Первое препятствие, которое следовало преодолеть, было очевидным: анали­за одной корзины недостаточно. Поездка в супермаркет в выходной всей се­мьей, покупка продуктов для нечастых вечеринок, для дня рождения ребенка или просто покупка чего нибудь вкусненького если независимо исследовать любой из этих случаев, то картина получится искаженной. Анализ одной един ственной покупки не очень то поможет разобраться в действительной жизни домохозяйства. Вместо этого следует регулярно собирать данные о множестве покупок. Во вторых, горы данных, полученных таким образом и используемых при построении моделей, не могут расти бесконечно, поскольку возможное­ти вычислительного центра 7esco ограничены. Средний покупатель заходит в супермаркет раз в неделю и покупает 40 единиц товара. Всего клубными кар­тами владеют 10 млн человек. Таким образом, в базу данных придется занести 1 мрд 600 млн единиц товара в месяц. В третьих, о чем на самом деле говорит картина покупок, полученная в результате анализа? Каким образом 7esco может связать полученные данные с решением клиента приобрести товары определенного бренда или нескольких брендов? Ошибочная логика означала бы, что выводы, сделанные на основе анализа покупок, тоже ошибочны.

Далее »

Лучшие аналитики непохожи на большинство людей. Разумеется, они хорошо разбираются в математике, но помимо этого их отличает творческий подход. Для них нет большего счастья, чем столкнуться с задачей, которая кажется неразрешимой. Аналитики мыслят так: «Если на этот вопрос мы ответить не можем, то как его можно перефразировать, чтобы ответ был найден?». После этого всегда появляется решение. В нашем случае перефразировка вопроса была как словесная, так и чис­ловая. Эксперты решали задачу, анализируя корзину, и изобрели термин «ведро». Этим неблагозвучным словом обозначалась любая характерная ком­бинация товаров, полученная из составляющих обычных покупательских кор­зин. Изначально каждое «ведро» определялось по «метке» товару массово­го производства, обладающему характерным признаком. По «метке» можно было определить, что за покупку совершил клиент: зашел ли он купить себе что нибудь вкусненькое, или же он хочет сэкономить деньги, или же он скло­нен закупать продукты в больших объемах.

Далее »

В 7esco всегда был прагматичный подход, поэтому решили, что выйти на рынок раньше других важнее, чем преподнести себя в лучшем виде, поэтому первый номер журнала «Клубная карта» был в значительной степени эксперименталь­ным и без особых претензий: 20 страничное рождественское приложение, ко­торое читатели получили с ноябрьской рассылкой 1995 года. Журнал сегмен­тирован не был, но 3 млн лучших покупателей получили дополнительные по­ощрительные купоны для читателей плюс «советы для зимнего отдыха и идеи для вечеринок». Как и все почины «Клубной карты», журнал начал приносить компании выгоду сразу же по выходу в свет. Tesco знала, что у издания есть будущее. Но что требовалось для того, чтобы идея сработала?

Далее »

Концепция «Клубной карты плюс» была радикальной, но в те годы компании, работавшие на рынке финансовых услуг, мыслили все более радикально. В 1996 году проводились эксперименты с рядом предоплатных карточек у них также было очаровательное название «электронные кошельки», предска­зывалось, что они вытеснят разменные монеты, которыми мы пользуемся при повседневных покупках. Самые знаменитые карточки назывались Mondex, их выпускали NatWest и Midland Bank при поддержке 17 других банков, распо­ложенных по всему миру. Mondex была испытана в ряде маленьких магази­нов в г. Суиндоне, 13 ООО жителей которого были владельцами этих карточек. Клиенты Переводили на карточки деньги со своих банковских счетов, пользу­ясь услугами местного банка ATM, а затем использовали предоплатные карто­чки как при скромных покупок, например, газет, так и при таких значительных, как покупка нового автомобиля.

Далее »

Шкала Рене Лайкерта, изобретенная в 1932 году, вероятно, известна каждо­му из нас, даже если мы никогда не слышали такое название. Каждый раз за­полняя отчет и указывая степень нашей удовлетворенности: очень довольны, довольны, недовольны или крайне недовольны, оценивая свои впечатления от проживания в гостинице или от тех блюд, которые нам подали во время полета, мы пользуемся шкалой Лайкерта. В этом случае на противоположных концах шкалы находятся удовлетворенность и неудовлетворенность. Шкала может начинаться с 0 и заканчиваться 10, когда нас спрашивают, например, насколько понравился нам только что увиденный фильм. В 1950 е годы техника семантического дифференциала Чарлза Осгуда вы­вела на новый уровень нашу способность экспертной оценки абстрактных кон­цепций. Что мы подразумеваем под «честностью» или «оптимизмом»? Как мы оцениваем характер того или иного политика, когда говорим, что он «непри­миримый»? Чем коренным образом отличается «дешевизна» супермаркета от «экономичности»?

