Как заставить большие данные работать на ваш бизнес

Когда вы приходите в магазин, опытный продавец обращает внимание на то, какие полки вы изучаете, как выглядите, во что одеты. Исходя из этого он предполагает ваш уровень дохода, социальное положение, потребительские предпочтения, соответственным образом он и ведет с вами диалог, предлагая скидки и акции.

Что это?

Data management platform (DMP) – система использования больших данных, делает ровно то же самое, но на основе информации из корпоративной CRM и программы лояльности и с помощью сбора открытых сведений о покупателе в сети.

DMP позволяет масштабировать экспертизу опытных продавцов, вести разговор с каждым покупателем индивидуально – даже если таковых миллионы. Она дает возможность предсказывать потребительское поведение точнее, чем это делают продавцы.

Как это работает?

• Во-первых, ищет корреляцию между профилем потребителя – набором его социально-демографических/поведенческих характеристик и той или иной реакцией на бренд, модель, способы маркетинговых предложений. Цель аккумулирования больших данных – поиск статистически наиболее точных закономерностей.
• Во-вторых, таргетирует потребителей в зависимости от их реакций. И выдвигает предположение, что потребитель с таким-то набором характеристик, скорее всего, отреагирует на предложение X позитивно при условиях A, B и C. Это и дает возможность делать ему индивидуальное предложение. Позитивный отклик на него составляет в хорошо работающей системе 50% и более.
• В-третьих, DMP позволяет в реальном времени отработать большое число гипотез потребительской реакции на всех этапах продвижения товара, а также «собрать» из них маркетинговую стратегию. И, что не менее важно, постоянно ее совершенствовать – то есть учиться на потоке событий.

Это доступно всем

Крупные компании давно стремились к математически точному маркетингу: именно в их недрах была создана концепция data driven marketing – маркетинга, основанного на данных и точных цифрах, а не на ощущениях маркетинговых специалистов. Но о настоящем верифицируемом DDM стало возможно говорить только с практическим применением Big data в бизнесе.

Сегодня технологии на основе больших данных доступны не только гигантам, но среднему и даже малому бизнесу.

В нашей стране цифровые платформы, работающие с большими данными, применяются специализированными торговыми сетями: обувными, косметическими, продовольственными, которым важно контролировать эффективность маркетинговых кампаний.

DMP активно используют также поставщики автомобилей и электроники. По двум причинам:

• С одной стороны, они обычно связаны с иностранными материнскими компаниями, которые быстрее внедряют перспективные новшества.
• С другой на дворе кризис, а задачу продавать никто не снимал.

Все более широко применяют цифровые платформы розничные банки – они нуждаются в новых вкладчиках и надежных заемщиках, телекоммуникационные компании – им важно находить новые способы завоевания преимущества в конкурентных войнах. Появились первые кейсы в B2B.

Воронка релевантности

DMP очень эффективна при «активном» маркетинговом режиме поиска новых клиентов с помощью рекламных кампаний. Она позволяет сформировать более релевантную воронку продаж и постоянно ее совершенствовать. Воронка продаж подразумевает выявление максимума интересующихся брендом и перевод максимума из них в категорию покупателей.

По отношению к товару люди делятся на несколько категорий. Кто-то пока не знает о существовании бренда, кто-то знает и интересуется, кто-то уже что-то просматривал в интернет-магазине – но «положил» обратно, а кто-то и приобретал там товары.

Первым нужно сообщить о товаре, вторым — показать модели, которые с высокой вероятностью вызовут позитивный отклик, третьим — предложить скидки и другие дополнительные стимулы для покупки, а четвертых проинформировать о сопутствующих товарах и новых моделях взамен той, что они уже приобретали.

Пример 1. Как обувной бренд увеличил продажи в 2 раза

Вот как строил воронку продаж на основе больших данных один из обувных брендов. Он обратился для помощи в маркетинговое агентство, так как посчитал, что не обладает достаточной экспертизой, чтобы сделать эту работу своими силами.    

Первым делом была разработана стратегия привлечения, цель которой — убедить целевую аудиторию, что бренд ей подходит. Были взяты данные из CRM, программы лояльности, на основе данных о покупателях самой компании и данных, найденных системой в сетевом «паблике», выделены основные типажи потребителей.   

