Прежде чем собственными руками отправить себя в нокаут, маркетинговые организации должны осознать, что растущие продажи могут не иметь никакого отношения к эффективности рекламной кампании. Регулярно пытаясь получить более точный прогноз маркетинговой эффективности рекламы в средствах массовой информации и, что еще важнее, повысить ее со временем, опытные маркетологи в последнее время обратили внимание на дополнительные возможности глубже проникнуть в суть вопроса. В контексте этих возможностей был рассмотрен аналитический подход к работе с базами данных, известный как
В качестве инструмента, способствующего принятию решений, моделирование комплекса маркетинга позволяет маркетологам исследовать результаты предыдущих кампаний и просчитывать наиболее эффективные рекламные мероприятия для каждой из торговых марок и вероятное влияние на динамику продаж всех возможных СМИ, используемых в будущих кампаниях. Любопытно, что значительная часть информации, влияющей на моделирование комплекса маркетинга, извлекается из национальных маркетинговых планов, применяемых на местных рынках – например, результат воздействия рекламного обращения, транслируемого во время показа вечернего телесериала, сравнивается с данными о продажах за неделю по пятидесяти местным супермаркетам. Исходя из таких данных, статистики могут прийти к заключению, что абсолютно другая рекламная кампания, запущенная при совершенно других условиях, все равно привела бы к точно такому же результату. Составители медиапланов впоследствии могут использовать подобные аналитические данные при принятии тактических решений, касающихся выбора времени, степени убедительности и способа донесения до потребителя новых маркетинговых обращений.
Откровенно говоря, большинство компаний, занимающихся товарами массового потребления, работают в условиях, отличающихся от тех, в которых существуют остальные компании, в том смысле, что первые имеют доступ к поистине огромному количеству данных о динамике продаж. Ежегодно проводятся миллионы экспериментов, результаты которых можно легко отследить с помощью карточек участников программ лояльности. Эти программы могут дать маркетологам ясное представление о том, какие последствия будет иметь изменение цены или использование того или иного вида продвижения. Имея возможность создавать сквозные базы данных, компании-производители потребительских товаров могут создавать масштабные модели, независимо от того, будут ли это сложные регрессивные модели, нейросетевые методы, используемые при распознавании изображений, или алгоритм оптимизации. Компании же, не имеющие доступа к подобным базам данных, вынуждены полагаться на другие, более творческие методы сбора сведений о реакции потребителей, и технические приемы прицельного маркетинга способны частично решить эту проблему.
Базы данных, созданные на основе сканерных технологий, ощутимо помогают компаниям, производящим основные потребительские товары, в моделировании комплекса маркетинга, который, в свою очередь, составляет основу принимаемых ими решений, особенно относящихся к проблеме распределения ресурсов: «Моделирование позволяет мне решать, чему следует уделить больше внимания, чему – меньше, сколько и на что тратить денег», – говорит Майк Даффи, старший директор по маркетинговым исследованиям компании