LOGO

Почему Big Data - один из важнейших инструментов в eСommerce

Игорь Бахарев
27 Марта 2020, в 01:10, в Новости e-commerce, в сюжете: big data, советы

Данные в электронной коммерции - один из важнейших источников знаний о покупателях, который даёт возможность для более полного и плотного взаимодействия с ними. Директор по продажам компании Arenadata Михаил Гавриков рассказал о том, как использовать в eСommerce "цифровой след" пользователей и чем отличается от классического ритейла применение в этой сфере технологий на основе Big Data.

Современные покупатели непостоянны и крайне динамичны. И, что уж скрывать, онлайн-магазинам приходится гораздо тяжелее, чем их классическим коллегам. От перехода из одного офлайн-магазина в другой покупателя могут остановить расстояние, усталость, сожаления о потраченном времени. Но чтобы закрыть одну вкладку в браузере и открыть другую, особых усилий не требуется. Поэтому конкуренция между онлайн-магазинами постоянно лишь набирает обороты. 

Чтобы победить конкурентов, удержать покупателей, добиться роста чека и количества допродаж мало использовать классические инструменты. Тут нужны гораздо более действенные и эффективные технологии. Ряд особенно интересных из них построен на основе использования Big Data - больших данных, которые представители eСommerce собирают о своих покупателям и даже просто посетителях сайта. Благодаря им у онлайн-ритейлеров появляется возможность обрабатывать огромные массивы самой разнообразной информации, собираемой в специальных хранилищах данных, строить на основе неё аналитику, предсказывая поведение покупателей, возможные риски и формируя планы по дальнейшей работе. 

Отличие Big Data в eСommerce

Применение технологий работы с большими данными в электронной коммерции отличается от офлайн-ритейла, в первую очередь, источниками данных и способами их монетизации. "Наряду с данными о продажах и другими, успешно используемыми в офлайн-ритейле, мы в Lamoda, в том числе, уделяем большое внимание анализу пользовательских действий на нашей платформе (сайте, мобильном сайте и в приложениях). По сути эти данные описывают процесс выбора товара, который в офлайн-ритейле наблюдать гораздо сложнее", - рассказал Олег Хомюк, руководитель отдела исследований и разработки Lamoda.

Как уточняет Мария Артамонова, директор по IT "Утконос ОНЛАЙН", в офлайн-ритейле для того, чтобы получить информацию о посещении магазина, просмотре товаров, планограммах, полочных остатках, приходится использовать анализ изображений с видеокамер или иные способы. 

"В eСommerce же пользователь оставляет за собой цифровой след. В "Утконос ОНЛАЙН" мы можем понять, например, из какого канала пользователь к нам пришел, какие страницы сайта смотрел. Кроме того, в отличие от офлайна, в eСommerce каждая покупка персонализирована. Мы можем понять, с какими трудностями пользователь столкнулся на любой стадии оформления заказа, оперативно их устранить, вычленить паттерны, которые позволят прогнозировать поведение или решение покупателя при разных сценариях", - отмечает Мария Артамонова. 

Что анализируют онлайн-магазины

Как отмечают представители eСommerce, им приходится анализировать огромное количество данных. Это могут быть:

  • Клики;

  • Источники, по которым пользователь перешёл на сайт;

  • Страницы, которые он просматривал;

  • Количество времени за чтением описания товара;

  • Добавление в избранное;

  • Поисковые запросы;

  • Наиболее популярные адреса и интервалы доставки;

  • Самые востребованные промоакции, на которые покупатели обращают внимание.

Всё это помогает выявить особенности поведения пользователя на сайте. В конечном счёте онлайн-магазинам приходится работать с десятками терабайт информации о пользовательских сценариях, доступных для анализа.

Один из популярных источников Big Data для eСommerce - это анализ совершённых пользователем кликов и его корзины товаров. Так, "Утконос ОНЛАЙН" регулярно проводит АВ-тесты по изменению функционала сайта, которые определяют:

  • Эффект от внедрения поиска от партнеров;

  • Эффект от онбординга в мобильном приложении;

  • Эффект от всплывающих окон.

 "АВ-тесты помогают понять, стоит ли изменять функционал нашего сайта, станет ли он более удобным, или никакие изменения не требуются. Также анализ корзины и кликов на сайте позволяет генерировать ряд ключевых факторов для моделей машинного обучения и целевого маркетинга. Например, реагирует ли покупатель на промо, сортирует ли по цене, когда в последний раз заходил в личный кабинет", - объясняет Мария Артамонова. 

Выбор товаров - определяющий для последующей покупки процесс, поэтому глубокий анализ описывающих его данных позволяет найти области для улучшения пользовательского опыта и, как следствие, всей экономики бизнеса. 

