<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

«Геном» потребителя: как с помощью данных аудитории создать подходящее торговое предложение

Для правильного позиционирования на рынке каждая компания должна знать свою целевую аудиторию. Первое действие в этом направлении — определение детальной структуры. Раньше эти шаги были медленными и сложными: проводились опросы, а результаты сводились в единый документ.

Теперь все происходит гораздо быстрее при помощи технологий автоматизации сбора данных. Подробнее об этом — Евгений Лебедев, директор практики систем управления взаимоотношениями с клиентами Columbus East.

Виды подходов в исследованиях аудитории и рынков


Поймите свои цели: данные нужны, чтобы скорректировать текущие продажи, или компания планирует выпустить новый продукт. Решите, как лучше все организовать: маркетинг управляет продажами, или у него только стимулирующая роль. От выбора подхода зависят все последующие шаги.

Еще не так давно маркетологи ориентировались в своей работе на целевые сегменты рынка. Но теперь современные технологии дают возможность гиперперсонализации. Применяя подход Customer Data Platform (CDP), компании могут собирать и обрабатывать большое количество параметров и метрик. Проанализируйте действия клиентов для выявления невыраженных или даже несформированных потребностей. Внедрите, наконец, CRM, если ее у вас до сих пор нет, и потом продумайте путь к CDP.

Для аудитории особое внимание выглядит как персональное предложение, которое максимально точно отражает ожидания или даже предугадывает их. За такой сервис люди готовы платить больше и поэтому чаще покупают товары определенного бренда. За счет этого системы аналитики расширяют атрибуты карточки клиента. Они видят максимум информации о покупках и дают возможность дальше развивать гиперперсонализированное предложение для данного потребителя.

Специалисты IT-консалтинговой компании Columbus отмечают, что особое внимание к обработке данных — это главный тренд в маркетинге за последние годы. Так, например, они объясняют, что следование методике формирования спроса меняет даже терминологию.

Теперь свершившаяся покупка — та, где достигнуто полное соответствие пути потребителя: если выпадает один из элементов, значит, продажа не состоялась. Это можно увидеть только при использовании математической статистики и больших данных. Вот почему поиск аналитиков Big Data никак не получается удовлетворить.

Идеальная (свершившаяся) покупка отвечает на ряд вопросов:

  45x45_14

Что? Какой продукт выбирают?


  45x45_14

Когда? В какой ситуации возникает потребность. Это спонтанное решение вроде подарка близким или запланированная покупка обоев для ремонта после приобретения квартиры? Получится ли при помощи push-уведомления склонить посетителя сайта к принятию решения, если дать ему выгодное предложение с ограниченным сроком акции?

  45x45_3

Где? Везде. Нужно организовать омниканальное окружение клиента, погрузить его в свою среду и провести по цепочке выбора до покупки через любой канал. Обеспечить плавный переход от социальной сети к мобильному приложению или сайту магазина.

  45x45_4

Как? Используя программы лояльности, программу бонусов и скидок, рассрочку и сервисы доставки. Нужно не только завершить цикл покупки, но и сделать клиента постоянным пользователем продукта или услуги.


Распишите для вашей компании все такие вопросы и сами ответьте на них. После этого протестируйте модели в своих рекламных кампаниях и скорректируйте все недочеты. Отслеживайте реакцию посетителей сайтов на предложения при просмотре тепловых карт страниц. Улучшайте интерфейс своих ресурсов при помощи A/B-тестов, показывая группам посетителей разные варианты товаров. Например, если компания видит, что пользователь бросает заполнение корзины в интернет-магазине или отказывается вводить много данных в специальную форму заказа, стоит все это упростить и убрать лишние шаги.

Технологии позволяют не только следить за поведением потребителей, но и общаться с ними. Вводите интеллектуальные чат-боты. Они быстро обрабатывают информацию и реагируют точнее, чем операторы-консультанты. Их алгоритмы могут учитывать любые пожелания, а интеграция с CRM-системой, в которой содержится информация о поле, возрасте и предпочтениях клиентов, разворачивает большое количество сценариев общения и вариантов скриптов.

На все эти запросы могут дать ответ различные аналитические системы. Сегодня они понятны не только специалистам по Big Data: любой сотрудник может видеть полную картину состояния бизнеса благодаря возможностям создать дашборд по интересующим показателям и интуитивно понятным интерфейсам аналитических решений.

Пишите правильные вопросы, тестируйте модели коммуникации с пользователями и вносите все данные в CRM. Улучшайте интерфейс своих ресурсов и своевременно исправляйте все затруднения, которые испытывают посетители сайтов.

Сбор данных о пользователях


Товары и услуги должны отвечать ожиданиям клиентов. Цифровые сервисы быстро выявляют потребности и мгновенно реагируют на все окружающие изменения. Предиктивная аналитика позволяет подстроиться под запросы и сформировать оптимальное предложение по цене и качеству.


Сбор данных о пользователях

Например, банки предлагают свои продукты или услуги, ориентируясь на статистику покупок, из которой компания может сделать вывод почти обо всех социально-демографических характеристиках покупателя (пол, возраст, активность в интернете, данные о финансовом и семейном положении) и составить прогноз предстоящих трат.

Все эти сведения финансовые учреждения собирают для выполнения своих обязательств, так как им необходимо точно знать, кому они выдают кредиты или для кого осуществляют иные конфиденциальные операции.

