Analityka, która pomaga odpowiedzieć na potrzeby klientów – rozmowa z Marcinem Bodziakiem

Świadomość skuteczności programów multipartnerskich zwiększa się z każdym rokiem. Duża w tym zasługa PAYBACK i precyzyjnych narzędzi analitycznych, z których mogą korzystać partnerzy programu. O tym, w jaki sposób analiza zachowań klientów pozwala monitorować efekty i zwiększyć sprzedaż, opowiada Marcin Bodziak, Advanced Analytics Principal w PAYBACK Polska.

Program lojalnościowy to źródło niezwykle cennych informacji dotyczących preferencji i zachowań klientów. Wiele sieci handlowych napotyka jednak na trudności z ich analizą, a w efekcie – z precyzyjnym mierzeniem efektów swoich działań marketingowych. Z czego to wynika?

Przede wszystkim z niewystarczającego przygotowania zespołu analitycznego – a często nawet zupełnego braku odpowiednich specjalistów. W efektywnym zwiększaniu sprzedaży kluczowe są bowiem nie same dane, ale to, co można z nimi zrobić, żeby udoskonalić prowadzone działania czy strategie cross-sellingowe. Konkretne sposoby na wykorzystanie informacji zbieranych za pomocą programu lojalnościowego będą tak skuteczne, jak skuteczny jest zespół, który zarządza zgromadzonymi danymi i je analizuje.

W ramach multipartnerskiego programu PAYBACK każdy z partnerów może liczyć na pomoc prowadzonego przez Ciebie zespołu analityków.

To znaczące ułatwienie – dołączając do PAYBACK, partnerzy otrzymują wsparcie doświadczonych ekspertów i nie muszą tworzyć odrębnego zespołu po swojej stronie. Regularnie przygotowujemy dla nich szczegółowe raporty, dzięki którym mogą dostrzec i zrozumieć konkretne zachowania zakupowe konsumentów. Nasze modele analityczne pozwalają precyzyjnie odpowiedzieć na potrzeby klientów, a dzięki temu – zwiększyć ich przywiązanie do marki.

Program multipartnerski pozwala zobaczyć pełniejszy obraz rynku niż zwykły program lojalnościowy, bo nasi specjaliści na bieżąco analizują dane transakcyjne wszystkich partnerów PAYBACK. Dzięki tej wymianie informacji każdy z nich może łatwiej wyodrębnić najważniejsze dla siebie grupy docelowe, dopasować dla nich indywidualne oferty promocyjne oraz zaplanować skuteczną komunikację. Wiele zależy też od konkretnych potrzeb partnerów oraz specyfiki ich działalności. Przykładowo: sieci detaliczne otrzymują od nas raporty, które pomagają im lepiej zaplanować rozmieszczenie produktów na półkach w obrębie poszczególnych sklepowych alejek.

Mówisz o planowaniu – a co z mierzeniem skuteczności? W jaki sposób partnerzy mogą zobaczyć, które działania rzeczywiście przynoszą efekty? Dla każdego partnera obliczamy tzw. Efekt PAYBACK, czyli stosunek sprzedaży inkrementalnej – dodatkowo wygenerowanej w wyniku działań marketingowych – do sprzedaży całkowitej.

Jak to robicie?

Mierzymy skuteczność działań marketingowych porównując wyniki grup docelowych z wynikami grup kontrolnych. Najprościej mówiąc: porównujemy wyniki sprzedaży wśród klientów, którzy otrzymują oferty promocyjne oraz tych, którzy ich nie otrzymują. Metodologia jest oczywiście znacznie bardziej złożona, bo każde takie badanie odbywa się wielowarstwowo – uwzględniamy w nim m.in. podział na segmenty klientów czy sezonowe zmiany w sprzedaży. Posiadamy własne, autorskie mechanizmy losowania grup kontrolnych, które pozwalają izolować efekty działań marketingowych od pozostałych wpływów.

To jeden z najbardziej rzetelnych i wiarygodnych sposobów na mierzenie skuteczności programu multipartnerskiego. Dzięki niemu wiemy, że dziś Efekt PAYBACK wynosi średnio od 2 do 6%, a wartość koszyka zakupowego u osób posiadających kartę PAYBACK jest średnio o 8% wyższa w porównaniu do osób nie korzystających z programu.

Z jakich jeszcze narzędzi analitycznych korzystacie w swojej pracy?

Tym decydującym, najcenniejszym narzędziem jest wiedza naszych ekspertów. W PAYBACK mam przyjemność kierować zespołem doświadczonych specjalistów od analityki biznesowej. To właśnie ich umiejętności pozwalają odkrywać i analizować dla naszych partnerów coraz to nowsze szczegóły dotyczące zwyczajów klientów i ich ścieżek zakupowych.

