Текст книги "Краткое содержание «Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть»"

Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Предисловие. Чем так привлекают цифры

Как усовершенствовать маркетинг, не потратив деньги? Димитри Маекс и Пол Браун в книге «Ключевые цифры» советуют обратить внимание на научный подход в оценке бюджета, который основывается не на интуиции, а на цифрах. Источником начальных сведений будет служить база данных компании, а способом анализа – методы машинного обучения и математической статистики. Авторы рекомендуют внедрять экометрику и научные способы для выявления взаимосвязи показателей в экономике. Делать это можно самостоятельно или прибегнув к услугам специализированных компаний.

Каждые 15 лет появляются новые технологии. С 1992 по 2008 год был период компьютерных сетей. В наше время ускоренное развитие инноваций получило название эры умных машин.

Книгу «Ключевые цифры» можно сравнить с путеводителем по миру аналитики. Она написана от первого лица, проводит читателя через семь уровней оценки бизнеса. Это семь задач, которые решает любая коммерческая организация. Посмотрим, какие вопросы рассматривают авторы и какие предлагают решения. Сначала обратим внимание на ключевой элемент фирмы – вашего клиента.

Каким образом эта книга поможет вам расширить бизнес?

Если грамотно использовать имеющуюся у вас базу данных клиентов, можно значительно усовершенствовать сбыт, стратегию и тактику управления. С помощью нового подхода можно выстроить регулируемые отношения с потребителями и конкурентами, обозначить перспективные направления. Достаточно лишь научиться анализировать статистические сведения. Вы сможете оценить, кто из клиентов приносит большую прибыль, что они обычно приобретают, отсеять малодоходный потребительский сегмент. Тщательное изучение цифр укажет на оптимальный способ общения с покупателями, который увеличивает вероятность приобретения вашего продукта.

Существуют две причины, по которым должны произойти улучшения в вашем бизнесе. Прежде всего, современный уровень развития технологий позволяет нам отсортировать все имеющиеся данные о поведении клиентов, а затем понять (и предсказать), что и как они делают или будут делать. Подобная информация всегда имелась в нашем распоряжении. Но до недавних пор компании могли пользоваться лишь незначительной ее частью. Помимо этого, к появлению новых данных приводит практически каждое наше действие. Иными словами, мы может получить куда более полную картину поведения людей, с которыми имеем дело, – и об этом следующая моя история, в которой рекомендую обратить внимание на данные, позволяющие нам четко оценить сумму недополучаемого компаниями дохода.

Выбор цели – с какими клиентами следует разговаривать

Главное преимущество книги – использование имеющейся у вас информации. Вам не нужно собирать другие сведения, достаточно правильно пользоваться базой данных. Посмотрим, как с помощью удочки (цифр) «поймать» крупную добычу.

Для ориентирования на определенных потребителей необходимо построить «Ценностный спектр». Это один из способов сегментации клиентов. Для этого требуются сведения о продажах.

Для каждой категории товаров обозначим две переменные:

□ ценность – количество денег, которые покупатель расходует на конкретный продукт;

□ лояльность – «доля в портмоне». Клиент приобретает продукцию в других магазинах. Показатель отражает процент от всех расходов, выделенный на ваш товар.

Если «лояльность» и «ценность» принимают «низкое» и «высокое» значение, то мы получаем четыре группы людей. Они указывают направление для распределения маркетинговых средств.

Описанная модель – не единственный вариант для поиска ключевых клиентов. Подбирать их стоит, опираясь на специфику бизнеса. Один из популярных подходов направлен на анализ пожизненной ценности потребителя.

Его суть в определении срока, на протяжении которого покупатель будет с вами сотрудничать, и расчета ценности на этот период. Исходя из полученных данных, можно заложить размер инвестиций для завоевания нового клиента и поддержания с ним отношений.

Значение пожизненной ценности складывается из трех переменных:

□ текущая ценность: определяется количеством денег, которые клиент платит в данный момент времени;

□ ценность в будущем: сколько покупатель будет тратить на ваш продукт. Значение рассчитывается на основе исторических данных;

□ продолжительность отношений между компанией и потребителем.

Больше всего вопросов возникает относительно третьей величины. Предсказать, как долго человек будет приобретать ваш продукт, сложно. Для решения задачи пригодятся методы машинного обучения и математической статистики. Коммерческие организации стараются собрать максимум сведений о своей целевой аудитории. Аналитик, исходя из информации об активности покупателей, может спрогнозировать риск потери клиента.

Три переменных определены, осталось составить функцию. Она будет отличаться в зависимости от специфики бизнеса. Универсальную формулу для нахождения пожизненной ценности вывести невозможно.

