Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый
Шрифт:
Рис. 9.1. Предрасположенность к покупке того или иного продукта (1–12-я недели)
Источник: Meredith Corporation
На рис. 9.1 изображены разные продукты Meredith и количество клиентов, для которых (по прогнозам модели) велика вероятность покупки товара в конкретную неделю. Иными словами, для каждого клиента создавался личный рейтинг, позволявший понять, какие именно продукты он вероятнее всего купит. Эта иллюстрация – часть панели мониторинга, которую руководители Meredith используют для отслеживания результатов.
Модели обновляются каждые 9–12 месяцев,
На рис. 9.2 приведен пример индивидуализированной и таргетированной рекламы по электронной почте с учетом результатов модели. К предложению о подписке на журнал Better Homes and Gardens бесплатно прилагается книга рецептов блюд, приготовляемых на гриле. Эта таргетированная маркетинговая акция, основанная на аналитических моделях, привела к росту коэффициента отклика на предложение с 29 до 50 %. Если сравнить количество подписок после электронной рассылки с результатами предыдущего года (без моделирования таргетинга), то уровень отклика вырос на 20–40 %. Meredith в этом примере (см. рис. 9.2) использовала интересные показатели для дальнейшей сегментации. Иными словами, модели предрасположенности позволяли выбрать продукт, а затем подсказывали, какой бесплатный подарок лучше всего с ним сочетается. Например, если клиенты интересовались приготовлением еды, они получали выгодное предложение на покупку гриля. Те, кто интересовался обустройством дома, получали подарок, связанный с декорированием. То же относилось и к любителям садоводства. Meredith утверждает, что смогла добиться 15 %-ного роста за счет сегментированного предложения подарков (основанного на знании интересов той или иной группы клиентов) – и это не считая среднего 40 %-ного прироста конверсии вследствие применения моделей предрасположенности.
Эрин Хоскинс, директор компании Meredith по вопросам электронной торговли и онлайн-маркетинга, рассказала мне, с чего надо начинать работу и как важно иметь в команде хорошего аналитика:
Я как маркетер знала, что мы можем значительно повысить результативность массовой электронной рассылки. Когда я только пришла в компанию, у меня фактически не было бюджета, баз данных или инструментов для электронного маркетинга. Для начала я подружилась с Келли [Тэгтоу], в то время ведущим аналитиком компании. Когда мы только начинали работать вместе, я часто не понимала, о чем она говорит, но знала, что если нам удастся применить принципы анализа к нашей маркетинговой электронной рассылке, то успех нам обеспечен.
Рис. 9.2. Целевая реклама журнала Better Homes and Gardens с приложением бесплатной кулинарной книги
Источник: Meredith Corporation
Самой сложной задачей для Хоскинс стало проведение более подробной сегментации и таргетирования, связанных с большим количеством продуктов при тех же ресурсах. Этим делом занимались один человек в отделе маркетинга и один сотрудник производственного подразделения (причем не полный день). Однако у Meredith уже была хорошая инфраструктура для работы с данными. Раньше с маркетинговыми базами данных компании работали подрядчики, но руководство всегда признавало стратегическую важность данных и в какой-то момент решило, что эту работу могут выполнять и сотрудники Meredith. Данные о потребителях были сведены в новую корпоративную базу. Meredith собирала электронные адреса своих клиентов, однако не имела нужных инструментов для проведения целевых рассылок по электронной почте.
Келли Тэгтоу, директор Meredith по вопросам бизнес-аналитики, рассказала мне: «Данные для первых целевых кампаний мы собирали вручную – это отнимало много времени. Сначала
было сложно. Однако мы доказали, что модели предрасположенности действительно эффективны, и результаты работы позволили оправдать инвестиции в инструменты автоматизированного маркетинга с использованием электронной почты». Эта инвестиция многократно окупилась за счет повышения коэффициента отклика и более чем 20 %-ного прироста количества подписок после получения письма.Второй основной прием аналитического маркетинга: анализ потребительской корзины
Программа электронных рассылок Meredith – типичный пример использования регрессии для прогнозирования очередной покупки отдельными категориями клиентов с учетом их предыдущих приобретений и демографических характеристик. Такой поход носит название модели предрасположенности («лучшей альтернативы»). Другой распространенный метод – анализ потребительской корзины (он особенно актуален для ретейла). Он подразумевает определение набора продуктов (или услуг), которые потребители приобретают чаще всего. Этим подходом активно пользуется, например, компания Amazon.com – как на своем сайте, так и в электронных рассылках. Когда вы заходите на сайт Amazon как зарегистрированный пользователь, то видите в нижней части экрана обращение: «Вы смотрели [книгу или DVD-диск]. Возможно, вас также заинтересуют [другие книги или DVD]».
Для изучения потребительской корзины чаще всего используется техника сбора данных под названием «Кластерный анализ». В данном случае технические детали не так важны {48} . На основе такого анализа можно разработать практические рекомендации, называемые «ассоциативными правилами». Звучат они примерно так: «Клиенты, покупающие новый персональный компьютер, покупают и новый сетевой провод». Это ассоциативное правило позволяет сразу же перейти к практическим действиям: например, изменить ассортимент или маркетинговые программы. Хоскинс говорит так: «Не нужно бояться данных. Маркетеры часто полагаются на то, что кажется им интуитивно правильным. Однако после анализа картина может оказаться совершенно иной». Поэтому будьте готовы пересмотреть свои интуитивные убеждения и действовать на основе анализа.
48
Детали можно найти в книге: Berry M., Linoff G. Data Mining Techniques. 2nd ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2004. P. 287–320.
Третий основной прием аналитического маркетинга: дерево решений
Как же использовать события при принятии маркетинговых решений? Главное – правильно применять аналитические данные. Они помогают определить, какие события или покупки взаимосвязаны. Затем на основании данных можно определить таргетированные маркетинговые действия, активирующиеся триггером события для определенных потребителей. Иными словами, нужны модели прогнозирования, позволяющие понять поведение и характеристики потребителя, а также план маркетинговых действий, основанных на данных прогнозов. Благодаря моделям вы можете оценить маркетинговый эффект с помощью таких показателей, как коэффициент отклика, прибыль и/или коэффициент оттока. Ниже приведен подробный пример, показывающий, как проводить такого рода анализ.
Компания EarthLink, расположенная в Атланте, – интернет-провайдер среднего размера. Ее оборот за 2008 год составил 956 миллионов долларов. Компания обеспечивает интернет-соединение миллионам частных потребителей и ряду мелких и средних компаний. Примерно четверти клиентов EarthLink предоставляет высокоскоростной доступ в интернет (с участием компаний Time Warner Cable и Comcast Cable) и предлагает такие услуги, как веб-хостинг и онлайн-реклама. DSL-соединение обеспечивают операторы BellSouth, Covad, AT&T и др.
EarthLink активно использует данные, аналитические инструменты и маркетинг, основанный на событиях. Но ей пришлось пройти сложный путь. Стюарт Роузел, директор по исследованиям клиентов, аналитике и стратегии компании EarthLink, рассказал мне:
Чтобы в компании применялся маркетинг, основанный на данных, команда аналитиков должна была привлечь на свою сторону и менеджмент, и маркетеров. Однако всем им было сложно понять наши принципы регрессионного моделирования. Многим маркетерам такой анализ казался неудобным, и поэтому они им не пользовались. Чтобы все начали пользоваться этим инструментом, нужно его упростить.