Как создать персону клиента при помощи фактических данных из реальной жизни? Поиск зависимых связей. Зачем нужен анализ данных в маркетинге

Общеизвестно, что ключевой фигурой любого бизнеса является клиент. Понимание ценностей и желаний своего клиента не только упрощает сотрудничество с ним, но и во многом влияет на прибыль компании. Что именно необходимо знать о клиенте, и как грамотно использовать полученные знания для установления долгосрочных отношений и извлечения максимальной выгоды?

Какие сведения необходимы компании для успешного взаимодействия с клиентами

Любое сотрудничество, по сути, является довольно сложным и многокомпонентным процессом, в ходе которого используется большое количество данных. Чаще всего подробная клиентская база, используемая сотрудниками компании в своей работе, включает как основные сведения о каждом заказчике, так и дополнительную информацию, которая может потребоваться в ходе работы с ним. Наиболее значимой представляется следующая информация о клиенте:

Все клиенты как на ладони.
Управляйте взаимоотношения с клиентами, повышайте их лояльность и свои продажи!

Общие сведения: название организации-заказчика, её географическое месторасположение, юридические данные, инициалы контактных лиц, фото, контактные данные (адреса, телефоны, адреса электронной почты и корпоративных сайтов, Skype, ICQ и т.д.);

Тип услуг, предоставляемых данному заказчику: прямые продажи, сервисные, рекламные, маркетинговые, информационные услуги и т.д.;

Транзакционные данные, отображающие историю работы с клиентом: совершённые и текущие сделки, переговоры, встречи, а также другие случаи взаимодействия с данной организацией или частным лицом;

Планирование по данному клиенту (запланированные сделки), краткая аналитика партнерских взаимоотношений между компанией и данным заказчиком;

Всевозможные дополнительные сведения о клиенте: данные с сайта клиента, данные из социальных сетей, важные даты и прочее.

Помимо этого, в базе данных может содержаться и другая информация. К примеру, всевозможные сведения, полученные в ходе опросов, маркетинговых исследований, или неформального общения (ценности, интересы, личные особенности характера и пр.).

CRM для работы с клиентами

Многие компании откладывают покупку CRM-системы, опасаясь больших затрат на внедрение и обучение персонала.

Однако, современная программа Класс365 позволяет избежать всех этих проблем и за несколько минут стать обладателем полнофункиональной программы для автоматизации бизнеса Класс365 со встроенным СRM-модулем для управления взаимоотношениями с контрагентами.

Работая с СRM-модулем онлайн -программы Класс365 вы сможете:

• Совершать маркетинговые воздействия на клиентов прямо из системы: совершать email и SMS-рассылки, используя редактируемый шаблон сообщения.
• Просматривать всю историю заказов, офрмленные документы по каждому клиенту
• Осуществлять поиск необходимого контрагента, используя теги
• Планировать события (звонки, переговоры, встречи)

Подробная информация о клиенте — хорошее подспорье при формировании специальных предложений или создании рекламных кампаний. Но получить информацию о пользователях не так просто — большинство клиентов не готовы заполнять подробные анкеты с множеством полей, а наличие возможности заказать товар в один клик без обязательной регистрации на сайте в последние годы стало хорошим тоном для интернет-магазинов. Что и как стоит спросить у клиента, чтобы не оттолкнуть его, но при этом собрать необходимую для улучшения качества услуг информацию?

Стоит ли использовать стандартные формы регистрации?

Почему стандартная форма регистрации, не обработанная маркетологом, бесполезна для владельца магазина и может стать огромным раздражающим фактором для клиента? Рассмотрим на примере движка OpenCart:

Во-первых, поле «Компания» может понадобиться только в исключительных случаях, в остальных оно просто поставит клиента в тупик.

Во-вторых, зачем вам его индекс? Скорее всего, покупатель его не знает — а это значит, что ему придется провести несколько минут в поисковике или вовсе закрыть ваш сайт.

Если вам нужен адрес, вы можете оставить только выбор города (рубрикатор сам может предложить страну, если есть совпадения в названиях) и строку адреса. К тому же город может автоматически определяться по IP, что избавит вас от лишней работы. Остальное вам просто не нужно.

Чаще всего из контактных данных вам нужно что-то одно — телефон или email — как на скриншоте ниже:

В этом примере также есть функция входа через социальную сеть, которая тоже очень полезна и часто привлекает пользователей тем, что им не придется делать лишних движений.

Какие поля должны быть обязательными?

Теперь к вопросу об обязательности полей. Подумайте, для чего вы собираете информацию. Если вам нужна база данных для рассылки, то, конечно, стоит спросить email. Однако в этом случае лучше, если клиент оставит его добровольно, иначе большая часть вашей базы будет просто нерабочей. Что вам действительно нужно, так это телефон, с помощью которого при подтверждении заказа вы сможете уточнить все необходимые вам данные.

