Как Big Data помогает при аналитике китайского e-commerce
В статье вы узнаете о возможностях и применении Big Data в электронной коммерции Китая. Собирая и анализируя огромные массивы информации о поведении пользователей в Интернете, китайские бигтех-корпорации (прежде всего, Baidu, Alibaba, Tencent и позже Bytedance, Pinduoduo и др.) научились отслеживать паттерны в действиях и интересы всех пользователей и отдельных групп, а также предсказывать их будущие потребности.
Почти 1,5-миллиардное население и высокая потребительская активность сделали КНР манящей ловушкой для бесчисленного множества экспортёров со всего мира, которые полагают, что «Китай во какой большой, завезём контейнер товара, и всяко его раскупят». К счастью, в России этот миф постепенно развеивается. Всё больше предпринимателей понимают, что для выхода в Китай требуется тщательная подготовка. Основой же для этой подготовки является исследование рынка. Благо, что это же самое население, из которого уже более 1 миллиарда человек подсоединены к Интернету, является почти неиссякаемым источником полезных данных для бизнеса. В выигрыше от этого остаются все стороны: китайские мегакорпорации стали мировыми лидерами в области больших данных (big data), коммерческие компании получили возможность лучше понимать потребности покупателей, а обычные китайцы – приобретать мириады высококлассных товаров и услуг.
Данные как новая нефть
На почве big data в Китае было создано множество инструментов, которые сначала помогали компаниям делать более эффективную рекламу уже существующих товаров, а затем и вовсе создавать продукты, максимально подстроенные под потребности жителей Китая. Собирая и анализируя огромные массивы информации о поведении пользователей в Интернете, китайские бигтех-корпорации (прежде всего, Baidu, Alibaba, Tencent и позже Bytedance, Pinduoduo и др.) научились отслеживать паттерны в действиях и интересы всех пользователей и отдельных групп, а также предсказывать их будущие потребности.
Пионером в этой сфере в значительной степени можно считать корпорацию Baidu, владельца одноимённой поисковой системы. Благодаря блокировки сервисов Google в КНР, поисковик Baidu, по сути, стал монополистом на рынке и получил доступ к миллиардам поисковых запросов и прочих цифровых следов, оставляемых пользователями.
Однако надолго закрепиться на вершине этой горы Baidu не удалось. Причиной тому стало то, что хотя пользователи поисковиков могут «наследить» в сервисах Baidu относительно сильно, действительно личной информации о себе они оставляют довольно немного. В свою очередь для рекламодателей и аналитиков такие несколько обезличенные данные имеют гораздо меньшую ценность без привязки к хотя бы базовой информации о поле и возрасте юзеров.
Поэтому на первый план вышли активно развивающиеся всё прошлое десятилетие платформы корпораций Alibaba (e-commerce площадки Tmall и Taobao) и Tencent (мессенджер WeChat). Эти сервисы постепенно превращались в супераппы со своими мощными внутренними поисковиками и тем самым уменьшали объёмы данных, попадавших в руки Baidu. Кроме того, предоставляя всё большее разнообразие сервисов, Taobao и WeChat снижали потребность пользователей выходить из их приложений. А больше времени, проведенного в приложении – равно больше оставленных данных. В конце концов тот же широкий ассортимент услуг и различных привилегий мотивировал клиентов делиться большим объёмом персональных данных. А жители Китая в общем-то и не против (в отличие, кстати, от властей страны) – 45% из них готовы делиться своей личной информацией в обмен на более персонализированные предложения и скидки при совершении покупок.
Яндекс.Пробки для логистов
Крупнейшие игроки рынка электронной торговли Китая, такие как Tmall, JD.com и Pinduoduo развивают направление больших данных не только для того, чтобы помогать мерчантам увеличивать продажи, но и для того, чтобы сделать работу всей своей инфраструктуры электронной торговли как можно более эффективной.
