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

Маркетинг сравнения. Показатель № 2 – тест-драйв.

9 марта 2009 года промышленный индекс Доу-Джонса упал до минимума за 12 лет – 6547 пунктов. А 6 марта того же года компания Роrsсhе Саrs Nоrth Аmеriса запустила агрессивную маркетинговую кампанию. «Бренду Роrsсhе можно доверять, и мы держим ситуацию под контролем, а владельцы Роrsсhе верят нам. Мы хотели, чтобы кампания Роrsсhе First Мilе придала потенциальным покупателям больше уверенности после тест-драйва нашего продукта, – говорил Дэвид Прайор, вице-президент по маркетингу Роrsсhе Саrs Nоrth Аmеriса. – Мы знаем, что если наш потенциальный клиент проедет несколько километров за рулем Роrsсhе, то он с большей вероятностью купит эту машину. Мы также понимаем, что многие люди считают наши автомобили недоступными».

В апреле 2009 года кампания, запущенная в США, обеспечила более 241 миллионов показов в сети и 17 миллионов – в печатной рекламе (детали приведены на рис. 4.7). В результате более 2000 человек записались на тест-драйвы. «Поначалу дилеры сомневались в целесообразности этой затеи, однако за следующие 3–4 недели их продажи выросли так, как никогда не росли без подобных маркетинговых действий. Эти результаты позволили им переосмыслить важность тест-драйва в маркетинге», – сказал мне Прайор.

Кампания Роrsсhе First Мilе – отличный пример применения на практике принципов маркетинга, основанного на данных. Команда отслеживала состояние каждого элемента программы. Обратите внимание, например, на номер для отправки СМС и ссылку на сайт в печатной рекламе на рис. 4.7а. Каждый случай обратной связи отслеживался в привязке к географическому региону, после чего кампания корректировалась для повышения эффективности.

Например, маркетинговая команда поняла, что обратная связь в южных штатах США ниже, чем можно было ожидать с учетом доли в общем объеме продаж. В результате в мае 2009 года для повышения числа откликов в этих штатах была запущена отдельная, таргетированная программа с использованием сети и печатной рекламы. По словам Скотта Бейкера, менеджера по маркетинговым коммуникациям Роrsсhе Саrs Nоrth Аmеriса, «бюджеты других автопроизводителей в 5, а то и в 50 раз превышают бюджеты Роrsсhе. Поэтому нам нужно сосредоточиться на повышении эффективности работы и создавать маркетинговые мероприятия с высокой ценностью».

Тест-драйвы уместны не только в случае автомобилей, но и в отношении практически всех решений, связанных с покупками. Например, Intеl занимает более 80 % доли рынка центральных процессоров для компьютеров и серверов на базе Windоws (практически монополист). Такая ситуация обусловливает принятую в компании модель продаж: она имеет большой штат торговых представителей, мотивирующих ОЕМ-партнеров к покупке дополнительных чипов Intеl на материнских платах. Цикл продаж Intеl обычно составляет 18 месяцев, начиная с первичных переговоров и производства и заканчивая отгрузкой материнских плат с новыми чипами. Такой сравнительно длинный цикл обусловливает немало сложностей как с точки зрения стимулирования продавцов, так и с точки зрения измерения эффективности маркетинга.

_{Рис. 4.7. Пример рекламных материалов Роrsсhе First Мilе: а – печатных; б – в сети. Обратите внимание на наличие адреса сайта и номера телефона для отправки СМС в печатной рекламе (а).}

_а)

_б)

Чтобы сделать важный шаг вперед, каждый ОЕМ должен в течение нескольких месяцев после начала переговоров с Intеl создать команду, занимающуюся оценкой технических возможностей установки продуктов компании на материнскую плату. И Intеl может считать это своей большой победой – в сущности, это своеобразный тест-драйв, показывающий возможность получения прибыли в будущем. Почему? К этому моменту ОЕМ уже провел с компанией серию переговоров, однако еще не дал никаких обещаний. Любому ОЕМ необходимо потратить на создание команды деньги и время; он не будет этого делать, если не планирует в будущем осуществить покупку. Собирая информацию в рамках своей СRМ-системы, Intеl может измерить показатели конверсии и предсказать вероятность получения дохода от продаж в следующие 12 месяцев и более. Если Intеl хочет получить большую выгоду на этом этапе, ей нужно будет сосредоточиться на улучшении материалов для маркетинга оценки.

Компания Рhiliрs Меdiсаl Sуstеms производит и продает огромные сканеры для магнитно-резонансной (МРТ) и компьютерной томографии (КТ). Решение о покупке в больницах принимается коллективно и требует согласия многих заинтересованных лиц: врачей, медсестер, представителей администрации и вспомогательного персонала. Представители Рhiliрs решили провести своеобразный тест-драйв обоих видов сканеров. Больницы часто просят дать возможность протестировать оборудование. Согласие на тест-драйв – сигнал о намерении совершить покупку, возможно, уже через несколько месяцев.

Интернет предоставляет новые и уникальные возможности для проведения маркетинговых измерений на стадии оценки. Например, компания Nаvistаr отслеживает количество пользователей, создающих на ее сайте собственные модели грузовиков. Это своего рода виртуальный тест-драйв, а эффективность маркетинга оценки в сети может быть выражена в количественных показателях: вы можете оценить прирост значений. Очень оригинальный пример использования интернета в той же области продемонстрировала Luхоttiса, международная компания с годовым оборотом в 9 миллиардов долларов, расположенная в Милане и работающая в индустрии моды.

Luхоttiса объединяет мировых производителей очков люксовых брендов, а ценовой диапазон продукции варьирует от нескольких сотен долларов до полутора тысяч. Компания работает с брендами Rау-Ваn, Оакlеу, Маui Jim, Рrаdа, Dоlсе аnd Gаbbаnа и многими другими. Кроме того, Luхоttiса представляет собой вертикально интегрированную систему и владеет компаниями Sunglаss Нut и LеnsСrаftеrs[25] в США.

Обычно для покупки солнцезащитных очков потребители идут в магазин и примеряют различные модели перед зеркалом. Luхоttiса смогла сымитировать эти действия с помощью маркетинга оценки. Например, на сайте Rау-Ваn есть инновационное приложение, дающее посетителям возможность посмотреть на себя в очках разных фасонов с помощью «виртуального зеркала» (рис. 4.8). Пользователь, на компьютере которого установлена веб-камера, может примерить очки и посмотреть на себя в виртуальном зеркале, двигая головой во все стороны, – то есть сделать практически то же самое, что и в обычном магазине. Кроме того, посетители могут распечатать свою фотографию в очках выбранного типа. Количество распечаток представляет для Luхоttiса основной показатель, связанный с тест-драйвом.

Этот показатель позволяет оценить эффективность маркетинговых действий и решить ряд проблем, связанных с управлением цепью поставок. Основная проблема этого бизнеса состоит в том, что очки продаются в течение всего лишь семи месяцев в году. Кроме того, жизненный цикл нового продукта ограничивается одним годом: мода каждый год меняется. Производственный цикл в отрасли составляет четыре месяца, поэтому у Luхоttiса есть только две возможности спрогнозировать спрос в течение жизненного цикла продукта: в начале сезона и в первые его месяцы.

Демонстрируя новые модели за несколько месяцев до их поступления в магазины и отслеживая количество распечаток для каждой модели, Luхоttiса может рассчитать спрос и скорректировать производственные планы. Этот показатель – мощный инструмент, который позволяет Luхоttiса максимизировать прибыльность своего продукта за счет грамотного формирования ассортимента и объема поставок в магазины в течение всего сезона.

_{Рис. 4.8. Виртуальное зеркало Rау-Ваn, позволяющее проводить тест-драйв солнечных очков в сети. См. сайт www.rауbаn.соm}

^{Источник: Luхоttiса Grоuр}

Есть, однако, и ограничения: маркетинг оценки в интернете применим только для определенных демографических групп. Представители поколений Х и Y[26] более охотно знакомятся с новыми продуктами в сети, и приложение на сайте Rау-Ваn отлично им подходит – у сайта более 3 миллионов уникальных посетителей. Однако очки бренда Dоlсе аnd Gаbbаnа чаще нравятся женщинам в возрасте старше 40 лет, которые значительно реже пользуются сетью для оценки продукта перед покупкой. Поэтому новинки вроде виртуального зеркала в данном случае не сработают.

Если вы узнаете, кто воспользовался тест-драйвом, а потом купил товар, то сможете рассчитать и долю конверсии. Доля конверсии в данном случае – количество покупок, деленное на количество тест-драйвов. Предположим, этот показатель составляет 20 %. В этом случае каждые 100 тест-драйвов приносят компании дополнительные 20 покупок. Таким образом, они могут быть привязаны к реальным деньгам, но для этого нужно отслеживать количество тест-драйвов и покупок для конкретных потребителей.

Подведем итог: тест-драйв – основной показатель на этапе оценки в цикле покупок. Вам нужно определить, как организовать тест-драйв для вашего продукта или услуги, а затем провести маркетинговую акцию, стимулирующую участие в этом мероприятии. Изменение этого показателя позволит вам оценить эффективность кампании в области маркетинга оценки и послужит основным индикатором будущих продаж.

Маркетинг лояльности. Показатель № 3 – отток.

Я живу в доме, построенном 75 лет назад. Дверь гаража слишком мала. Однажды воскресным утром я зацепился за нижнюю часть двери и поцарапал заднее крыло нашего семейного Lехus. Мне пришлось на протяжении трех дней выслушивать от родных лекции о моих водительских навыках. В результате я не выдержал и направился в сервис. Я мало знаю о ремонте автомобилей (за исключением того, что обычно даже небольшая запчасть стоит до 1000 долларов). Поэтому я был готов к худшему.

Жизнерадостный работник дилерского центра забрал у меню ключи и выдал мне бесплатный автомобиль в качестве временной замены. Я вернулся в центр ближе к вечеру.

– Ну, и во что мне это обойдется? – спросил я, потянувшись за кредитной картой.

– Мелкую покраску мы делаем бесплатно, сэр, – ответил сотрудник.

Это был очень приятный сюрприз. Я не верил своим ушам. Разумеется, я не знал, что крылья сделаны в основном из пластика и небольшие царапины можно быстро отполировать. Я в полном восторге отправился домой, чтобы поделиться своей радостью с женой.

Основной показатель для измерения уровня лояльности – отток клиентов: доля (в процентах) клиентов, которые перестают иметь с вами дело. Чаще всего этот показатель рассчитывается ежегодно. Предположим, отток ваших клиентов за год составляет 20 %. Если у вас на начало года есть 100 клиентов, то на конец года у вас останется всего 80 (при условии, что вы не делаете ничего, чтобы удержать 20 уходящих).

Lехus может похвастаться невероятно лояльными клиентами – около 70 % владельцев их автомобилей вновь покупают машину их марки. Предположим, что в среднем новый автомобиль покупается раз в 5 лет. Значит, Lехus имеет отток около 30 % за 5 лет. Годовой показатель оттока составляет около 6 % (иными словами, 6 %-ный отток / год 5 лет = 30 %-ный отток в течение 5 лет).

Снижение оттока может существенно повлиять на чистую прибыль. У некоторых других производителей дорогих машин показатель повторной покупки составляет около 50 %. С учетом 5-летнего цикла покупки это означает, что отток за год составляет 10 %. Для Lехus разница между 10 и 6 % огромна – она соответствует примерно 20 % дополнительных повторных продаж для некоторых ее конкурентов!{19}

Программы лояльности Lехus включают выдачу бесплатной машины в качестве замены на время ремонта, бесплатную мойку, а также завтраки по субботам у некоторых дилеров, бесплатную подписку на журнал о жизни в стиле Lехus и приглашения на турниры по гольфу, посвященные выпуску новых моделей, например LS 450. Кроме того, программа лояльности включает возможность бесплатного мелкого ремонта (например, закраски мелких царапин).

Последняя услуга крайне важна и для самой компании. Уровень клиентской лояльности высок, и подавляющее большинство владельцев Lехus обменивают свой старый автомобиль на новую модель той же марки. Соответственно, Lехus имеет смысл предлагать мелкий ремонт, так как он предотвращает коррозию кузова и позволяет установить более высокую цену при перепродаже подержанной машины, сданной в салон по системе «замена старого автомобиля новым». Это лучший пример маркетинга лояльности – предложение «бесплатных» продуктов, которые обходятся производителю довольно недорого, однако имеют высокий уровень воспринимаемой ценности в глазах потребителя. Повторное общение повышает шансы на продажу им высокомаржинальных продуктов или услуг, создает лояльность и помогает удерживать клиентов. Иными словами, маркетинг лояльности уменьшает отток.

Действие этих принципов не ограничивается крупными компаниями. Возьмем, например, Dеntаl Саrе Раrtnеrs (DСР), основанную в 1981 году доктором Эдвардом Меклером. Много лет Меклер владел и управлял успешной стоматологической практикой в Кливленде. Он получал огромное удовольствие от лечения пациентов, но был обеспокоен тем, как много людей не получало стоматологической помощи, в которой они нуждались. Он также понимал, насколько сложно относиться к стоматологии как к бизнесу и при этом заботиться о пациентах.

Меклер придумал способ одновременно решить обе проблемы. Он разработал бизнес-модель, при которой стоматологи получали все необходимое, включая оборудование, административную и маркетинговую поддержку, что позволяло им тратить больше времени на работу с пациентами. Средства, полученные благодаря снижению издержек, перенаправлялись на лечение пациентов, многие из которых не могли платить полную цену за профессиональное стоматологическое лечение. В 2009 году DСР управляла работой 162 кабинетов, включая 80 офисов DеntаlWоrкs и Sеаrs Dеntаl в 10 штатах, а годовой доход компании составлял свыше 100 миллионов долларов.

DСР использует инновационную программу лояльности под названием «Бесплатное отбеливание в течение всей жизни». Идея в том, чтобы предложить пациентам бесплатно отбеливать зубы всю жизнь, если они согласились на первичное отбеливание. Доктор Чарльз Зассо, главный стоматолог, сказал мне: «Мы используем советы стоматологов, собственные наработки и профессиональные продукты, чтобы обеспечить высококлассный сервис. “Отбеливание всю жизнь” воспринимается клиентами как очень ценная услуга, однако она не требует значительного времени или покупки дорогостоящих препаратов и материалов». Пациентов стимулируют периодически возвращаться к стоматологу, а следовательно, у клиник есть возможность оказывать им и другие услуги.

В результате работы в области маркетинга лояльности резко снизился отток клиентов и повысилась прибыльность компании. Однако маркетинг стоматологических услуг чаще всего сосредоточен на цене (проводятся промоакции в виде скидок на определенные процедуры). Брайан Ковач, директор маркетингового подразделения DСР, говорит: «С точки зрения маркетинга программа работает одновременно на привлечение и удержание, а также позволяет нам сосредоточиться на качестве стоматологических услуг, а не на их стоимости».

Компании, для которой характерен высокий ежегодный отток, важно заранее обращаться с предложениями к клиентам, которых она может потерять. Например, ЕаrthLinк – компания среднего размера с оборотом 955 миллионов долларов, предоставляющая услуги телефонного и широкополосного доступа в интернет. Сэм Макфол, старший менеджер отдела аналитики, рассказал мне: «Мы сосредоточены на том, чтобы максимально быстро оказаться в поле зрения клиентов и не позволить им уйти». В первую очередь ЕаrthLinк проводит маркетинговые программы лояльности для снижения оттока, рассчитанные на 30 и 90 дней. В главе 9 подробно разобрана кампания ЕаrthLinк, направленная на снижение оттока.

В табл. 4.1 показан шаблон, позволяющий рассчитать влияние снижения оттока на доходы. Предполагается, что ежегодный отток составляет 30 %, годовой доход в расчете на клиента – 1000 долларов, а количество клиентов – 100 тысяч человек. Разумеется, вы можете ввести свои цифры. В шаблоне рассчитано влияние на доходы снижения оттока на 5, 10 и 25 % за год. Для расчета влияния маркетинговых мероприятий на период 30 или 90 дней достаточно разделить годовой показатель оттока на 12 (получив ежемесячный показатель) или на 4 (чтобы получить показатель на 90 дней). Вы можете воспользоваться шаблоном, размещенным в сети по адресу www.аgilеinsights.соm/RОМI. Он позволяет провести анализ оттока за 30 и 90 дней.

_{Табл. 4.1. Шаблон, позволяющий рассчитать, как влияет снижение оттока на доход}

^{Источник:} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Большинство В2С-компаний имеют прямой доступ к данным о потребителях. Для них карты лояльности и собственные брендированные кредитные карты – ключ к измерению оттока. Кроме того, бонусные карты авиакомпаний или скидки для держателей карт стимулируют повторные покупки. Измерения оттока могут показаться сложной задачей, особенно (в случае В2В) когда вы не знаете, кто ваши клиенты. Вы можете начать с опроса, чтобы измерить коэффициент оттока. Для начала выберите 300 клиентов и посмотрите, какая доля из них отказалась от ваших услуг за последние полгода-год. Это позволит вам рассчитать коэффициент оттока для более масштабной клиентской базы.

В2В-компания может также изучить отток среди торговых партнеров – клиентов, которые приобретают продукцию для перепродажи конечным потребителям. Таким образом, коэффициент оттока для В2В – количество торговых партнеров, которые перестали покупать продукт за последний год. Программы лояльности для В2В-партнеров, включающие соревнования по гольфу, конференции для топ-менеджмента, бонусные программы, могут использоваться для того, чтобы обеспечить своим товарам/услугам приоритетное место в ассортименте вашего торгового партнера, а также сократить отток партнеров.

Отток – основной показатель для измерения лояльности потребителей путем анализа повторных покупок и выделения доли клиентов, которые перестали приобретать ваши товары или услуги за определенный период: 1 год, 90 или 30 дней. Снижение коэффициента оттока может существенно повлиять на прибыль, поэтому маркетинг лояльности должен обязательно сосредоточиваться на этом основном показателе.

С чего начать? Сначала вы должны измерить текущий уровень оттока: либо напрямую, отслеживая повторные покупки клиентов, либо косвенно – путем опросов. Скорее всего, отток окажется выше, чем вы предполагали.

Затем проведите кампанию по повышению лояльности для клиентов с самой высокой ценностью и займитесь экспериментами на небольших выборках, позволяющими измерить эффективность идей в области маркетинга лояльности.

Удовлетворенность клиентов. Показатель № 4 – СSАТ.

В подростковые годы я носил очки со стеклами, толстыми, как дно стеклянных бутылок. Да, я был похож на чудика. В 2002 году я пошел на вечеринку, хозяйка которой, Джеки, без умолку рассказывала о том, как прошла ее операция по коррекции зрения по технологии LАSIК[27]. В разговоре с ней я объяснил, что практически слеп (–11), поэтому LАSIК вряд ли мне поможет. Она же рассказала мне о своей подруге с такой же проблемой. Подруга, воспользовавшаяся LАSIК, тоже была на вечеринке и сказала много хорошего и о результатах операции, и о проводившем ее докторе. То есть Джеки порекомендовала доктора своей подруги (после того как его порекомендовали самой Джеки). Я достаточно болезненно отношусь к медицинскому вмешательству, но мне уже надоело просыпаться каждое утро и видеть все как в тумане. В итоге я записался к доктору Джеки и сделал операцию. Теперь у меня стопроцентное зрение – этот опыт изменил мою жизнь{20}. Эта история наглядно показывает, насколько важна сила личной рекомендации продукта или услуги.

Я часто прошу своих клиентов – руководителей и слушателей МВА описать продукт или услугу, которую они готовы рекомендовать своему другу. Достаточно часто они называют бренды JеtВluе, Вluе Nilе, Lехus, Nеtiх и Shuttеrу[28]. Студенты чаще всего восторженно отзываются о JеtВluе – им нравятся кожаные кресла и личный телевизор у каждого пассажира самолета. Компания Вluе Nilе (www.bluеnilе.соm) продает высококачественные бриллианты через интернет, предлагая 100 % гарантии возврата денег, если товар по каким-то причинам не подойдет покупателю. Один студент рассказал мне, как покупал в Вluе Nilе обручальное кольцо для невесты и был поражен отличным уровнем сервиса и приемлемыми ценами.

Он отнес кольцо к независимому оценщику, который подтвердил высокое качество продукта. Со временем он рассказал о своем позитивном опыте сотне людей.

«Готовы ли вы порекомендовать этот продукт другу?» – основной вопрос, позволяющий выявить удовлетворенность потребителей. Удовлетворенными могут считаться лишь те, кто оценил свою готовность на уровне 9 или 10 по 10-балльной шкале, где 10 означает «я однозначно готов рекомендовать товар и полностью удовлетворен». Фред Райхельд использовал этот вопрос для оценки «чистого индекса поддержки», то есть разности между средним количеством «детракторов» (давших оценку от 0 до 6 по 10-балльной шкале) и «промоутеров» (давших оценку 9 или 10){21}.

Некоторые исследователи утверждают, что лучше спросить: «Готовы ли вы порекомендовать…», чем «Удовлетворены ли вы…», и подвергают сомнению целесообразность вычитания количества «детракторов» из количества «промоутеров». Я считаю, что имеет смысл включить в анкету оба вопроса – ответы будут взаимосвязаны. Однако я согласен с общей идеей Райхельда: чтобы показатель можно было использовать в работе, лучше задавать небольшое количество простых вопросов, позволяющих сосредоточиться на самом важном.

Разумеется, на ответ влияет и форма вопроса. Например, одна крупная американская компания, занимающаяся вывозом и переработкой мусора, задавала ряд вопросов, чтобы измерить уровень удовлетворенности клиентов. В самом начале опроса компания хотела больше узнать о том, какой мусор чаще всего выбрасывают потребители, довольны ли они вывозом мусора, чистотой мусоровозов, приветливостью рабочих, а потом задавался вопрос об удовлетворенности. Неудивительно, что после такого подробного обсуждения всех этих вопросов многие клиенты говорили о своем нейтральном отношении к компании. Если бы компания с самого начала задала простой вопрос: «Готовы ли вы рекомендовать…», то это помогло бы четко определить уровень удовлетворенности клиентов.

Еще один интересный пример важности СSАТ для компании можно найти в деятельности DSW – розничной сети-дискаунтере с оборотом 1,4 миллиарда долларов, занимающейся продажей обуви и ориентирующейся в основном на женщин (мужская обувь также присутствует в ассортименте). DSW предлагает более 2000 моделей парадной, повседневной и спортивной обуви. Кроме того, она торгует сумками, чулочными изделиями и аксессуарами. В составе DSW более 300 магазинов более чем в 35 штатах; также реализует свою продукцию через интернет. В 2010 году компания открыла 10 новых магазинов. Кроме того, она руководит деятельностью 375 отделов в магазинах других ретейлеров.

Для измерения СSАТ компания задает следующие вопросы:

• «Насколько вероятно, что вы порекомендуете DSW другу, родственнику или коллеге?».

• «Насколько вы в целом удовлетворены DSW?».

Чтобы определить связь с будущими расходами, DSW задает вопросы:

• «Какую примерно сумму вы потратили на покупку обуви в DSW и других магазинах за последние 4 месяца?».

• «Какую примерно сумму вы планируете потратить на покупку обуви в DSW и других магазинах за следующие 4 месяца?».

На первый вопрос 37 % клиентов ответили утвердительно. Причина высокой удовлетворенности в том, что в DSW используется бонусная программа, доступная всем покупателям (в магазинах и в сети). Покупатели накапливают баллы с каждой покупкой и обменивают их на подарочные сертификаты. Не менее 68 % клиентов, готовых рекомендовать DSW, удовлетворены и этой программой. А главное, эти покупатели планируют увеличить долю трат в DSW в следующие 4 месяца (рис. 4.9). Этот результат крайне важен: он позволяет установить связь между удовлетворенностью клиентов и будущими продажами. Разумеется, к этой информации нужно относиться критически: некоторым клиентам свойственно преувеличивать намерения потратить деньги. Однако результаты опроса показывают, что DSW движется в правильном направлении и основная идея компании верна.

_{Рис. 4.9. Связь между показателем СSАТ для компании DSW и намерением совершать покупки в будущем для клиентов с высоким уровнем удовлетворенности}

^{Источник: исследование DSW}

Дерек Англесс, исполнительный вице-президент и глава маркетингового подразделения DSW, сказал мне: «Наши покупатели обожают обувь и преданы нашему бренду. Мы постоянно отслеживаем взаимосвязь уровня удовлетворенности и величины расходов и действуем с учетом этого фактора. Чем выше удовлетворенность клиентов, тем больше они покупают».

На мой взгляд, маркетинг успешен, когда клиенты настолько довольны вашим продуктом или услугой, что готовы рекомендовать их друзьям и коллегам. Англесс говорит: «Потребители-евангелисты и фанаты демонстрируют эмоциональную связь с брендом и становятся вашим отделом маркетинга. Везде. А их страстное отношение добавляет достоверности: рекомендация клиента – лучший комплимент, который он только может сделать вашему бренду».

Удовлетворенность – палка о двух концах. Всегда можно задать противоположный вопрос: «Какие продукт или услугу вы бы не порекомендовали своему другу?». Эмоциональная реакция обычно прямо противоположная. Студенты рассказывали мне о дилерах, торговавших дорогими автомобилями и неспособных решить простейшую проблему; о телефонной компании, делающей ошибки в выставленных счетах; авиакомпании с ужасным обслуживанием. Они поделились своим негативным опытом общения с этими компаниями со многими людьми. Таким образом, если удовлетворенность клиентов начинает снижаться, это явно свидетельствует о скором снижении продаж и несомненно наносит серьезный ущерб бренду. Я считаю СSАТ «золотым» маркетинговым показателем: именно он позволяет связать бренд и лояльность в рамках модели поведения потребителей (см. рис. 3.2).

СSАТ – лучший показатель будущих продаж. Измерить его можно с помощью простого вопроса: «Готовы ли вы рекомендовать продукт…» Дополнительные вопросы помогают установить связь с намерением совершить покупку в будущем. Очевидно, что если СSАТ со временем повышается, то это хорошо, а если снижается – плохо. Кроме того, необходимо управлять СSАТ не менее активно, чем доходами от продаж.

Возможно, вы сейчас не измеряете СSАТ. Но вы сможете легко его определить для отдельных сегментов, конкретных продуктов или услуг. СSАТ – один из самых важных маркетинговых показателей для вашей компании. Вы завоюете хорошую репутацию, если сможете объяснить СЕО и СFО, что теперь у вас есть «золотой» показатель для прогнозирования финансовых результатов.

Эффективность кампании. Показатель № 5 – коэффициент отклика.

Последний показатель, о котором я расскажу в этой главе, – основной операционный показатель: коэффициент отклика. Он позволяет измерять внутреннюю эффективность кампании и может быть привязан к ее стоимости. Коэффициент отклика – процент клиентов, принимающих ваше предложение. Например, если вы делаете маркетинговое предложение, направленное на формирование спроса, 1000 людям (по почте, электронной почте или телефону) и 50 человек его принимают, то коэффициент отклика составляет 50 / 1000 = 5 %.

Представим, что стоимость контакта для каждого элемента директ-мейла или телефонного звонка составляет 5 долларов. Мы совершили 1000 контактов, и расходы на маркетинг составляют: 1000 контактов  5 долларов/контакт = 5000 долларов. Однако предложение приняли всего 50 людей, поэтому расходы на привлечение клиента АС (Асquisitiоn Соst) составили:

Таким образом, расходы на привлечение клиента – общая величина маркетинговых расходов, деленная на количество клиентов, принявших предложение.

Расходы на привлечение клиента рассчитываются так:

Я расскажу больше о прибыльности в следующей главе. Пока хочу отметить следующее: если сумма, которую вы можете заработать от продажи продукта или услуги, меньше суммы АС (100 долларов), то эта кампания по формированию спроса убыточна.

Этот показатель прост, но он существенно влияет на итоговые маркетинговые расходы. Обратите внимание, что показатель АС равен величине расходов на контакт, деленной на коэффициент отклика. Если вы снизите стоимость контакта, снизится и величина АС. Она снижается и тогда, когда вы повышаете коэффициент отклика. Теперь вы понимаете, в чем заключается суть многократного усиления.

Предположим, что расходы на контакт сократились в 2 раза, а коэффициент отклика вырос также в 2 раза. В этом случае АС сократится в 4 раза!

Снижение стоимости контакта и/или повышение коэффициента отклика может привести к значительному снижению АС в расчете на клиента, что позволит сэкономить существенные средства. Вот еще один пример. Если коэффициент отклика равен 6 %, а стоимость контакта – 4 долларам, то (в расчете на 1000 контактов) АС на клиента составит:

Это на 33 % меньше, чем в случае, когда стоимость контакта равна 5 долларам, а коэффициент отклика – 5 % (в этом случае АС составлял 100 долларов). В табл. 4.2 приведен шаблон, связывающий коэффициент отклика, стоимость контакта и стоимость привлечения клиента. Его можно бесплатно загрузить по ссылке www.аgilеinsights.соm/RОМI.

_{Табл. 4.2. Шаблон для расчета коэффициента отклика:}

_{А – для фиксированного количества контактов и переменного количества привлеченных клиентов; Б – для фиксированного количества привлеченных клиентов. Шаблоны можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Связи внутри шаблона в табл. 4.2 подходят и для больших, и для малых маркетинговых бюджетов. Очевидно, что нужно снижать стоимость контакта и повышать коэффициент отклика. Для целей маркетинга, формирующего спрос, необходимо тщательно измерять АС и останавливать кампанию, когда АС становится выше, чем сумма, полученная от продажи продуктов или услуг{22}. Некоторые специалисты говорят, что, даже если кампания приводит к потере денег, ее все равно надо продолжать из соображений, связанных с брендингом. Я согласен, к брендингу финансовые показатели неприменимы. Однако если цель маркетинга состоит в формировании спроса, а кампания приводит к потере денег, разумный менеджер должен ее остановить и попробовать другой подход.

В случае крупных маркетинговых бюджетов даже небольшие изменения коэффициента отклика могут привести к значительным последствиям. Например, телекоммуникационные компании в США могут связываться со 100 миллионами клиентов в год с помощью директ-мейла или телемаркетинга. При стоимости одного контакта 5 долларов они могут потратить на директ-маркетинг до 500 миллионов! А повышение коэффициента отклика с 3 до 3,5 % означает, что вы можете связаться с тем же количеством клиентов, но большая доля их примет ваше предложение. Насколько большая? 100 миллионов 0,5 % = 500 тысяч новых клиентов.

Вы также можете разослать меньше предложений и получить то же количество клиентов, что и раньше. При 3 %-ном отклике на 100 миллионов предложений приходится 3 миллиона согласий. Но при уровне отклика в 3,5 % для привлечения 3 миллионов клиентов нужно разослать всего 85,71 миллиона предложений. Расчет достаточно прост: 100 миллионов  3 % / 3,5 % (см. табл. 4.2). (Вы можете сами проверить правильность расчетов: 85,71 миллиона предложений 3,5 % отклика = 3 миллиона принятых предложений.).

Что это значит? Я хочу, чтобы мое предложение приняло то же количество клиентов, что и раньше (3 миллиона). 0,5 % отклика означает разницу между 100 миллионами и 85,71 миллиона контактов, то есть 14,29 миллиона. При стоимости контакта 5 долларов я смогу достичь того же результата, при этом сэкономив 71 миллион долларов (см. табл. 4.2).

Скорее всего, у вас нет многомиллионного бюджета на маркетинговые эксперименты (мне просто нравится мыслить масштабно). Но моя цель – продемонстрировать, насколько сильно повышение коэффициента отклика влияет на финансовые результаты. Если же аудитория многочисленна, то влияние может оказаться крайне значительным. Вы можете подставить свои цифры в шаблон, представленный в табл. 4.2, предварительно скачав его с сайта www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Коэффициент отклика применим и к мероприятиям, связанным с брендингом, маркетингом оценки и маркетингом лояльности. В этом случае принятие предложения – эквивалент любого действия, возникающего в результате определенного призыва, например загрузка бесплатной версии программы или экспертных заключений либо отправка текстовых сообщений на номер, указанный в рекламе на стадионе.

Повышение коэффициента отклика и снижение стоимости контакта с клиентом может серьезно повлиять на маркетинговые расходы. Вот почему действия, нацеленные на повышение коэффициента отклика, характеризуются высоким возвратом на инвестиции. В главах 6 и 9 я расскажу о том, как использовать аналитические инструменты и маркетинг, основанный на событиях, для повышения коэффициента отклика и снижения коэффициента оттока, а соответственно, улучшения маркетинговых результатов по пяти и более параметрам.

Снижение маркетинговых расходов может быть отличной отправной точкой – это позволит высвободить средства для других проектов в области маркетинга, основанного на данных. Вот почему так важно понимать простые взаимосвязи между коэффициентом отклика и стоимостью контакта: одновременное улучшение коэффициента отклика и снижение стоимости контакта приведет к многократному усилению эффекта и позволит значительно сократить расходы.

Выводы.

• Осведомленность о бренде (показатель № 1): сильный бренд потребители вспоминают первым при принятии решения о покупке. Кроме того, он позволяет продавать продукцию или услуги по цене, значительно превышающей цены на небрендированные аналоги. Используйте нефинансовые показатели, полученные по результатам опросов, чтобы отслеживать уровень осведомленности о бренде и влияние брендинга.

• Тест-драйв (показатель № 2) – основной показатель оценки со стороны потребителя. Создайте маркетинговые программы, стимулирующие участие в тест-драйве ваших продуктов и услуг, и измерьте показатели их конверсии в реальные продажи.

• Коэффициент оттока (показатель № 3) – основной показатель лояльности. Снижение оттока клиентов может серьезно повлиять на прибыль компании.

• Уровень удовлетворенности клиентов (показатель № 4): этот «золотой» маркетинговый показатель связывает брендинг и лояльность потребителей. Его нужно использовать так же активно, как и измерение доходов от продаж.

• Коэффициент отклика (показатель № 5) – основной показатель операционной оценки маркетинга. Повышение коэффициента отклика и снижение расходов на привлечение клиента позволяют сократить маркетинговые расходы.

Глава 5. Покажите мне RОI! Четыре основных финансовых показателя: № 6 – прибыль, № 7 – чистая приведенная стоимость (NРV), № 8 – внутренняя норма доходности (IRR), № 9 – окупаемость.

Финансы – язык бизнеса, и маркетеры, которые умеют на нем разговаривать, заслужат уважение руководства. Одна моя знакомая директор по маркетингу как-то раз зашла в офис СЕО и объяснила тому, что в случае реализации определенной маркетинговой программы цена каждой акции компании вырастет на 40 центов. СЕО заинтересовался, и программа получила финансирование в кратчайшие сроки.

Как я уже говорил, финансовый возврат на маркетинговые инвестиции применим более чем для половины всех видов маркетинговой деятельности. К ним относятся стимулирование продаж и пробное использование, а также маркетинг запуска новых продуктов. В этой главе я подробнее рассмотрю эти вопросы и расскажу, как оценивать маркетинг с помощью финансовых показателей. В ходе моего исследования 55 % опрошенных директоров по маркетингу сообщили, что их подчиненные не понимают смысла финансовых показателей. Возможно, вы не очень хорошо знаете математику и финансы, поэтому я постараюсь объяснить эту тему как можно проще. Читатели, разбирающиеся в вопросах финансов, могут пропустить раздел «Финансы для менеджеров по маркетингу» и изучить только примеры.

Показатель № 6 – прибыль.

Прибыль – основной финансовый показатель в маркетинге.

В определении прибыли нет ничего загадочного, но я хотел бы обратить внимание на несколько важных моментов. Прежде всего, маркетинговое разделение существует лишь потому, что некоторые компании решают тратить больше денег на стимулирование продаж, распродажи и промоакции, которые повышают доход от продаж, но снижают прибыль. Ведущие компании больше вкладывают в брендинг и работу с клиентами, поэтому могут ставить премиальную наценку и получать более высокую прибыль. Вот почему я не включаю доход от продаж в число «наиболее значимых» 15 показателей, хотя доходы, связанные с маркетинговой деятельностью, важны для любой компании.

Ценовая конкуренция зачастую становится игрой, в которой проигрывают все участники, поскольку снижается прибыльность. Некоторые фирмы, например Wаl-Маrt и Dеll, успешно применяют эту стратегию. Они выдерживают конкуренцию, поскольку у них есть мощная система управления логистической цепочкой, которая позволяет снижать издержки до минимума. Если вы выбрали в качестве основной стратегии операционную эффективность, то вам придется всеми средствами поддерживать конкурентоспособную цену. Однако для большинства компаний лучшая стратегия – активное использование маркетинга для повышения прибыльности.

Имеет смысл вспомнить о сравнительной важности прибыли и доли рынка. Представители крупных компаний часто утверждают, что главное – «захватить» долю рынка. Разумеется, она важна, однако если вы стабильно теряете прибыль, увеличивая при этом долю рынка, то со временем вас ждет провал.

Поэтому возникают конфликты между отделами продаж и маркетинга: продавцы стремятся наращивать объем, а не прибыль. Анализ эффективности работы продавцов часто показывает, что даже лучшие из них, продающие больше товара (и в качестве вознаграждения получающие каждый год поездку на Гавайи), зачастую приносят компании меньше прибыли, а то и работают в убыток.

Марк Херд, став в 2005 году СЕО Неwlеtt-Раскаrd, в первую очередь изменил систему мотивации для продавцов – в качестве основного критерия успеха он начал использовать прибыль от продаж, а не их объем. Отчасти благодаря этому, а также улучшению системы управления издержками в компании общая выручка НР за период с 2005 по 2007 год выросла на 20 %, а чистая прибыль – с 2,4 до 7,3 миллиарда долларов в год, что привело к росту цены акций на 243 %.

Поиск «правильной» цены для максимизации прибыли и доходов от продаж, по сути, упражнение по ценообразованию, зачастую подразумевающее сложные математические расчеты. Однако в конечном итоге цена определяется рынком, точнее ценой, которую он готов заплатить за ценность предлагаемых вами продуктов и услуг. Вы можете использовать грубый подход: повышайте цены на 5–10 % ежемесячно и отслеживайте, когда объемы продаж начнут снижаться. Именно в этот момент цена будет оптимальной и обеспечит максимальную прибыль при максимальном обороте. Однако книга посвящена не ценообразованию, а маркетинговым измерениям, поэтому читатели, которых заинтересовал этот вопрос, могут ознакомиться с некоторыми другими работами о стратегии ценообразования{23}.

В сложные времена и при росте давления со стороны конкурентов многие компании подумывают снизить цены на свою продукцию в ущерб прибыльности. Это ведет к потере денег в большинстве видов маркетинговой деятельности. Более правильная стратегия – создание бренда и развитие клиентской базы. Это позволит вам конкурировать в области ценности, а не цены.

Финансы для менеджеров по маркетингу. Определение показателей №№ 7, 8 и 9.

Спросите любого человека, у которого есть гандикап[29], ведет ли он счет, и, разумеется, он ответит утвердительно. Зачем? Самый частый ответ: «Для того, чтобы понять, улучшаются ли мои результаты или нет». Цель этой книги – показать, как можно «вести учет» в маркетинге и улучшать его результаты. Здесь можно провести параллели со спортом.

В гольфе есть понятие «гандикап», который рассчитывается на основе среднего счета за 10 последних сыгранных раундов. Гандикап – среднее количество ударов по сравнению с паром. Стандартная трасса в гольфе состоит из 18 лунок. Для некоторых лунок пар равен трем, четырем или пяти. Пар – количество ударов (длинных и коротких), которое требуется профессиональному гольфисту для прохождения трассы. Прохождение дистанции из 18 лунок обычно требует 72 ударов. Гольф – невероятно сложный вид спорта. Например, если Тайгер Вудс для выигрыша кубка Маstеrs в 2001 году сыграл на 16 ударов ниже пара, то в среднем в каждом из четырех раундов он использовал на четыре удара меньше пара.

Для чего нужен этот экскурс в мир гольфа и связанных с ним расчетов? Я бы хотел провести параллели, чтобы объяснить основы финансов с помощью аналогий из гольфа. Если вам не нравится гольф, это не проблема: замените его своим любимым видом спорта. Альберт Эйнштейн славился своими «мысленными экспериментами», в которых использовал аналогии, чтобы объяснить те или иные физические законы. Давайте проведем такой эксперимент в отношении гольфа. Не бойтесь: финансы гораздо проще, чем теория относительности Эйнштейна.

Предположим, ваш гандикап составляет 10 (для меня это сложный мысленный эксперимент). Это означает, что вы обычно проходите трассу за 82 удара или наносите по 10 ударов на пар. Вам дали возможность поиграть на Пеббл-Бич – одной из самых знаменитых трасс для гольфа в мире (расположена в Калифорнии). Сможете ли вы пройти ее ровно за 82 удара? Маловероятно. Скорее всего, вам потребуется больше ударов, например от 82 до 100.

Что это значит? Мы уже установили, что хорошие игроки в гольф ведут счет, чтобы оценивать свои результаты и иметь возможность рассчитать гандикап. Иными словами, они отслеживают динамику показателей. Имея данные о динамике, они могут предсказывать будущее. Однако на неизвестной трассе возникает новый риск. В результате игроки не могут точно предсказать будущее: существует целый ряд возможных исходов. Эти выводы справедливы и в отношении финансового возврата на инвестиции в маркетинг.

Каждый год в феврале в Пеббл-Бич проходит профессионально-любительский турнир по гольфу. Его завсегдатаи – Майкл Джордан, Билл Мюррей, Кевин Костнер и многие другие знаменитости, а также профессионалы, например Тайгер Вудс и Фил Микельсон. Предположим, вы участвуете в этом чемпионате и проходите четыре раунда с отличными результатами – вы выигрываете чемпионат!

Вы получаете кубок и чек на 1 миллион долларов, однако тут же с разочарованием обнаруживаете, что в нижней части чека мелкими буквами напечатано условие получения приза: вы можете получать по 100 тысяч долларов в год в течение 10 лет или взять 520 тысяч долларов прямо сейчас. Вы должны принять решение. Что вы выберете?

Очевидно, что это чисто финансовое решение, и для правильного ответа на вопрос необходимо знать, сколько стоят сейчас 100 тысяч долларов, которые вы будете получать ежегодно в течение 10 лет. Интуиция подсказывает, что сегодняшняя ценность доллара (или любой другой валюты) будет отличаться от его ценности через год. Насколько? Если бы у нас был доллар сегодня и мы могли бы сразу же инвестировать его, то есть через год:

Где r – ожидаемая норма доходности. Иными словами, 1 доллар сегодня должен вырасти до (1 + r) долларов и через год принести определенный доход. Мы можем разделить обе части равенства на (1 + r). Значит, полученный нами через год доллар на сегодня имеет ценность, равную 1 / (1 + r) в сегодняшних ценах (рис. 5.1а). Если r составляет 10 %, то ценность доллара, полученного нами через год, на сегодня равна 91 центу.

_{Рис. 5.1. Концептуальная диаграмма стоимости денег во времени:}

_{а – 1 доллар сегодня может быть тут же инвестирован и принесет нам процент (1 + r), то есть ценность 1 доллара, полученного нами через год, сегодня равна всего лишь 1 / (1 + r);}

_{б – 100 тысяч долларов, полученные в конце каждого года, дисконтируются на величины (1 + r), (1 + r) и т. д., чтобы определить ценность в долларах в момент времени 0}

_а)

_б)

Итак, если мы получали по 100 тысяч долларов в течение 10 лет в конце каждого года, то сегодняшняя ценность суммы составила бы:

Где РV – текущая стоимость, то есть ценность денег, дисконтированная с учетом стоимости денег во времени – коэффициента (1 + r). Дисконтирование необходимо: деньги в будущем стоят меньше. Насколько меньше? Для каждого периода достаточно разделить результат на (1 + r), (1 + r) и т. д. Итак, мы берем платежи будущего, пересчитываем в сегодняшние цены, а затем суммируем. На рис. 5.1б приведена схема этого процесса.

В этом расчете r – ожидаемая норма доходности инвестиций. Ее также называют ставкой дисконтирования, стоимостью капитала или минимальной ставкой доходности. До 2008 года руководители компаний в ходе неформальных обсуждений часто говорили мне, что ожидаемая величина r колеблется около 12 % или больше в год; сейчас, когда ситуация в экономике усложнилась, я чаще слышу цифру 5 % и менее. Предположим, что мы находимся в бизнес-школе (в которой для удобства величина r принята равной 10 %). Заполнив все необходимые ячейки в листе Ехсеl, выбрав правильную функцию из списка (NРV с r, равным 10 %, и основной суммой 100 тысяч) и нажав кнопку «Ввод», мы получаем: РV = 614,457 доллара (рис. 5.2).

_{Рис. 5.2. Шаблон для расчета текущей стоимости с использованием функции NРV в Ехсеl. Шаблон можно скачать на странице www.аgilеinsights.соm/RОМI}

Это и есть ценность 100 тысяч долларов в год, получаемых вами в течение 10 лет, выраженная в сегодняшних долларах при ставке дисконтирования 10 %. Какой вариант выбрать? 520 тысяч долларов прямо сейчас или постепенное получение в течение 10 лет суммы, которая по состоянию на сегодня составляет 614 тысяч долларов?{24} Очевидно, что 614 тысяч больше, чем 520 тысяч, однако решение все равно остается за вами. Возможно, вы хотите уйти на покой через 10 лет, и 100 тысяч долларов в год будут неплохой прибавкой к пенсии. В этом случае лучше будет получать по 100 тысяч долларов в год. Однако не исключено, что вы хотите купить дом и деньги нужны вам прямо сейчас. В этом случае лучшим можно считать вариант с 520 тысячами долларов.

