Маркетинговая кампания

Что такое портал и его полезные свойства?

0

Конечно в сети Вы можете найти не один десяток определений что такое портал. На мой взгляд, что является важной особенностью портала — это его кастомизация под нужды пользователя. Неважно, будь-то игровой портал или web-портал, на первое место ставится пользователь.

Отюда вытекает очень полезное свойство web-порталов возможность кастомизации маркетинговых предложений. Все пользователи порталов разные, но все они имеют схожие характеристики, по которым можно выделить группы пользователей и провести целевую маркетинговую кампанию.

Web-портал может служить одним из самых дешевых каналов продаж и коммуникаций с клиентом.

Очень часто web-порталы делают на основе виджетов — мини-окна, на которых расположена информация о каких-то возможностях, сервисах либо информационных блоков.

Есть такое понятие, как якорные приложения. Те приложения, которые по умолчанию видны клиенту. Иногда они определяются динамическим способом, тогда у клиента может сложиться впечатление, что с ним происходит некое общение, некая обратная связь. Якорные приложения могут определяться на основе частоты посещения разделов, клиент видит только часто посещаемые из них.

Система рекомендаций по upsale-у может строиться похожим способом, с той лишь разницей, что помимо того, что происходит анализ данных самого пользователя, анализируются все пользователи с похожим профилем и рекомендации выдаются не только на основе интереса пользователей, но и на основе истории продаж пользователям с похожими профилями.

Поэтому, если Вы серьезно задумались над созданием web-портала, не забывайте важную его особенность — персонификация.

А дальше у Вас все получится.

Удачи Вам и успешных решений!


Целевой маркетинг — как оценить эффект?

0

Сегодня я бы хотел затронуть одну из животрепещащих и неоднозначащих тем, о том как же все-таки оценить эффективность целевых маркетинговых мероприятий. В результате чего была совершена покупка, проактивных действий или по наитию? С этими вопросами мы попытаемся разобраться. Я не претендую на истину в последней инстации, но полагаю, что ково-то мой опыт натолкнет на некоторые мысли.
Любое маркетинговое мероприятие — это своего рода инвестиция. И я полагаю, что эффективность любой кампании может быть оценена с помощью ROI (или возврата инвестиций), конечно нельзя полагаться только на него. Но всегда встает вопрос, а все же за счет какой коммуникации с клиентом была совершена та или иная транзакция. Покупка произошла в результате того, что клиент шел мимо, зашел или купил, он долго думал, а тут ему сделали звонок и сподвигнули, либо он увидел имиджевую рекламу. И не всегда просто определить канал этой коммуникации, как и оценить его эффективность. Кто-то из компаний использует общую оценку, накоплееным итогом смотрит на выручку и на затраты. Но действительно ли стоит оплачивать целевой канал, каким образом распределить ресурсы, чтобы эффект был максимальным.

Я бы преложил следующую оценку, это не новый подход, но его использует ограниченное число компаний. Давайте вспоминать, наша потенциальная аудитория продаж все клиенты с которыми хоть раз вступали в контакт или осуществляли транзакции и они у нас отразились в какой-то операционной СУБД. Мы знаем, что при целевой кампании есть та часть, с которой мы коммуницировали и часть, с которой не коммуницировали. Считаем долю успешных контактов по той части с которой коммуницировали, считаем число успешных контактов в этом периоде по той части, с которыми не коммуницировали, но они все равно пришли и купили, разница это и есть эффект именно от целевой кампании, т.е. Вы дисконтируете эффект на ту долю клиентов, которые пришли по наитию. Это будет наиболее справедливой оценкой.

Давайте на примере. У Вас есть 3000 потенциальных клиентов. Вы посчитали, что в этом периоде необходимо обзвонить 500 из них. После того, как Вы оценили эффективность, оказалось, что всего совершено покупок 250 различными клиентами, при этом 150 это клиенты из обзваниваемой выборки, остальные 100 это клиенты, коммуникация с которыми не совершалась, они зашли по собственному желанию. Многие не учитывают факт того, что есть спонтанные покупки и считают, что реальная эффективность канала коммуникации это 150/500 = 30%. Но забывают тот факт, что кто-то из них бы пришел итак, совершенно без напоминания.