Сегодня КНР является единоличным лидером в сфере e-commerce – объём интернет-торговли в Китае почти в 3 раза больше, чем в США и в 15 раз – чем в Германии. В общей сложности торговыми онлайн-площадками в стране пользуется свыше 800 млн человек. И даже для такой большой страны, как Китай и такой крупной корпорации, как Alibaba, организация логистики для такого большого количества торговых сделок представляется чрезвычайно непростой задачей. Наиболее хорошо это заметно в периоды крупнейших фестивалей – 6.18 (18 июня) и в особенности 11.11 (11 ноября), когда количество заказов увеличивается в разы. И всего несколько лет назад, когда количество отправляемых во время 11.11 посылок уже перевалило за 1 млрд, срок доставки до покупателя отдельных товаров мог быть районе 2 недель. При этом в обычное время пользователи довольно редко дожидались своих покупок более 3–4 дней.
Так, к примеру, в моменты пиковых нагрузок логистическое подразделение Alibaba, компания Cainiao, становится для курьерских служб своеобразными Яндекс.Пробками на максималках – благодаря анализу баз данных Cainiao может прогнозировать загруженность различных дорог и предлагать предприятиям-доставщикам оптимальные маршруты.
Кроме того, Alibaba делится со службами доставки и прогнозами по объёмам продаж в тот или иной период распродаж, чтобы они могли заблаговременно подготовить необходимое количество упаковочных материалов и даже нанять дополнительных курьеров.
Но самое главное в Alibaba и JD научились предсказывать будущие хиты продаж и более того населённые пункты, где на них будет повышенный спрос. Имея на руках такие прогнозы, торговые площадки могут заранее привозить эти товары на склады неподалёку от потенциальных покупателей.
Весь рынок в одной вкладке
Владельцы интернет-магазинов на Tmall и JD.com также получают доступ ко множеству данных, которые могут помочь продавцам увеличивать эффективность рекламных кампаний и объёмы продаж внутри платформы. Для этого на обеих платформах в личном кабинете продавца есть специальные разделы, в которых аккумулируется статистическая информация – Шэньи цаньмоу (кит. 生意参谋) Tmall и Цзиндун шанчжи (кит.京东商智) JD.com.
Данные в этих разделах можно, в целом, поделить на две категории – статистика о работе вашего магазина и статистика об общем положении рынка, на котором продаётся ваш товар.
Первая (и совершенно бесплатная для получения) категория данных позволяет узнать о функционировании магазина с разных сторон. Прежде всего, статистический раздел предлагает около 25 ключевых метрик: объём выручки за определённый период, средний чек продаж, различные конверсии, количество покупок постоянных клиентов и т. д.
Также владельцы магазинов могут подробно отслеживать входящий трафик в магазин – какие товары привлекают наибольшее внимание пользователей и откуда они приходят (с других страниц маркетплейса, из социальных сетей или из других сервисов экосистемы Alibaba).
Кроме того, базы данных Tmall позволяют оценить эффективность работы различных рекламных инструментов – от традиционной контекстной рекламы до сверхпопулярных сегодня прямых трансляций. Причём обработка серверами площадок огромных объёмов информации даёт возможность маркетплейсу не просто делиться ею с продавцами, но и давать рекомендации касательно продвижения продуктов на платформе. Так, пользователи инструмента контекстной рекламы могут видеть, в какие часы покупатели чаще ищут те или иные товары. В то же время посредством сравнения стримов вашего магазина с прямыми трансляциями сотен тысяч других продавцов, искусственный интеллект Tmall советует ведущим, какие показатели следует подтянуть – длительность трансляций, средняя продолжительность просмотра эфира и т. д.
Владельцы магазинов на китайских маркетплейсах также могут получить (но уже платно) и такие данные, которые помогут им выяснить и своё положение на рынке относительно своих конкурентов. Так, годовая подписка на вторую часть банка данных Tmall позволяет отслеживать динамику продаж на всём рынке выкладываемых вами товаров. Это может быть очень полезно бизнесу для того, чтобы понять вызвано ли увеличение/снижение объёма торговли в магазине изменением качества работы предприятия или же просто сезонным колебанием спроса потребителей.
С помощью баз данных торговых платформ можно отслеживать результаты конкурентов и даже динамику продаж их конкретных товаров – опираясь на эти данные, продавцы могут делать выводы о причинах успехов других брендов и перенимать их лучшие решения.
