Большие данные в маркетинге
Главная задача специалистов по маркетингу – не просто понять, кому именно нужно продать продукт и как он должен выглядеть, чтобы отвечать ожиданиям клиента, но и спрогнозировать, как будет выглядеть спрос на него через месяц, год и пять лет, как может измениться поведение аудитории и как на него повлияют похожие предложения конкурентов.
Очевидно, что для формирования грамотной маркетинговой стратегии требуется все больше данных, и они с каждым днем становятся сложнее для анализа и интерпретации. Именно поэтому маркетологи все чаще используют технологии работы с большими данными, когда традиционные методы обработки информации перестают работать, оказываясь неэффективными.
Здесь уместно привести классификацию экс-министра обороны США Дональда Рамсфелда, который разделил данные на четыре категории. Разумеется, он не имел в виду маркетинговые цели, однако такая группировка данных кажется логичной для самых разных областей знаний.
Первая категория − «известные известные», то есть информация, о существовании которой мы знаем и ее содержание нам знакомо. Вторая – «известные неизвестные», которые, как мы уверены, должны существовать, но что они из себя представляют, нам в точности неясно.
Третья категория − «неизвестные известные». Тут речь об информации, которая нам знакома, но мы не подозреваем, что она может играть какую-то роль в конкретной ситуации. Наконец, четвертая − «неизвестные неизвестные». Самая загадочная, ведь мы не только не знаем о существовании таких данных, но и даже не можем предположить, что они будут собой представлять.
И если первые две категории данных человек еще способен собрать и обработать самостоятельно, третья и четвертая требуют специальных технологий, в том числе использования Big Data.
Плюсы работы с большими данными в маркетинге
Таким образом, инструменты для работы с Big Data становятся эффективным подспорьем для маркетологов. Перечислим основные преимущества:
- сбор, обработка и интерпретация данных о целевых сегментах и изменение портрета потребителя в режиме реального времени;
- возможность настроить персонализированный таргетинг;
- оптимизация бюджета на маркетинговую кампанию благодаря точному таргетингу рекламных сообщений;
- рост KPI рекламной кампании;
- рост продаж.
Предварительный анализ рынка на основе Big Data
Особую важность в маркетинговых исследованиях представляет этап предварительного анализа рынка, на который планируется вывести продукт или услугу. На этой стадии объем доступной информации может быть ограничен, и именно технологии работы с большими данными помогают преодолеть барьер скромной выборки.
Так, инструменты Big Data способны учитывать сотни и тысячи интересных заказчику параметров, связанных с целевой аудиторией. Стоит ли говорить о том, что при таком анализе маркетологи получают настоящие инсайты?
Еще одно преимущество Big Data на этом этапе – возможность мониторить данные в режиме реального времени.
Технологии работы с большими данными позволяют собирать самую актуальную и оперативную информацию. А вот традиционные методы маркетинговых исследований предполагают какое-то время на сбор, обработку и анализ, и нельзя исключать того, что информация устареет к моменту, когда на стол руководителя ляжет отчет.
Как определять целевую аудиторию
Какой группе людей будет наиболее интересен тот продукт, что предлагает ваша компания? Это и есть та самая целевая аудитория, в которую должны «бить» маркетологи, и определить ее как можно точнее помогают технологии Big Data.
Мы уже выяснили, что подобные инструменты способны тщательно собирать все сведения о поведении и привычках покупателей, их предпочтениях и желаниях. Например, собирая информацию о страницах в сети, которые посещали люди, их запросы и историю взаимодействий с брендом, технология позволяет сделать выводы о паттернах и трендах.
К примеру, та или иная услуга окажется востребована в основном женщинами летом, в сезон отпусков, а «гуглят» ее, как правило, в вечернее время суток. Эта информация позволит четче сформулировать рекламный месседж и спланировать кампанию по продвижению продукта в соцсетях.
Возможно, на основе этих сведений продукт претерпит изменения, чтобы оставаться актуальным для более массовой аудитории, в таком случае вероятность успешных продаж повысится.
Персонализация и таргетинг
Точечно работать с каждым сегментом аудитории до последнего времени было сложно, в итоге эффективность коммуникаций с клиентами снижалась. Люди каждый день раздражаются от спама на почте и в SMS, от всплывающих к месту и не к месту баннеров, отзывают согласие на маркетинговые рассылки и перестают брать трубку, если видят незнакомый номер.
Ситуация начала меняться с появлением технологий Big Data, позволяющих разобраться с сегментацией аудитории и тоньше настроить коммуникацию с каждым клиентом. Но как понять, что вам пора внедрять более детальную сегментацию на больших данных?
Потенциал роста исчерпан. Если компании нужно повышать выручку, средний чек и частоту покупок, а традиционные инструменты продвижения, типа акций, скидок и рассылок, не работают, стоит подключать персонализацию.