Далее, применительно к каждому из основных типажей:

• Были выявлены каналы продвижения, которые для них наиболее релевантны;
• Отобраны сети, которые умеют показывать баннеры именно в этих каналах;
• Разработано несколько типов креативных решений. И стратегия привлечения начала реализовываться.     

Данные о просмотрах баннеров стали поступать в DMP – появилась четкая картина того, какие каналы и креативные решения более эффективны, а какие – менее, какие группы потребителей наиболее заинтересованы в бренде, а какие вовсе не заинтересовались. Были отброшены группы и каналы, на которые не имеет смысла расходовать бюджет.  

На основе этой информации разработана стратегия продаж, и компания совместно с рекламным агентством приступили к ее реализации.  

Что сделала система:

1. Проанализировала тех, кто перешел на сайт — заинтересовался товарами (она просила потребителя оставить информацию о себе);
2. «Вычислила» индивидуальные предложения: потребителю предлагалась обувь, которая заинтересует именно его;
3. По реакции на эти предложения вырабатывались дополнительные стимулы — скидки.   

Виды скидок определялись на основе статистики: она позволяет сказать, какой социально-демографический и потребительский типаж при каком уровне цены чаще всего покупал обувь.

Воронка с цифровой оптимизацией функционирует уже больше года, благодаря ей, обувной бренд увеличил объёмы продаж более чем в два раза.

Выбираем канал коммуникации

Потенциальный покупатель уже предпринял какие-то действия: скачал брошюру о бренде, задает вопросы по тем или иным моделям? Следовательно, он уже готов в коммуникации через email, смс, телефонные звонки. 

DMP делает сегментацию: какой канал связи предпочтительнее для клиента. Для этого анализируются отклики: какой потребительский типаж по какому каналу склонен отвечать. За счет этого происходит оптимизация каналов коммуникации.

Это дает существенную экономию. Без сегментации нужно было бы обзвонить более 10 тыс. клиентов. Сегментация позволяет начать с тех, кто максимально склонен к покупке и готов общаться по телефону и отсечь тех, кому звонки могут нанести ущерб.

Большое значение имеет также сегментирование по каналам коммуникации. Оно позволяет понять, через какой канал лучше «доставлять» предложение. Важно также понимать правильный момент для предложения – это может быть не только время суток, но и время накануне или после некоего события в жизни потенциального покупателя. Если коммуникация делается в правильный момент, то эффект от нее максимален.

К «вычислению» формы и момента коммуникации предъявляется повышенные требования, ведь если потенциальному покупателю предложение донесено нерелевантным способом, это вызывает отрицательные эмоции.

Правило торговли: донесение нерелевантного предложения обходится дороже, чем недонесение релевантного.

Смотрите, кто пришел

В пассивном маркетинговом режиме – режиме ожидания клиентов DMP не менее эффективна. Она позволяет не только анализировать пришедших на сайт, «вычислять» для каждого посетителя индивидуальные маркетинговые предложения, но и понимать, кто в принципе является целевой аудиторией, сегментировать ее – и переходить к активным маркетинговым действиям не фронтально, а в отношении конкретных целевых аудиторий.

На корпоративных сайтах есть счетчики – они фиксируют лишь, со скольких IP-адресов заходили, сколько страниц посетили и так далее. Использование DMP позволяет получить более содержательную информацию.

Пример 2. Как отвоевать клиентов у конкурента

На сайте одного из поставщиков автомобилей была реализована тестовая рекламная кампания без таргетирования потребителей. Целью было собрать максимально широкий спектр данных о посетителях, а затем выделить их сегменты.  

Кампания проводилась три месяца. За это время была собрана достаточно подробная информация о потребителях – те данные, которыми они сами были готовы делиться, дополненные сведениями из социальных сетей и других открытых источников. 

Автомобильная фирма и ее маркетинговые консультанты увидели, на каких группах потребителей рекламная кампания действует лучше всего, а какие нуждаются в дополнительных стимулах. В результате была выполнена «нарезка» кластеров по типовым потребительским профилям. 

На следующем шаге спроектировали рекламные каналы, чтобы найти потенциальных потребителей сходных типажей. Затем было запущено несколько рекламных программ, ориентированных на выделенные целевые аудитории. Продажи автомобилей, благодаря этому, не сократились, тогда как у других участников рынка они снизились примерно на 15%.

