28 апреля 2020 года состоялось Первое заседание Дискус-клуба Online-to-Offline - совместного проекта Высшей школы маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ и российской programmatic-платформы Segmento. Тема встречи - «Решения в Online-to-Offline маркетинге для моделирования поведения потребителя».
Корреспондент канала «Новые реалии в маркетинге» Полина Гродецкая рассказывает о мероприятии.
По данным организаторов, на видео-трансляцию зарегистрировалось почти 600 человек. По словам модератора заседания Александра Куликова, Зам. Генерального директора Segmento, это демонстрирует возрастающий интерес профессионального сообщества к перспективам O2O-формата. Вопросов, на которые необходимо найти ответы, много - сложность структурирования огромного массива данных, нехватка специалистов, правовые и этические ограничения, действующие в отрасли. Бизнес ожидает, что с помощью данных можно не только объяснить мотивацию пользователя – но и предугадать его дальнейшие действия.
Есть ли у игроков рынка (поставщиков, платформ, заказчиков) успешные примеры этого, и с какими трудностями они сталкиваются?
Татьяна Комиссарова, декан Высшей школы маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ, обратила внимание участников, что ни классический маркетинг, построенный на использовании информации о психологии человека, ни изучение его действий в онлайн-среде не дают полноценного понимания его поведения, поскольку ограничены представлениями о его действиях в физическом мире и онлайн-реальности по отдельности. Но мы уже давно существуем в этих средах одновременно.
Только синтез данных сможет дать объективную картину действий потребителя, и создать модели его поведения – чтобы пользоваться в будущем.
Ключевым спикером (по правилам Дискус-клуба он определяет проблемное поле) стал Гамид Костоев, Экс-директор по маркетингу Accenture.
Экспертами, освещающими тему с разных точек зрения и предлагающими решения, стали:
- Максим Сивоконь, Руководитель R`n`D-направления в департаменте продаж продуктов больших данных X5 Retail Group.
- Сергей Ефимов, Директор по Маркетинговым технологиям рекламного холдинга OMD OM Group.
- Максим Скворцов, Head of Media фармацевтическая компания Гленмарк.
- Юлия Селиверстова, Data Partnerships Lead рекламной группы Publicis Groupe.
- Мария Давыдова, Менеджер по маркетингу швейцарских часов Swatch.
Возможно ли сегодня построение поведенческих моделей на основе данных?
Гамид Костоев, экс-Accenture, констатирует - эра больших данных подарила маркетологам надежду на то, что дотянуться до потребителя и воцариться в его сердце станет гораздо проще.
Информация становится доступной, появляется все больше инструментов для работы с ними. Но в реальности – проще не стало. Эксперты «тонут» в массиве данных, технологии (и их тоже много) не дают целостной картины, иногда устаревшие бизнес-процессы мешают эффективному внедрению.
Есть иной взгляд на проблему реализации O2O-проектов – фокусироваться на возможностях моделирования поведения клиента.
Модель поведения — это устойчивая, специфическая, регулярно повторяющаяся, «узнаваемая» форма поведения (или то, что в анг. языке называется «паттерном»).
Российские компании пытаются применять информацию о своих клиентах в работе. Например, сеть магазинов DIY-товаров Leroy Merlin измеряет точки «касания» с клиентом, а затем разрабатывает пирамиду ожиданий, и на ее основе вносит изменения (подробнее об этом в нашем репортаже). Однако это констатация того, что происходит сейчас.
Возможность моделирования поведения потребителей на сегодняшний день вызывает сомнения – данные не реструктурируют причины действий, есть риск строить не реальную модель, а то, как компания это видит (как бывает в рамках построения «пути клиента»). Неочевидны критерии выбора потребителей – используется соц-дем (хотя многие сетуют на его избыточность), профайлинг, построенный на психографике – но мнения о результатах часто противоречивы.
Необходимо разобраться, сколько моделей необходимо построить (человек в реальной жизни ведет себя иногда противоречиво, а в онлайн-среде у нас есть и социальные маски, и мимикрия под собственные ожидания и пр.).
Итак, насколько сегодня данные о клиенте - которые стали собираться уже из самых разных источников - можно реально использовать для описания О2О моделей поведения клиентов конкретной компании?
Говорят эксперты.
