Понятие индивидуального подхода к клиентам приобрело новое значение с развитием технологий обработки больших данных. Персональное общение, понимание личных вкусов и предпочтений потребителя уже стало реальностью цифрового маркетинга. Это особенно актуально для ритейлеров, предлагающих еду, одежду, косметику, ресторанные услуги. То есть все то, что люди покупают регулярно и чем пользуются часто. Изучив, что нравится конкретному заказчику, вы уже не будете предлагать ему скидку на продукт, которым он в жизни не интересовался.
Как это сделать? Например, если у вас ресторанный бизнес и вы хотите глубоко персонализировать коммуникацию с посетителями, обратите внимание на специализированный софт, который умеет и собирать big data, и обрабатывать данные с помощью алгоритмов машинного обучения. В этом материале мы не будем упоминать конкретных названий таких продуктов. Главное, расскажем в общей схеме, что они умеют. И еще уточним: пока таких решений не очень много, и для своего бизнеса вы вполне можете заказать или разработать подобное.
Итак, что это за данные, с которыми может работать ресторан? Все заказы, вся их история, с указанием времени. Каждый заказ проходит через кассу, и информацию из памяти кассового ПО интегрированное с ним приложение будет брать напрямую.
Следующий шаг - проработка алгоритмом машинного обучения всей имеющейся информации. То есть осуществление сегментации. Вы можете получить отчеты о том, как часто каждый конкретный клиент приходит к вам, блюда какого типа предпочитает, а что не берет никогда. Количество параметров, по которым анализируются данные, может доходить до 4-5 сотен. Зато результаты получатся бесценные.
Во-первых, алгоритмы помогут отследить регулярность посещений и спрогнозировать отток клиентов.
Во-вторых, понять, с какой регулярностью гости ходят в ваше заведение. Для кого-то норма – раз в две недели, для кого-то – раз в месяц, а некоторые появляются через день. Все эти люди – постоянные клиенты. Каждой из групп можно предлагать свои программы лояльности. Причем, «тонко настренные». Слишком щедрые скидки для всех вместо того, чтобы бороться с оттоком определенной группы гостей, могут спровоцировать убытки для ресторана, и в итоге обернуться проблемой.
За счет того, что вкусы каждого конкретного клиента можно досконально изучить, ресторан получает возможность привлекать человека именно тем, что он предпочитает заказывать чаще всего. А также на основании новых привычек. Допустим, приложение способно понять, что клиент сел на диету, постится, перешел на правильное питание, увлекся десертами, всегда берет к ужину алкоголь и т.д. Эти данные позволяют откалибровать спецпредложение и выслать его по электронной почте или смс именно в тот момент, когда гость перестал заходить в заведение.
Вовлекайте максимум клиентов. Подобные приложения для ритейла и ресторанов доказывают свою эффективность достаточно быстро, но сперва им нужно время на сбор больших данных. Это порядка 6-9 месяцев, в зависимости от масштабов бизнеса. Если вы владелец или управляете сетью кафе или ресторанов, поставьте своей целью собрать пул лояльных гостей, согласных получать индивидуальные спецпредложения через приложение. Чем больше, тем лучше. Эффективность акций напрямую зависит от количества вовлеченных клиентов, так что их должно быть 5-8 тыс. человек. В выигрыше оказываются все. Гости получают скидки, а ресторан – стабильно большую и лояльную аудиторию.
