Атомизация клиента: геном покупателя придет на смену портрету
Сегодня бизнесу для того, чтобы лучше понимать свою аудиторию, уже не хватает нескольких сегментов на базе социально-демографических признаков и объема покупок. Нужен новый уровень детализации, доходящий до генома конкретного потребителя
Фото: Тимофей Яржомбек
Цифровизация создает огромный выбор продуктов и услуг, доступных человеку на разного рода цифровых платформах. Эту трансформацию в ретейле можно описать так: от ассортимента в 100 тыс. наименований на 10 тыс. кв. м мы перешли к выбору из 10 млн наименований на экранах смартфонов, планшетов или ПК. Скачок серьезно отразился на процессе принятия решений покупателями.
Назад, в будущее
По мере оцифровывания всего, что связано с потребительским опытом, многие компании теряют способность к персонализации отношений, присущей старому формату взаимодействия, когда покупателя знали по имени, запоминали обычный ассортимент его покупок, могли дать личный совет в магазине.
Именно в эту сторону движется персонализация в digital сегодня: компании стремятся совершенствовать стратегии вовлечения потребителей, а не ставить их перед фактом «мы лучше вас знаем, что вам нужно, берите или уходите».
Для того чтобы обеспечить подход old school в новых цифровых реалиях, нужно не просто знать, какие товары и услуги пользуются спросом, но и понимать, почему их покупают, как формируется то или иное потребительское решение. Происходит ли это из-за приверженности бренду? Играют ли роль определенные цвета, стили, потребительские характеристики? Или причиной выбора стали погодные условия?
Нужно учитывать каждый возможный фактор, влияющий на взаимодействие «компания — потребитель», раскладывая этот процесс на мельчайшие составляющие.
Портрет покупателя устарел, ставка на Сustomer Genome
Потребитель голосует рублем, реагируя на качественные характеристики продукта, народные рейтинги и обзоры в интернете, авторитет бренда и советы друзей. Современным людям свойственно перед покупкой разбирать товар до атомарного уровня. Но даже самый въедливый покупатель не всегда сможет вам обосновать, почему купил именно этот смартфон, выбрал именно такое пальто или забронировал именно тот отель. В этом вопросе могут помочь данные.
Как геном человека содержит наследственную информацию об организме, по которой можно определить его развитие, так и цифровой след потребителя в части интересов и покупок также может быть декодирован и использован для расшифровки причин, по которым он выбирает товары или услуги. Все взаимодействия, совершаемые в digital, предоставляют богатейшие возможности для детального изучения природы желаний и характера предпочтений каждого из нас. Например, бронь отеля дает представление о финансовых возможностях человека, предпочтительных сценариях отдыха (в центре города — с шопингом, барами и ресторанами, или на окраине — с посещением музеев и достопримечательностей), любимых способах передвижения и привычках питания.
Все эти факторы складываются в совершенно новый тип описания современного потребителя, который в терминологии Accenture называется customer genome, или геномом потребителя. Портрета типового представителя клиентского сегмента уже мало: ответов на «что, где, когда» не хватает для настоящего «проникновения в голову». А ответ на вопрос, почему он покупает именно это и именно так, можно дать только на базе серьезной детализации, которая требует совсем других ИТ-архитектур и подходов к анализу данных, создавая ранее недоступные возможности для бизнеса.
От простого «что» к комплексному «почему»
Геном потребителя уже сегодня позволяет произвести настоящий прорыв в детализации всего, что связано с нашей деятельностью в digital, создав продвинутые методики бизнес-аналитики. Геном гораздо более персонализирован, чем предшествовавшие ему рекомендательные системы, основанные на методиках people-like-you или регрессионных моделях «с этим товаром обычно покупают». Геном потребителя позволяет повысить вероятность покупки по рекомендованным товарам на 15–20%.
80% опрошенных в рамках исследования Accenture потребителей не против того, чтобы компании использовали их данные об онлайн-покупках, информацию о перемещениях и путешествиях, а также о проживании и работе, — при условии, что это прозрачно для клиентов и значительно повысит качество их обслуживания.
И тогда компаниям откроется не только что и когда покупают люди, но и почему они это делают: мотивации и пристрастия конкретных людей, которые остаются незадействованными по одной и самой главной причине — бизнес о них попросту ничего не знает.
Кейс о своевременности и цвете
В качестве примера приведу недавний пилотный проект Accenture в сфере ретейла. Команду Accenture попросили проанализировать данные о продажах в российской ретейл-сети, работающей в сегменте одежды. Текущая бизнес-модель ретейлера предполагала на тот момент полную стандартизацию ассортимента, цен, дат пополнения коллекций, срока действия скидок и запуска промокампаний по всем магазинам во всех регионах присутствия.
Всего три-четыре недели работы с данными показали, что торговую сеть необходимо поделить на несколько основных кластеров в зависимости от товарных групп. Завозить сезонные коллекции в разные магазины нужно в разные даты, а не одномоментно по всей сети. В некоторых точках оказалось целесообразным запускать скидки на сезонные коллекции позже остальных, поскольку более высокий платежеспособный спрос в регионе (или даже районе города) позволяет продавать товары по полной цене гораздо дольше. В каких-то магазинах имеет смысл расширять ассортимент в премиальном сегменте, а в других больше уделять внимание промокампаниям. И даже цветовая гамма наиболее часто приобретаемых вещей в разных магазинах различается — продажи легко увеличить, если учесть этот фактор.
