Как сквозная аналитика помогает усилить CRM и улучшить коммуникации

В кризис выживают самые адаптивные: те, кто смог точнее определить потребности клиентов и предложить лучшую из альтернатив на сжимающемся рынке. Андрей Черемисин, директор по маркетинговым технологиям ICNX, рассказывает, как сквозная аналитика в паре c CRM помогает точнее понять клиентов и выстроить эффективные коммуникации.


(Статья опубликована на vc.ru 27.04.22)


Больше ста лет назад предприниматель Джон Ванамейкер сказал ставшую крылатой для рынка коммуникаций фразу: «Я знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую, вот только не знаю, какая именно». Этот человек первым в 1879 году дал рекламу в газете на полосу, открыл универсам и придумал ставить ценники на товары. И если бы у него была в арсенале пара «сквозная аналитика + CRM», то вопросом о расходах рекламы впустую он бы не задавался.

Источник: Unsplash

Сквозная аналитика помогает контролировать и оценивать пожизненную ценность клиента и прослеживать все точки касания человека с коммуникацией бренда в цифровых средах.

Данные помогают не только на этапе первичного привлечения, но и на всём пути жизненного цикла: от выбора альтернатив до первых и последующих покупок. Последнее важно, потому что:

  1. Привлечение новых клиентов дороже, чем удержание старых. По данным Econsultancy, с этим согласились 82% компаний.
  2. Понимая клиента, можно предлагать ему новые товары и услуги — продавать больше и лучше, увеличивая сумму чека и частоту покупок или побуждая сохранять подписку на ваш сервис. Например, успех Netflix объясняют как раз использованием информации: на её основе была создана система рекомендаций. По той же причине фанаты Spotify сейчас ищут способы обойти блокировку пользователей из России, несмотря на наличие адекватных альтернатив на рынке музыкальных сервисов.
  3. Инвесторы не просто так оценивают стартапы с услугами за подписку выше, чем hardware-проекты. Лучше регулярно получать понятные деньги от тех, кто пользуется сервисом, чем один раз продать смартфон и после стараться убедить человека купить новую итерацию через год.

Препарируем и декомпозируем

Сквозная аналитика — комплексная система и помощник для бизнеса. Но тут всё равно нет волшебной кнопки «увеличить частоту продаж», «повысить средний чек», «подставить что-то своё». Результат достигается благодаря принятию решений, основанных на возможностях, которые открываются бизнесу после интеграции сквозной аналитики с CRM. Бизнес может:

  • Определить эффективность маркетинговых инициатив, регулярно проводить оптимизацию бюджетов, кампаний, каналов коммуникации, механик и активностей.
  • Получить новые данные о поведении клиентов, в том числе найти неочевидные и полезные с практической точки зрения взаимосвязи.
  • Учесть все точки касания покупателей с коммуникацией компании в процессе принятия решения.

Пример: для товаров отложенного спроса часто получается так, что неэффективные на первый взгляд инструменты знакомят человека с услугой или товаром, а заказывает он их спустя время через сайт компании. Например, будущий покупатель может узнать о новом жилом комплексе из «Авито», после этого регулярно видеть объявления в интернете благодаря ретаргетингу и оставить заявку напрямую на сайте. Без сквозной аналитики компания могла бы отказаться от продвижения на классифайде, так как формально он не приводит клиентов, и лишится части лидов.


  • Увеличить продажи за счет понимания паттернов покупательского поведения.
  • Решить проблемы из-за ошибок, которые в компании сделали, исходя из неверных выводов.

Пример: компания видит рост продаж продукта и принимает решение об увеличении его поставок в торговые точки. Не всегда это единственно верное решение. Если обратиться к анализу потребительских данных, то можно понять, кто именно стал больше покупать товар и за счет чего:

— Это новые покупатели, и компания приобрела сегмент, на который нужно по-новому таргетироваться, чтобы расширять корзину, удерживать аудиторию и получать больше прибыли?

— Или это текущие покупатели, которые раньше выбирали другие товары? За счет чего произошла каннибализация? Привела ли она к росту или к снижению чека? Является ли переключение временным, и какие потребительские инсайты на него повлияли? Как долго сохранится эта тенденция?


  • Подсчитать расходы на первичное привлечение клиентов и повторные покупки в разрезе каждого канала и инструмента коммуникации.

