Давид Вачадзе: Маркетинг должен видеть не абстрактную аудиторию, а живых людей

Сегодня мы беседуем о маркетинге, CRM и аналитике данных с генеральным директором компании Brand Mobile  Давидом Вачадзе.

mab_16

  Давид, ни для кого не секрет, что грамотный маркетинг — залог успешного бизнеса. Какую роль в этом играет аналитика данных?

— Критическую. Есть эффективные маркетологи, которые полагаются исключительно на интуицию, но их очень мало, да и в принципе оценка этой самой эффективности предполагает некоторую аналитику данных. Однако в подавляющем большинстве случаев маркетологи — обычные люди, и им для принятия решений требуется качественная информация.

Маркетинг как сфера деятельности — синтетическая и очень многомерная история, выделить из всего разнообразия данных именно ту информацию, которая четко и однозначно позволяет принимать решения и оценивать результат их реализации — задача очень непростая. И часто истории “сейчас быстро прикину на пальцах” либо “просто использую свой здравый смысл” уже не работают — требуется профессиональная работа с информацией, аналитика данных.

— Вы возглавляете компанию Brand Mobile, разрабатывающую маркетинговые решения. На сайте написано — цитирую — “Выстраиваем клиентоцентричное коммуникационное пространство на основе данных”. Можете расшифровать?

— Коммуникации — это базовая инфраструктура маркетинга, пространство в котором он существует. Прямая коммуникация с существующими и потенциальными клиентами — наиболее понятная, органичная, и потенциально эффективная история. Диджитал принес в нашу практику возможность реализовывать такую прямую коммуникацию быстро и дешево.

Парадокс в том, что мы, маркетологи, продолжают использовать эти возможности просто как еще один рекламный канал, “реклама в ТВ, наружка, рассылочки вот еще”. А ведь это должен быть разговор — прямой, двунаправленный, персональный, человеческий.

Маркетинг должен опять научиться видеть на другом конце коммуникаций не абстрактную аудиторию или пункты GRP, а живых людей. И коммуницировать с ними как с живыми людьми.

Это — клиентоцентрический подход к коммуникациям. А вот чтобы сделать его эффективным, а иногда даже просто в принципе реализуемым, нужны технологии автоматизации маркетинга, которым в свою очередь нужны данные. Обратиться в электронной почте по имени — это тривиальная задача, а вот понять, что и когда сказать, когда послать письмо, а может и не письмо надо посылать в данном случае, а в мессенджер написать, а потом еще и понять насколько это было полезно для нашего клиента. Помогли ли мы ему? Отразилось ли это положительно на нашем бизнесе? Причем желательно это увидеть в финансовых метриках. Все это — история про эффективность, которая основывается на данных.

— В одном из своих докладов вы сказали, что CRM — это не софт, это концепция. Опишите ее суть.

— Если обратиться, например, к Википедии: “CRM — модель взаимодействия, основанная на постулате, что центром всей философии бизнеса является клиент, а главными направлениями деятельности компании являются меры по обеспечению эффективного маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Поддержка этих бизнес-целей включает сбор, хранение и анализ информации о потребителях, поставщиках, партнёрах, а также о внутренних процессах компании. Функции для поддержки этих бизнес-целей включают продажи, маркетинг, поддержку потребителей.”

Современный CRM, являясь источником клиентоцентрических данных и инфраструктурой соответствующих процессов, зачастую становится ядром всего маркетинга, транслируя клиентоцентрическую модель за пределы клиентской базы, в медийные каналы и рекламные форматы, в работу с партнерами, во всю вертикаль цепочки дистрибуции и ритейла. Современные инфокоммуникационные технологии при этом позволяют масштабировать информацию и знания о текущих клиентах на всю целевую аудиторию.

— Насколько я понимаю, CRM-система строится вокруг данных. Какие это данные? Откуда их можно получить?

— Данных очень много, это транзакционные и поведенческие клиентские данные, клиентские профайлы. Иногда они могут быть до уровня детального соц-дема, истории коммуникаций снаружи (прямая и непрямая) и внутри (колл-центр, хелпдеск, собственный ритейл). Хранятся они в большом количестве внутри внутренних и внешних информационных систем, иногда не вполне очевидных.

