Страница:
Препятствие 2. Причинно-следственная связь. Небольшие эксперименты
Я часто слышу и еще одно возражение против маркетинга, основанного на данных. Звучит оно примерно так: «У всего, что вы измеряете, может быть слишком много причин – невозможно установить единственную; маркетинговые кампании накладываются друг на друга, поэтому нельзя однозначно сказать, что работает, а что – нет!» Необходим системный и дисциплинированный подход к управлению маркетинговыми кампаниями. Идея проста: проведите небольшой эксперимент, в рамках которого можно изолировать как можно больше переменных, чтобы понять, что работает, а что – нет.
Большинство маркетеров знакомо с этим подходом, однако мое исследование показывает, что подавляющее большинство занимающихся маркетингом организаций (почти 70 %) не использует эксперименты для тестирования результатов кампании и сравнения с результатами контрольной группы. Почему? Ответ прост: в большинстве организаций система мотивации отдела маркетинга связана с его деятельностью как таковой, а не с ее результатами. Решение этой проблемы, связанной с культурой компании, подразумевает преодоление препятствия 5, описанного в конце этой главы. Пока приведу несколько примеров, показывающих пользу разработки маркетинговых экспериментов.
Компания Harrah’s Entertainment – крупнейший в мире оператор казино. Она постоянно проводит эксперименты для количественной оценки своих маркетинговых мероприятий. Например, компания провела эксперимент, нацеленный на две группы поклонников самых популярных автоматов в городе Джексон. Предполагалось наличие контрольной группы, получавшей стандартное маркетинговое предложение, и группы, получившей контрольное предложение под названием «Челленджер». В рамках обычного предложения клиенты могли, заплатив 125 долларов, получить бесплатный номер в гостинице, два ужина со стейком и бесплатные фишки для игры в казино на сумму 30 долларов. Как и ожидалось, игровая активность в этой группе не изменилась.
Предложение «Челленджер» выглядело так: бесплатные фишки для игры в казино на сумму 60 долларов, никакого номера в гостинице и никакого ужина со стейком. Игровая активность лиц, получивших новое предложение, в последующие месяцы оказалась значительно выше, чем у представителей контрольной группы. Дополнительные эксперименты показали схожий результат в других регионах США. В итоге Harrah’s смогла урезать бюджет для этого маркетингового предложения более чем на 50 % и значительно повысить его результативность.
В главе 1 мы назвали этот тип маркетинга стимулированием продаж. Такие мероприятия помогают повысить спрос на короткий период, часто даже до окончания акции. Ограничение количества людей, получающих специальное предложение, позволяет решить проблему причинно-следственной связи: этот тип маркетинга напрямую связан с созданием спроса, а кроме того, временной разрыв между проведением кампании и получением ее результатов незначителен.
В предыдущем параграфе я привел пример аптечной сети Walgreens и рассказал о том, каким образом компания использовала данные для изменения фокуса своей рекламы в газетах. После первой победы менеджеры по маркетингу начали эксперименты с другими рекламными вкладышами в других районах. Используя конкретные почтовые индексы в качестве основы для отбора контрольных групп и измеряя объемы продаж до и после мероприятия через различные каналы (аптеки), Фелднер смог оптимизировать схему маркетинга в СМИ.
Этот вид маркетинга используется уже на протяжении сотни лет. Тем не менее приведенный выше пример показывает, каким образом экспериментальная проверка вкупе с новой технологией (геопространственными данными) может использоваться для существенного улучшения маркетинговой работы (см. рис. 2.1). Геопространственные данные о потребителе можно использовать во многих видах маркетинговой деятельности. Например, компания Microsoft использует аналогичные данные для выявления зон, в которых находятся пиратские пиринговые сети, и активно борется с пиратством именно в этих регионах. Основная идея здесь состоит в том, что не все регионы одинаковы и маркетинг должен сосредоточиваться на зонах, представляющих наибольшую ценность.
