Наедине с клиентом
«Основу» ИТ-системы компании «Купи жене фен» (собирательный образ современной успешной розничной сети) составляет Microsoft Dynamics AX for Retail. Внедрение последней версии решения – Microsoft Dynamics AX for Retail 2012 R3 – позволило нам не только автоматизировать работу всех торговых, закупочных и складских структур и добиться синхронности их функционирования, но и перейти к решению жизненно важных для любой торговой сети задач – «отстройке» от конкурентов и созданию базы лояльных покупателей.Мы, как и большинство розничных сетей, имеем, во-первых, дисконтные карты, по которым можно получать скидки при покупке в торговой точке, во-вторых — интернет-магазин, для работы с которым покупатели заводят личные кабинеты.
Проблема с картой состоит в том, что клиенты, даже постоянные, порой заходят в магазин спонтанно и, поняв, что не взяли ее с собой, уходят без покупки — психологически неприятно покупать что-то за полную стоимость, зная, что у тебя есть право на скидку. А отложенная покупка достаточно часто не переходит в покупку реальную.
Что касается личного кабинета, то каждый отдельный человек покупает не так уж часто, тем более — бытовую электронику. Многим не хочется из-за разового приобретения заводить аккаунт, делиться с торговой сетью личными данными... да и просто не забыть пароль для входа в кабинет (и мэйл для восстановления, которому он привязан) не так уж просто.
Поэтому даже изначально лояльного клиента приходится завоевывать несколько раз, поддерживать существование большого количества «мертвых» личных кабинетов. Ответы на опросы часто бывают маловразумительны — многие указывают первые попавшиеся варианты, лишь бы убрать надоедливое окно.
Настрой на общение
Система, построенная нами на базе Microsoft Dynamics CRM, позволила предложить клиентам стимулы для более открытого и продуктивного общения. Во-первых, мы связали реальную карточку с личным кабинетом, поэтому, даже забыв ее дома, можно в самом магазине со специального компьютера зайти «к себе» и купить понравившуюся вещь с положенной скидкой. Во-вторых, мы сделали скидки не только накопительными (до определенного предела) но и «семейными» – при покупке учитываются суммы приобретений, сделанных обладателями личных кабинетов, принадлежащих одной ячейке общества.
Разумеется, чтобы попасть в «семейную» программу, клиенты должны вводить свои настоящие личные данные, а не выдуманные, что существенно повысило качество нашей базы покупателей и уменьшило затраты на работу с «мертвыми» контактами.
Информация о появлении какого-либо товара (или проведении акции с его участием) также отправляется не только представителю целевой аудитории, но и его близким — может быть, они захотят порадовать их подарком к какой-либо дате или вспомнят, что надо сделать покупки к тому или иному событию — например ребенку к 1 сентября.
Увеличилась и информативность наших опросов. Безусловно, «мусорные» ответы встречаются и сейчас, однако реже, поскольку аналитическая система, построенная на базе Microsoft SQL Server 2014 и Microsoft Power BI, учитывает области интересов клиентов, и они получают лишь опросы на реально интересующие их темы. И не чаще раза в две недели, поскольку, как было выявлено аналитиками, более интенсивный поток опросов покупателей раздражает, а, стало быть, снижает их лояльность и качество ответов.
Андрей Зотов, Cloud.ru: Облачные платформы становятся основой для масштабирования ИИ-решений
При этом средства обработки больших данных позволяют учитывать не только «строгие» ответы на прямо поставленные вопросы, но и пожелания, высказанные в более-менее свободной форме на форуме компании, что позволяет строить картину реальных предпочтений клиентов.
Аналитика в помощь
Поскольку оповещать каждого конкретного клиента об акциях (через SMS или личный кабинет, по электронной почте) или выяснять его мнение по какому-либо вопросу, как уже говорилось, чаще двух раз в месяц маркетологам не рекомендуется, приходится очень точно классифицировать покупателей. Клиентов разбивают на «кластеры» по множеству параметров, учитывая геоинформационные данные, планы развития городов проживания и т.д. Это дает возможность посылать им персонифицированные предложения, которые с большой вероятностью вызовут интерес, переходящий в покупки.
В частности, по результатам опросов выяснилось, что спросом в интернет-магазине будут пользоваться лицензионные копии фильмов, сериалов и программного обеспечения. Поскольку магазин семейный, то многие покупатели готовы заплатить за то, что, казалось бы, и так «есть в интернете», чтобы потом не мучиться с настройкой непонятно откуда взявшегося софта, поиском кодеков для фильмов или, хуже того, заниматься изведением вирусов на компьютерах родных и близких, доставшихся в нагрузку к «бесплатному».
После полной локализации Microsoft Social Listening, средства анализа блогов и социальных сетей, мы планируем «загрузить» аналитику на базе SQL Server и Power BI еще и полноценным семантическим анализом «большого интернета» с целью выяснить отношение к компании, ее работе и инициативам.
Еще одна важная область применения наших ИТ-систем — создание омниканальной среды работы с клиентом. Каждое взаимодействие с ним, независимо от того, каким способом оно совершалось (по телефону, через соцсеть или мобильное приложение, созданное нашими программистами на Microsoft Visual Studio для всех основных платформ – Windows, Android, iOS), документируется и передается в CRM-систему. Поэтому переход от одного канала обслуживания к другому для покупателя происходит незаметно. Он может выяснить интересующие его характеристики того или иного товара в ходе разговора с консультантом на форуме или в соцсети, тут же заказать товар, получить его на дом или в условленное время в наиболее удобном магазине.
Для этого нам понадобилось «бесшовно» интегрировать базы данных интернет-магазина и торговых точек, различных сервисных подразделений и т.д. Однако поскольку все они базировались на продуктах Microsoft (Dynamics CRM, Dynamics Axapta for Retail, SQL Server, Power BI), то для нашего ИТ-отдела процесс интеграции большого труда не составил.