Залог успеха любой маркетинговой кампании — направлять контент, будь то реклама, push-уведомления, email-рассылки, который будет наиболее актуальным для вашей аудитории. Для того, чтобы “попасть в цель”, необходимо сочетание здравого ума, отличного понимания аудитории и разработанной тактики доставки контента — так вы сможете гарантировать, что нужные материалы дойдут до нужного клиента в нужное время. Для эффективного управления захватывающими и увлекательными рекламными кампаниями маркетологам нужны 5 элементов: качественные данные, сегментация аудитории, продуманное планирование, тестирование и постоянное измерение результатов, позволяющее держать руку на пульсе и оперативно корректировать ситуацию на каждом этапе кампании.
В этой статье мы подробно распишем все 5 способов повышения эффективности, которые помогут вам проводить более целенаправленные и приносящие доход кампании.
Повышение качества данных
В большинстве компаний данные хранятся в системах, не связанных друг с другом: например, они могут собираться и храниться в CMS, eCommerce-платформе, приложении или на сайте. Когда данные из всех этих разрозненных систем собираются вместе для обработки, ошибки в данных просто неизбежны. Карточка клиента будет зарегистрирована на трех разных платформах, или его имя будет записано как «Николай Петров» на одной системе, «Петров Н. М.» на другой, и с ошибкой на третьей — «Николай Перов».
Люди переезжают и меняют свои электронные адреса время от времени, поэтому у вас в ваших системах может набраться два разных адреса и три email одного клиента. Всё это приводит к бессмысленной трате маркетингового бюджета, когда, например, предложение отправляется одному человеку четыре раза, а каталог приходит вообще не туда, или к невозможности определить потенциального покупателя, когда предполагается, что два “Николая Петрова” в вашей базе — это один человек.
Кроме того, данные из разных систем могут быть записаны в разных форматах. Например, POS-система может записывать пару коричневых туфель как «коричневые туфли», в то время как eCommerce-магазин классифицирует тот же продукт как «MX5792», а колл-центр как «SBS20». Если во всех системах не будет введён стандарт названия продукта, будет трудно проанализировать разрозненные данные и определить, какой покупатель скорее всего купит эти коричневые туфли, что затруднит отправку таргетированных предложений в будущем.
Очистка, удаление дубликатов, унификация и стандартизация всех данных на каждой платформе компании — это гарантия того, что ресурсы не будут потрачены впустую, сообщения дойдут до нужного адресата, и будет построено четкое понимание взаимодействия каждого клиента с вашим брендом. Инструмент подготовки данных, такой как Customer Data Platform (CDP), может помочь вам в этом, извлекая данные клиента из всех исходных систем, стандартизируя их, очищая и трансформируя для устранения ошибок, а затем объединяя точные и пригодные для использования данные в единый формат с помощью алгоритмов обработки данных. Все это может быть сделано единоразово, но в идеале, нужно инвестировать в технологии для поддержания актуальности учета, так как новые клиенты и лиды будут появляться и после структурирования всех предыдущих данных.
Сегментация
После того, как вы полностью унифицируете профили клиентов, все демографические характеристики, местоположение, онлайн-активность, любимые продукты и взаимодействие с брендом будут привязаны к конкретному человеку, и тогда вам будет намного проще персонализировать контент для них. Следующей задачей будет создание групп клиентов, имеющих общие черты, с особым акцентом на желательные качества, которые покупатели, скорее всего, будут проявлять.
Например, компания по организации отдыха, может создать такой сегмент людей, на которых будут нацелены праздники, обычно отмечающиеся в 18-30 лет: те, кто входит в эту возрастную категорию, не состоит в браке, ранее пользовался услугами организации праздников и за последние два месяца открывал email-рассылку или заходил на сайт. После того, как данный сегмент будет создан, компания сможет присылать им предложения об организации соответствующих праздников.
Залогом успеха создания правильного сегмента клиентов является, прежде всего, наличие пула надежных данных, с которым можно работать, включая необходимые критерии и атрибуты, которые понадобятся для построения этих сегментов. Вам понадобится модель сегментации, которая может заключаться в простом вводе всех данных в электронную таблицу и ручной категоризации по определенным столбцам, или в использовании решения по автоматизации маркетинга или управлению кампаниями с их автоматическим созданием. Некоторые из более сложных технологий также способны создавать и запускать алгоритм прогнозирования для построения клиентских сегментов с использованием очень объёмных баз данных.