W codziennej pracy stosujemy między innymi mechanizmy uczenia maszynowego, algorytmy wykorzystywane w obszarze sztucznej inteligencji (przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów) oraz modele behawioralne bazujące na danych transakcyjnych i zachowaniach on-line. To nowoczesne technologie analityczne, które ułatwiają pracę z ogromną ilością danych napływających do nas każdego dnia. PAYBACK to w końcu program multipartnerski prowadzony na wyjątkowo szeroką skalę, a analityka stanowi jeden z jego fundamentów.

Ta ogromna ilość danych sugeruje, że partnerzy PAYBACK otrzymują znacznie więcej informacji niż w przypadku samodzielnego programu lojalnościowego.

Tak – ale to Big Data zamienione w Smart Data. Sieci handlowe nie muszą poświęcać dodatkowego czasu na interpretację dużych zbiorów danych, bo oprócz szczegółowych raportów od razu otrzymują również przejrzyste i przydatne rekomendacje, precyzyjnie dopasowane do ich modelu sprzedaży.

PAYBACK oferuje swoim partnerom pakiet rozwiązań, z którymi szybciej mogą opracowywać i wdrażać nowe strategie cross-sellingowe. W ich ręce oddajemy technologie oraz kompetencje analityczne sprawdzone w skali globalnej, podczas licznych kampanii realizowanych na rynkach o zróżnicowanej specyfice. Dzięki temu mogą skuteczniej zwiększać sprzedaż, monitorować efekty programu lojalnościowego i dawać swoim klientom jeszcze więcej możliwości.

Czy w czasach zawirowań rynkowych, takich jak epidemia COVID-19, dane z programu lojalnościowego mogą wspomóc procesy decyzyjne?

Z danych zbieranych w systemie PAYBACK możemy uzyskać informacje dotyczące szczegółowych zachowań konsumentów, których nie można pozyskać analizując wyłącznie wystawiane paragony. Wynika to z faktu, że paragon nie jest powiązany z konkretną osobą, w związku z czym nie jest możliwe spojrzenie na dokonywane transakcje w podziale na segmenty klientów.

W czasie epidemii mogliśmy obserwować skrajnie różne zachowania. Niektórzy klienci ulegali panice lub – jak to też można określić ­– wykazywali się bardzo wysoką zapobiegliwością i dokonywali masowych zakupów pewnych towarów, w obawie przez możliwymi trudnościami w zaopatrzeniu w nie w przyszłości. Inni klienci zdawali się nie podzielać tych obaw i praktycznie nie zmienili składu swojego koszyka w porównaniu z ich wcześniejszymi zakupami. Obserwowaliśmy też wzmożone zainteresowanie pewnymi produktami, często nie pokrywające się z obiegowymi opiniami na temat zachowań polskich konsumentów u progu epidemii.

Ten przykład pokazuje, jak ważna jest segmentacja klientów i jakie możliwości personalizacji oferty dają dane uzyskane w PAYBACK. Z pewnością dla klienta, który zakupił niedawno półroczny zapas papieru toaletowego, promocja na ten produkt nie wyda się atrakcyjna, a nawet może go wręcz zirytować. Średnie wartości, które można wyciągnąć z analizy anonimowych transakcji w sklepach, często będą zaciemniały faktyczny obraz zachodzących procesów.

Epidemia COVID-19 jest znaczną anomalią, ale nieoczekiwane zjawiska wpływające na zachowania konsumentów mają miejsce na co dzień – po prostu nie zawsze jesteśmy ich świadomi, często ze względu na ich lokalny zasięg lub powszechność, jak chociażby zmiany pogody czy rytm ferii, urlopów i długich weekendów, a także wydarzenia społeczne i gospodarcze. Dlatego dobrej jakości dane z programu lojalnościowego, poddane umiejętnej analizie mogą dostarczać cenne sygnały i wspomagać decyzje nie tylko w wyjątkowych czasach.

PAYBACK wspiera Partnerów w realizacji celów sprzedażowych, budując trwałe relacje z ich klientami z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi analizy danych. Filozofia działania programu opiera się na nagradzaniu konsumentów za ich decyzje zakupowe. PAYBACK jest największym multipartnerskim programem bonusowym w Polsce – punkty PAYBACK aktywnie zbiera ponad 8 milionów osób korzystając zarówno z plastikowych kart jak i aplikacji mobilnej.

PAYBACK jest częścią grupy American Express.