Построение стратегии локализации, основанной на
данных
Несмотря на очевидные преимущества от локализации предложения,
многие компании с одной стороны не собирают систематически
необходимые данные, такие как история промо или планограмм,
с другой – не обладают необходимыми инструментами и компетенциями
для анализа и получения ценной информации из всего массива
доступных данных. Преимущества от использования стратегии
локализации можно получить, если приобрести или разработать
информационные системы в соответствии с их специфичными
требованиями и ограничениями. А чтобы создать полностью
кастомизированный сервис, необходимо сотрудничать со сторонними
вендорами.
И даже наличие соответствующих инструментов не гарантирует
достижения желаемого результата. Необходимо, чтобы вся компания
была настроена на изменение и использование аналитики для
поддержки принятия решений в рамках основных бизнес-процессов.
Это предполагает соответствующую организационную подготовку
и внедрение поддерживающих бизнес-процессов.
Как показывает практика, те компании, которые придерживаются
перечисленных ниже принципов, наиболее успешны во внедрении
стратегии локализации на базе аналитики:
- Использовать концепцию аналитических спринтов.
Быстрая разработка и тестирование прототипов для получения
быстрых результатов и понимания, что работает, а что
– нет. Каждый спринт – это одна небольшая задача.
- Внедрить принципы локализации на базе аналитики
в операционные процессы. Менеджеры должны принимать
решения, основываясь на данных и аналитике в течение
всего года в рамках операционных процессов, а не только
во время годового планирования и пересмотра категорий.
Это предполагает, что инструменты локализации не должны
усложнять операции и бизнес-процессы.
- Быть последовательными. Независимо
от того, какие данные и инструменты используются для
принятия решений по локализации в рамках различных категорий
или отделов коммерческого блока, результаты, которые
видят покупатели в магазине, должны быть согласованы
и нести целостный покупательский опыт.
- Комбинировать все доступные источники информации.
Совместное использование при анализе различных источников
данных – чеков, программы лояльности, онлайн-канала,
маркетинговых исследований – может обеспечить дополнительное
понимание, недоступное при анализе только одного типа
данных.
- Не забывать про принцип «мусор на входе,
мусор на выходе». Решения, построенные на данных,
ничего не стоят, если они основаны на некорректных и
неполных данных. Первый шаг в любом аналитическом проекте
– это анализ входных данных и, возможно, дополнительное
обогащение и корректировка как самих данных, так и процессов,
связанных с получением и хранением информации.
- Понимание баланса между ценностью результата
и сложностью его получения. Аналитики могут
предлагать сложные методики и инструменты, но зачастую
гораздо более простые подходы могут обеспечить хорошие
результаты при том, что они будут проще как во внедрении,
так и в освоении бизнес-пользователями. Поэтому всегда
необходимо помнить о балансе между возможным результатом
и сложностью его получения и внедрения в бизнес.
Всё возрастающее давление со стороны онлайн и существенно
меняющиеся шаблоны поведения покупателей в постCOVID-период
снижают маржинальность традиционного ритейла. Это значит,
что он в свою очередь должен получить максимум прибыли из
каждого метра торговой площади, которая есть в его распоряжении.
Один из способов это сделать – использовать анализ больших
данных для лучшего понимания своих покупателей и их предпочтений.
Ведь только так можно вовремя дать им именно то, что они
хотят в удобном им месте и в удобное им время. Для этого
компании должны переходить к стратегии локализации предложения
за счёт внедрения аналитических инструментов и поддерживающих
организационных и процессных изменений. Компании-первопроходцы
этого движения будут новыми лидерами рынка и смогут с уверенностью
смотреть в будущее.