Еще одно возражение, связанное с причинно-следственными связями, заключается в том, что между маркетинговыми мероприятиями (например, связанными с развитием бренда) и фактической покупкой товара имеется значительный временной разрыв. Знакомая однажды с немалым раздражением сказала мне, что CFO компании хотел увидеть финансовый ROI от проекта по развитию бренда. Финансовые показатели отлично подходят для маркетинга, направленного на формирование спроса. Он предполагает короткий период между действием компании и ответным действием клиента: потребитель приобретает товар вследствие промоакции или рекламы, и его покупку можно оценить в денежном выражении. Однако финансовые показатели не подходят для оценки уровня осведомленности или других маркетинговых мероприятий в области брендинга, которые обычно осуществляются задолго до покупки. CFO просил невозможного: ROI неприменим в отношении брендинга{12}.
Если ваш CFO ожидает получить прибыль от всех видов маркетинга, вам нужно объяснить ему, почему брендинг и повышение осведомленности так важны для принятия потребителем решения и что для оценки намерения что-то купить используются совершенно иные показатели. В следующей главе будут описаны методики и ряд примеров маркетинговых измерений, связывающих между собой основные виды маркетинговой деятельности и 10 классических показателей. Пока же ограничусь общими выводами: проблема установления причинно-следственной связи может быть решена с помощью экспериментов, позволяющих выделить факторы, оказывающие влияние на поведение потребителя, и применения показателей для каждого вида маркетинговой деятельности.
Большинство маркетеров знакомо с этим подходом, однако мое исследование показывает, что подавляющее большинство занимающихся маркетингом организаций (почти 70 %) не использует эксперименты для тестирования результатов кампании и сравнения с результатами контрольной группы. Почему? Ответ прост: в большинстве организаций система мотивации отдела маркетинга связана с его деятельностью как таковой, а не с ее результатами. Решение этой проблемы, связанной с культурой компании, подразумевает преодоление препятствия 5, описанного в конце этой главы. Пока приведу несколько примеров, показывающих пользу разработки маркетинговых экспериментов.
Компания Harrah’s Entertainment – крупнейший в мире оператор казино. Она постоянно проводит эксперименты для количественной оценки своих маркетинговых мероприятий. Например, компания провела эксперимент, нацеленный на две группы поклонников самых популярных автоматов в городе Джексон. Предполагалось наличие контрольной группы, получавшей стандартное маркетинговое предложение, и группы, получившей контрольное предложение под названием «Челленджер». В рамках обычного предложения клиенты могли, заплатив 125 долларов, получить бесплатный номер в гостинице, два ужина со стейком и бесплатные фишки для игры в казино на сумму 30 долларов. Как и ожидалось, игровая активность в этой группе не изменилась.
Предложение «Челленджер» выглядело так: бесплатные фишки для игры в казино на сумму 60 долларов, никакого номера в гостинице и никакого ужина со стейком. Игровая активность лиц, получивших новое предложение, в последующие месяцы оказалась значительно выше, чем у представителей контрольной группы. Дополнительные эксперименты показали схожий результат в других регионах США. В итоге Harrah’s смогла урезать бюджет для этого маркетингового предложения более чем на 50 % и значительно повысить его результативность.
В главе 1 мы назвали этот тип маркетинга стимулированием продаж. Такие мероприятия помогают повысить спрос на короткий период, часто даже до окончания акции. Ограничение количества людей, получающих специальное предложение, позволяет решить проблему причинно-следственной связи: этот тип маркетинга напрямую связан с созданием спроса, а кроме того, временной разрыв между проведением кампании и получением ее результатов незначителен.
В предыдущем параграфе я привел пример аптечной сети Walgreens и рассказал о том, каким образом компания использовала данные для изменения фокуса своей рекламы в газетах. После первой победы менеджеры по маркетингу начали эксперименты с другими рекламными вкладышами в других районах. Используя конкретные почтовые индексы в качестве основы для отбора контрольных групп и измеряя объемы продаж до и после мероприятия через различные каналы (аптеки), Фелднер смог оптимизировать схему маркетинга в СМИ.
