0/5

Подпишитесь на новости ритейла
и выигрывайте призы!

Я ознакомлен с политикой конфиденциальности и принимаю её условия

Портрет клиента: от крупных мазков к мелким деталям

Портрет клиента: от крупных мазков к мелким деталям
Большие данные и умные алгоритмы – вот главные инструменты маркетолога, пропагандируемые современным рынком. Остается лишь научиться их правильно использовать, и тогда, возможно, мы будем знать все о своих клиентах.

Что значит правильно? Большие данные бесполезны до тех пор, пока у нас нет ответа на вопросы – что мы хотим узнать и как мы будем это узнавать. И тогда, отталкиваясь от того, какие данные у нас уже есть, и чего еще нам не хватает, мы можем выбирать инструменты.

Начать можно с полного «ничего» и постепенно двигаться в сторону самых неожиданных решений.

1. Вы ничего не знаете о покупателях

Это история о производителях, которые не взаимодействуют напрямую с покупателем, продавая свой товар через посредников. В общем, очень распространенная история, особенно если речь едет о товарах широкого потребления, где сложно однозначно описать аудиторию. Например, вы производите колбасу. Как понять, что в ней нравится и кому, на какой срез аудитории и на какие потребности ориентироваться, планируя новый сорт продукции?

На этом этапе можно отбросить в сторону новомодные тенденции и вернуться к традиционным подходам. Здесь поможет только обычное исследование рынка – опрос или фокус-группы. Дорогое, но правильно проведенное исследование, даст хорошее представление о том, кто и почему покупает ваш продукт.

Правда, для тех, кто разрабатывает инновационные, меняющие парадигму продукты, этот способ не подойдет – слишком сложно бывает объяснить потребителю новизну и ценность еще до выхода продукта.

По этой причине многие известные инноваторы, вроде Генри Форда и Стива Джобса, относились к маркетинговым исследованиям с большим скепсисом. Довольно правильно высказался об этом Питер Друкер в «Инновациях и предпринимательстве»: «Исследования рынков не работают – нельзя проводить маркетинговые исследования того, чего не существует».

2. Вы знаете, кто ваши клиенты

Зная примерно, кто ваши клиенты, можно сегментировать их по демографическим признакам: возрасту, полу, цвету волос, местоположению, доходу, образованию и др.

Сегментация по демографическим признакам может быть очень полезной при определении закономерностей или для создания релевантных предложений.

59538978_32be7ae814_z.jpg

Автор фото: normanackflickr.comCC BY 2.0

Однако, наши западные коллеги призывают к осторожности в использовании демографических данных – принятие решений на основании конкретных признаков может стать незаконной дискриминацией.

3. Вы знаете, что говорят клиенты

Клиенты могут рассказать о ваших продуктах много интересного. Главное внимательно читать сообщения в социальных сетях, комментарии на форумах, чаты с консультантами или переписку с техподдержкой.

Обычно такую информацию рассматривают только, как источник новых идей способ узнать настроения клиентов. Но если заглянуть глубже, можно сегментировать этих клиентов по степени доверия, лояльности к продукту. Это позволит найти «адвокатов бренда» – тех, кто поможет создавать положительный образ компании в сети.

4. Вы знаете, что делают клиенты

Здесь в игру вступают большие данные. Благодаря новым технологиям мы можем узнать не только то, что говорят наши клиенты, но и то, что они на самом деле делают. Интерес к товару, выраженный покупателем на страничке в соцсети – это положительный сигнал, но гораздо полезнее информация о покупке этого товара. Как правило, это полная информация, начиная с того, как и откуда пришел посетитель на сайт и до того, как он купил нужный товар.

Имея на руках полную информацию о перемещении пользователя по интернет-магазину, можно сегментировать клиентов в том числе и по действиям, которых они не совершали.

Во время Второй Мировой войны британские инженеры укрепляли корпуса самолетов, основываясь на изучении пулевых отверстий на машинах, участвовавших в боях и вернувшихся на аэродром. Причем, укреплялись те места, в которых отверстий не было. Почему? Изученные машины, несмотря на повреждения, оставались на ходу. А самолеты, корпуса которых были пробиты в тех местах, где статистически было меньше всего пулевых отверстий, не возвращались из боя.

Точно так же мы можем изучать брошенные корзины, страницы с высоким показателем отказов и другие пробелы, пытаясь понять, как вели себя посетители, не дошедшие до покупки.


Читайте также: Как продать тем, кто не собирался покупать


5. Вы знаете, чем похожи клиенты

Зная все о каждом из покупателей, можно начать искать похожих людей, чтобы привлечь новых покупателей. Речь об алгоритмах look-alike.

4341537835_86b4eb2aee_z.jpg

Автор фото: Krissy VenosdaleFlickr.com,  CC BY-NC-ND 2.0

 Есть два подхода. Первый – сначала выбрать всех тех, кто купил, например, конкретный товар. Затем найти общие для всех этих людей признаки. И уже по этому набору признаков выбирать похожих людей из новой аудитории. Вполне вероятно, что они тоже приобретут этот товар. Останется лишь подтолкнуть их к этому, предложив скидку или бонус.


Читайте также: Что нужно знать рекламодателю о look-alike


Второй способ – найти людей, похожих по ряду признаков, например, демографических. А уже затем их сегментировать.

6. Вы знаете, с кем люди дружат

Социальные медиа открыли совершенно новое измерение данных. Зная, с кем дружат и общаются ваши клиенты в социальной сети, вы приобретаете потенциально заинтересованную аудиторию. Возможно, даже более похожую, чем подобранная с помощью look-alike.

7. Вы можете положиться на искусственный интеллект

Современные вычислительные мощности и проверенные временем алгоритмы позволяют создавать сложные системы, которые способны сегментировать аудитории по огромному числу признаков без участия человека. Единственная проблема с использованием машинного интеллекта в том, что подобные системы очень сложны, и часто мы не можем понять, как именно они работают.


Читайте также: Купи-продай: что будет, когда искусственный интеллект захватит ритейл? 


8. Вы знаете, какими изображениями люди делятся

Еще одна технология, которую можно использовать при сегментации большой аудитории – это обработка изображений. Сейчас распознавание образов используется в очень ограниченных пока сферах, но число решений постоянно растет. Зная, какие фотографии пользователь размещает в соцсетях, мы можем понять о нем очень многое: статус, доход, местоположение, интересы и т.д.


Читайте также: Лайки, фото и комменты: как вытащить из соцсетей всю информацию о покупателях


Стандартных решений нет

В этой статье мы предложили лишь несколько из существующих подходов к описанию аудитории продукта. Их можно использовать по-отдельности или вместе, в любом порядке или не использовать вообще – стандартных решений нет. Новые технологии появляются очень быстро и очень часто, так что вы всегда можете найти подходящую.

Автор: Дэвид Бланкли (David Blankley)
ИсточникCMSWire
Главное фото: Nathan Rupertflickr.comCC BY-NC-ND 2.0

время публикации: 11:30  17 июля 2017 года
0

Комментарии (0)


Чтобы оставить комментарий, Вам необходимо авторизоваться:  
BUYBRAND EXPO 2017
Бизнес-Партнер
Новости наших партнеров
Novardis

Подарки за подписку+

Розыгрыш призов среди подписчиков каждую пятницу!
X