Век клиента

Помимо опросов и фокус-групп, существует ряд других источников информации о потребительских предпочтениях. Важнейший из них – внутренняя статистика компании. Если у компании правильно организована система учета трансакций, она обычно располагает огромным объемом данных о покупках, совершенных каждым клиентом. В большинстве случаев эта информация в компании хранится, но никак не используется или используется только для оперативной отчетности. А ведь эти данные – настоящий клад для грамотного аналитика, умеющего выявлять зависимости, строить гипотезы и проверять их. В отличной книге Димитри Маекса «Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть» приводится замечательная история о том, как в одном американском супермаркете, проанализировав покупки, выяснили, что по вечерам в пятницу в тележках покупателей очень часто пиво соседствовало с подгузниками. Этот странный феномен объяснялся тем, что, приобретая на выходные подгузники по просьбам своих жен, многие мужья не могли удержаться от искушения и покупали себе упаковку пива. С тех пор стеллажи с подгузниками в этом супермаркете всегда соседствовали с пивом, что позволило существенно увеличить продажи обоих продуктов. Сам Маекс ставит под сомнение достоверность этой истории, но она прекрасно иллюстрирует совершенно реальные возможности, которые дает анализ данных (в данном случае уместно использовать модный термин «большие данные», имея в виду огромный объем информации, доступный для компьютерного анализа). В своей книге он приводит немало других, возможно, менее ярких, зато абсолютно достоверных историй о том, как на основе анализа историй взаимодействия клиента с компанией можно сегментировать целевые аудитории, строить гипотезы о мотивации клиентов и прогнозировать их потребительское поведение. Например, консультируя компанию Cisco Systems (один из крупнейших в мире производителей телекоммуникационного оборудования), Маекс смог обнаружить важную закономерность: компании, работающие на глобальном рынке, когда их оборот достигает 5 миллионов долларов, обычно покупают систему IP-телефонии, что позволяет значительно снизить расходы на международную связь. Это позволило существенно улучшить конверсию, поскольку продавцы Cisco начали активно предлагать оборудование для IP-телефонии в первую очередь именно тем компаниям, которые соответствуют выявленному критерию.

Безграничные возможности для анализа поведения клиентов дает Интернет. Несмотря на кажущуюся анонимность пользователей всемирной паутины, на самом деле о них можно узнать много интересного, исходя из данных, остающихся после посещения ими корпоративного сайта. Даже если посетители не проходят регистрацию на сайте для дальнейшей идентификации, по их IP-адресам (уникальным номерам, присваиваемым провайдером) часто можно выяснить их место жительства, по cookies (специальным меткам, оставляемым каждым сервером на компьютере пользователя) можно опознать посетителя, уже заходившего на этот сайт, и так далее. Можно выяснить, на какой сайт посетитель заходил непосредственно перед этим, можно проследить его переходы со страницы на страницу, из чего сделать вполне достоверные выводы о том, какие проблемы он хочет решить и какими продуктами интересуется.

Многое можно узнать путем анализа отзывов и оценок, оставляемых клиентами на корпоративном сайте или других интернет-площадках. Маекс приводит такой пример: проанализировав положительные отзывы о гостиницах с популярного сайта Tripavisor, удалось выяснить, что вид из окна значительно более важен для клиента при выборе отеля, чем казалось владельцам гостиничной сети, заказавшим это исследование. Это привело к тому, что корпоративный сайт сети был изменен, теперь посетителям демонстрируется не только интерьер номеров, но и виды из окон, что привело и к росту продаж, и к росту клиентской удовлетворенности.

Немало информации можно извлечь также из статистики поиска в Интернете. Только к поисковой системе Google пользователи ежедневно обращаются с более чем миллиардом запросов. Анализируя эти данные, можно очень много узнать о популярности разных товаров и услуг, изменении предпочтений в зависимости от места жительства пользователей, СМИ, из которых они предпочитают получать информацию, их восприимчивости к рекламе и многом другом.

Еще одним важным инструментом изучения клиентских предпочтений является анализ чужого опыта. Даже если компания работает в очень узкой рыночной нише, вряд ли ее целевая аудитория уникальна и неповторима. Наверняка есть и другие компании, которых интересуют те же клиенты. И весьма вероятно, что им удалось узнать о них больше. Поэтому очень полезно изучать их опыт. Часто это позволяет выявить новые интересные ниши, неожиданные потребности клиентов, имеющие хороший рыночный потенциал продукты.