Этот вид маркетинга используется уже на протяжении сотни лет. Тем не менее приведенный выше пример показывает, каким образом экспериментальная проверка вкупе с новой технологией (геопространственными данными) может использоваться для существенного улучшения маркетинговой работы (см. рис. 2.1). Геопространственные данные о потребителе можно использовать во многих видах маркетинговой деятельности. Например, компания Microsoft использует аналогичные данные для выявления зон, в которых находятся пиратские пиринговые сети, и активно борется с пиратством именно в этих регионах. Основная идея здесь состоит в том, что не все регионы одинаковы и маркетинг должен сосредоточиваться на зонах, представляющих наибольшую ценность.
Еще одно возражение, связанное с причинно-следственными связями, заключается в том, что между маркетинговыми мероприятиями (например, связанными с развитием бренда) и фактической покупкой товара имеется значительный временной разрыв. Знакомая однажды с немалым раздражением сказала мне, что CFO компании хотел увидеть финансовый ROI от проекта по развитию бренда. Финансовые показатели отлично подходят для маркетинга, направленного на формирование спроса. Он предполагает короткий период между действием компании и ответным действием клиента: потребитель приобретает товар вследствие промоакции или рекламы, и его покупку можно оценить в денежном выражении. Однако финансовые показатели не подходят для оценки уровня осведомленности или других маркетинговых мероприятий в области брендинга, которые обычно осуществляются задолго до покупки. CFO просил невозможного: ROI неприменим в отношении брендинга{12}.
Если ваш CFO ожидает получить прибыль от всех видов маркетинга, вам нужно объяснить ему, почему брендинг и повышение осведомленности так важны для принятия потребителем решения и что для оценки намерения что-то купить используются совершенно иные показатели. В следующей главе будут описаны методики и ряд примеров маркетинговых измерений, связывающих между собой основные виды маркетинговой деятельности и 10 классических показателей. Пока же ограничусь общими выводами: проблема установления причинно-следственной связи может быть решена с помощью экспериментов, позволяющих выделить факторы, оказывающие влияние на поведение потребителя, и применения показателей для каждого вида маркетинговой деятельности.
Препятствие 3. Недостаток данных. Стратегия получения данных о потребителях
Многие маркетеры чаще сталкиваются с избытком данных, чем с их недостатком. Сбор и анализ нужных данных помогает нам преодолеть препятствие 1. Однако компании, работающие на рынке B2B, имеют вполне объективную проблему нехватки данных, так как не продают свою продукцию напрямую клиентам. Для продаж они используют множество различных каналов и не имеют доступа к информации об отдельных сделках с конечными пользователями. Для преодоления этого препятствия можно использовать три основных подхода.
1. Обмен и совместное использование данных c торговыми партнерами
Джон Чемберс, CEO компании Cisco Systems, работающей на рынке сетевых технологий и имеющей оборот в 39 миллиардов долларов, начинает каждое утро с того, что открывает банку диетической колы, а затем заходит на портал Cisco e-Sales. Он может детально ознакомиться с продажами за предыдущий день в разбивке по географическим регионам, покупателям, продуктам или менеджерам по продажам. Это непросто, учитывая, что Cisco продает более 95 % своих продуктов с помощью VAR-партнеров[13].
Как же Cisco удается получать все эти данные? Все просто: контракт предусматривает обязанность всех VAR-партнеров предоставлять данные о продажах клиентам. Однако большинство компаний, работающих в секторе B2B, знает, что в ответ на просьбу о предоставлении данных о потребителях они могут услышать от своих партнеров твердое «нет». Партнеры отказываются давать информацию на том основании, что это их собственность, обеспечивающая конкурентное преимущество.
