Читать онлайн «Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый». Страница 10

Препятствие 3. Нехватка данных

• Мы работаем на рынке B2B и не продаем напрямую. В результате мы не знаем, кто наш потребитель.

• Мы не можем собирать данные о потребителях вследствие законов о защите частной жизни.

Препятствие 4. Ресурсы и инструменты

• нас нет времени или оно стоит слишком дорого.

• нас нет инструментов и/или систем для поддержки маркетинга, основанного на данных.

• Мы маркетеры и не можем полноценно взаимодействовать со специалистами по информационным технологиям.

• Подразделения IT создают системы, которые нам не подходят.

Препятствия 5. Люди и измерения

• Мы не занимаемся измерениями, так как не хотим, чтобы нашу деятельность кто-то контролировал.

• Наша система мотивации связана с маркетингом, а не с его результатами.

• В нашей компании отсутствует культура измерений.

• У нас нет навыков для внедрения маркетинга, основанного на данных.

• Наша организация не восприимчива к новым идеям, таким как маркетинг, основанный на данных.

• Маркетинг – творческий процесс. Внедрение измерений и методик убьет творческий подход и стремление к инновациям.

В этой главе я постараюсь ответить на вопрос «С чего начать?» и рассказать о стратегиях преодоления препятствий.

Королевский банк Канады начал внедрять маркетинг, основанный на данных, с анализа ситуации в компании. Кэти Берроуз, возглавившая новый проект, говорит: «Вы должны понять, чего вы уже достигли, и подумать, каким образом можно сделать то же самое лучше, дешевле, быстрее и рациональнее». Для начала сотрудники банка изучили отчисления на индивидуальный пенсионный счет[12].

Каждый год перед наступлением периода отчислений на пенсионный счет отдел продаж получал от отдела маркетинга список потенциальных клиентов. Затем продавцы обзванивали клиентов, указанных в списке, в алфавитном порядке. Средний «улов» продавца – 1–2 человека из первой десятки кандидатов, принявших предложение. Маркетинговая команда банка создала модель, позволявшую ранжировать клиентов и создавать для них индивидуальные рейтинги, основанные на степени готовности внести более 5000 долларов на индивидуальный пенсионный счет. Модель включала анализ данных об 1 миллионе потребителей за 12 месяцев и позволяла определить 250 000 наиболее вероятных клиентов, которые могли бы сделать вклад. Объем данных кажется устрашающим. Но необходимо учесть, что если вы в состоянии решить проблему для 10 клиентов, то можете решить ее и для 1000. А если вы можете решить проблему для 1000 клиентов, то сможете решить ее и для миллиона или более того (однако, хотя принципы работы подходят и для разных по размеру клиентских баз, вряд ли вам хватит для работы одного персонального компьютера).

Что касается Королевского банка Канады, то сбор данных для ранжирования потребовал немало работы, беготни, занял 6 месяцев и обошелся примерно в 100 000 долларов. В итоге каждый продавец получил новый список из 25 наиболее интересных клиентов. Результаты оказались впечатляющими: 8 из 10 клиентов, которым позвонил продавец, согласились открыть персональный пенсионный счет.

Однако для того, чтобы продавцы осознали всю ценность нового списка, потребовалось время. В первый год в программе участвовало всего 25 % продавцов, однако к третьему году их было уже больше 75 %. Этот пример наглядно показывает, что новые эксперименты в области маркетинга, основанного на данных, не могут проводиться только по воле руководства. Как сказала мне Берроуз: «Я хотела, чтобы продавцы сказали: “Какой замечательный список!” – после чего объяснили руководству его ценность. Точкой отсчета стала небольшая маркетинговая инициатива, однако она позволила нам создать хороший пример и обеспечила поддержку руководства и финансирование более масштабной программы в размере 4 миллионов долларов».

Для начала проекта вам не нужно иметь 100 % данных и многомиллионную инфраструктуру. Главное – сосредоточиться на сборе необходимых данных. Какие 20 % данных обеспечат вам 80 % результатов? Начните с них. Это позволит получить поддержку высшего руководства и обеспечит финансирование для следующего этапа.

На рис. 2.1 приведено изображение трех магазинов фармацевтической сети Walgreens – компании с ежегодным доходом в 59 миллиардов долларов, имеющей 6850 торговых точек в США. Это изображение содержит отметки, обозначающие место жительства клиентов. Форма точек зависит от того, в каком из трех магазинов Walgreens они покупают товар. Клиенты-«ромбы» ходят в Магазин 1; «квадраты» – в Магазин 2; а «звезды» – в Магазин 3.

Рис. 2.1. Карта с указанием трех магазинов Walgreens. Отметки на карте обозначают места проживания клиентов. Каждая отметка связана с обычным для клиента местом покупок

Источник: Walgreens Marketing

В основном для рекламы сети использовались листовки, которые вкладывались в газеты. Оплата шла за каждую листовку, распространявшуюся в пределах определенного почтового индекса (указанного на картинке пунктиром). Майк Фелднер, менеджер по маркетингу, первым создавший эти изображения, заметил интересное явление: радиус круга на картинке составлял 3,2 километра. Изучив множество картинок по различным регионам США, он обратил внимание, что у аптек практически нет клиентов, живущих от них на расстоянии более трех километров. Он пришел к заключению, что жители США предпочитают аптеки, находящиеся не более чем в трех километрах от их дома.

В то время Walgreens проводила одинаковую политику во всех регионах США. На каждый почтовый индекс приходилась одна и та же сумма маркетингового бюджета. Однако данные показывали, что если какая-то аптека расположена за пределами трехкилометрового радиуса, то потребители в нее не пойдут. Поняв это, Walgreens перестала тратить деньги на рекламу в районах, где в радиусе трех километров отсутствовали аптеки. Как вы можете догадаться, это практически никак не повлияло на объемы продаж. К тому же компания смогла сэкономить свыше 5 миллионов долларов, притом что затраты на сбор информации и создание чертежей составили около 200 тысяч долларов.

Многомиллионная экономия маркетингового бюджета не потребовала серьезных затрат, а анализ был проведен на персональном компьютере. В распоряжении Walgreens уже имелась карта Института исследования систем окружающей среды и программа для создания графиков (www.ESRI.com), с помощью которых она управляла расположением торговых точек. Инновация состояла в том, чтобы повысить отдачу от затрат на рекламу в газетах. Как рассказал мне Фелднер, «мы начали с простых таблиц Excel, в которых содержались данные о распределении рекламы по почтовым индексам. Нам было несложно внести данные в программу и составить карты с расположением магазинов и клиентов – для этого нам хватило обычного персонального компьютера».