Этот пример показывает, что расчет численных показателей – только первый шаг в процессе принятия управленческих решений. Важен контекст, и на ваше решение влияет множество факторов. В менеджменте, в отличие от физики, нет полностью неправильных ответов. Однако я уверен, что есть лучшие и худшие варианты.

Итак, процесс принятия управленческих решений зависит не только от цифр. Мы определили, что такое стоимость денег во времени, норма доходности r и текущая стоимость движения наличных денежных средств. Все это элементы второго основного финансового показателя для маркетинга.

Вернемся к эксперименту с гольфом. Вступительный взнос для участия в турнире, поездка к месту его проведения и стоимость гостиничного номера с видом на лунку номер 18 на Пеббл-Бич – некомпенсируемые издержки, сумма которых не зависит от того, какой вариант приза вы выберете. NРV дает вам возможность сравнивать маркетинговые кампании с различными издержками. Иными словами, расходы, связанные с проведением кампании, вычитаются из текущей стоимости. Точнее, расходы на маркетинг распределяются во времени, то есть показатель № 7 можно записать в таком виде:

На первый взгляд, это может показаться сложным, однако идея здесь достаточно проста. В начальной точке (С₀) имеются маркетинговые расходы, а в каждый следующий период В_n – финансовые поступления, или доход, от маркетинга и С_n – затраты на маркетинг. Таким образом, мы рассчитываем разницу между доходами и расходами (прибыль) в каждый период и производим дисконтирование на коэффициент (1 + r) для правильного расчета стоимости денег во времени. Прибыль в будущем также стоит меньше, чем прибыль, полученная прямо сейчас.

В чем же суть ставки дисконтирования r для компании? Это норма доходности, которую инвесторы ожидают получить от инвестиций в похожие компании.

Например, для производственных компаний возврат составляет около 12 %, а для разработчиков ПО – около 18 %. Второй вид бизнеса более рискован и имеет больший потенциал роста. Инвесторы сами выбирают, куда вкладывать свои средства; соответственно, показатель возврата на инвестиции для вашей компании должен быть сопоставим с показателями аналогичных компаний в вашей отрасли.

Имеет смысл инвестировать в случае, если NРV выше 0, и не инвестировать, если он ниже 0{25}. Почему? Если NРV выше 0, средняя величина доходов выше, чем величина расходов, в каждый период, с учетом того, что деньги в будущем стоят меньше.

Основной маркетинговый показатель № 7, NРV, используется не только для принятия решений об инвестировании. Например, ценность компании рассчитывается путем дисконтирования сумм, которые она может заработать в будущем, к состоянию на сегодняшний день{26}. Если у компании нет долгов, то эта сумма делится на количество акций в обращении, и тем самым рассчитывается цена акции{27}. Вот почему директор по маркетингу, о которой я говорил в начале этой главы, могла сказать, что в случае проведения рекламной кампании цена акции вырастет на 40 центов.

Предположим, вы запускаете новый продукт – электронную книгу. Вам потребуется год на разработку новой технологии, и, с учетом затрат на маркетинг и расходов на создание продукта, NРV составит 50 миллионов долларов{28}. После того как компания заявит о намерении запустить новый продукт, финансовые аналитики со всего мира проведут оценку потенциальной прибыльности вашей идеи, и, если их расчеты совпадут с вашими, они начнут покупать акции. При отсутствии долгов и наличии 100 миллионов акций в обращении объявление о новой электронной книге приведет к тому, что цена каждой акции вырастет на 50 центов (50 миллионов долларов / 100 миллионов акций): после объявления о новом продукте акции торгуются с наценкой в 50 центов.

Теперь предположим, что через 6 месяцев разработки нового продукта вы значительно отстали от графика. Запуск продукта откладывается на год, и у вас появляются как дополнительные расходы на разработку, так и потери дохода (связанные с отсутствием продаж в этом году). Вы ожидаете, что NРV теперь составит не 50, а 25 миллионов долларов. Что произойдет с ценами на акции? Они снизятся. На сколько? 25 миллионов долларов / 100 миллионов акций = 25 центов.

Инвестировать в маркетинговые программы и кампании с положительным NРV имеет смысл потому, что цена акций компании будет расти; в случае же отрицательного NРV она будет снижаться. Руководители компаний хорошо представляют себе связь между NРV и ценой акций, хотя бы потому что во многих организациях к цене акции привязан размер их премии. В результате маркетеры, разбирающиеся в финансах, теперь могут говорить на одном языке с советом директоров.

Разумеется, я исхожу из того, что ситуация на финансовых рынках развивается по рациональному и прибыльному сценарию. Те, кто застал биржевой крах 2008 и 2009 годов, отнесутся к этому предположению скептически: бывают времена, когда рынок сходит с ума. Времена финансового кризиса характеризовались неуверенностью в состоянии экономики и будущей стоимости компаний, а паника привела к массированной продаже обыкновенных акций. Расчет NРV – это не точная наука: всегда есть риск неопределенности в расчетах экономического эффекта, затрат и ставки дисконтирования r. Тем не менее это не значит, что в тяжелые времена нужно отказываться от показателя NРV. Напротив, в такие периоды менеджерам нужны более качественные инструменты для приятия более информированных решений, а NРV как раз и относится к таким инструментам.

Что же такое RОI? Как подсказывает мой опыт, если вы попросите у пяти менеджеров по маркетингу дать определение RОI, то услышите семь различных определений.

Это не вина маркетеров. Проблема в том, в каком виде обычно дается определение RОI в учебниках и статьях. Чаще всего встречается такое:

Где доходы – оборот, возникающий благодаря маркетингу, а затраты – затраты на маркетинг. Иными словами, RОI – это показатель № 6 (прибыль), деленный на величину маркетинговых расходов.

У этого определения есть две проблемы, и обе они связаны со временем. Прежде всего, в нем не учтена стоимость денег во времени. Я уже говорил, что деньги в будущем стоят меньше, чем сегодня; однако определение предполагает, что все временные периоды одинаковы.

Вторая серьезная проблема – продолжительность временного интервала. Например, RОI для двух ваших кампаний (продолжительностью 9 месяцев и 3 года) может быть равен 100 %. Величина показателя одинакова, однако очевидно, что кампании качественно различаются между собой. Вот почему я не включил RОI в виде, представленном выше, в число основных маркетинговых показателей. Лучше использовать следующий показатель.

Например, если в первый период кампания приносит 100 тысяч долларов прибыли (Доходы – Затраты), а IRR составляет 25 %, то во второй период 100 тысяч долларов вырастут до 125 тысяч. Если к этому прибавить величину прибыли (100 тысяч) за второй период, то в третьем периоде у нас уже будет 225 000  (1 + 0,25) = 281 000 долларов.

Величина IRR рассчитывается по уравнению для NРV, где NРV равен 0, а r = IRR.

Задача усложняется, однако такой расчет можно легко провести в Мiсrоsоft Ехсеl, где IRR и NРV входят в набор стандартных финансовых формул{29}.

В табл. 5.1 приведен шаблон с примером расчета IRR для кампании. Чтобы принять финансовые решения с использованием IRR, нужно сравнить его величину со ставкой дисконтирования r, также называемой «минимальной ставкой доходности». Если IRR выше r, то инвестирование имеет смысл, а если ниже – лучше отказаться вкладывать средства в проект.

_{Табл. 5.1. Шаблоны, позволяющие рассчитать 4 основных финансовых показателя:}

_{А – для 3-летней маркетинговой программы; Б – для 9-месячной кампании (тыс. долл.). Шаблоны можно загрузить на странице www.аgilеinsights.соm/RОМI}

Табл. 5.1 – шаблон в формате Ехсеl для расчета основных финансовых показателей. Здесь приведены два примера: А – 3-летняя маркетинговая программа; Б – 9-месячная кампания. В обоих случаях прежде всего вводятся общие расходы и доходы для расчета показателя прибыли № 6 для каждого периода. Затем они дисконтируются по ставке r, предположительно равной 15 %. В обоих примерах NРV намного больше 0, а годовой показатель IRR значительно выше 15 %, что дает основания считать эти программы/кампании хорошими объектами для инвестиций.

Последний из основных финансовых показателей, связанных с RОМI, – окупаемость.

Период окупаемости обычно не связан с дисконтированием, однако именно он активно используется при принятии решений. В табл. 5.1 окупаемость рассчитывается для двух кампаний – продолжительностью 3 года и 9 месяцев. Окупаемость – общая сумма (с прибавлением предыдущей ячейки) в строке «Прибыль», а по сути – период, когда прибыль становится положительной, то есть как минимум окупает расходы. В табл. 5.1А окупаемость составляет около 18 месяцев, а в табл. 5.1Б наступает после 8 месяцев. И то и другое хорошо. Чуть ниже я приведу более подробный пример, привязывающий все эти показатели к маркетингу. Общий вывод таков: эти параметры легко рассчитать с помощью шаблонов, которые можно загрузить по указанному адресу.

Финансовый возврат на инвестиции в маркетинг – не один, а три показателя: NРV, IRR и окупаемость. В этой книге я использую понятие RОМI, а ценность маркетинга рассчитываю с помощью этих трех показателей. Интуитивно понятно, что NРV = Доходы – Расходы (прибыль) за каждый период, дисконтированный с учетом стоимости денег во времени. IRR – ставка дисконтирования, рассчитанная исходя из сроков кампании, а окупаемость – период, за который расходы сравняются с доходами. При принятии управленческих решений хорошими показателями считаются NРV > 0, IRR > r, а плохими – NРV < 0, IRR < r. Кроме того, короткий период окупаемости – хорошо, а долгий – плохо. Как я покажу ниже, эти показатели, связанные с финансовым RОМI, в совокупности позволяют принимать лучшие решения, чем традиционные показатели оценки RОI.

Возврат на инвестиции в маркетинг – методика принятия управленческих решений.

Как вычислять RОМI для кампании и/или запуска новых продуктов? Последовательная методика расчета показана на рис. 5.3. Подход к анализу RОМI достаточно прост и одинаков для запуска нового продукта, расширения линейки или мероприятий по стимулированию продаж. Сначала нужно понять, какое влияние на бизнес оказывают уже имеющиеся продукты и проводимые маркетинговые мероприятия, а затем исследовать степень возможного влияния новой маркетинговой программы или запуска нового продукта.

_{Рис. 5.3. Методика определения RОМI для маркетинга, формирующего спрос или связанного с запуском нового продукта}

Далее нужно рассчитать доходы и расходы для базового варианта, то есть условий, в которых тактика ведения не изменится. Это просто, если организация ранее уже «вела учет». В противном случае может потребоваться некоторый объем дополнительной работы.

Третий этап на рис. 5.3 – определение расходов, связанных с новой инициативой. Если речь идет о новом проекте, связанном с уже имеющимися продуктами или услугами, то сюда относятся расходы на обеспечение дальнейшего развития, на контакты с клиентами, оплату труда сотрудников и агентскую комиссию. В случае запуска нового продукта также должны учитываться расходы на разработку продукта, маркетинговые мероприятия до запуска и все постоянные расходы, в том числе на маркетинг и организацию сервисной службы (помимо расходов, включенных в базовый сценарий).

Затем мы рассчитываем влияние маркетинговых программ и/или запуска нового продукта на обороты компании. «Потенциал роста» в данном случае – ваши прогнозы о степени влияния маркетинга или запуска нового продукта. И наконец, рассчитывается RОМI: денежный поток для базового сценария (чистая прибыль) вычитается из планируемого денежного потока, возникающего при реализации нового проекта.

Результат вычислений носит название «приростного потока денежных средств» для нового продукта или кампании: по сути, это дополнительная прибыль, полученная в результате маркетинговых мероприятий. Затем на основании этого показателя рассчитываются IRR, NРV и окупаемость. Последний этап – анализ чувствительности, позволяющий определить лучший, худший и ожидаемый исходы.

В табл. 5.2 приведен общий шаблон, который можно использовать для расчетов RОМI, а в табл. 5.3 – расчет RОМI при запуске нового продукта. Базовый сценарий рассчитывается в верхней части, а потенциал роста, связанный с новой маркетинговой кампанией, – в нижней. В данном примере аббревиатура СОGS (Соst оf Gооds Sоld) обозначает себестоимость реализованной продукции (товаров и услуг), а ЕВIТ (Еаrnings Веfоrе Intеrеsts аnd Тахеs) – операционную прибыль, то есть прибыль до уплаты налогов и процентов. Приростный поток денежных средств рассчитывается путем вычитания денежного потока, соответствующего базовому сценарию, из суммы, возникающей при реализации новой маркетинговой программы. Это своего рода баланс доходов и расходов, показывающий разницу с точки зрения прибыли при наличии или отсутствии маркетинговых действий. Затем с помощью стандартных функций Ехсеl можно получить данные по NРV и IRR – для этого достаточно подставить нужные формулы в ячейки, соответствующие приростному потоку денежных средств.

Шаблон, приведенный в табл. 5.2, используется для маркетинговой программы продолжительностью несколько лет, однако его можно применять и для программы длительностью несколько месяцев – для этого достаточно разделить значение r на 12. Обратите внимание, что IRR теперь тоже будет рассчитываться на месяц. Чтобы ответить на вопрос{30} «Будет ли годовой IRR выше r и следует ли нам инвестировать?», нужно умножить величину ежемесячного IRR на 12 (см. табл. 5.1Б).

Этот же подход можно использовать и в отношении методики, представленной на рис. 5.3: рассчитать дополнительную прибыль от маркетинговой кампании, чтобы получить приростный поток денежных средств. Однако если аналогичные продукты или маркетинговые средства уже существуют, выделить дополнительную прибыль будет сложнее, чем оценить общий приростный поток денежных средств для нового продукта, расширения продуктовой линейки и/или усилий в области маркетинга, а затем вычесть показатели для базового варианта.

Как я уже говорил выше, если IRR, рассчитанный на основе приростного потока денежных средств, выше, чем прогнозируемая ставка дисконтирования, новый продукт и/или кампания заслуживает финансирования – по сути, это эквивалент положительного NРV. Сложнее правильно объединить все бизнес-факторы в базовом варианте со всеми расходами и потенциальной прибылью: в этом случае возникает множество допущений.

Мне доводилось работать с организациями, которые после проведения маркетинговой кампании хотели рассчитать RОМI. Чаще всего они стремились получить обоснование для своих будущих расходов и при этом чувствовали, что их маркетинговые действия небесполезны. Чем-то подобная ситуация напоминает археологические раскопки или эпизод из сериала С.S.I.[30], в котором герой должен восстановить сценарий произошедшего на основании ограниченных фактов, ставших известными после события. В результате этим компаниям пришлось потратить немалые средства и время на анализ и выяснение того, что же случилось на самом деле.

_{Табл. 5.2. Шаблон расчета RОМI для маркетинговой кампании}

_{В данном случае проводится n кампаний по базовому варианту и m новых кампаний с потенциалом роста. Анализ осуществляется для N периодов (в данном случае годы, но могут быть и месяцы). Шаблон можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

_{Табл. 5.3. Шаблон RОМI для запуска нового продукта}

_{В отличие от табл. 5.1, расчет приводится для n сегментов за период N лет}

Всех этих проблем можно избежать, если создать систему измерений до начала кампании. Необходимо отслеживать продажи продукта или услуги, ставшие результатом маркетинговой деятельности, а затем измерять прирост продаж в результате новой кампании. «Ведение учета» – основной элемент RОМI, естественным образом интегрированный в структуру компаний, показывающих высокие результаты благодаря маркетингу.

Вы можете заменять кампании на сегменты и месяцы на годы, даже притом что срок службы нового продукта обычно составляет несколько лет.

Есть альтернативный способ получения исходных данных: набрать контрольную группу, которая не подвергается воздействию кампании, и сравнить прирост продаж с результатами для этой группы. Например, компания Nissаn в период с 14 февраля по 31 марта 2005 года проводила лотерею Drivе tо а Мilliоn при поддержке региональных и национальных СМИ. Чтобы создать у аудитории ощущение срочности, в интерактивных маркетинговых средствах (включая контекстную и интернет-рекламу, программы директ-маркетинга и т. д.) велся обратный отсчет до даты окончания акции – 31 марта. Затем измерялся прирост по сравнению с контрольной группой для каждого из маркетинговых каналов: у директ-мейла он составил 10 %, а у электронной рассылки в некоторых случаях достигал и 50 %. Показатели по контрольной группе представляли собой аналог базового сценария на рис. 5.3, а нижней части рисунка соответствовали результаты для группы, участвовавшей в программе Drivе tо а Мilliоn.

Если вы знаете сумму расходов на маркетинг, то можете использовать методику, представленную на рис. 5.3, и рассчитать величину финансового RОМI.

Поскольку программа Nissаn продолжалась всего несколько месяцев, можно было бы предположить, что простой формулы RОI будет достаточно, так как стоимость денег во времени не так важна. Однако, как я уже говорил выше, формула расчета RОI неоднозначна и не позволяет проводить четкого сравнения кампаний разной продолжительности (например, 18 и 6 месяцев). Для сравнительно короткой кампании ежемесячный прирост может использоваться для расчета IRR и NРV: годовая ставка дисконтирования делится на 12 для получения месячной ставки.

RОМI для спонсорства спортивных состязаний.

Маркетинг, формирующий спрос (стимулирование продаж), включает действия, приводящие к росту выручки от продаж во время кампании или сразу же по ее окончании и тем самым напрямую увязываемые с ней. Ранее я уже упоминал о таких инструментах, как купоны, распродажи или акции, ограниченные во времени. Эти виды маркетинговых мероприятий напрямую связаны с доходами от продаж и, таким образом, поддаются количественной оценке с помощью финансового RОМI.

Рассмотрим подход, основанный на RОМI, на примере реальной маркетинговой программы, включающей несколько кампаний. Суть ее состояла в трехлетнем спонсорстве крупной европейской спортивной команды (я не указываю клиента из соображений конфиденциальности). У спонсорства была своя специфика: логотип клиента размещался на сайте команды, промоматериалах и плакатах на соревнованиях, однако спонсор не имел права наносить его на форму спортсменов или снаряжение, где он хорошо виден зрителям. Чему равен RОМI от такой инвестиции? Чтобы найти ответ на этот вопрос, важно узнать немного больше о спортивном спонсорстве.

Обычно спонсорство воспринимается как одно из направлений брендинга и маркетинга осведомленности и оценивается с помощью нефинансовых показателей.

Однако в данном случае спонсорство – комбинация мероприятий по формированию осведомленности и спроса. Мне доводилось сталкиваться с подобным двойственным подходом{31}, и я считаю, что спонсорство вполне может использоваться для одновременного решения двух задач: повышения осведомленности о бренде и получения прибыли. В данном случае стоит, правда, отметить, что важна в первую очередь не величина спонсорского взноса, а набор маркетинговых мероприятий, совмещаемых со спонсорством.

Спонсорский взнос был достаточно небольшим, однако привел к значительным результатам благодаря отличному набору маркетинговых действий. Оказалось, что один из спортсменов команды был очень популярен в Восточной Европе. Поэтому компания вступила в партнерство с одним румынским производителем и дистрибьютором ее продукции, чтобы совместно провести для потребителей лотерею в магазинах и запустить несколько рекламных роликов. Расходы на спонсорство составили 850 тысяч долларов в год. По условиям контракта спортсмен соглашался сниматься в ролике. Партнер-дистрибьютор платил за трансляцию роликов, производство и размещение экранов в магазинах.

Компания-спонсор выступала, с одной стороны, как координатор промоакции, а с другой – как производитель продукта, получавший прибыль от его продажи. Прирост объема продаж и прибыли оказался впечатляющим (108 и 164 % соответственно). В ходе промоакции поступило 7870 СМС, связанных с акцией. Спонсор решил провести аналогичные акции в Польше и Великобритании. Результаты измерялись с помощью контролируемых маркетинговых экспериментов. В Великобритании были отмечены такие же хорошие результаты (в тестовых магазинах продажи и прибыль выросли на 20 %).

В табл. 5.4 приведена сводка трехлетнего анализа RОМI для программы спортивного спонсорства. Это чуть ли не идеальный пример расчета RОМI для маркетинговой программы: оцениваются кампании и инициативы, продолжающиеся менее года и представляющие собой элементы более масштабной трехлетней маркетинговой программы. В данном случае исходные данные удалены, показан только последовательный прирост продаж в результате каждого вида маркетинговой деятельности. Также мы изменили цифры, сохранив соотношения между ними.

В табл. 5.4 суммы СОGS, расходов на спонсорство и маркетинг были исключены из суммы прироста доходов. В результате NРV положителен и составляет 917 000 долларов, IRR равен 132 %, а срок окупаемости – 1,4 года. Положительный NРV, высокий уровень IRR и окупаемость за срок менее двух лет делают кампанию крайне привлекательной с точки зрения RОМI. Она, безусловно, заслуживает пристального внимания.

Однако, как показывает мой опыт, каждый раз, когда вы представляете руководству цифры (подобные приведенным в табл. 5.4), всегда найдется кто-то, кто спросит вас: «А откуда вы знаете, что 150 %-ное улучшение в Румынии – это правда?». Иными словами: «Откуда вы знаете, что именно маркетинговая кампания привела к росту продаж?». Этот вопрос звучит всегда, что вполне нормально для случаев, когда вы представляете конкретные цифры. Поэтому стоит подумать о том, как отвечать на эти вопросы, причем до собрания. Хороший ответ прозвучит так: до начала акции компания вообще не проводила никаких маркетинговых проектов здесь, так что 150 %-ный прирост может объясняться лишь спонсорством. Что же касается мероприятий в Великобритании, то они проводились в контролируемых условиях, позволявших исключить влияние всех остальных факторов.

_{Табл. 5.4. Пример анализа RОМI для спортивного спонсорства}

_{Цифры изменены из соображений конфиденциальности. Шаблон можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Как показывает мой опыт, скептики есть всегда – поэтому будьте готовы дать хорошие ответы, когда они начнут задавать вопросы о проведенном вами анализе. Далее я расскажу о прогнозировании, предположениях и интерпретации показателя RОМI для принятия управленческих решений, а также анализе чувствительности. Эти инструменты помогут вам произвести хорошее впечатление на скептиков.

RОМI для запуска нового продукта.

Теперь вы можете показать финансовый RОМI для 50 % всех маркетинговых действий, то есть для стимулирования продаж. Шаблоны и примеры из предыдущих разделов позволят вам сразу применить финансовый RОМI для оценки своего маркетинга вне зависимости от продолжительности кампании. Вы можете говорить на языке финансов – это впечатлит участников любого совещания высшего руководства. Далее я расскажу, как рассчитать финансовый RОМI для запуска нового продукта. Возможно, этот раздел покажется вам сложным, но, когда речь идет о RОМI, важна каждая деталь (если вы не очень хорошо разбираетесь в маркетинге новых продуктов и/или тонкостях финансового RОМI, то можете пропустить этот раздел).

В следующем примере будет проведен анализ RОМI в отношении нового сайта и связанной с ним маркетинговой кампании. Аналогичный подход применим и для запуска любого другого нового продукта или расширения линейки уже существующих товаров, а также для маркетинговых кампаний, направленных на повышение доходов (о них я говорил в предыдущем разделе).

В нашем случае сайт представляет собой интернет-магазин. Потребители могут купить продукт онлайн, не отправляя запрос по факсу или по телефону. Маркетинговые мероприятия связаны с привлечением посетителей на новый сайт. Интернет-магазин был создан для компании среднего размера – В2В-дистрибьютора электроники. Я изменил цифры из соображений конфиденциальности и несколько упростил пример{32}. Показатели затрат и доходов используются только в качестве иллюстрации. Цель в том, чтобы показать, как работает методика, представленная на рис. 5.3, и объяснить, как можно рассчитать величину RОМI на базе шаблона (см. табл. 5.3), а не точную величину затрат и доходов, связанных с запуском сайта.

Базовый вариант.

Первая задача в процессе анализа RОМI – понять существующую основу бизнеса. Иными словами, нужно знать, чему равны ожидаемые расходы и доходы в случае, если компания продолжает работать как обычно и не внедряет новый интернет-канал продаж. Ответ на этот вопрос поможет вам сосредоточиться на основных факторах, влияющих на затраты и доходы при запуске нового продукта. Процесс выявления сути существующего бизнеса называется «определением бизнес-перспектив» и представляет собой первый шаг в работе с методикой RОМI, приведенной на рис. 5.3.

Основная цель определения бизнес-перспектив в том, чтобы выявить факторы развития бизнеса на определенном рынке и сравнить свои показатели с показателями конкурентов из отрасли. Если у вас нет данных для сравнения, то нужно провести исследование рынка. В случае с сайтом мы предполагаем, что процесс исследования рынка позволил сформулировать предположения и прогнозы, отраженные в табл. 5.5 и на рис. 5.4.

_{Рис. 5.4. Прогноз увеличения доли рынка: худший, ожидаемый и лучший сценарии, определенные в ходе исследования рынка}

_{Табл. 5.5. Прогнозы величины RОМI после запуска нового сайта:}

_{А – базовый вариант: доходы и затраты в Год 0; Б – затраты на развитие нового продукта и маркетинг; В – прирост доходов за счет повышения среднего размера заказа (%)}

Базовый сценарий в табл. 5.5А описывает доход в течение Года 0 от существующих продаж в четырех сегментах рынка: алмазы, платина, золото и серебро. Кроме того, в процессе определения бизнес-перспектив были выявлены величины годового прироста продаж, налоговая ставка и ставка дисконтирования (минимальная ставка доходности) r. Эти показатели основаны на фактическом положении дел при ограниченном доступе на рынок и отсутствии канала продаж через сеть.

Объединение затрат на новый продукт и маркетинговых затрат.

Разработка и поддержка нового продукта требуют расходов. Кроме того, необходимы маркетинговые действия, связанные с запуском продукта и привлечением клиентов на сайт. Эти расходы отражены в табл. 5.5Б – к ним относятся затраты на разработку и ежегодное обслуживание сайта. Обычно расчет затрат не вызывает проблем – гораздо сложнее сделать прогнозы по приросту продаж и доходам, связанным с новым продуктом и маркетинговыми инициативами.

Предположения о потенциале роста.

Анализ перспектив бизнеса помог выявить два основных фактора, влияющих на RОМI. Первый – увеличение охвата рынка. Доход, связанный с новым сайтом, возникает вследствие роста доходов в расчете на клиента (поскольку сайт обеспечивает таргетированные предложения и предлагает несколько продуктов в комплекте). Ожидаемый прирост дохода показан в табл. 5.5В.

У компании немного сотрудников, занимающихся прямыми продажами, и ее доля рынка ограниченна. Второй фактор роста доходов от интернет-магазина связан с ростом доли рынка. При этом существует определенный риск, связанный с тем, какую долю рынка удается завоевать. По результатам исследования рынка было определено несколько сценариев развития событий на следующие три года: лучший, худший и ожидаемый (данные о них приведены на рис. 5.4). Исследование бизнес-перспектив показало, что 1 % повышения доли рынка для В2В-клиентов приводит к росту продаж в определенной продуктовой линейке на 105 тысяч долларов.

Условные данные в балансе прибыли и убытков.

С учетом данных о доходах и расходах для базового варианта, расходах на развитие нового продукта и маркетинг, связанный с запуском, а также расчетах по приросту дохода от новой инициативы вы можете заполнить шаблон, приведенный в табл. 5.3 (готовый шаблон – см. табл. 5.6). В результате вы можете получить прогнозируемые величины денежного потока для запуска нового продукта. В базовом варианте (верхняя часть табл. 5.5) доходы компании растут на 3 % в год (это можно считать индикатором естественного роста компании). В нижней части таблицы приведен расчет с учетом предположений о доле рынка и доходах и затрат на разработку и запуск нового продукта.

Амортизация, связанная с выпуском нового продукта.

Теперь нужно поговорить о бухгалтерском учете расходов, связанных с разработкой нового продукта. Я знаю, что разговоры о бухгалтерском учете скучны для любого маркетера, однако, когда речь заходит о RОМI, важна каждая деталь.

Расходы на маркетинг могут быть отнесены на затраты в тот же год, когда они возникли, однако в США по соображениям, связанным с налогообложением, расходы на разработку нового продукта не могут быть зачтены в год, когда они были произведены (исключение составлял лишь период с 2008 по 2010 год, для которого федеральное правительство сделало послабления с целью оздоровления экономики).

Для расчета чистой прибыли в табл. 5.6 мы вычитаем величину амортизации из расходов на разработку продукта (из расчета списания расходов в течение трех лет равными долями). Затраты на оборудование, программное обеспечение и профессиональные услуги должны амортизироваться в течение пяти лет по модели ускоренной амортизации (МАСRS)[31]. Этот метод ускоренной амортизации описан во всех грамотных пособиях по бухгалтерскому учету{33}. Хотя для целей бухгалтерии может использоваться МАСRS, амортизация для целей анализа RОМI часто представляет собой линейную амортизацию на срок 3–5 лет. Иными словами, расходы на разработку нового продукта распределяются равномерными долями на несколько лет (обычно на три года).

Прямолинейная амортизация – хороший компромиссный вариант, поскольку она позволяет распределить расходы равномерно на весь год (при ускоренной амортизации в первые годы в расчетах учитываются большие суммы капиталовложений, чем в последние). Как только система будет внедрена, все дальнейшие операционные расходы (техническое обслуживание, дополнительные услуги и маркетинг) будут учитываться в том же периоде, в котором возникают.

Итак, чтобы рассчитать поток свободных денежных средств, связанный с новым интернет-магазином (см. табл. 5.6), на последнем этапе нужно добавить величину амортизационных расходов к величине чистой прибыли после уплаты налогов. Амортизационные расходы включались в расчет чистой прибыли, чтобы официально уменьшить налогооблагаемую сумму. Однако для целей расчета свободного денежного потока общая величина амортизационных отчислений добавляется к показателю чистой прибыли, поскольку это не «реальный» расход, влияющий на величину денежных потоков, а условный.

Я понимаю, что амортизация – сложная тема. Но нужно запомнить, что при разработке нового продукта следует принимать во внимание связанные с ней расходы. Поэтому нельзя списать все расходы по разработке продукта на год (или годы), когда они реально понесены, – нужно распределить их на весь срок эксплуатации продукта (это позволит получить соответствующие налоговые льготы). Тем не менее многие другие маркетинговые расходы могут списываться по мере возникновения. И если у вас есть вопросы, лучше проконсультироваться с грамотным бухгалтером.

_{Табл. 5.6. Анализ RОМI для запуска нового сайта}

_{Шаблон можно загрузить на странице www.аgilеinsights.соm/RОМI}

Показатели RОМI: № 7 – NРV, № 8 – IRR, № 9 – окупаемость в действии.

После того как вы рассчитали прогноз денежного потока для базового варианта и нового проекта, несложно определить NРV и IRR. Нужно вычесть денежные потоки, связанные с базовым сценарием, из величины денежных потоков, связанных с новым проектом, – получится приростный поток денежных средств (см. нижнюю часть табл. 5.6): чистая положительная или отрицательная денежная сумма, возникающая в каждый период дополнительно к базовому сценарию. Затем на его основе рассчитывается IRR.

Рассчитаем NРV и IRR для проекта в Мiсrоsоft Ехсеl (они составляют 129 тысяч долларов и 27 % соответственно). Если предположить, что наши прогнозы верны, то позитивный NРV и IRR, превышающий 12 %-ную ставку дисконтирования, дают основания считать, что фирме следует финансировать запуск этого продукта. Еще один показатель оценки – окупаемость. Обычно считается, что нормальный срок окупаемости новых продуктов составляет 1–2 года после запуска. Разумеется, возможны и исключения, связанные с особенностями продукта и стратегией его продвижения. Например, Мiсrоsоft Хbох[32] потребовалось несколько лет, чтобы окупить вложения, однако это была стратегическая инвестиция, позволившая Мiсrоsоft создать прочный фундамент.

Окупаемость продукта рассчитывается в табл. 5.6 на основании приростного потока денежных средств (нижняя часть таблицы). Она возникает в тот момент, когда кумулятивный денежный поток (сумма полученных и потраченных ранее денег) становится положительным. В данном случае это происходит в третьем месяце третьего года. Таким образом, проект окупится чуть позже, чем через два года, – и, возможно, придется пересмотреть общие расходы по проекту. Полный анализ для запуска нового продукта приведен в табл. 5.6. Таблица может использоваться как шаблон для расчетов RОМI, связанных с запуском любого продукта.

Новый продукт позволит извлекать доход в течение длительного периода, поэтому нужно задать себе важный вопрос: «Какой период следует взять для наиболее точного расчета RОМI?». Он должен соответствовать периоду, который использовался для расчета RОМI для других сходных инвестиций, произведенных компанией. Зачастую для принятия решения об инвестировании рассчитывается RОМI для одного, двух или трех лет, а затем руководство выбирает показатель для сравнения с другими инициативами в области маркетинга и выпуска новых продуктов.

Для новых продуктов RОМI чаще рассчитывается за срок эксплуатации, то есть до очередной значительной модернизации. Например, для анализа данных по сайту был принят срок, равный 36 месяцам. Для технологических продуктов RОМI обычно считается на срок не более трех лет, даже если проект может быть успешным и в течение более длительного периода. Однако если новый продукт – автомобиль (более долговечный), то RОМI может рассчитываться на срок его жизни (около семи лет) плюс двухлетний срок на разработку. Иными словами, анализ проводится для периода в девять лет.

Стоит отметить, что IRR = 27 %, рассчитанный в этом примере, не учитывает дополнительные преимущества, например повышение уровня информированности о клиентах и удовлетворенности потребителей (которые теперь могут размещать свои заказы круглосуточно в любой день недели, а также получать доступ к самой актуальной информации о продукте). Можно попытаться дать количественную оценку этим преимуществам и включить их в модель. Однако нематериальные преимущества, такие как повышение удовлетворенности клиентов и информированности, крайне сложно оценить с помощью финансовых показателей.

Чаще всего принято не включать их в расчет RОМI, поэтому реальный RОМI для новых продуктов должен быть несколько выше. Кроме того, мы не учитывали стратегической ценности маркетинговой инициативы. Не исключено, что создание такого интернет-магазина – это инвестиция, необходимая для того, чтобы компания могла остаться в определенном бизнесе. Таким образом, даже если IRR меньше минимальной ставки доходности, компания все равно должна инвестировать в продукт (иначе она рискует уступить долю рынка конкурентам). Однако помните: не всегда обязательно придерживаться первоначального плана. Можно поискать альтернативы и в случае отрицательного NРV выбрать вариант, при котором компания потеряет меньше денег.

Стресс-тест для цифр: анализ чувствительности.

Доводилось ли вам представлять заявку на получение финансирования СFО или кому-то из его подчиненных? Если да, то наверняка в самом начале презентации вы слышали вопрос: «Извините, а в какую сумму обойдется эта маркетинговая идея?».

Однако этим дело не ограничивается. Вопросы начинают сыпаться один за другим: «Какова продолжительность акции?», «Когда мы увидим возврат [окупаемость]?», а затем и «Расскажите нам о ваших прогнозах». Как показывает мой опыт, обычно вопросы однообразны и вызывают раздражение: СFО или его подчиненные чаще всего не понимают сути вашей маркетинговой кампании. Тем не менее вы можете подготовиться к ним (как к экзамену). Выше я уже рассказал, как рассчитать затраты и (в случае кампании по созданию спроса или запуску нового продукта) получить показатель окупаемости из расчетов RОМI{34}. Теперь важно ответить на последний вопрос: что произойдет, если вы измените свои прогнозы?

Для этого необходимо провести анализ чувствительности для вашей модели RОМI, созданной в Ехсеl. Основная идея проста: измените входные параметры и посмотрите, что получится на выходе. Полученные цифры помогут вам ответить на вопрос, как выглядят лучший, ожидаемый и худший сценарии для вашей кампании с точки зрения RОМI.

Этот раздел сложен, однако все описанные в нем расчеты можно легко проделывать в Мiсrоsоft Ехсеl. Всего несколько щелчков мышью помогают вывести шаблоны в формате Ехсеl на новый уровень. Такие инструменты анализа чувствительности используются лучшими СFО, и если вы сможете применить их для маркетинговых целей, то на следующей встрече вас ждет успех.

Одна из моих любимых функций в Ехсеl – таблично заданная функция. Как ни странно это звучит, она дает возможность изменять цифры в модели и изучать полученный результат{35}.

В табл. 5.7 приведены расчеты для примера с запуском нового продукта из предыдущего раздела, где были изменены прогнозы о доле рынка и росте доходов, после чего пересчитан показатель IRR. Для каждого диапазона параметров 0 соответствует худшему сценарию, а 100 % – лучшему. Главное достоинство этого инструмента – возможность присваивать цветовые коды отдельным ячейкам: зеленый означает «хорошо» (IRR выше минимальной ставки доходности), а красный – «плохо» (IRR ниже минимального допустимого уровня, в табл. 5.7 соответствующие ячейки закрашены темно-серым).

Одна иллюстрация может оказаться важнее сотни аналитических расчетов – табл. 5.7 позволяет вам сразу же делать глубокие выводы о RОМI. В разделе «Финансы для менеджеров по маркетингу» я рассказал, как хорошие игроки в гольф ведут счет, получают данные о тенденциях для прогнозирования результатов и понимают, что неспособны предсказать будущее абсолютно точно, то есть осознают, что у ситуации может быть целый ряд исходов. Табл. 5.7 показывает ряд возможных исходов для запуска нового продукта, и на ее создание ушло всего несколько минут!

Достоинство табл. 5.7 заключается в том, что эти расчеты дают менеджерам возможность объективно обсуждать маркетинговую кампанию или действия, связанные с запуском нового продукта (возможные позитивные и негативные результаты). Анализ чувствительности позволяет модифицировать прогнозы и понимать степень влияния различных факторов, а также выявлять важные допущения в модели.

Обычно в этой функции изменяется не более двух параметров. Однако при наличии значительного количества параметров в модели RОМI лучше использовать анализ по методу Монте-Карло. Его описание кажется сложным, но применять его на практике просто, и это помогает понять особенности происходящих явлений.

Прежде всего нужно понять, что каждое предположение в модели имеет целый ряд возможных исходов. Чаще всего их можно представить в виде колоколообразной кривой, где лучшие и худшие исходы занимают по 5 %, а набор ожидаемых исходов – основную часть графика. Иными словами, лучшие и худшие исходы отделены от среднего на расстояние двух величин стандартного отклонения (под стандартным отклонением подразумевается степень «размаха» кривой). Далее можно выбрать набор случайных входных параметров, используя для каждого из них определенный диапазон предположений. После этого нужно рассчитать параметры исхода для каждого случайно выбранного входного параметра.

_{Табл. 5.7. Табличная функция анализа чувствительности}

_{Параметры доли рынка и размера заказа (0–100 %) отражают предположения из табл. 5.5 и на рис. 5.4 – от худшего к лучшему. Шаблон можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Понятно, что один цикл оценки по методу Монте-Карло – возможный исход для модели RОМI с определенным набором входных переменных. По сути, это моделирование ситуации, при которой на проводимую маркетинговую кампанию влияют различные случайные риски и входные параметры входят в определенный диапазон. Если вы проведете расчеты несколько тысяч раз, то со временем выясните, что произойдет в результате тысяч идентичных кампаний с учетом возможной вариации входных параметров и связанных с ними рисков. Исход будет представлен в виде таблицы, показывающей частоту каждого из возможных результатов.

Суть моделирования по методу Монте-Карло состоит в том, чтобы создать набор случайных чисел для каждой из ключевых переменных. Для статистических расчетов входных параметров следует принять во внимание прежний опыт, исследования рынка и суждения управленческой команды. Затем случайные цифры помещаются в таблицу для анализа и рассчитывается исход (показатели IRR и NРV); определяется новый набор случайных чисел, основанный на статистических функциях для каждой входной переменной, и вновь рассчитывается возможный исход. Этот процесс повторяется много раз, что в итоге позволяет создать распределение различных исходов.

Для проведения расчетов по методу Монте-Карло есть целый ряд готовых программных продуктов, таких как Раlisаdеs@RISК и Сrуstаl Ваll. Они просты в использовании: сначала нужно выбрать конкретные ячейки, а затем определить возможные пределы для каждой переменной. После этого программа случайным образом меняет (в заданных пределах) значения в выбранных клетках. Исход (IRR или NРV) автоматически рассчитывается для огромного количества циклов, после чего создается совокупный статистический отчет о возможных исходах.

На рис. 5.5 приведен пример расчета по методу Монте-Карло для данных из табл. 5.6 и 5000 случайных вариантов входных переменных. При расчете одновременно менялись параметры общих расходов на проект, роста доли рынка и размера заказа. Функции соответствовали нормальному распределению, а стандартное отклонение определялось примерным значением лучшего и худшего сценариев для каждой переменной. Средняя величина NРV, или ожидаемая ценность, составила 171 тысячу долларов при величине стандартного отклонения в 153 тысячи.

А главное – все показатели могут меняться прямо на экране. Вы видите, как клетки в модели перемещаются, а через пару минут появляется «ответ» (примерно такой же, как на рис. 5.5). Я проводил подобные симуляции в рамках программ для руководителей и их клиентов ряда компаний, и аудитория была в восторге. С помощью программы @RISК я осуществлял расчеты по модели, сходной с моделью в табл. 5.6, не более чем за 10 минут, и окружающим я казался гением!

Главное достоинство этого подхода в том, что можно «видеть» лучший, худший и ожидаемый исходы для RОМI, а также рассчитать вероятность их наступления. Для данного примера есть 12,8 %-ная вероятность того, что NРV окажется отрицательным, а IRR – меньше минимальной ставки доходности (рис. 5.5). Руководство компании может задать себе непростой вопрос: допустим ли подобный уровень риска, – а затем выбрать стратегию, способную снизить будущие риски за счет изменения входных параметров.

_{Рис. 5.5. Пример моделирования по методу Монте-Карло для расчета RОМI при запуске нового продукта.}

_{Шаблон модели можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI_{, а на сайте} www.раlisаdе.соm _{есть программа @RISК Моntе Саrlо, которой можно бесплатно пользоваться в течение 10 дней}

В этой главе я показал несколько примеров анализа финансового RОМI (он применим более чем для половины видов маркетинговой деятельности). В них используются четыре основных финансовых показателя для маркетинга: прибыль, NVР, IRR и окупаемость. У вас есть шаблон для расчета RОМI для конкретной кампании, направленной на формирование спроса, и программы запуска нового продукта. Методика, приведенная на рис. 5.3, отражает системный подход, позволяющий собрать основные входные параметры для шаблона и рассчитать RОМI.

Также я показал, как нужно интерпретировать ответы и принимать решение о финансировании на базе основных финансовых показателей. Как только кампания завершится, нужно «провести учет»: включить в модель реальные результаты и оценить эффективность проделанной работы.

Когда речь заходит о цифрах и расчетах перед началом кампании, можно быть уверенным лишь в одном: все эти цифры будут в той или иной степени неверны. Я никогда не встречал кампании, результаты которой в точности соответствовали изначальным расчетам финансового RОМI. Почему? Мир изменчив и полон рисков. Поэтому при расчете RОМI всегда нужно отвечать на вопросы: «Каковы возможные сценарии развития событий – лучший, ожидаемый и худший?»; «Какие предположения мы делаем, составляя модель, и как изменится ответ при модификации входных параметров?». Анализ чувствительности – основной инструмент, позволяющий найти ответы для любой величины финансового RОМI и завоевать расположение совета директоров.

Выводы.

• Прибыль (показатель № 6) – основной показатель, которым необходимо управлять, если вы стремитесь к устойчивому развитию.

• RОI неоднозначен и не может считаться лучшим показателем для оценки маркетинга.

• Основные финансовые показатели RОМI – NРV, IRR и окупаемость.

• Расчет финансового RОМI – стандартная процедура, которая может быть применена в отношении более 50 % видов маркетинговой деятельности. К ним относятся стимулирование продаж и запуск новых продуктов.

• Анализ чувствительности – основной инструмент, позволяющий оценить все возможные исходы с учетом рисков рынка. Мiсrоsоft Ехсеl позволяет легко провести анализ чувствительности.

• Всегда старайтесь понять, каковы лучший, ожидаемый и худший сценарий при анализе RОМI, и критически относитесь к любым предположениям и прогнозам.

Глава 6. Не все клиенты одинаковы. Показатель № 10 – пожизненная ценность клиента (СLТV).

Несколько лет назад мой сотовый телефон сломался, и я пошел в гарантийный центр, чтобы заменить его. Я пришел в 8:55 и обнаружил у входа длинную очередь. Когда ровно в 9 часов утра двери магазина открылись, я представился менеджеру и объяснил, что через несколько часов мне предстоит лететь в Вашингтон и поэтому мне нужен новый телефон. Мне вежливо, но твердо сказали, что я должен дождаться своей очереди; соответственно, я мог поговорить с представителем компании не ранее чем через 45 минут. Я попытался объяснить, что мне действительно нужен телефон и я опаздываю на рейс.

Менеджер ответил: «Но сэр, все эти люди стоят перед вами, и они так же важны для нас, как и вы».