Доля таких «излишних» коммуникаций может быть оценена по второй части. 100/2500 =  4%. Соответственно реальная эффективность не 30%, а всего 26%. Потому что 20 клиентов из 150 могли бы прийти и без целевой коммуникации. Т.е. в абсолюте это всего 130 клиентов. И соответственно доп. затраты на привлечение Вы должны делить не на 150, а на 130 при расчете 1 единицы затраты на пользователя.

Как я и говорил, я не претендую на истину в последней инстанции, но может кого-то мой пост натолкнет на мысль, что требуется провести переоценку каналов коммуникации и вглянуть на реальное положение дел.

Ну что же удачи Вам, следите за обновлениями в блоге!


Купоны — миф про неэффективность

4

Сегодня мне хотелось бы развеять самый большой миф, который существует в среде специалистов по поводу неэффективности участия компаний в групповых продажах (сервис типа Groupon, количество которых в последнее время сильно увеличилось).
В последнее время на Западе некоторые специалисты стали заявлять о неэффективности участия компаний в использования таких сервисов.
Естественно, прежде чем предложить огромную скидку на свои услуги, необходимо осуществить грамотный расчет.
Итак, почему участие в таких программах выгодно, когда выгодно и почему:
1. Если Вы могли заметить, то в основном доступны купоны в компаниях, которые обеспечивают времяпрепровождения клиентов. Практически не найти готовую продукцию со скидкой. Есть такое понятие как ЧНН — часы наибольшей нагрузки. Так вот в такие часы, скорее всего, купоны Вы найти и не сможете. Но в часы, когда персонал достаточно свободен, настает самая выгодная пора для участия в таких мероприятиях. Издержки предприятий практически постоянны, а выручка падает, ее можно восстановить как раз за счет участия в таких сервисах.
2. Ваши издержки в единицу времени изменяются много меньше, чем изменяется финансовый поток. Существует такое понятие как сезонность продаж. В низкие сезоны, необходимо привлечь покупателя любой ценой.
3. Кафе/ресторанам также выгодно участие. Количество простаивающих столиков также можно оценить. Если принять во внимание, что часть из них простаивает, в то время как затраты Ваши не снижаются. Даже получая 10% от чека, если объем переменных издержек меньше, это может быть уже выгодно.

Давайте постараемся понять когда участие выгодно, а когда нет. Сделаем небольшие обозначения и выведем математическую модель максимальной скидки.
Итак:
K1 — количество клиентов/занятых столиков и т.д.в ЧНН
K2 — количество клиентов/занятых столиков и т.д.в низкие сезоны
R — средний чек на клиента/столик.
d — максимальная скидка.
w — вознаграждение сервиса за привлечение 1 клиента/столика.
С1 — постоянные затраты
С2 — переменные затраты на 1 клиента/столик.

M — максимальное число клиентов/столиков, которые Вы готовы обслужить.
Итак в ЧНН:
наша выручка составит = K1*R
Расходы составят = C1 + C2*K1

В часы наименьшей нагрузки:

наша выручка составит = K2*R
Расходы составят = C1 + C2*K2

Теперь нам надо привлечь некоторое количество клиентов X:

K2*R + X*R*(1-d) — новые доходы

С1+С2*(K2+X) + w*X — новые расходы

Дальше Ваша задача составить неравенство следующего вида и решить его относительно d:

K2*R — (C1+C2*K2) < K2*R + X*R*(1-d) — (C1+С2*(K2+X) + w*X)

с учетом следующего ограничения K2+X<=M

Раскрывая скобки и сокращая, получаем следующую систему неравенств:

d<(R-C2-w)/R,

K2+X<=M, хотя это иногда не выполняют и получают волну критики в свой адрес.

при соблюдении этих неравенств, привлечение клиентов будет выгодно, в противном случае не выгодно.