Если по каким-то причинам вы считаете, что вам все-таки нужно, чтобы пользователь зарегистрировался даже при покупке электронной книги, вы можете его автоматически зарегистрировать, сделав обязательным только ввод email. После этого вы можете отправить ему пароль или ссылку для первого входа без пароля.

Помогайте своим покупателям!

Не заставляйте заполнять такое ужасное поле, как капча. Оно снижает конверсию на 15%! А если код не удалось правильно ввести с первого раза, 85% клиентов не делают вторую попытку. То есть только на этом поле вы можете потерять 15% своих покупателей!

И еще один важный момент — не забывайте о вежливости и не рассчитывайте, что ваш клиент — профессионал в заполнении форм. Если есть ограничения по типу символов или количеству знаков при вводе логина или пароля, обязательно напишите об этом в форме регистрации до того, как клиент ее заполнит.

Ничего так не раздражает пользователя, как надпись типа «Неправильно введен логин», покупатель не может знать по умолчанию, что ваша CMS предполагает, что логин должен быть не короче 6 символов, а пароль должен содержать цифры и буквы разного регистра. Будьте внимательны к своим покупателям.

В примере ниже есть пояснения к полям, но части информации явно не хватает:

Также необходимо подтверждать действия пользователя. Очень хороший пример показывает «М-видео». При правильном заполнении полей форма регистрации показывает зеленый значок, который как бы говорит «ок, все правильно!».

Но что делать, если большое количество полей необходимо?

Действительно, бывают ситуации, когда вам важно узнать о клиенте как можно больше или вам нужно ввести большое количество обязательных полей, например, для синхронизации с 1С. Есть хорошие новости. Это можно и нужно делать, если вы хорошо понимаете, зачем это. Покупатель в свою очередь с удовольствием поделится с вами данными, если будет понимать, что информация работает на его нужды. Удачный приём можно увидеть в иллюстрации ниже — хотите получить информацию о распродажах и потратить меньше? Оставьте email.

Предложите покупателю оставить свой email в обмен на информацию о скидках и распродажах, попросите ввести дату рождения, пообещав скидочные купоны в подарок, спросите о его интересах, предложив релевантный контент.

Конверсия покупателей в подписчики в таких случаях очень высока, а собранная информация помогает улучшить качество обслуживания и рекламных кампаний, тем самым повышая вероятность того, что, однажды сделав покупку в вашем магазине, покупатель будет возвращаться снова и снова.

Enter — прекрасный пример заказа с одним лишь обязательным полем — телефоном покупателя, в котором интернет-магазин тут же обещает информацию о состоянии заказа по SMS. Остальные данные пользователь может оставить добровольно.

KupiVIP рассказывает о достоинствах регистрации на сайте сразу при заполнении формы — это правильный шаг, но здесь под вопросом обязательность такого большого количества полей.

Основное общение с покупателем у KupiVIP происходит через email, поэтому именно это поле должно быть обязательным. Остальную информацию о клиенте можно получить в ходе дальнейшего взаимодействия с ним.

«Купить в один клик» решит все вопросы?

Купить в 1 клик, как уже говорилось выше, важная и обязательная функция для всех магазинов, но и ее важно правильно сделать. Просить у человека стоит только номер телефона, таким образом оператор магазина увидит товар, который купили в один клик, и контакт покупателя — больше ему ничего не требуется.

Часто клиент, выбрав функцию покупки в один клик, вынужден все же вводить большое количество ненужной информации. Форма заказа ниже требует имя, email и телефон, хотя одного телефона было бы вполне достаточно:

Важно помнить о том, что «1 клик» — функция максимально быстрого оформления заказа. С такими сервисами хорошо сочетается предложение перезвонить клиенту в течение 26 секунд и предоставить скидку в случае опоздания.

Посмотрим на форму заказа в один клик магазина «Белый ветер», которая предполагает обязательный ввод имени и телефона.

Правильно здесь то, что четко обозначено время, в течение которого перезвонит оператор, и рабочие часы call-центра — это важно, если ваш сервис не круглосуточный.

А вот фраза «Бонусные баллы при заказе в один клик не начисляются» гораздо более эффективна была бы в виде «Зарегистрируйтесь и получите бонусные баллы». Мало того, такое предложение покупателю можно сделать после покупки и начислить ему баллы постфактум.

В момент покупки его ничто не должно отвлекать. Подумайте, если клиент отменит мгновенную покупку и, чтобы получить баллы, начнет регистрироваться на сайте, но что-то его отвлечет или что-то пойдет не так, вы потеряете и покупателя, и подписчика. Предложение скидки или дополнительных услуг не должно выглядеть как угроза.

А самое главное в случае такого заказа — перезванивать максимально быстро, лучше в течение 15 минут. Тогда, даже не собирая подробную базу данных, вы будете получать много повторных продаж, и конверсия магазина всегда будет высокой.

