Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый - Марк Джеффри

Это типичный пример того, что я называют подходом в стиле «ух ты, это именно то, что мне нужно!». Вы делаете нужное предложение нужным людям в нужный момент. Дети обычно начинают ходить примерно в год, а будущие родители часто подписываются на бесплатные специализированные журналы вскоре после того, как узнают, что у них будет ребенок. Думаю, что именно благодаря подписке компания P&G получила мой почтовый адрес. Триггером события в данном случае выступил тот факт, что мой ребенок начал ходить, а маркетинговым предложением стал образец подгузника (и компания совершенно права: годовалые дети не любят сидеть на месте). Вероятность того, что я приму предложение, была достаточно высока: я получил его в тот самый момент, когда у меня появилась острая потребность.

Вот еще один пример. Компания Lowe’s с годовым оборотом в 48 миллиардов долларов владеет сетью гипермаркетов, торгующих товарами для дома по всей Америке. Она начинала как маленькая скобяная лавка в Северной Каролине. Сейчас сеть выросла до 1640 супермаркетов, но сохранила свою философию обслуживания клиентов. Например, в каждом магазине до сих пор есть специально обученные сотрудники, помогающие клиентам спроектировать террасу для дома и подобрать подходящие материалы.

Проведенный Lowe’s анализ покупок показал, что если кто-то строит террасу, то высока вероятность того, что скоро он купит новый гриль для барбекю. Основные материалы для строительства террасы – обычно недорогие и неприбыльные для продавца: доски, болты и гвозди. Гриль же – высокомаржинальный продукт, но нет никакой гарантии, что покупатель придет за ним именно в Lowe’s, а не в магазин его прямого конкурента (Home Depot) или универсальный магазин типа Sears или Wal-Mart.

Компания решила провести таргетированную рассылку печатной рекламы вскоре после того, как покупатели побывали в ее магазинах. В листовке рассказывалось о разных моделях грилей (либо о дорогих, из нержавеющей стали, за 600 долларов; либо о более дешевых – в зависимости от демографических характеристик получателя). У потребителя возникала реакция: «Ух ты, это именно то, что мне было нужно!» В итоге повышалась вероятность того, что они приобретут гриль именно в Lowe’s.

Для создания такого эффекта требуется аналитическая работа по таргетированию клиента и маркетинговых действий. Вы можете использовать три основных приема, в зависимости от типа вашей маркетинговой деятельности: лестница потребительской приверженности; анализ потребительской корзины; дерево решений. Рассмотрим эти подходы на примере компаний Meredith и EarthLink.

Первый основной прием аналитического маркетинга: предрасположенность

Компания Meredith Corporation с годовым оборотом в 1,6 миллиарда долларов – лидер среди американских маркетинговых компаний и медиаресурсов для женщин. Она владеет несколькими хорошо известными национальными брендами – в том числе журналами Better Homes and Gardens, Parents, Ladies’ Home Journal, Family Circle, American Baby и Fitness, – а также несколькими местными телеканалами на быстрорастущих рынках. Также Meredith обеспечивает корпоративным рекламодателям и их агентствам доступ к своему обширному портфелю медиапродуктов – за это отвечает стратегическое подразделение Meredith 360.

Meredith применяет маркетинг, основанный на данных, уже более 25 лет. Компания активно использовала директ-мейл для организации подписки на свои издания и хотела заняться рассылками по электронной почте. Поначалу она ограничивалась стихийными разовыми рассылками по электронной почте, но знала, что способна на большее. У маркетинга с использованием электронной почты есть одно важное отличие от директ-мейла. Во втором случае потребитель не против трех-четырех различных сообщений по почте (например, четырех разных открыток). Однако когда речь заходит об электронной почте, вы должны сформулировать одно-единственное лаконичное предложение, позволяющее достичь целей и избежать переполнения клиентских почтовых ящиков. Команда Meredith, работавшая над электронным маркетингом, задала себе вопрос: «Какой продукт лучше всего предлагать по электронной почте нашим клиентам?». Для ответа на него требуется создание модели предрасположенности.

Meredith создала 20 различных моделей (с помощью метода логистической регрессии{47}), по одной для каждого журнала. Компания использовала максимально широкий подход и включила в модель все возможные переменные. Анализировались не менее 1000 элементов данных, причем все они были признаны статистически важными. К ним относились и регистрация на сайте Meredith, и возраст клиентов, и их хобби и интересы, и возраст их детей, и информация о подписке на другие издания, и тип района проживания, и многое другое. Затем модель оценивала предрасположенность каждого индивидуального клиента к покупке определенного продукта, а самый высокий балл показывал, какой продукт будет товаром недели.

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, а также еженедельно тестируются, чтобы определить степень соответствия прогнозов реальности. В некоторых случаях данные о потребителях меняются ежедневно, поэтому для достижения наилучших результатов необходим еженедельный пересчет рейтингов для 14 миллионов клиентов. Электронные письма направляются каждому клиенту не чаще одного раза в неделю, при этом частота контакта основана на реакции клиента на предыдущую кампанию: если он открыл письмо или перешел по ссылке, то он может получить сообщение и на следующей неделе. При отсутствии реакции с его стороны Meredith может выждать четыре недели, а затем направить по электронной почте очередное сообщение.

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.