Что нужно для эффективной работы над О2О-проектами

Высшая школа экономики и Segmento изучили опыт российских компаний, которые используют O2O-сервисы в маркетинге. Оnline-to-Offline (О2О) маркетинг — один из наиболее действенных способов воздействия на потенциальных покупателей, которые живут сразу в двух реальностях — в физическом мире и в онлайн-пространстве.

В марте этого года Высшая школа маркетинга и развития бизнеса ВШЭ и компания Segmento запустили Дискус-клуб Online-to-Offline для разработки профессиональных подходов к технологическому маркетингу. Результатом первого сезона работы стало исследование основных бизнес-практик O2O. Это первая попытка дать ответы на вопросы, которые сегодня стоят перед бизнесом в данной сфере. Публикуем основные выводы.

В России существует достаточно большое количество технологий для связи онлайна и офлайна через цифровое взаимодействие.

На рынке выделяется несколько крупных компаний — не более 20% от общего объема, однако большую его часть занимает «длинный хвост» небольших сервисов.

Игроки находятся в фазе вертикальной интеграции — они переходят от реализации непосредственно данных к сервисным моделям, позволяющим их клиентам использовать информацию более эффективно, а самим сервисам — получать большую норму прибыли.

Основными заказчиками подобных услуг выступают производители продовольственных товаров повседневного спроса, непродовольственных товаров, косметики, одежды и обуви, лекарственных препаратов, автомобилей и комплектующих.

1. Правовые и этические ограничения использования данных. Проекты с использованием технологии Big Data регулируются нормами федерального закона «О персональных данных». Поставщики данных не могут предоставлять информацию о пользователях как есть (с указанием возраста, пола и пр.) — только обезличенные данные; на этапе получения данных необходимо согласие человека на работу с информацией о нем, что не всегда возможно даже в онлайн-режиме.
2. Несовершенство технологии анализа Big Data. Если в проекте используют данные от нескольких поставщиков, после рекламной кампании отделяют тех, у которых реклама была эффективной, от тех, у кого она не сработала. Возникает проблема синхронизации — сложно соотносить информацию из разных источников, и это требует определенного времени.
   
3. Эмоциональный компонент при покупке и триггеры окружения. Потребитель может потратить много времени на поиск информации о товаре, выбор магазина и лучшей цены, но часто финальным триггером становится что-то, что совершенно невозможно предугадать. Пока Big Data не может трактовать эмоциональные проявления человека, прогнозировать их появление и оценить влияние.
4. Недоверие потребителей к технологии обработки данных. Таргетированная и контекстная реклама, рекомендации товаров (составленные на основе истории поиска) — пользователи видят в этом манипуляцию со стороны продавцов и больше не хотят быть объектами навязывания чего-либо. Как результат, они ограничивают активность в соцсетях, пользуются прокси-сервисами, vpn, анонимайзерами и блокираторами рекламы. Это затрудняет сбор данных.
   
5. Особенности российской инфраструктуры в О2О-проектах. Низкий уровень автоматизации выгрузки данных в компаниях, что увеличивает стоимость получения данных. По мнению экспертов Дискус-клуба, она может составлять до 70% бюджета всего проекта.

Широкому применению О2О-методов в маркетинге мешают следующие проблемы:

Сложность структурирования огромного массива данных.

Нехватка специалистов, обладающими компетенциями на стыке маркетинга, психологии и анализа данных.

Завышенные ожидания. Часто компании ждут позитивного результата уже с момента внедрения технологий, но говорить о первых результатах можно только через 2-3 итерации работы с данными.

Отсутствие потребности. Некоторые категории товаров (сегменты «премиум» и «люкс») по-прежнему продаются с помощью личных встреч и общения с персональным менеджером.

Предварительная работа с данными требует отдельного бюджета для подготовки «чистой» базы. В ритейл-компаниях, которые продают сервисы для О2О-продвижения (например, X5 Retail Group), этим занимаются специальные отделы.

Рынок О2О-проектов в России сегодня находится на стадии, которая характеризуется отсутствием равновесия между спросом и предложением. Этот дисбаланс выражается в постоянном появлении новых игроков (технологий), конвергенции онлайна и офлайна, отсутствии стандартов, большой разрозненности продуктовых предложений. Эксперты клуба выделили несколько трендов, которые способны существенно изменить рыночный ландшафт по мере его движения к равновесию (зрелости):

• Кросс-девайс-коммуникации — бесшовное определение пользователя на разных устройствах.
• Технологическое развитие может тормозиться регуляторными вмешательствами, например запретом на маркирование и отслеживание устройств пользователя, установленным самим пользователем и/или законом.
  

• Данные должны выйти в офлайн. Уже сейчас офлайн-ритейл начинает экспериментировать с персональными скидками, сделанными на основе анализа больших данных, в том числе данных об онлайн-поведении. Сюда же можно отнести AR/VR-технологии мерчендайзинга и распознавание лиц и образов на основе искусственного интеллекта, что может трансформировать нишу мерчендайзинга. Начинают задумываться о персонализации и в офлайне.
• Будут активно развиваться модели поведения ROPO (Research Online Buy Offline и наоборот). В связи с этим поведенческая экономика столкнется с новыми вызовами.
  
• В будущем офлайн-торговля будет очень похожа на онлайн-шопинг — анализ и персонализация на основе данных из сотового телефона.
  

• Разработка персонализированных предложений и сервиса для потребителя на основе анализа его покупок, поиска в интернете, «цифровых следов» и пр.
• Более быстрые и относительно дешевые способы доведения маркетинговой информации до целевой аудитории.
  
• Учет всех офлайн-конверсий, более точное таргетирование.
  
• Укрепление репутации бренда за счет более широкого распространения информации о бизнесе — одновременно и в онлайн-среде, и в физическом пространстве.
  
• Обеспечение дополнительного трафика в магазины за счет потенциальных клиентов, предпочитающих искать информацию о товарах в поисковых системах.
  
• Возможность собирать больше данных о покупательском поведении, появление прогнозов о действиях потребителя.
  
• Оценка эффективности онлайн-рекламы за счет подсчета офлайн-атрибуции и оценки результатов рекламы в онлайне.
  

В ходе исследования эксперты Дискус-клуба сформировали также рекомендации для повышения эффективности работы над проектом.

Специальный бюджет на проект, который должен покрывать не только затраты на покупку/получение и подготовку данных, разработку и реализацию кампании, но и предусматривать эксперименты.

Небольшое количество поставщиков данных. Лучше сосредоточиться на 1–2 поставщиках.

Использовать разные методы сбора и анализа данных. Необходимо анализировать не только внутреннюю информацию (история покупок CRM, поведение на сайте и пр.), но, например, включать данные от оператора фискальных данных (как констатация факта покупки), от сотового оператора (мониторинг поведения в интернете), добавлять результаты глубинных интервью (чтобы понять мотивацию и инсайты).

Применять sales lift для оценки результатов кампании. Оценивать влияние digital и других видов рекламы на продажи в розничных точках.

Обратная связь от всех сторон проекта.

Открытость и образование кадров на специализированных профессиональных программах.