Клиентская информация чрезвычайно важна для любого современного ритейла. Есть общие методики работы с нею, которые используются в большинстве компаний. Вместе с тем различия в ассортименте, в целевой аудитории и конкурентная среда как таковая заставляют каждую розничную компанию творчески подходить к работе с этой категорией данных. Такие вопросы мы обсуждаем с ИТ директором сети магазинов детских товаров «Кораблик» Робертом Сардаряном.
Intelligent Enterprise: Для начала хотелось бы спросить, что вы подразумеваете под клиентскими данными.
Роберт Сардарян: Понятие клиентских данных в ритейле конечно же существует. Никакого стандартного толкования этого термина, я думаю, нет, да оно и не нужно. Можно говорить о том, что точно является частью этого ресурса, который сейчас накапливают абсолютное большинство ритейловых компаний. Это информация о самом клиенте и о том, что он приобретает. Хотя и структура таких данных, их агрегация по тем или иным признакам у каждой розничной компании может отличаться от других. Универсальным принципом, наверное, является понимание того, какими источниками данных мы сегодня располагаем, какова их емкость и достоверность получаемой из них первичной информации. Постоянно напрягать себя и покупателей прямыми вопросами или анкетами — это, думаю, не лучший метод.
Иногда информацию можно получить косвенно. Как ни странно, такой способ может оказаться более точным и касаться даже ключевых данных, которыми интересуется та или иная ритейловая компания. Понятно, что для нас важнейшей информацией является, например, возраст и пол ребенка, для которого делают покупки его родители. Возраст в ряде случаев можно определить буквально с первой покупки. Пол тоже скорее всего станет ясен, если мы будем следить за историей приобретений конкретного клиента. Да и личные вкусы ребенка, которые рано или поздно начинают у него складываться, тоже при желании вполне можно узнать. Таким образом, исторический профиль покупок — это по сути те же данные клиента, которые о нем самом могут говорить очень красноречиво, объективно, а часто и весьма подробно. Поэтому здесь, наверное, нет неважных деталей, а есть просто вещи, которые мы пока по тем или иным причинам не анализируем.
К разряду клиентских данных можно отнести информацию о поведении клиентов (не путать с историей покупок). Если говорить о нашем бизнесе, то, например, в Москве, где люди вынуждены максимально экономить собственное время, покупатели часто предпочитают заказывать покупки днем через Интернет, а забирать их вечером в каком-нибудь из наших магазинов. Если описать схему точнее, то мамы, сидя дома, делают заказы, а папы по дороге с работы забирают их. В регионах же больше принято посещать торговые точки всей семьей и там уже делать выбор.
Данные обо все этом необходимо собрать, правильно обработать, провести статистическую работу, выделив необходимые параметры и определив их достоверность, и т. д. И на основе этого уже целесообразно делать акценты при планировании развития бизнеса в региональном аспекте.
Большинство ритейловых сетей сейчас мультиканальны, то есть направления традиционной и интернет-торговли у них присутствуют и интегрированы между собой. И в рамках этой мультиканальности важно подобрать наиболее оптимальную схему сбора и валидации данных.
Если клиентские данные и полезно выделять в отдельную категорию, то в реальном бизнесе они все равно не живут сами по себе. Весьма наглядным примером тут является формирование планограмм в магазинах, или, иными словами, схем выкладки товаров на полках. Частично расположение товаров на полочном пространстве магазина как раз определяется их популярностью среди покупателей (то есть теми же клиентскими данными). С другой стороны, на него оказывает прямое влияние желание поставщика видеть свою продукцию в каком-то определенном месте торгового зала. При этом мы должны придерживаться и некой содержательной концепции, размещая, например, близко друг от друга натуральные соки и их заменители или связанные в единую категорию единицы товара. Только на основе всей информации в совокупности мерчандайзеры формируют окончательный вариант выкладки, после чего опять должен идти этап сбора данных о том, что и как наш клиент покупает.
Понятно также, что данные о клиентах тесно связаны с ассортиментом, выбором поставщиков и закупочной политикой. Да и в выборе форматов магазинов и торговли они играют не последнюю роль.
