Димитри Маекс – Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть (страница 46)

Каждый раз при появлении нового канала коммуникации – очередного Twitter или FourSquare – маркетологам в первую очередь придется думать, как использовать его наиболее оптимальным способом; во вторую – интегрировать все каналы. Каким образом мы можем убедиться, что все точки возможного контакта с потребителями синхронизированы и позволяют беспрепятственно и постоянно общаться с ними по всем возможным каналам? Именно здесь играют значимую роль платформы автоматизации маркетинга – с их помощью вы можете не упустить из виду ни одну из точек возможного контакта.

Готовность к будущему

Если будущее станет разворачиваться так, как я думаю, то вы можете предпринять целый ряд упреждающих шагов.

1. Станьте (и оставайтесь) грамотными во всем, что касается данных. В будущем у нас не останется ни одного места, куда мы могли бы спрятаться. Каждому придется так или иначе работать с данными и разбираться, чем они будут для него полезны. Не имея хотя бы базового уровня грамотности в области изучения данных, вы принципиально отстанете от других игроков (а кроме того, не испытаете чувство азарта, которое охватывает вас при соприкосновении с миром цифр).

Хорошая новость состоит в том, что вы (дочитавшие книгу до этих слов) уже можете считать себя довольно грамотными в том, что касается данных. Именно этому вопросу посвящена моя книга. Вы уже знаете, как сегментировать клиентские группы, основываясь на их текущей ценности, и даже предсказывать их будущее поведение, основываясь на продвинутых статистических методах. Вы увидели, каким образом можете понять их потребности и оценить, что влияет на их поведение. Мы научили вас самым эффективным способам поиска целевой аудитории (будь то поиск по географическому принципу, типам средств информации и цифровым сетям). Вы знаете, как измерять эффективность работы, а также понимаете, каким образом оптимизировать свои усилия с помощью множества новейших методов и техник. И вам уже окончательно ясно, сколько времени следует тратить на стимулирование спроса.

Все это хорошо, но только время не стоит на месте, и вам придется двигаться дальше, приспосабливаясь к его темпу. Вы все знаете о видеокассетах, но только весь мир перешел на DVR, и ваши знания уже никому не нужны.

2. Сконцентрируйтесь на том, чего вы хотите достичь. Перед вами открываются огромные возможности, но постарайтесь не слишком увлекаться и не попадать в типичную ловушку. С головой погружаясь в мир цифр, всегда думайте о том, какую пользу они могут иметь именно для вас. Что я хочу этим сказать? Попытайтесь не потеряться в бесконечном пространстве открывающихся перед вами возможностей. Вам необходимо постараться извлечь из них максимальную выгоду. Именно поэтому моя книга структурирована определенным образом. Каждая глава посвящена конкретной бизнес-проблеме, с которой мы все сталкиваемся буквально каждый день. С решения этих проблем надо начать и вам. Уже сегодня принимаемые вами решения позволят почувствовать всю силу маленьких привлекательных цифр.

3. Выработайте необходимый профессионализм или в крайнем случае наймите специалиста. Вся маркетинговая математика в мире не будет иметь никакого смысла, если ваша компания не способна воспользоваться результатами работы. Именно люди – а не цифры или алгоритмы – позволяют компании добиться успеха в этой области. Для того чтобы сделать все правильно и без избыточных затрат, вызванных организационной неразберихой, определитесь с тем, какие навыки вам нужны, потом создайте научный центр, найдите правильных бизнес-партнеров и приступайте в своей компании к активному совершенствованию культуры маркетинговой математики (или, если угодно, математического маркетинга).

Что вы хотите получить от аналитиков, которых берете к себе в компанию? Скорее всего, чтобы они помогли вам повысить уровень спроса. Как я уже говорил, люди, погруженные в мир цифр, должны не только владеть продвинутыми математическими методами, но и уметь объяснять выводы в маркетинговом контексте для аудитории, не владеющей математическим аппаратом. Если вам когда-либо доводилось быть в среде математиков, то вы знаете, что эти люди могут решить любую проблему.

Главное свойство их таланта – делать самые сложные вещи простыми и понятными. Математики-маркетологи специализируются на анализе больших массивов данных. С точки зрения темперамента и культуры они часто предпочитают компанию специалистов со сходным типом мышления, с которыми они могут общаться, не пускаясь в длинные объяснения и толкования слов и идей. Погружаясь в пучины сложных проблем, вы часто считаете простоту неуместной или даже ограничивающей ваши возможности. Но на практике именно простые и элегантные объяснения – это единственное, с помощью чего математик-маркетолог сможет повлиять на организацию, находящуюся за пределами его отдела. Поэтому, если вы найдете таких профессионалов, которые смогут не только с увлечением работать с большими информационными массивами, но и излагать суть дела на доступном человеческом языке, это станет настоящим благом для вашей компании. По сути дела, в этом заключается основной смысл их работы.