Снижена маржинальность. Часто бывает так, что запускается массовая акция в формате «30 % на все», но продукты по скидке в итоге приобретают те, кто купил бы их и по полной стоимости. В итоге выходит так, что бизнес отдает часть маржи и не в состоянии понять, насколько эффективными были акции.
Каналы для взаимодействия с клиентами выбираются интуитивно. Сегментация на больших данных позволяет выбрать самые эффективные каналы коммуникации с человеком. Система сообщит, если клиент несколько раз игнорировал SMS. Кстати, это поможет серьезно сэкономить бюджет.
Сложно протестировать маркетинговые гипотезы. Своевременная проверка таких гипотез – ценный источник информации о клиентах и база персонализированного маркетинга. Здесь важно сделать правильную выборку клиентов на основе сегментации, ведь если группы людей будут непохожими друг на друга, результаты таких тестов корректными считать будет нельзя.
Работа с базой вручную отнимает много времени. Автоматизировать сегментацию пора, если маркетологи не справляются с созданием нужного сегмента и вязнут в табличках Excel. Выгрузка контактов и отписок вручную раз в неделю – тоже тревожный звоночек.
Так или иначе, объемная аналитика, которую получают специалисты, работающие с инструментами Big Data, позволяет качественно улучшить персонализацию маркетинговых кампаний.
Целевой маркетинг предполагает, в частности, персонализированные предложения на основании сегментации. К примеру, если человек раз в месяц совершает покупку примерно на 2000 рублей, нет смысла предлагать ему бонусы за покупку на эту сумму. А вот подарить ему повышенный кешбэк на покупку на 3000 рублей будет разумно.
Здесь важно добавить, что персонализированный таргетинг, создание индивидуальных продуктов и услуг не могут обойтись без защиты конфиденциальности и безопасности персональных данных клиентов. Компании должны всеми силами предотвращать возможные утечки информации, разрабатывая строгие ИБ-политики и соблюдая все законодательные нормы.
Не стоит забывать и о прозрачности – пользователи должны быть осведомлены о том, какие их данные собираются и с какими целями.
Анализ соцсетей с помощью Big Data
Социальные медиа – это неисчерпаемый источник данных о поведении и привычках покупателей. Нужно лишь научиться правильно их собирать и обрабатывать, и в этом помогает аналитика больших данных.
Алгоритмы позволяют обработать колоссальные объемы отзывов, комментариев, жалоб людей на тот или иной продукт или услугу, проанализировать их эмоциональный окрас, а затем сделать выводы о недостатках, которые смущают потребителей. Оценить можно и реакцию аудитории на экстравагантную рекламу – иногда она может быть «на грани фола», и такие вещи важно отслеживать, чтобы не потерять лояльность клиентов.
Эффективны соцсети и в плане отслеживания покупательских трендов, к примеру поток коротких вирусных видео в TikTok с обзором на какой-то бьюти-гаджет может многое сказать о том, что именно кажется классным девушкам-подросткам. Эти же данные помогут спрогнозировать спрос на этот класс продуктов и провести «апгрейд» собственных.
Или же на основе информации о том, что кассовые сборы нового мультфильма бьют все рекорды, его активно обсуждают в соцсетях и подростки снимают видео в его стилистике, можно принять решение о выпуске лимитированной линейки продуктов (сувениров, футболок, маек) с этими с персонажами.
Решение билайна
Если вы решили начать использовать инструменты Big Data в маркетинговых исследованиях, обратить внимание можно на решение билайна «Мобильные опросы».
Сервис актуален для клиентов, которым требуется измерить индексы лояльности и удовлетворенности (NPS-CSI), оценить здоровье бренда и сравнить его с конкурентами, исследовать профиль потребителей, измерить индекс рекламы до запуска кампании. Помогает инструмент также выявить барьеры и драйверы покупки, оценить эффективность рекламной кампании, провести мониторинг рынка или оценить удобство сайта или приложения. С помощью решения можно провести опросы потребителей разной сложности – специалисты билайна помогают подобрать релевантную аудиторию, составить вопросы, делают профессиональный анализ ответов респондентов и предоставляют рекомендации экспертов. В опросах принимают участие потенциальные или действующие потребители заказчика, а не панелисты – есть возможность подобрать целевых респондентов среди более 43 млн абонентов билайна из разных регионов страны. Доступно более 1000 параметров таргетинга.
Подведем итог: привлечение больших данных в работе над маркетинговым исследованием дает специалистам серьезное преимущество перед теми, кто придерживается традиционных методов. Шансы улучшить продукт, увеличить поток клиентов и средний чек, повысить лояльность покупателей значительно вырастают.