Cisco кажется исключением из правила. Компания обязывает своих партнеров, желающих распространять ее продукцию, предоставлять ей информацию. Многие представители компаний из сектора B2B, с которыми мне довелось работать, говорят, что контракты уже содержат все установленные правила и не могут быть изменены. Один из моих клиентов работал с широкой сетью дилеров и имел в собственности до 15 % акций крупнейших дилеров. Самым простым решением было начать с тех дилеров, которые принадлежали компании, и убедить их в преимуществах управления данными, а затем использовать результаты работы для мотивации других к совместному использованию данных.
Компания, работающая на рынке B2B, должна ответить на вопрос: «Зачем моим торговым партнерам предоставлять мне данные?». Один из стимулов – значительные траты на совместный маркетинг. Совместный анализ данных помогает участникам понять, как повысить результативность маркетинга. Например, компания Microsoft обнаружила, что ее партнеры – OEM-производители[14] активно использовали рекламные материалы, созданные компанией в рамках программ совместного маркетинга, и в ряде случаев были готовы предоставить данные о потребителях, позволявшие лучше рассчитать эффективность маркетинга.
Обратите внимание, что компаниям из сектора B2B не обязательно знать имена и адреса клиентов – эту информацию вполне можно удалить из общего файла. На самом деле нужна информация о том, какие продукты и услуги покупает клиент, и возможность действовать на основании этих данных, в том числе через торговых партнеров. Если партнер будет предоставлять неполные данные, он будет меньше беспокоиться о том, что ваша компания, получив нужную информацию, захочет работать с клиентами напрямую и исключит посредников.
Как же Cisco удается получать все эти данные? Все просто: контракт предусматривает обязанность всех VAR-партнеров предоставлять данные о продажах клиентам. Однако большинство компаний, работающих в секторе B2B, знает, что в ответ на просьбу о предоставлении данных о потребителях они могут услышать от своих партнеров твердое «нет». Партнеры отказываются давать информацию на том основании, что это их собственность, обеспечивающая конкурентное преимущество.
Cisco кажется исключением из правила. Компания обязывает своих партнеров, желающих распространять ее продукцию, предоставлять ей информацию. Многие представители компаний из сектора B2B, с которыми мне довелось работать, говорят, что контракты уже содержат все установленные правила и не могут быть изменены. Один из моих клиентов работал с широкой сетью дилеров и имел в собственности до 15 % акций крупнейших дилеров. Самым простым решением было начать с тех дилеров, которые принадлежали компании, и убедить их в преимуществах управления данными, а затем использовать результаты работы для мотивации других к совместному использованию данных.
Компания, работающая на рынке B2B, должна ответить на вопрос: «Зачем моим торговым партнерам предоставлять мне данные?». Один из стимулов – значительные траты на совместный маркетинг. Совместный анализ данных помогает участникам понять, как повысить результативность маркетинга. Например, компания Microsoft обнаружила, что ее партнеры – OEM-производители[14] активно использовали рекламные материалы, созданные компанией в рамках программ совместного маркетинга, и в ряде случаев были готовы предоставить данные о потребителях, позволявшие лучше рассчитать эффективность маркетинга.
Обратите внимание, что компаниям из сектора B2B не обязательно знать имена и адреса клиентов – эту информацию вполне можно удалить из общего файла. На самом деле нужна информация о том, какие продукты и услуги покупает клиент, и возможность действовать на основании этих данных, в том числе через торговых партнеров. Если партнер будет предоставлять неполные данные, он будет меньше беспокоиться о том, что ваша компания, получив нужную информацию, захочет работать с клиентами напрямую и исключит посредников.
www.mycokerewards.com). Это был элемент программы лояльности для постоянных потребителей продукции компании. Потребители получали баллы в зависимости от количества выпитых ими напитков, а затем обменивали их на призы: футболки, DVD и скидки у множества партнеров, участвующих в программе. Да, данные о потребителях действительно могут стоить не дороже обычной футболки! Сайт позволяет компании получать прямой доступ к «активным потребителям» и проводить акции посредством рассылки по электронной почте. Кроме того, на нем размещаются платные объявления, что также приносит доход.
