Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Третья эра эволюции в мире аналитики наступила в 1990-е годы, когда существующие системы управления взаимодействием с клиентами стали для многих маркетологов настоящим наваждением. Возможности, предлагавшиеся новыми мощными базами данных, до неузнаваемости изменили отрасль прямого маркетинга, а вместе с ней – и наши привлекательные маленькие цифры. Не трудно догадаться почему. Фредерик Райхельд в своей книге «Эффект лояльности» [3](The Loyalty Effect), вышедшей в 1996 году, доказывает, что, удерживая лояльность своих клиентов даже на уровне 5 %, вы, как правило, добиваетесь повышения прибыли на 25–100 %. Чуть раньше появилась книга Гарта Холлберга All Consumers Are Not Created Equal («Не все потребители созданы одинаковыми»), в которой он объясняет, почему даже довольно небольшая часть клиентов обычно приносит компании непропорционально большую долю дохода (мы будем говорить об этом во второй главе). Многие компании, усвоив столь необходимые сведения, торжественно поклялись активно выявлять своих самых ценных клиентов. Были разработаны так называемые программы лояльности; в них входили: карты клиента, или поощрительные карты, позволявшие учитывать каждую сделку, – для чего компаниям пришлось вложить огромные суммы в создание единых баз данных, хранивших всю информацию о клиенте; модель, названная «пожизненная ценность клиента», позволявшая определять, какие клиенты окажутся наиболее постоянными и перспективными; модель потерь, по которой прогнозировалась вероятность того, кто из клиентов перестанет быть активным потребителем. Революция в области управления взаимодействием с клиентами сделала механизмы маркетинга гораздо эффективнее, а технические приемы намного изощреннее, что дало возможность перерабатывать огромные массивы информации. Вскоре – с появлением цифровых мультимедиа – сама жизнь проверила на прочность маркетологов-аналитиков: может ли их деятельность быть полностью ориентированной на клиента.

С приходом в мир цифровой связи, а тем более с появлением возможности передавать любые данные по Интернету, – измеряемым стало практически все. Информация поступает отовсюду, и объем ее невероятен. Цифровая база данных компании Google (думаю, на сегодня самая большая) производит в день свыше одного миллиарда поисковых запросов по всему миру. Столь гигантский объем информации предоставляет современным компаниям беспрецедентный обзор рыночных тенденций, благодаря чему они знают, как уровень вовлеченности клиентов в их бренды влияет на их доходы.

Среда электронной коммерции обеспечивает нас системой, получившей название «замкнутой обратной связи», что способно ввести в нирвану любого, кто занимается вопросами эффективности маркетинга. Мы знаем о своих клиентах все: к каким средствам информации они обращаются; какими путями приходят на тот или иной сайт; что в точности делают, попав туда. Мы отслеживаем всю фактическую конверсию [4], поведение каждого человека, совершающего определенную покупку.

Цифровые данные доступны в режиме реального времени. Нам больше не надо неделями и месяцами ожидать нужных сведений, по которым мы только и могли судить о степени влияния своей маркетинговой деятельности. Поскольку теперь мы получаем их почти мгновенно, то приступаем к принятию оптимальных решений тоже безотлагательно. Цифровые технологии – подобно стероидам в мире спорта – способны произвести настоящую революцию в математических моделях и маркетинговых исследованиях.

Сэм Палмизано, выступая в Совете по международным отношениям в 2008 году (в то время он занимал пост СЕО IBM), лучше всех остальных объяснил суть наступившего нового мира: «Умной становится чуть ли не любая вещь – современные модели вычислений способны превратить в компьютеры все пользовательские устройства, снабдив их сенсорами, приводами и подключив к серверным системам. Вкупе с продвинутой аналитикой эти суперкомпьютеры способны превратить горы данных в опыт и знания, что придает нашим методам, процессам и инфраструктуре бо́льшую производительность. Мы становимся более продуктивными и восприимчивыми – иными словами, более толковыми и развитыми».

Возьмем марку Zara, основной бренд международной группы Inditex S.A., гигантской испанской корпорации, занимающейся розничной торговлей одеждой. За счет внедрения методов математического анализа на уровне каждой бизнес-единицы компания смогла совершить практически невозможное для индустрии модной одежды – сократить до нескольких недель весь производственный процесс, который начинается с эскиза модельера и заканчивается в магазинах готовой одежды. И это в отрасли, где чаще всего над рождественскими коллекциями одежды начинают работать за девять или даже двенадцать месяцев.