Предиктивна аналітика в ритейлі: як обирати аудиторію для маркетингових пропозицій
Знайомі з принципом «арахісової пасти»? Так само, як люди намащують її рівним шаром на шматок хліба, ритейлери розсилають промокоди на всю базу. Їхня логіка проста: краще охопити всіх, ніж пропустити того, хто готовий купити прямо зараз. Але в роботі з клієнтською базою ритейлера такий підхід працює погано, адже серед потенційних покупців є щонайменше три групи, і знижку виправдано давати лише одній з них. Нижче розповідаємо, як може виглядати ця сегментація покупців.
- Три категорії потенційних покупців, про які варто знати ритейлеру
- Чому масові знижки коштують дорожче, ніж здається
- Як предиктивна аналітика в ритейлі знаходить «правильну» аудиторію
- З чого почати впровадження предиктивної аналітики в ритейлі
- Що важливо знати про предиктивну аналітику для відбору аудиторії
- Часті запитання щодо прогнозної аналітики в ритейлі
Три категорії потенційних покупців, про які варто знати ритейлеру
Перші куплять товар незалежно від того, є на нього знижка чи ні. Вони вже ухвалили рішення і часто чекають на зручний момент, щоб зробити замовлення. Якщо в цей період вони отримують промокод, компанія фактично дарує їм свою маржу.
Другі можуть не відреагувати навіть на суттєву знижку: наприклад, якщо товар зараз їм не потрібен. Коли компанія надає їм знижку, вона марно витрачає ресурси, які краще було б спрямувати на ту частину бази, з якою справді є сенс комунікувати.
І третя категорія — покупці, чиї рішення дійсно залежать від пропозиції. І саме на них знижка справді може вплинути. Якщо без додаткового стимулу вони відкладуть покупку або підуть до конкурента, то з правильною персоналізованою пропозицією в потрібний момент шанси на оформлення замовлення суттєво зростають. Навіть якщо знижка підвищує ймовірність покупки, її економічний ефект потрібно оцінювати з урахуванням маржі та вартості комунікації.
Отже, завдання ритейлера полягає не в тому, щоб роздавати промокоди всій базі, а в тому, щоб оптимізувати знижки — знайти користувачів, які належать саме до третьої групи. І саме в цьому їм допоможе предиктивна аналітика та машинне навчання.
Чому масові знижки коштують дорожче, ніж здається
Дослідники McKinsey оцінюють, що маркетингова аналітика здатна покращити маржу роздрібних мереж на 4-8%. Тоді як у фешн-ритейлі знижки «з’їдають» від 20 до 50% чистих продажів, використання аналітичних інструментів на базі штучного інтелекту в ритейлі допомагає отримати суттєву вигоду.
Відмовлятися від знижок не потрібно, однак варто визнати, що агресивна політика масових розпродажів для очищення складських запасів часто завдає бізнесу більше шкоди, ніж користі. Наприклад, клієнти починають чекати на акцію замість того, щоб купувати потрібні їм товари за повною ціною. А в довгостроковій перспективі такий підхід розмиває сприйняття цінності бренду.
Як предиктивна аналітика в ритейлі знаходить «правильну» аудиторію
Класична сегментація відповідає на запитання «Хто є в нашій базі?» — за віком, географією, історією покупок. Предиктивна аналітика ставить інше запитання: «Хто з цих людей активний прямо зараз і чому варто написати саме йому?». Модель навчається на історичних даних і оцінює ймовірність покупки в заданий період. Такий прогноз допомагає ранжувати клієнтську базу і обирати аудиторію для комунікації. Щоб визначити, чи змінить рішення клієнта саме знижка, потрібна окрема оцінка її додаткового ефекту.
Наскільки суттєвою може бути різниця між ручним відбором аудиторії та підходом на основі ML, добре ілюструє реальний кейс швейцарського меблевого ритейлера Schubiger Möbel із клієнтською базою понад 100 тисяч покупців.
