Маркетинг, который построил дата сайнтист
25 апреля в Высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ состоялась панельная дискуссия «Новые реалии в маркетинге: Выстраивание аналитической функции маркетинга в интересах сбора данных о клиенте».
В конце апреля в стенах Высшей школы был очередной аншлаг. Причиной стала заявленная тема панельной дискуссии – «Выстраивание аналитической функции маркетинга для сбора данных о клиенте» и звездный состав спикеров.
Модератор и декан Высшей школы маркетинга и развития бизнеса Татьяна Комиссарова, открывая дискуссию, отметила, что «каждый раз, когда мы приглашаем спикеров из крупных компаний, мы слышим от представителей малого и среднего бизнеса: «сколько можно приглашать людей из крупных банков, у них все хорошо, у них есть деньги, программное обеспечение, а у нас этого ничего нет».
Мы попросили сегодня наших спикеров рассказать, как это может быть без привязки к крупной компании. Любой маркетолог, если он понимает основные элементы, понимает алгоритм и успешные кейсы, будет искать решения для своей компании. Для меня, к примеру, было откровением, что крупнейший системный интегратор SAP сделал доступное решение для малого и среднего бизнеса».
Отметим тезисно основные моменты выступления спикеров.
Олег Данильченко, директор, руководитель центра по прикладному анализу данных PWC
- часто мы наблюдаем на рынке хаотичность при реализации аналитических задач: некоторые занимаются вопросом, связанным с оттоком, кто-то занимается просто вопросом обогащения контактными данными из социальных сетей или по отдельным источникам
- нужно иметь стратегию и системный подход: иначе все усилия разбиваются о недопонимание руководства, так как сложно показать эффект
- четыре ключевых направления с точки зрения управления данными: сотрудники, процессы, технологии, данные
- для центра компетенций по аналитике требуются новые компетенции, роли и обязанности (спикер подробно это показал на соответствующем слайде презентации)
- внутри организации должна быть своя собственная «песочница», которая способна должна принимать как дополнительные внутренние данные, так и внешние
- экспериментируйте! Чем больше у вас будет экспериментов и доказанного результата, тем более плодотворной будет эта функция в компании.
В конце выступления спикер привел кейс, посвященный реактивации «спящих» клиентов банка (тригер - отсутствие оборота за последние 6 месяцев). В разных бизнесах есть такие клиенты и многие закрывают на них глаза и ничего не делают. Коммуницировать с такими клиентами нужно целевым способом, правильно подобрав продукт, канал коммуникации и промежуток времени.
В рамках данного проекта было реализовано три базовых этапа: первичное моделирование, дообучение моделей, финализация решений. В результате конверсия реактивации «спящих» клиентов достигла 9%. Более подробно об этом кейсе вы можете узнать, посмотрев видеозапись. Рекомендуем - интересно и наглядно.
Алексей Лавров, руководитель департамента аналитики и data science Билайн
- функция аналитики должна быть частью всей цепочки, от хранилища данных и систем до контекстуального маркетинга, основанного на активностях
- аналитики должны с бизнесом «сидеть» вместе, это приносит большой value
- компания научилась предсказывать отток на ранней стадии - через несколько дней после прихода клиента, научилась предсказывать причину и контекст оттока. Теперь не нужно ждать месяц или два, применение новых алгоритмов позволяют принять решение за несколько дней
Спикер показал несколько интересных кейсов. Про отток, про смену абонентом девайса, про подбор абоненту сотрудника колл-центра и про мультисиммеров. Смотрите на видеозаписи.
Артем Власкин, руководитель направления клиентской аналитики X5 Retail group
- лояльных клиентов «Перекрестка», держателей карт, примерно 5,5 миллионов
- текущий процесс состоит из подготовки данных (очистка), анализа (сегментация, отчетность, моделирование) и кампании (автоматизированные кампании, интеграция с кампаниями)
- любая модель, пусть и не очень точная, поможет в любом бизнесе оптимизировать затраты на коммуникации с клиентом, поэтому всем стоит собирать информацию и разрабатывать такие модели
- в «Перекрестке» мы разработали модели, которые предсказывают вероятность покупки клиентом какого-то продукта или реакции на нашу коммуникацию
- основная проблема – в какой момент и какой продукт предложить клиенту
Максим Цуканов, руководитель практики цифровой аналитики SAS Russia
- 3 этапа развития целевого маркетинга:
1 этап: описательная аналитика, управление кампаниями, предиктивная аналитика
2 этап: интерактивный маркетинг, событийный маркетинг
3 этап: customer experience management, маркетинговая оптимизация, фабрика моделей
- все говорят про real time, про digital, но на самом деле большинство работает в офлайн режиме, и в этом нет ничего страшного: огромную долю выручки от маркетинга можно по-прежнему получать через офлайн-взаимодействия
- 3 типа аналитики: аналитическая сегментация, предсказательные модели, рекомендательные системы
Максим очень системно изложил материал и также показал несколько интересных кейсов.
В самом конце наш корреспондент не удержался, и задал вопрос, который его сильно волновал: насколько технологически реален тренд «один клиент – один сегмент», о котором мы слышим в последнее время, и как скоро компании откажутся от привычной сегментации. Мнения спикеров разделились, возникла драматургия.
Татьяна Комиссарова подвела итог и анонсировала следующее мероприятие «Customer experience в экономике впечатлений».
Смотрите трансляцию, изучайте материалы презентаций. До новой встречи 28 мая!