Удобство клиента — ключ к высокой конверсии!

Таким образом, какую бы стратегию общения с покупателем вы ни выбрали — будь это форма с минимальным количеством полей, заказ в один клик или сбор подробной информации о пользователе — не забывайте о самых важных моментах оформления регистрации:

1. Клиент должен понимать, зачем он оставляет свои данные.

2. Удобство регистрации — залог высокой конверсии (то есть никакой «слепой» капчи или сложных паролей).

3. Подробности можно узнать после того, как первоначальный контакт налажен.

4. Если вы обещаете быструю регистрацию, не обманывайте ожидания.

Когда в последний раз вы уделяли внимание тому, что делает вашу клиентскую базу пригодной для маркетинговых кампаний?

Подумайте о ваших идеальных покупателей — этих детальных репрезентациях различных сегментов вашей целевой аудитории. Опираясь на исследования, основанные на статистических данных, позволяющих определить, кто именно стоит за решениями о покупке ваших продуктов или услуг, персоны клиентов (Customer personas) помогут вам получить информацию, пригодную для широкого диапазона действий: от написания более эффективных продающих текстов до разработки продукта.

Если на вопрос, заданный в первой строке этого поста, вы ответили «давным-давно» или «никогда», то вам нужно продолжить чтение.

Согласно недавнему исследованию Edelman Group, бренды не понимают некоторых основных мотивов и проблем, которые испытывают их клиенты. В ходе исследования по потребительскому маркетингу, проведенному Edelman Group, было опрошено 11 000 человек в 8 разных странах, проявивших по крайней мере один вид активности, связанный с торговой маркой (например, подписались на аккаунт бренда на Facebook) в предыдущем году.

Исследование показало, что 51% респондентов считают, что бренды не справляются со своими обязанностями, когда речь заходит о том, чтобы узнать у клиентов об их потребностях. Только 10% опрошенных считают, что бренды делают это хорошо.

Название таблицы: «Отношение клиента к взаимосвязям с брендом». Построчно перечисляются типы взаимосвязей, например, открыто распространяемая информация о том, как бренд выступает на рынке по сравнению с конкурентами. Названия столбцов с данными опороса: «Важность» (Importance), «Выполнение» (Performance) и «Разрыв» (Gap).

Вышеприведенная таблица позволяет увидеть значительный разрыв между ожиданиями потребителей и способностью компаний соответствовать им.

Еще больше плохих новостей для компаний, «прячущих головы в песок»

Но положение становится еще хуже. Два исследования, проведенных в 2014 году, нарисовали куда более мрачную картину. Консалтинговая фирма Responsys опросила более 2000 совершеннолетних жителей США, чтобы узнать, что они думают по поводу своих взаимоотношений с торговыми марками. 34% респондентов сообщили, что «они расстались с брендами из-за получения плохих, дезориентирующих или нерелевантных маркетинговых сообщений».

Специалисты по привлечению клиентов из Thunderhead.com провели аналогичное исследование североамериканских потребителей услуг связи. После опроса более 2000 взрослых клиентов обнаружилось, что ¼ респондентов переключится на другого провайдера после одного негативного опыта. Примерно один из 5 опрошенных разорвет всякие взаимоотношения с брендом, потому что будет чувствовать, что никогда не сможет восстановить доверие после значительного отрицательного опыта.

Таблица крупнейших ошибок, совершаемых компаниями в процессе взаимодействия с их клиентами. Худшая из них — получение клиентами сообщений, которые они считают вмешательством в их личную жизнь.

Как показывают данные, слишком много потребителей устали от того, каким образом компании взаимодействуют с ними. Только 6% руководителей высшего звена полагают, что их компании очень хорошо понимают потребности своих клиентов. Неудивительно, что приобретение и удержание клиентов стало серьезной проблемой для брендов.

Почему важно опираться на данные при создании клиентских персон

Собрать воедино представляющую ценность информацию о ваших клиентах, пользуясь интуитивными намерениями и наилучшими побуждениями — еще не значит овладеть рецептом успешной конверсии.

Если вышеуказанных исследований недостаточно, чтобы вы ощутили тревогу, посмотрите на еще один пример: фиаско ребрендинга американской торговой сети JCPenney, случившееся в 2012 году.

В течение месяца, когда Рон Джонсон (Ron Johnson) занимал должность главного исполнительного директора JCPenney, он начал радикальный ребрендинг руководимой им сети. Он не только изменил внешний вид магазинов, но и избавился от собственных прибыльных брендов JCP, заменив их «дизайнерскими», товары которых стоили слишком дорого для большинства типичных покупателей — Джонсон приступил к полной перестройке бизнес-модели, по которой компания работала.

JC Penney"s перешла от модели продаж, основанной на скидочных купонах и постоянных уценках, к концепции «повседневных низких цен». Это была катастрофа — за несколько месяцев руководства Джонсона продажи буквально рухнули.