История компании British Telecom – это отличный пример обработки всех имеющихся у вас данных о клиентах. Разумеется, у BT их было много. Но что произойдет, если у вас нет нужной информации? Представим, что вы работаете в автомобильной промышленности. Покупатели роскошных автомобилей – люди особенные. Их привлекает богатое наследие бренда и его уникальный стиль (не говоря уже о высококачественной работе). Однако, принимая во внимание жесткую конкуренцию на рынке роскошных автомобилей, привлечение нужных новых клиентов представляет для бренда постоянную проблему. Для ее решения в контексте маркетинга (за который отвечали мы) имелся целый ряд возможностей. Поэтому (в процессе работы для одного клиента) мы изучили характеристики имевшихся клиентов и обнаружили, что они чаще всего жили в богатых пригородах. В основном эти люди жили одни, без семьи, и их возраст приближался к шестидесяти годам. После этого (как и в случае с Cisco, описанном в первой главе) мы выстроили статистическую модель, позволявшую выявить в списках людей, которые теоретически могли бы стать ключевыми клиентами. Этот подход имел двойное преимущество. Прежде всего, он позволил автопроизводителю получить значительно больше имен для проведения рекламной рассылки, а кроме того (что более важно), позволял бренду обеспечить более высокую долю продаж в сравнении с прежним ограниченным и дорогостоящим подходом.

Обретение – о чем следует говорить с клиентами

Агентству поставили задачу – выявление потребностей средних и мелких потребителей телекоммуникационного гиганта Великобритании. Для этого необходимо провести сегментацию на основе ценностей клиентов. Результатом должны стать маркетинговые сообщения, учитывающие интересы целевой аудитории и привлекающие ее внимание. Для решения задач предложили следующее:

□ создание перечня потенциальных ценностей публики, которые может удовлетворить BT;

□ выявление важных потребностей;

□ выяснение зависимости списка интересов от бизнеса покупателя. Примером могут служить две фирмы с равноценным годовым оборотом, но предоставляющие разные функции – сервисную и производственную. Насколько одинакова у них необходимость в коммуникации?

После всех процедур специалисты получили перечень из 17 потребностей, наиболее значимые отобрали, используя опрос потребителей. Получилась крупная выборка, результаты которой применили в кластерной оценке. Она представляет собой распределение объектов по группам на основе разных алгоритмов.

В итоге из 17 потребностей получили пять кластеров со схожим содержанием. BT разделила рынок на несколько сегментов. Внутри каждой она выстраивала индивидуальную коммуникацию, создавая адресные маркетинговые сообщения.

Сегментация целевой аудитории по ценностям – один из инструментов адаптации маркетинговой компании, но не единственный. Узнать, в чем нуждается покупатель, можно, если заглянуть в его корзину с покупками.

Обычно потребитель приобретает сразу несколько продуктов. Если он взял макароны, то вероятность покупки кетчупа сильно возрастает. Какие товары связаны? Какие сведения можно извлечь из содержимого потребительской тележки? Автор рекомендует обратить внимание на информацию в чеке.

Одна из функций машинного обучения – поиск закономерной связи между событиями для установления ассоциативного правила: «Если человек приобрел продукт А, какова вероятность покупки товара Б». В решении помогут данные о транзакциях.

Анализ потребительской тележки активно практикуют в электронной коммерции. Это часть рекомендательных сообщений. Netflix и Amazon – две фирмы, добившиеся особых успехов в этой области. На основе понравившейся книги магазины могут порекомендовать вам другие произведения, которые выбрали люди, похожие на вас. Netflix в одно время организовал конкурс с гонораром в один миллион долларов. Задача состояла в создании алгоритма, улучшающего вероятность правильного прогноза на 10 %.

Информацию о целевой аудитории можно черпать из многочисленных источников – форумов, социальных сетей, блогов. Требуется лишь компьютерная программа, которая находит и собирает данные в единую базу. После этого возникает вопрос: «Что делать с полученной информацией?»

Современные технологии способны анализировать тексты: узнавать, что интересует публику; какие настроения и эмоции у целевой аудитории относительно конкретного вопроса; что люди думают о бренде. Первый шаг может быть более простым.

Мы всегда предполагали, что благодаря рекламным объявлениям люди получают определенные стимулы, влияющие на их дальнейшее покупательское поведение: сначала они обдумывают ситуацию, а затем начинают принимать решение о покупке. Innerscope обнаружила, что этот процесс не всегда происходит подобным образом. Люди получают стимулы, которые могут проходить или не проходить через эмоциональный фильтр, расположенный глубоко в мозге. После этого рациональная часть мозга начинает размышлять насчет ответной реакции, и тогда возникает сложное взаимодействие между рациональным и эмоциональным началами человека, в результате чего он уже определяет свои дальнейшие действия. Делаем важнейший вывод: «чувство» обычно предшествует «мыслям» и «действиям».

