Микротаргетинг в big data: уважайте своего клиента
Май 2019 | Автор: Павел Коробов
Очень часто я получаю рассылки, специальные предложения, смс и звонки на телефон, которые мне не нужны и не соотносятся с моими интересами или желаниями. Посчитайте, сколько рекламных писем в день падает на вашу электронную почту и сколько из них вам хотя бы немного интересны, чтобы их прочесть, не говоря уже о переходе по ссылкам. В моем случае – это процентов 5, не более.
Каждый из нас редко задумывается, по какому принципу мы (получатели) попадаем в ту или иную группу рассылки, почему именно нам предлагают шины со скидкой, когда автомобиля нет, медицинские услуги по программе «здоровье после 60ти» — тридцатилетним, номера в отеле в Сызрани после путешествия по Италии. Получили предложение – удалили письмо. Получили следующее – снова удалили. Все настолько привыкли к подобному, что нерелевантные рекламные сообщения кажутся устоявшейся нормой. Мы, в «Полиматике», оперируем несколько иными нормами, приближенными к гуманизму и взаимному уважению. Об этом сегодня и поговорим.
Компании стараются максимально быстро охватить как можно больше клиентов в целях повышения продаж, но конверсия таких мероприятий, как правило, плачевная – на тысячи писем только одно может быть «в точку» и спровоцирует получателя к покупке.
ПОЧЕМУ МАССОВЫЕ РАССЫЛКИ НЕ СРАБАТЫВАЮТ?
Почему так происходит? Непонимание нужд клиентов – путь в никуда. Недостаточно просто заваливать людей предложениями в расчёте на то, что что-то да выгорит. Важно осознавать – очередное ненужное письмо или звонок с утра в выходной день только отдалит вас от вашего клиента на расстояние, недосягаемое даже для менеджеров по продажам с самыми длинными руками. Попадание в список заблокированных номеров телефонов или папку «спам» гарантировано, как право человека на тайну переписки. К слову, Gmail автоматически помещает письма в спам, если вы несколько раз удалите сообщения от одного и того же отправителя, не прочитав их.
И тут на помощь приходит микротаргетинг. Штука крайне полезная как для бизнеса в общем, так и для повышения лояльности клиентов и продаж, а у многих маркетологов есть KPI на ретеншн и повторную покупку, где микротаргетинг вовсе становится незаменимым. Метод старый и крайне ясный – дать клиенту то, что ему действительно нужно, создать идеальное предложение. Но, как удивительно раскрывает свой потенциал, казалось бы, классический маркетинговый метод, когда дело касается больших данных.
BIG DATA И ПОЛИТИКА
Поговаривают, что президентские выборы в США 2016-го года Дональд Трамп выиграл исключительно благодаря микротаргетингу и большим данным. Каждый столп его предвыборной программы в точности соответствовал нуждам конкретной группы населения: белым американкам – расовые различия, революционерам – бунт против классической власти, молодёжи – слэнг и общение через Twitter, латиноамериканцам – отдельные конкретные сообщения для кубинцев, ямайцев, мексиканцев и других, сельским жителям – решение проблемы с нелегальными эмигрантами. Каждая из групп получила свой очень точный и понятный месседж. Это тот случай, когда аналитика больших данных населения целой страны вкупе с микротаргетингом показали непревзойденную эффективность, и каждый из посылов попал в «яблочко». С Brexit, кстати, схожая история.
Это же касается и бизнеса – надо всего лишь предложить то, что будет нужно, что с радостью захотят купить. Но продажи – не выборы президента, здесь очень важно максимально быстро реагировать на изменения. Если фундаментальные социальные интересы отдельных групп населения могут не меняться в течение всей жизни, и стратегию «как же заставить их проголосовать за меня» можно без стеснения разрабатывать продолжительное время, то желания и интересы потребителей товаров и услуг могут меняться чаще, чем вы будете успевать подготавливать базы для рекламных кампаний. Я, конечно же, утрирую, но тратить более месяца на одну лишь выборку из миллиона клиентов для подготовки списка рассылки – это перебор. Клиентские данные стали по-настоящему «большими», и привычные методы уже не работает без использования современных технологических решений (это вам не табличку в Excel вести).
«ЛИЦО» КЛИЕНТА В ДАННЫХ О НЁМ
Очень часто для составления полного портрета клиента используют также и персональные данные, информацию из социальных сетей и много еще чего. Кто-то может назвать это шпионажем. Вопрос спорный и скользкий. Пару лет назад, когда стало известно, что Facebook для таргетированной рекламы анализирует личные сообщения пользователей (кстати, это прописано в соглашении между сервисом и пользователем), люди перестали чувствовать приватность в сети. Но мы не будем затрагивать эту тему. Данные из социальных сетей для построения портрета клиента – отдельный предмет разговора.
