Знакомы с принципом «арахисовой пасты»? Точно так, как люди намазывают ее ровным слоем на кусок хлеба, ритейлеры рассылают промокоды на всю базу. Их логика проста: лучше охватить всех, чем пропустить того, кто готов купить прямо сейчас. Но в работе с клиентской базой ритейлера такой подход работает плохо, потому что среди потенциальных покупателей есть как минимум три группы, и скидку оправдано давать только одной из них. Ниже рассказываем, как может выглядеть эта сегментация покупателей.
- Три категории потенциальных покупателей, о которых нужно знать ритейлеру
- Почему массовые скидки стоят дороже, чем кажется
- Как предиктивная аналитика в ритейле находит «правильную» аудиторию
- С чего начать внедрение предиктивной аналитики в ритейле
- Что важно знать о предиктивной аналитике для отбора аудитории
- Частые вопросы по прогнозной аналитике в ритейле
Три категории потенциальных покупателей, о которых нужно знать ритейлеру
Первые купят товар независимо от того, есть на него скидка или нет. Они уже приняли решение и часто ждут удобного момента, чтобы сделать заказ. Если в этот период они получают промокод, компания фактически дарит им свою маржу.
Вторые могут не откликнуться даже на значительную скидку: например, если товар сейчас им не нужен. Когда компания предоставляет им скидку, она напрасно тратит ресурсы, которые лучше было бы направить на ту часть базы, с которой действительно есть смысл коммуницировать.
И третья категория — покупатели, чьи решения действительно зависят от предложения. И именно на них скидка действительно может повлиять. Если без дополнительного стимула они отложат покупку или уйдут к конкуренту, то с правильным персонализированным предложением в нужный момент шансы на оформление заказа существенно возрастают. Даже если скидка повышает вероятность покупки, ее экономический эффект нужно оценивать с учетом маржи и стоимости коммуникации
Итак, задача ритейлера состоит в том, чтобы не раздавать промокоды всей базе, а оптимизировать скидки — найти пользователей, которые принадлежат именно к третьей группе. И именно в этом им поможет предиктивная аналитика и машинное обучение.
Почему массовые скидки стоят дороже, чем кажется
Исследователи McKinsey оценивают, что маркетинговая аналитика способна улучшить маржу розничных сетей на 4-8%. В то время как в фешн-ритейле скидки «съедают» от 20 до 50% чистых продаж, использование аналитических инструментов на базе искусственного интеллекта в ритейле помогает получить существенную выгоду.
Отказываться от скидок не нужно, однако стоит принять, что агрессивная политика массовых распродаж для очистки складских запасов часто наносит бизнесу больше вреда, чем пользы. Например, клиенты начинают ждать акцию вместо того, чтобы покупать нужные им товары по полной цене. А в долгосрочной перспективе такой подход размывает восприятие ценности бренда.
Как предиктивная аналитика в ритейле находит «правильную» аудиторию
Классическая сегментация отвечает на вопрос «Кто есть в нашей базе?» — по возрасту, географии, истории покупок. Предиктивная аналитика ставит другой вопрос: «Кто из этих людей активен прямо сейчас и почему стоит написать именно ему?». Модель обучается на исторических данных и оценивает вероятность покупки в заданный период. Такой прогноз помогает ранжировать клиентскую базу и выбирать аудиторию для коммуникации. Чтобы определить, изменит ли решение клиента именно скидка, нужна отдельная оценка её дополнительного эффекта.
Насколько существенной может быть разница между ручным отбором аудитории и подходом на основе ML, хорошо иллюстрирует реальный кейс швейцарского мебельного ритейлера Schubiger Möbel с клиентской базой более 100 тысяч покупателей.
Эксперт Colobridge:
«Компания рассылала физические почтовые кампании с акциями и спецпредложениями, но часть материалов традиционно попадала к клиентам с низкой вероятностью покупки — это и есть та самая «арахисовая паста», размазанная ровным слоем на всю базу. Вместе с Colobridge AI ритейлер решил проверить, действительно ли ML-модель точнее определяет клиентов с наивысшей готовностью купить в течение следующего квартала, чем человек, который отбирает аудиторию вручную.
Для проверки провели полуторамесячный тест: аналитик Schubiger Möbel и ML-модель Colobridge AI независимо сформировали по 40 тысяч клиентов. Пересечение двух выборок дало три сегмента — общий (20 тысяч клиентов), отобранный исключительно моделью (10 тысяч) и отобранный исключительно вручную (также 10 тысяч), — и каждый клиент получил одинаковые флаеры и предложения. Это позволило проверить, действительно ли ML находит ту самую «третью категорию» покупателей, чье решение зависит от предложения».
Результат подтвердил гипотезу: в сегменте, отобранном только алгоритмом, конверсия в продажи выросла в пять раз по сравнению с ручным подбором, а смешанный сегмент показал промежуточный результат — что дополнительно подтвердило точность модели. Благодаря этому Schubiger Möbel сэкономила бюджет на коммуникации, не меняя ни продукт, ни контент рассылок — только логику отбора получателей.
Кейс показал, что инвестиции в предиктивную аналитику окупаются не через масштабные скидки или агрессивные распродажи, а через более точное попадание в ту группу клиентов, для которой персонализированное предложение действительно станет триггером к покупке.
Чтобы лучше понять, как искусственный интеллект может повлиять на ваши продажи, рекомендуем к прочтению статью «Примеры ИИ в ритейле: 20+ вдохновляющих кейсов».