Поиск – как находить своих клиентов

Сегодня легко угадать желание клиента, заглянув в его поисковые запросы. Большинство перед покупкой изучает информацию о товаре в интернете. Современные технологии основаны на органическом поиске: машина ранжирует результаты по соответствию запросу. Оптимизация контента продвигает сайт на высокие позиции. Этому способствуют специальные методы – SEO.

Попасть на верхние строчки страницы можно с помощью контекстной рекламы, то есть оплаченного поиска. В этом случае определять позицию будет заданная стоимость размещения. Результат представляет собой короткие объявления, созданные участниками рекламной кампании. Их показ начинается в ответ на поисковый запрос.

Важно грамотно определить портрет целевого покупателя, его интересы и потребности. Специальные компании организуют масштабные опросы для сбора необходимых сведений. Главная цель – выяснить, на какой площадке можно встретить потенциальных клиентов, выкупить место на сайте и разместить рекламное объявление. В некоторых случаях вместо масштабной медиакампании имеет смысл обратить внимание на таргетирование.

Геотаргетинг – выбор целевой аудитории на основе географического положения.

Индивидуальное таргетирование – установление контакта с человеком с помощью электронной почты, аккаунта в социальной сети или через фактический адрес. Начните работу с накопленной базой данных. Затем подключите интернет. Расходы на рекламную кампанию невысокие.

Еще один способ достучаться до клиентов напрямую связан с технологией, известной как углубленная проверка пакетов, иногда ее называют мониторингом. Эта технология может читать и анализировать все биты или пакеты данных, путешествующих по Интернету. Так как она может отслеживать всю информацию, а не только связанную с путешествием по Интернету, можно представить, насколько эффективно она может собрать информацию о человеке (особенно если сравнить с cookie). Кроме того, веб-сайты могут выявить конкретных посетителей посредством регистраций. Именно так работает Amazon.com. Как только я ввожу пользовательское имя и пароль, Amazon тут же понимает, кто именно делает запросы на страницах его сайта. Затем компания может собрать и проанализировать данные – примерно по той же схеме, что используют компании, работающие с картами лояльности. Вы можете связать поведение человека в Интернете и в реальном мире (например, в магазине). Вот как это происходит. Предположим, я зарегистрировался на сайте Sears и провел на нем определенное время за изучением садовой мебели. Если я затем направлюсь в местный магазин Sears и куплю там стол и пару стульев с помощью выданной мне Retailco кредитной карты, то компания может изучить эти данные и заметить, что до этого времени я искал нужную информацию в Сети.

Проще всего приобрести необходимые данные. Их сбором занимается целая отрасль, продающая сведения компаниям, которые хотят больше знать о своих покупателях.

Параллельно поиску клиентов во внешних источниках вы изучаете потребности и интересы целевой аудитории. Это можно использовать для создания привлекательного предложения (например, ассортимент винного магазина целесообразно пополнить красивыми бокалами).

Социальные сети Facebook, Twitter, Foursquare и MySpace знают не только о ваших предпочтениях, но и о том, что нравится вашим друзьям. Это хороший шанс найти новых людей, заинтересованных в товаре. Здесь вы можете выбрать аудиторию для показа рекламы по многочисленным параметрам с высокой точностью.

Еще одна социальная платформа – 33Across – помогает множеству участников рынка более эффективно работать с социальными сетями. Компания внимательно изучает связи людей друг с другом и степень влияния этих связей на предпочтение того или иного бренда. Ее основатель Эрик Уилер ранее работал в Ogilvy. В течение нескольких лет работы в агентстве Эрик занимался разработкой масштабного «социального графика» – карты со множеством участников и связями между ними через социальные сети, такие как Facebook. Созданная им база данных по cookie содержит информацию о 200 миллионах людей (при этом Эрик крайне серьезно относится к защите личных данных каждого пользователя). Рекламодатели используют услуги 33Across для создания «графиков бренда», на которых отмечены наиболее лояльные к тому или иному бренду пользователи (степень лояльности рассчитывается исходя из данных о сделанных ими покупках). Затем компании могут делать целевой отбор людей, связанных с этими пользователями через различные социальные медиа. В чем смысл этого упражнения? Исследования показывают, что мы очень часто хотим купить или получить в пользование то, что уже есть у связанных с нами людей.

Бюджет – сколько нужно тратить

Три десятилетия назад в альманахе Cranfield Broadsheet Гарри Генри опубликовал статью «Сколько тратить на рекламу?». В ней описывались 15 вариантов формирования бюджета на маркетинговую стратегию. Специалисты пользуются этими способами в настоящее время.

