1. МАРКЕТИНГ МАРКЕТИНГ
82 Retail-Loyalty.org 83#Retail&Loyalty 5’2016
Использование контента
соцсетей для анализа
Big Data: корейский опыт
Каким образом ритейлер может использовать фотографии
и комментарии из социальных сетей для увеличения объема
продаж, рассказывает наш постоянный автор Олег Брагинский,
основатель «Школы траблшутеров» и директор «Бюро Брагинского».
Олег Брагинский,
основатель «Школы траблшутеров»
и директор «Бюро Брагинского» С
транная пошла мода, заимствованная
у Запада: безапелляционно и не к месту
заявлять о первенстве. Куда ни глянь –
сплошь лучшие компании, локализующие-
ся на пятачке суши в поле зрения: так червяк
хвалит яблоко, не замечая соседние плодовые,
не догадываясь о существовании иных садов.
Прорывные технологии подсматриваем на
стороне, копируем стыдливо, внедряем спеш-
но, пишем бравурные пресс-релизы. На наши
прилавки азиаты смотрят с ухмылкой превос-
ходства, считая славянскую экономику по-
грешностью в масштабах своей, а мы увере-
ны, что лидируем на мировой арене ритейла.
Банки и телеком привычно используют
содержимое профилей в социальных сетях
для кредитных скорингов и хитроумных сег-
ментаций вторичных продаж. Но ритейле-
ры заявляют: «точить инструмент некогда,
скорей пилить надо», хвастаясь количеством
открытых магазинов и суммарно-котловым
оборотом.
Покемоны проникли в общественное созна-
ние феноменом без тени реальности, склад-
ских запасов, изощренной логистики, отхо-
дов производства. А мне недавно довелось
участвовать в проекте обогащения клиент-
ской базы представителя корейской сетевой
розницы и ее обработки инструментами ана-
лиза Big Data.
Одежный ритейлер провел акцию начис-
ления баллов лояльности, стимулируя потре-
бителей дополнить клиентские анкеты иден-
тификаторами профилей социальных сетей
и мессенджеров. 56% участников довнесли
данные в мобильное приложение за первую
неделю, еще 23% «подтянулись» в течение
месяца.
Предлагалось три уровня интеграции:
• сделать приложение «другом», которому
доступна расширенная информация профи-
ля, фотографии, геолокационные данные,
адресные книги, данные о звонках и тексты
сообщений. На это согласились 41% потре-
бителей в обмен на 30%-ные скидки и прочие
бонусы;
• предоставить приложению статус «прия-
теля» с разрешением просмотра базовой ин-
формации профиля, частых контактов и по-
сещений. На «приятельство» решились 38%
участников за 20%-ную скидку;
Публикующие от 5 до
10 постов в день пишут
экспрессивные тексты,
забирают внимание на себя,
легко уходят в дебри общения
вне зависимости от точки
информационного входа
• сообщить приложению идентификаторы
профиля, триггер онлайн-статуса и меток ге-
опозиций в режиме «знакомого» за 10%-ную
скидку соизволили 21% осторожных и нежад-
ных клиентов.
Ритейлер надеялся использовать тренды
общения, подсоединения и поддержки в по-
литике, моде, потреблении и развлечениях.
Его интересовало поведение в течение суток
после покупок: надел ли человек вещь, сделал
ли селфи, в каком тоне откомментировал то-
вар, как отреагировали фолловеры, стал ли
пост или твит популярным.
Мы мониторили количество друзей, под-
писчиков, собственных и наведенных кли-
ков, число посещений и проведенное время
на пабликах и лентах официальных страниц,
ранжирование в поисковых системах ком-
ментариев, фотографий и видеофрагмен-
тов, активность регистраций и переходов
по ссылкам, зависание на рекламе и отказ
от просмотра, чекины и геолокационные пе-
ремещения.
Множественные эксперименты показали,
что вторым крылом «птицы потребления»
является общительность и восприимчивость
клиента. Обитатели сети, публикующие бо-
лее 10 недублирующихся постов в день, оказа-
лись плохими коммуникаторами – слишком
распыляют внимание фолловеров разномаст-
ными публикациями.
Публикующие от 5 до 10 постов в день пи-
шут экспрессивные тексты, забирают внима-
ние на себя, легко уходят в дебри общения вне
зависимости от точки информационного вхо-
да. Наиболее сосредоточенными оказались
клиенты, публикующие 15–30 постов в неде-
лю, – держат фокус, общаются предметно.
Корейские потребители постоянно пишут
в смартфоны, поэтому последнюю группу без
возражений заказчика назвали «Интровер-
ты» и приступили к ее глубокому изучению.
