О поколениях маркетинга. Старые уроки и новые возможности

Технологии, появившиеся в последнее время, существенно повлияли на множество процессов в обществе. Если говорить о маркетинге, то с одной стороны - это спам в почте и телефоне, видео-реклама, от которой не скрыться, тотальный контроль над покупателем. С другой стороны - это более целевые предложения, возможность купить товар в любой момент времени не выходя из дома, это полезные сообщения в рассылках. И это все - новый маркетинг.

Как писали в блоге Hubspot:  «Традиционный маркетинг отвлекает людей от их ужина, семьи, телевизора, он вторгается в их жизнь. Вместо того чтобы отвлекать телевизионных зрителей от их любимых фильмов, представители нового маркетинга создают такие ролики, которые потенциальные клиенты хотят видеть. Вместо того чтобы размещать рекламу на веб-страницах, они создают корпоративные блоги компаний, на которые подписываются пользователи и ждут обновлений. Вместо холодных звонков, они создают полезный контент и используют определенные инструменты для того, чтобы пользователи звонили им и запрашивали дополнительную информацию».

Забывать старое не стоит, опыт, приобретенный за всю историю маркетинга имеет свою ценность. Каждая компания может гибко встроить в существующую систему современные технологии.  В статье Чему традиционный маркетинг научил маркетинг нового поколения описаны уроки, которые традиционный маркетинг может дать новому.

Новый маркетинг – это набор маркетинговых стратегий и методов, которые могут подтолкнуть потенциальных клиентов к бизнесу и покупке товаров. Согласитесь, это главная конечная цель бизнеса любого уровня.Но, несмотря на явную оппозицию традиционного и нового маркетинга, они могут учиться друг у друга.

 Традиционный маркетинг готов дать новому маркетингу следующие уроки:

1. Настойчивость.


2. Таргетирование.


3. Качество VS Количество.


4. Быть человечным.


5. Взаимосвязь.

Каждый из советов заслуживает  внимания, но в силу специфики моего опыта напишу о  таргетировании. 

Таргетинг (от англ. target - цель, употребляется также форма "таргетирование") 

- механизм, позволяющий выделить из всей имеющейся аудитории только ту часть, которая удовлетворяет заданым критериям (целевую аудиторию)

-  выделение из основной аудитории той её группы, которая вероятнее всего может стать вашим клиентом

Сейчас маркетинг позволяет посмотреть на процесс отношений с клиентом под совершенно другим углом. База для этого - накопленные данные о поведении клиентов.  Если говорить о B2С, в частности - о магазинах, розничных сетях, ресторанах - то в каждом конкретном случае база данных из информационной системы компании содержит полное описание поведения клиента. Таргетинг на основе таких данных становится более эффективным.

При необходимости провести инициативу в сети, нацеленную на определенную аудиторию, возможности использования данных из информационных систем сложно переоценить. В них хранится все: момент первой покупки владельцем карты, состав его корзины, динамика среднего чека, предпочитаемые категории товаров.

Поведенческая аналитика, при помощи которой осуществляется таргетирование, позволяет  сырые данные превратить в "готовые рецепты" для каждой группы покупателей. Таргетирование значительно упрощается.

Инструменты для проведения поведенческой аналитики - методы datamining, маркетинг на основе Баз Данных, OLAP, RFM.

Из практики

Опишу иллюстрацию использования поведенческой аналитики для розничной сети в рамках проведения сегментации покупателей по образу жизни.

Вся база покупателей (чеки одного календарного года с привязкой к номеру карты) была разделена на несколько групп в зависимости от предпочитаемых групп товаров.

В результате сегментации покупателей были выявлены такие группы. Первая - "пиво-рыба-колбаса-сухарики", время покупки - после 19.00.

Вторая - "широкая корзина здорового питания" (более 12 категорий товаров - молоко, мясо, хлеб, крупы, др), время покупки - любое.

Третья - "импульсные покупки" (конфеты, жвачки, кофе), время покупки - после 12.00 и до 21.00.

Четвертая -  ("каши быстрого приготовления,чай, сыр, конфеты и печенье", время покупки - с 12.00 до 16.30).

Проведя такую сегментацию, определить какие товары следует предлагать какой группе, достаточно просто, ведь различия между ними - "на лицо".

Важно, что эти сегменты получены без привлечения опроса. А ценность такой сегментации при проведении инициативы может быть измерена через средства маркетингового бюджета, которые сэкономлены путем перехода от массового предложения к индивидуальному подходу. Кроме измеримых показателей, существует еще и "неизмеримый". Это лояльность и отношение покупателя к магазину, который предлагает нужный товар в нужное время.

Методов, позволяющих проводить поведенческую сегментацию достаточно много. Один из наиболее интересных в силу своей "визуалистичности" представлен ниже. Здесь показаны 2 группы покупателей, их любимые категории обозначены красными треугольниками.
Первая - любители пива, сухариков и колбасы, вторая - вероятно офисные работники, покупающие колбасу, кефир и каши быстрого приготовления. Несмотря на наличие общей категории в корзине, несложно понять отличительные особенности в потребностях покупателей. Маркетинговые инициативы, разработанные на основе такой информации, значительно эффективней, чем традиционные.

Ниже проиллюстрирован пример RFM - анализа, сделанного для сети бытовой и компьютерной техники. Он также получен при помощи поведенческой аналитики на основе данных чеков. R - давность покупки (вертикальная ось), F - частота покупки (горизонтальная ось). Каждая точка - покупатель. Такая диаграмма рассеивания позволяет легко увидеть общую картину ситуации в магазине - оценить количество, % покупателей из группы оттока (с большой давностью покупки). Такие покупатели  (давность покупки более 820 дней) раскрашены на диаграмме красным цветом. При этом легко определить их частоту покупок - она находится а интервале  от 1 до 32 покупок за период.

Группа покупателей, которые обозначены синим и зеленым цветом, имеют наименьшую давность покупки (до 280 дней), количество чеков для некоторых покупателей превышает 180.

С использованием RFM-анализа в сети была реализована стратегия коммуникации с покупателями (с учетом давности, частоты и ценности покупателя) для возврата и удержания наиболее ценных.

Успешных примеров реализации поведенческого подхода для повышения эффективности  деятельности компаний немало. Пионером во внедрении методов поведенческой аналитики на благо повышения лояльности покупателей была сеть Tescо. Подробно о истории программы можно прочитать здесь "Tesco - эпоха возрождения и процветания"