Прицельный маркетинг. Новые правила привлечения и удержания клиентов

Безусловно, термин «маркетинговая автоматизация» описывает не что иное, как технологический процесс, поскольку заключается он в электронной реализации маркетинговых программ с помощью технологий информационной проходки. Опять-таки, эти технологии используются для определения моделей, которые можно использовать в разработке правильных предложений и формулировки правильных посланий, рассчитанных на узкие потребительские сегменты. Между тем, инструменты отчетности используются для анализа результатов прошлых и настоящих маркетинговых кампаний, позволяя организациям точно регулировать реализацию будущих кампаний. В отличие от процесса пакетной обработки, характерного для планирования и исполнения традиционных маркетинговых программ в недавнем прошлом, маркетинговая автоматизация позволяет разрабатывать, реализовывать и подправлять кампании в режиме реального времени.

С приходом маркетинговой оптимизации компании получили гораздо больше возможностей контролировать результативность собственных маркетинговых программ. Например, они имеют возможность определять точные маркетинговые задачи (скажем, повышение прибыльности взаимоотношений с клиентами или снижение затрат на привлечение клиентов), а также выявлять сдерживающие факторы маркетинговых кампаний (допустим, ограниченность бюджета). На основе этой информации прогнозирующее моделирование может определять относительную склонность каждого потребительского сегмента откликаться на определенные промоакции, в то время как алгоритм оптимизации способен определить наиболее адекватные потребительские сегменты, товарные предложения и маркетинговые каналы.

В идеальном варианте компания способна заранее определить максимальную прибыль, которая может быть получена в результате проведения маркетинговой кампании при любой комбинации ограничивающих факторов, благодаря программе прицельного маркетинга, сулящей обеспечить оптимальную эффективность. А ведь сегодня, когда многие компании стеснены в средствах и не могут похвастаться растущей прибыльностью, слова «оптимальная эффективность» звучат для многих предринимателей как самая сладкая мелодия.

В конце концов, какая компания не хотела бы знать лучшие комбинации товарных предложений, разослав которые каждому потребительскому сегменту, она могла бы достичь, или даже превзойти, запланированные объемы продаж? Или эффективность рекламной кампании, в ходе которой call-центр организации рассылает по электронной почте разным потребительским сегментам разные товарные предложения? Маркетинговая оптимизация обещает радикально улучшить эффективность маркетинговых инвестиций компании, даже если перед компанией стоит несколько бизнес-целей (подчас противоречащих друг другу). Во многом ключом к исполнению этого обещания является способность компании активно экспериментировать.

Используя новейшие методы экспериментального проектирования, аналитики могут обыгрывать всевозможные переменные любых маркетинговых программ. В основном это относится к тестированию ряда комбинаций признаков, а затем к применению так называемой методики факторного анализа для выяснения всех взаимосвязей между различными переменными и результатами. Идея методики заключается в создании рабочего шаблона, позволяющего маркетологам отбирать наиболее эффективные комбинации признаков среди всех потребительских сегментов. Продолжающийся цикл тестирования, изучения, построения моделей и сбора данных опять-таки перекликается с циклом прицельного маркетинга. Конечно, он обеспечивает систематический подход, намного опережающий предыдущую практику, которая обычно заключалась в тестировании лишь одного фактора и лишь для одного сегмента. Благодаря активному экспериментированию, коэффициент окупаемости маркетинговых инвестиций становится, скорее, показателем предварительным, а не «посмертным».

«Отлично! – с энтузиазмом воскликнет директор какой-нибудь компании, придя в восторг от того, что маркетинговая оптимизация может стать легким способом повысить стоимость акций компании. – Я беру это!» Вопрос в том, что он берет. Где можно раздобыть полностью интегрированную систему CFAS, укомплектованную перечисленными выше возможностями экспериментального проектирования? Можно ли приобрести готовую версию программы? Если бы! В действительности ни один поставщик программного обеспечения и ни одно программное приложение не в состоянии предложить вам все возможности маркетинговой оптимизации, потому что характер приложений, входящих в полный цикл программы, абсолютно разный. Более того, маркетинговая оптимизация в той же мере услуга, в какой и продукт. Она зависит не только от программных приложений, но, что не менее важно, от команды специалистов и их опыта. С точки зрения программного обеспечения, большинству крупнейших компаний придется самостоятельно собирать подходящие им конфигурации системы CFAS, взяв за основу программу одного из ведущих поставщиков и дополнив ее затем оптимальными компонентами, интегрированными с помощью промежуточного программного обеспечения. Пройдет много лет, прежде чем будут созданы полные версии решений для маркетинговой оптимизации, и даже тогда они будут требовать немалых капиталовложений как в персонал, так и в инфраструктуру. Подробная многокомпонентная и оптимально подобранная система напоминает не что иное, как профессиональный домашний кинотеатр: можно, конечно, купить всю систему в сборе. И рядового телезрителя, который будет наслаждаться на нем заурядными DVD-дисками с записями «Семейки Адамсов», это, возможно, вполне устроит. Но для настоящего киномана – или для крутого маркетолога, не привыкшего довольствоваться посредственными результатами – это абсолютно неприемлемо. Киноман получает удовольствие от самого процесса подбора системы – выбрать и установить колонки, в которых идеально сочетается звучание и эстетичность; оценить, усилители какой фирмы способны идеально воспроизвести всю гамму звуков, закодированных в цифре…