Кстати, при реализации кейса обнаружилось немало интересного – о чем ранее маркетологам не было известно. Например, выяснилось, что на сайт этого поставщика автомобилей приходит немало владельцев машин одной и конкурирующих марок. Оказалось, что это одна из самых перспективных целевых аудиторий – которая ранее не отрабатывалась.

Пример 3. Как использовать то, что люди хотят общаться

Один из поставщиков автомобилей отслеживал объявления на различных сайтах, где продаются автомобили. Он видел клиентов, которые продают его автомобили, и в этот момент делали ему предложение трейд-ин, предлагали тест-драйв новой модели. Отклик по таким коммуникациям доходил до 50%! 

Человек, как правило, готов общаться, даже если он не готов покупать новую машину. Он говорит: «Почему я продаю? Потому что у меня деньги закончились». У него в этот момент нет негатива. В такой ситуации часто происходит запись на тест-драйв – даже если клиент не собирался покупать машину.

Пример 4. Поиск клиентов по аналогии

Одна из торговых сетей, продающая джинсы, сформировала с помощью цифровой платформы целевые профили потенциальных покупателей на информации, ранее собранной в рамках программы лояльности. Потом в Сети были найдены люди с аналогичными данными и сделана рассылка предложений.

Эффективность увеличилась на 25% по сравнению со «слепой» рассылкой, хотя таргетирование рассылки было очень поверхностное.

Пример 5. Как математечески вычислить лояльного клиента

Анализировалась база транзакций пользователей банковских услуг. Экспертным и математическим способами выделили критерии лояльного и заинтересованного в новых продуктах клиента, научили систему их искать.  Продажи продуктов банка без привлечения новых клиентов выросли на 20%. 

Система кросс-сейла была использована «в тандеме» с системой продаж банковских продуктов новым пользователям. Во внешней среде были найдены потребители, аналогичные по своим характеристикам тем, кого заинтересовал кросс-сейл, и по отношению к ним проведены целенаправленные маркетинговые кампании. Банк получил большое число надежных заемщиков и новых вкладчиков.

Меняйтесь данными

Базовые математические алгоритмы, используемые в DMP, общие. Например, это могут быть многоуровневые, ветвистые деревья решений. Или модные ныне нейронные сети – они выглядят загадочно, и для кого-то из заказчиков это плюс. Но при этом их трудно интерпретировать – в отличие от тех же деревьев решений, а понимать, что и как делает цифровая платформа, для заказчика важно, особенно на этапе внедрения системы.

Реализация алгоритмов – сугубо индивидуальная работа. Никакого единого для всех, масштабируемого решения для любых видов бизнеса не может быть.

Потребительская статистика очень специфична для каждой компании. На продажи влияет много факторов, которые порой даже трудно себе представить: расположение офиса, люди, которые работают в компании, логотип – у одних он вызывает доверие, у других — нет.

Потому главная проблема при создании эффективной цифровой платформы – дефицит данных. Им не страдают банки и телекоммуникационные компании, которые просто в силу требований регуляторов обязаны вести подробные пользовательские профили. Нет дефицита в сетях бутиков – они привыкли к индивидуальной работе с потребителями. Вообще, чем более персонифицировано компания работает с потребителями, тем лучше у нее обстоят дела с данными.

А вот в массовом сегменте торговли, как правило, дела обстоят хуже. У большинства же B2C-компаний информационно бедные профили клиентов. Даже в картах лояльности часто очень мало данных.

Если собственных данных недостаточно, нужно их собирать – в том числе с помощью цифровой платформы. На начальном этапе можно воспользоваться внешними данными. Это данные из социальных сетей, а также данные других компаний.

Обмен знаниями – очень перспективное направление, от которого выигрывают обменивающиеся. Например, одна компания говорит другой: у нас есть люди, которые купили наши товары, вполне вероятно, что они купят и ваш. Это, кстати, позволяет совместно найти маркетинговые события, которые позволят увеличить продажи обеим фирмам.

При этом речь не идет о передаче персональных данных. Для анализа нужны социально-демографические и потребительские характеристики покупателей. Важно, какое у него образование, семейное положение. Насколько он продвинут как потребитель определенных типов товаров, активен ли в интернете…

Но чужие данные не могут заменить собственные. Чтобы результат был релевантным, ядро данных должно быть «внутреннее».

Источник: RUSBASE