Что такое связанный спрос: win-win для ритейлера и покупателя
Как ритейлеры эффективно используют связанный спрос благодаря работе с данными — рассказываем в очередном выпуске цикла «По нашим данным»Имеет более 20-летний опыт работы в сфере ИТ-консалтинга и продаж ПО. Занимался развитием продаж в крупных enterprise-заказчиках РФ и СНГ в корпорациях Microsoft и SAP
Одни из актуальных задач ритейлеров — увеличение среднего чека и улучшение пользовательского опыта. Давайте рассмотрим, как в их решении помогает инструмент под названием «связанный спрос».
Его суть заключается в том, чтобы на основе аналитики данных найти взаимосвязи между продажами разных категорий товаров различным сегментам покупателей. Связанный спрос позволяет ритейлерам формировать удобные и интересные предложения: размещать товары рядом друг с другом на полках офлайн-магазинов или в подходящих местах возле касс на выходе, формировать ленту рекомендаций или догоняющие предложения в момент оформления заказа в интернет-магазинах, а также предлагать товары в виде наборов со скидками.
Существует множество неочевидных взаимосвязей между товарами, выявить которые можно только благодаря сбору и аналитике большого объема данных и применения моделей машинного обучения. Для крупных ритейлеров также важно обогащение этих данных из внешних источников. Так, профиль клиента может стать полнее за счет использования бирж данных, инструментов Data Management Platform, а также коммерческого партнерства с другими участниками рынка больших данных. Например, покупая беговые кроссовки, человек порой не задумывается или просто не знает о специальных ортопедических стельках. Ритейлер, проанализировав такие продажи за длительный срок, выяснил, что клиент, скорее всего, вернется за ними через несколько месяцев, поэтому позаботился заранее и предлагает их в комплекте к спортивной обуви. В итоге покупатель получает выгодное предложение, а магазин — дополнительную продажу.
Другой пример того, как средний чек может быть увеличен за счет связанного спроса: выявление инсайтов через использование ML-моделей, на вход которым подаются эмбеддинги, то есть профили покупателей, в которых вся информация преобразована в набор чисел или вектор. Полученные результаты могут выявить абсолютно неочевидные аналитику связи между продаваемыми товарами — например, что любители творожков Danone предпочитают зубную пасту Colgate — и делать соответствующие предложения клиентам.
Связанный спрос — это мощный инструмент для ритейла, который позволяет не только увеличивать средний чек, но и создавать для покупателей удобный и приятный шопинг-опыт. Когда данные работают на бизнес, каждый товар может стать частью выгодного предложения.
Интересное:
Новости отрасли:
Все новости:
Публикация компании
Профиль