Прицельный маркетинг. Новые правила привлечения и удержания клиентов - Джефф Забин

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 Kraft Foods [1]. Он рассматривает моделирование как незаменимый инструмент прогнозирования относительного роста продаж (которого можно добиться с помощью определенным образом спланированной кампании при варьировании таких переменных, как ее длительность, выбор рынка или время трансляции) или оценки относительных преимуществ (скажем, самостоятельно продающихся или комплектных товаров). Ключевое слово данной формулировки – «относительный», ведь моделирование комплекса маркетинга наиболее эффективно при определении приоритетности инвестиций. «Большинство опытных специалистов, использующих коэффициент окупаемости инвестиций, прибегают к моделированию комплекса маркетинга для того, чтобы оценить степень важности мероприятий», – поясняет Даффи. По его словам, это важно, «потому что существуют тысячи вещей, которые маркетолог может сделать, и лишь пять или десять из них будут сделаны на самом деле» [2].

Удивительно то, что таких опытных специалистов встретишь отнюдь не часто, о чем свидетельствует немногочисленность компаний, предоставляющих услуги по анализу данных, включая моделирование комплекса маркетинга и различные методы оценки эффективности рекламы. Скотт Мур, старший вице-президент, возглавляющий аналитический отдел в гигантском рекламном агентстве Leo Burnett, согласен с мнением, что большинству компаний сегодня просто необходимо вкладывать деньги в оценку эффективности проводимых ими рекламных кампаний. Если бы они были на самом деле заинтересованы в результативности рекламы, размещаемой ими в средствах массовой информации, считает он, то такие компании, как Hudson River Group, Marketing Management Analytics и Nielsen Research, занимающиеся подобной деятельностью, были бы не в пример крупнее, чем они есть сегодня.

И это действительно так. Сегодня приоритетными в области рыночных исследований остаются услуги по отслеживанию информированности о торговой марке. Бесспорно, эти услуги могут быть просто бесценными для определения того, насколько громким и понятным было маркетинговое послание компании. Однако, на наш взгляд, это лишь верхушка айсберга, а настоящие аналитические возможности, способные оказывать гораздо более существенное влияние с точки зрения повышения маркетинговой эффективности, увы, не используются.

В свою очередь доказано, что моделирование комплекса маркетинга способно повысить операционные доходы на 10 и более процентов в абсолютно разных отраслях промышленности – не только в области товаров широкого потребления, но даже в области финансовых услуг и высокой моды. Однако многим специалистам, занимающимся медиа– и маркетинговым планированием, все еще предстоит интегрировать эти исходные данные в процесс принятия решений внутри компаний. Используя грубые оценки реакции на телевизионную, радио – или газетную рекламу, они, конечно, могут создать массу гипотетических сценариев проведения рекламной кампании. Однако вряд ли в основе подобных оценок будет лежать глубокое научное понимание, источник которого кроется исключительно в интеграции и анализе доступных данных, черпаемых из всех возможных каналов распределения и контактов с потребителем.

Сегодня многие специалисты по планированию имеют лишь минимальное представление об эластичности принимаемых ими решений о распределении маркетинговых ресурсов. Зачастую решения о рекламных бюджетах и объемах продаж, включая мерчандайзинг, принимаются людьми, не имеющими элементарного представления о том, как вообще выглядят кривые отклика. В какой момент каждый дополнительный доллар, расходуемый на телевизионную рекламу, становится менее эффективным, чем доллар, потраченный на другие виды рекламы? Иногда этот вопрос решается наобум. Многие маркетологи подписываются на синдицированные источники разнообразных данных, включая базы, созданные на основе сканерных технологий, предлагаемые такими компаниями, как ACNielsen и Information Resources, Inc. Часто эта информация может иметь вид метаанализа предыдущих маркетинговых кампаний, которые можно использовать для, скажем, увеличения удельной доли продаж с помощью определенного типа маркетинговой программы. Маркетологи могут использовать такую информацию и для прогнозирования результатов новых кампаний.

Тем не менее, основная проблема в отношении предоставляемых данных заключается в том, что они предлагают лишь общее представление о том, какими могут быть результаты любого типа программы, и поэтому полезность их зачастую может быть ограниченной. В какой мере результаты предыдущих кампаний могут быть применимы к будущим? Всякие новинки рано или поздно устаревают. Меняются вкусы. Измениться может настроение целой страны. Мы сталкиваемся с подобным сплошь и рядом. Вспомните, сколько новых телесериалов провалилось, несмотря на то что в основе их лежала одна и та же формула успеха. Самые свежие примеры – последние реалити-шоу. Тот же принцип действует и в отношении рекламных кампаний, хотя, как уже было замечено, мы вовсе не спорим с тем, что следует выделить несколько общих эффективных принципов, оправдавших себя в прошлом, и затем проверить на практике, действуют ли они сегодня.

Важно отметить, что большинство компаний, за исключением нескольких лидирующих производителей потребительских товаров и игроков финансового рынка, используют лишь малую толику аналитических возможностей в вопросах массового маркетинга. Опять же, в этих компаниях не принято собирать и использовать данные. В действительности во многих компаниях даже не задумываются об исследованиях как о важном способе ведения бизнеса. Когда же маркетологи работают на уровне интуиции, что случается слишком часто, исследования превращаются в смутные домыслы. Конечно, интуитивная работа намного дешевле, чем проведение анализа данных, но лишь на краткий срок. Лучший и более прибыльный вариант – строить маркетинговые модели, способные точно определить, сколько дополнительного эффекта будет получено с каждого доллара, потраченного на маркетинговые цели.

Маркетинговое моделирование представляет собой сопоставление изменений на входе с изменениями на выходе с целью определить, какие факторы производят желаемый эффект. Иными словами, из всего многообразия данных отбираются те, которые характеризуют определенный рынок, чтобы определить, как взаимодействуют всевозможные рыночные уровни, и затем подобрать соответствующие рычаги, обеспечивающие оптимальную эффективность.