Наконец, использование данных о клиентах тесно связано с квалификацией и мотивацией персонала — как специалистов бэк-офиса (прежде всего маркетологов), так и сотрудников, непосредственно общающихся с клиентами в торговом зале.
Какими инструментами сбора клиентских данных располагает современный ритейл вообще и ваша компания в частности?
Одним из базовых инструментов в данном случае является карта лояльности покупателя, которую используют, наверное, большинство торговых сетей. Но вместе с тем это лишь основа, своего рода идентификатор покупателя, на основе которого можно пытаться собрать различную информацию о нем. А сбор остальной информации, которая привязывается к этому идентификатору, по сути и связан с технологичностью функционирования современного ритейла. Для этого применяются самые разные методы и в последнее время все больше те технологии, которые активно вторгаются в нашу повседневную жизнь. В основном связанные с использованием мобильных устройств.
Сотрудников торгового зала мы сейчас оснащаем планшетами и в связи с этим вводим новую ролевую функцию капитана (вспомним, что наша сеть называется «Кораблик»). На исполнение этой роли каждый день назначаются разные сотрудники магазина, и он ведет общее оперативное руководство деятельностью работников торгового зала, отслеживает пополнение полочного пространства в соответствии с планограммой выкладки и решает вопросы, возникающие при непосредственном общении с клиентами. Планшет мы позиционируем как основной рабочий инструмент капитана при решении его задач.
Здесь как раз обозначаются основные проблемы, связанные с генерацией и правильным использованием клиентских данных, о которых я уже говорил. Имея в руках планшет, гораздо легче прямо на месте зарегистрировать выданную новому посетителю карту лояльности. Это куда эффективнее, чем полагаться на то, что он, может быть, когда-нибудь сам активирует ее на сайте. Каких-то специальных данных для роли капитана мы не генерируем, но их подбор как по содержательному наполнению, так и по оперативности предоставления очень важен. Тут мы как раз и видим, что определяемые нами клиентские данные не живут отдельно. Общаясь с клиентами и отслеживая их покупки, надо одновременно следить за выкладкой товара, иметь информацию об остатках на складе магазина и в других торговых точках сети, а также о выполнении другими работниками торгового зала оперативно возникающих задач.
С использованием новых инструментов тесно сопряжен вопрос квалификации и мотивации персонала, о котором я тоже говорил. Вводя роль капитана, мы стимулируем сотрудников к более глубокому и эффективному взаимодействию с клиентами. Будучи вооруженным планшетом, работник, исполняющий данную роль, при обращении к посетителю уже не может ограничиться стандартными словами: «Обращайтесь, если будут вопросы». У него появляются новые возможности и новые функции, и теперь необходимо постоянно следить, насколько качественно он использует предоставленный ему персональный инструмент. А вместе с этим смотреть и за тем, какие дополнительные данные, в какой форме и с какой оперативностью мы можем предоставить ему. Реализовав чтото технически, надо опять смотреть на результат и т. д. Поэтому подобные вещи, как мне представляется, очень важно отрабатывать на пилотных проектах.
Еще одно направление, которое мы также стремимся отрабатывать на «пилоте», связано с использованием покупателями личных мобильных устройств, прежде всего смартфонов. В данном случае я говорю не о банальной мобильной версии электронного магазина. Сейчас в некоторых торговых точках мы запускаем Wi-Fi-доступ для клиентов. Основной сценарий состоит в том, что первый раз клиент входит в «наш» Интернет, используя код своей карты лояльности. А далее посредством уникального MAC-адреса его телефона мы как минимум можем отслеживать время нахождения его в магазине и, возможно, профиль перемещения в его пределах. Потребуется ли в случае массового внедрения некая трансформация роли капитана или профиля данных, с которыми он работает, — пока не знаю, но не исключаю этого.
Информационные киоски — также интересная с моей точки зрения технология. Магазины у нас не очень велики по площади, и большого ассортимента некоторых товаров (например, детских кроватей) там не поставишь. Выходом из положения является установка таких киосков, с которыми поначалу работал только персонал. На основе пилотного проекта мы посмотрели и поняли, что таким образом можно успешно продавать товар в его отсутствие. Теперь добавляем возможность работы с киосками для самих покупателей, а следовательно, и работы с персональной информацией через личный кабинет.