Идея поощрения активных пользователей не ограничивается отраслью производства напитков. Вот пример из сферы B2B. Компания Microsoft продает почти всю свою продукцию через OEM-партнеров и другие каналы. В результате она не представляет, кто именно покупает ее программы (не считая крупнейших корпоративных клиентов). Один из особенно важных для Microsoft сегментов рынка, источник будущего роста, – средние компании, использующие ее продукцию.
Проблема в том, что Microsoft продает свою продукцию этому сегменту не напрямую и в результате не всегда знает, что́ в точности приобретают клиенты. Структура дохода в сегменте среднего бизнеса и крупных компаний основана на продаже годовых лицензий на программные продукты. Если потребитель не продлевает лицензию, использует продукт, а затем хочет купить обновленную версию, ему приходится доплачивать за нелицензионное использование программы.
Microsoft создала специальный портал для компаний среднего размера, на котором клиенты могут ввести номер своей лицензии, чтобы Microsoft контролировала процесс управления ею. И хотя точные цифры я назвать не могу, в настоящее время в базе данных Microsoft есть информация о многих компаниях среднего размера со всего мира. Портал позволяет Microsoft обеспечивать своим клиентам ценность: компания предлагает услугу, помогающую пользователям управлять своими лицензиями и экономить средства. Microsoft же собирает данные о покупках, а в дальнейшем может использовать их при разработке маркетинговых программ. Например, компания проводит анализ предпочтений, чтобы понять, какие пакеты продуктов покупают клиенты и что им больше всего нравится (в главе 9 описаны три основные техники анализа данных). Результатом анализа и целевого маркетинга стало почти пятикратное повышение результативности маркетинговой кампании.
Обратите внимание, что во всех этих примерах присутствует предельно ясное ценностное предложение для клиентов и дистрибьюторов в обмен на совместное использование данных. В случае с сайтами Suntory и My Coke Rewards ценность представляла собой возможность получить товары и услуги со скидкой. В случае Microsoft это была экономия средств благодаря более качественному управлению лицензиями на программные продукты. Задайте себе вопрос: «В чем может заключаться ценностное предложение для клиентов, стимулирующее их предоставить данные о себе?».
www.invokesolutions.com) организует онлайновые фокус-группы. Примерно за ту же сумму, в которую вам обошлась бы очная фокус-группа для 10 участников, вы можете собрать в сети данные 100 и более людей. Как показывает мой опыт, подобный вид опросов отлично подходит для компаний, работающих на рынке потребительских товаров и визуальной рекламы. Тем не менее иногда возникает проблема привлечения достаточного количества участников («критической массы»). Кроме того, в вашей выборке может оказаться больше активных пользователей интернета, чем в целевой группе. Я предпочитаю вначале проводить небольшие очные фокус-группы, а затем, в случае необходимости, более масштабные исследования в интернете.
Сбор данных о потребителе: этические и юридические вопросы
Сбор данных о потребителях может оказаться довольно щекотливым делом. Необходимо убедиться в том, что вы соблюдаете этические и профессиональные стандарты. Знакомая из отдела маркетинга как-то сказала мне, что юридический отдел ее компании распорядился удалить данные о клиентах из страха возможной ответственности. Причина заключалась в том, что у компании не было четкой политики защиты личных данных, а юридический отдел не понимал, зачем они нужны отделу маркетинга. Маркетерам следует четко и ясно рассказывать о политике конфиденциальности как в самой компании, так и за ее пределами и показывать, каким образом данные о клиентах будут (или не будут) использоваться.
