Читать книгу Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый - Марк Джеффри - Страница 14

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.

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.

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».

Данным о каждом посещении клиента присваиваются коды, после чего информация помещается в корпоративное хранилище данных (нижняя часть рис. 2.2). На крупном предприятии EDW – огромная база данных, в которой хранится информация обо всех взаимоотношениях клиента с компанией и сопутствующие операционные и финансовые данные. В левой части рис. 2.2 изображены инструменты, необходимые для извлечения данных из EDW и создания отчетов (например, еженедельные обновления по данным продаж в отдельных регионах, списки клиентов, отменивших подписку, и т. д.).[19]

_{Рис. 2.2. Трансформация стратегии маркетинга, основанного на данных, в инфраструктуру для крупной компании}

Главный элемент системы – маркетинг, основанный на данных. В частности, это аналитические инструменты для сегментации, таргетирования и выстраивания отношений с клиентами. Если вернуться к примеру с Jiffy Lube, то подобное «приветствие» в точке контакта представляет собой пример персонализации маркетингового взаимодействия с клиентом. Для этого необходима программа, считывающая данные с автомобильного номера, осуществляющая поиск данных о клиенте в EDW, использующая схему для создания подсказки и выводящая подсказку на экран мастера Jiffy Lube (подробный пример работы такой программы приведен в главе 6, где рассказывается о деятельности Королевского банка Канады).

Анализ и моделирование предполагают использование инструментов сбора данных для целевого маркетинга. В главе 9 приведен пример трех основных техник анализа: моделирование предпочтений, анализ потребительской корзины и дерево решений. Например, компания Meredith, издатель журнала Better Homes and Gardens и многих других изданий для женщин, использует моделирование для прогнозирования следующей покупки клиента. В еженедельных маркетинговых кампаниях используются инструменты коммуникации и персонализации: они берут данные из EDW, создают модель предложения и рассылают персонализированные послания конкретным клиентам.

С чего начать создание подобной инфраструктуры? Начните с небольшого, конкретного случая, а затем продемонстрируйте, как маркетинг, основанный на данных, повышает скорость и снижает стоимость работы. Затем постепенно создавайте инфраструктуру и на каждом этапе обеспечивайте измеримые и понятные результаты. В главе 10 описана необходимая инфраструктура для маркетинга, основанного на данных, и подробно рассказана история создания соответствующей инфраструктуры в компании Harrah’s. Ее пример показывает, как компания смогла постепенно создать ценностный портфель, ставший для нее источником стратегического преимущества в своей отрасли.

Маркетинг и IT

Отношения между отделами маркетинга и IT часто напряженные. Они чем-то напоминают взаимоотношения пациента и врача. Например, если вы повредили локоть во время игры в теннис, вы не идете к доктору и не говорите: «Я хочу, чтобы вы провели магнитно-резонансную томографию, а затем дали мне упаковку викодина, чтобы снять боль». Скорее вы описываете симптомы, а доктор прописывает вам лечение. Аналогичным образом выглядит взаимодействие с отделом IT: вы должны четко определить требования, цели, пожелания по работе с данными и т. д. Специалисты предложат вам решение и будут нести ответственность за то, чтобы оно соответствовало вашим требованиям: они должны разработать систему в отведенное время и в рамках согласованного бюджета. За результат работы в системе отвечает уже отдел маркетинга.

Те, кому доводилось сталкиваться с тяжелой болезнью члена семьи – родителя, ребенка или другого родственника, – успели стать «экспертами» по этому заболеванию. Они ищут всю доступную информацию, выясняют мнения специалистов и знакомятся с лучшими методами лечения, прогнозами и рисками. Проекты создания инфраструктуры для маркетинга подразумевают тот же процесс.

Маркетер должен стать «продвинутым» пользователем технологии.

Необходимо научиться задавать правильные вопросы, позволяющие однозначно убедиться в том, что все идет как надо и что система приносит дополнительную ценность. В главе 10 эти вопросы будут рассмотрены более подробно. Кроме того, вы сможете приобрести все необходимые знания для того, чтобы стать «продвинутым» партнером в разработке информационных систем для маркетинга, основанного на данных. Технологии слишком важны, чтобы отдавать их на откуп инженерам.