Модель можно усложнять, если есть статистика по использованию сервиса, вводя вероятность того, что часть клиентов могут купить, но не воспользоваться сервисом.

Помните, чтобы клиенты остались довольны не забываем, что:

K2+X<=M, хотя это иногда не выполняют и получают волну критики в свой адрес. Понятно, что в этом случае увеличивается вероятность того, что клиенты заплатят и не воспользуются сервисом, т.е. заплатят только за возможность. Но вероятность того, что они вернутся к Вам снова, будет в этом случае минимальна.

Эффективных Вам акций!

Помните, всегда можно построить математическую модель и посчитать эффективность любого мероприятия. О том, как оценивать эффективность, читайте на страницах моего блога.

Удачи Вам!


Целевой маркетинг и Data mining

0

Сегодня мы поговорим о сочетании, которое позволяет делать значительный прорыв в продажах и маркетинге при том же маркетинговом бюджете.

Что такое целевой маркетинг мы с вами разобрались здесь.

Что такое Data mining и типы закономерностей, выявляемых методами здесь.

Теперь, если смешать эти 2 понятия, то что мы получим:

1. Data mining применять для выявления тех клиентов, которые наиболее склонны к покупке или выявлять те группы товаров, которые могут быть в большей степени приобретены конкретным клиентом.

2. Проводить целевые маркетинговые кампании на те группы абонентов, которые мы выявили с помощью методов Data mining-а.

3. Результат будет отражаться в дополнительном числе клиентов, которые купят у Вас товары.

Все дело в том, что Вы будете коммуницировать лишь с теми группами абонентов, контакт с которым может иметь наибольшую вероятность на успех или выбирать те группы товаров, которые могут пользоваться большей популярностью у данной группы клиентов.

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы было понятно, о чем я говорю. Вот, например, представим, что пользователь выбирает бытовую технику. Пусть будет холодильник. Что мы можем сделать с помощью методов Data mining? Ну во-первых проанализировать поведение абонентов, которые покупают холодильник. Что еще они могут купить? Дополнительные формы для льда, формы для заморозки фруктов, и т.д. Т.е. сопутствующие товары. Соответственно, если Вы расширяете свой ассортимент именно этих принадлежностей, то Вы увеличиваете вероятность дополнительной покупки, следовательно увеличиваете чек. Но заметьте, что в данном случае Вы коммуницировали именно с тем клиентом, который с большей вероятностью купит этот товар. Если Вы начнете предлагать формы для заморозки льда или заморозки фруктов клиенту, который смотрит микроволновые печи, то с большей долей вероятности Вы получите отказ.

Удачное сочетание товаров позволяют выявлять методы Data mining-а. Конечно в примере Выше я привел пример более простой. Т.е. для его выявления не обязательно использовать сложный инструментарий. Теперь давайте посмотрим другой пример. Более изящный. Вы, например, продали водоочиститель со сменными фильтрами. Вы знаете, например, что рекомендуемый срок использования фильтра 1 месяц. Если Вы ведете базу таких клиентов, их контактные телефоны. То позвонив через месяц своему клиенту и Вы можете ему мягко напомнить о том, что рекомендуемый срок использования фильтра заканчивается, не хотите ли Вы его поменять, а звоните Вы ему только потому что у Вас в магазине проходит акция на данный тип фильтров. Звонок дорогой канал коммуникации, достаточно прислать СМС с уведомлением и можете быть уверены, клиенты будут рады этому напоминанию. И непременно заглянут в Ваш магазин в ближайшее время. Заодно может быть еще что-то приобретут.

А что если клиент, который зашел к Вам в магазин и смотрит детские товары? Пара наводящих вопросов и Вы уже точно знаете, покупается товар собственному ребенку или в подарок племяннику. А если ребенок свой. То тут можно рекомендовать сколько угодно товаров —  от детского порошка, до развивающих комплексов по возрастам. А если Вы ведете базу таких клиентов, представляете какой это кладезь информации? Если ребенку берут игрушки для возраста 3+? О чем Вы уже знаете, правильно, что через год точно будут брать 4+? А что в это время дети изучают?  … Пара книжек по воспитанию детей и Вы уже гуру по продаже детских товаров.

Надеюсь на продемонстрированных примерах стало немного понятнее, как используются методы Data mining? В первом случае это ассоциация, во втором ассоциация + классификация, в третьем классификация и кластеризация, если мы формируем набор товаров под определенные возрастные группы детей.

В чем может быть ошибка применения этого сочетания?

В отсутствии заранее разработанного сценария маркетинговой коммуникации, раз; неправильном целеполагании, два; некорректном применении самих методов Data mining.

Конечно, дело может не касаться даже правильности или неправильности применения конкретного метода, проблема может заключаться в неправильном отборе обучающей выборки и т.д. То есть вроде все делали правильно, а отклик лишь на доли процентов выше. Для крупных компаний, конечно и сотые доли процентов, это результат. Но по большей степени это может наталкивать на мысль, что некорректно применяются сами методы.

Поэтому правильно проводите отбор данных для «обучения»:

1. Выборка для обучения не должна содержать выбросов и аномалий. Аномалии требуют тщательного изучения. А выбросы в данном случае это некое нехарактерное для большинства клиентов поведение. Их лучше исключить.

2. Выборка для обучения должна иметь схожие характеристики с общей клиентской базой. Например, те же средние, медиану, доли покупаемых товаров и т.д. Если это будет не так, то вероятность отклика может снижаться. Результат непредсказуем. Но с большей долей вероятности положительная реакция будет много ниже, чем при правильном применении метода.

Применяйте проверенные инструменты, пытайтесь понять, что за параметры стоят по умолчанию. Чем проще метод, тем проще интерпретировать результат. В большинстве случаев результат моделирования никак не зависит от применяемого инструментария. Но многие аналитики считают, что чем больше «наворотов» имеет инструмент, тем лучше результат. Заблуждаются. К сожалению, если была бы прямая зависимость, то все компании в очередь стояли бы за SAS и SPSS. Действительно, инструментарий здесь один из наиболее навороченных. Процесс применения методов интуитивно понятен. Согласно аналитиков Gartner, эти инструменты одни из наилучших в мире.Но это вовсе не означает, что применение любых других инструментов даст худший результат, вовсе нет. Вопрос может быть во времени, требуемом на анализ информации. Если время принятия решения не критично, не обязательно смотреть дорогие инструменты.

Если у Вас будут вопросы по применению методов, Вы можете направить их на адрес электронной почты cases@fsecrets.ru.

О других способах применения инструментов Data mining и о самих инструментах, читайте на страницах моего блога.

Удачи Вам в моделировании!


Интернет-магазины — горе-советчики.

2

Сегодня, я бы хотел поговорить о системе рекомендаций, реализованных в некоторых Интернет-магазинах. Если Вы еще не понимаете о чем я, тогда давайте приведу простой пример. Например, зашли Вы в описание некоего товара, внизу маленький ползунок с иконками товаров с надписью: «C этим товаром покупают также». И если Вы думаете, что цель этой подсказки в том, чтобы Вам посоветовать что-то полезное, то в большинстве случаев Вы ошибаетесь. Есть, конечно, исключения,и я считаю эти исключения, действительно правильным маркетингом, то есть в первую очередь все исходит из потребности клиента, а во вторую из материальной выгоды для фирмы.

Зайти, например, на сайт KupiVIP, набирающий в последнее время популярность. Моя жена выбирает, например, кольца. А ей рекомендации, с этим товаром покупают также, Вы не поверите, те же самые кольца немного с другим дизайном и такая же надпись «Покупают также». Ок, я согласен, что многие женщины могут брать не одно кольцо, а сразу 2, если это дешевая бижутерия. Но если это кольцо стоит огромных денег? Может лучше рекомендовать другие аксессуары с подобным дизайном? А на самом деле оно происходит так: жена сначала заходит в кольца, ей рекомендуют другие кольца. Потом она заходит в серьги и говорит мне, а помнишь я колечко смотрела, к ним даже сережки есть. Только от момента одного события, до второго прошло минут 10-15. Она уже может и забыть, что колечко смотрела именно с этим дизайном.

