Кирилл Чистов

Как и зачем переходить на data-driven маркетинг?

Как использовать big data для привлечения клиентов? Может ли обычная компания заставить большие данные работать на себя? И насколько сложно перейти на data-driven маркетинг? Кирилл Чистов, директор по развитию бизнеса DCA, знает ответы на эти вопросы.

А в сентябре на конференции ICBDA 2015 Кирилл расскажет про онлайн и оффлайн данные для ритейла и объяснит, как стимулировать потребление в период рецессии.


Маркетинг, основанный на анализе массивов потребительских данных, сегодня уже не является «гиковской» темой.  Это понятие и его аспекты широко обсуждаются не только на отраслевых конференциях, но и внутри любой корпорации на всех управленческих уровнях – во время презентаций, планерок и даже на банкетах.

Желание достигать больших результатов при меньших бюджетах, понимать и предсказывать поведение потребителей заставляют маркетологов приобретать знания в непривычных для себя областях. Это базы данных, аналитика, ретаргетинг, машинное обучение, big data, hadoop.



Минули времена, когда достаточно было провести исследование, разработать креативную идею и запустить единую маркетинговую кампанию на всю «целевую аудиторию», чтобы потом в конце года зафиксировать прирост выручки доли рынка. Среди причин ухода в прошлое «старой» модели маркетинга – фрагментация потребительских предпочтений, используемых медиаканалов (например, аудитория все меньше смотрит ТВ), «усталость» от обилия рекламы.



Идеи-фикс для маркетинговых стратегов

1. Система точного и оперативного измерения эффективности маркетинговых коммуникаций, которая бы позволила сократить нецелевые расходы.

2. Платформа оперативной доставки персонализированных, релевантных предложений существующим и потенциальным клиентам в подходящие для этого моменты на основе индивидуального профиля каждого потребителя.

3. База аудиторных знаний (потребительских инсайтов), которая бы позволила точнее оценивать текущий и потенциальный спрос.



Эти идеи постепенно становятся реальностью для передовиков в наиболее технологичных отраслях  экономики, таких как интернет (search, social, programmatic), телекоммуникации, банки и розничная торговля (в первую очередь, электронная).

Конечно, такое происходит не сразу и требует больших организационных перестроек на всех уровнях, начиная с самого высшего руководящего состава.


С чего начать эволюцию?

С того, чтобы еще раз вспомнить свои цели-задачи, оценить применимость, разобраться в текущей ситуации с данными для маркетинга.

Концепция маркетинга, построенного на знании потребителей, придумана не вчера, а задолго до появления компьютеров. Следовательно, его принципы и подходы годятся для всех типов бизнеса.

Очевидно, что больше шансов получить отдачу на вложенные средства с помощью технологий обработки big data смогут компании, у которых этих данных много.

Как минимум, десятки тысяч клиентов, сотни или тысячи наименований в ассортименте, десятки или сотни транзакций (заказов / заявок / целевых обращений) в сутки.

Для оценки ситуации нужны маркетинговые данные компании. В зависимости от специфика бизнеса и приоритетных целей можно выделить три категории ключевых вопросов: База, Аналитика, Коммуникации.

Примеры вопросов:

База данных

– Как устроена ваша маркетинговая база данных?

– Есть ли единая база?

– Если баз несколько (общий реестр, CRM, продажи, статистика кампаний), то есть ли между ними эффективные связи для обмена информацией?

– Кто в вашей организации контролирует потоки маркетинговых данных?

– Сколько у вас данных и какого они качества (глубины и актуальности)?

Аналитика

– Кто и как отвечает за клиентскую и маркетинговую аналитику в компании?

– Как много времени занимает решение различных задач, связанных с маркетинговым анализом – какие отчеты и выгрузки делаются в течение часа/недели/месяца?
– Какой процент ваших клиентов совершает более двух покупок в течение года и что известно об этих клиентах?

– Каким образом сейчас клиентская аналитика используется при планировании маркетинговых стратегий и конкретных рекламных кампаний?

– Существует ли клиентская таксономия - сегментация, учитывающая особенности поведения потребителей и их интересы? Применяются ли «персоны» клиентов?

Коммуникации

– Применяются ли данные о клиентах для таргетинга и персонализации?

– Включает ли профиль клиента связки для общения по разным каналам (телефон, email, профиль в социальной сети)?

– Содержит ли профиль историю рекламных контактов и откликов?

– Соблюдается ли в компании политика защиты конфиденциальности частных данных? Есть ли у потребителя легкий opt-out (способ удалиться из базы)?

