Egyetlen vállalkozás sem vonhatja ki magát a digitális átalakulás hatásai alól, és versenyképességének megőrzése, illetve javítása érdekében minden komolyabb szervezetnek előbb-utóbb hasznosítania kell az összegyűlő adatokat, mégpedig nem is akármilyen sebességgel: azok beérkezésének ütemében. A technológiai megoldások immár lehetővé teszik a nagy adatmennyiségek gazdaságos és gyors elemzését, ami egyre több szervezet előtt nyitja meg a hatékony innováció lehetőségét, a kinyert információk felhasználását a hatékonyság, reagálóképesség növelésére.
Sok helyen azzal tudják le az új körülményekhez való alkalmazkodást, hogy bár begyűjtik az adatokat, nem igazán kezdenek velük semmit. Márpedig nem az a lényeg, hogy milyen mennyiségű adatot gereblyézünk össze, hanem az, hogy a jobb stratégiai döntések érdekében miképpen hasznosítjuk azokat. Összeállításában a CIO.com magazin big data-, üzleti adatelemzési és marketingszakértőket kérdezett meg arról, miképpen hozhatjuk ki a legtöbbet a vásárlóktól begyűjtött információkból.
Személyre szabott vásárlási élmény
Az Infosys egyik felmérése szerint a vásárlók 70 százaléka átlagosan 13 százalékkal hajlandó többet költeni azoknál a vállalatoknál, amelyek megítélésük szerint kiemelkedő színvonalú szolgáltatást nyújtanak. A vásárlói adatok elemzésével személyre szabott ajánlatok és promóciók készíthetők, maximalizálhatók a kereszt- és egyéb értékesítési lehetőségek, melyek által számottevően növelhető a bevétel. A különféle adatgyűjtési lehetőségek közül a törzsvásárlói programok nyújtják a legjobb betekintést a vásárlók érdeklődési körébe, előző vásárlásaiba és vevői szokásaiba. A törzsvásárlóktól összegyűjtött adatok alapján teljesen egyénekre szabott vásárlási élmény és termékajánlatok nyújthatók.
A hagyományos áruházakat üzemeltető cégek az ügyféladatok elemzésével hatékonyan növelhetik a vásárlási élményt. Például a vevők lakóhelyének, szokásos vásárlási időpontjának és a beszerzett áruknak az ismeretében fel lehet készülni a csúcsidőszakokra, valamint optimalizálható a termékek és a feliratok elhelyezése. Ez a módszer más létesítményeknél - stadionokban, múzeumokban, repülőtereken stb. - is jól alkalmazható. Áruházláncoknál a vásárlói adatok segítenek azonosítani az egyes régiók eltéréseit, lehetővé téve a boltvezetők számára az ott lakók igényeihez igazított optimális termékkínálat kialakítását.
Adatelemzéssel jelentősen javítható a marketing- és hirdetési kampányok hatékonysága is. A leginkább lojális vásárlók költenek a legtöbbet, így a nyereségesség növelése érdekében kiemelt fontosságú a hosszú távú márkahűség kiépítése. Az áruházi vásárlások és a weboldalakon tett látogatások valós idejű elemzése megmutatja, mely árengedmények hatékonyak, ezek milyen további teljes árú vásárlásokat generálnak, valamint azt, hogy milyen különbségek vannak a vásárlási szokásokban és a nyereségességben az online és a hagyományos áruházak között. A vásárlói adatokon alapuló valós idejű információk alapján elérhető, hogy az egyes értékesítési csatornákon az oda legjobban illő promóciók fussanak, ami mindkét fél számára win-win szituációt eredményez: elégedett vásárlókat és nagy nyereséget.
Hasznos visszajelzések, tökéletesített marketing
Elemezve a vásárlói adatokat könnyen azonosíthatók azok a termékek, amelyekre az egyes vásárlóknak szükségük van, sőt az is megállapítható, hogy azokért milyen árat hajlandók kifizetni. Egy több mint 2 millió regisztrált felhasználóval rendelkező online utazási oldal jutalmazni kívánta a törzsutasokat, és az elnyert jutalmak beváltását egy egyszerű, intuitív rendszerrel kívánta biztosítani. A vásárlói visszajelzések és az online értékelések alapján a cég marketingcsapata képes volt mind a digitális vásárlói élmény, mind a törzsutasprogram továbbfejlesztésére, melynek eredményeképpen az első számú utazási weboldallá váltak.