В некоторых случаях сбор данных о потребителях запрещен законом. Например, в США Закон о праве сохранения и защите данных медицинского страхования[15] запрещает фармацевтическим компаниям получать доступ к данным о выписанных рецептах. Законы неукоснительно соблюдаются; тем не менее у компаний всегда есть возможность создать для клиентов дополнительную ценность. Например, когда человек заболевает, он может найти нужные ему советы и поддержку на сайтах или форумах. Сайты могут запрашивать обратную связь и просить посетителей делиться своим мнением в обмен на предоставление информации о продуктах.
Самое главное – всегда добавлять ценность при взаимодействии с клиентом, а не снижать ее. Попытайтесь ответить на вопрос «А зачем это мне?» с точки зрения клиента. Относитесь к данным уважительно – считайте, что это еще один актив вашей компании. Обеспечивайте безопасность и добавляйте ценность – именно это позволяет построить доверительные отношения с клиентами.
В некоторых случаях сбор данных о потребителях запрещен законом. Например, в США Закон о праве сохранения и защите данных медицинского страхования[15] запрещает фармацевтическим компаниям получать доступ к данным о выписанных рецептах. Законы неукоснительно соблюдаются; тем не менее у компаний всегда есть возможность создать для клиентов дополнительную ценность. Например, когда человек заболевает, он может найти нужные ему советы и поддержку на сайтах или форумах. Сайты могут запрашивать обратную связь и просить посетителей делиться своим мнением в обмен на предоставление информации о продуктах.
Самое главное – всегда добавлять ценность при взаимодействии с клиентом, а не снижать ее. Попытайтесь ответить на вопрос «А зачем это мне?» с точки зрения клиента. Относитесь к данным уважительно – считайте, что это еще один актив вашей компании. Обеспечивайте безопасность и добавляйте ценность – именно это позволяет построить доверительные отношения с клиентами.
Препятствие 4. Ресурсы и инструменты. Создание инфраструктуры для маркетинга, основанного на данных
Маркетеры – очень занятые люди. Им всегда не хватает времени, ресурсов или инструментов. Чтобы обеспечить эффективность и простоту маркетинга, основанного на данных, нужно заранее планировать все кампании так, чтобы их результаты было легко измерить. На самом деле это не так сложно.
Мой опыт подсказывает, что определение приемлемых показателей и методов сбора данных обычно занимает всего несколько часов на этапе планирования (в особенно крупных компаниях этот процесс может занять пару дней). Однако именно эта работа закладывает основу в ходе реализации кампании. В следующей главе показано, как выбрать правильные показатели для любого вида маркетинговой деятельности и разработать рекламные кампании с измеримыми результатами. Именно грамотное планирование показателей и методов их оценки – тот самый 1 % усилий, обеспечивающий 99 % ценности по завершении кампании: оно позволяет количественно оценить маркетинговые мероприятия.
Самое важное в маркетинговых показателях то, что они создают основу для будущих маркетинговых инвестиций и позволяют обосновать рост расходов на инфраструктуру.
Мой опыт подсказывает, что определение приемлемых показателей и методов сбора данных обычно занимает всего несколько часов на этапе планирования (в особенно крупных компаниях этот процесс может занять пару дней). Однако именно эта работа закладывает основу в ходе реализации кампании. В следующей главе показано, как выбрать правильные показатели для любого вида маркетинговой деятельности и разработать рекламные кампании с измеримыми результатами. Именно грамотное планирование показателей и методов их оценки – тот самый 1 % усилий, обеспечивающий 99 % ценности по завершении кампании: оно позволяет количественно оценить маркетинговые мероприятия.
Самое важное в маркетинговых показателях то, что они создают основу для будущих маркетинговых инвестиций и позволяют обосновать рост расходов на инфраструктуру.
Инфраструктура для маркетинга, основанного на данных
Обычный персональный компьютер, на котором установлена программа Microsoft Excel, – очень мощный инструмент. Это все, что нужно маркетеру для внедрения маркетинга, основанного на данных. Но я бы хотел развеять некоторые иллюзии. Microsoft Excel 2003 имел ограничение в 65 536 строк (записей о клиентах) в пределах одного листа. Лист Excel 2007 ограничен 1 048 576 строками и 16 384 столбцами{13}. Если у вас много клиентов, то базу данных в этой программе вам создать не удастся. Вы наверняка хотите, чтобы база была единой, а не представляла собой набор дублирующих друг друга файлов с данными о потребителях на компьютерах разных маркетеров.