Если вы все еще читаете эту статью, рискну предположить, что в вашей компании есть база или базы данных клиентов, но они слабо связаны с процессом планирования и ведения маркетинговых коммуникаций, особенно внешних – например, рекламных кампаний в интернете.

Тому может быть масса причин. Но все можно исправить.



По теме: Мир big data в 8 терминах



Вот несколько несложных шагов. Они позволят начать использовать потенциал собранной информации о потребителях при планировании и осуществлении маркетинговых коммуникаций. А особенно тех коммуникаций, которые ориентированы на привлечение новой аудитории.

1. Наладить агрегацию аудиторных данных

Вы, конечно, можете обойтись бесплатной системой веб-аналитики, например, решением от «Яндекса» или Google, и ограничиться сбором статистики. Но вам будет не хватать возможности управления данными в связке с другими платформами, например, вашей CRM или DSP. Для работы с ними понадобится технология DMP. Начните с установки диспетчера тегов, например, от Google.

2. Построить сегментацию клиентов, стратегий, креатива, KPI

Если вы хотите повысить отклик и, соответственно, выручку с помощью системы персональных коммуникаций, начните думать о сегментах аудитории как о VIP- персонах. У них есть имя, позиция, интересы, предпочтения и характер, а не только намерение или отсутствие намерения купить ваш товар сегодня же.

Поделите вашу аудиторию на такие VIP-персоны и продумайте, как облегчить для них принятие решения о покупке товара. Планируйте сообщения с учетом сегмента, фазы принятия решения, учитывая предыдущий опыт общения, характер и вероятность получения обратной связи. Это поможет сократить недопонимание со стороны аудитории кампании, а также разницу между ее результатами и вашими ожиданиями.

3. Интегрировать процессы ведения кампаний

Пока нет технологий, которые бы позволяли осуществлять все виды маркетинговых коммуникаций по всем каналам и на всех площадках по системе «одного окна». Но это не значит, что нельзя привести все коммуникации к единой системе аудиторного планирования, замера эффективности и пр.

4. Наладить обратную связь с CRM-системой
Каждое сообщение, которое вы размещаете или отправляете, может содержать уникальную метку-идентификатор. Метки позволят вам определить, какие именно каналы, площадки, тактики таргетинга и креативные концепции дали лучший эффект в части первичного отклика, а какие позволили привлечь наиболее ценных потребителей.

5. Сделать анализ данных неотъемлемой частью маркетинговой тактики
Как только вы начнете планировать маркетинг на основе полноценных данных, станет намного проще добиваться предсказуемых результатов и находить ответы на самые актуальные вопросы про ваших клиентов, продажи и будущее компании.



По теме: Как правильно составлять бюджет на маркетинг?



На практике

Cвязку всех источников данных о клиентах с помощью DMP недавно осуществил один известный всем нам европейский бренд молочных продуктов.

Создание единого центра управления данными о клиентах, стекающихся из разных источников (рекламные кампании, аналитика аудитории сайта, информация о клиентах из программ лояльности и многое другое) позволило на 30% в год сократить маркетинговые расходы. Это произошло за счет сегментирования аудитории и выявления наиболее ценных покупателей: стали видны нецелевые траты.

Сэкономленные деньги пошли на развитие отношений с постоянными и лояльными клиентами, а также на привлечение новых групп покупателей.

Как новые знания изменили подходы к маркетингу в компании?

Появился единый профиль клиента

Стали возможными по-настоящему персональные коммуникации: известна история взаимодействия человека и бренда.

– Клиенты точнее сегментированы

Очень точная сегментация пользователей внутри программы лояльности была перенесена на аудиторию потребителей, которые не являлись участниками этой программы.
Тем самым бренд смог получить более прозрачную картинку «пути потребителя от начального знания к повторным покупкам» и принимать более осмысленные решения в своей стратегии.

– Появились модели, предсказывающие лояльность клиентов и вероятность их оттока

Аудиторные данные от независимых поставщиков, добавленные в собственную DMP, позволили увидеть сегменты аудитории с высокой вероятностью оттока к конкурентам.

Кроме того, последующие коммуникационные кампании проходят под контролем системы оценки вероятной ценности привлекаемого клиента: сообщение отправляется только той аудитории, которая  имеет высокую вероятность стать лояльной.



Если для вашего бизнеса понятна и актуальна картинка выше, приходите на конференцию ICBDA2015.org или на наши открытые семинары в Datacentric.ru.  

Фото: Shutterstock, Marketoonist.com.


comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно