Kas slypi už lojalumo programų fasado
Užsukate į Senuką, prie kasos ištraukiate tą oranžinę kortelę ir džiaugiatės sukauptais taškais. Atrodo, kad tai paprasta abipusė nauda – jūs gaunate nuolaidas, o parduotuvė – lojalų klientą. Tačiau tikrovė kur kas sudėtingesnė ir įdomesnė. Kiekvienas jūsų pirkimas, kiekvienas nuskensuotas brūkšninis kodas tampa duomenų punktu milžiniškoje sistemoje, kuri analizuoja, kategorizuoja ir prognozuoja jūsų elgesį.
Lojalumo kortelės seniai peraugo savo pradinę funkciją – tai nebėra vien nuolaidų suteikimo įrankis. Šiuolaikinės prekybos grandinės naudoja sudėtingas analitikos sistemas, kurios iš, atrodytų, chaotiškų pirkimų kuria tikslų jūsų, kaip vartotojo, portretą. Ir ne, tai nėra mokslinė fantastika ar paranoja – tai įprasta verslo praktika, kurią reguliuoja įstatymai, bet kuri dažnai lieka už mūsų suvokimo ribų.
Kokią informaciją renka prekybininkai
Pradėkime nuo akivaizdžių dalykų. Kai užsiregistruojate lojalumo programoje, savanoriškai pateikiate vardą, pavardę, telefono numerį, el. paštą, kartais – gimimo datą ir adresą. Tai baziniai duomenys, kurie patys savaime daug nepasakoja. Tikroji magija prasideda, kai pradedate naudoti kortelę.
Kiekvienas jūsų pirkimas fiksuojamas su neįtikėtinu detalumu. Sistema žino ne tik tai, kad pirkote elektrinį gręžtuvą, bet ir kokio gamintojo, kokios galios, kokios kainos, kokiu paros metu, kurioje parduotuvėje ar internetu, ar kartu pirkote grąžtų, ar tai buvo akcijinis produktas, ar naudojote papildomus kuponus. Jei mokėjote kortele, gali būti susietas ir mokėjimo būdas, nors tai priklauso nuo konkrečios sistemos architektūros.
Bet tai dar ne viskas. Šiuolaikinės sistemos fiksuoja ir tai, ko NEPIRKOTE. Jei naršėte internetinėje parduotuvėje, žiūrėjote tam tikrus produktus, dėjote į krepšelį, bet neužbaigėte pirkimo – visa ši informacija taip pat gali būti analizuojama. Mobiliųjų aplikacijų atveju duomenų srautas dar intensyvesnis: jūsų lokacija, naršymo įpročiai programėlėje, reakcijos į pranešimus – visa tai papildo bendrą paveikslą.
Kaip jūsų duomenys virsta verslo įžvalgomis
Dabar įsivaizduokite, kad turite ne vieną ar du pirkimus, o šimtus ar tūkstančius transakcijų per kelerius metus. Šis duomenų masyvas tampa itin vertingu informacijos šaltiniu. Prekybininkai naudoja įvairias analitikos technikas – nuo paprastos statistikos iki sudėtingo mašininio mokymosi algoritmų – kad iš šių duomenų išgautų prasmingus modelius.
Vienas populiariausių metodų – segmentacija. Sistema automatiškai priskiria jus tam tikrai vartotojų grupei pagal jūsų elgesį. Pavyzdžiui, jei reguliariai perkate statybines medžiagas, įrankius ir remonto prekes, greičiausiai būsite priskirtas „rimtų renovuotojų” ar „profesionalų” segmentui. Jei jūsų krepšelyje dažnai atsiduria sodo prekės, trąšos ir sodininko įrankiai – pateksite į „sodų entuziastų” kategoriją.
Dar įdomesni tampa kryžminiai ryšiai tarp produktų. Prekybininkai analizuoja, kokie produktai dažniausiai perkami kartu. Jei perkate dažų, tikėtina, kad netrukus prireiks teptukų, ratukų ir galbūt gruntavimo priemonių. Šie ryšiai leidžia ne tik optimizuoti prekių išdėstymą parduotuvėje, bet ir formuoti tikslines reklamas bei pasiūlymus būtent jums.
Sezoniškumas – dar viena svarbi analizės dimensija. Sistema mato, kad kiekvieną pavasarį perkate sodo prekių, vasarą – grilio ir lauko baldų, rudenį – šildymo sprendimų. Tai leidžia prognozuoti, kada tikėtina, kad vėl sugrįšite ir ko ieškosi, todėl galite gauti laiku atsiųstą pasiūlymą su nuolaida būtent tai prekei, kuri jums greičiausiai netrukus prireiks.
Kainų diferenciacija: ar visi moka tą pačią kainą
Čia prasideda jautresnis klausimas, kuris daugelį vartotojų gali nustebinti ar net supykdyti. Teoriškai lojalumo programos turėtų skatinti vienodas ar geresnes sąlygas lojaliausiems klientams. Praktiškai situacija gali būti sudėtingesnė.