Кривая отклика

Целью служит исследование причины и следствия. Пример – функция «Расходы – Отдача». Одна ось графика отображает объем инвестиций, выделенных на продвижение продукта, вторая – полученный результат (например, рост продаж). Другой вариант – отображение зависимости расходов на рекламу и реакции покупателя (увеличение процента осведомленных о бренде людей). При составлении бюджета необходимо учитывать закономерности, характерные для кривой отклика.

1. При наличии корреляции анализируют форму и угол наклона функции. Направление «вверх» говорит о восходящем тренде: чем больше денег на рекламу расходуется, тем больше клиентов узнают о товаре.

2. Несколько участков кривой ведут себя по-разному: на одном из них может быть сильный наклон, а на другом – плато. График указывает, что до определенного момента незначительные вливания средств давали хороший результат. Для аналитиков важно определить точку насыщения, после которой улучшить отдачу уже не получится.

Для построения кривой отклика используют исторические данные. В маркетинге для каждого пункта затрат стараются создать кривую «Расходы – Отдача» для определения лимита бюджета. Издержки не должны выходить за точку насыщения. Оставшиеся средства направляют на иные инструменты продвижения продукта, инвестируют в сферу, где присутствует наибольшая отдача. Такой способ ведения бизнеса обеспечивает максимальный возврат потраченных на рекламу денег.

Измерение – каким образом определять эффективный и неэффективный методы работы

В наше время практически все поддается оценке и измерению. Для анализа и сбора статистики посещаемости сайта применяют Яндекс.Метрику и Google Analytics – бесплатные инструменты. Необходимо определить основные параметры, которые требуется фиксировать. Авторы советуют выбрать пути достижения целей и к каждому отрезку по ходу движения к результату привязать переменные.

Первый этап предполагает составление перечня ключевых показателей. В этом поможет книга Дэвида Нортона и Роберта Каплана «Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию». Ее основные моменты:

□ Финансы. Какое мнение о нашей фирме у акционеров?

□ Клиенты. Как нас оценивают потребители?

□ Процессы. Какое у нас отличие от других компаний на рынке?

□ Обучение сотрудников, инновации. Как мы реагируем на изменения, внедряем новинки?

Перечисленные факторы – стратегические задачи фирмы. Следующая цель – составить список интересов разных подразделений. У каждого отдела свое понимание успешной работы и результата.

Другое важное требование к показателям – четкость и ясность. Задача решается обозначением для метрики единиц измерения, временных промежутков, контрольных значений и исходных данных. Дополнительно поможет метод «умная цель». Выделяют три категории показателей.

Как расшифровать полученные цифры по метрикам? Для этого потребуется сравнение с контрольными значениями, которые берут из внешних или внутренних источников. Это могут быть собранные за несколько лет базы данных или результаты анализа работы конкурентов. Какие можно найти ресурсы для аналитического исследования?

Традиционные источники информации:

1. Финансовая система компании содержит данные о размере прибыли и объеме продаж. Если постараться, можно получить аналогичные сведения для разных стран, потребительских сегментов, бизнес-единиц. Полученная информация поможет интерпретировать результаты. Только определенный контекст превращает цифры в полезный материал.

2. База данных по отдельным контрактам обычно интегрирована в финансовую систему предприятия. Из нее можно извлечь подробные динамические характеристики в конкретном потребительском сегменте.

3. CRM-система – потенциальный источник большого объема сведений о целевых группах и прямых взаимоотношениях с покупателем.

4. Анализ рынка – изучение отношения клиента к бренду и покупке. Для решения задачи применяют метод выборочного опроса или платное и быстрое онлайн-исследование (Dynamic Logic). Это один из главных способов обратной связи.

Интернет предлагает множество других инструментов для получения данных: социальные сети, площадки для веб-аналитики и цифровой рекламы, онлайн-видео.

Внедрив описанные выше принципы измерений, вы можете создать целый набор индикаторов, позволяющих отслеживать вашу работу на протяжении времени и оценивать, хорошо ли вы работаете. Но это – лишь часть процесса измерений. Одно дело – знать, насколько хорошо у вас получается, а другое – понимание того, каким образом ваши действия влияют на что-то еще. Давайте воспользуемся простым примером. Когда пару лет назад у компании Toyota резко упали продажи, это не было вызвано будто бы неэффективной рекламной политикой. Причина состояла в неправильной конструкции ковриков, мешавших пользоваться педалью тормоза, что приводило к авариям и отпугивало потенциальных покупателей. В этом и заключается суть «приписывания». Если я измеряю влияние маркетинговой кампании на продажи, то мне нужно не только отслеживать показатели продаж, но и определять, каким именно образом на них повлияла та или иная кампания. Иными словами, какая доля прироста продаж была вызвана моими действиями? Для измерения степени приписывания существует два метода – эконометрическое моделирование и оценка приписывания на индивидуальном уровне.