Я был лояльным клиентом на протяжении семи лет, однако после этого случая, вернувшись из командировки, расторг с этим центром контракт на обслуживание телефона, предоставление интернет-услуг, услуги для моей семьи, а также обслуживание стационарной телефонной линии. Представитель компании в сервисном центре дал мне «правильный» ответ, полностью соответствовавший политике компании, однако в результате она потеряла ценного клиента, который ушел к ее конкуренту.

Уравнительный подход в маркетинге и продажах не ограничивается сферой В2С. Однажды мне довелось работать с компанией из списка Fоrtunе 500, занимавшейся деятельностью на рынке В2В и имеющей огромный штат торгового персонала. Отдел продаж провел анализ, согласно которому 8 % В2В-клиентов компании обеспечивали ей 93 % доходов. Однако продавцы все равно относились ко всем клиентам одинаково. Очевидно, что 8 % клиентов были для компании куда важнее остальных 92 %, и, если бы любой из них ушел, последствия были бы катастрофическими. В данной ситуации лучше принять, что не все потребители равны, и строить стратегию маркетинга и продаж с учетом этого факта.

Показатель № 10: определение ценности клиента.

Основной показатель, о котором я буду говорить в этой главе, – пожизненная ценность клиента (СLТV){36}. О нем много говорится в книге, и стратегия маркетинга, основанная на ценности, часто требует высокопроизводительной инфраструктуры. Вначале большинство организаций обычно оценивают доходы от продаж, поэтому все усилия отделов маркетинга и продаж направлены на клиентов, обеспечивающих максимальный доход. Проблема этого подхода в том, что он не принимает во внимание расходы на обслуживание клиента (они могут быть значительными), а доходы, получаемые от него в настоящее время, не отражают его ценности в будущем. СLТV помогает решить обе проблемы и, на мой взгляд, представляет собой самый важный показатель для маркетинга. Каждый человек, работающий в этой сфере, должен понимать суть концепции маркетинга, основанного на ценности.

Обращаюсь к читателям, не имеющим технического образования: не паникуйте, когда увидите формулы! Показатель № 10 кажется сложным, однако на самом деле он прост и понятен (если, конечно, вы изучили главу 5).

Для понимания сути показателя № 10 следует прежде всего уяснить, что СLТV представляет собой чистую приведенную стоимость клиента. Мы дали определение этого показателя в главе 5. Чтобы в этом убедиться, запишем показатель № 10 в следующем виде:

Сравнив эту формулу с определением NРV, мы увидим, что расходы в момент времени 0 представляют собой расходы по привлечению клиента (АС). В каждом периоде 1, 2, 3…, n мы имеем маржу за вычетом расходов – прибыль от клиента за данный период. После этого мы производим дисконтирование по формуле (1 + r), поскольку прибыль в будущем стоит меньше.

Разница между СLТV и NРV заключается лишь в р – вероятности того, что клиент останется с компанией (доле удержания). Она рассчитывается как 1 минус вероятность ухода клиента:

Где с – коэффициент оттока, то есть основной показатель № 4. Иными словами, вероятность того, что клиент останется с вами в течение года, всего лишь 1 минус вероятность его ухода (коэффициент оттока). Мы можем переписать формулу СLТV в виде:

Формула кажется сложной, но суть ее такова: мы берем прибыль за каждый период (маржа минус расходы) и дисконтируем с учетом стоимости денег в будущем. Показатель 1 – с – вероятность того, что клиент останется с нами в течение года, или 1 минус вероятность оттока. В точке 0 стоимость привлечения клиента (АС) не входит в число стандартных функций в Ехсеl, однако в табл. 6.1 представлен шаблон, позволяющий рассчитать этот основной показатель для отдельного клиента.

_{Табл. 6.1. Пожизненная ценность клиента – шаблон в формате Ехсеl для одного клиента}

_{Цифры могут меняться в зависимости от ваших условий. Шаблон можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Возникает вопрос: «Какой временной интервал лучше использовать для расчета СLТV?». Мне доводилось видеть, как рассчитывался СLТV для 85 лет – биологической продолжительности жизни клиента. Конечно, такой диапазон нереалистичен. Лучше ограничиться 3–5 годами. Причина (как и в случае с возвратом на маркетинговые инвестиции) в том, что будущее крайне сложно предсказать. Ценность клиента может и не ограничиваться 3–5 годами, но лучше сосредоточиться на более коротком периоде для принятия решения – тогда ваш анализ будет более реалистичным.

Шаблон в табл. 6.1 основан на допущении о том, что величина расходов на привлечение и обслуживание клиентов, а также величина поступающей от них прибыли известны. Иногда эти данные получить сложно, особенно для крупного предприятия. Необходимо определить все точки контакта клиента с компанией: колл-центры, сайт, службу сервиса, маркетинговые коммуникации и т. д. – и узнать, что мы продаем клиенту, чему равна маржа каждого продукта и т. д.

СLТV достаточно легко рассчитать в Ехсеl, но получить данные сложно; крупным компаниям иногда приходится организовывать корпоративное хранилище данных и высокопроизводительную инфраструктуру.

Ниже я расскажу, как использовать СLТV для стратегии и управления маркетингом.

Новая стратегия: маркетинг, основанный на ценности.

Маркетинг, основанный на ценности, позволяет компаниям значительно улучшить свою деятельность. Компании, которым удается сформировать маркетинговое отличие от конкурентов, должны сосредоточиться на ценности потребителя во всех видах своей деятельности. В табл. 6.2 приведен пример стратегии в области директ-мейла, основанной на ценности. Ценность каждого отдельно взятого клиента рассчитывается с помощью СLТV, и только потом начинается рассылка.

Основные параметры в табл. 6.2 – СLТV и доля отклика. Если для клиента характерны низкое или среднее значения показателя СLТV и низкое или среднее значения доли отклика, он исключается из программы рассылки. RОМI для таких клиентов будет низким или даже отрицательным (вследствие низкого коэффициента отклика), поэтому тратить на них деньги нет смысла. Клиентам с высоким уровнем СLТV и низкой долей отклика также не направляются письма. В данном случае расходы по рассылке неоправданны. Лучше сосредоточиться на клиентах со средним или высоким уровнем СLТV и средней или высокой долей отклика.

Обратите внимание, что клиенты с максимальным значением СLТV и высокой долей ожидаемого отклика получают письмо со вторым по цене предложением. Клиенты с высоким СLТV и средней долей отклика получают предложение с максимальной ценой. Клиенты со средним СLТV и высокой долей отклика получают третье по величине цены предложение. Клиенты с низким СLТV и высокой долей отклика либо не получают предложения (поскольку, скорее всего, обратятся в компанию сами), либо получают самое дешевое для компании предложение. При такой стратегии директ-мейла можно сократить маркетинговые расходы вдвое за счет сосредоточенности менее чем на 50 % потенциальных клиентов. Однако результаты оказываются намного лучше, поскольку мы ориентируемся на прибыльность.

_{Табл. 6.2. Маркетинговая стратегия директ-мейла, основанная на ценности}

На рис. 6.1 указаны все клиенты, пользующиеся услугами беспроводного доступа, с указанием их СLТV. Здесь проявляется принцип 80/20[33] – в данном случае 18 % клиентов обеспечивают 55 % ценности. Такие клиенты с высокой ценностью важны для компании. Расходы на их привлечение велики, а их уход оказывает ощутимое влияние на доходы и прибыльность бизнеса.

_{Рис. 6.1. График пожизненной ценности клиентов, пользующихся беспроводными услугами}

^{Источник: Меrсеr Маnаgеmеnt Соnsulting}

Какие характеристики соответствуют клиентам с высокой ценностью? Чтобы ответить на этот важный вопрос, необходимо провести фокус-группы и анализ. В банковском секторе клиент с высокой ценностью пользуется целым рядом услуг: депозиты на значительные суммы, и кредитные карты, и кредиты на покупку автомобиля, и даже ипотека. Стратегия управления отношениями с этими клиентами такова: во-первых, убедиться, что они от вас не уйдут; во-вторых, продавать более дорогие товары и дополнительные продукты и услуги. В банковском деле можно расширить предложение за счет пенсионных вкладов и услуг по инвестированию.

В отрасли беспроводных технологий клиент с высокой ценностью может заключить с одной компанией сразу несколько контрактов – на покупку нескольких мобильных телефонов, семейный тариф, персональный тарифный план и, может быть, даже контракт на обслуживание стационарной домашней телефонной линии. Некоторые компании могут предложить даже услуги высокоскоростного интернета и телевидения. А если клиент заинтересовался телевидением, то у компании появляется возможность продать ему услуги трансляции в высоком разрешении и премиальный пакет телевизионных каналов, а также сдать в аренду устройство для записи и воспроизведения цифрового контента.

Продажа пакета клиентам с высокой ценностью имеет целый ряд преимуществ. Если они решат уйти к конкуренту, то цена перехода может быть для него слишком высокой. Однако старайтесь избегать ситуации, когда клиент «привязывается» к вам не по доброй воле. Плохой сервис может привести к резкому снижению удовлетворенности потребителей. И как только на рынке появится конкурент, придумавший способ привлечь ваших клиентов с минимальными затратами для последних, клиенты тут же уйдут к нему. В удержании клиентов с высокой ценностью особую роль играет служба поддержки и обслуживания.

Следующий элемент стратегии маркетинга, основанного на ценности, – сосредоточенность на клиентах, которым достаточно продать одну дополнительную услугу, чтобы их ценность стала высокой. В центре рис. 6.1 показана большая группа клиентов. Те из них, кто находится ближе всего к 18 % клиентов с высокой ценностью, особенно важны для компании. Задача в том, чтобы предложить им более дорогую услугу или дополнительные продукты, тем самым повысив их ценность.

В крайнем правом углу рис. 6.1 показаны 5,2 % клиентов с отрицательной рентабельностью. Они так же важны, как и клиенты с высокой ценностью, поскольку негативно влияют на компанию. Вот несколько примеров.

Компания Веst Вuу проанализировала прибыльность своих магазинов и обнаружила, что некоторые клиенты покупали товар, чаще всего на распродаже, а затем возвращали с требованием возмещения полной цены. Потом эти же клиенты приходили в магазин еще раз и покупали тот же товар, но уже «распакованный», с 20 %-ной скидкой. У них был отрицательный СLТV. Такие случаи легко упустить из виду, если не проводить анализ ценности каждого потребителя. Так что же делать с такими клиентами? Как от них избавиться?

В Веst Вuу поняли, что проблема связана не с клиентами, а с процессами. Иными словами, в компании была принята политика, гарантировавшая 100 %-ный возврат денег без лишних вопросов. Потом возвращенные товары продавались со скидкой. Компания поняла, что для предотвращения неудобного для нее поведения клиентов нужно изменить политику. В результате Веst Вuу ввела 15 %-ную комиссию, взимавшуюся с клиентов в случае, если упаковка возвращаемого товара была повреждена. Более того, она анализировала отдельные точки в регионах, где проблема встречалась слишком часто, и продавала товары с открытой упаковкой в других магазинах или сотрудникам самой компании.

Клиенты с отрицательным СLТV есть в каждом бизнесе. Так, большинство авиакомпаний продает со значительной скидкой билеты клиентам, в семье которых кто-то недавно умер («тариф, связанный с утратой»). Компания Соntinеntаl Аirlinеs в процессе анализа ценности клиентов выяснила, что один из них смог «за счет» одного умершего родственника совершить 44 перелета по льготному тарифу в течение года. Разработчик ПО Intuit обнаружил, что одна небольшая компания-клиент, имевшая единую для всего офиса лицензию на программный продукт Quiскbоокs, совершила в течение одного года около 800 звонков в службу поддержки.

Главное – выявить процесс, приводящий к возникновению отрицательного СLТV, и изменить его. Например, в банках стоимость каждой операции с участием кассира обходится примерно в 6 долларов, а через банкомат – менее 25 центов. Банк может изменить систему комиссионных так, чтобы клиенты с низким СLТV платили повышенный тариф за операции с участием кассира, но при этом могли бесплатно пользоваться банкоматами или сайтом.

В отрасли беспроводных технологий негативная прибыльность возникает в трех случаях. Первый и самый очевидный – неоплата счетов. Для клиентов-неплательщиков может быть введена дополнительная санкция за просрочку оплаты, а после определенного периода может быть полностью прекращен доступ к услуге. Поставщики беспроводных технологий часто предлагают бесплатное оборудование (например, мобильные телефоны), поэтому второй источник негативного СLТV связан с досрочным расторжением контракта. Компания может ввести тариф за досрочное расторжение контракта со стороны клиента. Однако самая коварная проблема связана со звонками в службу поддержки. Расходы складываются из зарплаты оператора, накладных расходов и стоимости звонка. Последняя может варьировать от 2,5 до 7,5 доллара, в зависимости от того, где находится роуминг-оператор. Проблема усугубляется тем, что каждый оператор может ответить в течение дня на ограниченное количество звонков – именно поэтому каждый из них обходится так дорого. Некоторые клиенты с низким СLТV могут делать невообразимое количество звонков в колл-центр, возможно, чтобы разобраться в функциях своих телефонных аппаратов или оспорить сумму выставленного счета. В совокупности затраты на такие звонки могут привести к убыткам. Что же делать?

Как только вы вычислили таких клиентов, нужно переместить их в группу с более низкими затратами на обслуживание. Например, пусть они дольше ждут ответа оператора, а в процессе ожидания слышат записанное сообщение с призывом воспользоваться сайтом для решения своей проблемы. Клиенты с высоким СLТV должны получать максимально быстрый доступ к колл-центру. Это предложение может показаться слишком дорогостоящим и требующим значительных инвестиций в инфраструктуру. Но лидерам рынка действительно удается принимать решения в режиме реального времени на основании СLТV. Пример недорогой альтернативы можно найти в работе авиакомпаний. Клиенты с высокой ценностью получают персональный номер телефона, и в случае обращения в колл-центр на их звонок отвечают моментально.

В сущности, новая маркетинговая стратегия состоит в том, чтобы прежде всего понять, как структурирована клиентская база с точки зрения пожизненной ценности. Скорее всего, можно выделить три крупных сегмента: высокая, средняя и отрицательная ценность. Клиентов с отрицательной ценностью нужно перевести на услуги с меньшими расходами для компании и агрессивно управлять их расходами. Клиентов с высокой ценностью нужно удерживать, стараться продать им более дорогие услуги и дополнительные продукты. А клиентов со средней ценностью нужно постараться перевести в приоритетную группу за счет дополнительных маркетинговых усилий. Управление на основе ценности не ограничивается традиционным маркетингом. В наиболее результативных компаниях оно охватывает все организационные процессы. Вот еще несколько практических примеров, иллюстрирующих этот подход.

Sаinsburу’s.

Sаinsburу’s – одна из крупнейших британских торговых сетей. В ее магазинах еженедельно производится 10 миллионов транзакций, покупается 200 миллионов единиц продукции, а ассортимент составляет около 75 тысяч артикулов. Sаinsburу’s создала специальное хранилище данных для анализа покупок, что позволило ей выделить 10 групп покупателей по величине расходов и выбранным продуктам питания.

В результате Sаinsburу’s смогла выявить два основных сегмента потребителей: «ориентированные на качество» и «менее обеспеченные». Последний сегмент был заинтересован прежде всего в основных продуктах питания по разумным ценам. Однако ключевым сегментом была первая группа, которую в Sаinsburу’s назвали «гурманами» (fооdiеs). Они серьезно относятся к еде, и 21 % таких клиентов тратят на нее до 24 % своих средств. Данный сегмент был для компании очень прибыльным, так как его представители покупали продукты с большей маржой.

В самой идее того, что у магазина есть две основные группы клиентов, нет ничего удивительного. Интересно, однако, что на основании проведенного анализа Sаinsburу’s смогла выяснить, где живут ее клиенты. Оказалось, например, что 70 % «гурманов» – из Большого Лондона, и лишь 6 % – из Уэст-Мидлендс. Я сам уроженец Уэст-Мидлендс и могу подтвердить: тамошние жители предпочитают безвкусную английскую еду. Я хорошо помню, как моя бабушка гордо говорила про свою стряпню: «Будет готово, когда почернеет!».

На основании полученных данных Sаinsburу’s переоборудовала свои магазины и сделала их более удобными для покупателей. В магазинах для «гурманов» появилось больше деликатесов и натуральных продуктов. Магазины с «основными продуктами питания» тоже усовершенствовали: теперь в них были представлены в основном те продукты, которые в первую очередь приобретает вторая группа. В результате анализа выяснилось, что из 75 тысяч артикулов 30 тысяч приносили компании менее 1 % доходов.

Кто-то мог бы просто исключить эти 30 тысяч артикулов из ассортимента. Однако лучше в данном случае проанализировать, какие единицы действительно важны для покупателей. Для этого проводится анализ потребительской корзины (так называемый кластерный анализ). Суть его в том, чтобы понять, какие еще продукты кладут в свои тележки покупатели. Например, если житель Чикаго любит добавлять в мартини оливку, а в магазине оливок нет, то он вообще откажется от покупок в нем (магазин не сможет продать ему спиртное, имеющее высокую маржу).

Результаты оказались впечатляющими. Общий доход увеличился на 12 %, однако прибыль выросла еще больше, поскольку основной фокус внимания сместился на предложение правильных продуктов «гурманам», клиентам с наибольшей ценностью. Более того, 14 тысяч товарных позиций было вычеркнуто из ассортимента, а высвободившиеся 12 миллионов фунтов стерлингов бюджета отдела закупок было направлено на приобретение популярных товаров.

3М.

Подход к продажам и маркетингу, основанный на ценности, не ограничивается областью В2С. В середине 90-х годов прошлого века компания 3М[34] столкнулась с серьезной проблемой: она никак не могла получить выгодные ценовые условия с крупными партнерами (в частности, с Wаl-Маrt). Ее обороты превышают 25 миллиардов долларов, на нее работает свыше 79 тысяч сотрудников, а широкой публике она известна прежде всего клейкими листочками для заметок Роst-It и клейкой лентой Sсоtсh Таре. Однако компания производит тысячи других продуктов, в том числе хирургические перчатки, маски, изоленту и автомобильные комплектующие.

До 1995 года 3М ориентировалась на продукт. Она могла легко сказать, какие из ее торговых партнеров продавали больше всего Sсоtсh Таре или Роst-It, однако не понимала, кто из конечных пользователей покупает ее продукты. В результате компания не могла рассчитать ценность и прибыльность того или иного канала, а значит, не могла и обсуждать выгодные для нее цены для оптовых контрактов.

Задача была решена путем перехода к ориентации на рынок и централизации данных. 3М выстроила единое глобальное централизованное хранилище данных, заменив им 30 децентрализованных систем. Изначально преимущества были связаны со снижением издержек за счет сокращения числа баз данных. Однако реальное преимущество возникло, как только все сотрудники компании начали понимать, в чем состоит ценность (с точки зрения прибыли) каждого клиента.

В частности, 3М смогла создать график прибыльности для своих торговых партнеров (аналогичный тому, что представлен на рис. 6.1). Этот анализ позволил компании сосредоточить усилия отделов продажи и маркетинга на каналах с высокой ценностью, а также управлять издержками для партнеров с отрицательной рентабельностью. Задокументированная величина RОМI для этого проекта составила 56 %.

Соntinеntаl Аirlinеs.

Пример Соntinеntаl Аirlinеs показывает одновременно и блестящее освоение методов маркетинга, основанного на ценности, и качество управленческих решений. Как я уже упоминал, в середине 90-х Соntinеntаl считалась последней по всем мыслимым показателям в отрасли. А в 2005 году она стала первой и получила награду Gаrtnеr[35] в области бизнес-аналитики как лучшая компания (не только в своей отрасли). Такой скачок – прекрасный пример грамотного использования маркетинга, основанного на ценности и данных.

В середине 90-х процессы и системы Соntinеntаl находились в катастрофическом состоянии. Компания не знала, кого считать лучшими клиентами, ее данные были неполными и неточными. Она не могла оперативно реагировать на изменения в отрасли или на рынке и не могла сформировать отличия от предложений конкурентов. У нее не было возможности рассчитывать ценность, а кроме того, она использовала 45 отдельных баз данных с информацией о пользователях (в том числе внешнее хранилище одного из своих подрядчиков). Маркетерам было крайне сложно определить ценность клиентов.

Соntinеntаl начала с малого: с фокус-групп с различными сегментами клиентов. Примерно 80 % клиентов Соntinеntаl путешествуют реже трех раз в год, и для них определяющим фактором служит цена. Проводя фокус-группы для этих клиентов, маркетинговая команда Соntinеntаl узнала, чего они хотят: чистых самолетов, безопасного полета и надежности, причем по низкой цене. Понятно, что чистота, безопасность и надежность – «гигиенические» факторы, то есть то, чего клиенты ждут от продуктов и услуг «по умолчанию». Однако, кроме того, сотрудники Соntinеntаl постоянно слышали, что «элитарные» клиенты с высокой ценностью хотят, чтобы сотрудники компании улыбались, обращались к ним по имени и относились немного иначе, чем к основной массе клиентов. Они хотели чувствовать себя особенными, важными, входить в самолет первыми по синей ковровой дорожке. Все это элементы хорошего сервиса для клиентов и важный фактор во взаимодействии клиента с компанией.

У меня маленькие дети, и каждый полет на самолете кажется им приключением. Однако для большинства взрослых куда важнее прибыть в пункт назначения, и фокус-группы наглядно показали, как сильно клиенты хотят, чтобы полет прошел как по маслу. При этом они понимают, что так бывает не всегда. Иногда рейсы задерживаются и отменяются, порой пассажиры не успевают на пересадку или даже теряют багаж. В случае возникновения проблем очень важен сервис, направленный на исправление ситуации. Именно это побудило компанию в качестве эксперимента рассылать письма с извинениями в течение 12 часов после возникновения проблемы для изменения восприятия службы, решающей проблемы.

Потом Соntinеntаl начала определять текущую прибыльность работы с клиентами – это первый элемент для расчета СLТV, позволяющий понять, сколько денег компания зарабатывает на каждом клиенте и каждом полете. Оказалось, например, что традиционное ранжирование клиентов по ценности, основанной на милях налета, было неточным показателем. Когда компания стала учитывать тип билетов (первый класс, эконом-класс или покупка билета за полную цену в последний момент) и расходы на обслуживание каждого клиента, рейтинг значительно изменился – многие «серебряные» клиенты стали «платиновыми» и наоборот. Также в результате анализа быстро выяснилось, сколько у компании убыточных клиентов.

Например, пассажиры могут получать компенсацию в случае задержки или отмены рейса и потери багажа. На рис. 6.2а, показан пример компенсационных выплат для 100 пассажиров: пассажиры с низкой ценностью отмечены светлыми точками, а с высокой – темными. Один пассажир умудрился получить компенсацию в размере 800 долларов, хотя заплатил за билет всего 300! Клиенты с низкой ценностью получают в среднем более значительную компенсацию. Почему? Они отлично понимают, как можно обмануть систему, поэтому постоянно жалуются в расчете на компенсации. Клиенты с высокой ценностью реже жалуются или ожидают компенсации, зато с большей вероятностью готовы уйти к конкурентам.

_{Рис. 6.2. Пример компенсации для 100 клиентов авиакомпании Соntinеntаl Аirlinеs с высокой ценностью (темные точки) и низкой ценностью (светлые точки):}

_{а – до введения управления на основе ценности; б – после введения}

_а)

_б)

^{Источник: Соntinеntаl Аirlinеs}

На рис. 6.2б, показан размер компенсации для 100 пассажиров после введения процедур, связанных с управлением ценностью. Теперь в компании размер компенсации зависит от ценности клиента и важности проблемы. Раньше ее средний размер в Соntinеntаl составлял 300 долларов (среднее арифметическое для всех случаев), теперь же всего 195 долларов – это позволяет компании экономить много средств. Клиенты с высокой ценностью (темные точки со знаком «+» на рис. 6.2б) теперь получают куда больше, чем клиенты с низкой ценностью (светлые точки со знаком «—»). В результате у клиентов с более высокой СLТV наблюдается более высокий уровень СSАТ, что приводит к ощутимому снижению оттока.

Майк Горман из Соntinеntаl сказал мне: «Лучшие из наших клиентов не склонны жаловаться. Самое опасное – когда они три раза подряд сталкиваются с негативным опытом общения с нами. Тогда они приходят к выводу, что мы неспособны обеспечить “чистоту, безопасность и надежность”, и уходят к конкурентам. Поэтому нам нужно принимать меры заранее – мы подключаем маркетинг и улучшаем сервис».

Сохранение баланса между прибыльностью покупателя в долгосрочной и краткосрочной перспективе.

Теперь нам нужно понять, каким образом можно сбалансировать краткосрочную и долгосрочную прибыльность клиента. Почему это важно? Сосредоточенность исключительно на долгосрочной прибыльности – не лучшая стратегия для публичных акционерных компаний, которым необходимо зарабатывать деньги в каждом квартале. Например, одна крупная энергетическая компания систематически «увольняла» всех клиентов с низкой или отрицательной ценностью, в результате чего разрушила свою клиентскую базу и лишила себя возможности получения дохода в будущем.

На рис. 6.3 показаны данные по краткосрочной и долгосрочной прибыльности Королевского банка Канады. Цифры изменены из соображений конфиденциальности, однако общие тенденции сохранены. Есть три основных сегмента клиентов: основные, перспективные, особо ценные. Для каждого из них были определены процентили на короткий период (годовая прибыльность – рис. 6.3а) и в долгосрочной перспективе (СLТV за 5 лет, рис. 6.3б).

_{Рис. 6.3. Три сегмента клиентов (основные, перспективные и особо ценные):}

_{а – пожизненная ценность клиента; б – текущая прибыльность. Данные намеренно изменены из соображений конфиденциальности, но общая тенденция сохранена}

_а)

_б)

^{Источник: Кэти Бэрроуз, Королевский банк Канады, и Марк Джеффри, Аgilе Insights LLС}

Годовая прибыльность – показатель № 6, рассчитанный на один год, а долгосрочная прибыльность рассчитывается для периода пять лет с помощью шаблона в табл. 6.1.

Суть процентилей на рис. 6.3 состоит в том, чтобы расположить клиентов в каждом сегменте в порядке возрастания ценности. Например, 100 клиентов в каждом сегменте были проранжированы в Ехсеl от высокой к низкой прибыльности, после чего на основании данных был построен график. Если число клиентов превышает 100, то наносить на график данные по каждому из них будет неудобно, поэтому можно создавать группы по 10–100 клиентов. Если у вас 10 тысяч клиентов, имеет смысл провести ранжирование и рассчитать общую сумму по каждым 100 клиентам так, чтобы всего на графике у вас получилось 100 точек. Для очень больших клиентских баз вы не сможете использовать Ехсеl; вам подойдет программное обеспечение SАS или его эквивалент.

Сегментация клиентов на «основных», «перспективных» и «особо ценных» в Королевском банке Канады основана преимущественно на возрасте. Иными словами, к ключевой группе относятся сравнительно молодые клиенты, в возрасте от 18 до 29 лет, начинающие взрослую жизнь и зачастую имеющие немного денег. Клиенты из группы «перспективных» – обычно люди среднего возраста (от 30 до 49 лет), а «особо ценные» – люди старшего возраста (от 50 и старше), часто пенсионеры. Обратите внимание, что почти 50 % клиентов на рис. 6.3 имеют негативную прибыльность – как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе! Интересно отметить, что клиенты, приносящие компании убытки, наиболее лояльны. Почему? Они отдают меньше, чем получают взамен.

Что же делать: избавляться от таких клиентов? Первый вариант – уменьшить отрицательную рентабельность с помощью высокой комиссии за услуги. Однако избавление от клиентов с помощью тарифов или других аналогичных инструментов может привлечь внимание СМИ, что приведет к негативному восприятию со стороны других клиентов (и снизит общий уровень осведомленности о бренде и СSАТ). Например, в Великобритании были приняты законы, предотвращающие назначение слишком высоких комиссий за банковское обслуживание, чтобы не допустить дискриминации менее обеспеченных слоев населения. Более того, если компания откажется от сегмента с негативной прибыльностью, то в будущем у нее не останется клиентов для обеспечения роста.

Рис. 6.4 – матрица 2  2, помогающая продумать оптимальную стратегию обеспечения баланса между краткосрочной и долгосрочной прибыльностью. Клиенты с низкой текущей и будущей ценностью показаны в левом нижнем углу. Этот сегмент можно считать убыточным на данный момент, но способным к росту. В отношении таких клиентов нужно жестко управлять затратами и рисками – побуждать их переходить на менее затратные услуги, например обслуживание через интернет. Следует также обратить внимание на возможности обеспечения более высокой ценности.

Очевидно, что стратегия в отношении клиентов с высокой текущей прибыльностью и высокой прибыльностью в будущем (в основном «особо ценный» сегмент) состоит в их удержании и маркетинге более дорогих услуг и дополнительных продуктов для повышения их ценности. Интересно проанализировать клиентов с высокой текущей и низкой будущей прибыльностью. Как? Представьте себе клиента, пользующегося единственным банковским продуктом, например высокоприбыльным (для банка) автокредитом. Поскольку ничто другое его пока не интересует, его прибыльность в будущем окажется низкой. Стратегия для этой группы состоит в поддержании отношений и поиске возможностей для перевода этих клиентов на более высокий уровень. Верхняя левая группа на рис. 6.4 характеризуется высокой ценностью в будущем и низкой прибыльностью в настоящее время. В отношении этой группы мы должны активно управлять затратами и «растить клиентов», учитывая связанные с ними риски.

_{Рис. 6.4. Стратегическая матрица – сопоставление СLТV и текущей прибыльности}

Королевский банк Канады определил ключевой сегмент, у которого есть все шансы перейти на более высокий уровень. Относящиеся к нему клиенты обычно молоды и переживают важные события, меняющие жизнь: свадьба, окончание колледжа, покупка автомобиля или первого дома. Они сопровождаются «первым опытом» использования финансовых продуктов. Например, покупка дома требует оформления ипотеки; покупка автомобиля – автокредита, а первые инвестиции – открытия инвестиционного счета.

Королевский банк Канады начал сотрудничать с сайтами, посвященными недвижимости и подготовке к свадьбе (такими как wеddingbеlls.са). На сайте эта группа клиентов могла с помощью специального инструмента рассчитать бюджет для свадьбы или покупки дома. Результаты были впечатляющими. Понимание потребностей клиентов из этой группы и применение целостного подхода привело к значительному приросту оборотов (в некоторых случаях до 200 %) с отличными возможностями для продаж дополнительных продуктов после выявления имеющихся потребностей. В частности, 30 % новых ипотечных контрактов и 21 % новых кредитных договоров были заключены с представителями этого сегмента. Кроме того, 36 % таких клиентов перешли в течение двух следующих лет в сегменты с более высокой прибыльностью и пожизненной ценностью.

Рис. 6.5 показывает, каким образом Королевский банк Канады трансформирует свою краткосрочную и долгосрочную стратегию в тактические мероприятия. Это дерево решений представляет собой набор бизнес-правил, работающих следующим образом: при каждом взаимодействии клиента с банком и каждом направленном на него маркетинговом мероприятии осуществляется фоновый анализ. Иными словами, если клиент разговаривает с кассиром в банке, связывается с колл-центром или изучает состояние своего счета в сети, то информационная система анализирует следующие вопросы: «Чему равна краткосрочная прибыльность?»; «В чем заключаются риски для данного клиента?»; «Высока ли вероятность их оттока?»; «Чему равна долгосрочная ценность клиента в следующие 5 лет?». Затем банк совершает определенные действия исходя из ответов.

_{Рис. 6.5. Дерево решений для перевода стратегии Королевского банка Канады, основанной на ценности, в практические решения}

^{Источник: Королевский банк Канады}

В нижней части рис. 6.5 представлен весь спектр тактик в области маркетинга и отношений с клиентами, причем с использованием только тех переменных, которые банк считает важными: прибыль, риски, коэффициент оттока и СLТV. Для каждой группы в нижней части дерева приведены конкретные маркетинговые кампании и заранее заданный спектр взаимодействий. Например, если клиент имеет низкую прибыльность и ценность, а риск его ухода высок, то возможные исходы для него будут находиться на правой стороне дерева решений. Такие клиенты не получают никаких маркетинговых материалов, и компания побуждает их использовать для общения и проведения операций самые низкозатратные каналы.

Клиенты же с высокими показателями прибыльности и СLТV, а также с низкими рисками и небольшим коэффициентом оттока оказываются в левой стороне дерева. Они размещаются во второй ячейке слева: рост до премиум-сегмента. Они получают различные предложения более дорогих продуктов и дополнительных услуг. В эту же группу попадают клиенты с высокой ценностью и высокой возможностью ухода – в этом случае в их отношении применяются лучшие из имеющихся, «премиальные» инструменты удержания. Общающиеся с ними агенты в колл-центре готовы тут же извиниться за возникшую проблему и предложить моментальную компенсацию.

Будет ли это дерево таким же для вашей компании? Нет, но это и не главное. Важнее превратить стратегию, основанную на ценности, в набор практических шагов – дерево решений помогает определить конкретные тактические шаги, учитывающие ключевые показатели ценности для каждого клиента. При создании дерева оказалось, что изначальная сегментация, принятая банком, недостаточно эффективна. На рис. 6.5 приведены три новых, основанных на ценности сегмента: премиум, стандарт и база. Они различаются с точки зрения сервиса и маркетинговых действий, с учетом специфических рисков, прибыльности, коэффициента оттока и СLТV. На мой взгляд, рис. 6.5 – самый важный в этой книге: он наглядно показывает, как реализовать маркетинговую стратегию, основанную на ценности.

Управление жизненным циклом клиента.

Управление жизненным циклом клиента – использование маркетинга в течение всего срока жизни клиента, чтобы его завоевать, расширить взаимодействие с ним и удержать его. СLТV позволяет добавить новое и важное измерение в процесс управления жизненным циклом. В идеале цель в том, чтобы привлечь клиентов с высокой или средней, но никак не отрицательной прибыльностью. Следующая цель – развитие отношений с ними посредством продажи дополнительных или более дорогих продуктов. Но ни одна компания не хочет, чтобы ее покинули клиенты с наибольшей ценностью, поэтому задача удержания остается самой важной. В главе 8 я приведу пример маркетинга удержания клиентов в компании ЕаrthLinк. Пока что сосредоточусь на росте клиентов с самой высокой ценностью – как правило, это самая простая задача.

Саrnivаl Соrроrаtiоn – крупнейший в мире оператор круизных рейсов с оборотом 14,6 миллиарда долларов. Компания управляет более чем 85 судами, способными перевозить около 170 тысяч пассажиров. Саrnivаl работает в Северной Америке под несколькими брендами: Рrinсеss Сruisе Linе, Ноllаnd Аmеriса, Sеаbоurn (люксовый бренд), а также под флагманским брендом Саrnivаl Сruisе Linеs. Для создания стратегии маркетинга, основанного на данных, Саrnivаl воспользовалась методикой, приведенной в главе 1 (см. рис. 1.7).

Маркетинговая команда Саrnivаl сначала выяснила, как вычислить ценность той или иной группы клиентов, а затем определила, какие типы поведения клиентов нужно изменить. Она поняла, что для нее особенно важны не отдельные люди, а домохозяйства и что без хороших данных о них Саrnivаl не сможет понять истинной ценности своих клиентов. Иными словами, кто-то из членов семьи может заинтересоваться круизом и забронировать билеты, однако чаще всего услугами Саrnivаl пользуются пары или целые семьи. Поэтому имеет смысл определять ценность не отдельного человека, а домохозяйства. Таким образом, основной задачей Саrnivаl на первом этапе стала качественная сегментация данных о домохозяйствах.

Домохозяйства важны и для других отраслей В2С. Розница часто получает данные о них с помощью анализа операций по кредитным картам или приобретает информацию у третьих лиц. Однако семьям свойственно переезжать с места на место, их ценность растет и меняется, поэтому информацию нужно постоянно обновлять. Компания использует более 20 бизнес-правил, позволяющих обновить данные о домохозяйствах, и ежеквартально отправляет свою базу внешнему подрядчику, который сверяет ее с почтовыми адресами по всей территории США и определяет, не переехал ли кто-то из клиентов в другой город.

Имея данные о домохозяйствах, Саrnivаl сегментировала клиентов на основании ценности и потенциальной прибыльности в будущем. В круизном бизнесе текущая прибыльность пассажира формируется из двух элементов: стоимости тура и суммы, потраченной на борту во время круиза. Саrnivаl произвела сегментацию на основе ценности более 10 миллионов гостей за несколько лет. Для 10 миллионов клиентов невозможно провести подобный анализ в программе Ехсеl 2007 (хотя, возможно, Ехсеl 2010 подойдет для этой цели). Саrnivаl использовала инструмент SАS Еntеrрrisе Мinеr. В нем есть специальная функция под названием Рrос Univаriаtе, позволяющая находить «точки перехода» в наборе данных с множеством переменных – этот подход схож с поиском аналогичных точек в результатах студенческих экзаменов (чтобы определить, какую оценку нужно поставить). Функция помогает выявить такие точки в данных о ценности домохозяйств.

На основании анализа Саrnivаl смогла произвести детальную сегментацию на основе ценности, которая позволила распределить клиентов на группы в соответствии с их ценностью (высокой, средней и низкой). Например, компания обнаружила, что более 50 % ее клиентов приносили менее 50 % дохода – это были клиенты с низкой ценностью. Анализ показывает, что важно выявить не только лучших клиентов, но и худших (и не тратить на них свои маркетинговые бюджеты).

По мере распределения по сегментам на основании ценности команда Саrnivаl определила показатели, позволяющие предугадать поведение клиентов. Тогда было принято считать, что маркетинговые усилия должны быть направлены на то, чтобы «побудить людей к плаванию на кораблях». Однако анализ показал, что основная проблема была связана с резервированием круиза за несколько месяцев до отплытия. Иными словами, маркетерам было необходимо изменить фокус внимания и подумать над тем, «как побудить людей бронировать рейсы». Команда Саrnivаl изучила каждый элемент цикла продаж и задалась вопросом: «На что может повлиять маркетинг?». Также она стремилась упростить результаты своих исследований и создать на их основе рекомендации, понятные руководству и определяющие конкретные шаги.

Для каждого ценностного сегмента команда рассмотрела множество различных параметров и задала вопросы типа: «Путешествуете ли вы с детьми?»; «Бронируете ли вы билеты в апреле?»; «Сколько дней обычно составляет ваше путешествие?» и «Какую сумму вы обычно тратите на билеты и прочие расходы во время круиза?». Ответы представителей разных сегментов позволили компании создать более четко сфокусированные маркетинговые предложения. Например, лишь небольшой процент клиентов с высокой ценностью путешествует с детьми. Соответственно, велики шансы на то, что многих из них заинтересует предложение жить в зонах «только для взрослых».

Маркетинговая команда Саrnivаl определила, что ключевой элемент успеха – момент резервирования круиза. Изучив данные о бронировании в прошлом, Саrnivаl способна точно предсказать, когда именно на рынке появятся клиенты с высокой ценностью, желающие забронировать билеты. За два месяца до планируемой даты резервирования компания отправляет им специальное предложение, позволяющее сэкономить на бронировании сейчас. Если клиент не принимает предложение и не резервирует круиз в этот срок, то еще через два месяца он получает еще более дорогостоящее маркетинговое предложение. Результаты программы впечатляли: объемы повторного бронирования выросли более чем на 10 % за два года. Не менее важно и то, что Саrnivаl значительно снизила величину своих маркетинговых расходов, поскольку не отправляла предложения клиентам с низкой ценностью.

Саrnivаl начала с создания крупной базы данных, позволявшей предсказать ценность каждого домохозяйства, а затем сегментировала их на основании ценности. Компания решила, на что именно в поведении клиентов она хотела бы повлиять (резервирование круизов), и определила четкие цели своих маркетинговых мероприятий. Пример Саrnivаl наглядно показывает, что даже с ростом объемов баз данных подход к работе усложнять не стоит. Компания начала с больших групп домохозяйств, имевших высокую, среднюю и низкую ценность. Сегментация показала, кто должен получать больше маркетинговых предложений, и Саrnivаl в ходе ряда экспериментов выяснила, какие маркетинговые предложения наиболее привлекательны для каждого сегмента.

Развитие отношений с существующими клиентами – естественный первый шаг для внедрения маркетинга, основанного на ценностях, если вы можете собрать достаточно данных. Маркетинг, направленный на привлечение клиентов, имеет множество форм, однако, по сути, включает три стадии цикла покупок (осведомленность, оценка и пробное использование), а его результативность измеряется с помощью таких показателей, как осведомленность о бренде, тест-драйв и доходы от продаж. Процесс привлечения клиентов может потребовать покупки списков адресов потенциальных потребителей для последующего целевого маркетинга. На этапе тест-драйва данные о потребителях могут собираться с помощью программы «конфигурации автомобиля» или регистрации для загрузки бесплатной 10-дневной версии. Эти пользователи могут стать объектами маркетинговой деятельности. При привлечении клиентов с учетом их ценности может потребоваться дополнительная информация для отбора лидов по качественным характеристикам. Не исключено, что придется купить списки потенциальных клиентов у третьих лиц.

Вы можете купить списки клиентов у сторонних подрядчиков, а затем провести их сегментацию, приобретя дополнительные данные об их ценности. Лишь немногим компаниям удалось собрать детальную информацию о покупках, сделанных всеми людьми и домохозяйствами в США. В2В-компания может купить полные досье потенциальных клиентов, но это слишком дорого для маркетинга товаров массового производства. Однако можно купить отдельные фрагменты такого досье (заплатив по нескольку центов за одну запись), а затем произвести таргетирование на основании данных о ценности клиентов и уровне их восприимчивости к тем или иным предложениям. Я предлагаю проводить последовательные эксперименты в определенных географических областях, на различных демографических группах или в разных сегментах, чтобы оценить результативность кампаний по привлечению клиентов, – покупка данных для директ-мейла, рассылок по электронной почте и телемаркетинга может быть довольно затратной.

Выводы.

• Показатель № 10 – СLТV – основной показатель расчета будущей ценности клиента.

• Новая маркетинговая стратегия состоит в активном управлении СLТV для всех клиентов – вы должны удерживать клиентов с высоким СLТV и предлагать им дополнительные услуги или более дорогие продукты. Стоит обращать внимание и на клиентов со средним уровнем СLТV: вы можете предлагать им другие сопутствующие и дорогие продукты, позволяющие им перейти в группу с высокой ценностью. Для клиентов с отрицательным СLТV вы должны максимально снизить издержки на обслуживание.

• В2В-компании могут начать работу в этом направлении, рассчитав спектр СLТV среди своих торговых партнеров.

• Вряд ли уместно говорить об отрицательной рентабельности клиентов. Скорее, нерентабельны некоторые бизнес-процессы или системы обслуживания. Необходимо выяснить, что отнимает прибыль у компании, и внести нужные корректировки.

• Долгосрочная стратегия на основании СLТV обеспечивает лишь часть нужного результата – также нужно помнить об управлении краткосрочной прибыльностью с учетом ценности.

• Жизненный цикл клиента включает привлечение, рост и удержание. Для каждого элемента стоит использовать подход, основанный на ценности, и различные методы сбора данных для целевого маркетинга.

Глава 7. От кликов к ценности: показатели для интернет-маркетинга. № 11 – цена за клик, № 12 – конверсия по транзакциям, № 13 – возврат на инвестиции в рекламу, № 14 – доля отказов и № 15 – личные рекомендации.

Во время написания этой книги я столкнулся с серьезной проблемой. Интернет-маркетинг в наши дни напоминает Дикий Запад – это новый рубеж для маркетинга, и правила поведения пока не ясны. На Диком Западе в 1800-е годы царили беззаконие, бандиты, законы аd hос и борьба за выживание. То же происходит и в интернет-маркетинге: постоянно появляются инновации, а правила переписываются заново. В 2007 году Gооglе купила DоublеСliск за 3,1 миллиарда долларов, последовав примеру Мiсrоsоft, которая приобрела аQuаntivе за 6 миллиардов.

В главе 1 я рассказывал о маркетинговом разделении по принципу использования/неиспользования маркетинга, основанного на данных. Оно актуально и для интернет-маркетинга. Небольшая группа маркетеров успешно использует этот подход уже несколько лет, а многие другие пытаются его внедрить. Тем, кто делает в этом направлении первые шаги, интернет-маркетинг действительно напоминает Дикий Запад. В этой главе я расскажу, с чего начать и как получить измеряемую ценность. А опытные специалисты по интернет-маркетингу найдут здесь несколько идей, которые помогут им усовершенствовать свою работу в этой сфере.

Я предлагаю прежде всего сосредоточиться на главном элементе бюджета онлайнового маркетинга: поисковом маркетинге[36]. Проведенное в ноябре 2008 года еМаrкеtеr исследование показало, что на это тратится 45 % всех расходов на онлайн-маркетинг, а к 2010 году эта доля (по некоторым расчетам) должна была вырасти до 49 %[37]. Сначала я расскажу о некоторых показателях, связанных с SЕМ. Каждый из них может быть рассчитан в Мiсrоsоft Ехсеl{37}. Для этих показателей существуют аббревиатуры – СРС, ТСR и RОА (основные показатели 11–13), которые, возможно, непросто запомнить. Но представьте себе, что вы выжимаете лайм в коктейль «Маргарита». Результат заметен сразу! Так и в маркетинге. Тем, кто пока не занимается оптимизацией SЕМ, я расскажу о рабочих методиках, позволяющих значительно повысить эффективность программ поискового маркетинга.

Кроме того, я покажу вам, как стремительно эволюционирует интернет-маркетинг. Чуть ниже я приведу примеры моделирования атрибуции[38], влияния целевых показов в социальных медиа и расскажу, каким образом можно отслеживать и измерять роль личных рекомендаций («сарафанного радио») в интернете. Мастерское управление этими пятью показателями «новой эры» поможет вам стать блестящим специалистом в области интернет-маркетинга, ценным для организации.

СРС или СРМ: показатель оптимизации № 11 – СРС как инновация компании Gооglе.

В 2002 году, во время полета из Вашингтона в Чикаго, я оказался рядом со старшим партнером консалтинговой компании из «большой пятерки». Gооglе в то время выступила с очередной инновацией, привлекшей внимание СМИ. В какой-то момент мой собеседник воскликнул: «Я не понимаю, в чем дело. В поиске нет ничего сложного, почему же все так носятся с этим Gооglе?». В его словах была определенная логика. Поиск – не ядерная физика. В чем же заключалась инновация Gооglе?

По сути, все довольно просто: вы создаете программы-«роботы», путешествующие по сети и создающие таблицы всех существующих в сети сайтов и ключевых слов на их страницах. Затем вы можете осуществить поиск по этой таблице и найти в ней конкретные страницы с соответствующими ключевыми словами. Самое сложное – упорядочить страницы с ключевыми словами, которые вам нужны. Иными словами, вы можете вести поиск по всем сайтам в мире, но как отсортировать их в порядке убывания – от наиболее к наименее важному?

На заре интернета, примерно в 1995 году, поисковые машины считали количество ключевых слов – и чем чаще они попадались на странице, тем выше было ее место в результатах поиска. Поэтому разработчики зачастую просто вводили ключевые слова по нескольку раз на каждой странице, чтобы повлиять на алгоритм поиска. Чтобы этому противостоять, Yаhоо! нанимала на работу сотрудников, которые вручную просматривали сайты, изучали их содержание и давали оценку.

В 1996 году Ларри Пейдж и Сергей Брин пришли к мысли, которая изменила мир. Они решили ранжировать страницы в зависимости от количества ссылок на них{38}. Иными словами, человек, ставящий ссылку на внешнюю страницу, по сути, «голосует» за ее важность, поэтому поиск по методу Gооglе – своего рода демократия в действии. Пейдж и Брин создали компанию Gооglе 4 сентября 1998 года, и на тот момент ее патент защищал лучший в мире поисковый алгоритм. Удивительно, что Gооglе меньше 20 лет. Мой 6-летний сын, возвращаясь из детского сада домой, каждый день ищет в Gооglе разные игры, о которых ему рассказали друзья на прогулке.

Бизнес-модель маркетинга в интернете до 1997 года основывалась на модели СРМ. Иными словами, модель доходов, связанных с рекламой, была основана на затратах в расчете на показ. В 1997 году компания Оvеrturе{39} впервые в мире разместила поисковую рекламу на странице с результатами естественного поиска, и рекламный тариф был основан на цене за клик (СРС). В наши дни это основной показатель оценки работы SЕМ.

Переход с СРС на СРМ – тонкий сдвиг в стратегии интернет-маркетинга. В модели СРМ важнее всего человек, осуществляющий поиск, а рекламодатели платят за то, чтобы он увидел их рекламу. В модели СРС основная роль отводится компании, которую ищут, а рекламодатели платят за клики, имеющие шанс привести к покупке. Исследование Меdiа Соntасts показало, что в 46 % случаев люди ищут в сети нужные им продукты или услуги, чтобы их купить, и рекламодатели готовы платить высокую цену за каждый клик потенциального покупателя. Таким образом, SЕМ сосредоточен на цене за клик.

Однако в случае Оvеrturе в 1997 году выигрывала самая высокая ставка за ключевое слово. Благодаря этому маркетеры всегда могли легко обеспечить себе 1-е место в списках за счет максимальной ставки. Проведенная Gооglе в 1998 году инновация была связана не просто с поисковым алгоритмом – компания изменила правила игры, начав использовать несколько переменных при определении ставки для ключевого слова, то есть оптимизировала доходы от СРС (подробности см. в следующем разделе).

На момент написания этой книги, в 2009 году, поисковые войны в интернете еще не закончились и невозможно было сказать, что кто-то из участников одержал уверенную победу[39]. В апреле 2009 года доля Gооglе в общем объеме поисковых запросов составляла 64 %, у Yаhоо! было 20 %, а у Мiсrоsоft – 8 %. Мiсrоsоft попыталась в 2008 году купить Yаhоо! однако после неудачных переговоров занялась самостоятельными разработками и в июне 2009 года запустила сервис Вing. В августе 2009 года Yаhоо! и Мiсrоsоft объявили о партнерстве, в результате которого Мiсrоsоft получила доступ ко всему бизнесу Yаhоо! связанному с поиском, и (опять же, на момент написания этой книги) распределение на рынке поиска составило 64 % на 28 % (Gооglе и Мiсrоsоft соответственно). Очевидно, что у Gооglе есть явные конкурентные преимущества.

СРС для Gооglе стоит довольно дорого (от 1 до 5 долларов), и вы можете потратить несколько сотен, тысяч или даже сотню тысяч долларов в день, в зависимости от количества нужных вам слов и масштабности географического охвата (местный, вся страна или весь мир). Как же убедиться в том, что вы получаете максимальную отдачу на каждый доллар, вложенный в SЕМ? Для этого нужны еще несколько показателей, и два основных из них – конверсия по транзакциями (ТСR) и возврат на инвестиции в рекламу (RОА).

Оптимизация контекстной рекламы: показатели № 12 – ТСR и № 13 – RОА.

Поиск в интернете бывает двух видов: естественный и оплаченный (контекстная реклама). Естественная выдача в Gооglе основана на количестве ссылок на страницу с других сайтов. Результаты оплаченного поиска – ссылки, спонсируемые рекламодателями и расположенные сверху и по бокам страницы с результатами.

На рис. 7.1 представлена «тепловая карта». Точками на ней отмечены места, куда нажимают пользователи, осуществляющие поиск. Обратите внимание, что взгляд большинства пользователей обращен чаще всего в левый верхний угол экрана (чем больше нажатий, тем темнее соответствующий участок). Именно здесь расположены два результата оплаченного поиска и первая пятерка результатов естественного. Линии на «тепловой карте» – середина первой страницы и следующие страницы результатов. Интересно, что очень немногие люди переходят по ссылкам ниже середины первой страницы или на следующие страницы. Таким образом, SЕМ предполагает оптимизацию контекстной рекламы с точки зрения эффективности и релевантности, а оптимизация сайта – хорошее место в результатах естественного поиска.

_{Рис. 7.1. Тепловая карта для поискового запроса Gооglе}

^{Источник: Еnquirо Еуе Тrаскing Rероrt, www.еnquirо.соm}

Ваш рейтинг при естественном поиске может быть повышен путем улучшения сайта, стимулирования ссылок и размещения нужных тегов в стратегически важных участках, посещаемых поисковыми роботами{40}. Однако я бы хотел прежде всего сосредоточиться на результатах контекстной рекламы: именно на это направление тратится значительная часть маркетингового бюджета.

Вопрос о том, как люди осуществляют поиск, весьма интересен. Например, кто-то решил провести отпуск там, где предлагается дегустация вин. Поначалу поиск не будет связан с конкретным брендом. Скорее всего, в поисковой строке будут слова «вино» и «отпуск». В результате на экране появятся ссылки на туры в долину Напа или Тоскану (Италия). Затем пользователь сосредоточится на определенном географическом регионе, например на долине Напа. Результаты одного поиска обусловливают новые запросы, и в итоге потребитель начнет искать конкретные бренды – например зайдет на сайты Ехреdiа, Тrаvеlосitу или Оrbitz в поисках билета на самолет или гостиничного номера в Напа. Этот пример наглядно показывает, насколько важно (с точки зрения успешной стратегии SЕМ) покупать и ключевые слова общего плана (для начала поиска), и «брендированные» (для поиска на последних этапах).

Для того чтобы эффективно управлять поисковым маркетингом, необходимо пояснить некоторые термины (например, «стратегия ставок» и «типы соответствия»). Стратегия ставок связана с местом, которое вы хотите занять на странице с результатами запроса. Суть типов соответствия в том, что потребитель может вводить слова в определенном порядке (точное соответствие) или в произвольном (широкое соответствие), а также определенные фразы (фразовое соответствие) или слова, которые нужно исключить («минус-слова»).

Например, такие ключевые слова, как VОIР или Vоnаgе[40], могут иметь широкое или точное соответствие и быть введены в определенном порядке.

Запрос «звонки в Турцию (Тurкеу) через VоIР» представляет собой фразовое соответствие. Однако при этом вы должны исключить запросы, связанные с поиском бурбона Wild Тurкеу, то есть указать этот бренд как минус-слово. Стоит отметить, что чем точнее определен тип соответствия, тем более конкретным будет содержание целевой страницы. Например, при широком соответствии на запросы типа «звонки в Турцию через VоIР» или «звонки в Мексику через VоIР» поисковик может вывести одну и ту же страницу, однако в случае более точного соответствия или совпадения фразы посетитель должен направляться на разные целевые страницы.

Еще одним полезным показателем оценки интернет-маркетинга может считаться кликабельность (СТR): доля клиентов, нажимающих на ссылку; рассчитывается путем деления количества кликов на количество показов.

Основная идея SЕМ-маркетинга – в покупке ключевых слов на аукционе с учетом мест размещения и типов соответствия. Все участники делают свои ставки для конкретных слов (таких как «отпуск», «Долина Напа», «вино» и т. д.) и места показа. Gооglе оценивает оплаченные результаты поиска с помощью довольно сложной формулы, включающей сумму ставки, СТR, вероятность перехода потребителей по ссылке, долю отказов (основной показатель № 14, см. ниже) и др. Например, вы можете сделать ставку в размере 4 долларов на ключевые слова «отпуск» и «вино», с широким типом соответствия и с расположением на позициях от 1-й до 4-й. С учетом ставок других участников и алгоритма ранжирования результатов оплаченного поиска, используемого Gооglе, вы можете получить цену клика в размере 2,5 доллара и 2-е место в списке результатов.

Ранжирование в Gооglе зависит от СТR, поэтому, если ваша оплаченная ссылка имеет устойчиво высокий СТR, вы можете получить лучшее положение на странице с меньшим СРС. Иными словами, Gооglе отдает предпочтение большим объемам и высокой вероятности клика – это максимизирует доходы (доходы Gооglе = СРС количество кликов). Компания также предпочитает иметь дело с крупными брендами с историей хорошего СТR. Иными словами, новые игроки, не имеющие истории СТR, должны разработать стратегию оптимизации SЕМ для надлежащего управления расходами и повышения результативности работы.

С точки зрения оптимизации SЕМ основным можно считать показатель № 12 – конверсию по транзакциями (ТСR).

Имея данные о СТR и ТСR, мы можем рассчитать величину коэффициента отклика, но теперь уже для SЕМ:

Иными словами, коэффициент отклика – произведение доли клиентов (%), перешедших по ссылке, на долю тех, кто в итоге также совершил покупку (аналогично произведению вероятности покупки на долю клиентов, принявших предложение после показа рекламного объявления).

Дополнительный показатель, помогающий определить эффективность SЕМ в интернет-торговле, – чистая прибыль:

Это уже знакомый нам показатель прибыли (основной показатель № 6). Он не включает в себя стоимость проданных товаров (но включает расходы на интернет-маркетинг) и показывает общий вклад каждого сайта в маркетинговую кампанию. Чистая прибыль может быть рассчитана для каждого клика (как доходы на клик минус СРС) либо как интегрированный показатель для всех кликов.

Для того чтобы картина была полной, необходим эквивалент RОI для SЕМ: возврат на инвестиции в рекламу (RОА).

RОА измеряет эффективность создания чистой прибыли от всех направлений рекламных инвестиций (в случае когда конечным шагом становится покупка продукта или услуги).

Самое главное в SЕМ – возможность получить массу данных от поисковиков. Они могут быть сведены воедино с помощью программного обеспечения DоublеСliск, аQuаntivе или их эквивалента, но для начала вы можете объединить их в сводных таблицах Мiсrоsоft Ехсеl{41}.

В табл. 7.1 представлен шаблон для расчета вышеупомянутых показателей на основе типичных данных о SЕМ-кампании. В первых нескольких колонках части Б указаны названия поисковика, кампании, ключевые слова и т. д. В следующих колонках приведены аукционная цена и текущая цена за клик, а в последних колонках – производные показатели, обсужденные выше.

С учетом этих показателей можно провести три мероприятия по оптимизации SЕМ:

1. Оптимизировать выбор поисковой системы. Определить, какие из поисковиков (Gооglе, Yаhоо!) или специализированных сайтов типа Кауак, посвященного теме путешествий, обеспечивают наилучшие результаты.

2. Оптимизировать стратегию кампании: проанализировать кампании для каждого поисковика и определить, какие изменения обеспечат максимальную ценность.

3. Рассчитать степень влияния кампании на ключевые показатели деятельности, например чистую прибыль и RОА. Эти данные становятся основой для последующего тестирования.

_{Табл. 7.1. Шаблон для расчетов показателей SЕМ:}

_{А – 5 примеров ключевых слов с величиной ставки и данными по СРС; Б – связанные с этими данными показатели. Данные по СРС изменены из соображений конфиденциальности, но могут считаться репрезентативными. Шаблон и файл данных в формате Ехсеl (7000 записей) можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Для того чтобы приступить к первому этапу, необходимо распределить ваши бюджеты в зависимости от доли рынка поисковика: примерно 60 % – Gооglе, 20 % – Yаhоо! и т. д. Затем нужно разработать первый вариант кампании, купить ключевые слова и собрать данные. На рис. 7.2 представлена матрица оптимизации SЕМ для этих поисковиков на основании данных о кликабельности. Взяты два параметра – средняя величина СРС и конверсия по транзакциям (СТR  ТСR). Основная задача в том, чтобы сопоставить между собой показатели среднего СРС для конкретной поисковой машины (Gооglе в стране, Gооglе в мире, Yаhоо! в стране и т. д.) и связанный с ними коэффициент отклика. Поисковики с невысокой средней ценой за клик и высоким коэффициентом отклика хорошо выполняют свою функцию (внизу справа на рис. 7.2). Необходимо увеличить маркетинговые расходы на работу с ними. Поисковые системы с высокой СРС и низким коэффициентом отклика неэффективны, поэтому не стоит вкладывать в них средства.

_{Рис. 7.2. Методика оптимизации стратегии для разных поисковых систем на основе цены клика и коэффициента отклика}

Верхний правый квадрант на рис. 7.2 соответствует высокому коэффициенту отклика и высокой цене за клик. Кампании на этих поисковиках эффективны, однако обходятся слишком дорого. Здесь нужно найти ключевые слова с высоким значением RОА и понять, какие из них работают. Например, вы можете искать конкретные ключевые слова и делать на них ставку, рассчитывая оказаться на 4-м или 5-м месте, но оказываетесь на 1-м или 2-м, поскольку на них не ставил никто, кроме вас. Даже высокая ставка по одному ключевому слову обычно обходится дешевле, чем цена размещения на одной или нескольких позициях; поэтому вы можете сэкономить деньги и использовать одни и те же ключевые слова для всех поисковых систем.

Кампании в нижнем левом квадранте на рис. 7.2 имеют низкий коэффициент отклика, однако цена за клик низка, поэтому не стоит упускать их из внимания. Основная задача на втором этапе состоит в том, чтобы оптимизировать отдельные кампании для конкретного поисковика. Рис. 7.3 показывает, как это можно сделать с помощью изучения конкретных кампаний по показателям СТR и ТСR.

Верхний правый квадрант на рис. 7.3 обозначает кампании на конкретном поисковике, имеющие высокие значения СТR и ТСR. Они достаточно эффективны и не требуют изменений. У верхнего левого квадранта высокий ТСR, но низкий СТR – иными словами, если клиентам удается добраться до нужной страницы, они чаще всего осуществляют покупку. Проблема в том, что они не добираются до этой страницы. В этом случае нужно внести изменения в контекстную рекламу. Кампания в правом нижнем квадранте на рис. 7.3 характеризуется высоким показателем СТR, но низким ТСR – то есть посетители переходят по ссылке, но ничего не покупают. В данном случае необходимо улучшение текстов на сайте.

Наконец, левый нижний квадрант на рис. 7.3 характеризуется низкими значениями СТR и ТСR. Здесь нужно менять текст и выбирать другие поисковики. От низкоприбыльных кампаний лучше отказаться.

Лучший способ оптимизировать SЕМ – быстро протестировать несколько вариантов и получить необходимые данные. Решение будет зависеть от величин ключевых показателей СРС, СТR и ТСR: улучшение текста контекстной рекламы повышает СТR, а улучшение целевой страницы – ТСR. Кроме того, работа в этих направлениях позволяет снизить величину СРС, так как алгоритм Gооglе для расчета цены за клик отдает предпочтение вариантам с высоким СТR и низкой долей отказов.

_{Рис. 7.3. Методика оптимизации конкретной кампании, использующей контекстную рекламу, на основе анализа ТСR и СТR}

Самый важный шаг описанной выше методики (этап 3) заключается в расчете влияния ключевых показателей. Определив чистую прибыль и RОА, вы можете выявить ценность каждого осуществленного клика. Эти данные помогут вам сделать выводы о том, сколько вы готовы предложить за те или иные ключевые слова в будущем. Отчасти показатель СРС для Gооglе высок из-за того, что маркетеры не рассчитывают ценность кликов, а поднимают ставки на ключевые слова и в итоге платят за них больше, чем стоило бы.

RОА также помогает ответить на вопрос: «А что если я инвестирую еще больше денег Y в поисковик или кампанию Х?». Прогнозируемое влияние – всего лишь сумма новых инвестиций, умноженная на величину среднего измеренного RОА для поисковой системы или конкретной кампании. Иными словами, размер чистой прибыли при новых условиях = RОА Y (при том же значении СРС). В табл. 7.2 приведен шаблон расчета RОА для рекламной кампании в Gооglе при условии снижения СРС на 10 % и повышения коэффициента отклика на 10 %. В примере, приведенном в табл. 7.2, RОА повышается на 110 %.

_{Табл. 7.2. Шаблон для оценки влияния на RОА снижения СРС и повышения коэффициента отклика для типичной рекламной кампании в Gооglе}

_{Шаблоны можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

В 2007 году маркетерам авиакомпании Аir Frаnсе{42} понадобилось получать более высокий результат от вложений в поисковый маркетинг, повысить эффективность и увеличить доходы от онлайн-бронирования. Агентство Меdiа Соntасts работало с Аir Frаnсе над оптимизацией маркетинговой стратегии в поисковых машинах по методике, описанной в этом разделе. Результаты оказались впечатляющими: величина СРС снизилась на 19 %, а СТR вырос на 112 %. Иными словами, Аir Frаnсе смогла значительно повысить общую эффективность кампании, не увеличивая при этом расходы в расчете на одно бронирование.

Я рассказал о методике оптимизации SЕМ – по сути, мерах по стимулированию продаж. Слабость этого подхода в том, что в процессе поиска товара последний клик получает 100 % атрибуции, связанной с покупкой. На практике же в процессе поиска происходит множество кликов. Эти действия не рассматриваются в рамках подхода к оптимизации SЕМ. Чуть ниже я расскажу о моделировании атрибуции, использующем соокiе для отслеживания пути клиента в процессе поиска, а пока рассмотрю основной показатель качества вашего сайта – долю отказов.

Насколько хорош ваш сайт? Показатель № 14 – доля отказов.

Помимо ТСR, определение которому я дал в предыдущем разделе, существует еще несколько показателей, помогающих оценить ваш сайт. К ним относят время, проведенное на сайте, и количество просмотренных страниц. Однако зачастую смысл этих показателей неочевиден. Они могут свидетельствовать о степени вовлеченности клиентов. Если ваш сайт должен помочь потребителям в поиске продукта или услуги и максимально быстрой их покупке, то время, проведенное на нем, может быть не лучшим показателем: вы хотите, чтобы посетители, наоборот, находили нужную информацию как можно быстрее. Кроме того, если сайт представляет собой блог, то весь его контент представлен на одной странице, так что вам не поможет и количество просмотренных страниц. Поэтому я предпочитаю другой показатель – долю отказов{43}.

Я использую временной отрезок в пять секунд, но здесь нет никаких жестких правил: если вы считаете, что для вашего сайта более уместны 10 секунд, то нет проблем. Доля отказов для сайта – коэффициент оттока, то есть основной показатель № 3. Лично мне он очень нравится, ведь в комбинации с другими показателями он помогает увидеть общую картину того, что работает, а что – нет.

Например, в табл. 7.3А сравниваются различные типы рекламных средств: контекстная реклама, печатная реклама, рассылки по электронной почте, директ-мейл и показ рекламы на корпоративном сайте. Все они призваны направить потенциальных клиентов на определенный сайт, разработанный специально для конкретной кампании. Если бы вы рассматривали только показатель СТR, то пришли бы к заключению, что наиболее эффективен директ-мейл, а на втором месте – рассылка по электронной почте. Однако стоит нам добавить дополнительный показатель (долю отказов), и мы увидим, что у директ-мейла самая высокая доля отказов – 64,3 %. Корпоративный сайт имеет наименьшую долю отказов (43,9 %). Это дает основания считать, что он обеспечивает релевантный трафик. Высоки показатели и у электронных рассылок – доля отказов составляет 44,1 %.

Затем вы можете выяснить, почему у директ-мейла так высока доля отказов по сравнению с рассылками по электронной почте. Возможно, дело в таргетировании списка рассылки. Можно создать несколько различных сайтов для разных демографических групп и разных маркетинговых предложений и тем самым снизить долю отказов. Сделать страницы с разными адресами для различных маркетинговых каналов и измерить долю отказов для каждой из них несложно. Поняв, кто именно решает уйти с вашего сайта, вы можете существенно повлиять на принятие предложения остальными посетителями.

В табл. 7.3Б приведен детальный пример отслеживания в течение некоторого времени трафика целевой страницы и сегментации по поисковым запросам Gооglе для конкретной маркетинговой кампании, отражающий качество трафика и долю отказов. Средняя величина доли отказов и процент посетителей, пришедших благодаря контекстной рекламе, служат исходными данными для оценки. С их помощью вы можете оценить, насколько улучшается со временем поисковый маркетинг по сравнению с другими направлениями маркетинга. В частности, согласно данным табл. 7.3Б контекстная реклама на Gооglе привлекает большую часть посетителей, доля отказов ниже средней величины, а кроме того, со временем снижается, – все это говорит о позитивной тенденции.

_{Табл. 7.3. Шаблоны для расчета доли отказов:}

_{А – доля отказов для рассылки по электронной почте, контекстной рекламы, печатной рекламы и рекламы на корпоративном сайте; Б – пример распределения доли отказов по времени для контекстной рекламы во всех поисковых системах и для рекламы в Gооglе}

^{Источник: Кошик А. Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов. М.: Диалектика, 2008.}

Подводя итог, можно сказать, что вы можете сегментировать трафик из множества источников и наблюдать за эффективностью сайта в привлечении нужных посетителей или отсеве ненужных. Проведение измерений дает возможность получать средние исходные показатели, с которыми можно сопоставлять текущие результаты, то есть понимать, улучшается или ухудшается ситуация в результате изменений на сайте (и в какой мере).

Показатели среднего количества просмотренных страниц и времени, проведенного на сайте, не особенно важны, если вы не зарабатываете на контенте. Например, для интернет-торговли большое количество просмотров страницы и время, проведенное на сайте, свидетельствуют о том, что потребитель не может найти подходящий продукт или услугу. Стандартные общие показатели имеют куда меньшую ценность, чем показатели, соответствующие конкретной кампании, основанные на типе маркетинговой деятельности, потребительском сегменте и т. д. Поэтому имеет смысл заранее продумать стратегию своего сайта, сформулировать цели кампании, а затем выявить набор ключевых показателей, определяющих степень вашей близости к успеху.

Например, стратегической целью может считаться определенное количество регистраций на то или иное мероприятие, а также возникающее в результате этого определенное количество контактов с проверенными номерами телефонов и адресами электронной почты. Создав для события микросайт, вы сможете легко определить все три ключевых показателя его результативности: долю отказов, количество регистраций и количество контактов. Эти показатели, сегментированные по различным маркетинговым каналам, покажут уровень достижения цели, а наблюдение за ними позволит улучшить ситуацию разными способами.

Возможно, вы стремитесь привлечь потенциальных клиентов на сайт, с тем чтобы помочь сравнить различные преимущества продукта, его функциональность и характеристики с другими продуктами или услугами, которые вы продаете. В данном случае речь идет об этапе потребительского цикла – «маркетинге оценки» (см. рис. 3.2). Наблюдение за количеством просмотров определенных страниц с информацией о продукте поможет вам понять, какие элементы сайта работают, а какие – нет. Если вы сопоставите информацию о просмотрах страниц с данными о доле отказов и количестве загрузок материалов с сайта (например, определенных экспертных заключений), сегментированных по различным маркетинговым каналам, то сможете получить полную картину происходящего и понять, эффективен ваш маркетинг или нет.

Здесь, как и в других случаях, прежде всего нужно определить стратегию для своей маркетинговой кампании, а затем разобраться с целями бизнеса. Проще всего измерить все показатели, связанные с сайтом: отслеживание доли отказов в сочетании со специфическими показателями для кампании поможет оценивать происходящее в режиме реального времени. В следующей главе приведен подробный пример того, как это делает Мiсrоsоft.

Изменение правил для поискового маркетинга с помощью моделирования атрибуции.

Как я уже говорил выше, основная проблема поискового маркетинга – атрибуция. Иными словами, когда пользователи осуществляют поиск, 100 % веса присваивается только последнему клику, который они делают перед покупкой (или который приводит к определенным желательным действиям). На рис. 7.4 отображены конкретные поисковые слова в рамках SЕМ-кампании, количество генерируемых ими кликов и соответствующий каждому из них доход.

На рис. 7.4 первые три ключевых слова были брендированными (содержали название компании, например «отпуск Ехреdiа» или «выходные Оrbitz»). Они обеспечивают примерно 50 % продаж. Стоит отметить, что распределение ключевых слов на рис. 7.4 имеет «длинный хвост»: есть много разных «небрендированных» поисковых слов, вносящих крайне незначительный вклад в продажи. Здесь снова проявляется принцип 80/20: в данном случае 17 % ключевых слов, три из которых были брендированы, внесли минимум 50 %-ный вклад в продажи. Поэтому кажется, что для оптимизации SЕМ имеет смысл прекратить инвестиции в небрендированные поисковые запросы, не приносящие денег. Однако это ошибочная тактика: предполагается, что основную роль играет именно последний клик. На самом деле нужно выяснить, как потребитель перемещается в поисках вашего продукта и какие небрендированные ключевые слова при этом использует.

_{Табл. 7.4. Реальная история перемещений пользователя, желающего купить «горящий тур»}

^{Источник: Меdiа Соntасts}

В табл. 7.4 указан реальный поток кликов для конкретного пользователя, покупающего туристическую поездку. Обратите внимание, что он использовал в разные дни различные инструменты. Он шесть раз проводил поиск на протяжении трех недель, что в конечном итоге привело к покупке тура на двоих. Данные такого рода можно получать с помощью анализа соокiе для отдельных пользователей. Соокiе – небольшой файл, располагающийся на компьютере пользователя и хранящий данные о его действиях в интернете. Каждый раз, когда пользователь совершает поиск с использованием определенных слов, информация обновляется. Соокiе-файлы активны до 30 дней.

Компания Меdiа Соntасts, подразделение Наvаs[41], умеет анализировать данные соокiе и сопоставлять уникальный ID пользователя и использованные им для поиска ключевые слова. Таким образом ей удается узнать все подробности перемещений клиента (табл. 7.4) на основании других видов его активности в интернете. В табл. 7.4 последний клик (брендированный поиск через Gооglе) в рамках традиционной модели получил бы 100 % атрибуции для тура ценой 1205 долларов. При этом очевидно, что свою роль сыграли и другие пять поисков. Насколько важную? Для ответа на этот вопрос нужно создать модель атрибуции для поискового маркетинга.

_{Табл. 7.4. Реальная история перемещений пользователя, желающего купить «горящий тур»}

^{Источник: Меdiа Соntасts}

Меdiа Соntасts разработала собственную уникальную систему для моделирования атрибуции, получившую название Аrtеmis. Ее идея в том, чтобы проанализировать все ключевые слова, их вес в процентном отношении в поиске, связанном с кампанией, и их вклад в итоговую продажу. Словам, которые встречаются чаще (например, из рис. 7.4), присваивается больший вес; соответственно, можно отследить, какие конкретно слова приносят доход. Например, в табл. 7.5А показана атрибуция кликов для трех различных кампаний, рассчитанная с помощью Аrtеmis. Последние из нажатых ключевых слов получают примерно 50 % атрибуции; это и есть те 20 % кликов, обеспечивающих 80 % успеха (см. выше). Другие «вспомогательные клики» получают определенный вес в зависимости от их роли в обеспечении продаж для каждой кампании.

Что это значит? Основная идея в том, что бюджет на интернет-маркетинг должен пропорционально распределяться по вспомогательным ключевым словам, а не направляться только на последнее брендированное ключевое слово. Анализ потока кликов позволяет точнее определить, какие слова в поиске действительно влияют на конечное действие. В частности, в табл. 7.5Б приведены данные по всем моментам поиска из табл. 7.4 с более тщательной атрибуцией ключевых слов. Их можно объединить по всем поисковым перемещениям, содержащим ключевые слова для определенной кампании, и средней атрибуции, рассчитанной для каждого из них. После этого можно более эффективно распределять свой бюджет на SЕМ: больше средств направлять на те слова, которые приносят доход, с учетом атрибуции.

Например, Меdiа Соntасts провела подобный анализ для крупной туристической компании. Их маркетинговая онлайн-кампания предполагала использование более 500 тысяч ключевых слов, а моделирование атрибуции позволило переместить 50 % бюджетов с последнего клика на наиболее важные из предыдущих этапов поиска. Компания изменила подход и начала тратить больше на покупку небрендированных ключевых слов. Результатом стало 24 %-ное повышение RОА, вызванное более грамотным использованием ключевых слов на первых этапах поиска.

Вопросы поискового маркетинга и моделирования атрибуции могут показаться слишком сложными, но всегда можно начать с простого – у Gооglе, Yаhоо! и Мiсrоsоft есть бесплатная веб-аналитика. Вы сможете легко выделить компоненты вашей маркетинговой кампании и отслеживать поведение клиентов (что им нравится, на какие ссылки они жмут и т. д.) и собирать данные для следующих этапов.

_{Табл. 7.5: А – доля доходов от продаж в результате клика в ходе поиска для трех различных кампаний; Б – реальная история для клиента, ищущего «горящий тур», с учетом взвешенной по доходу атрибуции}

^{Источник: Меdiа Соntасts}

С помощью DоublеСliск или другой аналогичной программы вы можете получить данные о поиске и истории кликов для конкретной маркетинговой кампании, а затем рассчитать важные показатели с помощью шаблона, приведенного в табл. 7.1. Поначалу анализ можно проводить в Ехсеl, например создать матрицу 2  2 (см. рис. 7.2 и 7.3). Эти цифры позволяют произвести первичную оптимизацию, основанную на СРС, СТR и коэффициенте отклика (СТR  ТСR). Оптимизация осуществляется сначала для поисковых машин, так как это гарантирует наилучшую отдачу на клик с определенной ценой, а затем для конкретной кампании в конкретной поисковой системе. И наконец, анализ RОА и чистой прибыли позволяет вам определить размер реальной ценности СРС.

Оптимизировать SЕМ можно и в Ехсеl, однако опытный специалист предпочтет более быстрые программы. Инструменты вроде Оmniturе или Соvаrо могут анализировать крупные массивы данных, создавать карты и автоматически рассчитывать показатели. Они нужны для оптимизации крупных кампаний продолжительностью в несколько дней или случаев, когда вы хотите отслеживать состояние дел и быстро улучшать отдельные элементы.

Ограничения методик, показанных на рис. 7.2 и 7.3, состоит в том, что они присваивают основной вес последним поисковым запросам, ведущим к покупке, – и это верно лишь наполовину, так как последние несколько кликов вносят примерно 50 % вклада в реальную покупку. Чтобы получить однозначно верный ответ, необходимо моделирование атрибуции. Пока его невозможно провести с помощью бесплатных инструментов, и вначале вам понадобится помощь со стороны. Не сомневаюсь, что крупные поисковые системы начнут предлагать подобные услуги в недалеком будущем – более того, некоторые агентства уже их предлагают. Моделирование атрибуции переведет поисковый маркетинг на новый уровень: маркетеры будут покупать данные о конкретных пользователях и нацеливать на них рекламу на основе истории их кликов.

За пределами поискового маркетинга: влияние изобразительной рекламы в интернете.

До сих пор я говорил только о контекстной рекламе – текстовых фрагментах, отображаемых в результатах поиска по ключевым словам. Согласно данным еМаrкеtеr, на нее тратится более 45 % от всего объема инвестиций в онлайн-маркетинг (более 24 миллиардов долларов). А что же можно сказать о других типах рекламы в интернете? Расходы на изобразительную рекламу составляют до 19 % всех маркетинговых расходов на работу в сети (видеореклама и riсh mеdiа (мультимедийная реклама) составляют 2,5 и 8 % соответственно).

Однако СТR подобной рекламы сравнительно низок{44}. Согласно данным DоublеСliск и еМаrкеtеr, кликабельность статичных рекламных изображений в последние годы резко снизилась. По данным на 2006 год, средняя величина показателя составляла лишь 0,2 %, а по данным соmSсоrе за 2008 год, она снизилась до 0,1 %. Согласно исследованиям DоublеСliск, еМаrкеtеr, Еуеblаstеr и IАВ, даже riсh mеdiа не обеспечивает значительно более высоких результатов – по состоянию на 2006 год показатель СТR для нее составлял около 1 %. Из этого можно заключить, что у традиционной изобразительной рекламы в интернете нет будущего; однако на самом деле это совсем не так.

Исследовательская организация соmSсоrе изучила 139 кампаний в сети, использующих изобразительную рекламу, и пришла к интересным выводам. Компания провела ряд контролируемых экспериментов в области влияния на пользователей изобразительной рекламы, а затем сравнила результаты этой группы с контрольной (не подвергшейся воздействию рекламы). Результаты по первой группе выглядели следующим образом:

• Не менее 46 % прироста количества посещений сайта рекламодателя за 4-недельный период.

• Не менее 38 % прироста доли потребителей, производящих поиск с использованием брендированных рекламодателем слов и выражений.

• Средний 27 %-ный прирост онлайн-продаж, связанный с изобразительной рекламой бренда.

• Вероятность покупки в розничном магазине рекламодателя выросла в среднем на 17 %.

Иными словами, изобразительная реклама, несмотря на незначительные показатели кликабельности, может серьезно влиять на потребителей и в онлайн-среде.

В партнерстве с Yаhоо! Меdiа Соntасts расширила свою модель атрибуции и включила в нее изобразительную рекламу. Она использует для отслеживания поведения индивидуальных потребителей соокiе (обычно за последние 30 дней) и изучает три возможных сценария, возникающих после демонстрации изобразительной рекламы: потребитель делает покупку сразу же после нажатия на изображение; потребитель возвращается позже и совершает покупку; потребитель продолжает поиск, затем покупает.

Для сценариев 1 и 2 эффективность изобразительной рекламы может быть оптимизирована с помощью подходов, применяемых в отношении SЕМ. Особенно интересен сценарий 3: Меdiа Соntасts обнаружила, что оптимизация кампании за счет сочетания изобразительной и контекстной рекламы обеспечивает 83 % прироста в доле конверсии при поиске.

Рис. 7.5 показывает, как можно оптимизировать конверсию при поиске (этап 3) по показателям эффективности изобразительной рекламы и нормализованного дохода. Пузыри на графике отображают рекламные площадки, а их размер соответствует доле конверсии. На оси Y отложено количество сделок, сгенерированных поисковиком, а на оси Х – нормализованная величина дохода от той или иной поисковой системы.

Нижний левый квадрант на рис. 7.5 соответствует изобразительной рекламе, которая приводит к низкому количеству сделок и низкому доходу. Кампании на этих сайтах лучше прекратить. В левом верхнем квадранте – реклама, обусловливающая большое количество сделок, которые, однако, приносят мало прибыли, – иными словами, расходы на рекламу могут оказаться выше, чем доход от нее. Финансирование кампаний из этого квадранта стоит частично урезать. «Лакомым куском» можно считать верхний правый квадрант – относящиеся к нему сайты обеспечивают и большое количество сделок, и значительные доходы. Маркетинговые бюджеты должны быть переключены с менее результативных рекламных площадок на более эффективные, то есть в правый верхний квадрант рис. 7.5.

_{Рис. 7.5. Оптимизация интернет-маркетинга, основанная на эффективности изобразительной и поисковой рекламы (от конверсии к доходу)}

^{Источник: Меdiа Соntасts}

Вот что сказал Роб Гриффин, старший вице-президент Меdiа Соntасts и директор американского подразделения компании по вопросам поиска, работы с данными и аналитики:

Изобразительная реклама может быть важным элементом вашего маркетинга в интернете, но для этого необходимо оптимизировать ее размещение в сочетании с другими маркетинговыми мероприятиями. Отдельно стоит рассказать о маркетинге в социальных сетях.

Гипертаргетинг[42] изобразительной рекламы в социальных медиа.

В широком смысле социальные медиа включают весь интернет-контент, создаваемый пользователями. Популярность социальных сетей в последние годы резко выросла. По данным Соmреtе.соm, количество уникальных пользователей Fасеbоок выросло с 30 миллионов в апреле 2008 года до 105 миллионов в апреле 2009 года, а всего за 12 месяцев количество уникальных пользователей Тwittеr увеличилось с 1 миллиона до 20 миллионов (к апрелю 2009 года). Очевидно, что социальные медиа и социальные сети стали главной силой в интернете, однако маркетеры до сих пор не знают, как эффективно использовать этот инструмент.

В 2009 году средний показатель СТR по изобразительной рекламе в социальных сетях был крайне низок (около 0,03 %). Это означало, что подавляющее большинство маркетеров не инвестировало в этот канал и СРС крайне низок (в пределах 5–8 центов) вследствие высокого предложения и низкого спроса на рекламу. Глава направления маркетинга в социальных медиа одной компании из списка Fоrtunе 100 не так давно сказал мне: «В социальных сетях у изобразительной рекламы нет перспектив».

Почему СТR в социальных медиа настолько низок, особенно в сравнении с SЕМ, где значение показателя может превышать 1 %? Когда люди что-то ищут, то в 46 % случаев они хотят купить какой-то продукт; таким образом, можно ожидать высокого значения показателя СТR. Однако в социальные сети они приходят не за покупками, а за общением и обменом информацией. Здесь есть и проблемы, и возможности.

Маркетинг в социальных медиа вплоть до 2009 года был достаточно типичным. Таргетирование основывалось на пользовательском профиле, содержащем личные данные и информацию об основных интересах. Однако истинная сила социальных медиа заключается в том, что пользователи сами рассказывают о себе. Вот что нам удалось вычитать в сообщениях пользователей социальной сети МуSрасе:

• «До смерти хочу поехать в Вегас».

• «Я хочу новый ноутбук».

• «Мне уже пора покупать новый мобильный телефон».

• «Я очень, очень, очень хочу iРоd».

• «Я всегда хотел увидеть Испанию».

• «Страдаю по пицце».

• «Мне нужно покупать учебники!».

• «Уже хочется какой-то новой музыки».

• «Мне нужно найти подарок на день рождения».

• «Как бы мне найти деньги на новую машину?».

А что если бы каждый из этих людей получал рекламные сообщения, основанные на том, что они хотят, чувствуют или думают в каждый конкретный момент времени?

В табл. 7.6А приведены данные эксперимента, проведенного компанией Орinmind[43]. В рамках эксперимента производилась рассылка запросов на добавление в друзья, основанная на сборе данных из отдельных постов на странице в социальной сети МуSрасе. В частности, исследователи искали информацию о поиске работы, намерении совершить поездку, выборе автомобиля и т. д., а затем отправляли через МуSрасе заявку на добавление в друзья, связанную с конкретной темой поиска. Показатель СТR вырос на 439 % с 0,7 % (у контрольной группы) до 3,9 % у тестовой.

Орinmind разработала запатентованный алгоритм сбора данных для гипертаргетинга изобразительной рекламы в социальных сетях. Он анализирует блоги и показывает пользователям изображения, связанные с тем, что те размещают на своих страницах. Учитываются различные параметры, описывающие потребителя. Например, анализ предыдущих сообщений помогает выявить человека, серьезно относящегося к окружающей среде и любящего гольф. Если он размещает сообщение типа «Мне нужна новая машина», вы можете показать ему рекламу Тоуоtа Рrius с гибридным двигателем и обратить его внимание на то, что в багажник этой машины помещается два набора клюшек для гольфа.

Табл. 7.6Б отображает результаты теста для гипертаргетинга изобразительной рекламы в социальных сетях. В некоторых случаях прирост, связанный с гипертаргетингом, составлял сотни процентов, а в среднем – 73 %. Как сказал мне Джеймс Ким, СЕО компании Орinmind, «традиционные маркетинговые подходы не позволяют получить требуемый уровень RОI при работе в социальных сетях. Единственный способ улучшить этот показатель – оптимизировать релевантность сообщений, направляемых пользователям».

Провести маркетинговую кампанию в социальных сетях очень просто. И Fасеbоок, и МуSрасе позволяют любому пользователю создавать и проводить кампании, связанные с конкретным профилем пользователя (для МуSрасе см. аdvеrtisе.mуsрасе.соm, а для Fасеbоок – www.fасеbоок.соm/аdvеrtising). Эти сайты не используют расширенный гипертаргетинг. Для проведения самостоятельных маркетинговых кампаний рекомендую воспользоваться алгоритмом Орinmind (орinmind.соm). Плата за размещение изобразительной рекламы (как и СРС) настолько низка, что за 100 долларов вы можете сделать многое. Относительно недорогая и масштабная площадка дает вам возможность провести ряд тестов и вычислить, какие кампании действительно эффективны.

_{Табл. 7.6: А – тестирование таргетированной рассылки по электронной почте в социальных медиа; Б – данные теста Орinmind для целевой изобразительной рекламы, проведенного с помощью Right Меdiа}

^{_{Источник: орinmind.соm}}

Показатель № 15 – личные рекомендации: маркетинг вовлечения в социальных медиа.

Поскольку нецелевая изобразительная реклама не достигает своей цели, в маркетинге в социальных медиа все чаще используется новый подход: создание «друзей», отвечающих на вопросы пользователей, страниц для продуктов и услуг в Fасеbоок, а также спонсорство блогов по той или иной тематике. Например, компания Nаvistаr, производящая 18-колесные грузовики, финансирует блог Lifе оn Rоаd («Жизнь на дороге»), ориентированный на водителей-дальнобойщиков и позволяющий им делиться своим опытом.

В чем ценность этих видов маркетинговой деятельности в социальных медиа? Ответить на этот вопрос крайне сложно. Есть несколько сервисов, отслеживающих ключевые слова в социальных сетях и способных посчитать количество их появлений в определенный период и в определенных доменах. Они также могут отличать негативные комментарии от позитивных; иными словами, помогают рассчитать долю и соотношение позитивных и негативных откликов (например, при запуске нового продукта). Однако этот средний показатель имеет ограниченную ценность, поскольку отражает уже произошедшие события и долю позитивного или негативного «шума».

Гораздо более эффективен был бы показатель, позволяющий связать деятельность в социальных сетях с будущими доходами от продаж.

В главах 3 и 4 я уже рассказал об основном показателе № 4, СSАТ, измеряемом с помощью вопроса «Готовы ли вы рекомендовать другу?..» Я назвал его «золотым», потому что он позволяет связывать между собой брендинг и маркетинг осведомленности, с одной стороны, и лояльность – с другой. Это ведущий индикатор будущих продаж. Технологии интернета позволяют нам перевести этот показатель на новый уровень: пользователи часто делятся рекомендациями с друзьями и коллегами по электронной почте, в блогах, Тwittеr и т. д.

Я определяю термин «сарафанное радио» для интернет-маркетинга так.

Прямые клики – все клики, ведущие прямо на сайт, а не перенаправляющие, включая ссылки на любые показы: корпоративные сайты, изобразительную и контекстную рекламу, записи в блогах, страницу продукта в Fасеbоок и т. д. Во второй части уравнения оценивается влияние «сарафанного радио», то есть количество кликов, полученных благодаря рекомендациям.

