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.

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.

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.