"Суммарно мы в Lamoda тестируем несколько сотен идей в год перед их выпуском на всю аудиторию, и с каждым годом это количество только растёт. Собираемые данные и их анализ помогают нам измерять фактический бизнес-эффект и принимать решения о запуске. По результатам аналитики появляются идеи по доработкам, например, можно анализировать первые пользовательские сессии, которые не привели к покупке, и пытаться понять, что именно могло бы помочь этой части аудитории сделать свой выбор", - комментирует Олег Хомюк. 

Ещё одним ставшим вполне типичным для электронной коммерции способом монетизации данных можно считать разработку рекомендательных систем и других продуктов на основе данных и машинного обучения: от оптимизации показа баннеров на главной странице до подбора релевантных товарных рекомендаций в корзине и даже письмах. 

Преимущества использования Big Data в eСommerce

Сегодня большинство онлайн-ритейлеров прекрасно понимают эффективность использования технологий, основанных на Big Data, и высоко оценивают их вклад в реализацию разнообразных бизнес-сценариев. Например, в "Утконос ОНЛАЙН" активно применяют данные о покупателях в маркетинге, что позволяет ритейлеру выстраивать собственную рекомендательную систему на сайте, основываясь на статистике покупок, создавать рекомендательную корзину. А работа с активной базой клиентов, с оттоком и с ушедшими клиентами и вовсе приносит ритейлеру большую часть дохода, помогая прогнозировать отток и оптимизировать кампании таким образом, чтобы их вернуть. 

Помимо этого, технологии, построенные на основе больших данных помогают оптимизировать и ещё ряд направлений:

  • Ценообразование: анализ эластичности спроса по цене даёт возможность увеличить маржу на несколько процентов.

  • Прогнозирование спроса и оптимизация товарных запасов позволяет повысить доступность товара для клиентов и снизить списания по сроку годности.

  • Оптимизация операций складской и транспортной логистики позволяет снизить OPEX на заказ. 

Сложности использования Big Data в eСommerce

Получить доверие бизнес-пользователей - одна из основных сложностей, которую называют онлайн-ритейлеры, говоря об использовании инструментов и технологий, построенных на основе Big Data. Ведь компании необходимо доказать, что анализ данных может повысить эффективность бизнес-направления. Лишь поняв это, бизнес-пользователи становятся готовы вкладываться с удвоенной силой в подобные технологии. И тогда существенно возрастают и скорость решения задач, и эффект применения инноваций.

Другими сложностями являются процесс сбора данных, дефицит на рынке необходимых технических специалистов и, конечно, правильный подход при построении хранилищ данных.

