Опытные путешественники знают, что лучшее время для покупки авиабилетов — ночь со вторника на среду, именно в этот момент можно поймать самый дешевый билет. А внимательные покупатели заметят, что один и тот же билет утром и вечером может различаться в цене на пару сотен рублей. Совсем внимательные отметят, что тот же самый билет стоит по-разному, если его искать на планшете или в компьютере. Все это называется динамическим ценообразованием. И в основе его лежат данные.
Фото: Из личного архива
Например, данные о том, что если утром человек только ищет билет, то вечером он готов его купить и будет менее чувствителен к цене. Или данные о том, что пользователи планшетов готовы покупать чуть дороже, чем пользователи ноутбуков. Когда мы обрабатываем миллионы и десятки миллионов записей о пользовательском поведении, результаты достаточно однозначны. Преимущество в том, что при анализе больших данных нет необходимости анализировать ответы: если мы знаем, что пользователь планшета готов потратить на билет на 200 руб. больше, то не надо понимать почему — мы просто продадим билет дороже. Точно так же наличие собаки в семье увеличивает количество потребляемого кофе, что может поставить в тупик исследователя, но при управлении на основе данных нас это не волнует — достаточно дать скидку на кофе покупателям собачьего корма.
Данные и методы их обработки — самое важное, что сейчас происходит в ритейле. Часть этих данных была всегда, часть появилась совсем недавно, но, безусловно, за последние несколько лет технологии резко упростили их сбор и обработку.
Построенные на основе собранных данных модели позволяют очень точно управлять ценами (а в интернет-магазине еще и индивидуально для каждого клиента), что дает существенный прирост прибыли. Динамическое управление ценами позволяет увеличить цену для покупателей, которые нечувствительны к цене, или предоставить небольшую скидку там, где цена важна. По мере совершенствования технологий преимущество такого управления ценами только растет. Когда компания понимает это, начинается гонка за данными, как внутренними (собираемыми внутри компании), так и внешними (приобретаемыми у поставщиков). По числу запросов на консалтинг мы видим огромный интерес клиентов к построению систем данных.
Чем крупнее по числу магазинов и покупателей компания и чем активнее она использует онлайн-канал, включая мобильные устройства, тем больше данных она может собрать, тем более эффективной будет ее работа. Это означает, что крупные компании выигрывают в этой гонке не только за счет количества денег, которые они могут инвестировать в развитие технологий, но также за счет доступа к принципиально большему объему данных. В условиях ужесточения законов о защите пользовательских данных (что происходит во всем мире) это преимущество будет только расти, потому что для сетевой компании эти данные являются своими, а следовательно, их обработка менее зарегулирована.
И именно поэтому важнейшим конкурентным преимуществом ритейла сегодня является IT-инфраструктура, связывающая воедино процессы и потоки, и, конечно, аналитическая система поверх этой инфраструктуры, поставляющая взаимосвязанные данные для управления компанией. Превращаясь в компании, управляемые данными (data-driven company), ритейл (особенно сетевой) меняется в очень большой степени, а вслед за этим существенно меняется и весь ландшафт розничной торговли.
Как государство берет под контроль конкуренцию в новой экономике
Правила игры на российском рынке онлайн-торговли вскоре могут существенно измениться. Федеральная антимонопольная служба (ФАС) России разработала пятый антимонопольный пакет, целиком направленный на регулирование цифровой среды. Одна из его главных мыслей — чтобы злоупотреблять конкуренцией в интернете, не обязательно занимать монопольную долю на рынке какого-либо товара. Иногда достаточно поставить себе на пользу ценовые алгоритмы и «сетевые эффекты». До сих пор в российском законодательстве таких понятий не было.