Excel идеально подходит для анализа данных, связанных с брендингом и опросами на тему удовлетворенности клиентов, работы с показателями маркетинга в интернете и расчетов возврата на инвестиции в маркетинг. Вы также можете создать в Excel расчетные таблицы для маркетинговых кампаний. В главе 8 я покажу вам, как компания Microsoft отслеживает состояние кампании с бюджетом в 17 миллионов долларов на основе еженедельных данных в формате Excel и в режиме, близком к режиму реального времени. Итак, Excel можно использовать для работы с большинством показателей, описанных в этой книге. Однако он точно неприменим для создания базы данных для директ-маркетинга и маркетинга, основанного на ценностях, или анализа маркетинга для крупной клиентской базы.
Масштаб необходимой вам инфраструктуры обусловлен объемом данных. Если вам нужно проанализировать набор данных для нескольких тысяч клиентов или сегментировать клиентов по сложным параметрам, а затем разработать целевую маркетинговую программу для них, то вам вполне хватит ноутбука с программами типа Excel или SAS JMP[16] (детальный пример компании EarthLink с инструкциями и возможностью загрузить массив данных приведен в главе 10). Если же ваша цель состоит в том, чтобы решить ту же самую проблему для 50 миллионов клиентов, то есть сегментировать более 1 миллиона клиентов по многочисленным характеристикам, а затем разработать целевую кампанию, вам потребуется мощная промышленная инфраструктура. По словам Ричарда Винтера, эксперта в области создания мощных хранилищ данных, «разница в требованиях для этих систем столь же велика, как разница между требованиями для дома фермера и Эмпайр-стейт-билдинг».
Более того, если вы планируете анализировать данные только единожды, то можете начать со сравнительно недорогих систем и бо́льшую часть данных обработать вручную. Однако если вы планируете заниматься маркетингом, основанным на событиях: текущих покупках клиентов и расчете их будущей ценности в режиме реального времени, – то требования к инфраструктуре будут более строгими.
Требования к маркетинговой инфраструктуре определяются объемом данных, получаемых из клиентской базы, информацией о взаимодействии клиентов с вашей компанией и вашими планами. Размер клиентской базы, наряду с объемом данных и желаемой частотой анализа, будет определять объем необходимых инвестиций в инфраструктуру. Глава 10 посвящена оптимальному соотношению инфраструктуры и размера клиентской базы.
Но главное – стремиться к большему, начинать с малого и быстро увеличивать масштаб. Когда вы мыслите масштабно, вы понимаете, что маркетинг, основанный на данных, приведет к возникновению новых требований к инфраструктуре, без которой вы не сможете быстро наращивать масштабы деятельности.
Excel идеально подходит для анализа данных, связанных с брендингом и опросами на тему удовлетворенности клиентов, работы с показателями маркетинга в интернете и расчетов возврата на инвестиции в маркетинг. Вы также можете создать в Excel расчетные таблицы для маркетинговых кампаний. В главе 8 я покажу вам, как компания Microsoft отслеживает состояние кампании с бюджетом в 17 миллионов долларов на основе еженедельных данных в формате Excel и в режиме, близком к режиму реального времени. Итак, Excel можно использовать для работы с большинством показателей, описанных в этой книге. Однако он точно неприменим для создания базы данных для директ-маркетинга и маркетинга, основанного на ценностях, или анализа маркетинга для крупной клиентской базы.
