Причины падения Tesco

Глава крупнейшей сети супермаркетов Великобритании Tesco с позором сложил с себя полномочия. А все потому, что компания не только потеряла существенную часть доходов, но и перестала считаться конкурентоспособной, креативной и целостной.

Бывшего генерального директора Tesco Терри Лихи обвиняют в том, что, уходя в отставку, он оставил компанию в руинах, несмотря на то, что именно при нем Tesco заняла ведущее положение на рынке и стала объектом всемирного восхищения.

Американские супермаркеты – особенно Kroger — всегда равнялись на Tesco. Практически каждый кейс об использовании технологии Big Data и аналитики в отрасли розничной торговли, опубликованный за последние десять лет, ссылался на «передовую практику» Tesco. Пожалуй, кроме Amazon, в мире не было ни одной сети магазинов, которая бы настолько хорошо разбиралась в поведении и лояльности покупателей.

Но суровые цифры свидетельствуют о том, что все эти хваленые цифровые технологии и методы не помогли Tesco сохранить конкурентоспособность, после ухода Терри Лихи. Падение Tesco может быть предупреждением для тех, кто верит в силу сбора и анализа данных, программ лояльности и т.д. – владение современными технологиями маркетинга не всегда помогает обойти конкурентов.

Что же случилось с Tesco?

Мнения экспертов разделились: одни считают, что виной всему была неудачная попытка выхода на американский рынок, другие винят возросшую ценовую конкуренцию с магазинами-дискаунтерами. Газета «Telegraph» предоставила информацию о том, что ее читатели и по совместительству покупатели Tesco уходят в магазины-дискаунтеры, считая их более простыми и понятными, неспособными на какие-либо трюки.

Самое удивительное в неудаче Tesco то, что, по мнению многих, основной ее причиной стали исследование аудитории, аналитика и программа лояльности – именно то, что в свое время стало главным фактором выхода сети супермаркетов на лидирующую позицию на рынке. Иными словами, использование карт лояльности наряду с аналитикой нецелесообразно, но если бы аналитика использовалась верно, разве она не указала бы на отсутствие прогресса программы лояльности?

Программы лояльности, на самом деле, не являются краеугольным камнем успешной розничной торговли. Важно создать понятный, честный процесс, сформировать команды с достойными руководителями, научиться совмещать аналитическую науку с искусством увлечения покупателей. Некоторые покупатели считают, что, помимо небольших скидок на отдельные товары, они не получают никакой выгоды от того, что разрешают компаниям отслеживать их данные. Но такие скидки можно получить, например, и в рамках программы типа «постоянным покупателям» – скидка.

Есть мнение, что покупательский опыт, прежде всего, должен быть простым, причем всегда, ежедневно, а не раз в квартал или год. Однако на каждого покупателя дискаунтеров найдется покупатель, считающий поход в «простой» магазин делом унизительным, предпочитая делать более сложный выбор и получать более сложный опыт.

Неважно, формируете ли вы простой или сложный опыт, в любом случае, он должен быть надлежащего качества. Раньше Tesco умели формировать релевантный опыт для любого покупателя, в этом им помогали данные и аналитика. Сейчас они утратили это видение, и никакими данными эту утрату не компенсировать. К сожалению, многие компании попадают в эту ловушку, создаваемую Big Data, и забывают об основах стратегического бизнес-планирования.

Минус использования Big Data в розничной торговле заключается в том, что обычно данные собираются после совершения покупки. Бывает и так, что магазины закупают товары в соответствии с этими данными, а потом им приходится тратить еще больше денег на рекламу никому уже не нужных товаров, которые необходимо сбыть, в надежде на импульсные покупки.

Решения о покупке принимаются сложно, на потребителей оказывают влияние совершенно разнообразные факторы: забота о здоровье после прочтения статьи об использовании вредных веществ в пищевой промышленности, рекомендация соседа, нежелание поддерживать компании, проводящие опыты на животных, или простое снижение дохода, приводящее к необходимости покупать более дешевые собственные марки магазинов или переходить в дискаунтеры.

В голове у покупателей роится множество мыслей, когда они отправляются в магазин, но никогда покупатель не будет более лоялен магазину, чем себе и своей семье. И хваленые Big Data, крутые инструменты, красивые модели и оптимальные приложения окажутся бесполезными, если покупателю нагрубит консультант или на прилавке окажутся несвежие продукты. Он отправится прямиком к вашему конкуренту. А многие покупатели считают Tesco агрессивным монополистом, скупающим землю возле или напротив конкурентов. В сельской местности люди обычно остаются лояльны своему старому, привычному супермаркету.

