Борьба за лояльность: как ThoughtSpot помогает с помощью аналитики создавать уникальный клиентский опыт

А. Капранов. Статья о ThoughtSpot для New Retail

02.02.2021


			Борьба за лояльность: как ThoughtSpot помогает с помощью аналитики создавать уникальный клиентский опыт			Борьба за лояльность: как ThoughtSpot помогает с помощью аналитики создавать уникальный клиентский опыт

Аналитические решения нового поколения вроде ThoughtSpot стали ответом на изменившиеся требования ритейлеров к BI-системам и в итоге изменили привычную схему работы с данными.

Борьба за лояльность: как ThoughtSpot помогает с помощью аналитики создавать уникальный клиентский опыт

Какие выгоды получает бизнес от оперативных, детальных отчетов и инсайтов, доступных широкому кругу сотрудников – в интервью с Андреем Капрановым, директором центра инновационных технологий Navicon.  

Какие запросы к анализу данных и аналитическим системам сейчас есть у розничных компаний? Как вы считаете, сильно ли они изменились за 2020 год?

– 2020 год стал во многом поворотным для всех ритейлеров. Раньше можно было подолгу разрабатывать стратегии цифровой трансформации и планировать их реализацию на несколько лет вперед. Пандемия разом увела большую часть покупателей в онлайн и заставила ритейлеров «биться» за их лояльность на новом для себя поле, совершенствуя опыт работы в онлайн-каналах.

Если раньше люди заходили в один и тот же магазин по пути с работы и покупали в нем привычные товары, то, находясь на удаленке, они открыли для себя мир огромных возможностей. Оказалось, что делать покупки можно онлайн в любых магазинах и при этом выбирать, куда и за какими товарами в первую очередь удобнее «сходить». Именно поэтому анализ данных с точки зрения выявления предпочтений своих покупателей для создания уникального клиентского опыта и повышения лояльности – это главная тема ритейловой аналитики 2020 года.

Новый подход к работе с данными был представлен на ежегодной онлайн-конференции Navicon, в которой участвовали топ-менеджеры американской компании ThoughtSpot, системного интегратора Navicon, а также представители Банка УРАЛСИБ и Департамента экономики медицины АНО «Центр Аналитического Развития Социального Сектора».

Бизнесу необходимо очень быстро принимать решения.

Традиционный способ анализа ситуации заключается в исследовании множества разных отчетов по продажам, финансам, маркетинговым активностям. Но результат исследования разрозненных отчетов зачастую не дает полноценного ответа на комплексные вопросы: например, насколько удовлетворены качеством нашей работы клиенты, которые были привлечены по конкретной маркетинговой активности и в итоге приобрели товары на определенную сумму в течение следующих трех недель после этой активности? 

Бизнесу необходим детальный анализ.

Он нужен для более глубокого понимания поведенческих особенностей каждого клиента: его покупок, оценок и отзывов, количества возвратов и их причин. Также в период неопределенности важно выстраивать особые отношения со своими поставщиками, анализировать их надежность, готовность подстраиваться под текущую ситуацию. Наконец, анализ должен затрагивать альтернативные каналы поставок, которые необходимо будет задействовать в случае возникновения проблем с существующими.

В требованиях к аналитическим системам сегодня на передний план выходят:

● скорость получения необходимых оперативных отчетов;
● доступность аналитики большому количеству пользователей вне зависимости от их ИТ-навыков (полноценный Self service);
● возможность получения инсайтов, помогающих добраться до сути происходящих изменений;
● возможность работы как с внутренними структурированными данными, так и внешними источниками.

Борьба за лояльность: как ThoughtSpot помогает с помощью аналитики создавать уникальный клиентский опыт

Можно ли удовлетворить эти запросы за счет «классических» BI-инструментов? Если нет, что еще предлагает рынок? 

– Классические BI-инструменты создавались для построения дашбордов на базе агрегированных данных. Как результат, приходилось иметь дело с усредненными данными, за которыми, например, при анализе клиентского опыта не виден конкретный человек и трудно понять, что влияет на принятие им решения о той или иной покупке. 

Кроме того, сегодня для получения ответов на некоторые вопросы нужны оперативные отчеты, и у пользователей нет времени на ожидание длительностью в несколько дней, пока дашборд будет настроен – его актуальность к этому моменту уже пропадет. 

Поэтому пользователям нужно предоставить возможность самостоятельно обращаться к данным и получать ответы на свои вопросы. Другими словами, развитие направления Self-service аналитики на основе использования естественного языка становится актуальным как никогда. Однако классические BI системы построены так, что переход к поисковой аналитике требует значительной переработки ядра системы. Поэтому аналогичный функционал классических BI-систем, развиваясь в этом направлении, все еще содержит большое количество ограничений.