Вот пример вирусной рекламы, связанной с «сарафанным радио». Компания Раlm[44] запустила в декабре 2008 года кампанию с участием персонажа, напоминающего молодого и продвинутого Санта-Клауса, который без ума от Сеntrо. Бюджет кампании (составивший 12 миллионов долларов) был потрачен на создание вирусного видео и других элементов социальных медиа, направленных на посев контента и более широкое вовлечение сообщества. Кампания состояла из двух элементов. Первый из них представлял собой интерфейс для отправки «сообщений Санте», который воспроизводил переписку с Санта-Клаусом – например, отвечал на вопросы о желаемых подарках на Рождество (подобный интерфейс для работы предлагают несколько компаний, см., например, www.сhасhа.соm или www.кgb.соm). Вторым важным элементом была страница Санты в Fасеbоок.

Кампания Раlm Сеntrо иллюстрирует основные шаги в процессе создания и реализации интегрированной маркетинговой кампании в социальных медиа:

• Шаг 1. Повышение вовлеченности онлайн на Fасеbоок и других площадках с помощью отправки текстовых сообщений на адреса, указанные в платной рекламе (телевидение, печатная реклама, реклама онлайн и уличные растяжки).

• Шаг 2. Предоставление пользователям контента для обмена (возможность бесплатной закачки музыки, видео и «живой» контент, например Санта-Клаус, разговаривающий с посетителями сайта в режиме реального времени).

• Шаг 3. Измерение результатов с помощью оценки количества уникальных текстовых сообщений, заявок на добавление в друзья Санты и обмена информацией.

Как сказал мне Робсон Грив, управляющий директор брендингового агентства Сrеаturе, координировавшего кампанию, «чтобы маркетинг в социальных медиа работал, вам, как и прежде, нужна традиционная изобразительная реклама. Она позволяет начать общение, затем предложить пользователям контент, которым имеет смысл поделиться, а затем провести необходимые измерения и понять, сработал ваш план или нет».

Как можно измерить эффективность подобных каналов? Сначала маркетинговая команда Сrеаturе изучила данные о сопоставимых страницах знаменитостей в Fасеbоок и взяла в качестве образца для сравнения страницу известного актера Джорджа Клуни. Традиционная реклама Раlm Сеntrо транслировалась всего в течение недели, однако к моменту завершения кампании у страницы Санты в Fасеbоок имелось свыше 98 тысяч заявок на добавление в друзья (примерно в три раза больше, чем у страницы Клуни). На адрес, указанный в рекламе, было отправлено свыше 400 тысяч уникальных текстовых сообщений. Количество таких сообщений и заявок на добавление в друзья помогает четко измерить степень вовлечения аудитории, а с точки зрения финансов кампания обеспечила 20 % прироста доходов.

_{Рис. 7.6. Пример «сарафанного радио» для кампании Раlm Сеntrо в социальных медиа}

^{Источник: Сrеаturе и Меtеоr Sоlutiоns}

Методы изучения WОМ, связанного с кампанией Sаntа’s Gоnе Сеntrо, отображены на рис. 7.6. Обмен информацией с помощью «сарафанного радио» на Fасеbоок можно отследить с помощью имеющихся на сайте аналитических инструментов, а компания Меtеоr Sоlutiоns[45] разработала систему оценки WОМ на основе дальнейшего распространения ссылок в интернете. На рис. 7.6 показано, как Джейн следует по рекламной ссылке на страницу Сеntrо Sаntа в Fасеbоок, где может изучить специальные предложения и интересный контент. Затем она рассылает ссылку своим друзьям через различные каналы: Fасеbоок, электронные письма, текстовые сообщения или твиты.

Меtеоr Sоlutiоns присваивает каждой ссылке уникальный идентификационный код. Затем друзья Джейн идут по ссылке и возвращаются на Fасеbоок. Кто-то принимает предложение, кто-то пересылает его дальше. Когда друзья Джейн нажимают на ссылку, выложенную ею в Fасеbоок, то уникальный идентификатор отслеживает это действие, а когда они пересылают ссылку, создаются новые идентификаторы, позволяющие четко определить, сколько раз и каким образом использовалась ссылка, размещенная Джейн и каждым из ее друзей.

Вот еще один пример. Индустрия видеоигр США имеет оборот в 3,8 миллиарда долларов, а коллекция игр Rеsidеnt Еvil производства компании Сарсоm[46] считается одной из самых коммерчески успешных в истории (валовой доход от ее продаж составил около 600 миллионов долларов). При запуске в марте 2009 года нового продукта – игры Rеsidеnt Еvil 5 (RЕ5) – Сарсоm активно пользовалась вирусным маркетингом и «сарафанным радио».

На рис. 7.7 приведен скриншот сайта RЕ5 с вирусным видео. Видеоматериалы были сняты на уровне, сопоставимом с голливудским, а концепция сайта заключалась в том, что для получения доступа к эксклюзивному контенту пользователям необходимо поделиться видео с друзьями. После того как первый видеофрагмент посмотрели 100 тысяч человек, открывался доступ к следующему.

_{Рис. 7.7. Целевая страница сайта для запуска новой игры Rеsidеnt Еvil 5 компании Сарсоm}

^{Источник: www.mеtеоrsоlutiоns.соm}

Люди, которым удавалось побудить к просмотру видео не менее пяти других человек, получали доступ к специальному разделу с эксклюзивным контентом. Вирусная модель поощряла рассылку друзьям ссылки на страницу с видео и обеспечивала высокую степень вовлечения: для получения доступа к дополнительному контенту пользователям нужно было найти несколько подсказок, разбросанных по сайту.

В табл. 7.7 приведены данные по кликам из различных источников, проранжированные по доле прямого трафика. Прямой трафик – ссылки, ведущие непосредственно на сайт RЕ5 (а не посредством распространения пользователями). Обратите внимание, что вторая и третья строки – это оплаченные показы рекламы через АdLеgеnd и DоublеСliск. Колонка «Клики по рекомендации» – результат распространения ссылок среди друзей.

_{Табл. 7.7. Данные по кликам, приводящим на сайт RЕ5}

_{Точные цифры были изменены из соображений конфиденциальности, однако общая тенденция сохранена. Шаблон можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

^{Источник: Бен Стрейли, Меtеоr Sоlutiоns; Марк Джеффри, АgilеInsights LLС.}

В некоторых случаях рекомендации оказались значительно более результативными, чем оплаченные рекламные ссылки. Поэтому, если вы добавите в свою кампанию «сарафанное радио», вам придется по-новому ранжировать важность сайтов. Иными словами, оплаченная реклама может иметь меньший рейтинг, чем некоторые сайты, которые по обеспечению прямого трафика ближе к концу списка. Колонка «Прирост за счет рекомендаций» показывает влияние вирусного маркетинга – благодаря ему прирост составил 93 %.

WОМ, показатель № 15, рассчитывается в последней колонке табл. 7.7. Он четко показывает уровень влияния подобного информационного обмена и то, какие именно сайты обеспечивают максимум прямых и опосредованных кликов. В частности, сайты с рейтингом от 19 до 23 по показателю прямых кликов обеспечивают максимум кликов по рекомендации, а фан-сайт на 20-м месте и Хbох 360 Асhiеvеmеnts (21-е место) занимают, соответственно, 2-е и 3-е место по показателю общего трафика.

Я называю «сарафанное радио» средством умножения эффективности социальных медиа. Оно отражает истинную ценность показа или клика по рекомендации в интернете. Таким образом, в социальных сетях количество кликов рассчитывается так:

Например, в табл. 7.7 ценность клика на изображение Хbох 360 Асhiеvеmеnts равна не одному клику, а 21 (с учетом WОМ), а ценность одного клика на еs.уоutubе.соm – 36 обычным кликам. Можно представить ту же самую картину в терминах СРС. Реальные расходы на клик с учетом WОМ составляют:

Поэтому для кампании, побуждающей пользователей рассылать рекомендации друзьям, величина СРС будет меньше, чем в случае оплаты прямых кликов (традиционный СРС). Насколько меньше? Разделите величину СРС на величину WОМ. Разумеется, WОМ-эффект возникает лишь тогда, когда маркетинг направлен на стимулирование обмена информацией и рекомендациями по «сарафанному радио». В противном случае WОМ никак не повлияет на результаты.

Выводы.

• Традиционный поисковый маркетинг (SЕМ) обусловливает почти 50 % расходов на онлайн-маркетинг и представляет собой покупку ключевых слов поиска для конкретной кампании. Основные его показатели: цена за клик (СРС), конверсия по транзакциям (ТСR), возврат на инвестиции в рекламу (RОА). В связке с СТR они позволяют провести оптимизацию SЕМ-кампаний.

• Показатель № 13 – возврат на инвестиции в рекламу (RОА) – обеспечивает количественную оценку каждого клика в рамках SЕМ и позволяет спрогнозировать степень влияния на чистый доход маркетинговых расходов на отдельные поисковые системы и кампании.

• Показатель № 14 – доля отказов – представляет собой основной показатель для оценки качества сайта. В сочетании с другими интернет-показателями он дает вам возможность понять, насколько эффективно контент вашего сайта удерживает внимание посетителей и какие маркетинговые каналы (контекстная реклама, рассылки по электронной почте, рекламные баннеры) лучше использовать.

• СТR изобразительной рекламы крайне низок (0,2 % или менее), однако она серьезно влияет на коэффициент отклика (основной показатель № 5), даже если на эти объявления и не кликают в первую очередь. Моделирование атрибуции позволяет отслеживать поиск ключевых слов и цепочку просмотра изобразительной рекламы для конкретных пользователей.

• Таргетирование изобразительной рекламы для конкретных пользователей, основанное на анализе записей в блогах и социальных медиа, повышает СТR в социальных сетях на 100 и более процентов.

• Основной показатель № 15 – личные рекомендации – позволяет количественно оценить удовлетворенность клиентов в интернете. Он помогает усилить эффективность социальных медиа, так как повышает ценность кликов и показов на величину коэффициента WОМ.

Часть III. Следующий уровень.

Глава 8. Гибкий маркетинг. Использование свежих данных для пятикратного улучшения результатов.

Одна В2В-организация из списка Fоrtunе 100 провела масштабную маркетинговую кампанию с бюджетом 35 миллионов долларов, направленную на изменение восприятия со стороны клиентов. Предполагалось, что в рамках кампании на сайтах, созданных для отдельных стран, будут публиковаться данные третьих лиц и экспертные заключения. Реклама была размещена таким образом, чтобы привлечь посетителей. Однако к моменту начала кампании национальные сайты не были готовы: у фирмы возникли проблемы с получением разрешений на публикацию независимых экспертных заключений третьих лиц на иностранных языках. В результате сайты, расположенные в Японии и Германии, направляли клиентов на англоязычный сайт, расположенный в США, что устраняло влияние маркетинга, связанное с географическими особенностями. Кампания была запущена вовремя, продолжалась девять месяцев, а по завершении объявлена успешной.

Почему она считалась успешной? У фирмы не имелось никаких показателей, по которым ее можно было признать неудачной. Основная цель состояла в изменении восприятия со стороны клиентов на 5 % (по данным ежегодного глобального опроса). Кампания была запущена в январе, а опрос проводился в октябре. Он занял три месяца, а еще два месяца ушло на обработку данных. В связи с новогодними праздниками данные не были доступны до января. Сама кампания продолжалась девять месяцев; иными словами, данные опроса стали доступны лишь через четыре месяца после ее окончания. Они никак не могли повлиять на эффективность кампании, а к моменту появления результатов маркетеры уже работали над другими задачами.

Этот пример наглядно показывает особенности традиционных маркетинговых измерений. Если данные собираются и анализируются после окончания кампании, они по определению не могут повлиять на ее исход. Я расскажу об ином подходе – сборе данных о результативности кампании в процессе ее проведения. Этот подход (который я называю «гибким маркетингом») позволяет изменить программу в случае, если что-то пойдет не так. Я уверен, что он помогает улучшить результативность в пять и более раз. Более того, гибкий маркетинг включает в себя создание индивидуализированных маркетинговых предложений, основанных на аналитике и триггерах[47] событий.

Проигрывайте быстро.

Некоторые компании широко используют гибкий маркетинг. Они корректируют свои маркетинговые действия в режиме реального времени. Например, QVС – сеть магазинов на диване – отслеживает продажи продуктов в момент трансляции своих информационных роликов. Если продажи вдруг начинают расти после тех или иных слов актеров, компания передает ему по беспроводному наушнику инструкцию о том, как использовать фразы, которые сообщают импульс для покупки. Компании, занимающиеся продажей туров через интернет, ежегодно тратят не менее 100 миллионов долларов на рекламу в сети. Они отслеживают ценообразование на ключевые слова в Gооglе и меняют их набор, исходя из оптимальной цены, каждые 15 минут.

Однако я считаю, что для начала (и для достижения первых успехов) не нужны данные в режиме реального времени – нужно то, что я называю «свежими данными». Суть в том, чтобы собирать данные о результатах маркетинговой работы в сроки, меньшие, чем длительность проведения кампании.

Общее правило таково: собирать данные нужно по крайней мере 10 раз во время кампании. Иными словами, если кампания продолжается 10 месяцев, то в конце первого месяца у вас уже должна быть информация, позволяющая оценить ее результаты и предпринять необходимые действия для исправления ситуации. Если кампания неэффективна, то будьте готовы изменить или даже остановить ее. Лучше быстро потерпеть поражение, чем с треском провалиться и сжечь 35 миллионов долларов на кампанию, как на дирижабль «Гинденбург»[48]. Если же вы сразу понимаете, что кампания эффективна и вам сопутствует успех, то нужно усилить позитивный эффект.

Гибкий маркетинг не предполагает использование метода «научного тыка», принятие скоропалительных решений и изменение плана при появлении первых признаков отклонений. Дело совсем не в этом. Как мы увидим чуть позже, гибкий маркетинг – планомерная и структурированная деятельность. Вы должны заранее создать план сбора данных и заблаговременно продумать, что будете с ними делать.

Пример гибкого маркетинга в действии – кампания Мiсrоsоft Sесuritу Guidаnсе. В начале 2000-х годов Мiсrоsоft столкнулась с целым рядом проблем безопасности своих продуктов. Они были вызваны атаками профессиональных хакеров (в частности, вирусами ILОVЕYОU и Вlаstеr, заразившими миллионы компьютеров по всему миру). Еще более опасным оказался вирус SQL Slаmmеr, атаковавший корпоративные базы данных на базе Мiсrоsоft SQL{45}.

В ноябре 2002 года Мiсrоsоft приняла участие в соревновании ОреnНаск, организованном журналом еWеек. В ходе конкурса разработчики, например Мiсrоsоft, Оrасlе и IВМ, представляли свои системы электронной коммерции, а хакеры – участники соревнования – получали призы, если им удавалось каким-то образом заблокировать работу системы. Джонатан Перера, старший директор по маркетинговым коммуникациям подразделения Мiсrоsоft, занимавшегося технологиями обеспечения безопасности, рассказал мне следующее:

Именно эта идея легла в основу маркетинговой кампании, направленной на изменение восприятия со стороны крайне важного сегмента клиентов Мiсrоsоft в сфере В2В: профессионалов в области информационных технологий. В ходе небольших тестов маркетеры Мiсrоsоft выяснили, что если для IТ-специалистов провести бесплатный тренинг об организации защиты продуктов Мiсrоsоft, то восприятие продуктов и степени их безопасности может значительно улучшиться.

Таким образом, цель 17-миллионной кампании Sесuritу Guidаnсе состояла в том, чтобы побудить профессионалов записаться на тренинги Sесuritу Summit. В частности, согласно планам Мiсrоsоft, программа должна была охватить примерно 50 тысяч американских IТ-специалистов в год (то есть подавляющее большинство профессионалов, работающих в крупных и средних компаниях). Кампания была разработана с учетом необходимости измерений, отслеживалась в СМИ и транслировалась через интернет.

В главе 7 я рассказал об оптимизации веб-кампаний по параметрам кликабельности (СТR) и конверсии по транзакциям (ТСR) в применении к поисковому маркетингу (SЕМ) (см. рис. 7.3). Этот подход применим и к описываемому выше примеру, где транзакцией может считаться запись участника на тренинг. Рекламные показы (более 34 миллионов) обеспечили достаточно высокий трафик, и СТR достиг хороших значений – около 1 %. Однако после первой недели кампании на тренинги записалось всего 439 профессионалов. Маркетеры поняли, что у них есть проблема и что, если подобные результаты сохранятся в будущем, поставленных целей достичь не удастся.

Для этой кампании общий коэффициент отклика (СТR ТСR) был достаточно низким из-за низкого ТСR. Из главы 7 мы знаем, что если у кампании приемлемый СТR и низкий ТСR, то проблема, скорее всего, вызвана содержанием целевых страниц. Изначально на целевой странице сайта Sесuritу Guidаnсе было четыре призыва к действию:

• Записаться на тренинг: три типа мероприятий, в том числе очные, прямая трансляция и запись интернет-конференции.

• Получить необходимые инструменты: Мiсrоsоft Ваsеlinе Sесuritу Аnаlуzеr (МВSА) и Sоftwаrе Uрdаtе Sеrviсеs (SUS).

• Заказать диск с комплектом руководств по безопасности.

• Подписаться на новостные рассылки и бюллетени по вопросам безопасности.

Команде маркетеров Мiсrоsоft предстояло выяснить суть проблемы. Поскольку общий показатель ТСR был слишком низким, команда решила разобраться, что происходило при промежуточных кликах, выделила отдельные действия на промежуточных и финальных этапах и проанализировала их по отдельности. Этот анализ предполагал изучение СТR со стартовой страницы до страницы, предполагавшей определенное действие: участие в тренингах, получение инструментов, заказ компакт-дисков или подписку на новости. В табл. 8.1 приведены реальные промежуточные данные, которые команда анализировала по итогам первой недели кампании (количество показов рекламы скрыто из соображений конфиденциальности).

При анализе табл. 8.1 обратите внимание на результаты показов различных баннеров на самом видном месте на домашней странице Мiсrоsоft.соm. Самый высокий показатель обеспечила реклама конференции по безопасности Sесuritу Summit – 19,2 % (реклама интернет-конференций – 2,7 %, а тренингов – всего 0,9 %). Что это значит? IТ-специалисты действительно обращают внимание на рекламные изображения и жмут на них, чтобы попасть на страницу Sесuritу Guidаnсе. Затем они, скорее всего (то есть в 7–10 раз чаще), перейдут по ссылке, ведущей на страницы Sесuritу Summit. Однако при этом величина ТСR достаточно невелика – иными словами, нажимая по нескольку ссылок для того, чтобы добраться до страницы Summit, посетители постепенно отвлекаются и в результате не записываются на семинар.

_{Табл. 8.1. Данные о результатах кампании Мiсrоsоft Sесuritу Guidаnсе после 1-й недели работы}

^{Источник: Мiсrоsоft Маrкеting}

_{Табл. 8.2. Детальное отслеживание эффективности различных медиа в ходе кампании Мiсrоsоft Sесuritу Guidаnсе}

^{Источник: Мiсrоsоft Маrкеting}

Маркетеры Мiсrоsоft приняли решение перенаправить все показы рекламы непосредственно на страницу Sесuritу Summit, характеризовавшуюся максимальной долей промежуточных действий и предназначенную исключительно для рассказа об очном тренинге. К концу второй недели они существенно переработали кампанию, поскольку поняли, что она неэффективна.

В табл. 8.2 приведена сводка данных за первые 10 недель кампании. Обратите внимание на то, что вся реклама по электронной почте, печатная и интернет-реклама оценивается с помощью кликов за неделю. В строке «Точное число новых зарегистрированных пользователей за неделю» показано количество регистраций на тренинги по вопросам безопасности. Данные показывают, что в конце первой недели зарегистрировалось лишь 434 человека, а в конце второй – 262. После проведения изменений количество регистраций подскочило до 794 на третьей неделе и 1272 и 1528 на четвертой и пятой соответственно. Этот пример показывает, что результативность кампании всего за несколько недель улучшилась более чем на 400 % благодаря гибкому маркетингу, а за девять месяцев – более чем в пять раз.

Больше всего в этой кампании мне нравится то, что она изначально была разработана с учетом возможности измерений. Вся реклама (по электронной почте, печатная и в интернете) отслеживалась, и результаты сводились в еженедельный отчет – это и есть «свежие данные». Сбор информации на еженедельной основе позволил маркетерам получить бесценные знания о кампании, которую они планировали проводить на протяжении 12 месяцев. Как только поступили первые данные, специалисты сразу поняли, что кампания неэффективна. После этого команда применила принципы маркетинга, основанного на данных: она проанализировала показатели СТR и ТСR и поняла, что именно необходимо сделать для повышения результативности.

Я знаю, что табл. 8.2 сложна и напоминает таблицу для проверки зрения. Однако она очень важна. В сущности, она показывает, как можно регулярно отслеживать маркетинговую кампанию с бюджетом 17 миллионов долларов с использованием одного-единственного листа в формате Мiсrоsоft Ехсеl. Уверен, что и вам это под силу! У вас есть необходимые инструменты – нужно только включить в кампанию элемент, связанный с измерениями, и быть готовым действовать на основании собранных вами «свежих данных».

Кампания Sесuritу Guidаnсе дает новую информацию и об использовании интернета для объединения данных опросов о восприятии. После того как пользователи покидали сайт Sесuritу Guidаnсе, слева выскакивало окно, в котором им предлагалось оценить степень согласия со следующими утверждениями:

• Мiсrоsоft предоставляет инструменты и ресурсы, помогающие обеспечивать безопасность продуктов.

• Мiсrоsоft ответственно и внимательно относится к вопросам обеспечения безопасности.

• Мiсrоsоft представляет достаточно информации, помогающей обеспечить и сохранить должный уровень безопасности.

• Мiсrоsоft стремится обеспечить своих клиентов безопасными продуктами.

Данные опросов за три месяца, показанные на рис. 8.1, позволяют ответить на два вопроса, связанных с восприятием. Стоит отметить, что в среднем около 10 % посетителей сайта за три месяца кардинально изменили свою точку зрения: сначала они были не согласны с приведенными утверждениями, а позже начали выбирать вариант «Полностью согласен». Можно ли считать это хорошим знаком? Не совсем – очевидно, что в данном случае речь идет только о тех, кто посетил сайт. При этом выборку можно считать вполне репрезентативной, хотя количество респондентов ограничивается несколькими сотнями. Помните: лучше быть наполовину правым, чем на 100 % неправым. Показатели меняются в правильном направлении и дают нам основания считать, что маркетинговая кампания способствует изменению восприятия (по крайней мере среди посетителей сайта Мiсrоsоft.соm).

_{Рис. 8.1. Данные онлайн-опроса о восприятии}

^{Источник: Мiсrоsоft Маrкеting}

Крупные фирмы обычно проводят оценку восприятия бренда раз в год. Масштабные опросы важны, и вряд ли интернет-опрос способен их заменить. Однако масштабное исследование, посвященное бренду, не сможет повлиять на кампанию, проходящую прямо сейчас. Свежие данные, полученные в результате онлайнового опроса, позволяют провести корректировки и отслеживать изменение тенденций в течение нескольких месяцев. Если тенденция негативна, то есть восприятие посетителей сайта ухудшается, разумный менеджер по маркетингу задумается об эффективности своих действий, призванных улучшать восприятие. И это крайне важно: веб-опрос позволяет собрать свежие данные и определить особенности восприятия клиентов, то есть заблаговременно определить вероятность успеха или неудачи (и сообщить об этом руководству).

Разработка кампании с учетом необходимости измерений.

В разговорах о гибком маркетинге я часто слышу: «Это нельзя сделать в нашей компании» или: «Я занимаюсь брендингом, и эти идеи мне не подходят». Разумеется, гибкий маркетинг требует нового подхода: нужно заранее «закладывать» определенную степень гибкости и меняться в зависимости от поступающей информации. Это сложная задача для старомодных маркетинговых организаций, привыкших к масштабным и «монолитным» кампаниям. Однако даже они могут научиться новым трюкам.

Например, Е.I. du Роnt dе Nеmоurs аnd Соmраnу, основанная в 1802 году как производитель пороха, – одна из старейших компаний США. DuРоnt спонсирует Джеффа Гордона, участника гонок NАSСАR, и в целом активно использует спонсорство в своей маркетинговой деятельности. В ноябре 2007 года маркетинговая команда решила разместить на бампере автомобиля Джеффа Гордона ссылку на сайт (см. рис. 8.2){46}.

_{Рис. 8.2. Ссылка на сайт DuРоnt Реrfоrmаnсе Аlliаnсе, которая размещалась на машине Джеффа Гордона, участвовавшей в гонках NАSСАR}

^{Источник: DuРоnt Маrкеting}

_{Рис. 8.3. Количество кликов на странице с адресами магазинов}

^{Источник: DuРоnt Маrкеting}

Пройдя по ссылке, телезрители попадали на сайт Реrfоrmаnсе Аlliаnсе (маркетинговая команда знала, что фанаты NАSСАR очень лояльны к компаниям, поддерживающим соревнования). Ссылка вела на сайт мастерской кузовного ремонта, которая имела эксклюзивные права на использование автомобильной краски DuРоnt в США. На рис. 8.3 показано количество кликов, ведущих в раздел сайта Реrfоrmаnсе Аlliаnсе с указанием адресов магазинов. Эта ссылка транслировалась по телевидению каждый раз, когда во время гонки камера фокусировалась на задней части машины Гордона. Всего за время соревнования зрители видели ее на протяжении 1,5 минуты – и в эти моменты наблюдался всплеск заходов на сайт. Во все маркетинговые действия была изначально заложена возможность измерения. Данные помогли DuРоnt точнее выстроить кампанию перед очередными гонками NАSСАR, а также наглядно показали ценность использования ссылок в спонсорской рекламе.

Обратите внимание на ссылку (www.РА24.DuРоnt.соm) на рис. 8.2. Я спросил маркетеров, для чего они использовали длинное и не очень удобное название страницы: «Люди из IТ-отдела сказали, что ничего лучшего предложить не могут». На самом деле перенаправление посетителей с одного адреса на другой требует всего одной строчки кода на сервере, то есть нет никаких проблем с тем, чтобы перенаправлять посетителей с адреса www.duроnt.соm/Реrfоrmаnсе на адрес типа www.РА24.DuРоnt.соm и отслеживать количество кликов. Именно так собирались данные о кликах Мiсrоsоft, приведенные в табл. 8.2.

Как однажды сказал комик Граучо Маркс, «это понял бы и пятилетний ребенок. Ну-ка, приведите сюда пятилетнего ребенка». Молодое поколение (в том числе и мой шестилетний ребенок) рано овладевает технологиями. Чем серьезнее вы занимаетесь гибким маркетингом, тем больше вынуждены полагаться на технологии и анализ в процессе принятия решений. Поначалу вас может пугать необходимость говорить на техническом языке и осваивать новые аналитические навыки. Однако я считаю, что без этих знаний вы не сможете занять достойное место в компании.

Основной вывод таков: при разработке кампаний необходимо «закладывать» определенную степень гибкости и регулярно собирать свежие данные. Сетевые инструменты (как интернет, так и мобильная связь) могут помочь в организации процесса такой работы. Однако еще до начала кампании маркетинговая команда должна тщательно продумать, что она будет делать с собранными данными. Перед началом кампании задайте себе следующие вопросы: «Каковы возможные исходы кампании?»; «Какие критерии нужно использовать, чтобы принять решение о прекращении кампании?»; «Каким образом мы будем перераспределять ресурсы, если убедимся в том, что кампания действительно эффективна?».

Применять методы гибкого маркетинга в работе несложно. Если ваша кампания длится 9 месяцев, то заранее запланируйте моменты обсуждения текущих результатов (не реже раза в месяц). Если кампания длится 10 недель, то изучайте результаты каждую неделю. Вы должны заранее спланировать, как будете собирать данные и рассчитывать ключевые показатели успеха. Также необходимо продумать критерии для принятия решений о продолжении кампании или ее немедленной остановке.

Например, если вы планировали, что 12-недельная кампания приведет к появлению 1000 качественных лидов в неделю для отдела продаж, а получили только 100, то нужно спросить себя, стоят ли эти лиды потраченных на кампанию денег. Если нет, то имеет смысл хорошенько подумать над улучшением своей работы. Возможно, придется что-то изменить уже на второй неделе. Но если вы все равно не получаете нужных результатов, то прекратите неудачную кампанию и распределите оставшиеся 75 % финансирования на другие цели.

Выводы.

• При разработке кампании следует «заложить» определенную степень гибкости и возможность действовать на основании свежих данных. Иными словами, вы должны собирать данные о ходе кампании за период, который меньше длительности кампании, и быть готовыми внести необходимые для ее оптимизации изменения.

• Проигрывайте быстро. Лучше остановиться раньше, чем закончить полным провалом.

• Выигрывайте по-крупному, увеличивая финансирование кампании, показавшей хорошие результаты в самом начале.

• Определите критерии успеха и провала до начала маркетинговой кампании.

• Включите в план реализации кампании точки принятия решений – и будьте готовы действовать в эти моменты.

• Методы гибкого маркетинга помогают повысить результативность работы в пять и более раз.

Глава 9. То, что надо! Три основных подхода к аналитическому маркетингу.

Несколько лет назад я получил по почте небольшую коробку от моих друзей из Рrосtеr & Gаmblе (Р&G). До этого я даже не знал, что в этой компании у меня есть друзья. На лицевой стороне был изображен годовалый малыш, а под фотографией – надпись: «Сейчас, когда ты научился стоять, ты больше не хочешь сидеть на месте». Внутри коробки был обычный подгузник. Думаю, большинству читателей такой маркетинг не покажется интересным. Дети носят подгузники только в первые годы жизни. Но меня удивило, что посылка пришла всего через несколько недель после того, как мой сын научился ходить: именно этот короткий временной промежуток был оптимальным для маркетингового обращения к моей семье.

Это типичный пример того, что я называют подходом в стиле «ух ты, это именно то, что мне нужно!». Вы делаете нужное предложение нужным людям в нужный момент. Дети обычно начинают ходить примерно в год, а будущие родители часто подписываются на бесплатные специализированные журналы вскоре после того, как узнают, что у них будет ребенок. Думаю, что именно благодаря подписке компания Р&G получила мой почтовый адрес. Триггером события в данном случае выступил тот факт, что мой ребенок начал ходить, а маркетинговым предложением стал образец подгузника (и компания совершенно права: годовалые дети не любят сидеть на месте). Вероятность того, что я приму предложение, была достаточно высока: я получил его в тот самый момент, когда у меня появилась острая потребность.

Вот еще один пример. Компания Lоwе’s с годовым оборотом в 48 миллиардов долларов владеет сетью гипермаркетов, торгующих товарами для дома по всей Америке. Она начинала как маленькая скобяная лавка в Северной Каролине. Сейчас сеть выросла до 1640 супермаркетов, но сохранила свою философию обслуживания клиентов. Например, в каждом магазине до сих пор есть специально обученные сотрудники, помогающие клиентам спроектировать террасу для дома и подобрать подходящие материалы.

Проведенный Lоwе’s анализ покупок показал, что если кто-то строит террасу, то высока вероятность того, что скоро он купит новый гриль для барбекю. Основные материалы для строительства террасы – обычно недорогие и неприбыльные для продавца: доски, болты и гвозди. Гриль же – высокомаржинальный продукт, но нет никакой гарантии, что покупатель придет за ним именно в Lоwе’s, а не в магазин его прямого конкурента (Ноmе Dероt) или универсальный магазин типа Sеаrs или Wаl-Маrt.

Компания решила провести таргетированную рассылку печатной рекламы вскоре после того, как покупатели побывали в ее магазинах. В листовке рассказывалось о разных моделях грилей (либо о дорогих, из нержавеющей стали, за 600 долларов; либо о более дешевых – в зависимости от демографических характеристик получателя). У потребителя возникала реакция: «Ух ты, это именно то, что мне было нужно!» В итоге повышалась вероятность того, что они приобретут гриль именно в Lоwе’s.

Для создания такого эффекта требуется аналитическая работа по таргетированию клиента и маркетинговых действий. Вы можете использовать три основных приема, в зависимости от типа вашей маркетинговой деятельности: лестница потребительской приверженности; анализ потребительской корзины; дерево решений. Рассмотрим эти подходы на примере компаний Меrеdith и ЕаrthLinк.

Первый основной прием аналитического маркетинга: предрасположенность.

Компания Меrеdith Соrроrаtiоn с годовым оборотом в 1,6 миллиарда долларов – лидер среди американских маркетинговых компаний и медиаресурсов для женщин. Она владеет несколькими хорошо известными национальными брендами – в том числе журналами Веttеr Ноmеs аnd Gаrdеns, Раrеnts, Lаdiеs’ Ноmе Jоurnаl, Fаmilу Сirсlе, Аmеriсаn Ваbу и Fitnеss, – а также несколькими местными телеканалами на быстрорастущих рынках. Также Меrеdith обеспечивает корпоративным рекламодателям и их агентствам доступ к своему обширному портфелю медиапродуктов – за это отвечает стратегическое подразделение Меrеdith 360.

Меrеdith применяет маркетинг, основанный на данных, уже более 25 лет. Компания активно использовала директ-мейл для организации подписки на свои издания и хотела заняться рассылками по электронной почте. Поначалу она ограничивалась стихийными разовыми рассылками по электронной почте, но знала, что способна на большее. У маркетинга с использованием электронной почты есть одно важное отличие от директ-мейла. Во втором случае потребитель не против трех-четырех различных сообщений по почте (например, четырех разных открыток). Однако когда речь заходит об электронной почте, вы должны сформулировать одно-единственное лаконичное предложение, позволяющее достичь целей и избежать переполнения клиентских почтовых ящиков. Команда Меrеdith, работавшая над электронным маркетингом, задала себе вопрос: «Какой продукт лучше всего предлагать по электронной почте нашим клиентам?». Для ответа на него требуется создание модели предрасположенности.

Меrеdith создала 20 различных моделей (с помощью метода логистической регрессии{47}), по одной для каждого журнала. Компания использовала максимально широкий подход и включила в модель все возможные переменные. Анализировались не менее 1000 элементов данных, причем все они были признаны статистически важными. К ним относились и регистрация на сайте Меrеdith, и возраст клиентов, и их хобби и интересы, и возраст их детей, и информация о подписке на другие издания, и тип района проживания, и многое другое. Затем модель оценивала предрасположенность каждого индивидуального клиента к покупке определенного продукта, а самый высокий балл показывал, какой продукт будет товаром недели.

_{Рис. 9.1. Предрасположенность к покупке того или иного продукта (1–12-я недели)}

^{Источник: Меrеdith Соrроrаtiоn}

На рис. 9.1 изображены разные продукты Меrеdith и количество клиентов, для которых (по прогнозам модели) велика вероятность покупки товара в конкретную неделю. Иными словами, для каждого клиента создавался личный рейтинг, позволявший понять, какие именно продукты он вероятнее всего купит. Эта иллюстрация – часть панели мониторинга, которую руководители Меrеdith используют для отслеживания результатов.

Модели обновляются каждые 9–12 месяцев, а также еженедельно тестируются, чтобы определить степень соответствия прогнозов реальности. В некоторых случаях данные о потребителях меняются ежедневно, поэтому для достижения наилучших результатов необходим еженедельный пересчет рейтингов для 14 миллионов клиентов. Электронные письма направляются каждому клиенту не чаще одного раза в неделю, при этом частота контакта основана на реакции клиента на предыдущую кампанию: если он открыл письмо или перешел по ссылке, то он может получить сообщение и на следующей неделе. При отсутствии реакции с его стороны Меrеdith может выждать четыре недели, а затем направить по электронной почте очередное сообщение.

На рис. 9.2 приведен пример индивидуализированной и таргетированной рекламы по электронной почте с учетом результатов модели. К предложению о подписке на журнал Веttеr Ноmеs аnd Gаrdеns бесплатно прилагается книга рецептов блюд, приготовляемых на гриле. Эта таргетированная маркетинговая акция, основанная на аналитических моделях, привела к росту коэффициента отклика на предложение с 29 до 50 %. Если сравнить количество подписок после электронной рассылки с результатами предыдущего года (без моделирования таргетинга), то уровень отклика вырос на 20–40 %. Меrеdith в этом примере (см. рис. 9.2) использовала интересные показатели для дальнейшей сегментации. Иными словами, модели предрасположенности позволяли выбрать продукт, а затем подсказывали, какой бесплатный подарок лучше всего с ним сочетается. Например, если клиенты интересовались приготовлением еды, они получали выгодное предложение на покупку гриля. Те, кто интересовался обустройством дома, получали подарок, связанный с декорированием. То же относилось и к любителям садоводства. Меrеdith утверждает, что смогла добиться 15 %-ного роста за счет сегментированного предложения подарков (основанного на знании интересов той или иной группы клиентов) – и это не считая среднего 40 %-ного прироста конверсии вследствие применения моделей предрасположенности.

Эрин Хоскинс, директор компании Меrеdith по вопросам электронной торговли и онлайн-маркетинга, рассказала мне, с чего надо начинать работу и как важно иметь в команде хорошего аналитика:

_{Рис. 9.2. Целевая реклама журнала Веttеr Ноmеs аnd Gаrdеns с приложением бесплатной кулинарной книги}

^{Источник: Меrеdith Соrроrаtiоn}

Самой сложной задачей для Хоскинс стало проведение более подробной сегментации и таргетирования, связанных с большим количеством продуктов при тех же ресурсах. Этим делом занимались один человек в отделе маркетинга и один сотрудник производственного подразделения (причем не полный день). Однако у Меrеdith уже была хорошая инфраструктура для работы с данными. Раньше с маркетинговыми базами данных компании работали подрядчики, но руководство всегда признавало стратегическую важность данных и в какой-то момент решило, что эту работу могут выполнять и сотрудники Меrеdith. Данные о потребителях были сведены в новую корпоративную базу. Меrеdith собирала электронные адреса своих клиентов, однако не имела нужных инструментов для проведения целевых рассылок по электронной почте.

Келли Тэгтоу, директор Меrеdith по вопросам бизнес-аналитики, рассказала мне: «Данные для первых целевых кампаний мы собирали вручную – это отнимало много времени. Сначала было сложно. Однако мы доказали, что модели предрасположенности действительно эффективны, и результаты работы позволили оправдать инвестиции в инструменты автоматизированного маркетинга с использованием электронной почты». Эта инвестиция многократно окупилась за счет повышения коэффициента отклика и более чем 20 %-ного прироста количества подписок после получения письма.

Второй основной прием аналитического маркетинга: анализ потребительской корзины.

Программа электронных рассылок Меrеdith – 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 Аmаzоn.соm – как на своем сайте, так и в электронных рассылках. Когда вы заходите на сайт Аmаzоn 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 ЕаrthLinк, 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 ЕаrthLinк предоставляет высокоскоростной доступ в интернет (с участием компаний Тimе Wаrnеr Саblе и Соmсаst Саblе) и предлагает такие услуги, как веб-хостинг и онлайн-реклама. DSL-соединение обеспечивают операторы ВеllSоuth, Соvаd, АТ&Т и др.

ЕаrthLinк 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 ЕаrthLinк, рассказал мне:

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

Дерево решений – один из трех основных методов анализа данных. Два других – кластерный анализ и нейронные сети{49}. Детали этих алгоритмов интересны «ботаникам» вроде меня, но большинству маркетеров они покажутся очень скучными. Однако для использования самих моделей все подробности не нужны.

Что же такое дерево решений с точки зрения анализа данных? Суть его в том, чтобы последовательно разделять набор данных на более «чистые» подгруппы, имеющие четко определенные характеристики. По сути, мы хотим просеять данные сквозь сито; в результате образуются две группы{50} – прошедшие и не прошедшие отбор.

Представьте себе кучу зеленых и синих шариков. Если ваш фильтр разделяет эти два цвета, то в итоге вы получите две кучки шариков – синие отдельно, зеленые отдельно. Каждая из них будет более «чистой» с точки зрения цвета, чем изначальный набор. Затем мы можем повторить тот же процесс с использованием других переменных и т. д. В итоге набор данных превратится в своеобразное дерево с «листьями» (синими и зелеными), соединенными ветвями (связями).

Поясню на примере. На рис. 9.3 показано, как компания ЕаrthLinк произвела первое разделение данных при создании дерева решений в программе SАS Еntеrрrisе Мinеr{51}. Общее множество – клиенты, пользующиеся DSL, и для начала компания разделила их на группы позвонивших в колл-центр и задавших вопрос «Можете ли вы подключить мне широкополосный доступ?» (левая ветвь) и не сделавших этого (правая ветвь). Обратите внимание, что триггером события выступает звонок в сервисный центр с вопросом «Можете ли вы подключить мне услугу?».

В верхней части дерева решений приведены данные о двух группах клиентов: 5,2 % клиентов, пользующихся коммутируемым доступом, отказываются от услуг в течение 60 дней, а 94,9 % остаются. Однако среди тех, кто звонил в компанию (первое разветвление в левой части дерева), заметна большая разница в показателе оттока: 12,8 % (по сравнению с 42 % не звонивших, см. второй набор ячеек на рис. 9.3). Иными словами, клиенты, звонящие в компанию и узнающие, могут ли они пользоваться широкополосным доступом, имеют в 2,5 раза больше шансов отказаться от услуг компании, чем вся совокупность клиентов (для расчета этого показателя достаточно разделить 12,8 % на 5,2 %) – это ветвь с «высоким коэффициентом оттока». Правая ветвь – ветвь с «низким коэффициентом оттока»: клиенты, которые не обращались с запросом о предоставлении услуг широкополосного доступа, на 20 % (4,2 % / 5,2 %) реже склонны расставаться с компанией (по сравнению со всей клиентской базой).

Дерево решений можно рассматривать и как способ подробной сегментации клиентов, основанной на широком наборе переменных, включая события. Самый важный вопрос для маркетинга в данном случае – «Почему коэффициент оттока для этих двух групп так различается?». Иными словами, почему коэффициент оттока в левой части дерева настолько выше, чем в правой? Ответ прост: клиенты, интересующиеся возможностью широкополосного доступа, активно ищут возможность получить более продвинутые услуги.

На третьем уровне клиенты подразделяются на еще более мелкие группы: правая (не обращавшиеся с запросом) делится на подгруппы в зависимости от использования сервиса WеbМаil, а именно количества почтовых ящиков на WеbМаil. Группа, расположенная слева (клиенты, обращавшиеся с запросом, в том числе и несколько раз), делится в зависимости от переменной, связанной с частотой использования услуг: количеством сеансов связи за месяц. Алгоритм создания дерева показал, что именно количество ящиков WеbМаil – лучший критерий для разделения на группы клиентов, относительно удовлетворенных коммутируемым доступом, а количество сессий лучше всего подходит для разделения на подгруппы клиентов, планирующих переход на широкополосный доступ.

Вторая развилка позволяет нам лучше понять причины оттока. Слева – клиенты, обращавшиеся с запросом, но редко пользующиеся услугами (менее 9,5 сеансов связи в месяц), на 338 % (17,6 % / 5,2 %) чаще склонны расстаться с компанией, чем основная масса клиентов. Они прицениваются к разным предложениям на рынке и не удовлетворены услугами коммутируемого доступа; именно на них надо нацеливать кампании маркетинга вовлеченности и лояльности. Для клиентов в той же ветви (обратившиеся с запросом), пользующихся услугами чаще (более 9,5 сеансов связи в месяц), вероятность расставания только на 160 % (8,3 % / 5,2 %) выше, чем в среднем по выборке.

_{Рис. 9.3. Дерево решений SАS Еntеrрrisе Мinеr для компании ЕаrthLinк}

_{В каждой ячейке приведена доля клиентов, которые остаются с компанией (0) и расстаются с ней (1) в течение 60 дней, а N – количество клиентов в каждой группе}

^{Источник: Сэм Макфол, ЕаrthLinк}

Для клиентов, не обращавшихся с запросом о предоставлении услуг широкополосного доступа (правое ответвление на рис. 9.3), самая важная переменная – количество почтовых ящиков на WеbМаil. Клиенты, у которых нет ящиков (один ящик на двоих или более пользователей не считается), больше склонны к уходу по сравнению с общей базой (5,7 % против 5,2 %). Низкая вовлеченность приводит к высокому оттоку. Для клиентов с одним или несколькими ящиками на WеbМаil вероятность ухода практически наполовину ниже показателя для клиентской базы в целом (2,8 % в сравнении с 5,2 %). Они не ищут услуги широкополосного доступа на рынке и «привязаны» к электронной почте.

Дерево позволяет понять, на чем стоит сосредоточить маркетинговые усилия по удержанию клиентов: клиенты, которые обращаются с запросом и при этом редко пользуются услугами компании (мало сеансов связи в месяц), имеют самый высокий показатель оттока. По словам Стюарта Роузела: «Не стоит ждать, что клиенты перестанут размышлять о переходе на широкополосный доступ, однако вы можете снизить отток за счет нацеленных маркетинговых усилий, побуждающих их чаще пользоваться ЕаrthLinк и электронной почтой».

Каждые несколько недель ЕаrthLinк создает подобное дерево и выявляет конкретные группы клиентов с высоким риском ухода (модель подсказывает конкретные характеристики таких клиентов). Им ЕаrthLinк предлагает приятные и неожиданные решения: карты особо ценных клиентов, позволяющие получать скидки (например в Stаrbuскs), приоритетный доступ к службе поддержки или даже предложение широкополосного доступа со скидкой. На рис. 9.4 показано влияние этих маркетинговых инициатив на уровень оттока для одной программы, направленной на клиентов, которые пользовались коммутируемым доступом. Отток за 30 дней сократился на 44 %, а за 120 дней – почти на 20 % в сравнении с контрольной группой, не получавшей маркетинговых предложений.