Lietuvoje ir ES griežtai reguliuojama kainų diskriminacija, todėl tiesioginis skirtingų kainų taikymas skirtingiems klientams už tą patį produktą tuo pačiu metu yra ribotas. Tačiau yra subtilesnių būdų. Personalizuoti pasiūlymai, kupomai ir nuolaidos gali skirtis priklausomai nuo jūsų segmento. Jei sistema nustato, kad esate mažiau jautrus kainai (pavyzdžiui, dažnai perkate brangesnių prekių ženklu produktus ir retai laukiate akcijų), galite gauti mažiau agresyvių nuolaidų pasiūlymų nei klientas, kuris akivaizdžiai yra „medžiotojas” ieškantis geriausios kainos.
Internetinėje prekyboje galimybės dar platesnės. Dinaminis kainų formavimas, kai kaina keičiasi priklausomai nuo paklausos, laiko, likučių ir kitų faktorių, yra įprasta praktika. Nors formaliai kaina tam tikru momentu visiems vienoda, jūsų naršymo istorija ir elgesys gali įtakoti, kokius produktus ir kokiomis kainomis jums rodys pirmiausia.
Svarbu paminėti, kad Senukų atveju nėra viešų duomenų apie sistemingą kainų diferenciaciją pagal klientų profilius. Tačiau technologinės galimybės tam egzistuoja, ir kitos tarptautinės prekybos grandinės įvairiose šalyse tokias praktikas taiko.
Duomenų saugumas ir privatumas
Kai kalbame apie tokį duomenų kiekį, neišvengiamai kyla klausimas: ar tai saugu? Ar mano duomenys nenuteka? Kas dar turi prieigą prie šios informacijos?
Pagal Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą (BDAR), kuris galioja visoje ES, įmonės privalo užtikrinti tinkamą asmens duomenų apsaugą. Tai reiškia techninius ir organizacinius saugumo sprendimus, duomenų šifravimą, ribotą prieigą, reguliarius saugumo auditus. Teoriškai viskas skamba gerai, praktiškai – duomenų nutekėjimai vis dar pasitaiko net didelėse organizacijose.
Svarbu suprasti, kad sutikdami su lojalumo programos taisyklėmis, jūs duodate sutikimą tam tikriems duomenų apdorojimo veiksmams. Dažnai šios taisyklės būna ilgos, pilnos juridinės kalbos, ir mažai kas jas skaito iki galo. Tačiau būtent ten aprašyta, kokius duomenis renka, kaip juos naudoja, ar dalinasi su trečiosiomis šalimis, kiek laiko saugo.
Dažnas klausimas – ar prekybininkai parduoda mūsų duomenis? Tiesiogiai parduoti asmeninius duomenis būtų BDAR pažeidimas. Tačiau anonimintos arba agregatos statistikos dalijimasis su partneriais, gamintojais ar reklamos platformomis yra įprasta praktika. Pavyzdžiui, įrankių gamintojas gali gauti informaciją, kad tam tikroje demografinėje grupėje populiarūs jo produktai, bet teoriškai neturėtų gauti jūsų asmeninių duomenų be atskiro sutikimo.
Ką daryti, jei norite daugiau privatumo
Jei visa ši informacija jus šiek tiek neramina, turite keletą praktinių variantų, kaip sumažinti dalijamų duomenų kiekį.
Paprasčiausias būdas – tiesiog nenaudoti lojalumo kortelės. Pirkite be jos, mokėkite grynais, ir jūsų pirkimai liks anonimiški. Žinoma, prarasite nuolaidas ir kaupimo galimybę, bet laimėsite privatumą. Tai kompromisas, kurį kiekvienas vertina savaip.
Jei visiškai atsisakyti nenorite, galite naudoti kortelę selektyviai – tik tada, kai tikrai verta dėl nuolaidos, o smulkius pirkimus atlikti be jos. Taip bent jau sumažinsite duomenų kiekį ir apsunkinsite tikslaus profilio sudarymą.
Dar viena galimybė – reguliariai peržiūrėti savo privatumo nustatymus programėlėje ar internetinėje paskyroje. Dažnai galite atsisakyti rinkodarinių pranešimų, personalizuotų pasiūlymų, lokacijos sekimo. Tai sumažina duomenų rinkimą, nors bazinė pirkimų istorija vis tiek lieka.
Pagal BDAR turite teisę prašyti, kad įmonė pateiktų visus apie jus sukauptus duomenis. Tai vadinama „prieigos teise”. Galite parašyti oficialų prašymą Senukams (ar bet kuriai kitai įmonei) ir per mėnesį turėtumėte gauti atsakymą su visa jūsų duomenų kopija. Tai įdomus būdas sužinoti, ką tiksliai apie jus žino.
Taip pat turite teisę reikalauti duomenų ištrinimo („teisė būti pamirštam”), jei tam nėra teisėto pagrindo juos saugoti. Tiesa, jei duomenys reikalingi sutarties vykdymui ar teisinėms prievolėms, įmonė gali atsisakyti juos ištrinti, kol galioja šios priežastys.