Наконец, информация о демографических характеристиках покупателей может помочь составить портрет потребителя в той или иной категории и соответственно адаптировать свою рекламу под эти данные.
Индивидуальный пошив для миллиона человек
В большинстве случаев владельцы магазинов используют такие в общем-то стандартные инструменты для того, чтобы в реальном времени следить за ситуацией на своей «торговой точке» и делать реактивные корректировки в её работу. Однако китайские маркетплейсы решили сделать ещё один шаг вперед и, пользуясь огромными объёмами собственных данных, начали помогать компаниям разрабатывать товары, обладающие наибольшим рыночным потенциалом.
Так на китайском рынке электронной коммерции широкое распространения получила бизнес-модель C2M (customer-to-manufacturer). По большому счёту, эта модель является едва ли не самым буквальным воплощением фразы «спрос рождает предложение» и одним из самых масштабных вариантов реализации концепции персональной кастомизации потребительских товаров.
В основе C2M лежит идея о создании продуктов, максимально отвечающих потребностям потенциальных покупателей – посредством передачи информации о потребительском поведении пользователей от них самих к производителям. Трансфером же этой информации стали заниматься китайские торговые онлайн-площадки. Большие данные маркетплейсов, будучи суммой всех действий покупателей в торговом приложении, помогают брендам получать эту информацию о потребностях потребителей едва ли не из самых первых рук. Имея доступ к данным о потенциальных клиентах, бренды получают возможность разрабатывать наиболее полезные клиенту продукты.
Под конец прошлого десятилетия три главных e-commerce гиганта Китая – Tmall, JD, и Pinduoduo – начали один за другим запускать программы создания товаров-бестселлеров с помощью больших данных. Первые два прежде всего стали сотрудничать с популярными мировыми и китайскими брендами (например, L’Oreal и Midea), а Pinduoduo, следуя своей изначальной философии – с менее известными компаниями, которые связаны с сельхоз отраслью. Впрочем, принцип взаимодействия этих торговых площадок с брендами схож. Работая вместе с менеджерами клиентов, аналитики маркетплейсов помогают компаниям создавать товары с нуля или адаптировать их под потребности той или иной группы потребителей. Позже, когда новый товар уже готов, они помогают брендам с повышением его продаж на платформе – например, создают для него тестовые страницы, с помощью которых тестируются различные варианты продвижения продукта.
Для примера – компании Midea в июне 2020 года удалось в 4 раза увеличить (по сравнению с аналогичным месяцем предыдущего года) свои продажи холодильников за счёт разработки новой модели в рамках C2M-сотрудничества с JD. Такой успех был достигнут благодаря тому, что после начала пандемии аналитики JD обнаружили резкое увеличение количества поисковых запросов о рефрижераторах с функцией стерилизации пищевых продуктов и разделением сухого и влажного отсеков прибора. Эти данные были переданы производителю бытовой техники, а Midea же в свою очередь внедрила эти новшества, а также благодаря JD начала активно рекламировать данный холодильник среди пользователей, имеющих детей – именно это группа потребителей имела потребность в такой бытовой технике.
Нащупывая камни, перебираться через реку
Крупные мировые бренды довольно активно идут на сотрудничество с китайскими маркетплейсами в рамах модели C2M. Это объясняется тем, что их руководство хорошо понимает необходимость в тщательном исследовании иностранного рынка перед выходом на него или при выпуске нового продукта. Это также чрезвычайно важно и для российских экспортёров, планирующих вести бизнес с Китаем.
Проводя маркетинговые исследования для наших клиентов, мы стараемся минимизировать самые различные риски при выходе на китайский рынок и «попасть» с товаром в ту аудиторию, которая принесёт ему наибольшую прибыль. И в первую очередь для этого у компании-экспортёра должно быть как можно более точное представление о ситуации на рынке. И всё большее развитие и всё большее влияние электронной коммерции в Китае делает исследование именно онлайн-сегментов рынка всё более привлекательными, так как с цифровых торговых площадок и социальных сетей можно получить большие объёмы чётко отслеживаемых данных, что позволяет делать выводы не на основе оценочных суждений, а на основе фактов.
Источник: VC.RU