Маркетинг высшей пробы

Технологии, основанные на обработке больших данных в режиме реального времени, позволяют сделать предложение клиенту действительно персональным

Маркетинг высшей пробы

Клиентский опыт трансформируется вместе с экономикой, и количество потребителей, обладающих онлайн-опытом становится все больше, а офлайн-покупки понемногу сдают позиции. Онлайн-каналы коммуникации с клиентом не ограничиваются сайтом и приложениями, задействованы и IoT, и мобильные технологии. Все вместе они не только помогают собрать максимум инфромации о клиенте, понять его потребности, но и спрогнозировать дальнейшие действия, а на основе этого сформировать действительно уникальное предложение и адресно его донести. О сценариях использования больших данных для маркетинга на SAP Forum 2016 в Астане «Эксперт Казахстан» побеседовал с директором по развитию бизнеса SAP Hybris, SAP СНГ Владимиром Галем.

Понимание клиента

— Чем клиент цифровой эпохи отличается от клиента «нецифрового»?

— С появлением платформы, которая позволила отрабатывать и анализировать big data в режиме реального времени появилась возможность на ее основе строить прогнозные модели, и уже опираясь на них, оптимальным образом выстраивать процесс управления клиентским путем. Каждый клиентский путь уникален — и мы, принимая эту данность, стараемся максмально увеличить конверсию на наше предложение за счет того, что рассматриваем каждого клиента как отдельную аудиторию. Теперь это не целый сегмент из тысячи клиентов, обладающих рядом сходных характеристик, это один клиент, который по какой-то причине попал в наш целевой профиль в какой-то определенный момент времени. Мы начинаем с этим клиентом вазимодействовать в режиме реального времени, «выхватывая» его из контекста и понимая все предшествующие события. И таким образом подталкиваем его по клиентскому пути, решая разные задачи, — и задачу что-либо предложить и продать, и задачу что-либо скоррективовать в коммуникациях между клиентом и бизнесом, удержать клиента. Обе эти задачи, на мой взгляд, очень актуальны, и на этом пути могут встречаться и онлайн, и офлайн точки касания с клиентом.

Если каждое второе предложение вы будете с удовольствием принимать — это не будет вас раздражать

Поэтому задача связывания онлайн и офлайн в едином клиентском пути — это та задача, к которой мы сейчас вплотную подошли и успешно решили в SAP Hybris Profile, позволяющей накапливать информацию о клиенте из всех возможных источников: соцсетей, внутренних информационных систем предприятия, CRM-систем, ERP и других с целью максимально точно понять потенциальные интересы клиента, его склонности, прогнозировать его поведенческую модель и влиться в его поведенческую модель с целью повысить его клиентский опыт.

— Как собирается информация онлайн, как строится там клиентский путь, как клиента подхватывают и напоминают о покупке, которую он собирался сделать — это, в общем-то понятно. Но как узнать клиента офлайн?

— Могу привести конкретный пример, как производится выхватывание в офлайне. У нас есть партнерство с НХЛ, которая активно занимается коммерцией. Хоккейные болельщики используют интернет, мобильные устройства, и при этом НХЛ собирает десятки тысяч людей офлайн на стадионах. Эти люди проходят определенный уровень идентификации по карточкам болельшиков или ID своих стран, и в этот момент мы можем их сопоставить.

— А как происходит отслеживание клиента с помощью IoT?

— Давайте снова на примере. У нас есть совместный инновационный проект с BMW и разработан концепт — человек ведет свой обычный образ жизни, ездит за рулем и в какой-то момент получает интересные предложения от своей машины. То есть идет анализ, куда, зачем и как ездит наш заказчик, анализ поведенческой модели, сопоставление с профилем заказчика и выявление корреляций. По утрам он заезжает в Starbucks, потому что любит пить там кофе. И когда в следующий раз он будет проезжать мимо, но не заедет туда, машина ему напомнит о кофе и предложит, например, к кофе бесплатный пончик, чтобы повысить отклик на предложение. Типичный пример IoT, когда автомобиль выполняет роль помощника. В компании Shell мы делали другой прототип, задача стояла продать больше бензина и что-то еще дополнительно. Для реализации идеи Shell заключила договор с компанией Porсshe, где предусмотрела навигацию к ближайшей АЗС Shell. Как только машина глушится, ее датчики анализируют количество пассажиров в автомобиле — едет человек один, со спутником или большой компанией. Если человек едет один, то получает персонализированное предложение: «На этой заправке вы получите пирожок, если зальете какой-то объем топлива». Или просто предлагаем ему пирожок без всяких условий. И вот когда он ест этот пирожок — это самое интересное время, тогда человек готов воспринимать что-либо новое. Пока он ест и смотрит в телефон — а больше ему смотреть некуда, он один едет — у нас есть три минуты его внимания, в этот момент конверсия возрастает в несколько раз, и нужно предлагать то, что вы действительно ценного хотите продать этому клиенту. Страховку или замену летней резины на зимнюю — если подошел сезон, а датчики сообщили, что машина еще на летней резине. Вот такие сценарии мы прорабатываем с нашими клиентами и видим, что интернет вещей, предиктив, омниканальность и контекстный маркетинг в режиме реального времени могут все это реализовать на наших технологиях.

Личное дело

— А не возникает негативного отклика от клиента, связанного с ощущением «вы лезете в мою жизнь, вы слишком много обо мне знаете»?

