Пожалуйста, авторизуйтесь


Логин
Пароль

Илья Балахнин: «На каких данных выстраивать свой маркетинг»

Управляющий партнёр Paper Planes, эксперт и консультант в сфере Data-driven marketing, автор книги «Маршрут построен!» Илья Балахнин рассказал о маркетинге на основе данных.

Для кого полезен маркетинг на основе данных?

Маркетинг на основе данных – это управление маркетингом и компанией в целом при помощи цифр

Маркетинг на основе данных будет интересен компаниям, которые переживают три этапа: «Давай-давай», стадию юности и стадию аристократии.

Концепция Ицхака Адизеса о жизненных циклах компаний:
любая фирма начинает со стадии младенчества, развивается => переходит в стадию «Давай-давай» (стадия активной деятельности), захватывает рынки и территории => переходит в стадию юности, становится более управляемой => далее идёт стадия расцвета, если компания не может в ней удержаться => переходит в стадию аристократии, а после неё – в более депрессивные стадии

В стадии «Давай-давай» маркетинг данных позволит устранить хаотичность из управления компанией, избежать запуска сторонних проектов, которые могут быть убыточными. Также это позволит «правильно расти» – принимать взвешенные решения, понимая стоимость роста.

В стадии юности любой сотрудник понимает, что будет приносить компании деньги через год-три, руководитель может понимать, на чём будет зарабатывать через десять лет. Цифровой маркетинг позволяет ответить на вопрос, что будет кормить компанию через пять-семь лет. Это важно, потому что такие продукты могут существенно отличаться от того, что компания создаёт сейчас, но инвестировать в их развитие имеет смысл именно сегодня, поскольку это залог дальнейшего процветания. Цифровой маркетинг в этом случае позволяет гармонизировать краткосрочные финансовые задачи со среднесрочными.

На стадии аристократии в компаниях часто начинаются метания: попытки купить всё, что доступно, чтобы догнать конкурентов; поиск виноватых; обвинения конкурентов в недобросовестности. Маркетинг на основе данных позволяет точно выяснить причину отставания от конкурентов и устранить её.

Четыре уровня зрелости компании с точки зрения аналитической составляющей

Нулевой уровень: никакие данные не считают, решения принимаются интуитивно. Максимум – внедрены технологии бухгалтерского и управленческого учёта, но они никак не помогают развитию маркетинга и продаж.
Именно то, как ваша компания собирает, хранит, обрабатывает и использует данные, определяет, победит она или проиграет (с) Билл Гейтс

На нулевом уровне у руководства компании расфокус: нет понимания, в какие инструменты инвестировать, а в какие нет, главы фирмы цепляются за любые модные веяния. Вместо расчёта – хаос и курятник.

Для перехода с нулевого уровня на первый нужно внедрить целевую модель данных.

Целевая модель данных –
цифровой двойник предприятия, который собирает все основные данные о компании, позволяет на уровне этого двойника проводить эксперименты над компанией и быть уверенным в том, что каждый такой эксперимент может быть просчитан

Целевая модель данных – это набор из 23 параметров, которые необходимо собирать любой компании, чтобы быть уверенной в том, что абсолютно все бизнес-процессы и отделы компании имеют свой вклад.

На базовом уровне в ней есть два параметра: доходы и расходы компании, то, как она растёт и как она инвестирует в дальнейший рост.

  • Инвестиции в рост: переменные и постоянные издержки
  • Переменные издержки: себестоимость, а также коммерческие, общие и административные издержки.

Рост компании можно разделить на два подпотока: количество клиентов и монетизация клиентов.

Способы применения целевой модели данных:

  1. Памятка: помогает анализировать, все ли темы удалось обсудить и по всем ли направлениям приняты какие-либо шаги. В этом случае формула прибыли и каждый её показатель – тема для обсуждения. При этом у каждого показателя прибыли в компании есть сотрудник или группа сотрудников, который за него отвечает.
    Если какой-то из сотрудников вас уверяет, что его работу нельзя описать ни одним из этих показателей, то он или врёт, или юрист
    Все остальные сотрудники влияют на какой-либо из этих показателей, а возможно, и на несколько.
    Поэтому при помощи модели можно точно определить зоны ответственности и вклад каждого человека в прибыль компании.

  2. Анализ: модель даёт возможность подсчитать, какой конкретно вклад необходимо вносить.
    Когда руководитель компании загорается амбициозной идеей, например удвоения продаж, он верит, что сотрудник так же ярко, объёмно и многомерно может представить эту задачу и броситься на её выполнение.
    НО: Людей мотивируют не столько амбициозные цели, сколько понятные.
    Декомпозировав задачу роста прибыли в два раза для каждого показателя, можем увидеть, как необходимо поменять каждый из параметров в чётком количественном предложении.
    Например, мы можем поставить перед работником, отвечающим за количество товаров в чеке, задачу увеличить его на (условно) семь позиций. Или работнику, ответственному за стоимость поглощения клиента в базу, поручить сделать её дешевле на 14 рублей.
    Когда перед сотрудником ставится измеримая и понятная задача, вероятность её исполнения гораздо выше, чем когда мы разговариваем с сотрудниками языком лозунгов и призывов

  3. Поле для экспериментов: при помощи формулы можно создавать цифровые двойники предприятий, позволяющие понять, на каких инструментах маркетинга необходимо фокусироваться.
Кейс клиента.
Компания N зарабатывала 12 051 000 евро и хотела за год довести этот показатель до 15 000 000 евро. Внедрив формулу прибыли, удалось расписать логику создания прибыли в разрезе показателей, а затем выбрать наиболее подходящие инструменты, каналы и методы для достижения желаемого результата. Например, этого можно добиться: если в 21 раз увеличить средний чек для клиента; если на 33% сократить количество «плохих» клиентов; если на 1,77% увеличить конверсию. Очевидно, что третья альтернатива лучше и экономнее

У любого решения должна быть своя цена и свой эффект.

После внедрения целевой модели данных компания переходит на первый уровень аналитической зрелости. Но можно продолжать.

На втором уровне зрелости компания может не только понимать, что ей делать, но и разбираться в причинах происходящих процессов. Этого можно добиться за счёт анализа баз данных.

«Конспект» – еженедельная рассылка с текстами выступлений главных спикеров Synergy.Online без рекламы и спама.
Бесплатно делимся знаниями самых умных людей мира.


Компания должна научиться себе задавать следующие вопросы:

  1. Какие продукты будут востребованы нашими клиентами?
  2. Вопросы о ценообразовании.
  3. Вопросы о торговом пространстве и продающем персонале.
  4. Вопросы о клиентах, их видах и поведении.
  5. Вопросы каналов продвижения.
  6. Вопросы позиционирования компании и продуктов.

На третьем уровне аналитической зрелости компания может выводить получаемые данные в дашборды. Но этому должны предшествовать первый и второй уровни.

Смотрите в «Базе знаний» выступление Ильи Балахнина «На каких данных выстраивать свой маркетинг»



Вам может быть интересно