Многие гипотезы ожидаемо подтвердились:
такие потребители имеют разумно ограни-
ченный круг знакомых, но их посты неизмен-
но находят отклик.
Впрочем, попытки привлечения интровер-
тов на премьерные показы и специальные ус-
ловия распространения экспериментальной
продукции провалились с треском – они не
пожелали контактировать, отказались при-
ходить в назначенное время и бойкотирова-
ли таргетированные рекламные активности.
Группу средней активности назвали «Ам-
бивертами», предположили серединные по-
казатели активности, восприимчивости…
и прогадали: на их посты предметно отзыва-
лись 67% экстравертов (первая, наиболее об-
щительная группа), 41% амбивертов и 23%
интровертов с распределением фотографи-
чески подтвержденных покупок: 18, 7 и 8%
при фактическом потреблении: 26, 11 и 6%.
Экстраверты чаще других размещали в на-
чальных постах фотографии себя в одежде
бренда, но не проявляли ни малейшей лояль-
ности к старающимся порадовать скидками
ритейлерам. Похоже, их поведение не про-
воцировало цепных реакций, ведущих фол-
ловеров в магазины. Начальные гипотезы не
подтвердились и не дали полезных законо-
мерностей.
Кластеризация выделила четыре устой-
чивые группы жителей сети с предсказуе-
мыми моделями личного потребительского
и сетевого поведения («Новички», «Адепты»,
«Сдержанные», «Восторженные»), но ни один
из кластеров не оказывал значимого воздей-
ствия постами ни на свою группу, ни на сосед-
ние. Проект переставал быть томным.
Многочисленные эксперименты и гипотезы
с данными, указанными в профилях, и число-
выми параметрами напряженности уча-
Банки и телеком привычно
используют содержимое
профилей в социальных
сетях для кредитных
скорингов и хитроумных
сегментаций вторичных
продаж
Кластеризация выделила
четыре устойчивые группы
жителей сети с предсказу-
емыми моделями личного
потребительского и сете-
вого поведения, но ни один
из кластеров не оказывал
значимого воздействия
постами ни на свою группу,
ни на соседние

2. МАРКЕТИНГ МАРКЕТИНГ
84 Retail-Loyalty.org 85#Retail&Loyalty 5’2016
стия в дискуссиях не давали результатов, по-
этому было принято решение отказаться от
анализа анкетной информации, перейдя к се-
мантическому анализу текстов и компонент-
ной оценке фотографий.
Фотографии выгружались в поток, норми-
ровались, ротировались, отсеивались засве-
ченные и затемненные, затем проводилась
независимая оценка тремя экспертами после-
довательных параметров:
1. Художественность вкуса и оригиналь-
ность композиции;
2. Общее впечатление задора и счастья на
лицах в кадре;
3. Доброжелательность и степень призыв-
ности подписи под постом;
4. Наличие на фото элементов магазина,
одежды или логотипа бренда;
5. Относительная активность комментато-
ров и позитивность в ветках общения;
6. Актуальность коллекции и сочетае-
мость вещей внутри клуба торговых марок
ритейлера;
7. Упоминаемость места покупки, объек-
тивность отзывов о предмете гардероба, срав-
нительные степени в тексте.
Предположение оказалось верным: фо-
тоснимки и комментарии точнее отражают
отношение к бренду, чем анкета профиля
и транзакционная информация о совершен-
ных покупках.
На втором этапе провели анализ поведения
потребителей в точках продаж, сопоставив
его с сетевыми данными. Wi-Fi в магазинах,
акции на игровые мобильные приложения
сторонних производителей (корпоративная
скидка за объем скачиваний) и RFID-метки
помогли связать заносимые в примерочные,
но не купленные вещи с номерами мобиль-
ников владельцев.
За каждым артикулом начала накапливать-
ся ранее недоступная информация:
• сколько раз меряли и не купили представи-
тели каждого кластера и по каким причинам:
• не сел по фигуре;
• не нравится принт;
• не соответствует размер;
• плохо сочетается с остальной одеждой;
• сколько похожих вещей заносилось в при-
мерочную:
• тот же артикул, но другой цвет;
• тот же артикул, но другой принт;
• тот же артикул, но другой размер;
• сколько сопутствующих вещей заносилось
в примерочную:
• аксессуары;
• верх для низа или наоборот;
• другие коллекции или капсулы.