Далее »

Выяснилось, что «покупательские привычки» приносят TescoorpoMHyio пользу. Этот метод анализа позволил компании лучше разобраться, какие товары раз­личные группы клиентов, возможно, хотят приобрести, но в данный момент этого не делают. Это было больше, чем просто отслеживание текущих покупок. Безусловно, «покупательские привычки» лучшее решение, хотя и не единс­твенное. Любая сегментация искусственна, поскольку все клиенты разные, но «лучшее» в данном контексте означает «наиболее эффективное». При формировании категорий «покупательских привычек» были исполь­зованы строгий математический подход, креативный анализ и старая смекал­ка розничных продавцов. Таким образом, 7esco получила возможность ина­че преподносить себя определенным категориям покупателей, и бренд стал больше соответствовать повседневной жизни клиентов. «Покупательские при­вычки» предоставляли информацию о том, чего хотят и чего не хотят от 7escoTe или иные покупательские сегменты, определяя поле будущей деятельности. С их помощью предприятие могло также задать насущные вопросы, не прибегая к интуиции. Если какие то данные выглядят необычно, Tesco сегодня гораздо больше уверена, что это не результат причудливого исследовательского мето­да, а ключ к пониманию поведения клиентов. «Раньше, если какие то данные выглядели необычно, рассказывает Пейви, я, как правило, считал, что они ошибочны».

Далее »

Один и тот же товар может говорить совершенно о разном в зависимости оттого, представитель какого покупательского сегмента его приобрел. Клиенты 7esco _ люди с самым разным финансовым положением. Для домохозяйства с ограниченным бюджетом пачка недорогого масла любимый бренд, а в дру­гом доме такое масло могут использовать исключительно для выпечки и при­готовления пищи. Выбор покупателей и компромиссы, на которые они идут, позволяют на­рисовать приблизительный портрет клиента, руководствуясь статистическими данными и интуитивными предположениями. Эти предположения следует не­устанно проверять и записывать, прежде чем корзины смогут поведать досто­верную информацию о клиенте. Это означает, что, располагая информацией о том, «что» купил клиент, аналитик должен методом логических рассуждений понять, «почему» он это сделал, поскольку подойдя ближе к ответу на вопрос «почему?», 7esco может предложить новые товары, новый ассортимент, новые цены, и тогда клиент подумает: «А почему бы и нет?».

Далее »

На этом история не заканчивается. Существует вероятность получения искус­ственных сегментов, поскольку статистически может возникнуть достаточно убедительная разница между двумя группами клиентов. Например, отлича­ется ли житель Уэльса, покупающий по мере возможности натуральные про­дукты, от жителя Шотландии, тоже покупающего натуральные продукты? Если мы можем узнать о местожительстве этих двух клиентов, вовсе необязательно учитывать данный критерий, когда рассматриваем людей в качестве потенци­альных покупателей. Новая сегментация «Стиль жизни» была полностью основана на том, что клиенты делали, а не кем они были. Этим она кардинально отличалась от старой. Новые покупательские сегменты должны образоваться в результате включения собранных данных в новую модель. Клиенты должны были сфор­мировать сегменты, а не просто относиться к существующим.

Далее »

Группа разработчиков посмотрела свежим взглядом на модель ICA. Почему бы вместо магазинной карточки с фиксированным размером кредита и вы­соким процентом не сделать все наоборот: ввести предоплатную карточку, с помощью которой клиенты сами установят для себя лимиты, и действитель­но выплаченными процентами на балансе, пока на счету было положительное сальдо? В такой схеме было дополнительное преимущество: не было никаких проблем с оценкой кредитоспособности клиентов, поскольку у них был доступ только к собственным деньгам, поэтому не возникал вопрос о том, каким кан­дидатам следовало отказать. Годовая процентная ставка не начислялась, поэ­тому «Клубная карта» не могла прослыть скупой. «Клубная карта плюс» долж­на была вместо этого стать накопительным счетом, с которого выплачивались проценты, и это больше соответствовало принципу «Всякая мелочь сгодится».

Далее »

Мы увидели, что 7esco избежала опасности потратить миллионы фунтов стер­лингов на создание хранилища данных. Среди крупных предприятий было модно тратить огромные суммы на новые компьютерные технологии, предна­значенные для создания единого хранилища данных, полученных из разроз­ненных систем. Экспертам предстояло решить еще одну проблему. Команда успешно применила кластерную технологию для обработки 1% данных. Теперь наста­ло время обработать данные обо всех 10 млн клиентов, используя 80 мерную систему. Для кластерного анализа требуются компьютеры чрезвычайно высо­кой производительности: обработать данные о 10 млн клиентов означает про­извести миллиарды операций.

Далее »