Експерт Colobridge:
«Компанія розсилала фізичні поштові кампанії з акціями та спецпропозиціями, але частина матеріалів традиційно потрапляла до клієнтів із низькою ймовірністю покупки — це і є та сама «арахісова паста», розмазана рівним шаром на всю базу. Разом із Colobridge AI ритейлер вирішив перевірити, чи справді ML-модель точніше визначає клієнтів із найвищою готовністю купити протягом наступного кварталу, ніж людина, яка відбирає аудиторію вручну.
Для перевірки провели півторамісячний тест: аналітик Schubiger Möbel та ML-модель Colobridge AI незалежно сформували по 40 тисяч клієнтів. Перетин двох вибірок дав три сегменти — спільний (20 тисяч клієнтів), відібраний виключно моделлю (10 тисяч) і відібраний виключно вручну (також 10 тисяч), — і кожен клієнт отримав однакові флаєри та пропозиції. Це дало змогу перевірити, чи справді ML знаходить ту саму «третю категорію» покупців, чиє рішення залежить від пропозиції».
Результат підтвердив гіпотезу: у сегменті, відібраному лише алгоритмом, конверсія в продажі зросла у п’ять разів порівняно з ручним підбором, а змішаний сегмент показав проміжний результат — що додатково підтвердило точність моделі. Завдяки цьому Schubiger Möbel заощадила бюджет на комунікації, не змінюючи ні продукт, ні контент розсилок — лише логіку відбору отримувачів.
Кейс показав, що інвестиції в предиктивну аналітику окупаються не через масштабні знижки чи агресивні розпродажі, а через точніше влучення в ту групу клієнтів, для якої персоналізована пропозиція справді стане тригером до покупки.
Щоб краще зрозуміти, як штучний інтелект може вплинути на ваші продажі, рекомендуємо до прочитання статтю «Приклади ШІ в ритейлі: 20+ надихаючих кейсів».
З чого почати впровадження предиктивної аналітики в ритейлі
Перехід на предиктивний підхід не потребує радикальної перебудови бізнес-процесів — і це підтверджує кейс Schubiger Möbel, реалізований у партнерстві з Colobridge AI. У цій історії клієнту не довелося змінювати продукт, контент чи канал комунікації — змінилася лише логіка вибору аудиторії. І саме ця зміна принесла результат, якого роками не давав ручний відбір. Як прийти до таких змін у вашому бізнесі?
На першому кроці оцініть якість власних даних. ML-модель для продажів буде настільки ж точною, наскільки повною буде історія транзакцій, на якій вона навчається. Чим детальніше зафіксовані покупки, взаємодії користувачів із розсилками та поведінка на сайті, тим краще алгоритм навчиться відрізняти «правильних» (з погляду оптимізації знижки) клієнтів від решти. Якщо дані розкидані по різних системах або зберігаються розрізнено, спочатку потрібно їх консолідувати та очистити.
На другому кроці протестуйте підхід на обмеженому сегменті, як ми зробили це в Schubiger Möbel. Це допоможе виміряти й довести його ефективність до того, як ви виділите ресурси на масштабування.
І на третьому кроці інтегруйте аналітику даних у маркетингові процеси. Почати можна з одного процесу — наприклад, відбору отримувачів розсилки. При цьому компанія може зберегти звичний канал і зміст пропозиції. Зміняться правила вибору аудиторії та порядок оцінки результату: до запуску потрібно визначити KPI, період спостереження та спосіб порівняння.
Зрештою, ритейлери, які пройшли цей шлях, приходять до простого висновку: знижка — це інструмент, а не універсальна відповідь на будь-яке падіння продажів. Роздавати її всій базі неефективно, адже сьогодні потрібно діяти більш прицільно, щоб отримувати більше продажів при менших втратах маржі.
