Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый
Шрифт:
Однако кое-что в этом процессе заслуживает пристального внимания. Вот что рассказал мне Роузел:
Многие маркетеры при проведении подобного анализа часто совершают ошибку. В качестве контрольной группы для анализа эффективности своих мероприятий они берут всю клиентскую базу. Но она по своим характеристикам может довольно сильно отличаться от группы, на которую направлены ваши усилия, поэтому влияние может показаться незначительным. Чтобы оценить реальное влияние, нужно сравнивать клиентов, получивших предложение, с клиентами со схожими характеристиками, не получившими его. И тогда вы поймете, насколько велико влияние маркетинга.
С чего начала EarthLink? «Четыре года назад у нас уже была система показателей, однако измерения проводились для малой доли маркетинговых программ. Очевидно, что у нас отсутствовала культура маркетинга, основанного на данных. Вместо того чтобы проводить анализ и вникать в ситуацию, мы создавали кучу отчетов, на которые маркетеры не обращали внимания. Поэтому мы запустили процесс с нуля и применили более комплексный подход», – сказал Роузел. В EarthLink новая инициатива получила название TIAD: Today Is Another Day («Сегодня – новый день»). Суть ее была разъяснена сотрудникам всех подразделений. Программа позволила понять, каковы реальные потребности клиентов. Компания наняла талантливых аналитиков, чтобы решить проблему недостаточной квалификации, а кроме того, создала инструменты и инфраструктуру для поддержки аналитического маркетинга.
С помощью новых инструментов, позволявших изучать информационные массивы, аналитическая команда EarthLink смогла достичь хороших результатов. Маркетинг, направленный на удержание клиентов, позволил снизить отток более чем на 30 % по сравнению с контрольной группой. Анализ прибыльности показал, что использовавшиеся компанией каналы телемаркетинга дороги и низкоэффективны, поэтому EarthLink переключилась на общение по электронной почте, что привело к значительному снижению затрат. Более того, значительно выросла доля отклика на предложения, поскольку компания направляла нужные предложения нужным клиентам в нужный момент. В совокупности операционные расходы на маркетинг снизились на 60 %, а его эффективность, соответственно, повысилась.
Эти победы привели к серьезным изменениям в организации маркетинга. В результате компания смогла от вопросов, основанных на данных («Какая доля потребителей от нас ушла?»), перейти к вопросам, связанным с сутью бизнеса: «Почему ушли клиенты этого типа?»; «Что мы можем сделать для снижения оттока?» и «Каким будет финансовый эффект от маркетинговых усилий?».
Крайне важным моментом для развития в EarthLink культуры маркетинга, основанного на данных, стало создание Совета по потребительскому опыту. Им управляет исполнительный комитет, состоящий из Роузела и других ведущих маркетеров и менеджеров по продукту, а также рабочей группы из 40 маркетеров компании. Совет устраивает ежемесячные совещания для обсуждения результатов предыдущих мероприятий, успешных примеров и новых моделей. «Работа Совета помогает нам регулярно проводить пилотные тесты, запускать кампании, измерять результаты и постоянно учиться чему-то новому», – сообщил Роузел.
Подводя итог, можно сказать, что дерево решений – отличный способ сегментировать клиентов и определять план дальнейших действий. Оно позволяет вам отвечать на массу вопросов, например: «Какие еще продукты и услуги покупают клиенты, приобретающие у нас данный продукт или услугу?»; «Какие события могут послужить для нас индикатором того, что потребитель купит новые продукты или услуги?»; «Какие события или действия клиента показывают, что он может уйти?». Затем начинаются расчеты. На основании данных, полученных от аналитиков, можно создать маркетинговые программы, нацеленные на конкретные группы клиентов с определенными характеристиками, или планы действий при наступлении определенных событий. Расчет моделей может производиться ежедневно, еженедельно, ежемесячно или в режиме реального времени при каждом взаимодействии клиента с вашей компанией (об этом я подробнее расскажу в следующем разделе).
Однако у большинства маркетеров нет навыков, необходимых для того, чтобы заниматься сбором данных и создавать запросы в программе типа SAS. Поэтому, скорее всего, придется нанять специалиста. Важно понять, в чем главные преимущества того или иного аналитического инструмента, как нужно интерпретировать данные и какие действия предпринимать. Сам процесс кажется сложным, но результаты просты и понятны. Я считаю, что экономический кризис – лучшее время для найма аналитика!
Сроки превыше всего: примеры маркетинга, основанного на событиях
Грамотное маркетинговое предложение, направленное нужным клиентам, может оказать на них серьезное воздействие. Модели предрасположенности, анализ потребительской корзины и дерево решений – инструменты, позволяющие провести гиперсегментацию и таргетинг. Однако главное начинается тогда, когда вы совмещаете аналитическое таргетирование и временную привязку: клиент, у которого только что сломалась стиральная машина, будет куда более восприимчив (согласно измерениям уровня отклика и прибыльности) к предложениям о покупке нового аппарата, чем другой потенциальный клиент, только что купивший стиральную машину. Приведенные ниже кейсы наглядно покажут, как можно значительно улучшить свои результаты с помощью грамотно внедренного маркетинга, основанного на событиях.
