Портрет клиента: от крупных мазков к мелким деталям
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 клиентыЗная 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 клиентыКлиенты 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 клиентыЗдесь 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 клиентыЗная все о каждом из покупателей, можно начать искать похожих людей, чтобы привлечь новых покупателей. Речь об алгоритмах look-alike. | |
|
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.
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-a-like.
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.
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.
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.
Aвтор: Дэвид Бланкли (David Blankley)
Источник: CMSWire