Нуралы А.Т.
ОПТИМИЗАЦИЯ СТРАТЕГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ЛОЯЛЬНОСТЬЮ В МНОГОКАНАЛЬНОЙ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ: СИНЕРГИЯ ОНЛАЙН- И ОФФЛАЙН-КАНАЛОВ *
Аннотация:
в условиях растущей конкуренции и цифровизации розничной торговли компании стремятся интегрировать онлайн- и офлайн-каналы для повышения лояльности клиентов. Эффективное управление лояльностью в многоканальной среде требует оптимизации стратегий взаимодействия с потребителями, персонализации предложений и использования технологий анализа данных. В данной статье рассматриваются современные подходы к оптимизации стратегий управления лояльностью в многоканальной розничной торговле. Анализируются методы интеграции данных из различных точек контакта, использование искусственного интеллекта для предиктивной аналитики, а также успешные кейсы внедрения синергетических программ лояльности. Итоговые рекомендации направлены на повышение вовлеченности потребителей и укрепление их приверженности бренду.
Ключевые слова:
многоканальная торговля, лояльность клиентов, онлайн-каналы, офлайн-каналы, персонализация, программы лояльности, искусственный интеллект
Введение. Современная розничная торговля стремительно развивается в направлении многоканальных стратегий, интегрирующих онлайн- и офлайн-платформы. Концепция многоканальной розничной торговли (omnichannel retailing) стала ключевым элементом конкурентной стратегии ритейлеров, обеспечивая потребителям возможность взаимодействовать с брендом через различные каналы — интернет-магазины, мобильные приложения, социальные сети и физические торговые точки. В условиях высокой конкуренции и изменяющихся потребительских предпочтений эффективное управление клиентской лояльностью приобретает стратегическое значение. Современные потребители ожидают персонализированного взаимодействия с брендом на всех этапах покупательского пути, что требует от компаний координации коммуникаций, гибкости в управлении программами лояльности и активного использования данных для персонализации предложений. Одним из ключевых вызовов является интеграция различных каналов продаж в единую экосистему, способствующую повышению удовлетворенности клиентов и увеличению их жизненного цикла. Традиционные программы лояльности, ориентированные на отдельные каналы, утрачивают свою эффективность, тогда как многоканальные стратегии, основанные на анализе потребительского поведения и предиктивной аналитике, позволяют ритейлерам предлагать более релевантные и ценные для клиентов решения.Взаимодействие потребителей с различными каналами. Современные исследования подтверждают, что потребители активно используют несколько каналов при принятии решений о покупке. Например, исследование, проведенное Deloitte (2018), показало, что 73% покупателей взаимодействуют с брендами через более чем один канал перед совершением покупки. Потребители могут начинать поиск товара в онлайн-магазине, затем посещать физический магазин для оценки продукта и завершать покупку через мобильное приложение. Такая многоканальная стратегия требует от ритейлеров обеспечения бесшовного опыта для потребителей на всех этапах взаимодействия [1].Эффективность программ лояльности в многоканальной среде. Адаптация программ лояльности к многоканальной среде является необходимым условием для повышения их эффективности. Согласно отчету McKinsey & Company (2020), 90% потребителей предпочитают компании, предлагающие персонализированные скидки и акции [2]. Интеграция данных с различных каналов позволяет создавать персонализированные предложения, что способствует увеличению повторных покупок и повышению удовлетворенности клиентов. Например, программа лояльности Starbucks Rewards успешно функционирует через мобильное приложение, позволяя клиентам зарабатывать баллы за покупки как в офлайн-магазинах, так и онлайн, что подтверждает высокий уровень вовлеченности благодаря многоканальному подходу [3].Влияние онлайн- и офлайн-взаимодействия на повторные покупки и средний чекСинергия между онлайн- и офлайн-каналами оказывает положительное влияние на повторные покупки и средний чек. Исследования показали, что покупатели, использующие как онлайн-каналы, так и физические магазины, тратят на 20-30% больше, чем те, кто использует только один канал. Кроме того, клиенты, которые сначала исследуют товары онлайн, а затем приобретают их в офлайн-магазине, склонны тратить на 15% больше. Примером успешной интеграции является стратегия Walmart, где 75% клиентов использовали онлайн-платформы для поиска товаров перед покупкой в магазине, что привело к увеличению среднего чека на 27% [4].Рисунок 1. Влияние синергии онлайн и офлайн -каналов на средний чек.Использование больших данных и CRM-систем открывает новые возможности для персонализации программ лояльности. Анализ данных о поведении клиентов позволяет ритейлерам предлагать целевые предложения, повышая удовлетворенность потребителей и оптимизируя маркетинговые усилия. Например, Amazon использует данные о покупках и предпочтениях клиентов для рекомендаций продуктов, что увеличивает выручку от каждого покупателя на 29% [5].