Однако помимо большой, но понятной проблемы технической интеграции разнородных источников появляется две основные содержательные истории:

• узнавать клиента на всем протяжении его потребительского опыта (consumer journey), связать (иногда анонимного) нового посетителя корпоративного или продуктового сайта с ним же, совершающим покупку в offline ритейле, затем с его отзывами и комментариями в социальных media, дальше с его же обращениями (иногда анонимными) на support, с его повторными покупками и так далее.

• извлечь содержательную информацию из этого Journey, понимать, что, как и когда мы можем сказать этому конкретному потребителю чтобы максимализировать его ценность для нас. Мы опять возвращаемся к понятию “клиентоцентрический подход”.

Сегодня у всех на устах термин “большие данные”. Как Вы его понимаете? И можно ли говорить, что Big Data — это “удел” исключительно крупных компаний?

— Big Data все понимают по-разному. Для технологов это набор продуктов, архитектур и решений для эффективной обработки больших массивов данных. Для математиков это набор тем и направлений в (как правило) теории вероятности, в рамках которых существуют подходы и алгоритмы той или иной степени воспроизводимости и достоверности.

Для аналитиков, как это не банально звучит, Big Data — это источник информации в виде неочевидных связей либо в виде способа принятия решений. Для бизнеса и его руководителей Big Data — это вопрос стратегического конкурентного преимущества, капитализируемый актив.

Big Data абсолютно не является прерогативой больших кампаний. Сейчас технологические решения по накоплению и обработке данных доступны в облаке за совсем небольшие деньги, при этом можно использовать очень сложные технологии и готовые решения машинного обучения, например от Microsoft или Google. Собственно, данные тоже можно накопить достаточно быстро, если существенная доля процессов компании автоматизирована либо реализуется в цифровой среде (например интернет).

Другое дело, что эффект масштаба бизнеса (компании) безусловно важен в контексте величины дополнительного дохода, полученного за счет решений Big Data.

— Насколько аналитика на сегодняшний день развита в отечественных компаниях? Существует ли достаточное понимание ценности данных?

Вопрос очень широкий, давайте сфокусируемся на клиентоцентрической аналитике данных. Тут сильно зависит от индустрий. Есть примеры (финансы, телеком, икоммерс) где аналитика данных = эффективность бизнеса. Традиционный ритейл активно работает с данными, хотя клиентоцентрические модели, и соответствующий взгляд на ценность таких данных, распространены еще не везде.

Индустрии сервиса пока скорее концентрируются на операционных аспектах CRM. Российские товаропроизводители, на мой взгляд, в массе своей пока не видят ценности в этих данных, вернее они пока не готовы воспринимать свой бизнес в клиентоцентрической парадигме, в принципе. Их маркетинг зачастую продолжает оперировать понятиями “отгрузили на сто тонн продукции больше”, а не “у нас появилась тысяча новых покупателей, а еще 500 мы сделали лояльными постоянными клиентами”

— Дайте три ключевых совета бизнесу по использованию данных в маркетинге.

  1. Все надо измерять. У любой активности должно быть несколько метрик, однозначно трактуемый KPI, и контрольная группа. Не можем измерить результат — не реализуем активность.
  2. Двигаемся итеративно. Выдвинули гипотезу, отработали, оценили результат, развили либо сменили гипотезу, запустились заново. Нет заранее известных ответов, есть заранее известный процесс их получения.
  3. Развиваем критическое мышление. Интуиция в таком случае будет отличным способом понять откуда стартовать с анализом данных. Результаты анализа требуют осмысления имаркетингмаркетинговой интерпретации.

Автор публикации

не в сети 5 месяцев

Дмитрий Макаренко

Комментарии: 0Публикации: 10Регистрация: 13-12-2016

Вам также может понравиться

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =
Авторизация
*
*

Login form protected by Login LockDown.


Регистрация
*
*
*
*
Генерация пароля