Экономический эффект от такого анализа данных очевиден: например, если всего в нескольких магазинах продлить продажи лишь одной товарной категории по регулярной цене, отложив сроки ввода скидок, то компания заработает дополнительные 5–7 млн руб. в день. И таких упущений бизнеса за счет незаметных ранее возможностей может быть гораздо больше, чем тех, что удалось обнаружить всего за несколько недель работы с данными.
Момент истины + приложение = машина
Еще один кейс класса customer genome: крупный банк поставил задачу — развить направление выдачи автокредитов. Начальная гипотеза, с которой к нам обратились, гласила: обычно семьи берут автокредит после долгих раздумий в кругу семьи и детальных расчетов на «мысленном калькуляторе»: «Какая модель нам подходит лучше всего? Сколько мы сможем выплачивать ежемесячно? На сколько лет нам можно брать подобный кредит в перспективе рождения детей?» Банк встроил в свое мобильное приложение калькулятор, который должен был бы стимулировать клиентов перебирать варианты и подталкивать к принятию решения.
Однако анализ реального поведения потребителей показал, что самая горячая точка принятия решения (zero moment of truth) — это не беседа мужа и жены дома в гостиной, а момент завершения тест-драйва с сотрудником автосалона, когда машина только остановилась, а клиент еще держит руль в своих руках. Именно в этот момент наиболее высока вероятность, что человек купит автомобиль.
Но как эмоциональная реакция человека сочетается с расчетом стоимости и сложностями оформления автокредита? Решение оказалось неожиданно простым: расчет и оформление должны происходить автоматически и практически мгновенно. И приложение нужно было делать не для клиента, а для сотрудников автосалона! В итоге его интегрировали с банковскими предложениями по автокредитам и стоками автосалонов. И теперь, если довольный тест-драйвом клиент начинает сомневаться, потянет ли он автокредит и получит ли от своего банка одобрение сделки, сотрудник автосалона может взять у него права, отсканировать приложением и мгновенно показать на экране все опции по суммам и условиям погашения по кредиту, которые сочетаются с доступными в настоящий момент комплектациями понравившейся модели. Не нужно ездить в банк, собирать пакет документов, ехать обратно в салон — ведь мотивация к покупке по пути может улетучиться. Вместо этого клиент может уехать из салона на желаемой машине сразу же после тест-драйва.
Итог: на фоне кризисного рынка, фиксировавшего в год запуска проекта снижение автокредитования на 20%, банк смог нарастить объемы выданных автокредитов на 30%!
Выводы и прогнозы
Сегодня мы находимся в самом начале пути развития customer genome — в перспективе он будет не только источником централизованных данных о клиенте, но и основой нового поколения клиентских сервисов. В дальнейшем это станет новой точкой роста конкуренции между компаниями, выходя далеко за пределы персонализации.
Уже на данном этапе развития этого подхода к работе с клиентскими данными можно констатировать, что геном потребителя станет одним из основных инструментов нового витка маркетинговых сервисов — «маркетинга ожидания», повышая конверсионность привычных для клиента операций.
Ближайшее будущее маркетинга заключается в том, чтобы уйти от «ковровой бомбардировки» потребителей через все каналы, но сосредоточиться на том, чтобы помогать клиентам быстро получать нужные ему продукты и услуги. Хороший пример — Uber. Было бы странно, если б водитель звонил вам в дверь до того, как вы его вызвали. Вместо этого Uber посылает несколько машин в ваш район на основе детальных данных о потребителях, чтобы время вашего ожидания с момента заказа было минимальным. Геном позволит персонализировать сервис таким образом, чтобы потребителям не нужно было листать каталог из 10 млн наименований на смартфоне, а анализировать только релевантные его контексту опции.
Потребителя изменить нельзя, и хороший разработчик сервисов будущего должен уметь встраивать свои решения в существующую экосистему потребления и инфополе разных групп. Без принуждения, без поучений и вторжения в личное пространство — успех возможен лишь в результате глубокого понимания человека. А функциональность ИТ-продуктов должна помогать потенциальным покупателям делать привычные для них вещи привычными способами, но на новом уровне удобства, скорости и качества.
Customer genome перспективен абсолютно в каждом сегменте бизнеса — от крупных корпораций до СМБ, поскольку сфера глубокого изучения потребностей людей сегодня одинаково плохо развита везде. Трех-четырех типов покупателей, которые традиционно выделяют бизнес по одному-двум типам измерений, уже недостаточно, а многопрофильного описания человека нет практически нигде.
Между тем в современном мире точный психологический портрет клиента для эффективного экономического взаимодействия с ним — важнейший путь развития успешных бизнес-моделей. Выбор потребителя базируется не только на рациональных, но и на эмоциональных факторах, и геном поможет помимо прочего правильно выбрать тональность и содержание коммуникации с клиентом.
Автор: Лариса Малькова, руководитель практики Digital Accenture Russia
