Инженерный подход. Управление маркетингом, основанном на данных

© Кирилл Алексеев, 2019

ISBN 978-5-0050-6785-2

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие

Приветствую, коллега! Меня зовут Кирилл Алексеев. Я являюсь руководителем ИТ-компании Veberlab Group, преподаю в МГТУ им. Баумана и ряде бизнес-школ.

Я задумал эту книгу как некий план по управлению маркетингом, основанном на данных, в вашей компании. При этом не важно, чем именно вы занимаетесь, какого размера ваш бизнес и сколько человек в нем работает. В книге вы не найдёте математических формул или сложных расчётов. Я сознательно отказался от них и решил показать вам картину целиком.

Это моя первая книга, поэтому при возникновении любых вопросов, замечаний или комментариев, пишите мне на почту ceo@veberlab.ru

P.S. Посвящаю эту книгу своей маме, благодаря которой я во многом сформировался как личность. Спасибо, что веришь в меня и всегда помогаешь, мам!

Глава 1 – Введение в маркетинг, основанный на данных

Что такое маркетинг на самом деле

Маркетинг – одна из ведущих функций управления компанией. Благодаря маркетинговым технологиям вы, как предприниматель или руководитель, получаете новых клиентов, которые тратят свои деньги на приобретение ваших товаров и услуг. С практической точки зрения цель маркетинга заключается в минимизации усилий, ведущих к продажам. Говоря простым языком, маркетинг призван сделать все движения по продажам ненужными.

Клиенты, увидев ваши кейсы, результаты, технологии, отзывы, работы, должны принять решение о покупке без давления со стороны продавца. При грамотном использовании данных, а также выстроенных процессах управления командой, клиентами и продуктом ваши продавцы из активных участников превращаются в администраторов, цель которых выписывать счета клиентам. Звучит привлекательно? То ли еще будет. В чем же суть инженерного подхода к маркетингу? Использовать технологии и инструменты бережливого производства, статистики и управления качеством для получения прогнозируемых результатов.

Зачем нужен анализ данных в маркетинге

Во-первых, при сборе и анализе целевых данных, мы видим настоящую картину бизнеса: количество клиентов, затраты на их привлечение, деньги, которые они принесли, отток покупателей и его причины. Во-вторых, управляя данными, мы можем планомерно повышать продажи, работая с каждым из 5 показателей: количеством лидов, показателем конверсии, средним чеком, количеством повторных продаж и маржинальностью. В-третьих, данные показывают нам, почему растут или, наоборот, снижаются продажи. Все наши действия, рассчитанные на решение проблем, будут основываться на четких показателях, а не интуиции или советах консультантов-теоретиков. В-четвертых, анализ данных помогает расти бизнесу, объективно показывая необходимость инвестиций в перспективные направления. При этом не стоит забывать об отстройке от конкурентов.

Смена парагдигмы

Практика компаний, разрабатывающих продукт и передающих его маркетологам для дальнейшего сбыта на рынке, то бишь поиска клиентов, которым данный продукт будет нужен, не работает, поскольку сменилась концепция маркетинга. Почему не работает? В настоящее время маркетолог является не просто исполнителем, он наделен полномочиями стратега. Современная концепция маркетинга предполагает два направления: нужно определить, в чем клиент нуждается и чего он хочет, а также разрабатывать, производить и обслуживать продукцию, которая отвечает конкретным потребностям и желаниям целевой аудитории, то есть создавать решения для проблем клиентов.

Источники данных в маркетинге

Веб-аналитика. Какие лиды нужны вашей компании? Какой контент заставляет их возвращаться на сайт снова и снова, совершать целевые действия? Какие страницы вашего сайта чаще всего привлекают посетителей, а какие – отталкивают?

Данные о клиентах. Что интересно вашим клиентам? Какие у них боли, проблемы и желаемые решения? Как клиенты ведут себя во время выбора продукта, а также до и после покупки? Ответ на эти и любые другие целевые вопросы поможет лучше понять

Предиктивная аналитика. Какие сообщения и какой формат контента подтолкнут клиента к покупке? Как можно использовать данные о существующих покупках для предсказания будущих сделок? В какие продукты и рынки стоит инвестировать в первую очередь?

Многомерные и A/B-тестирования. Какие сообщения, элементы дизайна и призывы к действию резонируют больше всего и приводят к намеченным результатам?

Мониторинг социальных сетей. Что ваши клиенты говорят о бренде и продуктах? Каковы их проблемы, вопросы, симпатии и антипатии? Кто главные агенты влияния, формирующие мнение на вашем рынке?

Отношение к продукту и бренду. Как клиенты относятся к вашей продукции? Какова вероятность рассмотрения или покупки? Какие рычаги могут лучше мотивировать их?

Клиентская аналитика. Какие потенциальные клиенты имеют схожие характеристики с вашими лучшими клиентами? В чем выражаются эти характеристики? Какие маркетинговые каналы приводят лучших клиентов?

Данные по звонкам. Какое количество звонков приводило к продаже того или иного продукта? В какое время совершались звонки? Какие ошибки в общении с клиентами по телефону были допущены? Посчитайте, по каким ключевым словам звонили будущие клиенты, а по каким – «отказники».

CRM-аналитика. На каком этапе воронки маркетинга вы теряете лидов? Какой показатель LTV у вашей клиентской базы? Какие менеджеры «закрыли» больше всего лидов в клиентов и с помощью каких инструментов?

Это необходимый минимум источников данных для грамотного анализа возможностей вашего маркетинга и принятия последующих управленческих решений.