«Я думал, что люди просто устали от купонов и всего подобного. В реальности оказалось, что все наши программы скидок по купонам нравились определенной части клиентов. Они тяготели к магазинам, которые таким образом конкурировали. Получилось, что наши основные клиенты были более зависимыми от купонов и пользовались ими чаще, чем я предполагал», — Рон Джонсон в интервью для Businessweek.

Джонсон не только признал, что не понимал, чего хотят его клиенты, он ясно дал понять, почему. Когда его спросили, почему он не проверил на ограниченной основе, к чему приведет новая структура ценообразования и радикальный редизайн магазинов, его ответ был следующим: «Мы в Apple этого не тестировали».

Как человек, прежде возглавлявший розничные магазины Apple, он вслепую разработал план, основанный на том, что работало в другом случае без тестирования, и, по-видимому, без учета того, что приводило его новую клиентскую базу в магазин.

Какие клиентские персоны соответствуют действительности?

В ходе всех этих дискуссий об ошибках, допущенных компаниями из-за непонимания проблем и мотиваций своих клиентов, аргумент в пользу использования такого инструмента, как создание персоны идеального покупателя на основе данных и тестирования кажется очевидным.

Если вы не знакомы с этим термином, то начнем с его определения, данного одним из ведущих экспертов в области исследования покупательских идей.

«Персоны покупателей — это основанные на результатах исследований архетипические (смоделированные) представления о том, кем являются покупатели, что они пытаются достичь, какие цели управляют их поведением, думают, как они покупают, и почему они принимают решения о покупке», — Тони Замбито (Tony Zambito).

В сущности говоря, персоны представляют собой вымышленные представления сегментов клиентской базы, создаваемые, однако, на основе реальных данных, отражающих поведение покупателей. Цель применения персон — помочь людям, отвечающим за принятие решений в компаниях, ощутить себя на месте клиента.

Чем клиентские персоны не являются

Проблема со многими персонами заключается в том, что они либо основаны на нерелевантных данных, либо на некачественной исходной информации, либо вообще на том, что нельзя назвать «данными» .

Как отмечает в интервью для Института контент-маркетинга (Content Marketing Institute) Арда Олби (Ardath Albee), специалист по B2B-маркетингу и создательница облачного сервиса по разработке покупательских персон Up Close & Persona:

«Я вижу множество персон, которые я называю “персонами доски Уиджа” (Ouija Board — планшетка для спиритических сеансов, инструмент для связи с душами умерших), потому что они основаны на материалах, которые маркетологи никогда не узнают».

Добавим к этому «материалы», которые по существу бесполезны для достижения бизнес-целей, которые вы пытаетесь достичь, то есть для увеличения конверсий лендингов или продаж в интернет-магазине.

В то время как некоторые базовые демографические данные, такие как пол и возраст, могут быть применимы, другие очень конкретные характеристики (например, что ест собака семьи, если вы не продаете собачью пищу), почерпнутые — не суть важно — из исследований или анекдотов, бесполезны .

Как выглядит клиентская персона

Персоны клиентов могут быть как элементарными, так и сложными — как вам захочется. Они могут принимать самые различные формы, но в конце концов их полезность определяется тем, насколько эффективны они при создании четкой картины того, что привлекает различные типы покупателей к вашим продуктам или услугам.

Несмотря на то, что в интернете есть множество шаблонов и примеров, подумайте о моделировании персон на основе доступных данных, полученных в результате проведенных качественных и количественных исследований, обращая особое внимание на:

• Поведенческие драйверы — к ним относятся: цели ваших клиентов; то, чего именно они хотят достичь; то, благодаря чему они нашли ваш бизнес.
• Препятствия на пути к покупке — учитывайте колебания и проблемы, которые испытывают ваши клиенты. Какими они видят ваш продукт или услугу и как это влияет на объем информации, необходимой им для принятия решения?
• Образ мышления — ваши клиенты приходят к покупательскому опыту, имея некие ожидания и предвзятые понятия. Являются ли они покупателями, которые хотят острых ощущений от сделки, или ожидают более утонченного опыта? Продажа программы по снижению веса будет более эмоционально заряженной, чем, скажем, продажа сетевых маршрутизаторов.

Дать имена и лица вашим персонам менее важно, чем гарантировать, что они базируются на реально существующих людях, а не на стереотипах. Как замечает Тони Замбито в своей статье «7 критериев, обеспечивающих создание правильных персон покупателей» (7 Criteria To Ensure Doing The Right Things For Buyer Personas) в утверждении о необходимости пересмотра неэффективных клиентских моделей: «... они читаются как описания должностных обязанностей и предлагают мало информации».