Научные центры

Мне часто задают вопрос, с чего начать внедрение аналитики в организации. Многие компании развивают продвинутые аналитические навыки внутри организации с помощью создания научного центра для группы математического маркетинга. Команда этого центра обычно находится внутри группы, занимающейся маркетинговыми исследованиями, которая, в свою очередь, часто входит в состав более широкой стратегической группы.

Если вы идете по этому пути и если ваша компания достаточно велика, то это имеет смысл – ваш научный центр должен состоять как минимум из одного веб-аналитика, специалиста по оптимизации веб-сайтов, эксперта в области социальных показателей, маркетолога по базам данных, аналитика по системам поиска (оптимизатора поисковых машин), аналитиков, занимающихся количественными и качественными исследованиями, эксперта по медиааналитике, исследователя аудиторий, специалиста по эконометрике, специалиста по техническому анализу данных и специалистов по измерениям эффекта пиара.

Редкая средняя компания в состоянии содержать свою команду научного центра с подобной степенью специализации, поэтому есть другой путь – находить внешних партнеров, способных выполнять работы по всем перечисленным специализациям. Если вы можете взять в штат только одного специалиста, то берите аналитика, занимающегося поиском, – то есть человека, который будет отслеживать, как часто и насколько грамотно ваши бренд и реклама появляются в поле зрения клиента.

Внешние партнеры

По мере развития математического маркетинга роль внешних партнеров будет только расти. Компании, готовые взять на вооружение этот подход, должны выработать правильный подход к установлению нужных связей. Иными словами, они должны убедить всех сотрудников в том, что аналитики способны на многое. Будьте критичны и внимательны – ваш внешний партнер в области математического маркетинга должен обладать по крайней мере двумя качествами.

• Широкое ви́дение. Специалисты должны понимать суть всего маркетингового ландшафта, разбираться в различных видах средств массовой информации и всех элементах комплексного маркетинга. Они должны уметь выстраивать связь между маркетинговой деятельностью и проблемами бизнеса, которые вы пытаетесь решить.

• Профессиональные навыки. Математики-маркетологи должны иметь все навыки, необходимые для управления современным набором математических инструментов маркетинга. В частности, речь идет об эконометрическом моделировании, техническом анализе данных, статистике, веб-аналитике, навыках, связанных с онлайновой рекламой, методах проведения количественных исследований рынка, технологиях создания маркетинговых панелей и визуализации, оптимизации поисковых машин и аналитике социальных медиа. В дополнение к этому, разумеется, они должны быть в курсе всех новейших разработок в области своей специальности.

Мне кажется, что одной из причин, по которой мы наблюдаем всплеск внешних партнерств, является сложность нашего нового направления – в одиночку с его проблемами справиться невозможно. В сегодняшнем ландшафте, сформированном математическим маркетингом, явно недостает лидеров.

Благодарности

Эта книга не появилась бы на свет без помощи и вдохновения людей, с которыми я имел удовольствие работать все последние годы. Прежде всего хочу поблагодарить Майлса Янга за то, что он попросил меня ее написать и поддерживал меня в ходе всего творческого процесса, а также Колина Митчелла, убедившего меня в том, что мне по силам написать такую книгу. Материал для нее появился благодаря отличной работе команды аналитиков Ogilvy. Особенно я хотел бы поблагодарить за помощь Дебору Балм, Хорхе Руиса и Леона Шима, а также Дэвида Коппока и Джима Дравилласа – людей с оригинальным мышлением и лучших аналитиков, с которыми мне только доводилось сотрудничать. Без их идей мне было бы куда сложнее работать над текстом.

Я безмерно благодарен людям, которые помогли мне в самом начале моей карьеры. Спасибо Филиппу Наэрту за то, что он двадцать лет назад показал мне новый путь в области маркетинговой аналитики. Спасибо Яну Ванакену и Филиппу Гринфильду за то, что когда-то взяли меня на работу в Брюсселе. Спасибо Айре Хелфу и Патти Лион за наставничество в первые годы моей работы в Ogilvy и за предоставленную мне возможность пожить в Лондоне, Сан-Франциско и Нью-Йорке. Спасибо Брайану Фетерстонху и Гюнтеру Шумахеру за веру в меня, а также Карле Хендра за то, что она не только дала шанс мальчику из небольшого бельгийского городка, но и обеспечила направлению аналитических исследований столь прочное положение в Ogilvy. Спасибо и вам, Бен Ричардс, за то, что вы придумали название для этой книги после пары кружек пива в Landmark Tavern.