Читать онлайн «Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый». Страница 70

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}.

В нашем случае (см. табл. 9.1) IRR составляет 45,8 %, NPV – 4,9 миллиона долларов, а период окупаемости – меньше двух лет. Показатели ROMI свидетельствуют, что эта инициатива заслуживает инвестиций (NPV > 0, IRR > r, окупаемость < 2 лет). Однако, в соответствии с положениями главы 5, вам нужно провести анализ чувствительности и понять, к каким последствиям приведут лучший, худший и ожидаемый сценарии развития событий, где основными факторами риска выступают коэффициент отклика и рост затрат (а также, возможно, расходы, связанные с технологической стороной проекта). В следующей главе я расскажу, как создать технологическую инфраструктуру и грамотно взаимодействовать с IT-отделом в целях повышения гибкости маркетинга и активного управления рисками.

• Маркетинг, основанный на событиях, позволяет перевести гибкий маркетинг на более высокий уровень. Используйте аналитические инструменты, чтобы нацелить правильное предложение на нужных клиентов в нужный момент, а затем и повысить коэффициент отклика в пять и более раз.

• Есть три основных метода аналитического маркетинга: модели предрасположенности, предсказывающие вероятность покупки; анализ рыночной корзины, обеспечивающий ассоциативные правила (ответ на вопрос «Какие еще продукты приобретают клиенты, купившие наш товар?»); дерево решений, которое позволяет производить гиперсегментацию, основанную на характеристиках потребителей.

• Аналитический маркетинг позволяет легко измерить основные финансовые показатели ROMI: чистую приведенную стоимость, внутреннюю норму доходности и окупаемость – для проектов, основные цели которых – повышение уровня отклика на маркетинговые предложения и повышение прибыли вследствие роста продаж или заказов.

Я неоднократно подчеркивал, что вам не нужны многомиллионные инвестиции для запуска инфраструктуры маркетинга, основанного на данных. Вначале можно использовать Microsoft Excel. Но наверняка вам этого будет мало. Однако если вы спросите меня: «Какая инфраструктура нужна для внедрения новой модели маркетинга?» – я отвечу: «Все зависит от конкретных условий».

Если, например, цель в том, чтобы контролировать вопросы цикла покупки с применением сбалансированной системы показателей: осведомленности о бренде, удовлетворенности клиентов, тест-драйва, коэффициента отклика, показателей ROMI и интернет-показателей – вы можете начать с таблиц в Excel или даже бумажных карточек.

Однако если вы хотите активно управлять оттоком клиентов, заниматься маркетингом, основанным на пожизненной ценности клиента, и/или маркетингом, основанным на событиях, то хранилища данных и аналитическая инфраструктура необходимы. Что вам нужно и сколько придется за это заплатить? Все зависит от конкретных условий. Попробуем разобраться в этом вопросе.

В самом начале разговоров о маркетинговых базах данных и технологиях мне всегда задают вопрос: «Какие данные мы должны помещать в хранилище?». Я считаю такую постановку вопроса неверной. В данном случае лучше спросить: «Каковы требования моего бизнеса?». Иными словами, вам нужно понять, на какие вопросы нужно найти ответ и для какого количества клиентов. Необходимые вам данные (и требования к ним) будут определяться вашими бизнес-целями.

Для авиакомпании правильный вопрос мог бы звучать так: «Какое количество людей в возрасте от 30 до 49 лет, часто пользующихся нашими услугами, перестало летать из Чикаго в Вашингтон и обратно в прошлом месяце? Почему? Для каких сходных с ними клиентов с высокой ценностью высока вероятность расставания с компанией? Какое влияние могут оказать на них маркетинговые мероприятия, направленные на снижение оттока?». Ответ на первый вопрос требует проведения поиска по всем клиентам, в результате которого компания может выявить целевую группу потребителей. Последующие вопросы требуют еще больше данных. В частности, помимо информации о полетах и демографических данных, нужно определить ценность клиента, а это требует сбора данных по всей компании.

Рис. 10.1. От информации к действиям

Каждый связанный с бизнесом вопрос обычно приводит к целому каскаду новых вопросов (рис. 10.1). Например, если вопрос звучит так: «Сколько клиентов отказалось от той или иной услуги в прошлом месяце?», то ответ может быть конкретным, например 0,5 %. На первом этапе мы пытаемся понять, что же произошло. Затем мы стараемся выяснить причину отказа от услуги. На третьем этапе мы пытаемся предсказать, что произойдет в будущем. Для этого нужно ответить на вопрос: «Сколько клиентов, скорее всего, откажутся от услуги по той же причине?». Этот вопрос обусловливает ряд мер, направленных на получение нужных данных, а затем и решений, основанных на полученной и обработанной информации.

Расчет показателя CLTV требует данных о затратах и доходах по всем точкам контакта с клиентами. В розничной торговле это магазины, интернет, каталоги, дилеры и т. д. Для затратной части уравнения вам нужно знать расходы: стоимость производства, гарантийные затраты, затраты на обслуживание и возврат товаров, привлечение и удержание клиентов, скидки и т. п., а также маркетинговые расходы, связанные с отдельными клиентами (директ-мейл, рассылка по электронной почте, сайт и т. д.). Скорее всего, они находятся в изолированных базах данных предприятия, называемых «витринами данных». Поэтому для ответа на маркетинговые вопросы необходимо свести всю эту информацию в центральную базу данных или корпоративное хранилище данных (EDW) для последующего анализа.