Актуальное интервью: 4 преграды к пониманию потребителя в эпоху данных
Содержание:
Сегодня гость нашего канала - Гамид Костоев, эксперт в управлении маркетингом, член жюри престижной отраслевой премии Effie (Россия), лидер отраслевых рейтингов, спикер Дискус-клуба Online-to-Offline. Руководил маркетинговыми подразделениями и реализовал множество технологически-сложных проектов в Цифровой дирекции Госкорпорации «Росатом», консалтинговой компании Accenture, представительствах Microsoft, SAP AG, Avaya, Luxoft, группе компаний IBS.
Представляем точку зрения спикера на перспективы применения данных для изучения потребительского поведения
Впервые термин "BIG DATA" упоминается в 2008 году в статье редактора журнала Nature Клиффорда Линча (Clifford A. Lynch) – как описание активного роста объемов информации по всему миру. В 2019 году объем больших данных в мире достиг 30 экзобайт (это 30 миллионов терабайт), и эксперты прогнозируют дальнейшее увеличение на порядок.
Выгоды от использования технологии в маркетинге очевидны всем. Стало многое возможно - создание точных портретов целевых потребителей, предсказание их реакции на сообщения и активности, увеличение продаж, создание новых и совершенствование существующих продуктов, повышение качества сервиса и лояльности клиентов. А главное (что особенно важно сейчас) – максимальная персонализация потребителя.
До недавнего времени надежды на будущие перспективы развития BIG DATA в продвижении были более чем радужные: казалось, стоит еще чуть-чуть подождать (подучиться использованию и трактовке) – и даже малый бизнес получит все преимущества (и финансовые успехи) от использования данных. Ассоциация участников рынка больших данных (АБД) прогнозировала рост российского рынка BIG DATA более, чем в 10 раз (к 2024 году он достигнет 300 миллиардов рублей).
Между тем, за почти 15-летнее активное развитие, и, несмотря на появления множества игроков рынка (поставщиков инфраструктуры, датамайнеров, системных интеграторов, разработчиков готовых сервисов), мы пока далеки от массового использования BD. Кажется - все еще нащупываем возможности. Все чаще раздаются вопросы этического характера. Мы все перестали быть невидимыми для бизнеса, по сути – потеряли право на частную жизнь. С каждым кликом мы оставляем все больше цифровых следов, компании разрабатывают для нас индивидуализированные акции на основе прошлых покупок и запросов в поисковиках, и присылают их нам, когда мы больше всего склонны совершить нужное для них действие.
BIG DATA вооружило бизнес глобальными преимуществами – но стало ли больше удовлетворенных клиентов, и так ли бесспорен эффект? Даже с точки зрения компаний, внедряющих систему в свои бизнес-процессы, работа с данными не стала проще с момента старта проектов – с появлением больших объемов аналитики они «утонули» в данных. Когда появились технологии BIG DATA – они «утонули» в технологиях.
Это не вопрос отрицания положительных сторон метода. Но применение только технологий - без внимания и изучения психологической стороны потребителя, без разработки моделей его поведения - BIG DATA еще долго будут просто способом разработки гипотез, достоверность которых вызывает сомнения.
Проблема потребителя
Проблемы больших данных в маркетинге принято связывать с несовершенством применения. Остро стоит вопрос с выбором обрабатываемых данных (как определить, какие данные необходимо извлекать, хранить и анализировать, а какие – не принимать во внимание), что считать однозначно-успешными результатами (читайте наш пост об этом – от редактора). Также развитие рынка в России ограничивается недостатком высококвалифицированных кадров и мощностей для обработки данных.
Некоторые эксперты считают, что компании, возможно, пока не готовы к полноценному использованию данных. Например, многие направления до сих пор не связываются в единую систему, и поэтому нет синергии экспертиз (например, в трейд и digital-маркетинге)
Есть еще один фактор, пока тормозящий широкое использование технологии. Это, собственно, объект применения – потребитель. Кажется, что покупатель должен быть счастлив от того - ему больше не нужно тратить время и силы на поиск того, что ему нужно – все это преподнесет машина. В реальности же есть несколько особенностей человеческого поведения, которые искажают результаты аналитики, и требуют проведения дополнительных активностей с участием профессиональных маркетологов и психологов.
1 - Скрытность
Неожиданно, но индивидуализированные витрины в маркетплейсах, список рекомендованных сервисов и товаров (составленных на основе недавних запросов) – не вызывают большого восторга. В этом видят манипуляцию и не хотят быть объектами навязывания чего-либо.