Успех любой маркетинговой кампании заключается в положительном отклике клиента. Если отклик негативный или, что еще хуже, несет характер полного безразличия, то это значит, что вы что-то делаете не так. Ну или всё делаете не так. Попытаться понять своего клиента не непосильная задача – достаточно проанализировать его поведение, интересы, прошлые покупки, качество и количество транзакций, чтобы представить, кто перед нами, и сделать «правильное» предложение.
Уверен, что про микротаргетинг вы также слышали и из социальных сетей, если когда-нибудь размещали там рекламу – выберите пол, возраст, страну проживания, круг интересов и т.д. Так вот, микротаргетинг для рекламных кампаний в виде рассылок и звонков имеет схожий характер, только предложения основываются на тех данных, которые накопились за годы существования компании.
МИКРОТАРГЕТИНГ ДЛЯ «ЧАЙНИКА»
В одном из видео, которое мы готовили для обучения работе в системе Polymatica, можно рассмотреть, как сформировать релевантные группы клиентов под то или иное рекламное предложение. Посмотреть видео-урок можно тут. Тему мы взяли актуальную, но не самую популярную – микротартетинг клиентов, кому можно предложить культиватор, ведь впереди дачный сезон. Этот пример красноречиво показывает, что то же самое можно провернуть с любым другим товаром, лишь бы у вас были специалисты с фантазией, которым интересно выстраивать теории взаимодействия с клиентами и проверять их на больших данных.
Таргетировать клиентов можно по сотне параметров и создавать после десятки рекламных кампаний, которые будут попадать точно в цель. Всё зависит от того, какого качества данные о клиентах у вас уже есть и каким количеством строк вы обладаете. Вручную обрабатывать все записи (а их может быть сотни миллионов) и выискивать релевантных клиентов – Сизифов труд, ведь к моменту, когда рекламная кампания будет готова к запуску, данные, отобранные для неё, с большой вероятностью уже будут неактуальны, и базу придётся формировать снова. Впустую потраченное время + рассылка, которая не сработает. Знакомо?
Рассказывать о том, что в аналитической платформе Polymatica можно за полчаса таргетировать клиентов, я не буду. Мы постоянно упоминаем высокую скорость анализа данных в нашей системе (чем мы действительно очень гордимся), но в случае с микротаргетингом и своевременным маркетинговым предложением всё зависит от вас – как быстро вы решите, что предлагать, кому предлагать и когда предлагать. Polymatica своё дело знает, для вас главное – понять, что вы хотите сами.
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ ДЛЯ БОЛЬШИХ УСПЕХОВ
Часто встречаю в прессе статьи о том, что важность больших данных и Data Science сильно преувеличены, что это всё теория и мыльный пузырь. Спорить с невеждами – неблагодарное дело. Анализ больших данных давно уже показал свою эффективность во всех сферах. Вы удивитесь, но data science — это не только про Трампа и культиваторы. Государственные компании используют инструменты для анализа больших данных, в том числе и для улучшения жизни населения, и для регулирования работы других организаций. Кейсов использования очень много.
Практическую пользу «наука о данных» особо проявила на коммерческом поприще – повышение лояльности клиентов, рост продаж, повышение конверсии, снижение расходов на маркетинг (таргетированные рекламные кампании, рассылки и пр.) и т.д. К тому же маркетологи сами могут работать с данными, проводить анализ, заниматься выборкой, выгружать подготовленные списки без посторонней помощи в лице аналитиков или ИТ-департамента. И всё это в единой системе, где данные упорядочены, понятны и всегда доступны пользователям системы. Специалисты могут тратить каких-то полчаса рабочего времени от момента появления идеи до получения нужной выборки из базы данных клиентов. Осталось донести это до владельцев бизнеса. Выгоды использования профессиональных инструментов по работе с большими массивами данных слишком очевидны, чтобы их не замечать. Пора начинать оздоравливать свой бизнес, как думаете?
Можно далеко не ходить, наши кейсы с конкретными результатами тут.
Микротартегинг в связке с big data – коктейль действительно мощный. Данные могут ответить на любой вопрос, помочь решить бизнес-проблемы и сделать ваших клиентов счастливыми, а вас успешными. Просто начните строить стратегию развития своей компании не на интуиции, а на конкретных клиентских данных, формируйте для каждого только нужные и полезные предложения, ведь залог успеха общения (а с клиентами особенно) во взаимном уважении.
| Павел Коробов | Специалист департамента маркетинга компании «Полиматика»