После создания этих сегментов вы, возможно, захотите сформировать дополнительные микросегменты, чтобы лучше ориентироваться на этих клиентов. Например, аудитория людей в возрасте 18-30 лет может быть разделена на тех, кто чаще всего совершает онлайн-покупки в браузере, и тех, кто покупает через телефон, или кто чаще открывает электронные рассылки, а кто чаще нажимает на рекламу в интернете. Также можно расширить эту аудиторию, таргетируясь на подобных им людей: например, точно определив, какой аудитории ваши кампании будут наиболее релевантны, а затем выбрав аудиторию в Facebook, которая разделяет с первой группой похожие характеристики или поведение.
Как только вы выберете ваши микросегменты, таргетировать людей с правильным сообщением по правильным каналам через управление кампанией становится намного проще. Вы уже будете знать, какие темы и продукты могут их заинтересовать, поэтому вы сможете создать подходящий контент и разместить его в тех каналах, откуда они попадут к вам.
Регулирование и планирование
Еще один важный фактор, способствующий вовлечению, — это планирование отправки рассылок в нужное время, или, наоборот, запрет на отправку в определённое время, когда получатель может быть уставшим или просто спать. Кроме того, некоторые постоянно проводимые кампании, возможно, придется приостанавливать в определенное время года. Частично это означает правильное определение интервалов для таких коммуникаций.
Представьте, например, что популярная кондитерская компания хочет рекламировать скидку в 50% на новый вид шоколада, чтобы создать клиентскую базу для этого продукта. Если она разошлет специальное предложение с промокодом сразу всем 5 миллионам своих подписчиков в социальных сетях, начнется хаос. Может возникнуть нехватка товара на складе и в магазинах, eCommerce-платформа может некорректно работать из-за наплыва посетителей, а колл-центры могут быть перегружены, что приведет к длительным ожиданиям. Поэтому лучше рассылать это предложение партиями, группами по 250 000 писем за раз, чтобы спрос не превышал предложение. Это можно устроить, сдерживая распространение рекламы, т.е. создать правило, согласно которому после отправки рассылки на 250 000 клиентов, кампания останавливается на 4 часа, чтобы дать время обработать этих клиентов, прежде чем новые получат это же письмо. Кроме того, не нужно отправлять одно и то же предложение потенциальным клиентам разными каналами, опять же, чтобы избежать перегрузки рекламными сообщениями.
В процессе коммуникации также важно время суток. Если реклама товаров для дома показывается на Facebook в 9 вечера по московскому времени, это подойдёт для клиентов из этого часового пояса: они будут у себя дома и, скорее всего, будут просматривать социальные сети. Но что, если клиенты сейчас в Новосибирске? Там будет 1 час ночи, а значит, маловероятно, что они ещё не спят. Рекламу, отправленную им в это время, может вообще никто не увидеть. Точно так же, если вы используете SMS в своей коммуникации, никто из клиентов не оценит автоматическое подтверждение заказа через SMS в 3 часа ночи.
Таким образом, необходимо учитывать все возможные рынки при проведении кампаний с отложенной отправки сообщений, либо сегментируя клиентов из разных стран для отдельного таргетинга, либо выбирая то время рассылки, в которое все заинтересованные часовые пояса могут увидеть объявление, например, 08:30 по Москве (время поездки на работу в Москве и Петербурге, время обеденного перерыва в Новосибирске, например). В этом помогают специальные маркетинговые платформы, например, Marketing Cloud, который среди других своих функций позволяет автоматизировать и оптимизировать email-рассылку по времени.
Контрольные группы и тестирование
Посмотрим правде в глаза: проведение полномасштабной маркетинговой кампаний обходится недешево, поэтому стоит протестировать каждый её шаг, прежде чем вы возьмете на себя обязательства по их финансированию, чтобы убедиться, что ваш маркетинговый бюджет не сгорит из-за небольшой проблемы, которую вовремя не обнаружили. В конце концов, маленькие неточности могут появиться в самых неожиданных областях. Очень легко запустить кампанию и начать тратить огромные суммы денег, и только потом осознать, что вы разместили рекламу в соцсетях для абсолютно нецелевой аудитории, или указали старт рассылки в неподходящее время.