До сих пор остро стоит вопрос о корректности данных. В основе BIG DATA лежит алгоритм, который не способен учитывать какие-то факторы (как часто бывает - в нашу выдачу новостей или ленту постов в Facebook попадает реклама товара, который мы уже купили или чем заинтересовались просто по случаю). А высокая сложность методологии повышает опасность, что какой-то из них будет упущен. Да и найденное соответствие не всегда может говорить о взаимосвязи между событиями – например, в США была обнаружена корреляция между установленными браузерами Internet Explorer и числом совершенных убийств.
Еще одно затруднение - если понять, какие факторы учитывает алгоритм, можно обмануть систему. В рамках одного из исследований алгоритма, проверяющего сочинения, было замечено, что сложные и длинные предложения признаются как один из критериев качественной работы. В результате, студенты начали использовать их в своих текстах, качество работ снизилось, а оценки, напротив – улучшились.
Такие примеры широко обсуждают, и даже обычный пользователь начинает с недоверием относиться к технологии. Не добавляет уверенности неверие в безопасность личных данных в интернете – потребитель опасается, что интеграторы и платформы продают компаниям не обезличенные сегменты, а всю информацию о них.
Поэтому пользователи все чаще склонны «заметать» свои цифровые следы - ограничивают активность в соцсетях (или полностью уничтожают свои аккаунты), для выхода в интернет пользуются прокси-сервисами, vpn, а самые радикальные – анонимайзерами.
2 - Аффективность
Большинство решений о покупке не рациональны. Они эмоциональны. Это то, что называется «Consumer Insights». Да, мы много времени тратим на подбор лучшего варианта, основанного на наших личных критериях, но часто финальным триггером становится то, что совершенно невозможно предугадать. В статье Harvard Business Review The New Science of Customer Emotions собрано почти 300 эмоциональных мотиваторов, стимулирующих поведение потребителей – например, желание выделиться, наслаждение чувством благополучия и пр.
В сочетание с несовершенством технологии это может привести к иногда курьезным случаям. Случайно ввязавшись в словесную перепалку в комментариях к одному из постов в социальной сети (просто плохое настроение в эту минуту или желание поддержать одного из сторонников), потом еще долго в своей ленте будете видеть их посты (хотя и оппоненты, и тема никогда не были вам интересны).
Данные не могут трактовать эти чувства. Их необходимо сочетать с качественными исследованиями, дополняющими картину информацией об эмоциональных связях пользователя, его ценностями и опасениями.
3 - Контекст
То, в какой обстановке совершается покупка тоже имеет значение. К этому фактору относят не только место пребывания, но окружение и поведенческие триггеры – они дают более глубокое понимание пути клиента (Customer Journey). В какое время суток это происходит, кто с ним рядом?
Например, молодая женщина собирается приобрести платье – просматривает множество вариантов в онлайн-магазинах. Ее может отвлечь ребенок просьбой погулять с ним – и вот, она уже заказывает ему велосипед, а себе вместо платья – кроссовки. Подобное развитие событий система пока не способна предсказать.
4 - Иррациональность
Человеческое поведение, в целом, часто не поддается рациональному объяснению. Психологи, экономисты и другие эксперты пытаются в нем разобраться – почему, например, некоторые люди бегут к огню, чем от него, пренебрегая последствиями. Или свежие примеры того, как в марте этого года россияне закупались гречкой – вопреки всем уверениям властей, что опасности голода нет. Это настоящий хаос понимания потребителей - большие данные не способны объяснить подобные аномалии и факторы, влияющие на их возникновение.
Необходимо глубже изучать поведение человека с помощью качественных исследований – так есть возможность предсказать образ действия человека в конкретной ситуации.
Послесловие
После всего вышесказанного может сложиться впечатление, что в анализе данных больше проблем, чем пользы.
Но я верю, что с развитием технологии, при умелом использовании повысится качество результатов. Соблюдение этических норм и стандартов безопасности данных постепенно нивелируют страхи пользователей. А благодаря комплексной работе аналитиков, программистов, маркетологов и психологов BIG DATA станут мощным работающим инструментом, способным принимать эффективные решения и предсказывать поведение потребителя.
Читайте также
- Создание и управление брендом
- Управление маркетингом: функции, цели и задачи
- Разработка маркетинговой стратегии