Похожие статьи и интервью
Драйверы интернет-торговли: откуда ждать рост?
Дмитрий Селихов (AliExpress Россия) об офлайне, блогерах, проекте "Лоукостер" и логистике
Как защитить клиентов: чеклист от Data Insight
"Одна из форм решения ситуации, которая позволит не закрывать ресторан": что вынуждает рестораторов идти онлайн
5 видов email, которые увеличат продажи в интернет-магазине
Указ о дистанционной продаже безрецептурных лекарств: разбираем текст с экспертами
Коронавирус подстегнул спрос на eGrocery: сводка последних дней
Как Amazon борется с задержками: проблемы и их решения
Приложения интернет-магазинов: рейтинг App Annie
eMail-маркетинг для программ лояльности - цифры и кейсы
8 ошибок, которые мешают эффективному продвижению интернет-магазина
Продажи через онлайн-маркетплейсы: кому и зачем они нужны
Паника охватила американский ритейл
Walmart: перемены для eCommerce
Как "новые покупатели" меняют рынок eCommerce: аналитика PwC
GfK: онлайн-рынок FMCG вырос за год на 43%
Онлайн-рынок FMCG в 2019 году: обзор InfoLine
Fashion начинает маркетплейс-гонку
Forbes назвал главных продавцов рунета
Яндекс.Касса: Малый и средний бизнес - драйверы eСommerce
Фарма готова к онлайну: аналитика рынка от Data Insight
Ecommerce Report 2019: аналитика по центральной и восточной Европе
Как ритейл готовился ко Дню Святого Валентина
От подписки до чат-ботов: за какими трендами 2020 года надо следить на практике
Какие книги лучше всего продавались в 2019 году и за последние 10 лет
Untitled Ventures и Евгений Щепелин откроют инвестхолдинг в сфере eCommerce
Как онлайн меняет IKEA: пример Великобритании и России
Сергей Колесняк (Tele2): "У телекома есть труба к клиенту, через которую можно продавать"
Рынок digital в 2020 году: аналитический отчёт
Как рос eCommerce в последние 10 лет: данные Евростата
Как "Яндекс" и Mail.ru начали конкурировать на рынке eGrocery с розничными компаниями
Найти все. Что добавить в поиск интернет-магазина
Как сеть "Верный" с помощью ИИ смогла повысить точность прогнозирования эффекта промоакций
Рынок eGrocery в 2019-2020 годах: аналитика Infoline
Андрей Павлович (Ozon): о будущем, экономике страны, трендах и логистике
Бум Pinduoduo: в китайском eCommerce меняется тройка лидеров
Сергей Лебедев (Aliexpress Russia): о прогнозах, ПВЗ в России и беспомощности российской eCommerce
Андрей Осокин (goods.ru): "Ни о какой "единой площадке" в перспективе 2-3 лет говорить не приходится"
Мерчендайзинг online — как он устроен и почему стоит обратить внимание на этот способ продвижения бренда в интернете
75% миллениалов предпочитают онлайн-покупки: данные Zebra Technologies
Мировой рынок eCommerce в 2019 году: аналитика Internet Retailer
Украинский рынок электронной торговли в 2019 году: аналитика EVO
"Ритейл-апокалипсис" набирает обороты в США: результаты 2019 года
eCommerce 2019: основные цифры
20 главных шопинг-трендов десятилетия: версия eBay
Американские компании поставили рекорд продаж
Какие товары лучше продавать через нишевые магазины?
Как протестировать десятки гипотез и не перегреть аукцион Facebook? Кейс OBI
Из offline в online… и обратно: место offline-трекинга в управлении омниканальным проектом
Как продавать товары перед Новым годом: несколько советов
Российский eCommerce: прогнозы 2005 - 2014
90% бюджета компаний чаще всего уходят на SMM и таргетированную рекламу
"Интернет-торговля в России 2019": аналитика Data Insight
Приложение "Кошелёк": 33 факта о персонализации в ритейле
Логистика в eCommerce: аналитика Data Insight
Рынок eCommerce в 2019 году вырастет на четверть: прогноз INFOLine
Интернет-торговля в 2019 году: данные "Яндекс.Маркета" и GfK
Друзья и конкуренты в российском eCommerce: аналитика Upgrade
Fashion-eCommerce: каким путём идём?
Ассортимент eGrocery-компаний в России: аналитика Infoline
Легальность, скорость, репутация: гендиректор российского офиса iHerb рассказал о планах компании
Николай Козак ("Леруа Мерлен"): Мы будем развивать маркетплейс, чтобы не проиграть конкуренцию на рынке
eCommerce захватывает российские склады
Зачем Big Data нужна ритейлу
Рынок детских товаров: аналитика Data Insight
Логисты в ожидании возвратов: как сезон распродаж влияет на обратную логистику
Электронная коммерция 2019-2020: 15 основных трендов
"Чёрная пятница" в России: первые данные
"Черная Пятница" в США: немного аналитики
Как VR-технологии меняют индустрию развлечений и ритейла
Когда ждать наплыва посетителей в "Черную пятницу": аналитика Criteo
Как объединять возможности офлайн и онлайн-шопинга: кейс Butik.ru
Онлайн-рынок бытовой техники и электроники: аналитика Data Insight
"Рынок не думает тормозить": аналитики Data Insight сделали прогноз на 2019 год
Как снизить CPM на 28% и увеличить охват рекламы: кейс М.Видео
Как запустить маркетплейс за 3.5 месяца: кейс Leroy Merlin Market
Как покупают в онлайне большие и малые города: аналитика Tiu.ru
Зеленодольское эльдорадо: что тянет онлайн-ритейл в Татарстан?
Путём Amazon: eBay начинает трансформацию компании
Российский eCommerce в третьем квартале: анализ аудитории
Продажи на онлайн-маркетплейсах к 2024 году превысят $7 трлн: прогноз iBe TSE
7 этапов принятия решения покупателем и способы влияния на них
Разные каналы доставки сообщений и почему они все важны
Китайский кроссбордер в России: аналитика Admitad
Дайте покупателям интернет-магазина кредит или рассрочку, и ваши продажи вырастут
Черная пятница в России, США и мире: результаты, различия, тренды
Семь трендов онлайн-торговли в 2020 году
Зачем бренду собственное сообщество: цифры и кейсы
Всё на экспорт: как российские продавцы торгуют на зарубежных рынках
Сезон распродаж в 2019 году станет рекордным: аналитика Adobe Analytics
АКИТ: рынок доставки еды в 2019 году удвоится
Российский рынок eCommerce: аналитика ePN