В любом бизнесе возникает острая необходимость обрабатывать большие объемы данных и информации. Все это может касаться клиентов, сделок и любой другой коммерческой информации. В крупных сетях и корпорациях невозможно обрабатывать данные традиционными способами. Сложно структурировать случайные объекты, медиа-файлы и другие данные, чтобы обеспечить должный уровень обработки, безопасности и скорости работы.

Starbucks — это самая крупная кофейная сеть, которая может похвастаться более чем 6 миллионами зарегистрированных клиентов по всему миру. Подобные объемы заставляют использовать системы для обработки информации Big Data.

Какие задачи решает система Big Data в кофейной сети?

    • Финансовая оптимизация маркетингового бюджета. Благодаря анализу всех заносимых данных в систему можно определить самые выгодные и эффективные решения в маркетинговой кампании и просто повторить их, увеличив бюджет. Для рационализации расходов Big Data помогает отсекать неприбыльные и неэффективные инвестиции в рекламу.
    • Предсказание дальнейшего поведения клиентов в следующем месяце.
    • Определение необходимости поднять стоимость на кружку кофе в следующем месяце, проводя соотношение между розничной ценой и объемом.
    • Выбор места для открытия следующей точки.
    • Определение целевой аудитории или другими словами «ядра» покупателей.
    • Прогнозирование уровня продаж в следующем месяце, году или квартале.

Кроме того, система анализа позволяет определить скрытые и невидимые даже для опытных финансистов закономерности в поведении клиентов сети. Также система дает возможность выстраивать персональные предложения для различных категорий клиентов.

Кофейная сеть насчитывает больше 21 тысячи точек, расположенных на территории 62-стран. Если обратиться к статистике, то c 2012 года было продано больше 4 миллиардов чашек кофе. Это примерно 13,3 миллиардов долларов.

Ключевая задача Big Data в сети Starbucks — это идентификация всех клиентов и отслеживание того, какие продукты они покупают, в какие-то кофейни ходят чаще других и в какое время совершают заказ. Такое понимание действий и поведения клиентов помогает более эффективно определять стратегию развития сети.

Практически каждый клиент в сети получает информативный профиль. Это позволяет маркетинговому отделу выделить целевую аудиторию и определить их основные потребности. Благодаря этому заметно увеличивается эффективность целевой рекламы.

Система скидок и анализ клиентов

Директор по аналитике и бизнес-развитию в сети Starbuks потратил огромное количество ресурсов, чтобы выстроить все данные в крупную систему. Сейчас больше половины клиентов получает выгодные предложения и скидки, потому что они являются целевым «ядром». Аналитическая сеть знает всю необходимую информацию о клиентах и методы их оптимальной классификации.

Система скидок рассчитана на взаимодействие с мобильными устройствами покупателей. Далеко не каждый постоянный клиент получает выгодные скидки и уникальные бонусы. Это связано с тем, что система определяет тех покупателей, которые могут в скором времени потерять лояльность к кофейням.

Big Data заметно упростила работу менеджеров. Раньше им приходилось постоянно готовить отчеты и передавать их в центр аналитики. Технологии Big Data позволяют автоматически отслеживать десятки ключевых показателей эффективности работы всей сети.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