Ar lojalumo kortelės vis dar vertos dėmesio
Po viso šio duomenų rinkimo ir analizės aprašymo galite pagalvoti, ar apskritai verta naudoti tokias korteles. Atsakymas priklauso nuo jūsų asmeninių prioritetų ir vertybių.
Finansiniu požiūriu, jei reguliariai perkate statybines medžiagas ar įrankius, lojalumo programa gali sutaupyti gana nemažai pinigų. Senukų kortelė suteikia prieigą prie specialių akcijų, kaupimo sistemos, kartais – ilgesnių grąžinimo terminų ar kitų privilegijų. Jei per metus sutaupote šimtą ar daugiau eurų, daugeliui tai bus svarbesnis argumentas nei abstrakčios privatumo baimės.
Iš kitos pusės, jei vertinate privatumą ir nenorite, kad jūsų vartojimo įpročiai būtų analizuojami ir naudojami rinkodaros tikslais, atsisakymas nuo tokių programų yra visiškai racionali pozicija. Ypač jei perkate retai ir nedaug – sutaupymai bus minimalūs, o duomenų rinkimas vyksta toks pat intensyvus.
Svarbu suprasti, kad tai ne juoda-balta situacija. Galite naudoti kortelę sąmoningai, suprasdami kompromisą tarp gaunamų naudų ir atiduodamų duomenų. Šiuolaikiniame pasaulyje visiškas anonimiškumas beveik neįmanomas – jūsų duomenis renka bankai, telekomunikacijų operatoriai, socialiniai tinklai, net jūsų automobilis. Klausimas ne ar duodate duomenis, bet kam ir už ką.
Ateities tendencijos: į ką judame
Duomenų rinkimas ir analizė tik gilės. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijos tampa vis prieinamesnės ir galingesnės. Jau dabar kai kurios prekybos grandinės eksperimentuoja su veido atpažinimo technologijomis parduotuvėse, kurios galėtų identifikuoti klientą net be kortelės nuskaitymo. Kol kas ES tai griežtai reguliuojama ir dažniausiai draudžiama be aiškaus sutikimo, bet technologinė galimybė egzistuoja.
Interneto daiktų (IoT) plėtra reiškia, kad jūsų pirkti produktai patys gali siųsti duomenis gamintojams. Išmanusis šaldytuvas, kuris žino, kada baigėsi pienas, teoriškai galėtų automatiškai užsakyti naują. Skamba patogiai, bet kartu reiškia dar vieną duomenų srautą apie jūsų vartojimo įpročius.
Blokų grandinės technologijos ir decentralizuoti sprendimai galbūt ateityje leis vartotojams geriau kontroliuoti savo duomenis – net juos „parduoti” tiesiogiai suinteresuotoms įmonėms už kompensaciją, užuot atiduodant nemokamai. Tai dar eksperimentinė sritis, bet konceptualiai įdomi.
Reguliavimo prasme tikėtina, kad ES ir toliau griežtins reikalavimus duomenų apsaugai. Jau dabar diskutuojama apie papildomus BDAR pataisymus, didesnes baudas už pažeidimus, griežtesnius reikalavimus sutikimų gavimui. Tai reiškia, kad įmonės turės būti dar skaidresnės ir atsakingesnės.
Kas lieka už skaičių ir algoritmų
Grįžtant prie esmės – lojalumo kortelės yra šiuolaikinio vartojimo realybės dalis. Jos nėra nei absoliutus blogis, nei nekaltai nauda. Tai įrankis, kuris veikia abiem kryptimis: jūs gaunate nuolaidas ir patogumą, prekybininkai – vertingus duomenis ir galimybę geriau suprasti savo klientus.
Svarbu elgtis sąmoningai. Suprasdami, kaip veikia šios sistemos, galite priimti informuotus sprendimus – naudoti korteles ten, kur tai tikrai naudinga, vengti jų, kai privatumas svarbesnis, reguliariai peržiūrėti ir koreguoti savo privatumo nustatymus.
Prekybininkai žino apie jus daug – galbūt daugiau, nei patys įsivaizduojate. Bet šie duomenys nėra kažkas mistiškai pavojingo, jei jie tvarkomi atsakingai ir pagal įstatymus. Problema kyla tada, kai duomenys nuteka, piktnaudžiaujama, arba kai vartotojai visiškai nežino, kas vyksta su jų informacija.
Todėl skaitykite privatumo politikas, bent jau pagrindinius punktus. Naudokitės savo teisėmis pagal BDAR. Būkite kritiški, kai įmonės prašo papildomų duomenų – paklauskite savęs, ar tikrai reikia nurodyti gimimo datą ar tikslų adresą, jei to galima išvengti. Ir svarbiausia – nepamirškite, kad jūs, kaip vartotojas, turite galią rinktis, kur ir kaip pirkti. Jei įmonės duomenų politika jums nepriimtina, visada galite balsuoti kojomis ir rinktis alternatyvas.
Galiausiai, lojalumo kortelė – tai tik plastikas su brūkšniniu kodu. Tikroji vertė slypi ne joje, o tame, kaip sąmoningai ir atsakingai su ja elgiamės mes patys ir kaip etiškai ją naudoja prekybininkai.
