Кейс компании Saturday

Внедрение Predictive Customer Intelligence для роста продаж.
Кратко о компании
Saturday Co. Ltd — одна из трех крупнейших китайских компаний по производству и продаже женской обуви. Включает в себя 13 региональных подразделений и около 1800 магазинов. В последние годы также осваивает рынки женской одежды и косметики.

В 2015 году Saturday запустила внедрение технологии Predictive Customer Intelligence, чтобы повысить эффективность своих продаж и задействовать новые каналы.
Новые возможности
В Китае очень быстро растёт число пользователей Интернета и мобильных устройств, примерно на 23% ежегодно. В 2012 году их было 247 миллионов, а в 2015 — уже 460 миллионов, почти в два раза больше. Среди женщин в возрасте от 22 до 40 лет показатели ещё более впечатляющие: ежегодный прирост интернет-пользователей здесь составляет 50%. И именно эта группа — основная целевая аудитория Saturday.

Для компании, как и для её конкурентов, это огромные возможности.

С одной стороны, большинство клиентов пока не готовы покупать обувь и одежду только онлайн: им хочется посмотреть вещь вживую, подержать её в руках и примерить до покупки. С другой — хорошо организованная кампания в Интернете и мобильных приложениях помогает привлечь покупателей в ближайший магазин.

Поэтому Saturday теперь ориентируется на бизнес-модель O2O («online-to-offline», «из онлайна в офлайн»). Её же выбирают и многие другие китайские ритейлеры. Суть этой стратегии в том, что компания контактирует со своей аудиторией через разнообразные онлайн-каналы. Цель этих контактов — привлечь клиента, привести его из Интернета в офлайновый магазин компании для покупки.
В чём сложность?
Объясняет г. Вэн Зу (Wen Zhu), руководитель проекта компании Saturday:

«Теперь, чтобы добиться успеха, ритейлерам модных товаров жизненно необходимо глубоко понимать психологию клиента, его поведение и привычки. Предпочтения потребителей меняются так быстро, как никогда ранее; поколения клиентов, родившиеся до 1990-х, в 90-е и после 2000 года, различаются весьма сильно».

Чтобы лучше понять своих клиентов и сделать продажи успешнее, Saturday давно инвестирует в исследования, собирает информацию о целевой аудитории. Однако в какой-то момент маркетологи компании осознали, что им не хватает аналитических инструментов, и поэтому отдача от их исследований ниже, чем могла бы быть. Разные исследовательские команды использовали различные инструменты, а иногда приходилось опираться на чужие инструменты — это снижало предсказуемость и надёжность результатов.
Какие задачи хотели решить
В Saturday решили меньше опираться на субъективную информацию от сотрудников магазинов и бренд-менеджеров, а также на внешние аналитические инструменты, принципы работы которых недостаточно прозрачны (в эту категорию они отнесли, например, аналитические инструменты некоторых соцсетей).

Компании было нужно централизованное решение, которое умеет делать комплексный анализ и давать надёжный прогноз. Материалом для анализа должны были стать внутренние данные компании о клиентах и достоверные данные из внешних источников.

Кроме того, было важно получать результаты в удобной и наглядной форме, интуитивно понятной и сейлзам, и маркетологам, и дизайнерам новых товаров.
Выбор инструмента
Компания выбрала решение компании IBM — Predictive Customer Intelligence.

Особенности инструмента:

  • Собирает и комбинирует данные из многочисленных источников.
  • Создаёт профили клиентов и умеет сегментировать их, учитывая разные факторы: поведение покупателя, его веб-активность, поведение в соцсетях, демографические данные и т. д.
  • Делает выводы о предпочтениях пользователя.
  • На основе клиентских профилей, сегментации и предпочтений клиентов система делает прогноз: какое предложение будет наиболее привлекательным для клиента (и выгодным для компании).
Как шло внедрение
Первый этап
Шли консультации и разрабатывался пятилетний стратегический план. Его цели: диверсификация бизнеса (развитие новых товарных категорий), увеличение использования онлайн- и O2O-каналов для работы с ЦА. Предполагалось, что сделать это компании поможет новый инструмент.
Второй этап
В систему должны быть интегрированы внутренние данные компании о клиентах и информации о продажах.
Третий этап
Интеграция в систему данных из внешних источников.

Прежде всего на новую платформу перевели основной (и одноименный) бренд компании — Saturday. Создавая профили клиентов, в них включили самые разные параметры. Например, важной могла стать информация о том, откуда клиент родом, какой высоты каблуки она предпочитает, какие цвета ей нравятся и так далее.

Для данных из внешних источников использовался семантический анализ: он помогал оценить эмоциональную окраску комментариев в соцсетях и на сайтах: понять, положительный это отзыв или отрицательный. Такая возможность была для компании в новинку: прежде делать это в таких объёмах не удавалось, ручная обработка была слишком трудоёмкой.
Результаты
Процесс внедрения ещё не закончен, но первые результаты уже есть.

По словам Вэн Зу, большинство аналитических процедур компания могла делать и раньше. Однако серьёзным преимуществом Predictive Customer Intelligence стала полная автоматизация процесса. Теперь изменения можно отслеживать ежедневно и еженедельно, и не нужно ждать, пока у кого-то из сотрудников появится время, чтобы подготовить отчёт — система может сделать это сама, причём в любой момент, когда понадобится.

Ещё одно важное достижение: если раньше представление о клиентах было фрагментированным — разбросанным по разным инструментам и программам, то теперь вся информация собрана в одной системе. Ясное представление о любом параметре можно получить мгновенно.

Уже сейчас их маркетологи используют систему для оценки результативности онлайн-кампаний: анализируются реакции пользователей, конверсия, эмоциональная окраска комментариев и даже их содержание.

Дизайнеры компании теперь получают с помощью системы обратную связь от покупателей: понравились ли им цвета, получилась ли обувь или одежда удобной, устраивает ли такая высота каблука и т. д.
«Выяснилась интересная вещь: у каждого региона Китая есть свои предпочтения. Это помогает нам создавать товары, которые понравятся конкретной группе потребителей, что, в свою очередь, поможет нам увеличить продажи».
Вэн Зу (Wen Zhu), руководитель проекта компании Saturday
Подробнее о кейсе: https://ecc.ibm.com/
Хотите увидеть систему в работе?
Отправьте заявку — и получите демонстрацию. Система помогает персонализировать подход
к вашим клиентам.
Made on
Tilda