Масштаб необходимой вам инфраструктуры обусловлен объемом данных. Если вам нужно проанализировать набор данных для нескольких тысяч клиентов или сегментировать клиентов по сложным параметрам, а затем разработать целевую маркетинговую программу для них, то вам вполне хватит ноутбука с программами типа Excel или SAS JMP[16] (детальный пример компании EarthLink с инструкциями и возможностью загрузить массив данных приведен в главе 10). Если же ваша цель состоит в том, чтобы решить ту же самую проблему для 50 миллионов клиентов, то есть сегментировать более 1 миллиона клиентов по многочисленным характеристикам, а затем разработать целевую кампанию, вам потребуется мощная промышленная инфраструктура. По словам Ричарда Винтера, эксперта в области создания мощных хранилищ данных, «разница в требованиях для этих систем столь же велика, как разница между требованиями для дома фермера и Эмпайр-стейт-билдинг».
Более того, если вы планируете анализировать данные только единожды, то можете начать со сравнительно недорогих систем и бо́льшую часть данных обработать вручную. Однако если вы планируете заниматься маркетингом, основанным на событиях: текущих покупках клиентов и расчете их будущей ценности в режиме реального времени, – то требования к инфраструктуре будут более строгими.
Требования к маркетинговой инфраструктуре определяются объемом данных, получаемых из клиентской базы, информацией о взаимодействии клиентов с вашей компанией и вашими планами. Размер клиентской базы, наряду с объемом данных и желаемой частотой анализа, будет определять объем необходимых инвестиций в инфраструктуру. Глава 10 посвящена оптимальному соотношению инфраструктуры и размера клиентской базы.
Но главное – стремиться к большему, начинать с малого и быстро увеличивать масштаб. Когда вы мыслите масштабно, вы понимаете, что маркетинг, основанный на данных, приведет к возникновению новых требований к инфраструктуре, без которой вы не сможете быстро наращивать масштабы деятельности.
Инфраструктура для крупной компании
Руководитель некой компании из списка Fortune 500 не так давно отчаянно восклицал: «Что они все делают?». Он был возмущен высокой стоимостью технологий для маркетинга, основанного на данных, и неспособностью сотрудников IT-отдела простым языком объяснить, что они делают. Другой руководитель компании сказал так: «Они не могут объяснить, что они делают в команде». Давайте для начала рассмотрим инфраструктуру маркетинга, основанного на данных; сначала я дам определение ее основных элементов и расскажу о концептуальной модели ее работы. Затем я покажу вам, как преодолеть препятствия в совместной работе отделов маркетинга и IT.
Крупная компания с большой клиентской базой требует соответствующей инфраструктуры (рис. 2.2). Попробуйте представить себе, что это полноценная инфраструктура, позволяющая в полной мере реализовать стратегию маркетинга, основанного на данных. Справа расположены системы сбора данных из разных точек контакта компании с клиентом. Обычно их называют операционными CRM-системами[17]. В них накапливается информация о клиентах из точек продаж, колл-центров, с сайта и из личных отзывов. Например, как только клиент приезжает на станцию техобслуживания Jiffy Lube[18], CRM-система считывает данные с номерного знака и дает подсказку представителю компании. Сотрудник может приветствовать клиента, выходящего из машины, словами: «Добрый день, Марк, после последней смены масла вы проехали около 6500 километров».
Крупная компания с большой клиентской базой требует соответствующей инфраструктуры (рис. 2.2). Попробуйте представить себе, что это полноценная инфраструктура, позволяющая в полной мере реализовать стратегию маркетинга, основанного на данных. Справа расположены системы сбора данных из разных точек контакта компании с клиентом. Обычно их называют операционными CRM-системами[17]. В них накапливается информация о клиентах из точек продаж, колл-центров, с сайта и из личных отзывов. Например, как только клиент приезжает на станцию техобслуживания Jiffy Lube[18], CRM-система считывает данные с номерного знака и дает подсказку представителю компании. Сотрудник может приветствовать клиента, выходящего из машины, словами: «Добрый день, Марк, после последней смены масла вы проехали около 6500 километров».