Вадим
Яроцкий,
директор
по цифровым
технологиям
MALLTECH
М
ы собираем данные по трафику, а именно
— о входе «в периметр» (то есть в торговый центр)
и о распределении потоков внутри объекта по
галереям, зонам, отдельным арендаторам. На
основании этих данных можно совершенствовать
систему навигации, делать выводы о комфортности
общих зон, о «якорности» (силе притяжения)
отдельных арендаторов. Далее мы смотрим
конверсию в чеки, посетителей — в покупателей.
Эти данные необходимы для оптимизации работы
магазинов: при неудовлетворительной конверсии
целесообразно
посмотреть
на
ассортимент,
выкладку, обслуживание, маркетинг.
Также мы собираем данные по выручкам
арендаторов. Они предоставляют данные по
ежемесячной выручке, а многие показывают
и ежедневные выручки, что позволяет нам
видеть динамику в будни и выходные, в периоды
различных маркетинговых акций, скидок и
так далее. Традиционно мы это делали через
специальный интернет-портал для арендаторов,
где каждый предоставлял статистику через личный
кабинет, а сейчас мы собираем данные и через ОФД
(количество чеков, средний чек, сколько позиций
в чеке). Разумеется, это делается с официального
согласия ритейлеров и прописывается в договоре.
Очень важной работой является анализ внешней
среды — того, что происходит за пределами
ТРЦ. Это анализ зон охвата наших проектов и
города в целом. Такие данные мы получаем через
сотрудничество с банками. На протяжении трёх лет
мы развиваем программу лояльности совместно
с «Тинькофф Банком» во всех ТРЦ компании,
что даёт маркетингу и другим департаментам
большой объём полезной информации. Кроме
того, мы пользуемся рядом продуктов и сервисов
экосистемы Сбербанка, позволяющих получать
информацию о распределении потоков на уровне
города, понимать, откуда к нам приходят люди,
где они живут, работают, совершают покупки,
а также кластеризировать целевую аудиторию
по
покупательскому
поведению,
профилю
потребления.
Понимание аудитории позволяет под каждую
категорию выстраивать ассортимент, набор
услуг. Если мы видим, что определённая группа
товаров недостаточно представлена в ТРЦ, то
это становится руководством к действию для
коммерческого департамента. По сути, на основании
этих данных выстраивается тенант-микс. А,
к примеру, анализ трафика за пределами ТРЦ
позволяет корректировать маршруты движения
общественного транспорта, собственных шаттлов
ТРЦ.
На
данный
момент
мы
пользуемся
неперсонализированными счётчиками, которые
не распознают возраст, пол посетителя. Хотя
мы делали пилотные проекты с основными
лидирующими поставщиками таких услуг. Сегодня
подобные технологии дороги в применении,
подразумевают большое количество видеокамер и
прочего оборудования. Но в строящихся проектах мы
закладываем соответствующую инфраструктуру.
У компании также есть опыт применения Wi-
Fi-аналитики. Мы, разумеется, не пользуемся
персональными
данными,
но
частотность
подключения к сети фиксируем (как часто к нам
приходят, сколько новых посетителей). Отмечу, что
развитие сотовых сетей в крупных городах идёт
такими быстрыми темпами, что Wi-Fi становится
всё менее востребованным. Мы используем его
как вторичный источник для проверки некоторых
гипотез, но Wi-Fi никогда не был точным и
надёжным инструментом.
Самое главное — использовать данные для
принятия конкретных решений. Можно собрать
огромный массив данных по трафику и никак его
не применить во благо ТРЦ. Для нас очень важно
иметь прототип решения до сбора данных, а не
проводить исследования ради исследований. Мы
заранее должны иметь гипотезу и понимать, какие
действия будут предприняты нами. Если мы не
можем придумать, какие действия потребуются, то и
не нужно собирать данные. Очень важно правильно
анализировать массивы данных. Для анализа мы
используем собственную разработку — систему
интеллектуального
менеджмента
торговыми
центрами MARS. По сути, это хранилище данных
с огромными возможностями для их обработки и
интерпретации.