Например, вы можете запустить массовую рассылку по электронной почте для вашей базы данных в 2 миллиона клиентов и по ошибке добавить в письмо слишком большие изображения или слова, определяющиеся как спам (например, «закажите сегодня»), а затем обнаружить, что большая часть ваших писем попадает в папку для спама. Если вы разослали 100 000 тестовых писем и обнаружили, что 35 000 из них не доходят до целевого клиента, то это не так уж плохо — вы всё ещё можете внести нужные изменения и повторить рассылку. Это избавит вас от платы за ошибку.
Аналогично, тестирование дорожной карты пути вашего клиента может помочь вам обнаружить проблемы до того, как они спровоцируют потерю клиентов. Куда ведёт главная ссылка в вашем письме: на страницу с ошибкой или в ваш онлайн-магазин? Работает ли кнопка «Купить сейчас» на вашей странице в Instagram? Насколько сложен процесс оформления заказа вашего продукта, не занимает ли он более 3 минут? Когда клиент звонит на вашу горячую линию, его действительно подключают к службе поддержки или связь просто обрывается?
Все эти проблемы можно обнаружить и устранить путем добавления контрольных групп на различных этапах пути клиента, они позволяют понять, влияют ли вносимые изменения на поведение клиентов или нет, прежде чем они будут стоить вам потери значительной части дохода. Усовершенствованная аналитика, связанная с прогнозным моделированием и подходом «следующего наилучшего действия», поможет вам автоматизировать и усовершенствовать эти этапы работы с клиентами, а затем научиться устранять эти проблемы до того, как клиенты сами столкнутся с ними. Подробнее об этом в следующем пункте…
Прогнозное моделирование, машинное обучение, следующее наилучшее действие
В наши дни клиенты думают, что, отправляя им рекламные предложения, вы уже знаете их и понимаете, кто они такие. Компании усердно работают над группированием своих данных для понимания, в каком направлении движется клиент, чтобы идти с ним нога в ногу, однако, гораздо сложнее на самом деле опередить, предвидеть и удовлетворить потребности клиента до того, как они возникнут.
Прогнозирование — это масштабная цель, для достижения которой требуется много подготовки (и высококачественные данные), но благодаря машинному обучению, прогрессе в алгоритмах анализа данных клиентов, не говоря уже о том, что теперь у нас есть огромные резервы поведенческих данных для обучения AI, это стало возможным. Во-первых, маркетологи должны иметь доступ ко всем данным и быть уверены, что эти данные надежны, корректны и унифицированы. Это позволяет им определять своих идеальных покупателей, как уже упоминалось ранее. Путь клиента может быть расписан отдельно для каждого с помощью анализа данных клиентов и оптимизирован для того, чтобы убедиться в релевантности предложений, сообщений и процессов.
Прогнозное моделирование используется для отслеживания пути предыдущих клиентов, а затем для определения в режиме реального времени, через какие каналы должен быть проведён клиент, основываясь на действиях похожих на него предыдущих клиентов. Эти модели и алгоритмы машинного обучения раз за разом прослеживают путь клиента, поглощая данные, поступающие по мере проведения кампаний и сбора ответов. Их работа заключается в том, чтобы заранее узнать возможный путь, подстроить его, а затем предоставить клиентам варианты, пытаясь вызвать наилучшую возможную реакцию. Это и называется «следующее наилучшее действие».
Алгоритмы также могут самообучаться, так как во время тестирований и подготовок сами становятся экспертами по различным вариантам следующих наилучших действий — и в конечном итоге сами определяют, какие действия лучше всего воспринимаются разными клиентами. По мере улучшения искусственного интеллекта, они могут определять, как лучше всего продавать людям, предоставляя им заманчивые, актуальные и релевантные предложения, которые они не могут упустить, способствуя повышению уровня приобретения и удержания, и, таким образом, повышению окупаемости инвестиций. Это достигается не за один день, на самом деле это самый высокий уровень зрелости маркетинга, который требует, чтобы многие другие аспекты управления кампаниями были полностью оптимизированы в первую очередь, но как только самообучение будет работать, путь станет все лучше и лучше, со все меньшим количеством ручного вмешательства.
Технология в маркетинге, необходимая для работы
Для эффективного управления маркетинговыми кампаниями и особенно для их самооптимизации необходимы интеллект, знания и тактические средства, включая инструменты управления данными, программное обеспечение для управления кампанией, анализ данных о клиентах и возможности машинного обучения. Узнайте больше об этих аспектах у экспертов CT Consulting. Запросите у нас персональную демонстрацию возможностей системы по управлению маркетинговыми кампаниями.