Отсутствие потребности
Мария Давыдова, Swatch, рассказывает о применении данных в сегменте товаров не первой необходимости:
«В холдинг Swatch входит 18 брендов – от массовых до очень дорогих, эксклюзивных.
Для анализа потребителя из масс-маркета мы пользуемся внутренними данными компании – трафик магазинов, средний чек, пост-клик анализ рекламных кампаний, мониторинг поведения на сайте (какие модели заинтересовали и пр.). Этого вполне достаточно, чтобы строить какие-то прогнозы о предпочтениях, трендах и поведении потребителя.
Если говорить про дорогие категории, то основной источник информации о покупатели – CRM-база. Она должна быть очень детализированной – вплоть до привычек и клички домашнего питомца. Это основа для построения частной коммуникации – такие товары продаются после долгого общения с клиентом, с каждым из них нужно проявлять особый подход – от нас ждут элегантности, спокойствия и уверенности. Никакая кампания, даже с глубоким таргетингом, не способна стимулировать желание совершить покупку у этой категории.
Внешние данные (от поставщиков и платформ) для анализа такой аудитории бесполезны – они рисуют противоречивую перспективу. Например, есть 2 покупателя с одинаковым уровнем дохода. Один предпочитает более демократичные бренды в повседневной жизни, но покупает эксклюзивный аксессуар каждый сезон. Другой ездит на дорогом автомобиле (купленном в кредит), часы обновляет раз год – и выбирает более простой сегмент.
Для поставщиков данных (операторов фискальных данных, ритейлеров, сотовых операторов) – это одна и та же категория. Но у них совершенно разные модели потребления.
В целом, можно сказать, что некое внутреннее чувство (интуиция) – то, что дает нам понимание наших покупателей, и позволяет, в той или иной степени, предугадывать его действия».
Нюансы отрасли
Об оценке эффективности использования данных (это острый вопрос для бизнеса) рассуждает Максим Скворцов, «Гленмарк»:
«В фармацевтической отрасли компания работает с двумя категориями потребителей. Эффективность коммуникаций с пациентами (конечные покупатели) мы обычно измеряем метриками пост-клик анализа и результатами рекламных кампаний. У нас нет собственных точек продаж, эти данные сложно соотнести с продажами – непонятно, какой инструмент сработал сильнее (и сработал ли вообще). Бывает, что после запуска кампании, с таргетингом на категорию, у потребителя формируется потребность в покупке лекарства. Он приходит в аптеку, а фармацевт предлагает ему другой бренд. Или именно в этой точке нет рекламируемого препарата. Была проделана огромная работа, а покупка у конкурента.
Экспериментируем с данными от разных поставщиков. Например, берем информацию о тех, кто покупает мятную жевательную резнику. Мы выяснили из исследований, что часть из этой категории курит. Мы ориентируем рекламную кампанию на них – предлагаем пробрести зубную пасту для курильщиков с эффектом отбеливания. Но им надо идти в аптеку (товар продается только там), и сложно оценить – кто из них купил, потому что его зацепила реклама, а кто – по рекомендации.
Для взаимодействия с профессиональной категорией используем CRM. Был опыт категоризации и продвижения с помощью методов психотипирования, но это пока кажется довольно дорогим методом – требуется покупка данных о каждом сегменте, разработка креатива и коммуникационной платформы для каждой отдельно, замена концепций каждый месяц. Сложно оценить, стоят ли эти усилия достигнутых продаж или нет.
Если говорить про анализ поведенческих характеристик, то мне кажется перспективным синергия данных и методов. Например, информация от оператора фискальных данных (так констатируем факт покупки), плюс данные от сотового оператора (мониторинг поведения в Интернете), добавляем результаты глубинного интервью (чтобы понять мотивацию и инсайты)».
Путь провалов и успехов
Сергей Ефимов, OMD OM Group, размышляет, в чем причина трудностей при реализации O2O-проектов:
«Наша компания запускает data‑платформы для заказчиков в массовом порядке. И я вижу, что бизнес зачастую бывает не готов к этому по двум причинам:
- Завышенные ожидания при запуске. Все мечтают, что как только интеграция произойдет – тут же покажется результат. На самом деле, работа с данными – это постоянная разработка гипотез, эксперименты, анализ результатов. Только при кропотливой работе, постоянном совершенствовании процессов, месяца через 2 стоит говорить о каких-то итогах. Зато эффект будет долговременным – стоит найти правильные сегменты данных и соответствующую методику анализа. После этого можно планировать масштабирование.
