На основе анализа Big Data можно получить портрет потенциальных покупателей в выбранной локации

На основании различных источников больших данных — Big Data, предприятие может получить достоверную информацию о портрете потребителей, которые живут и работают рядом с торговой точкой. Рассмотрим, какие для этого есть практические механизмы.

Что Big Data может сказать о бизнесе?

Несмотря на то, что понятие «больших данных» до сих пор не получило общепринятого определения — оно само по себе по сути абстрактно, Big Data уже сейчас можно считать рабочим инструментом, позволяющим решить вполне конкретные задачи бизнеса. Получается, что практика здесь в некоторой степени предваряет теорию — что само по себе для IT-рынка крайне примечательное явление.

Типичный пример разновидности полезной Big Data – фискальные данные, которые аккумулируются на онлайн-кассах (инновационном типе контрольно-кассовой техники). Их состав определяется требованиями к реквизитам кассового чека — одного из основных носителей фискальных данных. Таких реквизитов — в соответствии с требованиями, довольно много (перечислены они в статье 4.7 Закона № 54-ФЗ, который регулирует применение онлайн-касс). В их числе — перечень и цена приобретаемых товаров, их количество, место продажи и многое другое — включая даже, к примеру, систему налогообложения магазина.

Все фискальные данные, собранные на кассе в момент формирования чека (то есть расчета с покупателем) передаются затем в Федеральную налоговую службу — которая «вычисляет» то, какую выручку магазин получил от продажи. Затем — проверяет, насколько «выручка» по кассе совпадает с отраженной в налоговой декларации (прорабатывается и уже частично внедрен механизм, по которому ФНС для налогового контроля розницы уже не нужна будет декларация — достаточно фискальных данных с ККМ).

Фискальные данные с онлайн-касс передаются в ФНС при посредничестве специальных организаций — Операторов фискальных данных. В распоряжении ОФД, как это можно себе представить, оказываются сведения по платежам с огромного количества касс — расположенных в разных городах и регионах. Это и есть «большие данные» — представляющие собой сочетание различных цифр по реквизитам кассовых чеков.

У ОФД оказывается, таким образом, большой массив статистически значимой информации, на основании которой можно производить исключительно достоверную (все «записи» на онлайн-кассах — подлинные, поскольку защищены криптографическими средствами, их крайне сложно подделать) и в достаточной мере точную аналитику — по продажам (конкретного товара или продукции от бренда), по спросу, по динамике продаж на конкретной территории.

Можно «отследить» — на основании сотен тысяч, а может быть, и миллионов кассовых чеков, в каком регионе товар имеет наибольший спрос, и где он продается лучше конкурирующих позиций. Можно посмотреть, с какими товарами в связке он продается наиболее динамично. На основании этих сведений торговое предприятие может значительно повысить эффективность ценовой политики, логистики, политики территориальной представленности. Что в конечном счете скажется позитивно на экономике соответствующей местности в целом.

Ценность информации, отраженной в реквизитах кассовых чеков — еще и в том, что на ее основании можно выявить, причем, с достаточно высокой степенью достоверности, различные косвенные показатели. В их числе — характеристики покупательской аудитории.

Например, если в чеке будет показана покупка, условно говоря, женского шампуня и крема для лица — станет очевидно, что покупка была совершена дамой (или, по крайней мере, для нее — поскольку здесь важнее не кто покупатель, а кто потребитель). Если это будет крем для женщин старше 50 лет, то «приоткроется» и возраст потребителя.

Конечно, сама онлайн-касса таких «вычислений» не делает. Но может делать — сам ОФД, в распоряжении которого оказываются статистические данные с онлайн-касс, с очень большого их количества. Статистическая значимость в данном случае — это один из критериев достоверности информации о потребителе. Только при наличии высокой достоверности информации можно обеспечить необходимое качество таргетирования в рамках кампаний по продвижению товаров и услуг — то есть, осуществить выбор аудитории, по которой будет достигнута самая высокая конверсия по предложениям компании.

Собственно, знать как можно больше о потребителе заинтересован каждый бизнес, что очевидно: если знаешь, кому продавать — то определишь, как продавать, как делать это эффективнее. Вопрос — в наличии инструментария для получения необходимых знаний. Благодаря технологиям Big Data такой инструментарий для бизнеса уже есть — ознакомимся с примерами подобных решений.

Big Data как новый инструмент для изучения портрета потребителей, которые окружают торговую точку

Сервис Persona.Портрет — принадлежащий ОФД.Ру, одному из крупнейших Операторов фискальных данных, приспособлен к выстраиванию довольно детальной картины по потребительской аудитории хозяйствующего субъекта — который использует рассматриваемый инструмент.

Сервис может показать — в привязке к конкретной локации (магазину):

• количество жителей в округе (и процент работающих среди них — то есть, имеющих стабильный доход и, соответственно, покупательную способность);
• структуру населения — всего и работающего, по полу, возрасту, доходу и иным экономически значимым характеристикам (например, наличию или отсутствию автомобиля, предпочтениям по мобильным приложениям);
• частоту покупки определенных товаров (и различными подробностями — например, по времени покупки тех или иных товаров);
• факты о путешествиях потребителей по России и другим странам;
• общий стиль жизни потребителя (в части увлечений, хобби);
• сведения о графике работы потребителей.

Совершенно очевидно, что ОФД.Ру использует Big Data, представленную не только и, возможно, не столько фискальными данными (хотя и они — по причине, как мы уже отметили выше, высокой достоверности, крайне полезны) — но и другими типами сведений. Поскольку сервис обещает показывать различные факты о пользовании мобильными приложениями — то можно предположить, к примеру, что в расчет включаются «большие» данные по Wi-Fi-радарам, по базам данных онлайн-активностей человека.

В этом и суть Big Data – в одновременной обработке больших объемов разнотипных данных — с акцентом на практическую полезность и нацеленность на решение конкретных задач. Бизнес, имеющий доступ к инструментарию, дающему такую практическую полезность, будет в обозримом будущем самым конкурентоспособным.

В свою очередь, наличие у ОФД возможностей предлагать сервисы, подобные Persona.Портрет — один из критериев конкурентоспособности оператора на рынке. Конкуренты у ОФД.Ру в части аналитики по потребительской аудитории есть — и знания для своих пользователей они поставляют также самые актуальные. Есть различные инновационные проекты операторов в данном направлении — объединяющие, к примеру, таргетинг за счет сочетания онлайновых и офлайновых механизмов оценки поведения потребителя. Такой инструментарий базируется на растущих возможностях аналитики Big Data.

Резюме

«Большие данные» в бизнесе могут быть использованы для анализа эффективности продаж товара или продукции бренда, а также для выявления характеристик потребительской аудитории. Один из ключевых и самых достоверных источников таких данных — базы записей с онлайн-касс, которые находятся в распоряжении ОФД. На основании сведений, отражаемых в реквизитах чеков ККМ — и передаваемых на обработку онлайн, бизнес может получить исключительно полезную аналитику. Практические решения для этого уже есть и несомненно, что их количество будет расти.