Если вы зайдёте на веб-сайт крупного розничного продавца, то с высокой вероятностью увидите результаты применения облачных технологий в бизнесе в виде персонализированных предложений, детально продуманных акций, высокой производительности встроенных сервисов индивидуального подбора товара и так далее. Для повышения эффективности работы интернет-портала привлекаются инструменты Google, Microsoft, Amazon Web Services и других поставщиков.
Каждый разработчик технологии облачных вычислений тратит много времени и денег на то, чтобы заинтересовать ритейлеров новыми идеями и возможностями.
Но как самим ритейлерам извлечь выгоду из облачных вычислений? Стоит ли с этим вообще связываться? Мы уже рассказывали вам, как за 10 минут разобраться, нужны ли вам такие инструменты. Также мы рассматривали все виды технологий IaaS, PaaS, SaaS и других, их главные отличия и особенности. Теперь пришло время узнать, каким образом реальные компании добиваются успеха благодаря преимуществам облачных технологий на примере розничных организаций.
Машинное обучение
Как и любой другой бизнес, ритейлеры пристально изучают показатели эффективности и производительности каждый день. Они стремятся вовремя распознавать сезонные тенденции, учатся понимать категории, уровни запасов, логистику, анализируют людей на каждом уровне их взаимодействия с компанией. Столь углублённая аналитика имеет решающее значение для успеха любой торговой организации, но возможности машинного обучения меняют правила игры.
Понимание и исследование Big Data (больших массивов данных за короткий промежуток времени, например, секунды) может выявить тенденции, которые человеческий глаз (даже с очень впечатляющим статистическим навыком) просто неспособен вычислить. Найти изъяны или ценные источники информации легко, когда вы в самом начале пути оптимизации для ряда продуктов — аномалии здесь ещё совсем очевидные и явные.
Со временем статистические модели «замыливаются». Хотя в целом хороший аналитик определит наиболее рискованную область анализа и изучит её более пристально.
Вот только машинное обучение поможет вам продвинуться куда дальше, сделав возможным поиск шаблонов данных среди миллионов взаимодействий в кросс-стековых массивах информации о ваших клиентах. Если что-то выходит за пределы того, что может учитывать человек, то со скоростью, которая не может быть сопоставлена традиционным статистическим методам, это вычисляется и обрабатывается.
Если машинное обучение может добавить «мозги» вашей команде, то облако может добавить «силы».
Чтобы найти следующую существенную оптимизацию, вам может потребоваться пройти тестирование и выполнить процесс «обучения» алгоритма на самых разных наборах данных огромных объёмов. Следует сказать, что для понимания данных о поведении потребителей и выработки правильной стратегии выбора и тестирования этих кластеров данных всё ещё требуются как хорошие деловые знания, так и навыки работы с данными для управления влиянием тестирования на доход.
Просто облачные вычисления предоставляют гибкость и мощь для вызова различных технологий и возможностей обработки за часы, даже минуты, но никак не недели.
Автоматизация
Быстрая скорость обработки данных приводит нас к следующему преимуществу облачных технологий — способности превращать аналитические исследования в эффективные (и невероятно точные) действия.
Основные платформы цифрового маркетинга, такие как маркетинговая платформа Google и Facebook, построены на облачной инфраструктуре, что упрощает маркетинговую деятельность для использования облака. Например, многие продукты SaaS (программное обеспечение как услуга) работают в одном из трёх основных облаков — AWS, Azure и GCP.
Современные инструменты SaaS делают идею массовой персонализации свершившимся фактом и обыденной реальностью для продвинутого ритейлера.
Под «массовой персонализацией» имеется ввиду личные профили каждого отдельного клиента. Вот эти все объявления и электронные письма, которые вы получаете персонально с подборкой на основе предыдущих интересов и решений — и есть результат автоматизации действий после глубокого и подробного анализа при помощи облачных технологий. Это те самые предложения, которые предвидят наиболее вероятную сделку с конкретным клиентом. Они подталкивают потенциального покупателя к совершению покупки.
Ритейлерам выгодно превратить машинное обучение в инициированные ответы и тесты, чтобы использовать цифровые инструменты для активной продажи клиентам, а не для того, чтобы клиент делал лишнюю работу — вот, почему облачные технологии так популярны в розничных компаниях.
Например, Google Marketing Platform, GoogleAds и Facebook имеют алгоритмы TargetCPA и TargetRoAS, которые обрабатывают данные практически в реальном времени. Google Analytics обладает «качеством сеанса», которое позволяет создавать аудиторию с высокой вероятностью покупки или завершения действия.
Существует множество свидетельств того, когда этот подход приводит к реально завидным результатам для розничных продавцов: недавнее исследование Salesforce, проведенное на 500 миллионах потребителей, например, показало увеличение средней стоимости заказа на 14% — вот, что дают облачные технологии.
Любопытно, но столь тщательно отобранный и специально разработанный маркетинговый процесс соответствует тому, что клиенты в целом требуют от розничных продавцов. Грубо говоря, так мы можем гарантировать выполнение обещаний, которые мы даем, когда запрашиваем разрешение на рынок для потребителей в рамках Общего регламента по защите данных — нам нужно предложить что-то ценное потребителю в обмен на предоставление доступа к его персональным данным.
Какие компании могут использовать облачные технологии?
«Сервис как услуга» подходит сейчас любым компаниям разных масштабов. Цифровые маркетологи уделяют всё больше внимания соединению фактических (то есть собранных) данных с инструментами интернет-маркетинга.
Основной плюс облачных сервисов — это не столько инструменты для системных интеграторов и разработчиков программного обеспечения, сколько возможность трансформировать маркетинг из обычного традиционного свода правил и условий в конкретные результаты машинного обучения и автоматизации.
Подобных результатов можно достичь и с обычным подходом, применяя локальные хранилища данных и оффлайн-инструменты, но с неуклюжими (особенно в безопасности) и зачастую дорогостоящими последствиями.
Примером этого может быть улучшение вашей CRM-программы. Вот, что говорит маркетолог Ричард Уитон (Richard Wheaton) из The Drum Network:
«Интернет-магазин порой доволен и 20% конверсией на прочтение в email-кампании. Но это все равно оставляет 80% ваших постоянных клиентов в неведении о вашем предложении. Что же вам делать с этими 80-ю процентами?
Удерживать данные внутри CRM, чтобы отправить еще одно электронное письмо? Но это может быть не самым разумным подходом. Центральное хранилище информации об аудитории в облачной платформе позволит вам нацелить недостающие 80% с помощью различных тактик заинтересованности.
Может, покажете им 5-8 рекламных баннеров в течение следующих 5 дней? Или измените стратегию назначения ставок в соответствии с их условиями поиска. Или перенастройте их следующий опыт целевой страницы. Там, где применяются облачные технологии, это совсем не тупиковая ситуация!»
Такое, конечно, возможно и с существующими отлаженными и отполированными системами CRM, которые у вас могут быть установлены. Но связывание компонентов стека Martech вместе, чтобы экспериментировать с новыми активациями для клиентов, является одной из ключевых целей любого проекта централизации. И это значительно дешевле в облаке, потому что первоначальные затраты на установку стремятся к нулю (бесплатны!).
Неочевидное преимущество использования облачных технологий в ритейле
Важно постоянно изучать тактику, которая наиболее эффективно закрывает сделку продажи в самых разных обстоятельствах. Для того нужно понимание клиентского поведения и постоянные тестирования.
Варианты определения характеристик аудитории и развертывания самого широкого спектра тактик цифрового маркетинга безграничны при подключении к облаку. Узнайте про облачные технологии в компании ИТ-аутсорсинга.