Конечно, покупатели не раз слышали о том, что на основе их данных компании подбирают наилучшие предложения. Но зачастую собранные данные приносят пользу лишь самой компании, хотя она, в первую очередь, должна заботиться о том, как облегчить жизнь покупателей. Иногда в этом виноваты лидеры организации. Именно их, а не данные, многие считают причиной провала Tesco. Порой руководящие позиции занимают люди, не имеющие опыта и квалификации, или те, у кого есть друзья в правительстве и т.п. А ведь руководить компанией может только высокоинтеллектуальный, образованный человек, способный мыслить нестандартно, видеть перспективу на многие годы вперед.

Именно таким лидером был Терри Лихи, а те, кто пришел ему на смену, стали заложниками успеха Tesco. Не обладая дальновидностью, они проводили непоследовательную политику ценообразования, что привело к необходимости увеличивать прибыль искусственно. Компания забыла о своей миссии – вежливом, эффективном, дружелюбном обслуживании покупателей.

Влияние аналитики.

Взглянем на ситуацию с другой стороны: Tesco использовали аналитику. Tesco пришли в упадок. Наличие двух этих фактов в истории компании еще не говорит о причинно-следственной связи между ними. Сказать, что виной всему Big Data – все равно, что сказать, что «Титаник» утонул, потому что вышел в открытое море. Ведь большинство магазинов используют данные и вполне уверенно держатся «на плаву» в океане розничной торговли.

Американская сеть супермаркетов Kroger уделяет очень много внимания сбору и анализу данных и по-прежнему является лидером в своей отрасли. Так что точнее было бы сказать, что Tesco потерпели неудачу, несмотря на использование Big Data. Ведь для того, чтобы правильно их использовать, нужно уметь составлять алгоритмы работы с данными, подходящие для определенных целей, и если компании это не удается, она не должна винить систему.

Если говорить об отношении к аналитике в целом, можно разделить большинство компаний на 5 категорий:

1. Крайний скептицизм, опора исключительно на чутье;

2. Осознание необходимости использования аналитики, крайняя неспешность перехода от слов к делу;

3. Средний уровень использования аналитики, не для всех ситуаций;

4. Достаточно высокий уровень использования аналитики, наличие квалифицированных специалистов и качественных инструментов при отсутствии связи деятельности с результатами анализа данных или использование неподходящих данных для определения направлений деятельности или принятие результатов на веру, отсутствие тестирования;

5. Высокий уровень владения аналитикой, при этом постоянное недоверие к ее результатам, бесконечное тестирование во избежание промашек и проверки деятельности специалиста по данным.

И Tesco, вероятнее всего, попадают в четвертую категорию. Кроме того, они разучились создавать новое и креативное для проведения рекламных мероприятий, кампаний и, следовательно, неспособны не только улучшить свое положение на рынке, но даже сохранить его. И дело тут в людях, а не в данных. В компании должен быть специалист, умеющий интерпретировать аналитику и донести результаты своей умственной деятельности до других сотрудников компании, чтобы те трансформировали и применили их для решения конкретных проблем. Ведь данные можно интерпретировать по-разному.

Ключ к успеху — эффективное их применение. Классическим примером может служить выявление особой взаимосвязи между хлебом и сливочным маслом. Эту информацию можно трансформировать и применить двумя способами: поместить хлеб и масло как можно ближе друг к другу на полках магазина и максимально удалить их друг от друга, чтобы покупатели прошли через все отделы и положили в корзину и другие товары. Оба способа абсолютно верны и эффективны, разница между ними лишь в том, что подходят они для разных магазинов.

Кроме того, никогда нельзя всецело надеяться на данные, иногда нужно просто выйти из кабинета, походить по своим магазинам, посмотреть, как себя ведут покупатели, как себя чувствуют работники, пообщаться и с теми, и с другими, зайти в магазины конкурентов и прочувствовать тамошнюю атмосферу.

10-15 лет назад Tesco умели тщательно отслеживать поведение потребителей и составлять весьма точное, глубокое и разностороннее представление о своей аудитории. Тогда у компании было целостное видение, долгосрочная стратегия, она выстраивала деятельность, ориентируясь исключительно на покупателя.

Теперь же супермаркеты Tesco используют аналитику для умных закупок (давления на поставщиков), утилизации рабочей силы (попросту говоря, эксплуатации) и прочих ухищрений для снижения цен на товары. Следует отметить, впрочем, что это не всегда способствует формированию удовлетворительного покупательского опыта. Их специальные предложения и акции: «Купите товаров на 50 фунтов, и мы подарим вам купон на 5 фунтов» изжили себя еще в 20 веке. Такими предложениями покупателей не осчастливить.

А может быть, теперь анализировать данные только о покупателях недостаточно, нужно еще исследовать собственную компанию? Можно ли создать максимально полное представление о покупателе, не имея абсолютного представления о том, как функционирует ваша организация?

Источник: hbr.org
Поделиться статьёй
Подписаться на рассылку