Еще десятилетие назад рекламный мир был овеян творческим романтизмом в стиле сериала «Безумцы». Сейчас же креатив все больше вытесняется аналитикой. Компании составляют маркетинговые стратегии, полагаясь уже не на интуицию, а на статистическую информацию, полученную из Big Data.
1. Неумение превратить данные в полезный инструмент
Границы онлайн- и офлайн-миров становятся менее четкими, все новые и новые данные поступают в руки компаний и становятся доступными для аналитики. Казалось бы, этот поток информации создает возможности для дополнительной сегментации аудитории, для повышения ее лояльности. Но здесь таится сложность – нужно уметь собирать данные со всех источников, хранить и сохранять их актуальными так, чтобы качественно их интерпретировать и выстраивать логические цепочки.
Решение:
Чтобы систематизировать большой объем разрозненных данных, компаниям стоит создать централизованное место для хранения. Это может быть CDP (платформы клиентских данных, предназначенные для объединения информации о потребителях из различных источников и автоматизации маркетинга), облачная база данных или другие решения. Подобный «банк» поможет создать единый профиль клиента, который обновляется в момент выполнения действий, что критически важно для составления программ лояльности.
Согласно опросу международного маркетингового агентства Merkle, 53% компаний находится на стадии поиска решения по систематизации и хранению данных. Основная сложность заключается в том, чтобы найти оптимальное технологическое решение – то, которое максимально подойдет по функционалу и при этом его внедрение будет рентабельно.
Некоторые компании останавливаются на варианте CDP, другие – менее решительны, поскольку уже на себе испытали технологический ажиотаж и переоценили новые технологии. Например, многих разочаровали платформы управления данными на основе файлов cookie (DMP), поскольку сторонние файлы cookie становятся ненадежным источником отслеживания.
Правда заключается в том, что на рынке множество различных CDP решений, поэтому важно четко определить цели компании, варианты использования системы, ключевые показатели эффективности для обоснования затрат и скорость окупаемости инвестиций. К слову об окупаемости, 37% компаниям потребовалось для этого девять месяцев, а другим 30% – всего шесть.
2. Ошибки в интерпретации полученных данных
Грамотная работа с данными позволяет выстроить закономерности, которые прямо влияют на политику компании. Например, принимая решение, выдать или отказать клиенту в кредите или рассрочке, банки обращаются к скорингу, в который все чаще входит проверка «цифрового следа» в социальных сетях. Так, присутствие в онлайн-группах по сетевому маркетингу повышает риск невыплаты долга, а активность в сообществах про путешествия и финансы — понижает.
При подобном использовании информации нужно быть уверенным, что она трактуется верно. Бывает, что объединяются не всегда связные действия клиентов и делаются выводы, не соответствующие реальным потребностям пользователей. К примеру, если пользователь карты лояльности купил кроссовки в нашем ТРЦ в Новосибирске, мы не будем сразу же «атаковать» его рекомендациями спортивных товаров. Потребитель мог купить обувь в подарок и не любить спорт. Данные, полученные только из одного источника, могут не быть частью закономерности.
Решение:
Необходимо помнить, что единичные покупки отдельных людей – не повод основывать на них программу лояльности. Нужно искать более объемные данные, смешивать внутреннюю информацию о поведении и транзакциях клиентов с внешней.
Розничные магазины могут обогатить информацию, собранную с бонусных карт, мобильных приложений, сайтов, прямых взаимодействий с клиентом, а также покупая информацию у сторонних компаний, известных как брокеры данных. Те собирают данные самостоятельно и приобретают их у других организаций — коммерческих компаний: банков, сайтов знакомств – и госструктур, например, данные переписи населения или регистрации транспортных средств. Брокеры данных создают «профили» людей с информацией о привычках и моделях поведения. Затем ретейлеры сопоставляют данные своих карт лояльности с этими профилями, создавая более четкое представление о покупателях.
3. Неправильно расставленные приоритеты в работе с клиентами
Многие компании слишком увлекаются привлечением новой аудитории и забывают о поддержании интереса со стороны действующих клиентов. В среднем, привлечь человека стоит в пять раз дороже, чем удержать. Золотое правило любого бизнеса — выстраивать с клиентами лояльные отношения, тем самым избегая затрат на поиск новых. Тем не менее, порядка 44% компаний уделяют больше внимания привлечению клиентов, и лишь 18% компаний сосредоточены на удержании, посчитало американское маркетинговое агентство Invesp.
Решение:
На высококонкурентном рынке выживают клиентоориентированные компании. Это понятие подразумевает не только встречу новых потребителей с улыбкой и бонусами, но и вознаграждение старых за лояльность. Invesp опубликовало интересную статистику: вероятность продажи существующему клиенту составляет 60-70%, в то время как новому – всего 5-10%. К тому же, лояльные покупатели тратят на 31% больше, чем новые.
Быстрое реагирование на обстоятельства, постоянное обновление предложений и индивидуальный подход – это основной способ наращивать аудиторию постоянных клиентов с помощью программы лояльности. Сбор данных не должен проходить ради накопления информации, важно ее грамотно обрабатывать.
К примеру, наша компания регулярно проводит опросы гостей, в частности, тех, кто участвует в маркетинговых мероприятиях или является держателем карты торгового центра. Благодаря таким исследованиям мы внедрили многие изменения и сервисы. Инструменты лояльности – это не только скидки, бонусы и кэшбэк. Например, в любом магазине наших торговых центров посетители могут купить понравившийся товар в рассрочку, без дополнительных переплат. Подарочная карта ТРЦ тоже является важным атрибутом лояльности гостей – как оказалось, для многих мы решили главный вопрос «головной боли» с подарками.
***
Big Data – новая нефть. При этом, так же как и в случае с топливом, нужно грамотно подходить к использованию ресурса. При правильном обращении большие данные помогают исполнять желания пользователей и облегчать им выбор услуги или товара, делают покупателей лояльнее. Неосторожное обращение с этим инструментом, напротив, чревато потерей клиентов. Ритейлерам, однозначно, стоит потратить временные и денежные ресурсы на его изучение.