каждому продукту. Компания успешно совмещает это с базовыми условиями программы лояльности без стагнации качества клиентского пути. Покупатели получают релевантные рекомендации, чаще пробуют новые категории товаров, открывая для себя продукцию, на которую раньше не обращали внимания. В результате выигрывают все: клиент получает интересные предложения и экономит, а ритейлер увеличивает средний чек и удерживает аудиторию.

Как отмечает Антон Карелин, лидер программы лояльности ВкусВилл, без персонализации компания может только сделать вывод, что ее покупатели едят еду. Из этого факта сложно достать инсайт, который поможет прийти к качественно новому результату, например развить покупателя в части количества категорий корзины. Анализ данных позволяет понять, какую именно, как и для чего покупатели едят еду. Ценность такой информации — в ее практической применимости. Это дополнительный бонус в балансе усилий и результата, то есть лучшего результата можно достигать меньшими усилиями.

Сегодня успешный ритейл — это ритейл, который знает своего клиента лучше, чем он сам. Персональные предложения стимулируют повторные покупки, повышают средний чек и помогают открывать новые категории товаров.