Що важливо знати про предиктивну аналітику для відбору аудиторії
- Через масові знижки компанія втрачає маржу і витрачає бюджет на значну частину клієнтської бази.
- Базу можна поділити на три групи: клієнти, які куплять без знижки, не куплять навіть зі знижкою, та ті, чиє рішення залежить від персоналізованої пропозиції. ·
- ML-модель допомагає виділяти клієнтів із високою ймовірністю покупки. Вплив знижки на їхнє рішення необхідно перевіряти окремо.
- Конверсія в продажі в сегменті, відібраному ML-моделлю, може зрости в кілька разів порівняно з ручним підбором.
- Ритейлер заощаджує бюджет на комунікації без змін продукту, контенту чи каналів доставки повідомлень, змінюючи лише логіку відбору аудиторії.
- Впровадження предиктивної аналітики в ритейлі включає такі кроки: оцінка та консолідація даних, тестування на невеликому сегменті та інтеграція ML-моделі в поточні маркетингові процеси.
Команда Colobridge AI допоможе впровадити ML-модель для точного визначення клієнтів із найвищою ймовірністю покупки в ритейлі. Ви зможете скоротити витрати на маркетингові комунікації та збільшити конверсію в продажі без втрати бюджету на невиправдані знижки й промокоди. Напишіть нам, щоб дізнатися, які дані і в якій кількості необхідні для старту.
Часті запитання щодо прогнозної аналітики в ритейлі
Так називають технологію прогнозування поведінки клієнтів на основі історичних транзакцій з використанням алгоритмів машинного навчання. Предиктивна аналітика дає змогу зробити прогноз для кожного покупця: наскільки ймовірно, що він здійснить покупку найближчими тижнями чи місяцями — зі знижкою або без неї. Так ритейлер може перестати роздавати промокоди всій базі, а знаходити той сегмент, у якому остаточне рішення дійсно залежить від персоналізованої пропозиції.
Класична сегментація відповідає на запитання «Хто є в нашій базі?» і групує клієнтів за віком, географією, історією покупок. У предиктивній аналітиці інше питання: «Хто з найбільшою ймовірністю купить у конкретний період?». Різниця в тому, що ML-модель навчається на патернах поведінки і будує індивідуальний прогноз для кожного клієнта, допомагаючи оцінювати ймовірність покупки для кожного клієнта та обирати аудиторію під завдання кампанії.
Терміни окупності залежать від розміру клієнтської бази та частоти комунікацій, але перші результати видно вже після одного-двох циклів розсилок. Економія досягається за рахунок того, що компанія перестає «дарувати маржу» клієнтам, які купили б і без знижки, та не витрачає бюджет на тих, хто не купить навіть із дисконтом.
Для якісної роботи моделі необхідна консолідована й очищена історія транзакцій: дати покупок, суми, категорії товарів, канали продажів. Чим повніші дані, тим краще: бажано також мати інформацію про взаємодії з розсилками (відкриття, кліки), поведінку на сайті (перегляди, додавання в кошик) та інші сигнали наміру купити. Якщо дані розкидані по різних системах, їх спочатку потрібно об’єднати в єдине сховище, оскільки від цього залежить точність ML-моделі.
Так, і кейси Colobridge AI це підтверджують. Ритейлери можуть працювати з тим самим продуктом, контентом і каналами комунікації — достатньо змінити лише логіку відбору клієнтської бази. Також предиктивну модель можна інтегрувати з наявними інструментами: email-платформами, системами push-повідомлень, поштовими розсилками чи CRM.
Технологія дає змогу отримувати найточніші результати на базах від кількох тисяч до мільйонів клієнтів, але економічний ефект найбільш помітний при обсягах від 10–20 тисяч активних покупців. Для малого ритейлу ключовою умовою буде глибина даних: якщо в компанії є детальна історія транзакцій за 6–12 місяців і регулярні комунікації з клієнтами, ML-модель уже може дати вимірювальне зростання конверсії в продажі.