Или другой пример, wikimart. Тут еще лучше. Захожу смотреть на жесткий диск, а мне внизу рекомендация «Помимо жесткого диска на Викимарте можно купить стиральные машины — модель такая-то, плита- модель такая-то, варочная поверхность — модель такая-то. Я понимаю, что компании важно заработать деньги, но мне-то нужен жесткий диск. Что Вы можете узнать обо мне, если я ищу жесткий диск. Правильно, у меня как минимум есть компьютер. предложите мне лучше аксессуары на компьютер. Зачем мне стиральная машина, которая стоит в 5 раз больше товара, который меня интересует?

То есть то, в какой товарной категории я нахожусь на сайте, вообще никак не анализируется. Но зато советы раздаются с целью заработать денег. Ну неужели не понятно, что это не будет работать.

Есть другой положительный опыт. Покупал зеркальный фотоаппарат. Мне с магазине естественно предложили чехол, светофильтр, бленду, карту памяти и т.д. Увеличили чек на 20% (А это около 5 тыс. руб., неплохо за 2 минуты разговора со мной?).

Хочу заметить, мне не предлагали купить еще один зеркальный фотоаппарат, не предлагали обратить внимание на холодильники, мне предложили именно те аксессуары, в которых я больше всего нуждался. Пожалел ли я что стал жертвой маркетинга, ни капельки. Я сэкономил время. Вернусь ли я в этот магазин второй раз и буду ли я рекомендовать его своим друзьям и знакомым — непременно. Если Ваша задача продать один раз, то это вопрос цены, если ваша задача еще увеличить частоту покупок и лояльность клиента, это уже несколько шире задача. Ваш клиент должен быть доволен даже несмотря на то, что он заплатил больше.

Поэтому господа аналитики, продумывайте свои сценарии коммуникации с клиентом заранее. Ну не работают Ваши сценарии с теми товарами, в которых не нуждаются клиенты. Варьируйте коммуникацию. Пробуйте другие варианты — например, «возможно Вы заинтересуетесь в этой модели или в этой модели из той же категории». Понятно товары могут быть с большей маржой для интернет-магазина, но они должны также сулить выгоду для клиента. Например, иметь лучшее качество.  Если Вы своим клиентам пытаетесь впарить какой-то товар без разъяснения почему он лучше, это никогда не сработает. В интернет-магазинах это можно также с легкостью реализовать.

Я уже даже привел пару примеров той коммуникации, которая была бы интересна. И поверьте мне, я не исключение. Вы должны ставить клиента на первое место, т.е. быть клиентоориентированными, а вот дальше уж делайте акценты на своих внутренних приоритетах (большую маржу получайте от такой-то марки, лучше предложить более дорогой товар и т.д.).

Но не все так плохо. Есть, например, в рунете исключение в виде Ozon-а.  Варьируется сама коммуникация. Они и рекомендуют что-то купить и показывают на основе статистики просмотров, тот товар который просматривают вместе с основным товаром наибольшее количество раз. Конечно, немного смазалось впечатление, что мне вместе с баскетбольным мячом порекомендовали обратить внимание на электронные сигареты с уровнем поддержки 6%. Ну да ладно, спишем на то, что компания за здоровый образ жизни)).

Конечно, странно, что построение аналитики с нуля на ozon-е и на wikimart приписал себе один и тот же человек. Ну видимо, еще не хватило времени на то, чтобы привести все в порядок на wikimart-e.

Ну что же, будем надеяться, что когда-нибудь и wikimart будет нам рекомендовать правильные вещи.

Если Вы задумываетесь над системой рекомендаций, но не знаете с чего начать и как это лучше реализовать, свяжитесь со мной, возможно, я смогу быть Вам полезным.

Удачи Вам!


Вверх