8 October 2018

Digital на основе данных о продажах

Благодаря развитию современных технологий сбора, существенно расширяется база хранения и обработки данных.
Автор статьи:
Илья Балахнин
Илья Балахнин
Управляющий партнёр Paper Planes
Опыт в маркетинге более 15 лет

Преподаватель Сколково, МИРБИС, Синергия, НИУ ВШЭ, Harvard Business School of Law.

Автор книги «Маршрут построен!» про построение и управление путями потребителей на основе данных

Автор книги «Формула прибыли» про маркетинг на основе данных

В частности, это идёт на руку SMM. Одной из важнейших задач для эффективного управления SMM-стратегией компании становится интеграция в эту стратегию данных, которые скапливаются в точках продаж. Важно понимать, что перспективы такой интеграции значительным образом зависят от того, какая используется модель продаж.

Для удобства можно выделить следующие модели:

  1. Модель продаж в офлайне — магазин или торговая точка, туда приходит человек. Эту модель можно разделить на две подмодели:
    1. Торговая точка является инструментом продаж, например, в случае с ритейлом;         
    2. Торговая точка скорее выступает местом продаж, как, например, офис продаж жилого комплекса.
  2. Онлайновые продажи в интернет-магазине или маркетплейсе.
  3. Личные экспертные продажи, когда один или два продавца-консультанта приезжают на встречу к клиенту.
  4. Массовые личные продажи, когда есть целая армия полевого персонала.
В зависимости от того, какую модель использует продавец, можно собирать разные виды данных и немного по-разному подходить к их дальнейшей утилизации. 

В розничных магазинах

Анализируйте данные кассового оборудования

Розничные продавцы накапливают большой объем данных о реальном поведении клиентов: сведения о дате, времени покупки, содержании этой покупки, среднем чеке, глубине и т. д. Если у розничной точки есть программа лояльности, то есть и возможность персонализировать клиента и строить по нему всю историю его покупок. Эти данные можно использовать для решения следующих задач:

  1. Разбивать клиентов на сегменты. Здесь можно задействовать классическую RFM-сегментацию, чтобы определить наиболее и наименее приоритетные сегменты клиентов — тех, у кого высока вероятность следующей покупки, а кто находится на грани ухода. Выгрузив соответствующие этим сегментам ID клиентов, можно использовать их номера телефонов в базах ретаргетинга и выстраивать по ним персонализированную коммуникацию.
  2. Управлять customer journey каждого клиентского сегмента на основе кластеризации всех клиентов по jobs to be done (об этом можно подробнее почитать здесь). Это превращает социальные медиа в инструмент, стимулирующий клиента принимать решения сразу на нескольких этапах путешествия:
    – на этапе сделки — информируя клиента о специальных бонусах и предложениях;
    – на этапе пост-покупочного опыта — обучая клиента более качественному использованию приобретенных товаров и услуг;
    – на этапе лояльности — адресуя коммуникации тем, кто в этой точке уже ранее совершал сделку.
  3. Грамотнее подходить к тематике коммуникаций; знать, на каких SKU необходимо делать акцент в коммуникации; понимать комбинаторику между разными SKU — причем как мгновенную комбинаторику, когда два SKU приобретаются в рамках одного чека, так и отложенную, когда покупка одного SKU через некоторое время влечет за собой покупку другого. Понимая устойчивые предпочтения потребителей, можно дополнительно создавать сегменты ретаргетинга по устойчивым SKU, входящим в чеки, и, исходя из этого, лучше понимать, какие SKU предъявлять в следующей коммуникации.

В офисах продаж

Помогайте клиенту, пока он принимает решение

В этом случае ключевой задачей становится передача данных сегмента ретаргетинга по тем клиентам, которые пришли, для которых провели презентацию и которые ушли принимать решение. В этом моменте принятия решения, укладывающемся в нормальный цикл сделки, социальные медиа должны склонить клиента на сторону продавца, качественно ознакомить его с преимуществами, предъявить эти преимущества через какие-то расширенные контентные форматы типа лонгридов, показать кейсы тех, кто уже, например, живет в этом ЖК.

В электронной коммерции

Возвращайте ушедших

Задачи по использованию данных в SMM в этом случае не сильно будет отличаться от задач офлайновых магазинов с той лишь разницей, что возникает больше возможностей по таргетированию на клиентов в связи с их поведенческими индикаторами: доходимость до цели, брошенные корзины и т. д. 

В экспертных продажах

Стройте персональную коммуникацию 

В персональных немассовых продажах, так называемых экспертных продажах, в дело вступает account-based marketing, то есть маркетинг, основанный на взаимодействии с конкретными людьми. Задача состоит в том, чтобы определить целевые отрасли и индустрии, состав ЛПРов и идентифицировать их в социальных медиа, в том числе через алгоритмы ручного поиска, и нацелить коммуникацию на них. 
По сути своей социальные медиа здесь выступают отличным инструментом для назначения встреч, а результаты встреч могут быть использованы для того, чтобы начать по конкретному клиенту транслировать преимущества компании по сравнению с конкурентами (например, отправка писем), тем самым подталкивая его к ускоренному принятию решения и к сокращению цикла сделки. 

В массовых личных продажах

Используйте «закрытую петлю»

При работе торговых представителей данные, которые собираются в процессе продаж, могут быть более глубокими, особенно в тех случаях, когда компания для автоматизации работы своего полевого персонала использует системы CLM (closed-loop marketing), которые передают сведения о клиентах и их предпочтениях. 

Так CLM-система в процессе переговоров торгового представителя с врачом позволяет оценить, каких конкурентов врач рекомендует пациенту, на что опирается, что для него является наиболее важным, когда он выбирает, какой препарат порекомендовать. Такие данные, при условии, что они правильно заведены в CLM, тоже могут выступать основанием для ретаргетирования и более фокусного выстраивания коммуникации с клиентами. 

А что в итоге?

Будущее SMM с точки зрения его конвергенции с процессом продаж состоит в том, чтобы:

  • кропотливо определять целевые для компании jobs to be done;
  • корректно собирать, в зависимости от характера продаж, информацию о клиентах и их сделках;
  • где это возможно, превращать собранную информацию в гипотезы о настройках рекламы и ретаргетинга и в гипотезы о содержании контента.