Методы исследования в Казахстане. Для глубокого анализа многоканальных программ лояльности в Казахстане необходимо применять комплексный подход, включающий следующие методы исследования:1. Анализ существующих программ лояльности крупных ритейлеров. Изучение стратегий таких компаний, как Kaspi.kz, Mechta.kz, Sulpak и других, позволит выявить эффективные практики и инструменты, используемые для удержания клиентов в многоканальной среде.2. Опросы и интервью с потребителями. Сбор данных о предпочтениях и поведении казахстанских потребителей при взаимодействии с различными каналами (онлайн, офлайн, мобильные приложения) поможет понять их ожидания и удовлетворенность текущими программами лояльности [6].3. Сравнительный анализ метрик. Сравнение среднего чека, частоты покупок и других показателей среди клиентов, использующих различные каналы, позволит оценить влияние многоканальной стратегии на потребительское поведение.4. Анализ статистических данных. Использование данных Бюро национальной статистики Республики Казахстан о динамике розничной торговли и электронной коммерции для выявления тенденций и прогнозирования развития рынка.5. Кейсовые исследования. Изучение успешных кейсов интеграции онлайн- и офлайн-каналов в Казахстане и за рубежом для выявления лучших практик и их адаптации к местному рынку [7].Для иллюстрации текущего состояния розничной торговли в Казахстане представим таблицу с ключевыми показателями за последние годы.Таблица 1. Состояния розничной торговли в Казахстане (2021-2024 г.) [8]. Рекомендации по оптимизации стратегий управления лояльностью в многоканальной розничной торговле. 1. Интеграция данных из всех каналов взаимодействия. Для обеспечения персонализированного клиентского опыта ритейлерам необходимо объединять данные из онлайн- и офлайн-каналов (история покупок, поведенческие паттерны, взаимодействие с брендом). Использование CDP (Customer Data Platform) и CRM-систем позволит анализировать клиентские предпочтения и адаптировать маркетинговые стратегии.2. Персонализация предложений с использованием AI и big data. Применение алгоритмов машинного обучения и больших данных для сегментации аудитории и предсказания потребностей клиентов способствует повышению релевантности предложений. AI-технологии могут анализировать покупательские привычки и предлагать индивидуальные скидки, рекомендации товаров и персонализированные коммуникации [9].3. Обеспечение бесшовного клиентского опыта (seamless experience). Создание единой экосистемы взаимодействия, в которой потребитель может легко перемещаться между каналами (например, заказывать онлайн и забирать в офлайн-магазине, возвращать товар через любой удобный канал), повышает уровень удовлетворенности и доверия клиентов [10]4. Развитие гибких программ лояльности. Современные программы лояльности должны включать многоканальные механики (баллы, кэшбэк, персонализированные предложения) и учитывать не только покупки, но и другие формы вовлеченности (отзывы, рекомендации, активность в соцсетях). Использование геймификации может усилить вовлеченность клиентов.5. Акцент на омниканальные коммуникации. Компании должны синхронизировать маркетинговые кампании во всех каналах (email, мессенджеры, push-уведомления, соцсети, офлайн-реклама). Важно избегать дублирования сообщений и адаптировать контент под специфику каждого канала, обеспечивая единый тон коммуникации.6.. Постоянный анализ эффективности стратегий. Ритейлерам необходимо регулярно измерять ключевые показатели (NPS, CLV, коэффициент удержания, уровень вовлеченности в программы лояльности) и тестировать новые подходы, используя A/B-тестирование и customer journey mapping [11,12].В условиях стремительной цифровизации и эволюции потребительских предпочтений многоканальная розничная торговля (omnichannel retailing) трансформируется из конкурентного преимущества в стратегическую необходимость для современных ритейлеров. Сегодняшний потребитель не ограничивается одним форматом покупок — он взаимодействует с брендами через целый спектр цифровых и физических каналов: интернет-магазины, мобильные приложения, социальные сети, маркетплейсы и традиционные точки продаж. Это создает для бизнеса не только дополнительные возможности для взаимодействия с клиентами, но и новые вызовы, связанные с обеспечением целостного и персонализированного клиентского опыта. Аналитические исследования подтверждают, что покупатели, использующие несколько каналов коммуникации, демонстрируют более высокую вовлеченность и тратят на 20–30% больше по сравнению с теми, кто совершает покупки в единственном формате. Особенно заметен эффект так называемого “ROPO-эффекта” (Research Online, Purchase Offline) — клиенты, которые предварительно изучают товары онлайн, перед тем как приобрести их в офлайн-магазине, увеличивают средний чек на 15%. Это подчеркивает важность комплексного подхода к управлению лояльностью, основанного на синергии различных каналов взаимодействия. Таким образом, одной из ключевых задач ритейлеров становится не только внедрение многоканальных стратегий, но и их постоянная оптимизация с учетом динамики потребительского поведения и технологических трендов. Для этого необходимо использовать инструменты персонализации, предиктивной аналитики и анализа больших данных (Big Data), позволяющие адаптировать программы лояльности под индивидуальные потребности клиентов.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 2
Ссылка для цитирования:
Нуралы А.Т. ОПТИМИЗАЦИЯ СТРАТЕГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ЛОЯЛЬНОСТЬЮ В МНОГОКАНАЛЬНОЙ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ: СИНЕРГИЯ ОНЛАЙН- И ОФФЛАЙН-КАНАЛОВ // Вестник науки №5 (86) том 2. С. 135 - 142. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/22841 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+