— Безусловно, все инофрмационные сервисы, которые клиент потребляет, в том числе и такие предложения — это его воля. Он дал согласие на них при подписке на какие-либо информационные услуги, например, на сайте при оформлении заказа или где-то еще. Понятно, что нельзя быть назойливым, нельзя просто спамить такого рода предложениями — это нерезультативно и, как правило, дорого. На данный момент на рынке устоялось мнение, что два процента конверсии от маркетинговой компании достаточно для того, чтобы показать хороший возврат маркетинговых инвестиций. Мы очень критически относимся к этому подходу по той причине, что остальные 98 процентов тех, кто получил предложение, а оно для них было неактуально, пострадали от навязчивости, и этот негатив отражается на их дальнейшем взаимоотношении с бизнесом.

Именно поэтому мы используем прогнозные модели, которые позволяют сузить сегмент, но повысить при этом вероятность позитивного отклика, и таким образом сделать предложение максимально релевантным. Это уже не спам, в большинстве случаев оно отсекается на уровне 50 процентов. Если каждое второе предложение, которое приходит, вы будете с удовольствием принимать — скорее всего, это не будет вас раздражать.

— К сожалению, я сталкиваюсь только с вариантом из серии посмотрела туфли в интернет-магазине, и две недели все рекламные предложения мне связаны с покупкой обуви…

— Это как раз пример из серии «так делать не надо». Кто-то сходил на сайт интернет-магазина, это записалось в cookies, и все — где только возможно размещение баннеров, вас преследуют туфли.

— Но ведь нелогично, если я зашла в интернет-магазин, с большой вероятностью я и кнопку «купить» нажала.

— Это уже вопрос к маркетологам, неэффективно сливающим маркетинговые бюджеты. Подобный маркетинг неперсонализирован в принципе, он ориентируется только на один критерий — продукт. А должно быть несколько совпадающих факторов, которые говорят о том, что мы поймали нужный контекст. Нужны правильное время, правильный профиль, правильный продукт и главное — как-то подтвержденная потребность. Если вы купили те самые туфли, то потребности уже нет. Чтобы понять, что потребность осталась, клиент должен или в поисковике забить «я снова хочу туфли», либо еще как-то обозначить, что покупка не состоялась: например, в соцсети написать «вот ходила-ходила и не выбрала туфли». Это легко можно распознать за счет анализа семантики языка.

Люксовый маркетинг

— Если попробовать оценить, какой процент рынка сейчас занимает реально персонализированный маркетинг?

— Меньше одного процента рынка. Если говорить о достигнутой аудитории, то из ста человек может быть три-пять имели подобный позитивный опыт, когда систематически взаимодействовали с каким-то брендом в персонализированном ключе. Опять же на конкретных примерах — с большой вероятностью такой опыт имеют люди из конкретной выборки, у которых есть такой признак, как владение автомобилем Porсshe. У нас с этой компанией много интересных совместных проектов, и вот один из самых свежих примеров. Недавно запускалась новая модель Porсshe, и мы совместно прорабатывали такой сценарий. Автоконцерн поднял свои бумажные архивы 20‑летней давности — это карточки, в которых записаны имя, фамилия, модель, цвет автомобиля, который клиент купил, — и оцифровал их. Затем взял открытые профили из соцсетей, объединил их с архивными данными и сформировал предложение для людей, купивших Porсshe 20 лет назад. Предложение было сформировано в том же канале, где присутствует владелец автомобиля — то есть в соцсети. И это не просто реклама «купи автомобиль». Смысл обращения примерно такой: «Петр, купи новую модель Porсshe Panamera для своей семьи!». Мы показываем ему автомобиль того же цвета, что и купленный 20 лет назад, мы можем по его профилю судить о его семейном положении, и знаем, что он женат — значит, ему уже недостаточно места в двухместном автомобиле. Человек понимает, что это предложение обращено конкретно к нему. Плюс скидка как клиенту, плюс трейд-ин… Такое предложение редко воспринимают негативно, и эта аудитория имеет позитивный опыт взаимодействия с брендом. Коллеги из Porсshe подходят к вопросу максимально деликатно, потому что каждый клиент приносит очень существенные деньги. Конверсия, кстати, в этом случае увеличилась в несколько раз по сравнению с предыдущим опытом компании, который и так выше среднего по рынку.

— Получается, пока такого рода персонифицированные предложения получает в основном люксовый клиент?

— Я думаю, что корреляция даже не со стоимостью продукции, а с lifetime value клиента — размером чистой прибыли, которую компания получает от своего клиента, за все то время, которое клиент сотрудничает с ней.

— Персонализированный маркетинг — это прямой путь к кастомизированному производству?

— Если уж мы так персонизированы и кастомизированы в своих предложениях, то очевидно, что мы и продукцию должны делать такую же. Есть понимание, что модель рынка, производства меняется от модели В2В, когда мы продавали дистрибьюторам и дилерам, к В2В2С — когда поняли, что надо продавать через дистрибьюторов конечным клиентам, но и эта модель устаревает, и мы переходим к С2В, когда консьюмер формирует потребность, которая бизнесом реализуется. Самый простой пример такой модели — печать запчастей на 3D-принтере в автосервисе.

Статьи по теме:
Международный бизнес

Интернет больших вещей

Освоение IoT в промышленности позволит компаниям совершить рывок в производительности

Спецвыпуск

Бремя управлять деньгами

Замедление экономики разводит все дальше банки и реальный сектор

Бизнес и финансы

Номер с дворецким

Карта столичных гостиниц пополнилась новым объектом

Тема недели

От чуда на Хангане — к чуду на Ишиме

Как корейский опыт повышения производительности может пригодиться Казахстану?