ДАННЫЕ — НОВАЯ НЕФТЬ. КАК BIG DATA ПОВЫШАЕТ СРЕДНИЙ ЧЕК В РИТЕЙЛЕ

Основная цель любого бизнеса — зарабатывать. Благодаря технологиям появились новые возможности.

О том, как с помощью данных о клиентах увеличивать доходы в ритейле, рассказал Андрей Байков, Senior Digital Director в McDonald’s.

Начнем с 3 фактов о Макдоналдс:

• в России сеть посещают более 1 млн. гостей в день;
• средняя частота посещений — 2 и более раз в месяц;
• средний чек — 300 рублей.

В McDonald’s сейчас нет персонализации. Но всё движется к ней.
Если раньше покупать можно было только в макавто или на кассе, то сейчас есть киоски самообслуживания, появилась доставка, запустили цифровые миниборды на макавто, сформирована возможность заказа полностью через мобильное приложение. 

«Мы всегда видели данные о количестве гостей, среднем чеке, но конкретных данных о клиентах у нас не было. Сейчас компания пришла к персонализации клиента». 

Зачем нужна персонализация? 

Чтобы улучшить пользовательский опыт взаимодействия с брендом. Чтобы давать клиентам релевантные рекомендации и поднять средний чек. 
Это сделали через мобильное приложение. Сначала там были офферы, далее появилась программа лояльности. За год его установили более 17 тысяч человек.
Чтобы привлечь людей, дарили бигмаки за установку, устраивали различные акции. 

В чем польза акций для будущего? 

Во-первых, по участию в акциях можно отследить чувствительность пользователя к скидкам.
Во-вторых, можно понять предпочтения каждого клиента.

«Нам важно, чтобы человек пришёл за акцией и купил что-то ещё. Но акция работает и для лояльных клиентов, которые воспользовались ей дополнительно, просто покупая любимый бургер». 

Акции с годами меняются. Это можно отследить по работе компании за разные периоды. Эволюция функционала акций:

• Массовые акции. Таргетинг по городу, времени, адресу ресторана и т.д. Сейчас в компании полностью отказались от акций по телевизору. Теперь всё только в приложении. 
• Сегментированные акции. По стадиям жизненного цикла пользователя,по продуктовым предпочтениям, по поводам посещений. Такие пользователи группируются по разным признакам. Например, любители бигмака или те, кто ходит только в обед.
• Персонализированные акции. Объем сегмента — 1 пользователь. За этим будущее.

Для персонализации необходимо собрать данные, которых у компании уже очень много. На их основании разрабатывается программа лояльности для привлечения новых пользователей:

• welcome-бонус;
• подробный онбординг;
• продвижение программы лояльности.

«Если мы дадим людям копить баллы по классической программе лояльности, то мы заработаем приверженность и получим положительный эффект. Мы собираем информацию о том, что люди покупают вне акций, что позволяет делать персональные предложения каждому клиенту». 

Персонализация отражается в онлайн-заказах: 

• Возможность повторить заказ. 
• Персональное сегодняшнее меню. 
• Персональные акции.
• Индивидуальный cross-sale, up-sale. 

Есть неоспоримый плюс от персонализации в ритейле. Такой бизнес очень зависим от погоды. Несмотря на функцию доставки, когда плохая погода, падают продажи. Это то, что влияет в моменте. Чтобы не потерять в продажах, нужно разослать больше акций, триггерные сообщения тем, кто находится рядом с ресторанами. Также влияет время суток и другие события реального времени. 

«Мы работаем над тем, чтобы с учетом таких событий наш back end выдавал как можно больше решений для привлечения клиентов. Мы уже провели несколько пилотных проектов, которые показали себя очень хорошо. В том числе в дождь».

Информация о потребителе собирается из разных источников: приложение, макдоставка, маркетинговые каналы — кликает ли по рекламе в интернете, пользовался ли акциями, ходит в ресторан один или с друзьями. 

Оптимальная персонализация — персонализация в режиме реального времени. В момент, когда посетитель в ресторане, когда он идет рядом, когда он открыл приложение или сайт. И если клиент выходит, ничего не купив, система отправит ему push-сообщение с триггером или персональным предложением, чтобы привлечь внимание к покупке. 

Исходя из опыта McDonald’s можно сделать следующие выводы:

• Персонализация — одна из продуктовых гипотез для повышения частоты визитов и среднего чека. Здесь эта гипотеза подтвердилась. Но не всем она нужна.
• Персонализация — это не отдельный функционал, это развитие персонализации в рамках имеющегося функционала.
• Бизнес должен быть готов к внедрению персонализации.
• Сбор данных о пользователе должен быть централизованным, формируя единый профиль пользователя из разных источников данных.
• Оптимальная персонализация — персонализация в режиме реального времени. Это то, что будет работать у ритейлеров. 

Получается, что, имея конкретные данные о каждом своем клиенте, компания может общаться с ним тет-а-тет через приложения и мессенджеры. Клиент будет доволен видеть те предложения, которые ему интересны. А у компании появится ещё один лояльный потребитель, который принесет ей прибыль.