Масштаб необходимой вам инфраструктуры обусловлен объемом данных. Если вам нужно проанализировать набор данных для нескольких тысяч клиентов или сегментировать клиентов по сложным параметрам, а затем разработать целевую маркетинговую программу для них, то вам вполне хватит ноутбука с программами типа Excel или SAS JMP[16]
(детальный пример компании EarthLink с инструкциями и возможностью загрузить массив данных приведен в главе 10). Если же ваша цель состоит в том, чтобы решить ту же самую проблему для 50 миллионов клиентов, то есть сегментировать более 1 миллиона клиентов по многочисленным характеристикам, а затем разработать целевую кампанию, вам потребуется мощная промышленная инфраструктура. По словам Ричарда Винтера, эксперта в области создания мощных хранилищ данных, «разница в требованиях для этих систем столь же велика, как разница между требованиями для дома фермера и Эмпайр-стейт-билдинг».Более того, если вы планируете анализировать данные только единожды, то можете начать со сравнительно недорогих систем и бо́льшую часть данных обработать вручную. Однако если вы планируете заниматься маркетингом, основанным на событиях: текущих покупках клиентов и расчете их будущей ценности в режиме реального времени, – то требования к инфраструктуре будут более строгими.
Требования к маркетинговой инфраструктуре определяются объемом данных, получаемых из клиентской базы, информацией о взаимодействии клиентов с вашей компанией и вашими планами. Размер клиентской базы, наряду с объемом данных и желаемой частотой анализа, будет определять объем необходимых инвестиций в инфраструктуру. Глава 10 посвящена оптимальному соотношению инфраструктуры и размера клиентской базы.
Но главное – стремиться к большему, начинать с малого и быстро увеличивать масштаб. Когда вы мыслите масштабно, вы понимаете, что маркетинг, основанный на данных, приведет к возникновению новых требований к инфраструктуре, без которой вы не сможете быстро наращивать масштабы деятельности.
Инфраструктура для крупной компании
Руководитель некой компании из списка Fortune 500 не так давно отчаянно восклицал: «Что они все делают?». Он был возмущен высокой стоимостью технологий для маркетинга, основанного на данных, и неспособностью сотрудников IT-отдела простым языком объяснить, что они делают. Другой руководитель компании сказал так: «Они не могут объяснить, что они делают в команде». Давайте для начала рассмотрим инфраструктуру маркетинга, основанного на данных; сначала я дам определение ее основных элементов и расскажу о концептуальной модели ее работы. Затем я покажу вам, как преодолеть препятствия в совместной работе отделов маркетинга и IT.
Крупная компания с большой клиентской базой требует соответствующей инфраструктуры (рис. 2.2). Попробуйте представить себе, что это полноценная инфраструктура, позволяющая в полной мере реализовать стратегию маркетинга, основанного на данных. Справа расположены системы сбора данных из разных точек контакта компании с клиентом. Обычно их называют операционными CRM-системами[17]
. В них накапливается информация о клиентах из точек продаж, колл-центров, с сайта и из личных отзывов. Например, как только клиент приезжает на станцию техобслуживания Jiffy Lube[18], CRM-система считывает данные с номерного знака и дает подсказку представителю компании. Сотрудник может приветствовать клиента, выходящего из машины, словами: «Добрый день, Марк, после последней смены масла вы проехали около 6500 километров».Данным о каждом посещении клиента присваиваются коды, после чего информация помещается в корпоративное хранилище данных (нижняя часть рис. 2.2). На крупном предприятии EDW – огромная база данных, в которой хранится информация обо всех взаимоотношениях клиента с компанией и сопутствующие операционные и финансовые данные. В левой части рис. 2.2 изображены инструменты, необходимые для извлечения данных из EDW и создания отчетов (например, еженедельные обновления по данным продаж в отдельных регионах, списки клиентов, отменивших подписку, и т. д.).[19]
Рис. 2.2.
Трансформация стратегии маркетинга, основанного на данных, в инфраструктуру для крупной компанииГлавный элемент системы – маркетинг, основанный на данных. В частности, это аналитические инструменты для сегментации, таргетирования и выстраивания отношений с клиентами. Если вернуться к примеру с Jiffy Lube, то подобное «приветствие» в точке контакта представляет собой пример персонализации маркетингового взаимодействия с клиентом. Для этого необходима программа, считывающая данные с автомобильного номера, осуществляющая поиск данных о клиенте в EDW, использующая схему для создания подсказки и выводящая подсказку на экран мастера Jiffy Lube (подробный пример работы такой программы приведен в главе 6, где рассказывается о деятельности Королевского банка Канады).