Читать онлайн «Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый». Страница 69

Интересно отметить, как NAB применяет эти принципы в недавно приобретенных банках, таких как Европейская группа Национального банка Австралии (включающая в себя Йоркширский банк и Клайдсдейл банк, работающие в Великобритании). Во всех этих банках до момента их покупки NAB процессы маркетинга и управления клиентами были нескоординированными. Кроме того, сотрудники не могли разобраться, кто в конечном итоге отвечает за клиента, – различные группы конкурировали, стараясь заполучить клиента с помощью разных предложений. Дублирование приводило к напрасной трате сил, а клиенты в результате оказывались в полном замешательстве.

NAB консолидировал данные о клиентах своих европейских банков в централизованное корпоративное хранилище, а затем использовал процессы сбора данных и аналитические инструменты для таргетирования и маркетинга, основанного на событиях. Банк выстроил систему координации сообщений по различным каналам, чтобы обеспечить бо́льшую последовательность и предотвратить дублирование. Цели маркетинговых кампаний были изменены и сфокусированы на потребностях клиентов, их поведении и CLTV. Предложения начали направляться клиентам своевременно, банк научился связываться с ними в течение 24 часов после поступления от них запросов, а маркетинг в целом стал более персонализированным.

Результаты оказались потрясающими. Доля отклика на маркетинговые предложения сразу же выросла в 30 раз (на 3000 %!). По мере того как банк настраивал и регулировал аналитические инструменты, используя подход гибкого маркетинга – быстрое тестирование и освоение, – отклик рос на 15 % в год. Отток клиентов снизился на 17 %, а координация входящих и исходящих запросов позволила повысить уровень отклика еще на 20 %. Более того, общее количество лидов снизилось на 22 %, однако при этом показатель их конверсии вырос на 15 % из-за улучшения качества.

Рассмотрим компанию, которая получает прибыль только благодаря маркетингу. Ping производит клюшки для гольфа в соответствии с точными требованиями клиентов и осуществляет их доставку не позднее чем через 48 часов. Компания может менять цвет, длину, гибкость и тип рукоятки клюшек. Перед ней стоит непростая задача: в день она получает до 3000 заказов, количество ее активных клиентов превышает 10 тысяч, а распространением занимается около 20 дистрибьюторов – не говоря о необходимости управлять сборкой по принципу «точно в срок» (just-in-time). Проблема усугубляется тем, что для производства некоторых частей клюшки может потребоваться от 3 до 12 недель, а годовые продажи неравномерно распределены во времени – более 40 % продаж Ping происходят во II квартале.

Однако компании удается решать большинство проблем с помощью аналитических инструментов и хранилища, позволяющего обрабатывать данные в режиме реального времени. В колл-центре трудятся 15–20 торговых представителей, которые обрабатывают от 1000 до 3000 звонков в день (ежедневно оформляется около 2000 заказов). Система хранит около 12 миллионов серийных номеров для всех компонентов клюшек, то есть клиент может заказать точную копию имеющейся у него клюшки через колл-центр или интернет. Ответ в режиме реального времени позволил компании создать лучший в своем роде колл-центр и повысить показатель удовлетворенности клиентов. Таким образом, аналитические инструменты и грамотная инфраструктура хранилищ данных помогают не только внедрить маркетинг, основанный на событиях, но и значительно улучшить работу других подразделений.

Аналитический маркетинг чаще всего используется для более дорогих либо сопутствующих товаров и услуг или удержания (снижения оттока) клиентов. Такие виды маркетинговой деятельности приводят либо к количественно измеряемым новым продажам, либо (в случае снижения оттока) к получению доходов, которые при ином развитии событий компания не получила бы из-за ухода клиентов. Поскольку маркетинговая деятельность напрямую влияет на величину доходов, для этого случая вполне применим показатель финансового возврата на инвестиции в маркетинг.

В табл. 9.1 приведен пример расчета ROMI для аналитического маркетинга, позволяющий обосновать инвестиции. Этот шаблон позволяет оценить результаты маркетинга, направленного на продажу более дорогих продуктов, для компании с 400 тысячами клиентов. Клиенты компании подразделяются на три группы в соответствии с ценностью: «серебряные», «золотые» и «платиновые». Маркетинговые кампании разработаны таким образом, чтобы продавать более дорогие продукты и превращать «серебряных» клиентов в «золотых», а «золотых» – в «платиновых» (вы можете провести аналогичные расчеты, воспользовавшись шаблоном из сети). Верхняя часть шаблона ROMI в табл. 9.1Б представляет базовый вариант оценки степени влияния маркетинга в обычных условиях. Нижняя часть шаблона связана с аналитическим маркетингом и влиянием на результаты аналитической сегментации и таргетированного маркетинга.

Табл. 9.1. Шаблон ROMI для аналитического маркетинга: А – предположения; Б – анализ ROMI. Шаблон можно загрузить на странице www.agileinsights.com/ROMI

Аналитические инструменты влияют на повышение отклика на маркетинговые предложения (в данном случае предполагается 5 %-ный прирост) и повышение «доли кошелька» за счет продажи более дорогих продуктов и перехода клиентов в следующий по ценности сегмент. Затраты на хранение и обработку данных, а также аналитику (составляющие около 7 миллионов долларов) приведены в нижней части. Эти предположения – примерная оценка; вы можете подставить в шаблон собственные данные. Также несложно будет изменить сегментацию клиентов и сосредоточиться на продажах дополнительных или более дорогих продуктов либо снижении оттока для вашего бизнеса.

Показатели прироста отклика и доходов в результате аналитического маркетинга лучше всего получать из общеотраслевых источников. Предположения и прогнозы в шаблоне осторожные, хотя расходы и доходы могут быть значительными в сравнении с показателями ваших предыдущих кампаний. Расходы, связанные с инфраструктурой, зависят от размера клиентской базы и сложности требований, обусловленных спецификой бизнеса.

Шаблон, приведенный в табл. 9.1, подходит для анализа инвестиций любого масштаба. Например, вы можете начать с проекта с бюджетом в несколько сотен тысяч долларов и поработать лишь с частью данных о потребителях – для этого достаточно лишь изменить несколько цифр в нужных ячейках. Применение аналитики даже в случае небольшой клиентской базы приведет к реальным и измеримым последствиям. Если вы начнете с небольшого проекта, то сможете подтвердить или изменить свои изначальные предположения по мере получения новых данных. А результаты дадут вам больше уверенности, когда вы будете представлять анализ будущего ROMI от более масштабных акций. Интересный и подробный пример применения аналитического маркетинга и расчета финансового ROMI приведен в кейсе «ROI для проекта управления отношениями с клиентами в GST»{52}.