С чего начать внедрение предиктивной аналитики в ритейле
Переход на предиктивный подход не требует радикальной перестройки бизнес-процессов — и это подтверждает кейс Schubiger Möbel, реализованный в партнерстве с Colobridge AI. В этой истории клиенту не пришлось менять продукт, контент или канал коммуникации — изменилась только логика выбора аудитории. И именно это изменение принесло результат, который годами не давал ручной отбор. Как прийти к таким изменениям в вашем бизнесе?
На первом шаге оцените качество собственных данных. ML-модель для продаж будет настолько же точной, насколько полной будет история транзакций, по которой она обучается. Чем детальнее зафиксированы покупки, взаимодействия пользователей с рассылками и поведение на сайте, тем лучше алгоритм научится отличать «правильных» (с точки зрения оптимизации скидки) клиентов от остальных. Если данные разбросаны по разным системам или хранятся разрозненно, сначала нужно их консолидировать и очистить.
На втором шаге протестируйте подход на ограниченном сегменте, как мы сделали это в Schubiger Möbel. Это поможет измерить и доказать его эффективность до того, как вы выделите ресурсы на масштабирование.
И на третьем шаге интегрируйте аналитику данных в маркетинговые процессы. Начать можно с одного процесса — например, отбора получателей рассылки. При этом компания может сохранить привычный канал и содержание предложения. Изменятся правила выбора аудитории и порядок оценки результата: до запуска нужно определить KPI, период наблюдения и способ сравнения.
В конечном итоге, ритейлеры, которые прошли этот путь, приходят к простому выводу: скидка — это инструмент, а не универсальный ответ на любое падение продаж. Раздавать ее всей базе неэффективно, ведь сегодня нужно действовать более прицельно, чтобы получать больше продаж при меньших потерях маржи.
Что важно знать о предиктивной аналитике для отбора аудитории
- Из-за массовых скидок компания теряет маржу и тратит бюджет на значительную часть клиентской базы.
- Базу можно разделить на три группы: клиенты, которые купят без скидки, не купят даже со скидкой и те, чье решение зависит от персонализированного предложения.
- ML-модель помогает выделять клиентов с высокой вероятностью покупки. Влияние скидки на их решение необходимо проверять отдельно.
- Конверсия в продажи в сегменте, отобранном ML-моделью, может вырасти в несколько раз по сравнению с ручным подбором.
- Ритейлер экономит бюджет на коммуникации без изменений продукта, контента или каналов доставки сообщений, меняя только логику отбора аудитории.
- Внедрение предиктивной аналитики в ритейле включает такие шаги: оценка и консолидация данных, тестирование на небольшом сегменте и интеграция ML-модели в текущие маркетинговые процессы.
Команда Colobridge AI поможет внедрить ML-модель для точного определения клиентов с наивысшей вероятностью покупки в ритейле. Вы сможете сократить затраты на маркетинговые коммуникации и увеличить конверсию в продажи без потери бюджета на неоправданные скидки и промокоды. Напишите нам, чтобы узнать, какие данные и в каком количестве необходимы для старта.
Частые вопросы по прогнозной аналитике в ритейле
Так называют технологию прогнозирования поведения клиентов на основе исторических транзакций с использованием алгоритмов машинного обучения. Предиктивная аналитика позволяет сделать прогноз для каждого покупателя: насколько вероятно, что он совершит покупку в ближайшие недели или месяцы — со скидкой или без нее. Так ритейлер сможет перестать раздавать промокоды всей базе, а находить тот сегмент, в котором окончательное решение действительно зависит от персонализированного предложения.
Классическая сегментация отвечает на вопрос «Кто есть в нашей базе?» и группирует клиентов по возрасту, географии, истории покупок. В предиктивной аналитике другой вопрос: «Кто с наибольшей вероятностью купит в конкретный период?». Разница в том, что ML-модель обучается на паттернах поведения и строит индивидуальный прогноз для каждого клиента и помогает оценивать вероятность покупки для каждого клиента и выбирать аудиторию под задачу кампании.
Сроки окупаемости зависят от размера клиентской базы и частоты коммуникаций, но первые результаты видны уже после одного-двух циклов рассылок. Экономия достигается за счёт того, что компания перестает «дарить маржу» клиентам, которые купили бы и без скидки, и не тратит бюджет на тех, кто не купит даже с дисконтом.
Для качественной работы модели необходима консолидированная и очищенная история транзакций: даты покупок, суммы, категории товаров, каналы продаж. Чем полнее данные, тем лучше: желательно также иметь информацию о взаимодействиях с рассылками (открытия, клики), поведении на сайте (просмотры, добавления в корзину) и других сигналах намерения купить. Если данные разбросаны по разным системам, их сначала нужно объединить в единое хранилище, так как от этого зависит точность ML-модели.
Да, и кейсы Colobridge AI это подтверждают. Ритейлеры могут работать с тем же продуктом, контентом и каналами коммуникации — достаточно изменить только логику отбора клиентской базы. Также предиктивную модель можно интегрировать с существующими инструментами: email-платформами, системами push-уведомлений, почтовыми рассылками или CRM.
Технология позволяет получать наиболее точные результаты на базах от нескольких тысяч до миллионов клиентов, но экономический эффект наиболее заметен при объемах от 10–20 тысяч активных покупателей. Для малого ритейла ключевым условием будет глубина данных: если у компании есть детальная история транзакций за 6–12 месяцев и регулярные коммуникации с клиентами, ML-модель уже может дать измеримый рост конверсии в продажи.