Регрессионному анализу уделяется очень много внимания на программах MBA, посвященных методам принятия решений. Почему я о них умалчиваю? Суть регрессии состоит в выстраивании линейной модели для предсказания продаж – например, как производной функции от маркетинга и других входных параметров. Это отличный инструмент, если у вас есть много «чистых» данных и при этом вам несложно дать интерпретацию большому количеству переменных. Однако нехватка данных или их сильный разброс опасны для регрессии. Фактически в подобных случаях приходится отбрасывать значительную долю информации. В этом смысле деревья решений более гибкие, и их можно создавать и при недостаточности данных, и при большом их разбросе. Помимо прочего, регрессия предполагает наличие простой линейной модели, элементы которой не коррелируют между собой. Деревья же можно считать «непараметрическими». Данные четко не следуют математическому распределению, поэтому можно выделить степень взаимодействия между различными переменными и выбрать те из них, по которым лучше всего строить дерево, – то есть преодолеть две основные проблемы, присущие таким прогнозным моделям, как регрессия.
Разумеется, ограничения есть и у деревьев. Дерево может быть эффективным для анализа тестового набора данных, однако при введении нового набора данных смысл и логика теряются. Чтобы решить эту проблему, нужно провести некоторое количество тестов (с небольшими и крупными массивами данных). С этой задачей справляются многие алгоритмы создания деревьев. Вторая проблема в том, что результатом дерева становится ступенчатая функция – да или нет, высокие или низкие значения какой-то переменной, – а это значительно снижает достоверность прогноза. Регрессия – непрерывный процесс (что можно считать ее преимуществом), а большие деревья фактически подчиняются линейным функциям. Иными словами, если дерево можно разбить на достаточно большое количество уровней, оно способно отображать непрерывную функцию – в частности, именно поэтому дерево решений отлично подходит для анализа больших массивов данных.
Я не утверждаю, что регрессия – плохой метод. В сущности, она отлично подошла Meredith для маркетинга на основе модели предрасположенности с использованием электронной почты (причем оказалась гораздо более эффективной, чем дерево решений). Однако у дерева решений есть целый ряд преимуществ. Главное из них в том, что вам не нужны идеально «очищенные» данные, а результаты более наглядны для любого маркетера.
DirecTV
Компания DirecTV (годовой оборот 17 миллиардов долларов) – оператор спутникового телевидения. Она была основана в 1994 году как подразделение Hughes Electronics. На компанию работает 7500 сотрудников, и она предоставляет свои услуги примерно 18 миллионам жителей США и более чем 5 миллионам жителей нескольких стран Латинской Америки. Перед ней в определенный момент встала та же задача, что и перед компанией EarthLink: удержать клиентов из группы риска.
О проведенном компанией анализе я расскажу чуть ниже, пока же отмечу, что DirecTV удалось перевести маркетинг и обслуживание клиентов на новый уровень с помощью автоматизированной системы, позволяющей производить сбор и анализ данных в режиме, близком к режиму реального времени. В систему ежедневно загружаются данные примерно о 60 миллионах транзакций, а компания использует ее, например, для того, чтобы заблаговременно выявить клиентов, которые собираются позвонить и отменить ту или иную услугу. Созданные в компании модели позволяют специально сформированной команде сотрудников получать контактную информацию клиентов, готовых уйти, и та в течение считаных часов направляет специальные предложения, ориентированные на удержание.
Результаты работы оказались впечатляющими: DirecTV смогла удержать не меньше 25 % абонентов из группы риска, а общий показатель оттока снизился в 2008 году с 19 % в год до 16 % (что было самым низким значением в отрасли). Снижение годового оттока на 3 % кажется не особенно большим, однако для компании с годовым оборотом в 17 миллиардов долларов экономия составляет свыше 500 миллионов долларов в год.
Национальный банк Австралии
Обычно банки проводят массовые маркетинговые кампании. Чаще всего они не таргетированы и совершенно бесполезны. Более правильный подход – использование технологий для поиска новых возможностей. Например, один крупный банк начал анализировать счета своих клиентов и обнаружил беспроцентный вклад на сумму 160 тысяч долларов, который был довольно крупным для клиента. Банкир позвонил ему в течение 24 часов и обнаружил, что эти деньги были собраны его семьей и друзьями для запуска нового бизнес-проекта. Телефонный разговор завершился продажей клиенту контракта на обслуживание специального счета для малого бизнеса, открытием кредитной карты и кредитной линии.
Национальный банк Австралии (National Australia Bank, NAB) – лидер в области маркетинга, основанного на событиях, в области финансовых услуг. С годовым оборотом в 14 миллиардов долларов он занимает первое место в области розничного обслуживания в Австралии. В 2008 году он выиграл награду Национального центра маркетинга баз данных (National Center for Database Marketing) за мероприятия в области аналитического маркетинга, основанного на событиях. NAB ежедневно изучает свыше 2,7 миллиона событий для своих клиентов с помощью так называемых детективов событий (программных средств выявления событий). Это позволяет за год найти около трех миллионов возможностей для развития нового бизнеса. На основании этой информации банк ежегодно совершает около 500 тысяч звонков настоящим и потенциальным клиентам, и коэффициент отклика по ним превышает 40 %.