Закономерности начали вырисовываться,
когда построили цепочки кластеров: «Об-
щительность» (фотографии и посты) – «Про-
филь» (данные анкеты) – «Примеряемость»
(успешность примерок в магазине) – «Удач-
ность» (процент приобретений после приме-
рок) – «Наблюдаемость» (площадь, этаж, тип
торговой точки).
Получились две матрицы по 1’200 вероят-
ностей для каждого артикула (3 «Общитель-
ности» × 4 «Профиля» × 5 «Примеряемостей»
× 5 «Удачностей» × 4 «Наблюдаемости») – ве-
роятность того, что:
1. Именно этот клиент купит определен-
ный товар в конкретном магазине.
2. Покупатель спровоцирует цепную ре-
акцию интереса и покупок среди сетевых дру-
зей.
Учитывая распределение популяции в ма-
газинах и успешность товаров у кластеров
покупателей, я планировал изменить ассор-
тиментную матрицу, чтобы входящие поку-
патели сталкивались с бо́льшим количеством
хитов, но владелец интернациональной сети
казуальной одежды упредил мое рвение:
«Оставишь только хиты, и часть из них неиз-
бежно превратится в аутсайдеров».
Множественные экспери-
менты показали, что вторым
крылом «птицы потребления»
является общительность
и восприимчивость клиента
В пилотном режиме использовали завы-
шенное количество ресурсов, невозможное
с точки зрения постоянного привлечения,
поэтому для выхода из проектного режи-
ма разработали критерии автоматической
оценки. Например, засвеченные и темные
фотографии стали отсекать по размеру гра-
фического файла, а большинство частых
слов, используемых в комментариях, полу-
чили признаки:
1. силы;
2. яркости;
3. красоты;
4. веселья;
5. радости;
6. доброты;
7. легкости;
8. скорости;
9. нежности;
10. активности;
11. вежливости;
12. оценочности;
13. призывности;
14. подвижности;
15. культурности;
16. благожелательности.
Кластеризации подвергли сотрудников ма-
газинов, что позволило выводить на их смарт-
фоны степень сочетаемости по стилю обще-
ния с клиентами в зале и зоне примерочных.
Интересно проявились культурологиче-
ские особенности: пока думали, как научить
корейских продавцов пользоваться матема-
тическими выкладками и убедить их в пользе
и своевременности просчитанного подхода,
оказалось, что уже сформировалась группа
добровольцев, которые с удовольствием уча-
ствовали в экспериментах и содействовали
упрощению изложения.
Не могу похвастаться, что проект был удач-
ным по славянским меркам: продажи вырос-
ли на 4,5%, заказчик остался доволен: «Вы на-
учили нас применять Big Data, и по факту мне
это ничего не стоило – сами оплатили себе ра-
боту». Ну что тут скажешь?
Фотоснимки и комментарии
точнее отражают отношение
к бренду, чем анкета профиля
и транзакционная информа-
ция о совершенных покупках
R&L НОВОСТИ
Почта Банк развивает линейку
специализированных продуктов
для покупок в интернете
Так, в мобильном приложении Почта Банка
во II квартале 2016 г. стали доступны два
новых продукта, сообщил в ходе прессе
конференции, посвященной итогам I полу-
годия, глава Почта Банка Дмитрий Руденко.
Это «Онлайн-карта» – виртуальная
предоплаченная карта для покупок в ин-
тернете. Продукт доступен для моменталь-
ного оформления без визита в банк – для
получения необходимы только мобильный
телефон и электронная почта. По состоя-
нию на 1 июля 2016 года уже 210 тыс. кли-
ентов Почта Банка получили виртуальные
предоплаченные карты.
Для того чтобы карта стала дебетовой
и могла работать для покупок в зарубеж-
ных интернет-магазинах, необходимо
пройти процедуру верификации данных
держателя (паспортных данных и пр.).
Второй продукт банка для e-commerce –
это страховой пакет «Он-
лайн- покупатель», пред-
полагающий бесплатную
страховку клиентов банка от
ряда рисков при совершении
покупок в интернете на сум-
му от 7,5 тыс. руб. Страхо-
вое покрытие, в частности,
распространяется в ряде
страховых случаев на ремонт или возврат
стоимости техники при поломке а также
компенсацию стоимости обратной доставки
товара отправителю.
«Фишка» пакета, как считают в Почта
Банке, – это опция «Гарантия лучшей
цены», когда покупателю возвращается раз-
ница в цене между купленным в интернете
по карте банка товаром и его
полным аналогом в другом
интернет-магазине, если по-
следний стоит дешевле.
За последний месяц, сооб-
щил Д. Руденко, пакеты «Он-
лайн-покупатель» уже подклю-
чили более тысячи человек.