Как нужно обрабатывать клиентские данные, которые вы собираете?
Отвечая на предшествующий вопрос, я не случайно не раз упомянул понятие «пилотный проект» и так же не случайно сказал о неопределенности ситуации в ряде сценариев будущей автоматизации. Дело в том, что уже сегодня мы имеем весьма богатый выбор инструментов сбора клиентских данных. Пока это в основном связано с массовым распространением мобильных устройств. Говорят, уже на подходе множество других персональных гаджетов, но сейчас работы и без них хватает.
Иными словами, сбор данных связан в основном с технологическим прогрессом. С точки зрения методологии он относительно прост, чего не скажешь о методах обработки получаемых информационных массивов. В результате объективно возникает зазор между этапами сбора и процессинга клиентских данных. Уже сегодня имея возможность относительно легко получать клиентские данные в больших количествах, мы в ритейле далеко не всегда знаем, что же с ними лучше сделать. С точки зрения теории развития бизнеса это, может быть, не очень хорошо, но такова реальная ситуация. Поэтому «пилоты» сегодня важны, как важен и итеративный подход к решению проблем вообще. Какая информация потребуется завтра капитану на планшет, как мы будем интерпретировать и обрабатывать данные, получаемые с помощью Wi-Fi-позиционирования клиента, мы точно не знаем. Но по ходу тестирования технологий определенно будем делать какие-то выводы.
Вместе с тем классы решений большинства возникающих в подобных ситуациях задач в целом известны, и их не так много. Следовательно, очень важно хотя бы грубо прикинуть, какие из них могут потребоваться в будущем. А вместе с тем определить, какими вычислительными мощностями и мощностями хранения компания обладает, насколько гибкой для разработки предполагаемого функционала является ваша информационная система, какие ресурсы для этого у вас есть и какую экспертизу в принципе можно сегодня взять на стороне. Конечно, даже если со всем этим полностью определиться, это далеко еще не решение проблемы обработки клиентских данных. Но это куда лучше, чем двигаться вслепую.
Наряду с этим существует масса методов процессинга клиентских данных, которые сегодня можно считать вполне отработанными, и мы ими тоже пользуемся. Например, отдел маркетинга, традиционно являясь автономным подразделением в отношении обработки профильной для него информации, делает сегментацию клиентской базы. И на ее основе наше подразделение организует уже чисто технологические мероприятия (в частности, проводит разного рода информационные рассылки). Программным инструментом для решения подобных задач для нас в основном является наша система, построенная на основе продукта Microsoft Dynamics CRM.
Вы упомянули возможность использования внешней экспертизы при сборе и обработке клиентских данных, и об этом хотелось бы услышать чуть подробнее. Сейчас много говорят о том, что скоро эти задачи усложнятся настолько, что будут требовать очень узкой и при этом глубокой экспертизы…
Не стану говорить об отдаленном будущем, когда все люди и предметы будут обвешаны датчиками и любая функция работы с информацией сможет быть отнесена к категории Big Data. А вот в ближайшей перспективе мы однозначно будем привлекать компании, занимающиеся рядом проблем ИТ-инфраструктуры. Это касается, например, организации Wi-Fi-сетей в наших магазинах и отслеживания поведения покупателей на уровне применения базовых технологий.
Кроме того, я считаю, весьма полезно привлекать внешних специалистов и в прикладной области. По нашим наблюдениям такие консультанты на рынке сейчас есть, они уже накопили некоторый опыт. Анализ таких проблем, как прогнозирование спроса или моделирование поведения покупателей, представляет собой совершенно особую работу с клиентскими данными. С одной стороны, для этого есть уже детально и давно разработанные алгоритмы. С другой — для конкретного бизнес-сценария всегда найдутся тонкости, учитывая которые можно повысить качество аналитики и достичь конкурентных преимуществ. Вот за этими тонкостями мы пока в основном и обращаемся к сторонним профессионалам. А базовую информационную поддержку в сфере обработки клиентских данных держим внутри нашего бизнеса.
С Робертом Сардаряном беседовал ведущий обозреватель Intelligent Enterprise Сергей Костяков
