A Tesco-Global Áruházak Zrt. vásárlói élményért felelős menedzsere, Szőcs András szerint a megfelelően használható algoritmus felismerése után az üzleti intelligencia rendszerek tömegeket képesek megcélozni a megfelelő ajánlattal. Ez elég sokba kerül, de úgy tűnik, hogy megéri.

Amikor Szőcs András elvállalta a piackutatással és a Tesco Clubcarddal, illetve a Big Data elemzésekkel foglalkozó komplex osztály vezetését, az volt a szándéka, hogy közelebb vigye a céget a mindennapi üzlethez. Két célt tűzött ki. Egyrészt el kívánta érni az üzleti partnereknél, hogy kérdezzenek, ami szerinte elemi szükséglet. A problémák vagy az információhiány felszámolásához kérdésekre van szükség, amelyeket át lehet beszélni, majd választ, illetve javaslatot lehet adni az eszközökre és a módszerekre. Másrészt a folyamatokban olyan betekintést kívánt teremteni, amely kiválthatja a szükséges cselekvést. Erre az úgynevezett actionable insightra azért van szükség, hogy a kutatások ne legyenek annyira túlbonyolítva, amelynek eredményeit már csak maguk a kutatók képesek értelmezni. A jelenlegi projektek lezárása, összefoglalása ezért olyan nyelven történik, amit mindenki megért, valamint bennük van már a következő lépésre tett javaslat is, s a projektek sorsát utókövetik.

Szőcs András: "A big data elemzés sokba kerül, de megéri"

Szőcs András: “A big data elemzés sokba kerül, de megéri”

A Big Data és a piackutatás szorosan egymás mellett mozog, és az adott üzleti szituáció határozza meg, hogy melyik módszerrel lehet megválaszolni egy bizonyos kérdést. A kétmillió Clubcard tulajdonos tranzakció-szintű adatait folyamatosan elemezik, és csak akkor használnak piackutatást, ha a motivációkra kíváncsiak.

A Sauska Rozé, egy nagyon népszerű bor példája jól mutatja, hogy miről van szó. A készlet gyakran már azelőtt elfogy, hogy a következő évjárat megjelenne. Amikor pedig debütál az új évjárat, sok embernek elég csak annyi, hogy elérhető. Nekik szinte mindegy, hogy mennyibe kerül, biztosan megveszik, hiszen nem árérzékeny vásárlók, s már ezért az információért is hálásak szerdán, hogy péntektől a polcokon van az új évjárat. Az utána a következő szinten már olyan vevők vannak, akinek ez az információ nem haszontalan, de csak akkor jönnek be a Tescóba, ha kapnak valamennyi kedvezményt a rozéra. Az egyik esetben a big data, a másikban a piackutatás állítja elő a szükséges információt.

„A munkánk során mindig figyelembe kell venni, hogy a befektetett energia és pénz megtérül-e, amit a célzásra fordítunk. Több millió vásárló adataival dolgozunk, akikre nem lehet heti vagy napi rendszerességgel célozni. Az a feladatunk, hogy felismerjük az algoritmust, amelyet a célzáshoz használni lehet. Ha ez sikerült, akkor az üzleti intelligencia rendszerek tömegeket képesek megcélozni a megfelelő ajánlattal.”

A megfelelő ajánlat megtétele összefügg a kedvenc termékek meghatározásával. De melyek is egy fogyasztói csoport kedvencei. Amelyiket a bele tartozók a leggyakrabban vásárolják, vagy a legnagyobb tételben, mint a pékárukat? Vagy talán, amelyikre a legtöbbet költik, egy mosóporra vagy egy alkoholos ital, amely relatíve drága? Vagy az lesz a kedvenc, amelyiken a legtöbbet tudják spórolni, s még folyamatos kedvezmény is jár hozzá? A vásárlói élmény menedzser feladata, hogy a vásárlói szokások alapján – egész konkrétan a kosarak tartalma alapján – kikövetkeztesse, hogy kinek melyik a kedvenc terméke.

A preferenciák meghatározásánál releváns eredményeket hozhat a piackutatás is, ugyanakkor a Tesco forgalmának 60 százaléka átmegy a klubkártya rendszeren, amelynek segítségével pontosan látható, hogy az adott fogyasztó mit, mikor és mivel együtt vásárol meg, s ezeknek az információknak a birtokában már a motivációkról is lehet következtetéseket levonni.

„Ahol viszont valóban megkerülhetetlen a piackutatás, az a mélyebb okok feltárása. Megkérdezzük a vásárlóinkat, hogyan vélekednek a kedvenc termékükről, mit neveznének annak, és miért. Ezer válaszadó azt mondja, hogy nekem a kedvenc termékem az, amit legalább tízszer vásárolok egy évben, és több ezer forintot megtakaríthatok azon, ha erre a termékre kedvezményt kapok. Ennek alapján kidolgozzuk azt a célzási metódust, amelyet ki lehet vetíteni a kétmillió klubkártya tulajdonosra” – fejtette ki Szőcs András.