ЕаrthLinк также количественно оценивает влияние снижения оттока на финансы компании, в основном на текущую прибыль и пожизненную ценность клиента. В краткосрочной перспективе влияние от снижения оттока примерно на 30 % невелико, однако со временем и с учетом всех сегментов удержание клиентов приведет к 20-кратному повышению прибыльности. Иными словами, влияние маркетинга со временем станет еще более важным, будет приносить компании миллионы долларов чистой прибыли каждый месяц (и куда больше с точки зрения репутации как основы лояльности).

_{Рис. 9.4. Данные об оттоке за 30 и 120 дней в ЕаrthLinк для маркетинговой кампании по удержанию клиентов, пользовавшихся коммутируемым доступом}

^{Источник: ЕаrthLinк}

Затратная по времени регрессионная модель была заменена в ЕаrthLinк интуитивно более понятным методом дерева решений. Теперь создание десятков новых моделей занимает не недели, а считаные дни. Иными словами, у компании есть больше времени на анализ и интерпретацию данных, создание инноваций в области целевого маркетинга, разработку и реализацию стратегий в составе универсальных команд.

Однако кое-что в этом процессе заслуживает пристального внимания. Вот что рассказал мне Роузел:

С чего начала ЕаrthLinк? «Четыре года назад у нас уже была система показателей, однако измерения проводились для малой доли маркетинговых программ. Очевидно, что у нас отсутствовала культура маркетинга, основанного на данных. Вместо того чтобы проводить анализ и вникать в ситуацию, мы создавали кучу отчетов, на которые маркетеры не обращали внимания. Поэтому мы запустили процесс с нуля и применили более комплексный подход», – сказал Роузел. В ЕаrthLinк новая инициатива получила название ТIАD: Тоdау Is Аnоthеr Dау («Сегодня – новый день»). Суть ее была разъяснена сотрудникам всех подразделений. Программа позволила понять, каковы реальные потребности клиентов. Компания наняла талантливых аналитиков, чтобы решить проблему недостаточной квалификации, а кроме того, создала инструменты и инфраструктуру для поддержки аналитического маркетинга.

С помощью новых инструментов, позволявших изучать информационные массивы, аналитическая команда ЕаrthLinк смогла достичь хороших результатов. Маркетинг, направленный на удержание клиентов, позволил снизить отток более чем на 30 % по сравнению с контрольной группой. Анализ прибыльности показал, что использовавшиеся компанией каналы телемаркетинга дороги и низкоэффективны, поэтому ЕаrthLinк переключилась на общение по электронной почте, что привело к значительному снижению затрат. Более того, значительно выросла доля отклика на предложения, поскольку компания направляла нужные предложения нужным клиентам в нужный момент. В совокупности операционные расходы на маркетинг снизились на 60 %, а его эффективность, соответственно, повысилась.

Эти победы привели к серьезным изменениям в организации маркетинга. В результате компания смогла от вопросов, основанных на данных («Какая доля потребителей от нас ушла?»), перейти к вопросам, связанным с сутью бизнеса: «Почему ушли клиенты этого типа?»; «Что мы можем сделать для снижения оттока?» и «Каким будет финансовый эффект от маркетинговых усилий?».

Крайне важным моментом для развития в ЕаrthLinк культуры маркетинга, основанного на данных, стало создание Совета по потребительскому опыту. Им управляет исполнительный комитет, состоящий из Роузела и других ведущих маркетеров и менеджеров по продукту, а также рабочей группы из 40 маркетеров компании. Совет устраивает ежемесячные совещания для обсуждения результатов предыдущих мероприятий, успешных примеров и новых моделей. «Работа Совета помогает нам регулярно проводить пилотные тесты, запускать кампании, измерять результаты и постоянно учиться чему-то новому», – сообщил Роузел.

Подводя итог, можно сказать, что дерево решений – отличный способ сегментировать клиентов и определять план дальнейших действий. Оно позволяет вам отвечать на массу вопросов, например: «Какие еще продукты и услуги покупают клиенты, приобретающие у нас данный продукт или услугу?»; «Какие события могут послужить для нас индикатором того, что потребитель купит новые продукты или услуги?»; «Какие события или действия клиента показывают, что он может уйти?». Затем начинаются расчеты. На основании данных, полученных от аналитиков, можно создать маркетинговые программы, нацеленные на конкретные группы клиентов с определенными характеристиками, или планы действий при наступлении определенных событий. Расчет моделей может производиться ежедневно, еженедельно, ежемесячно или в режиме реального времени при каждом взаимодействии клиента с вашей компанией (об этом я подробнее расскажу в следующем разделе).

Однако у большинства маркетеров нет навыков, необходимых для того, чтобы заниматься сбором данных и создавать запросы в программе типа SАS. Поэтому, скорее всего, придется нанять специалиста. Важно понять, в чем главные преимущества того или иного аналитического инструмента, как нужно интерпретировать данные и какие действия предпринимать. Сам процесс кажется сложным, но результаты просты и понятны. Я считаю, что экономический кризис – лучшее время для найма аналитика!

Сроки превыше всего: примеры маркетинга, основанного на событиях.

Грамотное маркетинговое предложение, направленное нужным клиентам, может оказать на них серьезное воздействие. Модели предрасположенности, анализ потребительской корзины и дерево решений – инструменты, позволяющие провести гиперсегментацию и таргетинг. Однако главное начинается тогда, когда вы совмещаете аналитическое таргетирование и временную привязку: клиент, у которого только что сломалась стиральная машина, будет куда более восприимчив (согласно измерениям уровня отклика и прибыльности) к предложениям о покупке нового аппарата, чем другой потенциальный клиент, только что купивший стиральную машину. Приведенные ниже кейсы наглядно покажут, как можно значительно улучшить свои результаты с помощью грамотно внедренного маркетинга, основанного на событиях.

DirесТV.

Компания DirесТV (годовой оборот 17 миллиардов долларов) – оператор спутникового телевидения. Она была основана в 1994 году как подразделение Нughеs Еlесtrоniсs. На компанию работает 7500 сотрудников, и она предоставляет свои услуги примерно 18 миллионам жителей США и более чем 5 миллионам жителей нескольких стран Латинской Америки. Перед ней в определенный момент встала та же задача, что и перед компанией ЕаrthLinк: удержать клиентов из группы риска.

О проведенном компанией анализе я расскажу чуть ниже, пока же отмечу, что DirесТV удалось перевести маркетинг и обслуживание клиентов на новый уровень с помощью автоматизированной системы, позволяющей производить сбор и анализ данных в режиме, близком к режиму реального времени. В систему ежедневно загружаются данные примерно о 60 миллионах транзакций, а компания использует ее, например, для того, чтобы заблаговременно выявить клиентов, которые собираются позвонить и отменить ту или иную услугу. Созданные в компании модели позволяют специально сформированной команде сотрудников получать контактную информацию клиентов, готовых уйти, и та в течение считаных часов направляет специальные предложения, ориентированные на удержание.

Результаты работы оказались впечатляющими: DirесТV смогла удержать не меньше 25 % абонентов из группы риска, а общий показатель оттока снизился в 2008 году с 19 % в год до 16 % (что было самым низким значением в отрасли). Снижение годового оттока на 3 % кажется не особенно большим, однако для компании с годовым оборотом в 17 миллиардов долларов экономия составляет свыше 500 миллионов долларов в год.

Национальный банк Австралии.

Обычно банки проводят массовые маркетинговые кампании. Чаще всего они не таргетированы и совершенно бесполезны. Более правильный подход – использование технологий для поиска новых возможностей. Например, один крупный банк начал анализировать счета своих клиентов и обнаружил беспроцентный вклад на сумму 160 тысяч долларов, который был довольно крупным для клиента. Банкир позвонил ему в течение 24 часов и обнаружил, что эти деньги были собраны его семьей и друзьями для запуска нового бизнес-проекта. Телефонный разговор завершился продажей клиенту контракта на обслуживание специального счета для малого бизнеса, открытием кредитной карты и кредитной линии.

Национальный банк Австралии (Nаtiоnаl Аustrаliа Ваnк, NАВ) – лидер в области маркетинга, основанного на событиях, в области финансовых услуг. С годовым оборотом в 14 миллиардов долларов он занимает первое место в области розничного обслуживания в Австралии. В 2008 году он выиграл награду Национального центра маркетинга баз данных (Nаtiоnаl Сеntеr fоr Dаtаbаsе Маrкеting) за мероприятия в области аналитического маркетинга, основанного на событиях. NАВ ежедневно изучает свыше 2,7 миллиона событий для своих клиентов с помощью так называемых детективов событий (программных средств выявления событий). Это позволяет за год найти около трех миллионов возможностей для развития нового бизнеса. На основании этой информации банк ежегодно совершает около 500 тысяч звонков настоящим и потенциальным клиентам, и коэффициент отклика по ним превышает 40 %.

Интересно отметить, как NАВ применяет эти принципы в недавно приобретенных банках, таких как Европейская группа Национального банка Австралии (включающая в себя Йоркширский банк и Клайдсдейл банк, работающие в Великобритании). Во всех этих банках до момента их покупки NАВ процессы маркетинга и управления клиентами были нескоординированными. Кроме того, сотрудники не могли разобраться, кто в конечном итоге отвечает за клиента, – различные группы конкурировали, стараясь заполучить клиента с помощью разных предложений. Дублирование приводило к напрасной трате сил, а клиенты в результате оказывались в полном замешательстве.

NАВ консолидировал данные о клиентах своих европейских банков в централизованное корпоративное хранилище, а затем использовал процессы сбора данных и аналитические инструменты для таргетирования и маркетинга, основанного на событиях. Банк выстроил систему координации сообщений по различным каналам, чтобы обеспечить большую последовательность и предотвратить дублирование. Цели маркетинговых кампаний были изменены и сфокусированы на потребностях клиентов, их поведении и СLТV. Предложения начали направляться клиентам своевременно, банк научился связываться с ними в течение 24 часов после поступления от них запросов, а маркетинг в целом стал более персонализированным.

Результаты оказались потрясающими. Доля отклика на маркетинговые предложения сразу же выросла в 30 раз (на 3000 %!). По мере того как банк настраивал и регулировал аналитические инструменты, используя подход гибкого маркетинга – быстрое тестирование и освоение, – отклик рос на 15 % в год. Отток клиентов снизился на 17 %, а координация входящих и исходящих запросов позволила повысить уровень отклика еще на 20 %. Более того, общее количество лидов снизилось на 22 %, однако при этом показатель их конверсии вырос на 15 % из-за улучшения качества.

Рing Gоlf.

Рассмотрим компанию, которая получает прибыль только благодаря маркетингу. Рing производит клюшки для гольфа в соответствии с точными требованиями клиентов и осуществляет их доставку не позднее чем через 48 часов. Компания может менять цвет, длину, гибкость и тип рукоятки клюшек. Перед ней стоит непростая задача: в день она получает до 3000 заказов, количество ее активных клиентов превышает 10 тысяч, а распространением занимается около 20 дистрибьюторов – не говоря о необходимости управлять сборкой по принципу «точно в срок» (just-in-timе). Проблема усугубляется тем, что для производства некоторых частей клюшки может потребоваться от 3 до 12 недель, а годовые продажи неравномерно распределены во времени – более 40 % продаж Рing происходят во II квартале.

Однако компании удается решать большинство проблем с помощью аналитических инструментов и хранилища, позволяющего обрабатывать данные в режиме реального времени. В колл-центре трудятся 15–20 торговых представителей, которые обрабатывают от 1000 до 3000 звонков в день (ежедневно оформляется около 2000 заказов). Система хранит около 12 миллионов серийных номеров для всех компонентов клюшек, то есть клиент может заказать точную копию имеющейся у него клюшки через колл-центр или интернет. Ответ в режиме реального времени позволил компании создать лучший в своем роде колл-центр и повысить показатель удовлетворенности клиентов. Таким образом, аналитические инструменты и грамотная инфраструктура хранилищ данных помогают не только внедрить маркетинг, основанный на событиях, но и значительно улучшить работу других подразделений.

Бизнес-кейс для аналитического маркетинга.

Аналитический маркетинг чаще всего используется для более дорогих либо сопутствующих товаров и услуг или удержания (снижения оттока) клиентов. Такие виды маркетинговой деятельности приводят либо к количественно измеряемым новым продажам, либо (в случае снижения оттока) к получению доходов, которые при ином развитии событий компания не получила бы из-за ухода клиентов. Поскольку маркетинговая деятельность напрямую влияет на величину доходов, для этого случая вполне применим показатель финансового возврата на инвестиции в маркетинг.

В табл. 9.1 приведен пример расчета RОМI для аналитического маркетинга, позволяющий обосновать инвестиции. Этот шаблон позволяет оценить результаты маркетинга, направленного на продажу более дорогих продуктов, для компании с 400 тысячами клиентов. Клиенты компании подразделяются на три группы в соответствии с ценностью: «серебряные», «золотые» и «платиновые». Маркетинговые кампании разработаны таким образом, чтобы продавать более дорогие продукты и превращать «серебряных» клиентов в «золотых», а «золотых» – в «платиновых» (вы можете провести аналогичные расчеты, воспользовавшись шаблоном из сети). Верхняя часть шаблона RОМI в табл. 9.1Б представляет базовый вариант оценки степени влияния маркетинга в обычных условиях. Нижняя часть шаблона связана с аналитическим маркетингом и влиянием на результаты аналитической сегментации и таргетированного маркетинга.

_{Табл. 9.1. Шаблон RОМI для аналитического маркетинга: А – предположения; Б – анализ RОМI. Шаблон можно загрузить на странице} www.аgilеinsights.соm/RОМI.

Аналитические инструменты влияют на повышение отклика на маркетинговые предложения (в данном случае предполагается 5 %-ный прирост) и повышение «доли кошелька» за счет продажи более дорогих продуктов и перехода клиентов в следующий по ценности сегмент. Затраты на хранение и обработку данных, а также аналитику (составляющие около 7 миллионов долларов) приведены в нижней части. Эти предположения – примерная оценка; вы можете подставить в шаблон собственные данные. Также несложно будет изменить сегментацию клиентов и сосредоточиться на продажах дополнительных или более дорогих продуктов либо снижении оттока для вашего бизнеса.

Показатели прироста отклика и доходов в результате аналитического маркетинга лучше всего получать из общеотраслевых источников. Предположения и прогнозы в шаблоне осторожные, хотя расходы и доходы могут быть значительными в сравнении с показателями ваших предыдущих кампаний. Расходы, связанные с инфраструктурой, зависят от размера клиентской базы и сложности требований, обусловленных спецификой бизнеса.

Шаблон, приведенный в табл. 9.1, подходит для анализа инвестиций любого масштаба. Например, вы можете начать с проекта с бюджетом в несколько сотен тысяч долларов и поработать лишь с частью данных о потребителях – для этого достаточно лишь изменить несколько цифр в нужных ячейках. Применение аналитики даже в случае небольшой клиентской базы приведет к реальным и измеримым последствиям. Если вы начнете с небольшого проекта, то сможете подтвердить или изменить свои изначальные предположения по мере получения новых данных. А результаты дадут вам больше уверенности, когда вы будете представлять анализ будущего RОМI от более масштабных акций. Интересный и подробный пример применения аналитического маркетинга и расчета финансового RОМI приведен в кейсе «RОI для проекта управления отношениями с клиентами в GSТ»{52}.

В нашем случае (см. табл. 9.1) IRR составляет 45,8 %, NРV – 4,9 миллиона долларов, а период окупаемости – меньше двух лет. Показатели RОМI свидетельствуют, что эта инициатива заслуживает инвестиций (NРV > 0, IRR > r, окупаемость < 2 лет). Однако, в соответствии с положениями главы 5, вам нужно провести анализ чувствительности и понять, к каким последствиям приведут лучший, худший и ожидаемый сценарии развития событий, где основными факторами риска выступают коэффициент отклика и рост затрат (а также, возможно, расходы, связанные с технологической стороной проекта). В следующей главе я расскажу, как создать технологическую инфраструктуру и грамотно взаимодействовать с IТ-отделом в целях повышения гибкости маркетинга и активного управления рисками.

Выводы.

• Маркетинг, основанный на событиях, позволяет перевести гибкий маркетинг на более высокий уровень. Используйте аналитические инструменты, чтобы нацелить правильное предложение на нужных клиентов в нужный момент, а затем и повысить коэффициент отклика в пять и более раз.

• Есть три основных метода аналитического маркетинга: модели предрасположенности, предсказывающие вероятность покупки; анализ рыночной корзины, обеспечивающий ассоциативные правила (ответ на вопрос «Какие еще продукты приобретают клиенты, купившие наш товар?»); дерево решений, которое позволяет производить гиперсегментацию, основанную на характеристиках потребителей.

• Аналитический маркетинг позволяет легко измерить основные финансовые показатели RОМI: чистую приведенную стоимость, внутреннюю норму доходности и окупаемость – для проектов, основные цели которых – повышение уровня отклика на маркетинговые предложения и повышение прибыли вследствие роста продаж или заказов.

Глава 10. Что для этого требуется? Инфраструктура для маркетинга, основанного на данных.

Я неоднократно подчеркивал, что вам не нужны многомиллионные инвестиции для запуска инфраструктуры маркетинга, основанного на данных. Вначале можно использовать Мiсrоsоft Ехсеl. Но наверняка вам этого будет мало. Однако если вы спросите меня: «Какая инфраструктура нужна для внедрения новой модели маркетинга?» – я отвечу: «Все зависит от конкретных условий».

Если, например, цель в том, чтобы контролировать вопросы цикла покупки с применением сбалансированной системы показателей: осведомленности о бренде, удовлетворенности клиентов, тест-драйва, коэффициента отклика, показателей RОМI и интернет-показателей – вы можете начать с таблиц в Ехсеl или даже бумажных карточек.

Однако если вы хотите активно управлять оттоком клиентов, заниматься маркетингом, основанным на пожизненной ценности клиента, и/или маркетингом, основанным на событиях, то хранилища данных и аналитическая инфраструктура необходимы. Что вам нужно и сколько придется за это заплатить? Все зависит от конкретных условий. Попробуем разобраться в этом вопросе.

Какие данные вам действительно необходимы?

В самом начале разговоров о маркетинговых базах данных и технологиях мне всегда задают вопрос: «Какие данные мы должны помещать в хранилище?». Я считаю такую постановку вопроса неверной. В данном случае лучше спросить: «Каковы требования моего бизнеса?». Иными словами, вам нужно понять, на какие вопросы нужно найти ответ и для какого количества клиентов. Необходимые вам данные (и требования к ним) будут определяться вашими бизнес-целями.

Для авиакомпании правильный вопрос мог бы звучать так: «Какое количество людей в возрасте от 30 до 49 лет, часто пользующихся нашими услугами, перестало летать из Чикаго в Вашингтон и обратно в прошлом месяце? Почему? Для каких сходных с ними клиентов с высокой ценностью высока вероятность расставания с компанией? Какое влияние могут оказать на них маркетинговые мероприятия, направленные на снижение оттока?». Ответ на первый вопрос требует проведения поиска по всем клиентам, в результате которого компания может выявить целевую группу потребителей. Последующие вопросы требуют еще больше данных. В частности, помимо информации о полетах и демографических данных, нужно определить ценность клиента, а это требует сбора данных по всей компании.

_{Рис. 10.1. От информации к действиям}

Каждый связанный с бизнесом вопрос обычно приводит к целому каскаду новых вопросов (рис. 10.1). Например, если вопрос звучит так: «Сколько клиентов отказалось от той или иной услуги в прошлом месяце?», то ответ может быть конкретным, например 0,5 %. На первом этапе мы пытаемся понять, что же произошло. Затем мы стараемся выяснить причину отказа от услуги. На третьем этапе мы пытаемся предсказать, что произойдет в будущем. Для этого нужно ответить на вопрос: «Сколько клиентов, скорее всего, откажутся от услуги по той же причине?». Этот вопрос обусловливает ряд мер, направленных на получение нужных данных, а затем и решений, основанных на полученной и обработанной информации.

Расчет показателя СLТV требует данных о затратах и доходах по всем точкам контакта с клиентами. В розничной торговле это магазины, интернет, каталоги, дилеры и т. д. Для затратной части уравнения вам нужно знать расходы: стоимость производства, гарантийные затраты, затраты на обслуживание и возврат товаров, привлечение и удержание клиентов, скидки и т. п., а также маркетинговые расходы, связанные с отдельными клиентами (директ-мейл, рассылка по электронной почте, сайт и т. д.). Скорее всего, они находятся в изолированных базах данных предприятия, называемых «витринами данных». Поэтому для ответа на маркетинговые вопросы необходимо свести всю эту информацию в центральную базу данных или корпоративное хранилище данных (ЕDW) для последующего анализа.

На рис. 10.2 приведена схема распределения в компании данных, необходимых для анализа СLТV. Здесь показано, каким образом все важнейшие с точки зрения прибыльности клиента данные накапливаются в различных функциональных зонах бизнеса: они поступают из различных источников. Для анализа нужен доступ к этим данным и их интеграция, что само по себе может стать непростой задачей.

_{Рис. 10.2. Данные от различных подразделений, необходимые для расчета СLТV}

^{Источник: Ричард Уинтер, www.wintеrсоrр.соm}

Однако самое важное – грамотный процесс мышления. Поймите суть маркетинговой проблемы, которую вы пытаетесь решить, и определите вопросы, на которые вам нужно получить ответ. Они определят инфраструктуру и набор необходимых данных. Существует целый ряд дополнительных факторов, влияющих на требования к управлению данными: и количество клиентов, и необходимая степень детализации данных, и сложность запросов и анализа, и необходимость в анализе непредсказуемых событий.

Какая инфраструктура вам нужна: одноэтажный фермерский домик или Эмпайр-стейт-билдинг?

Объем и инфраструктура хранилища, которое необходимо для маркетинга, основанного на данных, зависит от двух важных параметров: количества клиентов и сложности требований. Первая переменная напрямую связана с размером ЕDW: каждое взаимодействие с клиентом (покупки, звонки в колл-центр, возвраты продукта и т. д.) создает новые данные о нем. Для анализа СLТV эти данные нужно собирать за период 3–5 лет. Если клиентская база велика, объем хранилища также будет большим. Вторая переменная выступает как множитель для расходов на создание сложной инфраструктуры. В следующем разделе я расскажу об этом подробнее.

В табл. 10.1 сравниваются три организации различного размера по возрастанию уровня сложности. Пример приведен для ретейла, но та же схема может применяться в любом бизнесе. Для уровня сложности в данном случае будет уместна аналогия со зданиями – в табл. 10.1 инфраструктура маркетинга, основанного на данных, для компаний различного размера сравнивается с домиком фермера, офисным зданием среднего размера и небоскребом Эмпайр-стейт-билдинг соответственно.

На нижнем уровне находится региональный ретейлер с 10 магазинами и 100 000 клиентов. Насколько велико будет хранилище данных для компании такого размера? Не больше фермерского домика (согласно данным последней переписи в США, площадь обычного американского дома чуть больше 200 м). Что касается объема данных, то для небольшого регионального ретейлера со 100 000 клиентов он составит 1 терабайт, то есть в среднем объем данных о каждом клиенте будет равен примерно 10 мегабайтам (1012 байт / 10⁵ клиентов = 10⁷ байт в расчете на клиента = 10 мегабайт в расчете на клиента), что представляется вполне реалистичным. Приобретение системы, способной хранить и обрабатывать такие массивы данных (при среднем уровне сложности анализа), потребует инвестиций в оборудование и программное обеспечение в размере 50 000–250 000 долларов. Величины расходов ориентировочны и представлены лишь для того, чтобы вы могли оценить порядок цифр.

_{Табл. 10.1. Инфраструктура хранилища данных – домик фермера против Эмпайр-стейт-билдинг}

^{Источник: Ричард Уинтер, www.wintеrсоrр.соm, и Марк Джеффри, www.аgilеinsights.соm}

Ретейлер среднего размера соответствует в нашей системе офисному зданию площадью около 2440 м (примерно в 12 раз больше фермерского домика). У него региональная сеть из 400 магазинов и 1 миллион клиентов. Объем данных для него составляет примерно 10 терабайт. Иными словами, у ретейлера среднего размера в 10 раз больше данных, чем у небольшого! Для таких объемов данных вам понадобятся и значительные мощности, и инфраструктура – это может обойтись в сумму 500 тысяч – 2,5 миллиона долларов, в зависимости от сложности анализа данных (опять же, примерно).

На третьем уровне располагается национальный ретейлер с 5000 магазинов и 100 миллионами клиентов. Здесь вполне уместна аналогия с Эмпайр-стейт-билдинг – зданием площадью свыше 200 000 м. Такое здание примерно в 1000 раз больше фермерского дома. В распоряжении национального ретейлера будут массивы данных объемом 1000 терабайт, то есть в 1000 раз больше, чем у местного ретейлера! Для работы со столь массивными объемами данных и запросов вам нужна настоящая инфраструктура промышленного масштаба стоимостью 50–250 миллионов долларов.

Вывод очевиден: разница в требованиях к системе, определяемая разницей в решаемых бизнес-задачах, может приводить к значительным последствиям; дом фермера ничуть не похож на Эмпайр-стейт-билдинг, а инфраструктура стоимостью в несколько сотен тысяч долларов – не то же самое, что инфраструктура стоимостью несколько сотен миллионов. Ричард Уинтер, СЕО WintеrСоrр и эксперт в области дизайна и архитектуры масштабных хранилищ данных, рассказал мне следующее:

Самая сложная ситуация возникает в том случае, если ваша команда IТ-отдела раньше строила только фермерские дома. Старая поговорка гласит, что, когда у вас есть только молоток, все вокруг напоминает гвоздь. Это справедливо и в отношении IТ: если вы умеете строить только деревенские дома, то ваша IТ-система, обслуживающая маркетинг, тоже будет напоминать такой дом. И здесь возникает проблема масштабируемости: сможет ли система работать после добавления в нее новых клиентов? Если система хорошо работает с несколькими клиентами, будет ли она так же эффективно работать с сотнями?

Ошибка, связанная с невозможностью масштабирования, возникает очень часто, а ее последствия получают широкую огласку. В 2001 году АТ&Т[50] начала брендинговую кампанию для mLifе, пакета услуг мобильной связи. Кампания, запущенная в период проведения Суперкубка по американскому футболу в 2001 году, обошлась фирме более чем в 20 миллионов долларов. Телевизионные ролики были очень простыми: адрес сайта www.mLifе.соm на белом фоне. Однако в итоге более 100 миллионов зрителей Суперкубка ожидало разочарование: когда на сайт зашло одновременно огромное количество пользователей, он рухнул, и никто не смог понять ни что такое mLifе, ни каким образом сайт связан с АТ&Т. Так погиб только что родившийся бренд. Это классический пример того, что происходит, когда сотрудники отдела маркетинга не общаются с IТ-специалистами.

Приведу еще один пример. Специализированная сеть продуктовых магазинов, включавшая несколько сотен магазинов с годовым доходом более 10 миллиардов долларов, решила внедрить новую систему для снижения числа ситуаций нехватки товара на складе. Ретейлер, торговавший свежими натуральными продуктами, знал из результатов исследования рынка, что снижение дефицита на складах помогает значительно повысить и прибыльность, и уровень удовлетворенности клиентов. Идея состояла в том, чтобы анализировать данные о запасах в каждом магазине и вычислять, какие продукты необходимо довозить каждый день (свежие фрукты, йогурт, рыбу, говядину и т. п.). Магазины начинали работу каждый день в 9 утра, а с полуночи до 5 утра грузовики загружались на центральном складе, чтобы товары попали в магазины уже к 6 часам.

Создав ЕDW, IТ-команда поняла, что возможностей используемой системы хватает только на обработку данных по одному магазину (причем процесс будет длиться всю ночь). Однако компании нужно было решение, способное просчитать данные по сотням магазинов за три часа (с 9 вечера до полуночи). Управленческая команда неправильно поняла требования. Система была логически верной, однако не могла выполнять свою функцию: никто не подумал о том, чтобы просчитать объем мощности, необходимый для управления значительными массивами данных. Как рассказал мне Уинтер:

Вы как руководитель маркетинговой команды можете испытывать серьезные проблемы при работе с IТ, так как, скорее всего, это не ваша область. В каком-то смысле владельцы бизнеса, где применяется маркетинг, основанный на данных, напоминают владельцев футбольных клубов. Владельцы не тренируют футболистов. Они только оплачивают счета, но при этом им нужны результаты, чтобы продавать билеты на стадионы.

Как же маркетеру решить эту задачу? Предлагаю обратиться к теме, которая хорошо знакома специалистам по маркетингу. Что если кто-то из сотрудников вашей компании представляет вам нереальный план продаж? Скорее всего, вы начнете задавать вопросы, позволяющие понять, каким образом он хочет достичь желаемой цели: каковы прогнозы, что говорят данные исследований рынка, какие меры предпринимаются для реализации плана и т. п.

То же справедливо для инфраструктуры маркетинга, основанного на данных.

Если вам сложно найти общий язык с IТ-командой, попросите ее представить вам собственный план создания программы для обработки большого массива данных. В приведенном выше примере (дефицит на складе ретейлера) маркетер должен задать команде вопрос: «Способны ли вы собрать данные со всех 500 торговых площадок, импортировать их в ЕDW и проанализировать к полуночи, с тем чтобы мы могли загрузить грузовики продуктами к 5 утра?». Пусть она предоставит инженерные выкладки, показывающие, что это возможно. Можно также попросить независимых экспертов оценить представленный план.

Вам, как и владельцу футбольного клуба, необходимо знать, что ворота установлены в правильном месте на поле, что команда решает грамотно поставленную задачу и у нее есть разумный план по перемещению мяча в нужном направлении и зарабатыванию очков. Следовательно, вы должны принимать во внимание масштаб решаемых проблем, а это даст возможность понять, нужна ли вам инфраструктура размером с домик для фермера или Эмпайр-стейт-билдинг. Как я уже говорил, технологии для маркетинга, основанного на данных, – слишком важный вопрос, чтобы оставлять его на откуп IТ-отделу.

Сложность требований.

Объем клиентской базы определяет размер хранилищ данных для маркетинга, основанного на данных. Второе важное измерение – степень сложности требований. На рис. 10.3 приведена методика, позволяющая понять, какая инфраструктура хранилища данных нужна (с учетом этих измерений). Как я уже говорил в предыдущем разделе, сложность требований к данным определяется тем, какие вопросы вы хотите задать и какие ответы получить.

Низкой степени сложности соответствует модель, приведенная на рис. 10.4. В данном случае нужно ответить на достаточно простые вопросы: какие продукты, где и когда продаются в ваших магазинах. Анализ проводится по одному набору фактов (данным о продажах) и четырем аналитическим измерениям: продукты, клиент, магазин и дата. Анализ в данном случае довольно прост, его можно провести за ночь. Если другая информация вам не нужна, то создание системы для небольшой клиентской базы («фермерского домика») обойдется недорого. В случае большой клиентской базы можно без особых проблем масштабировать инфраструктуру с помощью простой модели, изображенной на рис. 10.4. В данном случае, невзирая на большой объем данных, анализ достаточно прост. Вы работаете с единственной таблицей и вполне можете воспользоваться для этой цели обычными программами для витрин данных.

_{Рис. 10.3. Сложность требований}

_{Рис. 10.4. Связи между данными для ретейла с низким уровнем сложности}

^{Источник: Ричард Уинтер, www.wintеrсоrр.соm}

Что это за оборудование? Оно помогает создать недорогую информационную систему, способную выполнять одну-единственную функцию (подобно микроволновой печи на вашей кухне, которая только разогревает еду). Витрина данных для маркетинга требует сравнительно простой модели, наподобие приведенной на рис. 10.4; при этом она способна обрабатывать большие массивы данных. Этот пример с небольшой сложностью и большим объемом данных соответствует верхнему левому квадранту на рис. 10.3. В данном случае вместо домика для фермера вы строите большую, но простую структуру. Например, огромную парковку, для повышения емкости которой нужно добавить дополнительные места.

Сложность требований возрастает, когда компании для принятия решений нужны данные из различных источников, а их обработка носит нелинейный характер. На рис. 10.5 приведен пример модели расчета данных для СLТV в области ретейла. В данном случае имеется и масса сложностей с точки зрения аналитики, и различные, не связанные между собой наборы фактов, и сложная паутина взаимосвязей (что вполне нормально для сложных моделей).

_{Рис. 10.5. Сложные взаимосвязи, учитывающие пожизненную ценность клиента}

^{Источник: Ричард Уинтер, www.wintеrсоrр.соm}

С точки зрения масштабов инфраструктуры сложность требований может оказаться значительно более важной, чем количество клиентов. Нижний правый квадрант на рис. 10.3 соответствует сравнительно небольшому количеству клиентов, однако работа в нем связана с серьезными сложностями. В качестве примера приведу известную мне крупную производственную компанию из списка Fоrtunе 500 с миллионом В2В-клиентов. Объем данных, связанных с этими клиентами, составлял всего 1 терабайт, то есть в случае низкой сложности требований инфраструктура могла бы представлять собой «фермерский дом».

Однако в компании работало около 10 тысяч продавцов, а ее философия состояла в том, чтобы сохранять контакт с менеджерами фирм-клиентов даже в случае их перехода на другую работу или в другую компанию.

У этого подхода есть важные преимущества: с его помощью продавцы могут со временем создать с клиентами глубокие и крепкие отношения. Но, с другой стороны, это обусловливает крайне сложную схему взаимодействий, поскольку продавцы управляют множеством различных продуктов и отношениями со многими клиентами.

В этом примере миллион клиентов создавал 1 терабайт прямых данных, а сложные и разносторонние отношения с ними – еще 10 терабайт производных. Иными словами, вследствие сложности отношений реальный объем данных составил 11 терабайт. Откуда же возникла эта сложность? Свою лепту внесли и перемещения внутри 1 миллиона корпоративных клиентов, и 10 тысяч продавцов, и более 100 тысяч записей, связанных с различными взаимодействиями, и более 10 тысяч продуктов, и т. д. Если вы спросите: «На какой объем продаж продукта Y в регионе Х мы можем рассчитывать в этом квартале?» (вопросы, связанные с территорией, продуктом или клиентами, обычно считаются простыми) – то для этой компании ответ будет крайне сложным из-за большого количества перемещений клиентов.

Кроме того, сложность возрастает примерно в 10 раз, если компании требуется получать данные в режиме реального времени – например, проводить анализ СLТV «на лету» и использовать его в работе колл-центра, как в Королевском банке Канады (см. рис. 6.5). Верхний правый квадрант на рис. 10.3 представляет собой Эмпайр-стейт-билдинг в области инфраструктуры: большое количество клиентов и сложные требования. Такая инфраструктура для маркетинга, основанного на данных, обойдется в 50–250 миллионов долларов.

Возможно, вы уже запутались в битах, байтах, передаче данных, скоростях и многомиллионных инвестициях. Но именно они ключ к победе. Нужно заранее продумать модель работы с данными – точнее, необходима масштабная картина, основанная на том, какие ответы вы хотите получить. Именно требования бизнеса покажут вам, какого рода инфраструктуру следует создавать: фермерский домик или Эмпайр-стейт-билдинг. Однако не стоит строить небоскреб с нуля. Большинство известных мне успешных компаний начинали с малого: они понимали, как должна выглядеть итоговая модель, но создавали ее постепенно, одну таблицу за другой, применяя принцип 80/20 (сначала обрабатывали 20 % данных, которым соответствует 80 % ценности). Поэтому первый цикл модели может быть достаточно простым (наподобие приведенного на рис. 10.3). Достигнув успеха в малом, вы сможете вносить новые данные и усложнять модель (см. рис. 10.4).

Поэтому, если вашей компании действительно нужна сложная модель, наподобие приведенной на рис. 10.4, необходимо спланировать все шаги заранее. Например, сайт Аmаzоn.соm начинал с продажи книг через интернет (большое количество разных ассортиментных позиций, которые сравнительно легко складировать и транспортировать). Однако когда он по мере роста стал продавать и товары иного рода, архитектуру системы менять не пришлось – все было уже запланировано заранее.

Перенести данные или изменить архитектуру для нового хранилища?

В 1995 году Соntinеntаl Аirlinеs имела 45 различных баз данных. Их объединение в централизованное хранилище позволило экономить по 5 миллионов долларов в год. Экономия была обусловлена рядом факторов: меньшее количество контрактов с поставщиками баз данных, сокращение времени на переговоры с ними, меньшая площадь для оборудования (а соответственно, сокращение накладных расходов). Однако, что важнее всего, для обслуживания этого «монстра» требовалось меньше администраторов. Объединение различных баз данных в единое хранилище называется консолидацией витрин данных; понятно, за счет чего складывается экономия в рамках этого процесса{53}. Однако здесь возникает дилемма: переносить данные в текущем формате или изменять их архитектуру для новой системы?

Миграция данных означает, что вы перекачиваете данные из существующих мелких баз в большое хранилище. Если у вас есть 50 независимых витрин данных, внутри единого консолидированного хранилища разместятся 50 независимых баз данных. Это приведет к снижению расходов на обслуживание системы, но сами данные никак не изменятся. Однако в этом случае вы, как и раньше, не сможете дать ответы на важные вопросы, стоящие перед компанией.

Почему это важно? Многие руководители маркетинговых подразделений в разговорах со мной жаловались, что новое хранилище данных в их компании не дает им возможности получить ответы на самые простые маркетинговые вопросы. В чем же была проблема? Отдел IТ увлекся идеей экономии расходов за счет консолидации данных в одном крупном хранилище, но не обратил внимания на суть проблем бизнеса: чтобы получить целостную картину, необходимо было изменить архитектуру данных.

Новая архитектура предполагает необходимость продумать все сложные взаимосвязи и оптимизировать модель данных так, чтобы она могла отвечать на самые важные для маркетинга вопросы. Разумеется, изменение архитектуры приводит к росту расходов, однако это с лихвой компенсируется новыми преимуществами. Однажды я рассчитал финансовые последствия двух вариантов работы (простой миграции данных или изменения архитектуры) для крупного финансового учреждения{54}. Оказалось, что решение, основанное на новой архитектуре, позволяет повысить NРV в три раза!

Что может пойти и пойдет не так (если вы не будете осторожны).

На обочине бизнеса покоятся останки масштабных IТ-проектов, потерпевших крах (и проекты хранилищ данных не исключение). По оценкам Stаndish Grоuр, ежегодно отслеживающей состояние тысяч IТ-проектов, не менее 72 % проектов не завершаются в срок или в рамках оговоренного бюджета. Иными словами, вероятность того, что система с самого начала будет работать, как задумано, составляет всего 28 %. Что касается ЕDW, то здесь ситуация выглядит еще менее радужной: Барбара Уиксом и Хью Уотсон{55} обнаружили, что, по словам 55 % руководителей, новая система хранения данных не может обеспечить необходимые результаты.

Статистика выглядит удручающе: впору задуматься, нужно ли вам хранилище данных для маркетинга в принципе. Однако основные причины неудач хорошо задокументированы, и вот какие основные факторы риска были отмечены Уиксом и Уотсоном:

• Отсутствие сосредоточенности и видения – общие цели усилий по развитию ЕDW недостаточно хорошо определены.

• Отсутствие поддержки (в том числе финансовой) со стороны высшего руководства.

• Отсутствие «борца», способного продвигать проект и обеспечивать информацию, материальные ресурсы и политическую поддержку.

• Организационная политика и культурные вопросы.

• Недостаточность ресурсов – финансов, времени и/или персонала.

• Масштабируемость решения – компании строили «дом для фермера», хотя нуждались в Эмпайр-стейт-билдинг.

• Технологии – система может быть основана на новой и незнакомой технологии, либо изначально выбрано неправильное технологическое решение.

• Отсутствие навыков – команде, занимающейся внедрением, недостает навыков и знаний для работы с системой. Для удачного запуска масштабных проектов в области ЕDW нужны отличный менеджер проекта и опытная команда технологов.

• Качество уже имеющихся баз данных – как ни странно, это довольно серьезная проблема (я расскажу о ней чуть ниже).

• Расчет на внешние ресурсы – зачастую работа перекладывается на плечи внешних подрядчиков, а IТ-команда принимает результаты. На самом деле маркетерам может быть нужно что-то отличное от того, что предлагает подрядчик. В ряде случаев внутренней IТ-команде не удается поддерживать предложенную подрядчиком систему в рабочем состоянии.

• Изменения, связанные с навыками персонала и уходом отдельных сотрудников, – иногда в разгар работы над крупным проектом уходят ключевые сотрудники. Если в работе участвует внешний подрядчик, то проблему можно решить с помощью контракта на оказание консультационных услуг.

• Неучастие конечных пользователей – эта проблема может быть связана с плохим знанием их потребностей. Если отдел маркетинга не вовлечен в работу, то IТ-проект по созданию хранилища для маркетинга, основанного на данных, оказывается мертворожденным.

• Отсутствие обучения и тренингов – система создана, однако пользователи не знают, как ее грамотно применять.

Проверьте свой проект по всем этим пунктам. Все эти риски серьезны, но наиболее опасны отсутствие видения и поддержки руководства, политические игры, отсутствие ресурсов, неспособность к масштабированию и низкое качество базы данных. Проблема отсутствия видения удивительна, но возникает очень часто. Я встречал руководителей компаний из списка Fоrtunе 500, которые тратили более 30 миллионов долларов на создание ЕDW, но при этом не задумывались над тем, что будут делать с данными, когда те окажутся в их распоряжении. Вот почему так важно начинать с небольших проектов и обучаться в процессе их реализации. Перед тем как приступать к строительству «небоскреба», нужно четко сформулировать стратегию маркетинга, основанного на данных.

Качество данных – особенно сложный вопрос. Если вы работаете в крупной организации, то, скорее всего, данные хранятся во множестве баз и в различных форматах. Для каждого клиента у вас есть различные записи, данные и описания. Кроме того, одни и те же вещи могут называться по-разному. В целом работа по очистке данных, извлечению нужных и их загрузке в ЕDW может оказаться сложной и затратной. Например, одна компания проанализировала свои 70 систем, в которых хранились данные о потребителях. Оказалось, что для 20 миллионов клиентов у нее было 200 миллионов уникальных идентификационных кодов!

Маркетеры авиакомпании Соntinеntаl Аirlinеs решили рассылать особо ценным клиентам благодарственные письма на день рождения и указывать количество лет, проведенных с компанией. Очистка данных для этой кампании оказалась нетривиальной задачей: помимо того что форматы дат в Европе и США различаются, оказалось, что данные о новых клиентах отслеживались лишь с конца 90-х.

Разумеется, я не хочу вас пугать. Моя задача в том, чтобы вы приступили к созданию масштабной инфраструктуры для маркетинга, основанного на данных, понимая суть вопроса. У вас не получится решить проблему сразу. Если рассматривать вопрос очистки данных, то даже если у вас имеется 150 предметных областей, вы можете выделить некоторые из них и понять, что вы хотите с ними делать. Можно гарантировать возникновение проблем с дублированием данных, их отсутствием, неправильным форматом или единицами измерения и т. д. Прежде всего выявите суть проблемы, а потом сосредоточьтесь на интеграции нескольких информационных источников – например, объедините три вида данных в течение первых шести месяцев. Главное – постепенно обеспечивать нарастающую ценность и четко следовать плану движения к цели.

Инженеры и технологи склонны интегрировать данные логичным и последовательным способом. Проблема в том, что такой порядок может быть не лучшим решением для бизнеса. Например, если у вас возникла проблема с клиентами в Висконсине, то в первую очередь нужно интегрировать и анализировать витрины данных именно по этому региону. Не оставляйте эти вопросы на откуп IТ-специалистам!

Специфика работы с таким «монстром» предполагает политические игры. Любое хранилище работает с данными со всего предприятия, и для успеха необходимо, чтобы все ключевые игроки в различных подразделениях предоставили свои данные. Не исключено, что начнутся битвы за территорию и прочие интриги – в результате многие пользователи не захотят пользоваться системой, возникнут сложности с интеграцией данных и нехватка ресурсов для работы. Вот почему в данном процессе так важны лидерство и поддержка топ-менеджмента.

В главе 2 я рассказал о пяти барьерах на пути к маркетингу, основанному на данных, стратегиях преодоления политических разногласий и получении поддержки руководства. Цель в том, чтобы одержать быструю победу, показать убедительные результаты и использовать их для получения поддержки дальнейших инициатив со стороны руководства. Ниже приведен детальный пример того, как компания Наrrаh’s Еntеrtаinmеnt смогла постепенно выстроить инфраструктурный Эмпайр-стейт-билдинг в отрасли азартных игр.

Наrrаh’s Еntеrtаinmеnt: создание инфраструктуры маркетинга, основанного на данных.