Формируйте ваши клиентские персоны при помощи качественных исследований

Чтобы полностью понять не только наличие различных сегментов, составляющих вашу клиентскую базу, но и то, что их мотивирует, вам нужно начать с вопросов. Некоторые из самых продуктивных способов, которыми вы можете их задать, это:

1. Опросы клиентов

Проведение опросов — онлайн или оффлайн — с использованием открытых вопросов (Open Ended Question — неструктурированный вопрос, не предусматривающий выбор ответа из нескольких предложенных вариантов) имеет решающее значение для понимания того, как ваши клиенты определяют свои мотивы и потребности. Цель состоит в том, чтобы проникнуть в головы ваших клиентов, чтобы убедиться, что ваши персоны основаны на том, что думают реальные люди, а не только на вашем представлении об их мнениях.

Рассмотрите возможность задать от 7 до 10 вопросов, которые , базирующееся на знании их поведенческих драйверов, препятствий к покупке и образа мышления (см. предыдущий пункт). В зависимости от отрасли вашего бизнеса вопросы будут различаться. Но конечная цель всегда одна и та же — получение представляющей практическую ценность информации, удовлетворяющей ваши потребности.

Например, в опрос можно включить следующие вопросы:

• Когда вы поняли, что вы нуждаетесь в продукте/услуге, подобном нашему офферу?
• Какую проблему в вашей жизни помогут решить наша продукция/услуга?
• Какие колебания или сомнения возникли перед покупкой?

2. Телефонные или личные интервью

Разговоры с вашими существующими клиентами могут обеспечить вас ценной информацией об их покупательских привычках, о том, что их мотивирует, и о словах, которые они используют для описания вашего продукта или услуги.

Хотя процесс проведения интервью может быть дорогостоящим и трудоемким, полученные ответы могут оказаться очень ценными с информационной точки зрения. Вы можете возвращаться к определенной теме и просить ваших респондентов проработать недостающие детали, недоступные в ходе опросов.

Такие действия можно осуществлять при помощи, например, всплывающих окон (pop ups) от Qualaroo. Qualaroo — это стороннее приложение, позволяющее задавать один вопрос на вашем сайте в назначенное время. Это особенно хороший инструмент для выяснения того, почему посетители не завершают покупку.

Вопрос, который нужно задать, зависит от вашей общей цели. Вы хотите понять, удовлетворяет ли сам ваш сайт/лендинг или продукты/услуги, размещенные на нем, потребности потенциальных клиентов? Или вы хотите понять, какие потенциальные источники трения удерживают посетителей от совершения конверсионного действия? Поэкспериментируйте с вашим вопросом, чтобы узнать, какие ответы и ответы будут наиболее эффективны.

Если «Почему вы не завершили покупку сегодня?» не так срабатывает так успешно, как вы ожидали, спросите: «У вас есть вопросы, на которые вы не смогли получить ответы сегодня?».

Обобщение результатов качественных исследований

Начните сегментирование своих пользователей на основе общих черт, обнаруженных вами. Прежде всего обратите внимание на намерение , затем на возможные колебания и способы, которыми ваши клиенты подвергаются убеждению .

Возможно, что вы найдете 2 персоны, четко поддающиеся определению, или 4. Их количество зависит от того, решению какой конкретной задачи будет содействовать исследование.

Допустим, что вы продаете линию экологически безопасных чистящих средств для дома. После сопоставления ответов на опрос и интервью вы определяете, что одна персона отображает следующее.

Бет, 35-летняя женщина, обеспокоенная тем, какое воздействие на окружающую среду оказывает бытовая химия, применяемая ее семьей. Она заботится о сокращении выбросов углерода и готова заплатить немного больше, чтобы быть уверенной, что она покупает продукт, соответствующий нормам экологической безопасности.

• Каковы поведенческие драйверы Бет? Эти продукты дают Бет ощущение, что она делает что-то полезное для своей семьи и окружающей среды. Она может легко заказать их в интернете, что является положительным фактором с учетом ее напряженного графика.
• Каковы препятствия на пути Бет к покупке? У нее есть сомнения в том, что вся информация о том, где добыты ингредиенты, верна. Она беспокоится об упаковке, в которой хранятся продукты, и как они будут ей доставлены, если они содержат вредные вещества.
• Каковы ожидания Бет от этого покупательского опыта? Для нее важное значение имеет презентация: она хочет купить продукт, который отражает ее ценности. Получение выгоды не так важно, как приобретение продукта, которому она доверяет.

Хотя присвоение имени и возраста не является обязательным при создании вашей покупательской персоны, это помогает визуализировать человека, стоящего за ней. Бет кажется настоящим человеком, а не «персоной номер 1». Вы и ваша команда, возможно, с большей вероятностью спросите себя, в чем именно нуждается и чего хочет этот компонент вашей клиентской базы, когда будете разрабатывать продающий текст или дизайн товарного лендинга.

Пользуясь методом сбора и анализа качественных данных, вы создали несколько персон — олицетворений сегментов аудитории, основанных на целях пользователя, его поведении и взглядах. Углубившись в статистику и аналитику ваших сайтов/посадочных страниц, вы сможете дополнить персоны при помощи количественных результатов.