Persze a kihívás végső soron mindig ugyanaz: hogyan tudnak több vásárlót becsábítani a Tescóba. Hogyan tudják növelni a vásárlási frekvenciát, hogyan érhetik el, hogy a fogyasztó minden vásárlását nálunk intézze, illetve miként tudják rávenni, hogy egy vásárlás során több árut tegyen a kosarába. Hiszen e két tényező szorzata adja ki a forgalmat.

Minden évben készítünk egy úgynevezett brand review kutatást. Ennek az a célja, hogy megvizsgálják, miért választja őket a vásárló. A válasz persze az, hogy jó a választék, folyamatos az elérhetőség, jó a minőség és nem drágábbak a termékek, mint a konkurenciánál. Ezek alap dolgok, de külön-külön nagyon nehéz elérni őket.

A vásárlók között az tesz különbséget, hogy melyik faktor a fontosabb nekik. Ez például az élelmiszerek esetén attól függ, hogy a vásárló mennyire ínyenc és közben a pénztárcája mennyire vastag. Fontos látni, hogy mindenki másképpen értékeli, hogy értéket kap-e a pénzéért, s annak alapján ítéli meg az üzleteket. Az ár oldalhoz például több tényező is kapcsolódik: mennyi ideig tart megkeresni a kedvező árú terméket, ezért mit kellett tenni, milyen messze kell elutazni, hány óráig tart kimazsolázni a szóróanyagokból a releváns információkat, s mit lehet kapni ezért a befektetésért? Itt is személyenként tér el a reakció – mondja az igazgató.

„Amikor az adatokat elemezzük, akkor mi nem látunk konkrét embereket. Az adatvédelmet rendkívül komolyan vesszük, hiszen egyfajta bizalmi kapcsolat van a kártyatulajdonosok és a cég között. Tehát tranzakciószintű vásárlási adatokkal dolgozunk. A konkrét személyek csak akkor kerülnek elő, amikor megcímezzük a borítékot, amelyben személyre szabott információk vannak. Ez nem feltétlenül jelent egyszerű kedvezményt, lehet egy üzenet, egy információ vagy egy kedves gesztus (például névnapi jókívánság)” – mondja az igazgató.

Közvetlenül a vásárláshoz kapcsolódva is megjelenhetnek személyre szabott ajánlatok. A tavaly ősszel indított kasszakupon rendszerben a vásárlást igazoló blokk átadása után nyomtatják ki a kupont, amely személyre szóló kedvezményeket kínál a kártya tulajdonosának. A kasszakupon kedvezmény például az adott fogyasztó által leggyakrabban vásárolt termékre vagy a következő vásárlás végösszegére vonatkozó kedvezmény, melyet a Clubcard használatával történő vásárlások alapján generál a rendszer.

A lehetőségek száma gyakorlatilag végtelen, így még inkább személyre szabott kedvezményeket kínálhatunk vásárlóinknak. Ha például azt látjuk, hogy valaki megvette élete első pelenkáját a Tescóban, feltételezhetjük, hogy gyereke született, és így belekerül a kismamáknak-kispapáknak létrehozott klubunkba, ahol releváns ajánlatokkal és kedvezményekkel jutalmazzuk, figyelembe véve, hogy hány hónapos a gyermek. Visszahívjuk egy olyan alkalommal is vásárolni, amikor egyébként nem biztos, hogy eljött volna a Tescóba, hanem leugrott volna a sarki kisboltba.

A big data megfelelő kezelése nem olcsó, de ami még inkább elriasztja a felhasználókat, az a megállíthatatlanul bezúduló adatfolyam, amivel kezdeni kell valamit. Ha például megjelenik a piacon a meggyes ízű túró rudi, akkor el kell dönteni, hogy ki szeretheti? Abból lehet rá következtetni, hogy ki iszik meggyes üdítőitalt, és ki vesz sima túró rudit, s e két körnek mekkora a metszete. Ennek meghatározása programozást igényel. A Tesco szakemberei arra törekszenek, hogy először kidolgozzanak egy alapelvet – típus kérdéskört –, amit különböző esetekben le tudnak futtatni. Ebben nagyon nagy versenyelőnyük van a nemzetközi háttér miatt, hiszen az egyes országokban működő részlegek folyamatosan megosztják egymással a tapasztalataikat. A vásárlói mintázatok gyakran ugyanúgy működnek Magyarországon, mint Angliában. Ha valamelyik országban kitalálnak egy jó keresztvásárlási kombinációt, egy jó metódust, amire mások talán nem is gondolnának, akkor azt megosztják a többi országban dolgozó kollégákkal. „Persze előfordul, hogy kipróbálunk valamit egy limitált vásárlói körön, és nem válik be” – vallotta be Szőcs András.

Bábel-Szücs Szilvia

Ez a tartalom eredetileg a Marketingkutató magazinban jelent meg.