Ugyancsak jól használható az adatelemzés azon ügyfelek azonosítására, akiket egy felmérés során a leginkább érdemes megkérdezni az új szolgáltatásokról, mivel ők azok, akik a leginkább használni kívánják ezeket a funkciókat.
A bigdata-elemzés lehetővé teszi továbbá a marketingeseknek a leendő vásárlók keresztcsatornás viselkedésének a feltérképezését, vagyis figyelemmel kísérhetik a vásárlóvá válás folyamatát, meghatározhatják, hogy mely kampányok voltak rájuk a legnagyobb hatással. Így például a digitális és nem digitális hirdetések adatainak - vásárlási előzmények, profiladatok, vásárlók viselkedése a közösségi oldalakon - összehasonlításával az eladók azonosíthatják az értékes vevők viselkedési mintáit. Ezek ismeretében speciális hirdetésekkel vehetnek célba adott profilú vásárlókat a marketingkiadások hatékonyságának növelése érdekében. Egy közelebbről meg nem nevezett vállalat a vásárlói adatainak elemzésével évente 3,5 millió dollárral tudta csökkenteni az ügyfélszerzési költségeit, és ezzel egyidejűleg 20 százalékkal növelte a konverzió mértékét.
Mint a CIO.com magazinnak nyilatkozó egyik marketingvezető elmondta, egyedi információkkal rendelkeznek arra vonatkozólag, hogy az egyes vevők mennyire elkötelezettek a márka iránt, s ezek ismeretében személyre szabott marketing- és értékesítési tevékenységet végeznek. Így például nemcsak azt követik nyomon, hogy a felhasználók mely videókra kattintanak, hanem azt is, hogy mennyi ideig nézik azokat, így jobban meg tudják ismerni a vásárlók érdeklődési körét és szándékait. A marketinganyagok tanulmányozása során mutatott viselkedés rendkívül értékes információkat szolgáltat minden egyes vevőről, lehetővé téve nagymértékben targetált marketingprogramok megvalósítását és az értékesítési hatékonyság növelését.
Új szolgáltatások megalapozása, tökéletesített ügyféltámogatás
Szakértők szerint azok az iparágak, amelyek hozzáférnek a különféle eszközök érzékelői által összegyűjtött adatokhoz, ezeket az információkat jól hasznosíthatják új szolgáltatások kifejlesztéséhez. Például egy sportszergyártó létrehozhat olyan kiegészítő szolgáltatást, amely útmutatást ad sportolóknak arra vonatkozólag, miképpen optimalizálhatják edzéseiket. Hasonlóképpen, egy egészségügyi ellátó vállalat a fitneszórák által begyűjtött információk alapján személyre szabott egészségügyi szolgáltatásokat kínálhat ügyfeleinek.
Azután itt vannak a vásárlási előzményekre vonatkozó adatok, amelyek révén a korábbiaknál lényegesen személyre szabottabb ügyféltámogatás nyújtható. Például amikor egy ügyfél valamilyen kérdésével a vevőszolgálathoz fordul, a hívást kezelő munkatárs az üdvözlésekor felidézheti, hogy az illető már X éve a vállalat ügyfele, és legutóbbi hívásakor Y termékkel kapcsolatban érdeklődött, majd megkérdezheti, hogy most is erre a termékre vonatkozólag van-e kérdése.
Kockázatcsökkentés és szervezeti hatékonyság
Sok vállalat költségeinek csökkentését reméli a vásárlási szokások minél behatóbb megismerésétől. A Capgemini felmérése szerint a bigdata-analitika a szervezeti hatékonyság és versenyképesség növelésének egyik kulcsfontosságú tényezője. Például az ügyfél-lemorzsolódás és -viselkedés elemzésével olyan ismeretekhez jutnak a vállalatok, amelyek révén maximalizálható a hatékonyság, csökkenthetők a kockázatok, valamint jobban felismerhetők és kiküszöbölhetők a csalások. Márpedig ezek az előnyök mind jelentős költségmegtakarítást eredményeznek.
Marketinganyagokba kerülő, szemléletes és érdekes infografikák elkészítéséhez szintén jól használhatók a felmérésekkel összegyűjtött vásárlói adatok. Ezeknek a közösségi médiában való megosztásával hatékonyan kommunikálhatók a cég által elért eredmények, az aktuális trendek bemutatásával pedig új vásárlók nyerhetők meg, illetve erősíthető a meglévők elkötelezettsége.