Все это не говорит о том, что стать хозяином полностью интегрированной высокоэффективной системы CFAS невозможно. Возможно. Но лишь самые богатые компании, фанатично преданные идее ориентированности на клиента, могут позволить себе подобное. Всем остальным придется поступать так, как поступают люди, пришедшие в первоклассный кинотеатр: заимствовать. Подробнее мы расскажем об этом в следующей главе.

Итак, комбинация маркетинговой автоматизации и оптимизации – гигантский скачок в направлении маркетинговой эффективности. Она позволяет взаимодействиям с потребителями перейти с уровня групповой обработки данных на уровень процесса, происходящего в режиме реального времени, и от масштабов единичного продукта или процесса к множественным. Кроме того, она позволяет изготовлять изделия по техническим условиям заказчика на уровне узких сегментов, беря за основу унифицированность информации потребительских профилей. А способность создавать индивидуализированные маркетинговые программы, адаптированные к потребительским характеристикам, поведению и обстоятельствам, отражает саму суть маркетинговой оптимизации – и прицельного маркетинга в частности.

Прогностическая аналитика и взаимоотношения с клиентами

Большая часть маркетинговых посланий, сообщаемых потребителям с помощью средств массовой информации, не приносит пользы. Столь же бесполезной оказывается масса информации о клиентах, собираемой с использованием техник прямого маркетинга. В действительности подавляющее большинство информации о потребителях, собранной во всем мире, мертвым грузом осело на жестких дисках – или, что еще печальнее, в огромнейших картотеках. Она не организована. Не очищена. Она переполнена ненужными данными и несоответствиями форматов. Она частично устарела. Она испещрена пробелами недостающих сведений. Но, тем не менее, она есть. Не хватает лишь возможности – и, пожалуй, желания – укомплектовать, обработать и проанализировать эти тонны данных, превратив их в глубокие знания, способные неслыханно увеличить доходы и прибыль компании.

Идея превращения гор данных о клиентах компании в знания лежит в основе концепции, известной как прогностическая аналитика. В области конкурентных стратегий этой концепции нет равных, поскольку она может стать решающим фактором роста финансовой эффективности и рыночной стоимости компании. Этот факт был неоднократно продемонстрирован во многих отраслях, и, пожалуй, наиболее наглядно – в области финансовых услуг. Пионер прогностической аналитики, компания Fair Isaac использовала эту концепцию для оценки кредитных рисков («оценки кредитоспособности») еще в 1950-х годах. Сегодня ее разработки лежат в основе всех кредитных операций. Fair Isaac разработала тысячи моделей – для прогнозирования удержания, банкротства, предрасположенности к покупке, сокрытия реальных доходов, страховых потерь, авансовой выплаты ссуды и т. д.

Составление прогнозов предполагает ознакомление с многочисленными историческими данными с помощью инструментов прогонки данных, отыскивающих поддающиеся интерпретации модели, и затем создание математических уравнений, отражающих взаимоотношения, лежащие в их основе. Эти математические уравнения разрабатываются для прогнозирования будущего поведения потребителей. Построенная для составления прогнозов модель дает возможность немедленно осуществить комплексный анализ, скажем, данных о сделках, взаимодействиях с потребителями или бухгалтерских данных. Она может обеспечить эмпирический, объективный или последовательный метод оценки массива данных и извлечение из него смысла, способного указать путь к принятию правильных бизнес-решений.

Прогностические модели часто называют поведенческими моделями, поскольку они могут быть использованы при прогнозировании будущего поведения клиента для определения вероятности того, например, что он не погасит в срок ссуды. Позволяя компаниям мгновенно разделять желанных, менее желанных и нежеланных клиентов – более того, применять разные маркетинговые подходы к разным потребительским сегментам, а также к индивидуальным потребителям на основе их предрасположенности к определенному типу поведения, прогностические модели дают возможность контролировать степень допустимого риска и принимать меры для увеличения прибыли.