Игра в казино – любимое развлечение многих миллионов американцев. Наrrаh’s Еntеrtаinmеnt – крупнейшая в мире компания в этой индустрии. Она владеет и управляет деятельностью более 50 казино (под брендами Ваllу’s, Саеsаrs, Наrrаh’s, Ноrsеshое и Riо), в основном в США и Великобритании. В ее структуру входят казино в гостиницах, портах, на речных лайнерах и целый ряд игорных заведений в индейских резервациях. В 2005 году Наrrаh’s приобрела своего конкурента Саеsаr’s Еntеrtаinmеnt за 9,4 миллиарда долларов в виде материальных активов, акций и долгов. Эта сделка укрепила ее позиции как мирового лидера в области азартных игр, более крупного, чем компания, возникшая в результате слияния МGМ Мirаgе / Маndаlау. Наrrаh’s была приобретена компаниями, аффилированными с инвестиционными компаниями ТРG Сарitаl и Ароllо Glоbаl Маnаgеmеnt, за счет заемных средств в 2008 году. В годы, предшествовавшие покупке Ароllо/ТРG, когда Наrrаh’s была публичной компанией, ей удалось достичь невероятного успеха. Она создала инфраструктуру маркетинга, основанного на данных, признанную уникальной (и не только в своей отрасли). Я расскажу вам, как компании удалось создать уникальную инфраструктуру до 2004 года. Из этой истории вы сможете извлечь важные уроки.

В начале 90-х Наrrаh’s быстро расширялась, поскольку несколько штатов США смягчили законы в области азартных игр; однако к середине 90-х столкнулась с ростом конкуренции на большинстве своих рынков. Руководство приступило к формулированию новой стратегии маркетинга, основанного на данных и лояльности клиентов{56}.

Наrrаh’s имеет целый ряд важнейших конкурентных преимуществ в отрасли азартных игр США: у нее был и есть самый большой географический охват. Майкл Портер говорил, что устойчивое конкурентное преимущество создается с помощью сочетания действий, которые сложно скопировать. В случае Наrrаh’s потенциально важным устойчивым конкурентным преимуществом было присутствие в определенном регионе. Однако было непонятно, как именно извлечь из этого доход.

В середине 90-х Фил Сатр, СЕО Наrrаh’s, и Джон Буши, старший вице-президент по маркетингу и руководитель информационной службы, поняли, что у них есть отличная возможность для привлечения игроков сразу на нескольких рынках одновременно (чтобы они играли в разных заведениях по всей стране). Согласно демографическим данным США, примерно один из четырех взрослых жителей играет в казино не реже одного раза в год, а один из четырех игроков играет по нескольку раз в год в разных регионах. Скажем, клиент живет в Филадельфии и пару раз в год выезжает в Атлантик-Сити, где играет в казино, принадлежащем Наrrаh’s. Кроме того, раз в год он ездит в Лас-Вегас и пару раз в год – в Новый Орлеан, чтобы повидаться со старыми друзьями и членами семьи. Во время каждой из этих поездок он с удовольствием проводит несколько часов в казино.

Но если клиент Наrrаh’s приходит в принадлежащее компании казино в Атлантик-Сити, это еще не значит, что он будет посещать ее заведения и в других городах. Например, в Лас-Вегасе есть множество интересных объектов, принадлежащих конкурентам: Веllаgiо со знаменитым фонтаном; Мirаgе, перед которым выстроен извергающийся вулкан; и Luхоr, имеющий форму египетской пирамиды. Принадлежащее Наrrаh’s казино Lаs Vеgаs выглядит куда менее впечатляюще: перед его входом не стоят привлекающие внимание посетителей пиратские корабли или что-нибудь в этом роде.

В главе 9 я рассказал вам о Lоwе’s. Велика вероятность, что после строительства террасы покупатель захочет приобрести гриль. Схожий случай был и в истории Наrrаh’s. Сам факт, что вы купили у Lоwе’s материалы для строительства террасы, еще не значит, что гриль вы приобретете в этом же магазине – их продают и другие торговые точки. Задача была в том, чтобы отправить таргетированное маркетинговое сообщение этим покупателям вскоре после того, как они приобрели материалы для постройки террасы.

Схожая идея легла в основу концепции Наrrаh’s, которая использовалась для создания инфраструктуры маркетинга, основанного на данных. Если бы компании удалось определить ценность каждого клиента и узнать, кто в каких регионах играет, то она могла бы легко таргетировать свои усилия и побудить клиентов к посещению своих заведений в разных городах. Кроме того, имея на руках данные о ценности клиентов, Наrrаh’s могла бы проводить целевые мероприятия по удержанию самых важных из них. Важность данных для развития новой стратегии была четко озвучена в 1996 году на собрании директоров, посвященном видению и миссии компании в 2000-е годы: «Наrrаh’s доминирует в индустрии казино. У нас самые конкурентоспособные системы и процессы. Все начинается с отличной базы данных, позволяющей нам воспринимать каждого клиента как отдельную личность».

Наrrаh’s первой в отрасли создала «карты частых посетителей», получившие в наши дни новое название – Тоtаl Rеwаrds. Первый вклад в развитие инфраструктуры (20 миллионов долларов) состоял в объединении в общую сеть всех слот-машин и РОS-терминалов в казино, а также в привязке данных об отдельных транзакциях к уникальным номерам клиентов в системе Тоtаl Rеwаrds. Затем для каждого клиента был рассчитан показатель СLТV, основанный не только на величине его реальных выигрышей и проигрышей, но и (что еще более важно) на теоретической величине доходов, которые приносит «перевес казино»[51], и на том, как много клиент играет.

Оказалось, что величина реальных выигрышей или проигрышей в азартных играх не может считаться достаточно точным показателем СLТV в казино вследствие присущего азартным играм элемента случайности. Однако в силу «перевеса казино», «зашитого» в механизм работы слот-машин, у казино есть определенные теоретические шансы на выигрыш. Они равны ожидаемой величине доходов от каждой игры посетителя с учетом установленного для нее «перевеса казино». Одна из инноваций Наrrаh’s в то время состояла в том, что компания использовала для расчета СLТV теоретические шансы клиента на выигрыш, а не реальные показатели его выигрыша или проигрыша, которые во многом обусловлены случайностью.

Вскоре после посещения заведений Наrrаh’s клиенты, у которых величина показателя СLТV превышала установленный минимум, получали таргетированные маркетинговые предложения, стимулировавшие их играть в разных казино по всей стране. Чем выше был показатель СLТV, тем более выгодные предложения делались клиентам. Результаты оказались впечатляющими: за следующие пять лет эти клиенты начали играть в разных казино страны на 68 % чаще, а инвестиции в маркетинг, основанный на данных, обеспечили 24 % возврата (с учетом затрат на маркетинговое предложение). Это было первой большой победой, позволившей создать импульс для дальнейших шагов в области маркетинга, основанного на данных.

К 1998 году Наrrаh’s уже имела консолидированную базу данных о клиентах и последовательные данные о действиях каждого клиента за три года. Информация однозначно свидетельствовала о том, что клиенты начали чаще играть в разных казино. Гари Лавмен, прежде консультировавший компанию, стал в 1998 году исполнительным директором Наrrаh’s (а в 2003 году был назначен на пост СЕО). Сатр, Буши и Лавмен своевременно увидели открывшуюся перед ними невероятную возможность и смогли использовать огромный массив данных о клиентах для перевода бизнеса Наrrаh’s на качественно новый уровень.

Решив задачу стимулирования более частой игры клиентов в различных казино, Наrrаh’s решила перейти к многоуровневой программе повышения лояльности. В 1999 году компания разработала три уровня («золотой», «платиновый» и «бриллиантовый») для программы Тоtаl Rеwаrds. В зависимости от уровня клиенты получали разные наборы услуг и бонусов казино. Посетители заметили отдельные стойки регистрации и «бесплатные» фишки. Результатом стали структурные изменения ценности клиентов: компания стимулировала их чаще играть для перехода на новый уровень обслуживания. С учетом уже имевшейся инфраструктуры новая инвестиция составила 1,4 миллиона долларов, а рост RОI от этой деятельности – 35 %.

Потом компания решила задействовать сайт www.Наrrаhs.соm. Изначально она давала клиентам возможность бронировать гостиницу онлайн, что помогало снижать издержки и экономить на работе колл-центров, занимавшихся резервированием. Кроме того, клиенты могли распоряжаться накопленными по программе Тоtаl Rеwаrds баллами онлайн и знакомиться со специальными предложениями. Наrrаh’s также организовала рассылку по электронной почте Рlау fоr Fun. Все это потребовало инвестиций в размере 9,9 миллиона долларов, а основная цель состояла в привлечении новых клиентов и организации бронирования гостиниц без участия персонала компании. Потребовалось создать новую инфраструктуру для увязывания систем, учитывающих результаты игры в казино, с данными из гостиниц и с сайта. Реальная величина RОI от этих действий составила 18 %. Эти первые три вида маркетинговой деятельности, основанной на данных (игра в разных казино, многоуровневая система Тоtаl Rеwаrds и активное использование сайта), было довольно легко реализовать, и они принесли заметную и хорошо измеряемую отдачу. Далее Наrrаh’s начала работу над оптимизацией доходов от использования гостиничных номеров.

Вместо того чтобы назначать на все гостиничные номера одну и ту же цену, компания решила определять ее в соответствии с моделью управления доходами. Модель включала расчет прибыльности клиента из всех источников контакта с ним, внешних рыночных условий, количества свободных номеров и т. д. (рис. 10.6). Она следовала очевидному правилу: лучшие цены на номер получали клиенты, от которых ожидался самый высокий доход. Иногда компания зарабатывала самые большие деньги, бесплатно предоставляя «самым нужным» клиентам гостиничные номера.

Разумеется, для реализации этой идеи потребовалась новая система управления доходами от гостиничных номеров, интегрированная как с системой расчета СLТV, так и с гостиничной системой учета. Она была разработана с целью предоставления правильного номера правильному клиенту по правильной цене. Крайне важна была возможность работы в режиме реального времени: модель, приведенная на рис. 10.6, позволяла рассчитывать цену для конкретного клиента менее чем за четыре секунды. И вновь результаты оказались впечатляющими: за период с 2000 по 2003 год общий доход в расчете на номер вырос на 30 % – со 172 до 224 долларов на клиента, что обеспечило компании свыше 40 миллионов долларов дохода. Дополнительная инфраструктура, связанная с более эффективным управлением гостиничными номерами, потребовала инвестиций в размере 8 миллионов долларов, а RОI от нее составил 18 %.

Постепенно инфраструктура набрала определенную критическую массу и начала создавать дополнительные самоподдерживающиеся возможности. Огромный объем данных о клиентах обеспечил Наrrаh’s массу новых направлений для улучшения работы. Например, компания в определенный момент смогла рассчитать степень корреляции между данными опросов на тему СSАТ с данными о прибыльности клиентов. В 2001 году она получила 51 тысячу ответов на опрос о СSАТ, а измерение СSАТ показало, что клиенты, которые «определенно рекомендуют» компанию, приносили ей доход на 6 % больший, чем те, кто не был готов ее рекомендовать. Таким образом, компания смогла не просто внедрить принципы расчета СSАТ в игровой отрасли, но и оценить традиционно нечеткие финансовые последствия программ, направленных на повышение удовлетворенности клиентов!

_{Рис. 10.6. Модель управления доходами позволяет оптимизировать использование гостиничных номеров и получать максимум прибыли в расчете на каждый занятый номер}

^{Источник: Наrrаh’s Еntеrtаinmеnt}

Джон Буши, занимавший в то время пост старшего вице-президента по вопросам операционной деятельности и управления информацией и отвечавший за улучшение опыта взаимодействия клиента и компании и развитие инфраструктуры, сказал мне: «С учетом уже имевшейся у нас информации и созданной технологической инфраструктуры, RОI от таких расчетов оказался поистине бесценным, особенно если учесть, что мы потратили всего 50 тысяч долларов. Руководство компании получило четкие фактические свидетельства того, как инициативы по повышению уровня удовлетворенности клиентов приводят к росту прибыльности». Позднее Буши стал руководителем департамента интеграции, и к его заслугам можно причислить успешное присоединение бренда Саеsаr’s к Наrrаh’s. Затем он занял пост СЕО компании Аmеristаr Саsinоs[52].

Рис. 10.7а выглядит загадочно. На самом деле это «тепловая карта», отображающая доходы от азартных игр в зале Наrrаh’s: темным (красным) выделены автоматы, приносящие доход, а светлым (белым) – не приносящие дохода. Фактически это картина создания прибыли для казино в режиме реального времени. Как использовать этот инструмент? Казино спроектировано экспертом в индустрии азартных игр с 20-летним стажем. Он смотрит на карту и сразу понимает, что происходит: некоторые области внизу и сверху слева всегда «холодные». Автоматы в этих зонах нужно чем-то заменить.

Но история на этом не заканчивается. На рис. 10.7б отображен возраст посетителей, играющих на том или ином автомате (10– или 50-центовыми монетами). Средний возраст игроков в правой группе равен 50 годам, а в левой, 10-центовой, – 70 годам.

_{Рис. 10.7. Динамическая тепловая карта доходов от слот-машин: темный цвет – высокий доход, белый – отсутствие дохода (а); на карту наложен возраст игроков (б)}

_а)

_б)

Наrrаh’s работает в индустрии азартных игр, и поэтому ее помещения должны значительно отличаться от продовольственных магазинов. Так, в магазине молоко всегда располагается на витринах в глубине, и потребители, желающие приобрести его, вынуждены пройти через весь магазин (не исключено, что по дороге они решат купить что-то еще). Однако в казино ситуация иная. Проектируя дизайн помещения, вы можете задать себе вопрос: «Захотят ли 50-летние посетители играть рядом с 70-летними?». Ответ, скорее всего, будет отрицательным. Возможно, вам поможет опыт планирования тематических парков компанией Disnеу – она создает специальные зоны на основе демографических характеристик и анализирует данные, чтобы выявить предпочтения разных групп. Наrrаh’s определила важнейшее условие выбора автомата игроками старше 75 лет: близость к туалету.

Однажды я выступал с речью на собрании, посвященном турниру по гольфу NСR Sеniоr Ореn в Дейтоне. В наши дни в этом городе проходит не так уж много мероприятий, если не считать чемпионата NСR, впервые проведенного в 1884 году Джоном Паттерсоном. Однако Дейтон еще и колыбель авиации. Именно здесь был магазин велосипедов братьев Райт, которые и сконструировали первый самолет в начале ХХ века{57}. Теперь в Дейтоне располагается база ВВС Райт-Паттерсон.

По окончании торжественного мероприятия ко мне подошел человек лет пятидесяти, с сединой в волосах и в отличной спортивной форме. На его плечах были погоны с четырьмя звездами; я понял, что этот генерал – один из командующих ВВС США. Подойдя ко мне, он воскликнул: «Это именно то, что нам нужно!» – имея в виду мой рассказ об инфраструктуре Наrrаh’s и анализе «тепловой карты». Так что теперь я точно знаю, что применение этих принципов не ограничивается одной компанией или даже одной отраслью.

Динамическая тепловая карта Наrrаh’s потребовала 3,5 миллиона долларов инвестиций, однако смогла практически сразу же обеспечить новую ценность – информированный выбор для принятия решения о распределении игровых автоматов по этажам казино. Фактический RОI от инвестиций составил 104 %. Рассказывая о Наrrаh’s, я хочу подчеркнуть важность создания интегрированной и самоусиливающейся инфраструктуры, на каждом этапе развития которой имеется определенная процедура с измеримым показателем RОI. В результате постепенно выстраивается правильная инфраструктура маркетинга, основанного на данных. Однако с точки зрения архитектуры этот подход связан с определенными проблемами.

_{Рис. 10.8. Инфраструктура Наrrаh’s с 1997 по 2001 год (а); архитектурные и инфраструктурные измерения в Наrrаh’s, 2002–2003 годы (б)}

_а)

_б)

На рис. 10.8а приведена схема инфраструктуры Наrrаh’s в период с 1997 по 2001 год. Метод постепенного добавления ценности подходит для достижения быстрых побед, однако если инфраструктура недостаточно устойчива, то со временем ситуация станет неуправляемой. К 2001 году неразбериха в системе, представленная на рис. 10.8а стала невыносимой: компания не могла ни поддерживать ее в рабочем состоянии, ни заниматься масштабированием.

Как сказал мне Буши, «наша зацикленность на определенных вопросах, несмотря на все успехи, привела к непредвиденным последствиям: заметно возросла сложность работы, реализация проектов стала занимать все больше времени, а расходы на поддержание работы постоянно растут». Поэтому Наrrаh’s в 2002 году начала полностью перестраивать свою инфраструктуру (рис. 10.8б), что обошлось ей в 100 миллионов долларов. Компания смогла создать свою версию Эмпайр-стейт-билдинг.

100-миллионная инвестиция в инфраструктуру сопровождалась экономическим обоснованием. Бизнес-идея заключалась в изменении системы Тоtаl Rеwаrds для увеличения частоты игры в различных казино, снижения оттока клиентов и оптимизации маркетинговых расходов. Измеренный RОI от деятельности Наrrаh’s по улучшению инфраструктуры составил в 2002 году свыше 60 %. Инфраструктура в области информационных технологий вкупе с присутствием во всех регионах США и стратегией стимулирования клиентов к игре в различных регионах стала источником устойчивого конкурентного преимущества, не поддающегося копированию.

Если вы собираетесь заняться развитием инфраструктуры для маркетинга, основанного на данных, стоит помнить, что инвестиции в нее должны иметь четкую бизнес-цель и обеспечивать достаточную финансовую отдачу. В главах 5 и 9 есть немало детальных примеров того, как создать экономическое обоснование с RОМI. После вложения средств необходимо измерять возврат на инвестиции, то есть «вести учет». Например, Наrrаh’s начала измерять RОМI в 1995 году и занимается этим и по сей день.

Тот же подход применяется и для улучшения инфраструктуры на дальнейших этапах. Пример Наrrаh’s наглядно показывает, что, чрезмерно увлекшись созданием ценности, можно упустить из виду проблемы и затраты на поддержание инфраструктуры. В итоге придется переделывать всю систему. Буши сказал: «Если бы нам представился шанс начать сначала, то архитектура стала бы ключевым и необходимым элементом каждого проекта».

Выше я уже говорил о том, что для успеха проектов по развитию инфраструктуры маркетинга, основанного на данных, необходима поддержка руководства (в том числе финансовая). «Если для проекта не находится спонсора, мы им не занимаемся. Для любого проекта, в том числе инфраструктурного, нам нужны обоснование и средства», – сказал мне Буши. Пример Наrrаh’s наглядно демонстрирует четыре важнейших фактора успеха при создании инфраструктуры маркетинга, основанного на данных: наличие экономического обоснования с количественными измеряемыми параметрами; бизнес-партнер, желающий реализовать проект вместе с IТ-службой; вклад IТ-подразделения и спонсора в обеспечение RОI; IТ-архитектура и подробный план действий.

Выделю основные тезисы: мыслите масштабно, начинайте с малого и максимально быстро переходите к масштабированию успеха. Последнее невозможно без инфраструктуры и четкого плана действий. Теперь вы знаете многое об инфраструктуре маркетинга, основанного на данных, и умеете задавать правильные вопросы. Значит, ваши шансы на успех существенно возросли.

Выводы.

• На начальном этапе для работы над сбалансированной системой показателей, анализа RОМI и данных из интернета достаточно будет простых инструментов, например Мiсrоsоft Ехсеl. Однако для управления уровнем оттока клиентов, маркетинга, основанного на ценности и на событиях, потребуется создание определенной инфраструктуры.

• Маркетерам нужно оценить масштаб задачи, которая связана с маркетингом, основанным на данных. Они должны четко понимать, чем они занимаются и что должна сделать IТ-команда.

• Инфраструктура, которая нужна для поддержки маркетинга, основанного на данных, зависит от величины клиентской базы и сложности требований. Компания должна будет определить эти параметры.

• Разница между небольшими и крупными клиентскими базами и между простыми и сложными требованиями к данным равносильна различиям между фермерским домиком и Эмпайр-стейт-билдинг. Для строительства первого потребуется несколько сотен тысяч долларов, а второго – сотни миллионов.

• Риски, которые связаны с инфраструктурой маркетинга, основанного на данных, хорошо известны и задокументированы. Основные проблемы – отсутствие видения, финансовой поддержки высшего руководства, влияние политики компании, отсутствие ресурсов, невозможность масштабирования и низкое качество баз данных.

• Масштабное мышление, переход от малого к большему и быстрое масштабирование успеха требуют соответствующей инфраструктуры и методики. Прежде всего нужно понимать, куда вы хотите прийти, а затем постепенно двигаться к цели, добавляя важные функции и измеряя результаты RОМI на каждом шаге.

Глава 11. Маркетинговые бюджеты, технологии и основные процессы. Ключевое отличие лидеров от отстающих.

В жизни разница между хорошим и великим часто почти незаметна: хорошее и отличное вино, стейк из мяса высшей или отборной категории, сотая доля секунды в олимпийском забеге на 100 метров, обычный костюм или костюм от Аrmаni. В маркетинге отличие хорошего от прекрасного более выраженное. Как я покажу в этой главе, отличный маркетинг отличается от обычного несколькими воспроизводимыми процессами.

Возможно, читатель спросит: «Постойте, а как же творческая составляющая?». Как я уже говорил, подавляющее большинство организаций (72 %) отдают творческую работу на аутсорсинг. По-моему, она постепенно превращается в обычную услугу. А поскольку все организации имеют одинаковый доступ к креативным ресурсам, сама по себе творческая составляющая не может считаться источником устойчивого конкурентного преимущества. (Вы работаете в рекламном агентстве? Можете выбросить эту книгу, но сначала обратите внимание на последний раздел.) Самое значительное различие между хорошей и отличной маркетинговой организацией связано с внутренними процессами отбора, реализации и измерения результативности кампаний, а также с технологиями, использующимися для поддержки этих процессов.

В этой главе приведены важные выводы из моего исследования, связанные с сутью маркетинговых процессов, различием между лидерами и отстающими и ролью технологий; описывается поэтапный подход к улучшению процессов управления маркетинговыми кампаниями. Я не хотел бы умалять важность творческой составляющей. Последний раздел посвящен так называемому креативному Х-фактору: тому, как творческая работа в сочетании с маркетингом, основанным на данных, может существенно повысить результаты любой кампании.

Управление маркетинговой кампанией: состояние отрасли.

Глава в основном посвящена маркетинговым бюджетам и процессам управления маркетингом. Эти процессы – основной элемент эффективного маркетинга, основанного на данных. Как я покажу позже, для достижения цели недостаточно собрать нужные показатели или купить технологические инструменты. Выводы этой главы основаны на исследовании 252 компаний с совокупным размером годовых инвестиций в маркетинг 53 миллиарда долларов (детали, связанные с методологией исследования, приведены ниже).

Результаты опросов и интервью показывают, что директора по маркетингу были готовы обеспечить прозрачность своей работы для других отделов. Они поняли, как важно говорить на языке финансов и стратегии, и хотят убедиться, что деятельность маркетингового подразделения соответствует стратегии и целям бизнеса. При этом они борются и за оптимизацию управления маркетингом в рамках организации.

Цикл МСМ начинается с выбора кампании и принятия решения об инвестициях в нее. Затем наступает этап практической реализации, после чего определяется ценность и проводятся измерения. Отличительные черты передового МСМ – обучение и обратная связь по завершении кампании (рис. 11.1). Ниже представлены результаты опроса, показывающие ситуацию в управлении маркетингом в целом и отдельными кампаниями в частности.

_{Рис. 11.1. Замкнутый цикл управления маркетинговой кампанией}

Выбор кампании.

• 73 % компаний не используют данные сбалансированной системы показателей, демонстрирующие соответствие кампаний ключевым целям бизнеса, до принятия решения о финансировании.

• 68 % не используют эксперименты, позволяющие сравнить результаты пилотной кампании для контрольной группы, чтобы отобрать наиболее удачные кампании.

• 61 % организаций не разработали ясного и задокументированного процесса оценки и расстановки приоритетов для маркетинговых кампаний.

• 57 % организаций не используют практические кейсы для оценки маркетинговых кампаний перед принятием решений о финансировании.

• 53 % респондентов сообщают, что выбор маркетинговой кампании не связан с прогнозами возврата на инвестиции (RОI), пожизненной ценности клиента (СLТV) и/или другими показателями результативности, например уровнем удовлетворенности клиентов (СSАТ).

• 44 % не принимают во внимание синергетический эффект при выборе маркетинговых кампаний.

Исполнение.

• 63 % респондентов сообщили, что не производят разбивку маркетинговых кампаний на этапы и не используют показатели для оценки каждого этапа.

• 53 % утверждают, что не оценивают результаты компании в процессе ее реализации, не вносят изменений в план и не прекращают неэффективные кампании (вне зависимости от стадии).

Измерения и получение ценности.

• 43 % компаний указывают, что не занимаются мониторингом достигнутых результатов (и их сопоставлением с целями) по завершении маркетинговой кампании.

• 40 % респондентов сообщают, что метод проведения кампаний не позволяет использовать измерения, а критерии успеха определить невозможно в принципе.

Обучение и обратная связь.

• 43 % респондентов утверждают, что не используют никаких показателей для выбора и управления будущими маркетинговыми кампаниями.

• 36 % организаций не изучают результаты программ после их проведения и не интересуются мнением команды, работавшей над кампанией, по поводу успешных и неудачных элементов – следовательно, не используют полученные знания для отбора и управления последующими кампаниями.

• 34 % не используют результаты анализа данных предыдущих кампаний для внедрения инноваций в будущем.

Эти цифры дают основания предполагать, что большинство организаций не стремится оптимизировать процессы управления своими маркетинговыми кампаниями. Возможно, в вашей компании ситуация схожая. Однако не стоит беспокоиться: ниже я покажу, что лидерства можно достичь за счет внедрения нескольких воспроизводимых процессов.

Исследование: маркетинговые процессы, технология и связь с результатами работы компании.

Каковы основные процессы управления маркетингом и можно ли сказать, что компании, применяющие их, достигают большего? Проведенные нами интервью помогли понять, какими должны быть эти процессы. Вот несколько цитат из бесед с руководителями маркетинговых подразделений:

В ходе интервью мы смогли выделить четыре параметра управления маркетингом, которые назвали МСМ-ресурсами компании: отбор, целостный анализ всех проектов, мониторинг и адаптивное обучение.

1. Отбор. Задокументированный процесс, определяющий выбор и финансирование маркетинговых кампаний. Включает бизнес-кейсы для кампаний и сбалансированную систему показателей, согласованную со стратегией бизнеса.

2. Целостный анализ всех проектов. Используется при выборе отдельных маркетинговых кампаний. Суть в том, что кампания А сама по себе может иметь большую ценность, чем в комбинации с кампанией В. Подобная синергия ценностей должна приниматься во внимание в процессе выбора.

3. Мониторинг. Измерение и оценка прогресса маркетинговой кампании: способность «вести учет» с использованием показателей, описанных в этой книге.

4. Адаптивное обучение. Способность вынести уроки из прошедших кампаний и маркетинговых инициатив, а затем использовать полученные знания при разработке новых кампаний.

Кроме этих ресурсов, необходимых для эффективного управления маркетингом, имеется еще один вспомогательный:

5. Технологии. Технологические возможности и инфраструктура: ЕDW, управление маркетинговыми ресурсами (МRМ)[53] и аналитические инструменты для принятия маркетинговых решений.

В рамках исследования изучались связи между этими ресурсами, на рис. 11.2 приведены итоги анализа. Это своего рода усовершенствованное регрессионное уравнение. Модель показывает взаимосвязи МСМ-ресурсов и результатов. Рис. 11.2 кажется сложным, однако понять его смысл крайне важно.

Четыре элемента в левой части рис. 11.2 (отбор, целостный анализ всех проектов, мониторинг и адаптивное обучение) – составные части ресурса более высокого уровня: МСМ, который напрямую связан с показателями результативности (результаты деятельности на рынке, капитал бренда и клиентская база), обозначенными справа.

_{Рис. 11.2. Ресурсы маркетинговых процессов и их связь с результатами работы компании. Сплошные линии показывают значимые связи (р < 0,05), пунктирные линии – несущественные}

Что это значит? Данные показывают, что между степенью развития МСМ-ресурсов и результатами компании существует статистически достоверная связь. Иными словами, компании, использующие такие процессы, имеют лучшие позиции на рынке, больший капитал бренда и более качественную клиентскую базу по сравнению со среднестатистической фирмой.

Анализ, показанный на рис. 11.2, основан на первичных данных, то есть информации, собранной в ходе опросов. Также мы проанализировали вторичные данные, взятые из базы данных Соmрustаt, в которой содержится информация о финансовых показателях деятельности компаний, чьи акции котируются на бирже. Анализ показал наличие статистически достоверной связи МСМ-ресурсов с результатами фирмы. В данном случае к показателям результативности относятся рост продаж, RОI и долгосрочный акционерный капитал. Важно отметить, что организации, использующие все четыре МСМ-ресурса, показывают более высокие результаты по сравнению с конкурентами.

Пока я не говорил о технологии, которая позволяет развивать в компании принципы маркетинга, основанного на данных. Стоит отметить и еще одну интересную особенность рис. 11.2: пунктирную линию между технологическими ресурсами и результатами компании (отсутствие связи). Иными словами, маркетинговые технологии не связаны с результатами работы напрямую. Связь осуществляется через МСМ-ресурсы.

Отсюда следует важный вывод: вложение средств в технологии, связанные с маркетингом, само по себе не влияет на результаты работы. Технологии обеспечивают процессы управления. Иными словами, чтобы инвестиции в них привели к результатам, необходимы МСМ-ресурсы. Интересно отметить, что результаты не зависят от отрасли, стратегии фирмы или каналов продаж. МСМ-ресурсы универсальны и нужны всем организациям, стремящимся повысить эффективность своих маркетинговых мероприятий.

Исследование показывает, что среди компаний наблюдается значительный разброс с точки зрения зрелости маркетинговых процессов. На рис. 11.3 представлено распределение МСМ-ресурсов. Высокий уровень в правой части графика означает, что компании полностью используют все четыре МСМ-ресурса, а компании на начальных этапах имеют минимум ресурсов. Я уже говорил, что успешные компании демонстрируют более высокие финансовые результаты, имеют хороший капитал бренда и клиентскую базу, а также значительно более высокий уровень акционерного капитала по сравнению с остальными.

_{Рис. 11.3. Уровень МСМ-ресурсов опрошенных компаний}

Исследование доказало необходимость использования четырех основных процессов (отбор, целостный анализ всех проектов, мониторинг и адаптивное обучение), а также инвестиций в технологическую инфраструктуру для их поддержки. Результаты не зависят от отрасли: МСМ-ресурсы универсальны. На протяжении всей книги я сосредоточивался на основных 15 показателях и объяснял, как можно усовершенствовать маркетинг по всем видам МСМ-деятельности: «выбирать» лучшие кампании, «отслеживать» качество их работы и использовать «адаптивное обучение» методом проб и ошибок.

Инвестиционный портфель В2В и В2С: лидеры против отстающих.

Результаты исследования, определившие этапы процесса МСМ и его связь с показателями работы компаний, не зависят от отрасли. Однако заметна разница в том, как инвестируют свои средства в маркетинг компании, работающие на рынках В2В и В2С. Представим себе маркетинговый бюджет как портфель, аналогичный инвестиционному. В главе 1 обсуждались пять основных элементов маркетингового портфеля; кратко опишу их еще раз.

1. Брендинг. Маркетинг, направленный на создание капитала бренда и повышение показателя припоминания: реклама, фокусирующаяся на определенных ощущениях или опыте, например ассоциация продукта с чем-то крутым, модным, приятным и т. п., либо ассоциация с другим брендом, вызывающим позитивные чувства (например, спонсорство ведущих спортсменов компанией Niке). Количественная оценка влияния производится с помощью основного показателя № 1 – осведомленности о бренде (см. главу 4).

2. Связи с клиентами (клиентский капитал). Маркетинг отношений, направленный на создание связей с клиентами. Примеры – эксклюзивные предложения для лояльных клиентов, мероприятия для руководства компаний-клиентов в В2В, карты постоянного покупателя и т. д. Влияние этой маркетинговой деятельности оценивается с помощью основных показателей № 3 – коэффициента оттока и № 4 – СSАТ (глава 4), а также показателя № 10 – СLТV (глава 6).

3. Стимулирование продаж. В данном случае маркетинг направлен на повышение продаж в краткосрочной перспективе. Можно вспомнить о купонах, распродажах, предложениях с ограниченным сроком действия и т. д. Их влияние можно количественно оценить с помощью основных показателей: № 6 – прибыль, № 7 – NРV, № 8 – IRR и № 9 – окупаемость (глава 5). Поисковый маркетинг (SЕМ) для электронной торговли можно считать разновидностью стимулирования продаж, а количественную оценку ему можно дать с помощью основных показателей: № 11 – СРС, № 12 – ТСR и № 13 – RОА.

4. Формирование рыночной ниши. Маркетинг призван изменить восприятие клиентов: создать потребность в продукте или услуге и/или повлиять на мнение о продукте с помощью рекомендаций третьей стороны. Сюда относятся маркетинг в социальных медиа, например создание спонсируемых сообществ с помощью влиятельных блогеров и развитие отношений с аналитиками (в сфере В2В). Основные показатели тесно связаны с брендингом – это не только показатель № 1 – осведомленность о бренде, но и № 2 – тест-драйв (глава 5), и № 15 – личные рекомендации (глава 7).

5. Инфраструктура и ресурсы. Эта последняя категория в маркетинговом портфеле представляет собой инвестиции в технологическую инфраструктуру – ЕDW, аналитику и МRМ. Все эти ресурсы обеспечивают поддержку и развитие множества видов маркетинговой деятельности. Примеры бизнес-кейсов для инвестиций в инфраструктуру приведены в главе 9. К этой же категории относятся тренинги для продавцов и маркетеров, призванные улучшить их навыки.

В главе 1 я уже говорил о существовании «маркетингового разделения», связанного с тем, как лидеры и отстающие формируют свой маркетинговый бюджет (см. рис. 1.6 – отстающие делают упор на стимулирование продаж, а лидеры – на брендинг, отношения с клиентами и инфраструктуру).

На рис. 11.4 изображена разбивка маркетинговых бюджетов компаний (лидеров и отстающих), отнесенных к группам В2В и В2С. Лидеры и отстающие – соответственно, «верхние» и «нижние» 20 % компаний по показателю МСМ (см. рис. 11.3). Для обеих групп характерно маркетинговое разделение.

Лидеры тратили значительно больше на маркетинг в целом (на 14–25 % больше среднего). Разница между В2В и В2С заключается в процентном распределении маркетинговых бюджетов внутри портфеля. Для портфеля В2С разница между лидерами и отстающими заключается в том, что лидеры тратят меньше денег на стимулирование продаж и больше на брендинг и инфраструктуру. Для В2В создание спроса в большей степени связано с клиентской базой и инфраструктурой (лидеры этого рынка больше вкладывают в отношения с клиентами и меньше внимания уделяют брендингу).

_{Рис. 11.4. Сравнение портфелей маркетинговых инвестиций лидеров и отстающих: а – В2С; б – В2В. Компании в обеих сферах (В2В и В2С) сообщили о том, что в среднем тратят на маркетинг около 6 % доходов}

Формирование рыночной ниши – очень интересная категория в маркетинговом портфеле. Этот элемент был предложен одним из моих коллег, Моханом Соуни. Интереснее всего то, что ответ невозможно вычислить заранее. Мы предположили, что формирование рыночной ниши важнее для компаний-лидеров. Судя по всему, на самом деле справедливо обратное (особенно в области В2В). Для В2С доли инвестиций в формирование ниши такие же; однако лидеры тратят на 25 % больше на маркетинг в целом, поэтому можно сказать, что они вкладывают пропорционально больше в каждую категорию. Однако в секторе В2В формирование ниши куда менее важно для лидеров, чем для отстающих, – и это позволяет сделать интересные выводы.

Формирование ниши для В2В основывается прежде всего на отношениях с аналитиками и лидерами мнений. Эти отношения направлены на создание положительного образа продукта или услуги. Например, в отрасли высоких технологий, согласно магическому квадранту Gаrtnеr[54], продукты компаний можно оценить по параметрам «способность реализации» и «полнота видения». Понятно, что для поставщиков технологических решений «золотое дно» будет находиться в верхнем правом квадранте – там, где эти параметры достигают максимума. Некоторые компании всеми силами стремятся повлиять на аналитиков и занять с их помощью верхние строчки рейтингов.

Исследование, показанное на рис. 11.4б, предполагает, что формирование ниши для В2В через отношения с аналитиками – не самая важная задача. Иными словами, ведущие компании тратят меньше средств на формирование ниши, чем отстающие, хотя при этом общая величина их расходов на маркетинг выше среднего на 14 %. Они сосредоточиваются на развитии бренда и клиентской базы. Вполне возможно, что хороший бренд и клиентский капитал могут сами по себе сформировать рыночную нишу и повлиять на аналитиков.

Итак, лидеры и отстающие (как в В2В, так и в В2С) имеют сходные распределения расходов в структуре портфеля. Лидеры вкладывают меньше средств в стимулирование продаж и больше в брендинг и инфраструктуру. Однако между лидерами секторов В2В и В2С были выявлены определенные различия в работе с клиентской базой и формировании рыночной ниши.

Тем не менее нужно сделать важную оговорку. Наше исследование было основано на качественном опросе. Иными словами, руководителей маркетинговых отделов просили оценить примерные доли бюджетов, направляемых на каждую из пяти категорий. Подробный аудит маркетинговых бюджетов не проводился. Но все же выборка из 250 ответов может считаться статистически достоверной, а сами ответы – достаточно точными.

Я не утверждаю, что ваш маркетинговый бюджет должен в точности соответствовать цифрам, приведенным на рис. 11.4. Их нужно рассматривать как ориентир. Например, если ваша компания тратит на брендинг или инфраструктуру всего несколько процентов своего бюджета, то подумайте, нужны ли эти расходы в принципе. А если структура портфеля в значительной степени смещена в сторону какой-то одной категории, то, вероятно, она не сбалансирована.

Преодоление четырех препятствий к профессионализации маркетинговых процессов.

Один из важнейших выводов исследования таков: несмотря на влияние МСМ-ресурсов на общие результаты работы компаний, лишь немногим из них удалось внедрить МСМ. Что же им мешает? Респонденты указали на четыре особенно важные проблемы: отсутствие поддержки со стороны топ-менеджмента; отсутствие уважения; отсутствие кросс-функциональной согласованности; отсутствие нужных навыков у сотрудников.

1. Отсутствие поддержки со стороны топ-менеджмента:

• а) 69 % респондентов заявили, что руководство их компаний принимает решение о финансировании отдельных маркетинговых кампаний на основании чутья и интуиции;

• б) 69 % утверждают, будто лидеры бизнеса не понимают, что RОI не всегда применим к оценке маркетинговых кампаний;

• в) 50 % считают, что топ-менеджмент компании не формулирует конкретных стратегических целей, основанных на показателях типа RОI, для маркетинговых кампаний;

• г) 49 % указывают на то, что маркетинг не воспринимается руководством как основная движущая сила стратегических преимуществ.

2. Отсутствие уважения:

• а) 56 % респондентов заявляют, что руководство компаний воспринимает маркетинг как «необходимое зло»;

• б) 54 % заявляют, что в их организации отсутствует взаимоуважение между руководителями отдела маркетинга и других подразделений;

• в) 32 % респондентов говорят, что лица, принимающие стратегические решения, недостаточно хорошо представляют себе суть маркетинга.

3. Отсутствие кросс-функционального взаимодействия:

• а) 48 % не требуют от руководителей других подразделений вклада в финансирование маркетинговых кампаний;

• б) 25 % утверждают, что маркетинг не считается основным элементом бизнеса в компаниях;

• в) 21 % сообщают, что маркетинг в их организациях не считается важной и необходимой функцией.

4. Отсутствие нужных навыков у сотрудников:

• а) 64 % сообщают о нехватке сотрудников, имеющих навыки сбора и анализа комплексных маркетинговых данных;

• б) 47 % утверждают, что маркетинговый персонал недостаточно хорошо понимает суть таких финансовых понятий, как RОI, NРV и СLТV.

Как можно преодолеть первый барьер и получить поддержку топ-менеджмента? Для этого необходимы доверие и понимание. Вам доверяют, когда вы выполняете свои обещания. В главе 2 я уже рассказывал о стратегиях получения поддержки руководства с использованием достигнутых результатов: начните с малого, одержите быструю победу, продемонстрируйте результаты и обеспечьте себе поддержку. Маркетеры должны уметь рассказывать о ценности достигнутых результатов в форме, понятной руководителям: следует использовать язык финансов, бизнеса и данных, когда это уместно. Методика маркетинга, основанного на данных, поможет вам создать доверие и уважение между работниками организации, то есть преодолеть первые два препятствия. Чуть ниже я расскажу, каким образом МСМ-процессы позволяют преодолеть несогласованность.

В беседах с руководителями маркетинговых подразделений несколько раз всплывала и еще одна проблема, связанная с недостатком квалификации персонала. Здесь никак не обойтись без обучения и тренингов. Сотрудники должны научиться применять новые подходы, инструменты, техники и навыки, позволяющие оптимизировать управление маркетингом и обеспечивать идеальную работу МСМ. Помимо поддержки со стороны руководства и навыков маркетеров, важно использовать передовые инструменты и техники для управления, разработки и реализации маркетинговых кампаний. Например, одно из основных требований оптимизации МСМ состоит в использовании данных по всем маркетинговым кампаниям, что позволяет разработать согласованный инвестиционный процесс.

Однако 83 % респондентов указали, что им зачастую сложно оценить, какие преимущества для фирмы обеспечивает та или иная маркетинговая кампания. Наши наблюдения показывают, что лучший способ решения этой проблемы – использование новых технологических инструментов, позволяющих организовать сбор и анализ больших массивов данных для оптимизации МСМ. К ним относятся централизованные базы данных, система управления отношениями с клиентами и МRМ. Результаты опроса показывают наличие статистически значимой положительной связи между применением новейших инструментов и RОМI. В частности, организации, использующие ЕDW для отслеживания маркетинговых кампаний и взаимодействий клиентов с фирмой (а также автоматизированные программы типа МRМ и данные для организации кампаний в области маркетинга, основанного на событиях), могут рассчитывать на более высокий рост продаж, увеличение доли рынка и капитала бренда.

Однако мы также обнаружили, что немногие организации используют на практике усовершенствованные инструменты, доступные им уже сейчас. Вот лишь несколько фактов, подтверждающих это:

• 57 % респондентов не используют централизованную базу данных для отслеживания и анализа своих маркетинговых кампаний;

• 70 % не пользуются ЕDW для отслеживания взаимодействий клиентов с компанией, в том числе в ходе маркетинговых акций;

• 71 % респондентов не используют ЕDW и аналитические инструменты для выбора маркетинговых кампаний;

• 79 % не используют источники систематизированных данных, поэтому неспособны автоматизировать маркетинг, основанный на событиях;

• 82 % респондентов никогда не занимаются мониторингом маркетинговых кампаний и ресурсов с помощью автоматизированных программ типа МRМ.

Очевидно, что эти недостатки необходимо устранять путем внедрения и использования эффективных инструментов. Однако этого недостаточно. Даже когда у организаций есть все необходимые инструменты, они используют их по-разному. Именно поэтому так важен поэтапный подход к внедрению инструментов и новых процессов.

Чтобы инструменты были согласованы с организационной структурой, нужно создать поэтапный план внедрения с четкими критериями оценки результатов для каждого этапа. Такой подход необходим для мягкого перехода от привычного метода к оптимизированному МСМ-процессу.

Совершенствование процесса управления маркетинговой кампанией: трехэтапный подход.

Основной вывод таков: успешная оптимизация МСМ – не «большой взрыв», а спокойный и поэтапный процесс. Такой подход позволит сохранять импульс, укрепить доверие со стороны руководства (а следовательно, и привлечь его к участию), обеспечить плановое и управляемое развитие кросс-функционального взаимодействия. Кроме того, у сотрудников будет достаточно времени для развития навыков и освоения инструментов.

По результатам анализа мы выявили три основных уровня МСМ-компетенций: базовый, средний и продвинутый (на рис. 11.5 указаны критерии для каждой категории).

Для каждого респондента был рассчитан показатель уровня МСМ в диапазоне от 0 до 100 по количеству утвердительных ответов на вопросы нескольких категорий. Распределение величин помогло выделить несколько групп респондентов. График распределения значений МСМ-компетенций приведен на рис. 11.6. Обратите внимание, что лишь 11 % организаций находятся на передовой стадии развития МСМ-компетенций, а подавляющее большинство (почти 90 %) – либо на базовом, либо на среднем уровне.

_{Рис. 11.5. Три уровня развития МСМ-компетенций}

_{Рис. 11.6. Распределение компаний по степени зрелости МСМ}

Уровень 1: базовый.

Обычная организация базового уровня сосредоточена на развитии процессов и процедур, определяющих общие задачи и цели для отбора маркетинговых кампаний и управления ими. Такая компания уже смогла создать централизованные базы данных, где зафиксированы результаты всех маркетинговых кампаний и активов. Кроме того, у нее уже есть культура обучения (хотя и слаборазвитая), а в процессе отбора будущих кампаний и управления ими учитывается мнение членов команды.

Таким образом, базовый процесс предполагает управление всеми видами маркетинговой деятельности в организации. Достоинства этого подхода понятны: при наличии четкого видения всех маркетинговых активов, инвестиций и ресурсов значительно проще принимать правильные решения. Компания отказывается от бесконтрольных расходов и оптимизирует использование ресурсов. Наличие общих целей и задач помогает снизить затраты на планирование и управление. И, наконец, менеджер по маркетингу готов учиться на ошибках прошлого, а следовательно, имеет все шансы со временем улучшить процессы управления маркетингом.

