Цифровизация или цифровая трансформация – процесс внедрения и эффективного использования компьютерных технологий и телекоммуникационного оборудования в компании.
Для чего осуществляется цифровая трансформация
Цель цифровой трансформации – оптимизация бизнеса путем создания максимально возможного количества автоматизированных процессов с использованием цифровых технологий. Примеры цифровых технологий – интернет, мобильная связь, компьютерные программы, элементы машинного обучения и искусственного интеллекта.
Автоматизация повышает качество деятельности внутрифирменных отделов, а также увеличивает скорость обслуживания покупателей.
Зачем изучать потребности покупателей
Покупатели или клиенты – защита от конкурентов и слабо лояльного собственного персонала.
Предприятия изучают потребительский спрос для следующих целей:
1) определить благоприятные условия для перевода существующих клиентов в категорию постоянных потребителей продукции предприятия,
2) найти способы привлечения новых покупателей.
Способы увеличения количества клиентов с использованием цифровых технологий:
1) автоматизировать процессы продаж товаров и услуг,
2) создавать дополнительные цифровые платформы обслуживания,
3) продвигать новые товары или улучшенные варианты существующих товарных предложений.
Как исследовать потребителей
Исследования потребительского спроса проводятся на основе создания сценариев развития различных тенденций на рынке. Цель моделирования покупательского спроса – выявить мотивационные факторы, которые учитываются покупателями при принятии решения о покупке, с тем, чтобы создать товарные предложения с индивидуальными условиями для отдельных клиентов или групп покупателей.
Этапы исследования потребительского спроса:
1) определение потребности,
2) сбор и анализ информации о подходящих товарах и услугах,
3) выявление стимулов совершения покупки,
4) анализ полезности приобретенного товара.
На первом этапе исследования спроса изучаются причины возникновения потребности в услуге или товаре. Здесь изучаются различные виды клиентов: отдельный клиент, семья, группа покупателей. В зависимости от длительности потребления выделяют повседневные товары и товары длительного пользования.
На следующем этапе моделируются поисковые и оценочные процессы. При этом учитываются различные источники информации, которыми может пользоваться покупатель: социальные сети, сайт компании, мобильные приложения, поисковые системы, магазинный ассортимент, пользовательский опыт предыдущих покупок, рекламные объявления, персональные рекомендации. Здесь моделируются следующие ситуации:
1) покупатель ищет товар по названию и среди брендов;
2) клиент знает только наименование товара, но не его производителей;
3) потребитель не знает о том, что товар продается.
На следующем шаге исследования спроса изучаются стимулы, которые ведут покупателя к покупке. При принятии решения о покупке предполагается, что клиент учитывает личные мотивы, например, стремление сэкономить, желание самоутвердиться, а также внешние факторы – мнение авторитетных учреждений, влияние традиций.
Далее создается модель формирования мнения о купленном товаре. Здесь возможны две модели:
1) положительные отзывы показывают сильные стороны товара, что ведет к формированию постоянного потребления,
2) отрицательные мнения указывают на потенциал для улучшения качественных характеристик продукции, что отражается в отсутствии повторных покупок данного товара.
Цифровые технологии для изучения потребителей
С помощью цифровизации автоматизируются этапы изучения покупательского спроса. Для обработки данных используются технологии машинного обучения.
При изучении спроса используются анкетные профили покупателей, информация карточек лояльности, списки сделанных покупок, базы данных проданных товаров. Кроме того, исходными данными для цифрового исследования спроса могут быть видео- и аудиозаписи.
Компьютерные программы, предназначенные для обработки больших данных, автоматически создают прогнозы спроса с сортировкой по следующим критериям:
1) экономические – доход покупателя, количество ближайших магазинов, наименование и стоимость товара,
2) демографические – возраст, пол, семейный статус, город, село, профессия, образование,
3) природные – сезон, время суток, погода, температура, география,
4) культурные – традиции, язык, праздники,
5) эмоциональные – мода, вкусовые предпочтения.
Технологии искусственного интеллекта и обработки больших данных способны самостоятельно выявлять основные рыночные тенденции потребительского спроса.
На основе результатов прогнозирования сбыта создаются товарные предложения с индивидуальными скидками, формируются определенные уровни складских запасов, генерируются оптимальные транспортные маршруты, планируются рекламные бюджеты, формулируются стратегии продвижения товаров с учетом типологии целевой аудитории.