Похожая ситуация наблюдается и с инсайтами: в классических BI-системах уже присутствует соответствующий функционал, но в одних он ограничен генерацией наборов простых разрезов, а в других доступен только разработчикам с ИТ-навыками, так как требует либо знаний по работе с AI-моделями, либо принудительного вызова в контексте аналитического процесса. 

В идеале инсайты должны генерироваться параллельно с работой обычного пользователя, начиная с момента входа в систему, в зависимости от того, с какой областью данных пользователь начал работать. Они должны отображаться без запроса, подсказывая пользователю, на какие моменты стоит обратить внимание. Инсайты-тренды, в свою очередь, должны подсказывать, где именно произошли изменения, и рассказывать про их характер. Наконец, в новых BI-системах можно получать инсайты-факторы, которые помогают понять, что именно повлияло на тот или иной результат. 

Например, в динамике продаж текущего периода наблюдается спад. Пользователь может выбрать период от начала тенденции до нынешнего уровня падения и посмотреть, какие именно факторы привели к этому результату. Таким образом, система сама выбирает по данным состав факторов, и нет необходимости анализировать общие, ограниченные, иногда даже сложно вычисляемые, искусственно формируемые наборы факторов, определять разбросы их изменений.

В чем отличия и преимущества ThoughtSpot?

– Среди основных преимуществ аналитических решений нового поколения, таких как ThoughtSpot, в первую очередь можно выделить следующие:

  1. Детальный анализ на неограниченном объеме данных.
  2. Полноценный функционал получения инсайтов.
  3. Получение единого ответа на каждый запрос по разным функциональным областям за счет модели данных. 
  4. Простота – возможность работы с аналитикой для пользователей без ИТ-знаний, а также возможность предоставления доступа к аналитике с соблюдением всех требований безопасности как клиентам, так и поставщикам без необходимости дополнительного лицензирования пользователей.

Приведите примеры эффективных сценариев использования ThoughtSpot в ритейле?

– Крупнейшим пользователем ThoughtSpot в ритейле является торговая сеть оптовой и розничной торговли Walmart. В компании с системой работают более 20 тысяч сотрудников, а используемое хранилище данных составляет более 60 Тб. Пользователями системы являются товароведы, сотрудники экономического и планового отделов, закупщики и другие. ThoughtSpot позволяет на предельно детальном уровне, по каждой товарной единице, определять отклонения в продажах и оперативно на них реагировать. Это делается ежедневно на уровне всех каналов и точек продаж и помогает Walmart всегда сохранять конкурентоспособность.
ThoughtSpot – это возможность сделать всех сотрудников организации создателями и потребителями собственных отчетов «в моменте». Это полноценный Self Service в масштабе компании.

Еще один яркий кейс использования ThoughtSpot есть у Canadian Tire – крупнейшей в Северной Америке розничной сети по продаже автомобильных шин. Во время пандемии она сумела увеличить объемы продаж без потери прибыли. 


Использование ThoughtSpot предоставило компании возможность максимально изучить своих клиентов – анализировать их предпочтения и на основе получаемых данных готовить персональные предложения. Компания улучшила показатели лояльности своих заказчиков, сократила до минимума отток клиентов, уменьшила затраты на маркетинг, повысив при этом его эффективность. Также за счет детального анализа продаж по каждой единице товара Canadian Tire оптимизировала ассортимент в точках продаж и складские запасы.

Борьба за лояльность: как ThoughtSpot помогает с помощью аналитики создавать уникальный клиентский опыт

Если розничная компания уже использует BI-систему и хочет дополнить ее возможности ThoughtSpot, не возникнет ли у них «противостояния»?

– Все крупные розничные сети, с которыми нам приходилось сталкиваться, не один год работают с одной, а иногда несколькими традиционными BI-решениями. Они прекрасно справляются с разработкой корпоративных дашбордов и регулярных отчетов. ThoughtSpot – это возможность сделать всех сотрудников организации создателями и потребителями собственных отчетов «в моменте». Это полноценный Self Service в масштабе компании. 

ThoughtSpot не конкурирует с существующими BI-системами, а решает задачу создания полноценной Data Driven организации. Целью внедрения ThoughtSpot является получение большей выгоды из больших данных за счет предоставления всем сотрудникам предприятия возможности доступа к инсайтам и принятия решений на их основе.                                                          

Свяжитесь с нами

В результате бизнес получит повышение эффективности работы персонала на десятки процентов, рост лояльности клиентской базы, а также снижение затрат.

Андрей Капранов, директор центра инновационных технологий Navicon

Статья опубликована на интернет-портале New Retail

Проект Navicon и Simple Group стал победителем премии «Проект года» GlobalCIO

Российские компании начали тестировать возможности ThoughtSpot

Аналитика нужна не только топ-менеджерам: как BI-инструменты проникают вглубь департаментов

Navicon завершил проект внедрения MS Dynamics 365 Business Central в Simple Group

Виктор Назаренко назначен руководителем направления Salesforce в Navicon