Но это далеко не полный список задач, которые помогает решать сквозная аналитика. Скорее всего, впереди нас ждет развитие направления в паре с CRM. Этому способствует как развитие человеческого капитала в результате появления профессии Data Scientist, так и совершенствование алгоритмов машинного обучения (например, XGBoost).

Как на деле

Перейдем к конкретным примерам задач, в которых помогает связка сквозной аналитики и CRM.

Цель: на основе данных компании предложить решения по взаимодействию с потребителями, которые принимают участие в различных акциях, посещают сайт и получают кэшбэк.

Задачи:

  • Обработать массив данных с чеков (90 000 строк) из CRM и определить признаки для кластеризации потребителей.
  • Выделить среди полученных кластеров покупателей товара.
  • Предложить технические решения на базе сайта для коммуникации с целевой группой.

Что делаем:
1. Готовим файл к кластеризации: удаляем явные задвоения, объединяем строки с разрывами, убираем незначительные товары (например, пакеты и подарки).

Результат:

Выделили 10 140 чеков 5 733 покупателей за период ~ 6 месяцев.

2. Строим Customer Journey Map потребителей, применяем RFM-сегментацию с фокусом на ценность сегмента, состав корзины и дни покупки.

Результат:

а) выявили четыре стратегических сегмента: «Новички», «Доходный», «Основной», «Отток» (нулевой);

б) выделили шесть подсегментов по предпочтениям: «Семья с детьми», «Владельцы животных», «Сбалансированная корзина», «Праздничная корзина», «Реагирующие на акции», «Гигиена»;

в) разделили покупателей на две группы по дням покупок: «понедельник-четверг», «пятница-воскресенье».

3. Для каждого сегмента описываем особенности поведения и предпочтений и даем рекомендации по разработке технических коммуникационных решений.

Результат по одному из сегментов:

Пришли к выводу, что для покупателей сегмента «Сбалансированная корзина» будем устраивать cross-sell активности на базу потребителей других брендов, а акцент в рассылке сообщений сделаем на конец недели (четверг) перед походом в магазин.

Конверсию в регистрацию обеспечим через мультибрендовое вовлечение (деньги за регистрацию, колесо фортуны) или через акции других брендов с более низким порогом вхождения по стоимости.

Рекомендации были составлены по каждому сегменту и подсегменту — компания-заказчик, отдав набор данных из CRM, получила четкий план действий и конкретных шагов, как в течение месяца повысить эффективность коммуникации с аудиторией, а вместе с ней и продажи.

Как получать от сквозной аналитики максимум

Чтобы у вас тоже всё получилось со сквозной аналитикой, в заключении шесть советов от ICNX:

1. У сбора данных должна быть цель

Исследования Seagate показывают, что компании используют только 32% данных. Остальные продолжают накапливаться и необработанными лежат на серверах компаний. Простой сбор информации и установка системы сквозной аналитики — это не цель, а средство для решения задач.

2. Все данные корректны и единообразны

Нужно убедиться, что информация не дублируется, данные не повторяются, не проходят через фильтры. Вы получаете полные сырые данные, которые сохраняются из разных источников в единообразном виде.

3. Тест-драйв инструментов и вендоров обязателен

Стоит исследовать разные инструменты и решения, чтобы выбрать для себя подходящий и понятный.

4. Интеграция с CRM и другими источниками данных

Чем больше информации для анализа получит система сквозной аналитики, тем точнее будут выводы.

5. Два горизонта планирования

Одни руководители ориентированы на быстрые результаты, другие привыкли мыслить стратегически. Чтобы доказать обоснованность использования связки «сквозная аналитика+CRM» обеим группам, менеджер может использовать инструмент для разных целей.

  • Для ориентированных на сиюминутный результат. Можно разобраться с имеющейся структурой данных, выбрать доступные признаки самых очевидных групп покупателей, кого можно побудить к большему объему покупок, и организовать быстрое A/B-тестирование, чтобы показать изменения здесь и сейчас.
  • Для тех, кто смотрит на несколько лет вперед, стоит попытаться найти инсайты потребителей в неочевидных взаимосвязях. Без понимания поведения людей в точках контакта с брендом невозможно рассчитывать на эффективные инвестиции в коммуникации.

6. Несколько точек зрения

Лучше, чтобы над стратегической аналитикой работали люди inhouse, и специалисты агентства с незамыленным взглядом и опытом разных потребительских групп и рынков.
 
Вернуться к списку статей