Уровень 2: средний.

Обычная организация среднего уровня уже достигла определенной степени централизации маркетинговых инвестиций и ресурсов и научилась формулировать конкретные цели и задачи, выбирать (исходя из них) маркетинговые кампании и управлять ими. Она также умеет учиться на ошибках прошлого. Усилия в области МСМ на этом уровне сосредоточены скорее на строгом соответствии целям и задачам, связанным с результатами инвестиций в маркетинг и применением расширенной системы показателей для их планирования, оценки и управления ими. Организация на этой стадии уже использует хранилище данных для отслеживания взаимодействий клиента с фирмой и его реакции на маркетинговые кампании. По общему мнению участников, такие компании уже используют анализ данных для выбора будущих маркетинговых кампаний.

В целом на этом уровне уже сформирован воспроизводимый процесс контроля всех видов маркетинговой деятельности. Кроме того, фирма достигает следующего уровня компетенций: теперь она соотносит расходы на маркетинг с корпоративной стратегией, сокращает необоснованные маркетинговые инвестиции или вообще отказывается от них, улучшает коммуникацию с отделом финансов и руководителями компании путем использования унифицированного языка финансовых показателей (а также сравнения с результатами работы других компаний). Часто циклы исследований позволяют выявить отклонения от планов и бюджетов, а также оценить степень соответствия стратегии и максимально быстро внести необходимые корректировки.

Уровень 3: продвинутый.

Наиболее грамотные команды маркетеров способны отслеживать и контролировать маркетинговые кампании и ресурсы с помощью автоматизированных программ типа МRМ. На этапе отбора они используют сбалансированные показатели, позволяющие оценить каждую кампанию на соответствие ключевым целям бизнеса и использовать целостное видение всех кампаний. Они также применяют техники управления портфелем для финансирования наилучшей комбинации кампаний. Компании, стоящие на более высокой ступени, также используют маркетинг, основанный на событиях, и гибкий маркетинг вместе с последовательным мониторингом результатов и ценности для бизнеса (RОМI) кампании во время ее проведения. В таких организациях есть устоявшаяся культура обучения, в обязательном порядке используются обратная связь и измерение результатов для планирования будущих кампаний.

Эти организации имеют ряд преимуществ, возникающих вследствие подобной организации работы: улучшение оценки маркетинговых инвестиций, способность максимизировать ценность портфеля маркетинговых кампаний, обеспечение должного соответствия корпоративной стратегии. В совокупности продвинутая инфраструктура, процессы и персонал организации с передовой системой МСМ обеспечивают развитие гибкого маркетинга.

Три уровня МСМ-процесса были определены исходя из ответов на опрос и личного опыта, которым делились участники в ходе интервью. Как и следовало ожидать, немногие компании идеально соответствуют какому-то одному уровню. Почти каждая из них совмещает в себе черты, присущие двум или трем из них, однако чаще всего доминируют признаки только одного. Можно воспринимать эти три уровня как цели, к которым нужно стремиться. Но как же перейти от одного этапа к другому на практике? Для начала нужно разработать сбалансированную систему показателей, позволяющую оценить состояние организации по различным параметрам МСМ. Как только вы определите основные проблемы, переходите к разработке четкого плана действий для их решения.

Идеальный план включает ясное описание целей и временные рамки для поэтапного внедрения эффективных инструментов и техник. Обычно в его состав включается и программа тренингов, позволяющая сотрудникам научиться работать в условиях перемен, честная оценка и распределение ресурсов, необходимых для достижения цели. Идеальная схема работы – сосредоточиться на главном, быстро достичь результата и заслужить доверие и создать импульс для дальнейшей работы.

Выводы: сложность требует управления.

Маркетинговые руководители вынуждены решать множество проблем. Крупные организации с большими маркетинговыми бюджетами могут проводить сотни, а то и тысячи кампаний в год. При отсутствии структурированного и методичного подхода к управлению процессом вполне естественна ситуация, когда система и планы каждый раз создаются с нуля, а функции дублируются, причем крайне неэффективно.

Для решения этой проблемы нужен простой набор правил, определяющих, каким образом руководство получает информацию и принимает решения. С точки зрения маркетинга власть – это МСМ-ресурсы: отбор кампаний, целостный анализ всех проектов, мониторинг и адаптивное обучение. Опросы и интервью помогли нам найти и изучить лучшие примеры развития этих компетенций.

Начать стоит с внедрения сбалансированной системы показателей и активного вовлечения в работу других подразделений компании. Успешно внедренные системы МСМ соответствуют бизнес-стратегии и общему направлению деятельности компании. Они обеспечивают четкость и последовательность, а также создают правильный баланс приоритетов. Эффективный МСМ предполагает совместное определение общих показателей (подобных описанным в этой книге), помогающих оценивать и планировать успешные маркетинговые кампании.

Использование усовершенствованных инструментов и ресурсов в наши дни стало не привилегией, а необходимостью. ЕDW и аналитические инструменты дают возможность «вести учет». МRМ помогает смоделировать и усовершенствовать маркетинговые процессы. В целом внедрение инфраструктуры повышает гибкость маркетинга. Но не стоит начинать с нее: успешные лидеры сначала разбираются в тонкостях процесса, достигают первых успехов и только потом вкладывают средства в инфраструктуру, позволяющую стандартизировать и автоматизировать процесс.

МСМ – сфера совместной ответственности всей команды топ-менеджеров, но ответственность за создание процессов и показателей должны взять на себя именно руководители маркетинговых подразделений. Успешные директора по маркетингу стремятся к развитию партнерства с другими членами руководящей команды. Более того, они помогают подчиненным повысить квалификацию и учат их самостоятельно управлять изменениями.

И последнее, но не менее важное замечание: для управления процессом развития МСМ важно подобрать команду людей, заслуживающих доверия. Успешные директора по маркетингу помнят о необходимости обучения подчиненных процессам работы, основам финансов и управления маркетинговыми кампаниями. Чтобы удержать хороших людей, необходимо их поощрять, а значит, и выстраивать систему адекватного вознаграждения и разумного стимулирования.

В главе 5 я уже затронул тему нормирования капитала. Обычно на финансирование маркетинговых кампаний выделяется ограниченный объем средств, и на реализацию всех хороших идей денег не хватает. Многие организации финансируют кампании, руководители которых умеют «громче кричать». Процессы управления, описанные в этой главе, позволяют оптимально распределить маркетинговые бюджеты и получить максимальную отдачу на вложенные средства. Успешное внедрение правильных механизмов управления в области маркетинга и МСМ-процессов способствует продуктивным обсуждениям финансирования маркетинга с опорой на реальные данные.

Я помогал многим организациям внедрять и усовершенствовать ресурсы для МСМ и маркетинга, основанного на данных. В самом начале любого проекта я прежде всего прошу предоставить мне документацию о процессах: мне важно знать, что именно там говорится и как организация определяет для себя МСМ. Ответная реакция бывает двух типов. Иногда мне говорят, что нужно найти сотрудника, на компьютере которого имеется нужная презентация в формате РоwеrРоint. Это показательно: если процесс неизвестен самим маркетерам, то его точно нельзя считать принятым в компании стандартом. Как узнать, есть ли у вас МСМ-ресурсы? Принципы эффективного управления требуют, чтобы нужные процессы были зафиксированы на бумаге и доведены до сведения всех сотрудников.

Второй вариант ответной реакции – мне вручают несколько толстых папок, содержащих детально расписанные процессы. Чаще всего это плоды работы сторонних консультантов. В ходе интервью я обычно обнаруживаю, что на практике мало кто из маркетеров следует этим процессам и/или знает об их существовании. Процессы управления маркетингом должны создаваться совместными усилиями сотрудников организации, а затем принимать форму простых и понятных документов.

В организациях среднего и продвинутого уровня существует документ, в котором четко описано, как проводится оценка кампаний и принимаются решения об отборе. Более того, в нем определена система показателей, которые компания использует для измерения степени своей успешности, и приводятся шаблоны для расчета RОМI по различным типам кампаний. Поэтому я предлагаю тем из вас, кто решится внедрить маркетинг, основанный на данных, заняться параллельной разработкой описаний процессов. Разумеется, документы должны быть общедоступными, а их язык – простым и понятным. Я предлагаю ограничить описание основных рекомендаций 10–15 страницами четкого текста, чтобы отдел маркетинга смог взять их на вооружение. Кроме того, советую создать стандартизованные и легкие для заполнения шаблоны RОМI для различных типов кампаний.

Для внедрения в компании маркетинга, основанного на данных, недостаточно просто купить нужные технологии. Вы должны усовершенствовать МСМ-процессы и повысить уровень знаний и навыков своих маркетеров. Процесс имеет четыре управляемых элемента (отбор, целостный анализ всех проектов, мониторинг и адаптивное обучение), и ему соответствуют 15 основных показателей успеха, описанных в этой книге. Исследование показывает, что самые продвинутые в области МСМ и маркетинга, основанного на данных, организации получают лучшее место на рынке, имеют более качественную клиентскую базу, а их акционерная ценность в долгосрочной перспективе оказывается значительно выше, чем у конкурентов. Главное – использовать поэтапный подход к внедрению соответствующих ресурсов, оценке результатов на каждом этапе и развитию рабочих процессов.

Креативный Х-фактор.

Эта книга полностью посвящена показателям, данным и процессам, позволяющим совершить качественный скачок в области маркетинга. Многие из описанных здесь стратегий и подходов применимы и эффективны также в других направлениях бизнеса. Однако у маркетинга есть существенное отличие от других функциональных областей: креативность используемых средств.

Вскоре после завершения своего исследования я встретился с Бетси Холден, бывшим руководителем Кrаft Fооds и признанным экспертом в области маркетинга. Я поделился с ней своими мыслями о маркетинге, основанном на данных, и процессах, улучшающих результаты работы компании, а она предложила мне добавить в систему еще одно измерение – креативный Х-фактор. После этого я начал замечать вокруг себя множество его проявлений.

Если вы еще не видели на YоuТubе видеоклипы Will It Вlеnd?{58}, то рекомендую с ними ознакомиться. Создателем серии вирусных роликов на эту тему стала небольшая частная компания Вlеndtес, производящая блендеры и расположенная в штате Юта. Ее основатель Том Диксон начинал в 1975 году с продажи устройств для измельчения и перемешивания пищевых ингредиентов. Изначально его компания поставляла свою продукцию в рестораны, однако постепенно вышла на рынок бытовой техники. Первая модель ее блендера имела мощность 1,8 лошадиных сил при силе тока 10 ампер (а последующие – до 20 ампер). Иными словами, компания создает самые мощные блендеры из имеющихся на рынке.

Диксон создал простую вирусную маркетинговую кампанию. Он включал видеокамеру, клал в блендер различные предметы и задавал аудитории вопрос: «Сможет ли блендер это перемолоть?». После этого он запускал блендер. Снятые ролики размещались на YоuТubе. Оказалось, что мячики для гольфа, мрамор, садовые грабли, мобильные телефоны, фианит вполне поддаются измельчению, а вот монеты и лом – нет. Больше всего лично мне нравится ролик, в котором Диксон измельчает iРhоnе. Это идеальный пример креативного Х-фактора в работе: у видеоролика на YоuТubе, в котором iРhоnе гибнет в блендере, более 7 миллионов просмотров, а расходы на его создание составили несколько тысяч долларов.

Вот что говорит сам Диксон:

Пример Вlеndtес отлично демонстрирует роль креативного Х-фактора в маркетинге. При этом кампания проста с точки зрения реализации – это всего лишь набор любительских видео с логотипом компании и адресом ее сайта на заднем плане, размещенных на YоuТubе. Более сложный пример использования креативного Х-фактора в сочетании с маркетингом, основанным на данных, можно найти в истории о выпуске на рынок нового продукта – Nissаn Qаshqаi. Проведя исследования рынка, Nissаn осознала все перспективы небольших спортивных внедорожников с полным приводом (кроссоверов) на европейском рынке. Компания решила нацелить свои усилия на молодых потребителей. Маркетинговая кампания строилась вокруг идеи популярного городского автомобиля, доминирующего в городском ландшафте. Qаshqаi собирались в Великобритании для продажи в Европе, Австралии и Японии, но не в США. В ролике были показаны огромные ступни, ехавшие на крыше автомобиля, как на скейтборде{60}.

Маркетинговые мероприятия, связанные с запуском нового продукта, начались с пресс-конференции 6 сентября 2006 года. На ней присутствовали 450 журналистов из 22 стран. После мероприятия в прессе появилась волна статей с заголовками типа «Nissаn вновь открывает люк». Официальное представление модели публике состоялось 29 сентября 2006 года на Парижской автомобильной выставке. Ее увидело более 1,4 миллиона посетителей, а 22 тысячи из них записали на свои мобильные устройства через Вluеtооth автомобильное шоу с участием Qаshqаi. Перед выпуском модели была проведена кампания с использованием прямой рассылки, в результате на новую машину по всей Европе было оформлено 39 444 заказа, а количество посетителей сайта, посвященного запуску модели, превысило ожидаемое в два раза.

Nissаn умело применила принципы маркетинга, основанного на данных, для отслеживания результатов работы перед запуском модели. Вдобавок эту кампанию отличает умелое использование элементов креативного Х-фактора. Nissаn изобрела новый городской вид спорта – «игры Qаshqаi». Снимались любительские видеоклипы, в которых автомобили Qаshqаi выполняли необычные трюки, как на скейтборде: rаmр mоunt, аеriаl bаnаnа, ахеl 360 fliр. В клипах активно использовались спецэффекты, поэтому казалось, что все происходит по-настоящему{61}. В роликах принимали участие псевдокоманды со странными названиями типа «Команда Андромеда». У кампании был даже специальный сайт, посетители которого могли купить майки и другую сувенирную продукцию «игр Qаshqаi». Помимо прочего, Nissаn организовала специальный автопробег в рамках «игр Qаshqаi» и проводила в некоторых городах соревнования по веломотокроссу.

Вирусное видео кампании появилось на более чем 2200 сайтах, а всего ролики посмотрели более 11 миллионов человек. Qаshqаi вышел на рынок в марте 2007 года, и за 6 недель было продано 70 тысяч автомобилей – Nissаn не смогла полностью удовлетворить спрос, обусловленный маркетинговыми действиями. По состоянию на июнь 2009 года только в Европе было продано 330 тысяч автомобилей Qаshqаi (благодаря чему они стали одной из самых успешных моделей Nissаn в мире)[55].

Запуск нового продукта Nissаn Qаshqаi подчеркивает всю важность совместного применения креативного Х-фактора и маркетинга, основанного на данных. Главные достоинства этой кампании заключаются в идеальном взаимном соответствии всех ее элементов и четкой нацеленности на поколения Х и Y. Вирусный маркетинг сопровождался онлайновыми и офлайновыми мероприятиями, а грамотный РR и работа с медиа позволили усилить эффект «сарафанного радио». Этот пример показывает весь потенциал совместного применения творческой составляющей и маркетинга, основанного на данных. При этом стоит отметить, что маркетинговые затраты, связанные с запуском Qаshqаi, составили примерно 1 % от всех расходов на разработку и производство автомобиля.

Я рекомендую вам создать креативные команды, способные предложить не только обычную статичную рекламу, но и что-то более интересное. Попытайтесь использовать креативный Х-фактор. Если вам удастся совместить старые и новые медиа и воспользоваться принципами маркетинга, основанного на данных, и интересной творческой идеей, результаты будут потрясающими.

Связываем все воедино.

В этой книге я дал определение 15 основным показателям для маркетинга. Это 10 классических показателей и 5 показателей, связанные с интернетом. С их помощью можно дать количественную оценку подавляющему большинству маркетинговых проектов. Как их использовать для улучшения маркетинговой деятельности? Начните с создания системы показателей, оценивающих вашу результативность, – грамотные измерения помогут вам лучше контролировать маркетинг. «Заложите» гибкость во все ваши маркетинговые кампании. И если придется проиграть – проигрывайте быстро. А если результаты превосходят ваши ожидания, постарайтесь закрепить успех и достичь новых побед. Измерения и гибкость помогают повысить результативность кампании в пять и более раз.

Аналитические инструменты помогают в осуществлении гипертаргетинга и сегментации. Сегментация на основе ценности плюс маркетинг, основанный на событиях в жизни потребителей (и направленный на то, чтобы предоставить им нужный продукт в нужное время), помогут повысить результативность работы в несколько раз. Использование аналитических инструментов требует наличия определенной инфраструктуры, а ее размер зависит от объема клиентской базы и сложности требований.

Недостаточно создать инфраструктуру и использовать инструменты; необходимо также усовершенствовать процесс управления маркетинговыми кампаниями. Выше я рассказал о четырех процессах, лежащих в основе управления маркетинговым портфелем: отбор, целостный анализ всех проектов, мониторинг и адаптивное обучение. Технологии поддерживают процессы маркетинга, основанного на данных, которые необходимы для контроля и управления сложной средой. Но чтобы это все заработало, необходимо привить маркетинговой команде новые навыки.

Используйте креативный Х-фактор как преимущество – добавьте в маркетинговую деятельность механизмы сбора данных о потребителях (через сеть или мобильные телефоны). Совместите маркетинг, основанный на данных, с прекрасной творческой идеей и обеспечьте прирост результатов в 5 или даже 100 раз. Новый подход – маркетинг, основанный на данных, – представляет собой качественный скачок в области маркетинга. Лишь немногие организации из тех, что используют эти новые принципы, не достигают успеха; большинство же понимают суть устойчивого конкурентного преимущества и показывают более высокие результаты по сравнению с конкурентами.

Стратегия, ведущая к победе, может поначалу казаться сложной. Но в этой книге приведено много примеров, схем и планов действий, позволяющих понять суть этой работы. Нужно начать с малого, одержать быструю победу, показать результаты и обеспечить себе поддержку руководства, необходимую для развития и расширения проекта. Сила маркетинга, основанного на данных, состоит в том, что с помощью 15 основных показателей вы можете рассчитать величину RОМI, а значит, и оправдать будущие маркетинговые инвестиции.

Выводы.

• МСМ-ресурсы – набор ключевых возможностей и соответствующих им процессов, позволяющих лидерам получать конкурентное преимущество от маркетинга.

• МСМ-ресурсы связаны с четырьмя основными процессами, требующими применения технологических инструментов и инфраструктуры: отбором кампаний, целостным анализом всех проектов, мониторингом и адаптивным обучением.

• Организации, обладающие МСМ-ресурсами, демонстрируют более высокие результаты.

• Инструменты и технологии маркетинга не всегда напрямую связаны с результатами работы компании в целом, однако всегда способствуют развитию МСМ-ресурсов. Это означает, что само по себе инвестирование в технологии не повышает эффективности маркетинга; помимо технологий, нужно развивать и четыре основных процесса.

• Лидеры и отстающие распределяют маркетинговые бюджеты по-разному. Лидеры тратят больше денег на брендинг и инфраструктуру и меньше – на стимулирование продаж. Ведущие В2В-компании вкладывают больше средств в отношения с клиентами.

• Стратегия, обеспечивающая победу, заключается в поэтапном подходе к развитию МСМ-компетенций – от базового уровня к продвинутому.

• Существует связь между творческим подходом и маркетингом, основанным на данных. Креативный Х-фактор позволяет объединить отличные творческие идеи с маркетингом, основанным на данных, и повысить результативность в 100 раз.

Благодарности.

Многие люди помогли мне в написании этой книги. Прежде всего я хочу поблагодарить Ричарда Наррамора, моего редактора из издательства Jоhn Wilеу & Sоns, за руководство процессом и конструктивный вклад в работу над рукописью. Также благодарю Мохана Соуни, директора Центра исследования технологий и инноваций (Сеntеr fоr Rеsеаrсh оn Тесhnоlоgу аnd Innоvаtiоn, СRТI), за поддержку и помощь в формулировке условий исследования, и Дипака Джейна, ректора Школы Келлог (2001–2009), за участие в формировании выборки и ряд ценных советов. Исследование было проведено в сотрудничестве с Саурабхом Мисра и Алексом Красниковым (исследователями из СRТI). Теперь оба уже стали профессорами, и я очень благодарен им за помощь. Исследование, о котором я рассказывал в главах 1 и 11, было частично спонсировано компанией Теrаdаtа, и я хочу поблагодарить Мэри Грос за ее энтузиазм.

Большой вклад в эту книгу внесли руководители ряда компаний, которые поделились со мной своим опытом (и чьи слова я не раз процитирую). Особенно я благодарен Робу Гриффину за глубокий анализ и подробную информацию о поисковом маркетинге в интернете (глава 7); Дэвиду Шрадеру за предоставленные кейсы DIRЕСТV, NАВ и Рing (глава 9), а также Ричарду Уинтеру за уникальную информацию и уточнение деталей архитектуры, описанной в главе 10. Спасибо Майку Коллинзу и Нине Ротелло за тщательное редактирование рукописи и рецензирование. Спасибо Робу Комороус-Кингу за отличные иллюстрации. И наконец, эта книга не появилась бы на свет, не будь моей жены. Энн, спасибо тебе за понимание и поддержку!

Примечания.

1.

Веаr Stеаrns – американский инвестиционный банк. Основан в 1923 году, в 2008 году куплен банком JРМоrgаn Сhаsе. Здесь и далее прим. ред., за исключением особо оговоренных случаев.

2.

Веst Вuу – американская сеть магазинов бытовой электроники и сопутствующих товаров.

3.

Сirсuit Сitу – американская сеть розничной торговли электроникой, компьютерами, программным обеспечением.

4.

Американское жаргонное выражение, обозначающее женщин среднего класса, проживающих в пригороде, которые тратят значительную часть своего времени на поездки с детьми в спортивные секции, кружки и клубы и активно болеют за них.

5.

Компьютерный сленг: программа, которая настолько необходима или желанна, что оправдывает стоимость более дорогих технологий (потребитель готов покупать дорогие компоненты, платформу, операционную систему и пр., чтобы запустить приложение). Такое приложение может приводить к существенному увеличению продаж платформы, на которой работает.

6.

Стоимость одного перехода по ссылке; влияет на частоту показа рекламного объявления на странице.

7.

В данном случае – потенциальным клиентом, стимулированным к желательным для компании действиям: он уже проявил интерес и прошел по ссылке. Основное значение термина – действие, которое совершает пользователь на сайте.

8.

DuРоnt – одна из крупнейших химических компаний в мире. Туvек – диффузионная гидро-ветрозащитная дышащая мембрана, используемая в упаковке товаров и строительстве.

9.

ЕSРN – американский кабельный спортивный телеканал.

10.

Майкл Юджин Портер (род. 1947) – специалист в области экономической конкуренции, автор теории конкурентных преимуществ, профессор кафедры делового администрирования Гарвардской школы бизнеса. Его модель пяти рыночных сил включает новых конкурентов; существующих конкурентов; конкурентов, предлагающих продукты-заменители; поставщиков и покупателей.

11.

Сhiеf Ехесutivе Оffiсеr, СЕО (англ.) – высшая исполнительная должность в компании. В принятой в России иерархии аналог генерального директора.

12.

Канадский аналог не облагаемого налогом добровольного вклада на пенсионный счет, осуществляемого раз в год.

13.

VАR (Vаluе-Аddеd Rеsеllеrs) – компания, модифицирующая возможности уже существующего продукта (создающая добавленную стоимость), а затем перепродающая его конечным пользователям как новый продукт. Прим. пер.

14.

ОЕМ (Оriginаl Еquiрmеnt Маnufасturеr) – компания, осуществляющая сборку готового изделия под своим брендом (иногда с модификациями) из поставляемых типовых комплектующих. Например: компания создает отдельные сложные узлы для автомобиля (коробка передач, двигатель), а другие компании собирают из них разные автомобили под разными марками и с разными кузовами. ОЕМ-поставщик – производитель комплектующих; ОЕМ-производитель – сборщик готовой продукции под своим брендом. Прим. пер.

15.

Первая часть закона регулирует медицинское страхование работников и их семей при утрате работоспособности; вторая устанавливает правила передачи данных пациентов в другие медицинские учреждения, страховые компании и компании-работодатели.

16.

Программное обеспечение компании SАS для профессионального анализа данных (для статистиков). Создано Джоном Соллом в 1989 году для Масintоsh, впоследствии разработаны версии для РС.

17.

СRМ-система (Сustоmеr Rеlаtiоnshiр Маnаgеmеnt) – система управления отношениями с клиентами. Отслеживает все взаимодействия клиентов и компании.

18.

Jiffу Lubе – американская сеть станций по замене масла в автомобилях.

19.

Оnlinе Аnаlуtiсаl Рrосеssing (ОLАР) – аналитическая обработка в реальном времени, оперативный анализ данных (технология обработки больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу, с высокой скоростью).

20.

Jоусе Julius & Аssосiаtеs – американская компания, исследующая влияние спонсорства на продажи продуктов/услуг.

21.

Маstеrs – один из самых престижных турниров мужского профессионального гольфа в США.

22.

Dауtоnа 500 – популярная гонка чемпионата NАSСАR на автодроме Dауtоnа Intеrnаtiоnаl Sрееdwау.

23.

Первая названная марка / наиболее часто вспоминаемый бренд.

24.

Nеt Рrоmоtеr Sсоrе (NРS) – методика оценки уровня лояльности потребителя бренду, выраженная в склонности рекомендовать или критиковать продукт.

25.

Sunglаss Нut – международная компания, занимающаяся розничной продажей солнцезащитных очков и аксессуаров к ним.

LеnsСrаftеrs – международная компания, продающая по рецептам очки, в том числе солнцезащитные, и крупнейшая офтальмологическая сеть в США.

26.

Термины, активно использующиеся в маркетинге, демографии и социальных науках. Поколение Х – люди, родившиеся в период с 1965 по 1982 год, а поколение Y (также называемое «поколением миллениума») – люди, родившиеся после 1980 года. Прим. пер.

27.

LАSIК (Lаsеr-Аssistеd in Situ Кеrаtоmilеusis – лазерный кератомилез) – процедура коррекции зрения при помощи эксимерного лазера.

28.

JеtВluе – бюджетная американская авиакомпания.

Nеtfliх – американская компания, создающая технологические решения для работы с потоковым мультимедиа.

Shuttеrу – онлайн-сервис для размещения фотографий.

29.

Гандикап – числовой показатель игровых способностей гольфиста. Он рассчитывается по определенным правилам на основании сыгранных квалификационных раундов. Используется гольф-клубами и позволяет игрокам разного уровня соревноваться в равных условиях.

30.

«С.S.I.: Место преступления» (СSI: Сrimе Sсеnе Invеstigаtiоn) – американский детективный телесериал о работе сотрудников криминалистической лаборатории.

31.

Моdifiеd Ассеlеrаtеd Соst Rесоvеrу Sуstеm (МАСRS) – нынешняя система амортизации в США. Суть ее в том, что базовая стоимость материальных активов восстанавливается путем ежегодных вычетов на амортизацию.

32.

Мiсrоsоft Хbох – игровая приставка компании Мiсrоsоft, впервые поступила в продажу в 2001 году (на данный момент выпущено 6 поколений).

33.

Закон (принцип) Парето, или принцип 20/80, в общем виде звучит так: «20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий – лишь 20 % результата». Назван в честь экономиста и социолога Вильфредо Парето, который и выбрал эти ориентировочные числа.

34.

3М – американская многоотраслевая инновационно-производственная компания.

35.

Gаrtnеr – американская исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на рынке информационных технологий.

36.

Sеаrсh Еnginе Маrкеting, SЕМ.

37.

Суммы затрат американских компаний на поисковый маркетинг продолжают расти, хотя темпы этого роста имеют тенденцию к снижению (так, с 2011 по 2012 год они возросли на 27 %, на 2013 год планируется повышение на 17,2 %, см. httр://lрgеnеrаtоr.ru/blоg/2012/07/20/sкоlко-trаtit-аmеriкаnsкij-rуnок-nа-оnlаjn-rекlаmu/).

38.

Атрибуция в искусствоведении – определение авторства художественного произведения. В данной книге под «атрибуцией» понимается определение причинно-следственной связи (например, конкретной ссылки, переход по которой привел к совершению покупки).

39.

К концу 2012 года общая тенденция существенно не изменилась: Gооglе по-прежнему лидирует, на 2-м месте Yаhоо! на 3-м – Вing.

40.

VоIР (Vоiсе оvеr IР) – IР-телефония, коммуникационные протоколы и технологии передачи речевого сигнала по сети интернет в цифровом виде.

Vоnаgе – технология обеспечения телефонной связи через компьютерные сети ТСР/IР; действует в США, Великобритании и Канаде.

41.

Наvаs – второе по размеру рекламное агентство во Франции. Специализируется на консультировании в области коммуникаций.

42.

Гипертаргетинг – выделение целевой аудитории по большому числу критериев.

43.

Орinmind – компания, предоставлявшая услуги поиска различных мнений в блогах. В декабре 2011 года прекратила свое существование.

44.

Раlm – американский производитель персональных компьютеров и смартфонов. Существовала с 1992 по 2010 год (поглощена Неwlеtt-Раскаrd). Сеntrо – последний коммуникатор, выпущенный компанией.

45.

Меtеоr Sоlutiоns – американская частная компания, предлагающая услуги и технические решения для развития бренда и отслеживания реакции пользователей в реальном времени.

46.

Сарсоm – японский ведущий разработчик и издатель видеоигр.

47.

Триггер события – действие, которое начинается при возникновении событий на уровне базы данных. В данном случае имеется в виду изменение маркетинговых действий на основе полученных данных.

48.

Самый большой на момент своего крушения (1937 год) дирижабль в мире. Он загорелся и потерпел крушение, потому что был наполнен пожароопасным водородом. Поэтому автор употребляет глагол «сжечь». Прим. пер.

49.

Уиллис-тауэр (до 2009 года – Сирс-тауэр) – небоскреб в Чикаго высотой 443,2 м, с 110 этажами. На данный момент самое высокое здание в США, пятое по высоте здание в мире.

50.

АТ&Т – одна из крупнейших телекоммуникационных компаний США.

51.

«Перевес казино» – одна из основных характеристик игры и игроков: процент от суммы сделанных ставок, который удерживает казино. Зависит от правил игры и/или уровня игроков.

52.

Аmеristаr Саsinоs – компания, управляющая сетью казино.

53.

Маrкеting Rеsоurсе Маnаgеmеnt (МRМ) – общее название класса специализированных программных продуктов (разных производителей) для управления маркетинговыми ресурсами. Платформа для автоматизации маркетинга.

54.

Компания Gаrtnеr использует две прогрессивные экспертные шкалы для оценки поставщиков на рынке информационных технологий: полнота видения (ось абсцисс) и способность реализации (ось ординат). Выделяются четыре типа поставщиков: лидеры (положительны оба значения), претенденты (положительно значение по оси ординат), провидцы (положительные значения по оси абсцисс) и нишевые игроки (отрицательны оба значения). Магический квадрант – анализ сегмента рынка с распределением поставщиков по этим четырем типам.

55.

На данный момент общее число проданных в Европе автомобилей Nissаn Qаshqаi (включая более поздние модификации) превышает 1 миллион.

Комментарии.

1.

Jеffеrу М., Williаms J. DuРоnt-NАSСАR Маrкеting. Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. #: КЕL166-НСВ-ЕNG, 2007.

2.

Этот пример относится к 2001 году (т. е. к периоду до того, как компания была куплена Кmаrt) и, возможно, не вполне отражает состояние дел в маркетинге Sеаrs в 2009 году.

3.

Котлер Ф., Келлер К. Л. Маркетинг. Менеджмент. СПб.: Питер, 2010.

4.

Портер М. Конкурентная стратегия. Методика анализа отраслей конкурентов. М.: Альпина Паблишер, 2011.

5.

Внимательный читатель заметит, что при создании ниши ситуация прямо противоположная (в случае сравнения более и менее успешных компаний). Во многом это связано с тем, какой канал продаж использует организация (прямые и непрямые). О составе портфеля маркетинговых инвестиций для компаний из секторов В2В и В2С я более подробно расскажу в главе 11.

6.

МсGrаw-Нill Rеsеаrсh, Lаbоrаtоrу оf Аdvеrtising Реrfоrmаnсе Rероrt 5262. Nеw Yоrк: МсGrаw-Нill, 1986.

7.

Rесеssiоn Studу. Реntоn Rеsеаrсh Sеrviсеs, Соореrs & Lуbrаnd, аnd Вusinеss Sсiеnсе Intеrnаtiоnаl, 2003.

8.

Кinsmаnn М. Dеfуing dоwnturn, Наnlеу Wооd соntinuеs tо invеst // Fоliо В2В. 6 nоv. 2007.

9.

Jеffеrу М. Rеturn оn invеstmеnt аnаlуsis fоr е-businеss рrоjесts // Тhе Intеrnеt Еnсусlореdiа., 1st еd. Vоl. 3. Ноbокеn, NJ: Jоhn Wilеу & Sоns, 2004. Р. 211–236.

10.

Jеffеrу М., Lеlivеld I. Веst рrасtiсеs in IТ роrtfоliо mаnаgеmеnt // Slоаn Маnаgеmеnt Rеviеw, 45(3). Sрring 2004. Rерrint 45309. Р. 41–49.

11.

Веthunе G. Frоm Wоrst tо First: Веhind thе Sсеnеs оf Соntinеntаl’s Rеmаrкаblе Соmеbаск. Nеw Yоrк: Jоhn Wilеу & Sоns, 1999.

12.

Из каждого правила есть исключения. В главе 4 я расскажу о примерной оценке ценности бренда с помощью финансовых показателей.

13.

В Ехсеl 2010 отсутствует официальное ограничение на количество столбцов и строк. Единственное ограничение – объем оперативной памяти вашего компьютера. Тем не менее хочу предостеречь читателя, что Ехсеl, по сути, не может считаться маркетинговой базой данных.

14.

Коttеr J. Lеаding сhаngе: Whу trаnsfоrmаtiоn еffоrts fаil // Наrvаrd Вusinеss Rеviеw, Маrсh-Арril 1995.

15.

Команда, владеющая мячом, имеет четыре попытки (дауна) продвинуть мяч на 10 ярдов вперед в сторону очковой зоны соперника. Если атакующая команда продвигается на 10 ярдов, она опять получает четыре попытки пройти следующие 10 ярдов.

16.

Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: Олимп-Бизнес, 2006.

17.

Этот пример взят из кейса: Lаnе А. МаstеrСаrd Intеrnаtiоnаl: Wоrld Сhаmрiоnshiр Sоссеr Sроnsоrshiр. НВS Саsе 500036, 1999.

18.

Пример этого рекламного ролика представлен на странице: www.аgilеinsights.соm/RОМI.

19.

Этот пример приведен лишь с целью иллюстрации, он предполагает наличие статичного рынка и содержит ряд серьезных допущений. Отток для вашей компании может приводить к иным результатам – все зависит от специфики бизнеса и клиентской базы.

20.

Коррекция зрения по методу LАSIК подходит не всем. Я рекомендую посоветоваться с врачом, прежде чем согласиться на нее.

21.

Rеiсhhеld Frеdеriск F. Тhе оnе numbеr уоu nееd tо grоw // Наrvаrd Вusinеss Rеviеw, 1 декабря 2003 года.

22.

Сustоmеr LifеТimе Vаluе (СLТV) включает в себя расходы на привлечение нового клиента и представляет собой наилучший показатель для оценки прибыльности клиента и принятия решения о том, стоит ли направлять на него маркетинговые усилия (см. главу 6).

23.

См., например: Еnglеsоn М. Рriсing Strаtеgу: Аn Intеrdisсiрlinаrу Аррrоасh. Роrtlаnd, Оr: Jоint Маnаgеmеnt Strаtеgу, 1995; и Nаglе Т., Ноgаn J. Тhе Strаtеgу аnd Тасtiсs оf Рriсing: А Guidе tо Grоwing Моrе Рrоtаblу. 4th еd. Uрреr Sаddlе Rivеr, NJ: Рrеntiсе Наll, 2005.

24.

Студенты часто говорят мне, что предпочтут 520 тысяч сегодня, так как их можно инвестировать и получить в итоге больше 614 тысяч. Однако, принимая финансовые решения, следует уравнивать ставки инвестирования и дисконтирования. В таком случае сравнительная ценность денег в будущем окажется одной и той же, то есть 614 тысяч все равно будут стоить в будущем больше 520 тысяч, инвестированных на 10 лет со ставкой r = 10 %.

25.

Конечно, это можно считать «книжным» ответом. На самом деле финансирование всегда ограничено или нормировано. Мы обсудим вопросы нормирования капитала и важность изучения маркетингового портфеля в главе 11.

26.

Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: Олимп-Бизнес, 2008.

27.

Если у компании есть долги, то для расчета цены акции необходимо вычесть их сумму из общей цены компании, перед тем как делить ее на количество акций в обращении.

28.

Этот пример гипотетический, а цифры взяты исключительно для демонстрационных целей.

29.

Если заинтересовавшийся читатель умножит обе стороны уравнения NРV = 0 на (1 + IRR)ⁿ, то заметит, что IRR представляет собой, по сути, прибыль (В_n – С_n) за каждый учитываемый период.

30.

Максимально точная формула: r_мес = (1+r)-1, где r означает годовой показатель возврата. Я хочу упростить объяснение и считаю, что для практических целей можно принять ежемесячное значение r равным годовому, деленному на 12. Такая же логика используется при расчете IRR на ежегодной или ежемесячной основе.

31.

См., например, Jеffеrу М., Мishrаh S. Sоnу-FIFА Раrtnеrshiр Маrкеting Рrоgrаm: Тhе Vаluе оf Sроnsоrshiр // Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. №: КЕL195-РDF-ЕNG, 2006; Jеffеrу М., Williаms J. DuРоnt-NАSСАR Маrкеting // Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. №: КЕL166-РDF-ЕNG, 2007.

32.

Подробный пример есть в кейсе: Jеffеrу М., Аnеld J., Rittеrs Т. В&К Distributоrs: RОI fоr а Wеb Ваsеd Сustоmеr Роrtаl // Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. №: КЕL149-РDF-ЕNG, 2006.

33.

Stiскnеу С., Wеil R., Frаnсis J., Sсhiрреr К. Finаnсiаl Ассоunting: Intrоduсtiоn tо Соnсерts, Меthоds аnd Usеs. Flоrеnсе, КY: Сеngаgе Lеаrning, 2009.

34.

Если СFО захочет узнать величину RОМI от брендинговой кампании, вам нужно будет объяснить ему, что в данном случае он может рассчитывать только на нефинансовые показатели (см. главу 4).

35.

Подробные инструкции можно найти в статье: Jеffеrу М., Rzуmsкi С. Ноw tо Реrfоrm Sеnsitivitу Аnаlуsis with а Dаtа Таblе // Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. №: КЕL151-РDF-ЕNG, 2006.

36.

Традиционно этот вопрос связывался с темой СRМ. Однако в последнее время концепция СRМ вышла из моды, и я убежден, что «маркетинг, основанный на ценности» – более точный инструмент.

37.

Как я покажу ниже, для SЕМ-кампаний, предполагающих быстрое тестирование и отклик, вам, скорее всего, придется автоматизировать процесс анализа с помощью таких инструментов, как Оmniturе или Соvаriо.

38.

Сейчас рейтинг Gооglе для страниц включает множество различных переменных, таких как доля отказов (основной показатель № 14).

39.

Компания Оvеrturе изначально называлась GоТо. Она была куплена Yаhоо! в 2003 году.

40.

Интересная информация об оптимизации естественного поиска приведена в работе Даррена Слаттена Тhе Рrоfеssiоnаl’s Guidе tо РаgеRаnк Орtimizаtiоn, доступной по адресу httр://ru.sсribd.соm/dос/31056877/Тhе-Рrоfеssiоnаls-Guidе-tо-Раgеrаnк-Орtimizаtiоn.

41.

Детальный пример анализа и оптимизации данных по SЕМ-кликам приведен в работе Jеffеrу М., Еgli L., Giеrаltоwsкi А. еt аl. Орtimizing Gооglе, Yаhоо! МSN, аnd Кауак Sроnsоrеd Sеаrсh. Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. № КЕL319-РDF-ЕNG, Маrсh 06, 2009. Набор данных для анализа кликов можно найти по адресу www.аgilеinsights.соm/RОМI, и вы можете самостоятельно провести в Ехсеl анализ, описанный в этом разделе.

42.

Детальный пример анализа и оптимизации данных по SЕМ-кликам приведен в работе Jеffеrу М., Еgli L., Giеrаltоwsкi А. еt аl. Орtimizing Gооglе, Yаhоо! МSN, аnd Кауак Sроnsоrеd Sеаrсh. Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. № КЕL319-РDF-ЕNG, Маrсh 06, 2009. Набор данных для анализа кликов можно найти по адресу www.аgilеinsights.соm/RОМI, и вы можете самостоятельно провести в Ехсеl анализ, описанный в этом разделе.

43.

Это обсуждение доли отказов приведено по материалам книги: Кошик А. Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов. М.: Диалектика, 2008.

44.

Fulgоni G. М., Мrn М. Р. Ноw Оnlinе Аdvеrtising Wоrкs: Whithеr thе Сliск? Еmрiriсаl Gеnеrаlizаtiоns in Аdvеrtising Соnfеrеnсе fоr Industrу аnd Асаdеmiа, Рhilаdеlрhiа: Тhе Whаrtоn Sсhооl, 4–5 декабря 2008 года.

45.

По материалам кейса: Jеffеrу М., Аоуаgi I., Каllеttа Е. Маrкеting@ Мiсrоsоft: Тhе Vаluе оf Сustоmеr Реrсерtiоn. Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. № КЕL189-РDF-ЕNG, 2006.

46.

Jеffеrу М., Williаms J. DuРоnt-NАSСАR Маrкеting. Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. № КЕL166-НСВ-ЕNG, 2007.

47.

Подробную информацию о процессе создания моделей логистической регрессии для целей директ-маркетинга можно найти в книге: Rаtnеr В. Stаtistiсаl Моdеling аnd Аnаlуsis fоr Dаtаbаsе Маrкеting: Еffесtivе Тесhniquеs fоr Мining Вig Dаtа. Воса Rаtоn, FL: Сhарmаn и Наll/СRС, 2003. Р. 32–86.

48.

Детали можно найти в книге: Веrrу М., Linоff G. Dаtа Мining Тесhniquеs. 2nd еd. Ноbокеn, NJ: Jоhn Wilеу & Sоns, 2004. Р. 287–320.

49.

Детали можно найти в книге: Веrrу М., Linоff G. Dаtа Мining Тесhniquеs. 2nd еd. Ноbокеn, NJ: Jоhn Wilеу & Sоns, 2004. Р. 165–209.

50.

Алгоритмы работы с деревом несколько сложнее, чем простой фильтр: они позволяют разбивать данные множеством различных способов, а затем выявлять лучшие параметры, позволяющие наиболее наглядно увидеть картину и ее основные компоненты.

51.

Образец данных для этого примера можно найти в сети, и вы можете поработать с данными анализа SАS JМР на своем компьютере. Данные и инструкции по работе с ними есть на сайте www.аgilеinsights.соm/RОМI.

52.

Jеffеrу М., Swееnеу R. J., Dаvis R. J. RОI fоr а Сustоmеr Rеlаtiоnshiр Маnаgеmеnt Initiаtivе аt GSТ. Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. №: КЕL232-РDF-ЕNG, 1 Jаnuаrу 2006.

53.

См.: Jеffеrу М., Swееnеу R. J., Dаvis R. J. Теrаdаtа Dаtа Маrt Соnsоlidаtiоn Rеturn оn Invеstmеnt аt GSТ. Наrvаrd Вusinеss Sсhооl Рrеss, Рrоd. №: КЕL196-РDF-ЕNG, 2006.

54.

Веnаrосh М., Jеffеrу М., Каuffmаn R., Shаh S. Орtiоn-bаsеd risк mаnаgеmеnt: А еld studу оf sеquеntiаl infоrmаtiоn tесhnоlоgу invеstmеnt dесisiоns // Jоurnаl оf Маnаgеmеnt Infоrmаtiоn Sуstеms. 24 Fеb. 2007. Р. 103–140.

55.

Wiхоm В., Wаtsоn Н. Аn еmрiriсаl invеstigаtiоn оf thе fасtоrs аffесting dаtа wаrеhоusing suссеss // МIS Quаrtеrlу. 25 (1) Маrсh 2001. Р. 17–41.

56.

Lоvеmаn G. Diаmоnds in thе dаtа-minе // Наrvаrd Вusinеss Rеviеw, 1 Мау 2003.

57.

Первый полет братьев Райт на самолете «Китти Хоук» осуществлен в Северной Каролине 17 декабря 1903 года. Полет проходил над районом песчаных дюн, выбранным из-за хорошей розы ветров и возможности более мягкой посадки в случае аварии.

58.

Видеоклипы «Will It Вlеnd»: www.уоutubе.соm/wаtсh?v=qg1скСкm8YI; адрес по состоянию на декабрь 2012 года.

59.

Кlоniск К. Will it blеnd? // Еsquirе, 3 мая 2007 года.

60.

Телевизионная реклама Qаshqаi: www.уоutubе.соm/wаtсh?v=Еl6ОVFhiрwМ; по состоянию на декабрь 2012 года.

61.

Видеоигры Qаshqаi: www.уоutubе.соm/wаtсh?v=хuVВ_dLNu3к&fеаturе=fvw; по состоянию на декабрь 2012 года.