Взгляните на сегментирование

Благодаря новым разнообразным аналитическим инструментам маркетологи могут более точно определять индивидуальное поведение пользователей на веб-ресурсах.

Вы можете создавать сегменты, которые отображают:

• Средний доход на одного пользователя
• Количество транзакций на одного пользователя
• Соотношение новых и постоянных клиентов
• Наличие «частых» клиентов

Применение персон к поведению покупателя

Вы потратили время на разработку своей покупательской персоны, подтвердив ее релевантность вашей целевой аудитории исследованиями. Теперь пришло время полагаться на нее, чтобы помочь вам принять решения для тестирования.

Именно здесь ваши собственные выводы о том, что мотивирует и огорчает вашу клиентскую базу, пересекаются с поведенческой наукой. Вот только один пример.

Теория перспектив и принятие решений клиентами

Помните поучительную историю Рона Джонсона из JC Penney? Для него модель ценообразования, базирующаяся на концепции «честно и справедливо» и относительной прозрачности, подходила идеально. А для его сложившейся клиентской базы — не настолько хорошо.

Типичные клиенты JC Penney ожидали увидеть скидки и использовать купоны. Когда покупатели больше не могли смотреть на цены продавца через условную «линзу», которой привыкли пользоваться (скидки и купоны) — независимо от рациональности/иррациональности подобной точки зрения, — они больше не видели ценности офферов.

Психологи Даниэль Канеман (Daniel Kahneman) и Амос Тверски (Amos Tversky) приписывали это экономическое поведение тому, что они называли теорией перспектив (Prospect Theory). Люди всегда оценивают результаты относительно некоторой отправной точки — обычно с учетом их текущей ситуации. Прибыль и убытки рассматриваются через призму предполагаемых результатов вместо абсолютных .

В 1981 году эти исследователи провели опрос, в ходе которого ряду случайных респондентов задавался вопрос:

«Представьте, что вы собираетесь купить куртку за 125 долларов и калькулятор за 15 долларов. Продавец, торгующий калькуляторами, сообщает вам, что гаджет, который вы хотите купить, продается за 10 долларов в другом филиале магазина, расположенном в 20 минутах езды отсюда. Вы отправитесь в другой магазин?» — статья Канемана и Тверски «Фрейминг решений и психология выбора» (The Framing of Decisions and the Psychology of Choice).

68% респондентов были готовы проехать дополнительное расстояние, чтобы сэкономить 5 долларов на калькуляторе. Когда вопрос был задан другой группе респондентов, но цены изменились — калькулятор стоит 125 долларов, а куртка —15 долларов США, причем калькулятор можно купить и за 120 долларов, но в другом месте, — то только 29% участников опроса изъявили желание ездить по городу ради экономии.

Сэкономленные средства были одинаковы, но фрейминг вопроса был разным. 5 долларов — это 5 долларов, за исключением случаев, когда они помещаются в контекст экономии, извлекаемой от более дорогостоящего товара.

Как отмечает Уильям Паундстоун (William Poundstone) в своей книге «Бесценные вещи: миф о справедливой стоимости» (Priceless: The Myth of Fair Value): «Цена, чрезвычайно чувствительная в соотношении и по контрасту, является относительно нечувствительной по отношению к абсолютному значению».

Если бы только Рон Джонсон потратил немного времени на то, чтобы подумать о том, что упоминается в этом параграфе!

Реальные истории конверсии

Количество жалоб, поступающих в Facebook от участников социальной сети, составляет приблизительно 4 миллиона обращений в неделю. Пытаясь подтолкнуть пользователей к тому, чтобы они общались друг с другом, а не просто отправляли анонимные жалобы в администрацию сервиса, представители Facebook изменили систему подачи обращений для одной группы пользователей.

Они сфокусировались на подростках обоих полов и всех возрастных диапазонов, чтобы понять, каковы были самые большие препятствия к отправке просьб об удалении фотографий, опубликованных другими пользователями. Цель Facebook заключалась в том, чтобы увеличить конверсию автоматической формы для подачи жалоб, чтобы пользователи без вмешательства сотрудников могли получить постановление по поводу своего обращения.

После бесед с разными сегментами подростковой аудитории представители сервиса обнаружили, что триггером, провоцирующим чрезмерное конверсионное трение, послужило слово «доклад» (Report, «донесение»; по-видимому, возникает ассоциация с часто употребляемым выражением «Police Report»). Молодые люди не хотели навлекать на своих друзей неприятности. Когда Facebook изменил формулировку на «Эта публикация представляет собой проблему», количество поданных через веб-форму жалоб увеличилось.

Кроме того, Facebook протестировал изменение формы, позволяющее подателю жалобы назвать получателю обращения эмоции, которые были вызваны неугодной фотографией.