- Нехватка профессионалов по работе с данными в России. BIG DATA, и, в целом, технологии находятся на хайпе в России – желающих попробовать и внедрить в бизнес гораздо больше, чем тех, кто умеет это делать. При этом не стоит говорить об отсталости нашей страны - у нас эффективная инновационная индустрия, просто пока недостаточно специалистов, потому что направление молодое и пока не выработаны стандарты.
Необходима постоянная работа всех игроков, преодоление проблем, которые мы сейчас обсуждаем – и тогда одна количество данных перейдёт в качество процессов».
Трудность определения
Юлия Селиверстова, Publicis Groupe, рассуждает, почему пока сложно выделить аудитории в проектах O2O:
«Сейчас самый важный вопрос – ни где взять категории потребителей, а как понять – кому показывать рекламу, о чем и как говорить. У бренда есть предоставление об этих людях, но на самом деле – это действительно они?».
Раньше для запуска кампаний сегменты описывал сам заказчик, позднее для этого привлекали data-специалистов и стратегов. Сейчас в процессе участвует еще и поставщик данных. Мы пытаемся понять - как потребитель ищет продукт, какие характеристики для него важны, что он думает о категории в целом, как происходит выбор – сравнивает ли он товары между собой, или читает рекомендации о конкретном бренде, влияет ли промо или сработала карта лояльности, кто покупает у дома (и в каких случаях и пр.).
Если в проекте пользуемся пулом поставщиков, и они конкуренты, то после кампании мы отделяем тех, кого реклама достигла у одного, от тех – кто у другого, чтобы не смешивать категории, и получить корректные данные. Но количественные замеры пока сложно сделать - поставщики не делятся данными друг с другом, что не дает возможности соотносить их».
Сложность процессов и ограничения
Максим Сивоконь, X5 Retail Group, рассказывает, что мешает отрасли получать данные для O2O-моделей:
«В X5 Retail Group мы активно используем данные для разработки моделей для своих нужд, и (после успешных экспериментов) для сторонних компаний. Цель этой работы – построить профиль потребителя 360 на основе онлайн и офлайн данных, чтобы в будущем это эффективно применять.
Если выделять, что первично – данные или технологии, то я считаю – данные. Они - основа всего. В первую очередь, их необходимо очистить, формализовать. У нас этим занимается целая команда – и это несмотря на то, что мы работаем с собственной информацией, у нас есть полный контроль над получением и обработкой. Должна получиться чистая база – и тогда с ней можно экспериментировать.
Проблемы, о которых говорят коллеги, возникли из-за особенностей отраслей и ограничения законодательства. Когда только появилась возможность получать какую-то информацию о потребителей – было можно все. Базами контактов торговали на рынках. Сейчас деятельность в отрасли жестко регулируется. Начать с того, что поставщики предоставляют не информацию о конкретном покупателе, а обезличенные сегменты. По сути, это некие сервисы на основе данных, которые заказчики могут внедрять. Конечно, в этих условиях вопрос эффектности стоит остро.
Проблему решила бы также какая-то общая площадка, чтобы поставщики могли бы предоставлять эти данные (что-то похожее на маркетплейс) - как в США. Но пока мы к этому не готовы. Нет уверенности, что информация не будет использована в ненадлежащих целях.
Кроме того, пока бизнес на данных для всех поставщиков является побочным, поэтому они не готовы идти на риски и расходы».
Подводя итоги, Александр Куликов, Segmento, отметил – «Как мы видим, подходы к моделированию поведения потребителей есть, но процесс все еще не запущен. Возможно, пока нет запроса со стороны бизнеса о пользователе и его ситуативных решениях».
Полную версию выступлений спикеров и сессию ответов на вопросы (среди которых «В чем различие между омниканальностью и O2O-маркетингом» смотрите на Youtube-канале).
Второе заседание Дискус-клуба «Online-to-Offline» запланировано на 28 мая 2020 года, его тема – «Стратегии и барьеры использования офлайн-данных в O2O-маркетинге». Регистрация на участие в видео-трансляции на сайте мероприятия.
Читайте репортаж с лонча дискус-клуба «O2O», который состоялся 19 марта 2020 года.
Подписывайтесь на канал Высшей школы маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ, чтобы быть в курсе изменений и новых трендов в бизнесе и маркетинге!