UKRU

Бізнес-публікації

3 лютого 2016

IT для бізнесу. Як Big Data змінять e-commerce.


Ще 20 років тому у світі не існувало інтернет-торгівлі. Компанії не поспішали вкладати гроші у продажі онлайн, бо не знали, чи окупиться таке починання. Одним з першопрохідців, які все ж ризикнули, був Джеф Безос. У 1995 році він відкрив веб-сайт для книгарні, а до 2015-го оборот його імперії Amazon перевищив $80 млрд.
Обсяг світового ринку електронної комерції, за різними оцінками, нині становить близько $1,5 трлн. І щороку продажі зростають на 15-20%.

В Україні пік інтернет-продажів припав на 2013 рік, коли обсяг ринку досяг $2 млрд. Але потім продажі почали падати. Девальвація національної валюти призвела до падіння виручки в доларах на 20%, хоча у гривнях вона зросла на 19%. За оцінками Української асоціації директ-маркетингу, обсяг продажів через інтернет, без урахування сегмента b2b, у 2014 році склав близько $1,6 млрд.

У 2015-му аналітики прогнозують 17-відсоткове зростання світового ринку. Насамперед через збільшення числа користувачів, підключених до мережі (зокрема за допомогою мобільних пристроїв), розвиток платіжних інструментів та способів доставки товару.

Технології аналізу великих даних (Big Data) дозволять продавцю краще впізнати свого покупця і сформувати для нього «ідеальну пропозицію». А завдяки розвитку хмарних технологій і високошвидкісних мереж передачі даних цю пропозицію можна буде донести до споживача у зручний для нього спосіб будь-коли і будь-де.

Українським ритейлерам теж варто взяти на озброєння ці тренди. Адже прогноз щодо України поки що невтішний. Експерти УАДМ припускають, що навіть за умови стабілізації ситуації продажі вийдуть на рівень 2013 року не раніше 2018-го. Це означає, що боротьба за гаманці покупців лише зростатиме.

На що здатні великі дані

Незабаром перед інтернет-магазинами постане завдання автоматизації маркетингу: програмне забезпечення навчить людей краще продавати товари й послуги. Виконавчий директор фонду TA Venture та інвестор інтернет-магазину Top Mall Вікторія Тігіпко припускає, що з’явиться більше маркетингових технологій, які використовують Big Data, тобто здатних аналізувати абсолютно різні набори даних і прогнозувати поведінку клієнтів. Ці технології будуть однаково застосовувати як в Україні, так і в інших країнах.

У світі вже є приклади, коли програмне забезпечення вгадало потреби покупців, навіть ті, про які вони самі не підозрювали. Найвідоміший випадок стався 2002 року, коли школярка з США раптом почала отримувати рекламні купони на товари для вагітних від торговельної мережі Target. Батько дівчини розсердився, що компанія пропагує вагітність серед підлітків, і прийшов скаржитися менеджеру. Той пояснив: дівчина купувала косметичні засоби, які зазвичай подобаються вагітним, тому комп’ютер помилково зарахував її до цієї групи. За кілька днів батько зателефонував менеджеру і вибачився. Його дочка виявилася вагітною.

Вивчивши уподобання покупців, програма з’ясувала, що жінки у першому триместрі вагітності частіше купують продукти з високим вмістом кальцію, магнію і цинку, а також лосьйони для тіла без запаху. Цих даних достатньо, щоб не лише виявити факт вагітності, але і вгадати її термін. Водночас представники Target зрозуміли, що розсилати пропозиції жінкам, які ще не сповістили про свою вагітність близьких, нетактовно. Тому вони почали змішувати в хаотичному порядку рекламу товарів для вагітних з іншою рекламою. Як відзначають аналітики агентства Icebreaker Consulting, це допомогло Target у 2010 році заробити понад $67 млрд, тоді як більшість інших ритейлерів проігнорували технологію.

Інтернет-магазини з самого початку мають більше даних про покупців, ніж традиційні торгові точки. Адже для здійснення покупки офлайн клієнту необов’язково залишати свої дані. Тоді як онлайн-маркети вимагають номер телефону покупця, адресу доставки або хоча б e-mail для верифікації. Ці дані дозволяють продавцям відстежувати поведінку та смаки клієнтів: що купує власник тієї чи іншої скриньки, як часто, які товари залишає у кошику, але не купує, як часто повертає товар і заходить на сайт магазину з пошти. Дані про одяг, який купує людина, можуть розповісти про проблеми зі здоров’ям, зміну стилю життя і нові захоплення. З’ясувавши, наприклад, що клієнт купує одяг великих розмірів, магазин може запропонувати йому товари для схуднення.

В Україні всі можливості Big Data поки що ніхто не використовує. Хоча чимало ритейлерів застосовують великі дані для персоналізації продажів. Так робить, наприклад, LeBoutique – один з найбільших онлайн-продавців у сегменті fashion (одяг і взуття). «У майбутньому платформи e-commerce будуть більш персоналізовані. Ми прийдемо до того, що кожен користувач отримає свій індивідуальний веб-сайт», – розповідає директор з маркетингу LeBoutique Юлія Шилова. За оцінками УАДМ, оборот сервісу в 2014 році сягнув $30 млн, а частка у своєму сегменті склала 22,5%. Компанії вдалося обігнати іншого великого продавця – шопінг-клуб Modnakasta, зокрема завдяки застосуванню технологій аналізу Big Data.

Вікторія Тігіпко каже, що є проекти, одразу побудовані на персоналізованому підході. Так, соціальний сервіс для любителів моди і стилю Lyst, заснований ентузіастами з Лондона і Нью-Йорка, використовує безліч алгоритмів для того, щоб пропонувати своїм постійним клієнтам одяг, який точно наявний на момент пошуку і припаде їм до смаку.

Джерело: http://hub.kyivstar.ua