Согласно полученным данным сотрудники социального сервиса обнаружили, что существует почти 85% вероятности того, что публикатор фотографии ответит обратившемуся оскорбленному или просящему удалить изображение пользователю, когда в жалобе используются слова «Это стыдно» (It’s embarrassing).

Это хороший пример того, как вы можете провести качественное исследование, которое ляжет в основу вашей пользовательской персоны, применит ее к области вашего бизнеса, а затем проверит созданный образ с помощью количественных методов.

Что происходит, когда вы начинаете с количественных данных?

Британский часовой интернет-магазин Watchfinder глубоко погрузился в изучение своей статистики, чтобы понять, как лучше взаимодействовать с посетителями сайта. Обнаружилось, что менее 1% посетителей завершило конверсионный процесс при первом посещении сайта.

Руководствуясь кейсом, опубликованном в блоге Google Analytics, Watchfinder решил настроить кампанию ремаркетинга при помощи объявлений Google. Для начала было проведено сегментирование потенциальных клиентов по следующим параметрам: язык пользователя, местоположение, стадия конверсионной воронки, на которой находится посетитель.

Сопоставив полученные данные с результатами анализа эффективности трафика, маркетологи Watchfinder пришли к выводу, что самые высокие показатели взаимодействия и конверсии обеспечиваются за счет конкретных IP-адресов, расположенных в финансовых кварталах Лондона.

Перенаправив этим пользователям сайта сообщения, специально адаптированные под интересы и вкусы сотрудников крупных инвестиционных банков, Watchfinder смог увеличить среднюю стоимость онлайн-заказа на 13% при росте общей доходности инвестиций (ROI) до 1300% за 6 месяцев.

Вот случай, когда количественные данные могут быть поучительными сами по себе — когда они проливают свет на подмножества клиентской базы. Было бы интересно посмотреть, как добавление подобной информации в любое качественное моделирование персоны могло бы еще лучше определить необходимые маркетинговые усилия.

Вместо заключения: действуйте на основе данных, затем тестируйте

Клиентские персоны — это инструменты. Как и в случае любого инструмента, они хороши ровно настолько, насколько хороши люди, использующие их. Персоны могут предоставить вам потрясающие идеи насчет того, как создавать наилучший пользовательский опыт, убедительный продающий текст или модель ценообразования.

Ключевой момент состоит в том, чтобы моделировать персоны на базе данных, служащих целям, которые вы пытаетесь достичь.

Самое главное — помните, что ваши персоны должны отражать реальных людей с настоящими мотивами, желаниями и проблемами. Когда мы упускаем из внимания человеческий элемент, смоделированный образ перестает соответствовать клиенту.

Высоких вам конверсий!

По материалам: conversionxl.com Источник изображения: jesusgag

Во внутренних базах данных компаний, таких как ERP и CRM-системы, хранится много полезной информации, которую можно использовать для повышения продаж. В этой статье мы расскажем, как объединить данные из вашей CRM с данными о действиях пользователей на сайте и получить дополнительную выгоду.

Что есть в CRM и ERP, чего не хватает в Google Analytics?

Во-первых , это подробная информация о ваших клиентах: пол, возраст, увлечения, наличие детей, машины, домашних животных и т.д. Кто-то может возразить, что в Google Analytics тоже можно посмотреть пол, возраст и интересы аудитории. Да, но там эта информация не привязана к конкретным пользователям и их Client или User ID. Кроме того, благодаря информации из внутренней системы можно провести RFM-анализ Сегментация клиентов в анализе сбыта по лояльности. Учитываются время до последней покупки, частота покупок за период и общая стоимость покупок за период и объединить клиентов в сегменты в зависимости от давности последней покупки, частоты покупок и суммы, которую потратил каждый пользователь.

Данные о пользователях и результаты RFM-анализа вы можете передать в Google Analytics, чтобы строить с их помощью новые пользовательские отчеты и сегменты , а также создавать аудитории для ремаркетинга. Например, своим лучшим клиентам, которые покупают часто и тратят много, вы можете предложить программу лояльности, подготовить специальные предложения. Тем, кто давно ничего у вас не покупал, напомните о себе каким-нибудь интересным письмом с акцией. А тем, кто часто делает недорогие покупки, можно предложить сопутствующие товары. К слову о сегментах, историю о том, как компания boodmo оптимизировала рекламные затраты и увеличила LTV с помощью когортного анализа.

Во-вторых , это подробная информация о ваших товарах: внутренняя классификация (она нередко отличается от представленной на сайте), поставщик конкретных позиций и другие особенности товаров. Добавив эти данные в GA, вы сможете отслеживать, например, продажи товаров конкретных поставщиков по каналам трафика. Очевидно, что вы не указываете на сайте маржу на товары. Но с помощью этой информации вы могли бы построить отчеты в Google Analytics и понять, какие источники трафика приносят больше прибыли, а не дохода.