Помимо этого вы можете задать и любой таргетинг, вплоть до ориентации на посетителей конкретного района. В торговых центрах при помощи WiFi-радара отсканируйте MAC-адреса мобильных устройств.

Роутер со специальной прошивкой в пределах 50-70 метров видит все смартфоны посетителей, и вы можете использовать эти данные о часто посещаемых местах для рекламы. Например, для продвижения офлайн-бизнеса, находящегося в местах частого посещения клиентов.

Легально ли это? Да, прямого запрета на такие действия нет. Но все быстро меняется, поэтому следите за обновлением законодательства. Все страны мира уделяют вопросам информационной безопасности повышенное внимание. Общие правила защиты данных (GDPR) в Европе определяют параметры использования и сбора персональных сведений.

В России также есть требования, которые необходимо соблюдать при получении информации о клиентах. Поэтому у пользователей всегда нужно собирать согласие на их обработку. Внедрение цифровизации требует сбора данных при помощи современных технологий. Учитывайте нормы законов и этическую сторону при использовании информации от клиентов.

Методы сбора персональных данных


Ключевая задача при анализе — объединить внешние и внутренние данные, чтобы они сочетались в пространстве единой системы. Сводите все через функционал API, а затем извлеките информацию из социальных сетей или любых других площадок, накапливающих различные данные.

Собирайте сведения, анализируя карту пути клиента (CJM) при прямом контакте или через электронные сервисы на сайте. Что дает объединение всех данных? Сопоставляя информацию из прямых и косвенных источников, вы будете лучше понимать состояние своих бизнес-процессов, а также их корреляцию с запросами рынка и требованиями клиентов.

Характерный пример — операторы сотовой связи, которые имеют большой массив сведений о каждом абоненте. То же самое касается и банков, которые идентифицируют клиентов по различным источникам из своих баз. Внедрение сервисов цифровизации позволило им уменьшить количество консультантов и одновременно с этим улучшить сервис. Теперь пользователям отвечают боты в онлайн-чатах, а одобрение заявки на кредит может занять всего несколько минут.

Моделируйте путь потребителя, формируя единое пространство для всех данных, полученных разными методами. Осваивайте новые инструменты для коммуникации: создайте чат-боты, используйте голосовых роботов.

Технологии обработки данных


После получения информации ее размещают в Data Lake — файловом хранилище для большого объема данных в несортированном виде. Оттуда все сведения можно извлекать и строить модели представления по сценариям, необходимым для бизнеса.

«Озеро данных» решает проблему с ресурсами хранения и позволяет обрабатывать информацию по мере необходимости: консолидировать, агрегировать, анализировать и визуализировать с помощью инструментов BI. Привлекайте аналитиков, чтобы сортировать информацию и делайте модели под каждую конкретную задачу для какого-то сегмента целевой аудитории.

Влияние обработки больших массивов данных на развитие организации

Благодаря применению новых технологий компания начинает лучше понимать состояние рынка и требования покупателей, а также видит новые перспективы. Делайте персональные предложения клиентам — это существенно увеличивает их лояльность и приверженность к бренду. Удовлетворенность повысит продажи, выручку и прибыль. Улучшится сервис, а это поможет трансформировать бизнес-процессы.

В итоге лояльность станет для бизнеса основой, на которой строятся все отношения с клиентами. Для развития компании недостаточно делать разовые скидочные акции: добейтесь того, чтобы потребители изначально хотели приобрести продукты вашего бренда вне зависимости от стоимости. Нужна полная приверженность постоянных покупателей. В ином случае конкуренты будут отсекать освоенный сегмент рынка.

В результате вырастет эффективность работы всех отделов, а новые продукты будут выходить на рынок с оптимальными характеристиками. Это уменьшит время, необходимое для продвижения товара, и улучшит опыт взаимодействия с клиентами. Тщательный анализ информации также сократит издержки на маркетинг и оптимизирует ROMI: чем точнее будет сегментация целевой аудитории, тем выше станет процент попадания сообщений в боли и потребности. Многолетний опыт консалтинговой компании Columbus свидетельствует о том, что внимание к цифровизации всегда положительно сказывается на потенциале бизнеса и его рыночных перспективах.

Стройте все ваши бизнес-процессы с точки зрения формирования лояльности потребителей. Улучшайте все метрики и оценки за счет тщательного анализа и индивидуального подхода. Цифровые технологии довольно существенно изменили задачи и действия маркетологов. Произошло усложнение работы в сторону более пристального внимания к целевым сегментам. От CRM компании переходят к CDP, от анализа аудитории — к гиперперсонализации, а все коммуникационные процессы переносятся в онлайн.

Чтобы быть в тренде, надо не просто следовать желаниям клиентов, а предугадывать их. Используйте более сложные системы аналитики, которые формируют лояльность потенциальных покупателей на основе точно выстроенных данных. Перестройте ваш подход к использованию и обработке информации, и вы увидите, насколько сильно это повлияет на эффективность работы компании.


Статья для Rusbase.

Обсудить

Вас может заинтересовать

Продает ли ваша компания 10 или 10 000 товаров, оказывает всего одну услугу или целый спектр – работа с информацией о продуктах компании всегда сложна и связана с серьезными затратами как средств, так и времени. При этом объем инвестиций не гарантирует точность и безошибочность данных, являющихся ключевыми факторами успеха у клиентов в современном мире, а значит, и роста прибыли. В этой статье расскажем, как именно работа с информацией о товарах поможет развить вашу компанию и, конечно же, заработать больше.
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down