Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый

Программа электронных рассылок Meredith – типичный пример использования регрессии для прогнозирования очередной покупки отдельными категориями клиентов с учетом их предыдущих приобретений и демографических характеристик. Такой поход носит название модели предрасположенности («лучшей альтернативы»). Другой распространенный метод – анализ потребительской корзины (он особенно актуален для ретейла). Он подразумевает определение набора продуктов (или услуг), которые потребители приобретают чаще всего. Этим подходом активно пользуется, например, компания Amazon.com – как на своем сайте, так и в электронных рассылках. Когда вы заходите на сайт Amazon как зарегистрированный пользователь, то видите в нижней части экрана обращение: «Вы смотрели [книгу или DVD-диск]. Возможно, вас также заинтересуют [другие книги или DVD]».

Для изучения потребительской корзины чаще всего используется техника сбора данных под названием «Кластерный анализ». В данном случае технические детали не так важны{48}. На основе такого анализа можно разработать практические рекомендации, называемые «ассоциативными правилами». Звучат они примерно так: «Клиенты, покупающие новый персональный компьютер, покупают и новый сетевой провод». Это ассоциативное правило позволяет сразу же перейти к практическим действиям: например, изменить ассортимент или маркетинговые программы. Хоскинс говорит так: «Не нужно бояться данных. Маркетеры часто полагаются на то, что кажется им интуитивно правильным. Однако после анализа картина может оказаться совершенно иной». Поэтому будьте готовы пересмотреть свои интуитивные убеждения и действовать на основе анализа.

Третий основной прием аналитического маркетинга: дерево решений

Как же использовать события при принятии маркетинговых решений? Главное – правильно применять аналитические данные. Они помогают определить, какие события или покупки взаимосвязаны. Затем на основании данных можно определить таргетированные маркетинговые действия, активирующиеся триггером события для определенных потребителей. Иными словами, нужны модели прогнозирования, позволяющие понять поведение и характеристики потребителя, а также план маркетинговых действий, основанных на данных прогнозов. Благодаря моделям вы можете оценить маркетинговый эффект с помощью таких показателей, как коэффициент отклика, прибыль и/или коэффициент оттока. Ниже приведен подробный пример, показывающий, как проводить такого рода анализ.

Компания EarthLink, расположенная в Атланте, – интернет-провайдер среднего размера. Ее оборот за 2008 год составил 956 миллионов долларов. Компания обеспечивает интернет-соединение миллионам частных потребителей и ряду мелких и средних компаний. Примерно четверти клиентов EarthLink предоставляет высокоскоростной доступ в интернет (с участием компаний Time Warner Cable и Comcast Cable) и предлагает такие услуги, как веб-хостинг и онлайн-реклама. DSL-соединение обеспечивают операторы BellSouth, Covad, AT&T и др.

EarthLink активно использует данные, аналитические инструменты и маркетинг, основанный на событиях. Но ей пришлось пройти сложный путь. Стюарт Роузел, директор по исследованиям клиентов, аналитике и стратегии компании EarthLink, рассказал мне:

Чтобы в компании применялся маркетинг, основанный на данных, команда аналитиков должна была привлечь на свою сторону и менеджмент, и маркетеров. Однако всем им было сложно понять наши принципы регрессионного моделирования. Многим маркетерам такой анализ казался неудобным, и поэтому они им не пользовались. Чтобы все начали пользоваться этим инструментом, нужно его упростить.

Сэм Макфол, старший менеджер EarthLink по вопросам бизнес-аналитики, добавил:

Более ранние модели прогнозов, основанные на логистической регрессии, не получили признания в организации, потому что маркетерам и менеджерам по продукту было сложно визуализировать полученные результаты. Когда же мы перешли к моделированию с помощью дерева решений, идеи сразу стали более наглядными, а после нескольких внутренних обучающих семинаров и запуска пилотных программ сотрудники начали активно использовать наши модели.