Также не стоит забывать, что информация о продажах в Google Analytics может не совпадать с продажами в вашей ERP, так как в GA нет данных об отмене заказов, возвратах, покупках офлайн и через колл-центр. Кроме того, часть заказов может не попадать в GA, потому что не отработал JavaScript код на сайте. Если передавать эту информацию из CRM сразу в Google Analytics, она может искажаться из-за того, что GA не поддерживает репроцессинг данных. То есть нельзя изменить сумму или добавить транзакцию за прошедший период.

Передавать данные о пользователях и марже в Google Analytics непосредственно с сайта — тоже не лучший вариант, и вот почему:

• Коммерческую информацию из вашей внутренней системы могут увидеть в коде страницы посетители сайта.
• В Google Analytics нельзя передавать персональную информацию и контакты посетителей.
• Долго и сложно договариваться с IT отделом и объяснять им, что именно и куда передавать.

Как решить проблему и использовать для анализа все данные, которые есть в CRM? Вы можете выгружать данные из вашей внутренней системы в Google BigQuery, а уже оттуда передавать их в Google Analytics с помощью сервиса .

‘‘

Мы давно пользуемся OWOX BI Pipeline и хотели бы отметить удобство интерфейса настройки потока, стабильность работы и широкое разнообразие источников данных. Он помогает нам автоматически обогащать наши данные, что делает аналитику полноценной, а маркетинговые стратегии более качественными.

Менеджер по web-аналитике М.Видео

Как передавать данные из CRM / ERP в Google Analytics

Шаг 1. Выгрузите данные из вашей внутренней системы в Google BigQuery.

Для передачи данных из CRM в Google BigQuery можно воспользоваться готовыми библиотеками и приложениями (подробнее — в справке). При этом выгрузку можно сделать автоматически обновляемой, т.е. у вас всегда будут актуальные данные в Google BigQuery.

Еще один плюс — договориться с IT будет намного легче. Разработчикам не придется вносить изменения на сайт, так как есть готовые интеграции. Кроме того, можно выгрузить всю информацию, а не выбирать, что нужно сейчас и переделывать, когда понадобится что-то еще.

Шаг 2. Выполните необходимые настройки в Google Analytics.

Создайте в Google Analytics пользовательские параметры уровня пользователя (меню «Ресурс» — «Пользовательские определения» — «Пользовательские параметры» — «+ Специальный параметр»). Затем создайте новый набор данных для импорта данных из Google BigQuery (меню «Ресурс» — «Импорт данных» — «Создать»). Подробнее о настройках Google Analytics читайте в этой , а о том, как настроить импорт результатов RFM-анализа — в справке .

Шаг 3. Подготовьте SQL-запрос.

Этот запрос будет выбирать необходимые вам данные в формате «ключ — значение». Например, пользователь 2346 — есть машина. Сохраните запрос в вашем проекте OWOX BI, чтобы потом просто указать его при настройке потока.

Шаг 4. Создайте поток из Google BigQuery в Google Analytics.

Этот поток будет автоматически загружать данные, выбранные запросом, в Google Analytics. Вы настраиваете поток один раз, а все последующие загрузки будут происходить без вашего активного участия (подробнее — в справке). Информацию о статусе загрузки можно посмотреть в интерфейсе OWOX BI на странице потока.

В результате движение данных будет выглядеть так:

В чем преимущества такого решения

1. Данные можно выгружать в Google BigQuery в произвольной структуре — это позволяет сэкономить время IT-специалистов.
2. Вы можете предварительно проверить данные до их отправки в Google Analytics — так быстрее выявляются возможные ошибки.
3. Мы следим за лимитами Google Analytics Management API. Если при загрузке данных что-то пойдет не так, мы предупредим вас об этом и подскажем, как исправить.
4. Вы можете использовать данные, загруженные из внутренней системы, не только для импорта в GA, но и для любых отчетов на основе данных в Google BigQuery.
5. Можно управлять потоком данных без привлечения IT. Например, добавить в таблицу новое поле, если раньше выгружали только цвет товара, а теперь еще и материал. Или добавить другой веб-ресурс Google Analytics, если данные решили собирать параллельно в несколько веб-ресурсов.

В результате вы получите в Google Analytics дополнительные данные, с помощью которых сможете строить пользовательские отчеты и сегменты. Также вы сможете создавать аудиторию для ремаркетинга, используя подробную информацию о ваших клиентах, и перестанете спамить. Отправляйте рекламу подгузников только тем, у кого есть дети, а рекламу кошачьего корма — кошатникам. И смотрите, не перепутайте:)

А как вы создаете аудитории для ремаркетинга? Поделитесь своим опытом и впечатлениями от статьи в комментариях.

Анализ данных в маркетинге определяет ваши действия, исходя из влияния тех или иных факторов на компанию в целом. Причем анализировать данные можно как в Интернете, так и в оффлайн. Естественно, что такой анализ подходит для любой отрасли.

В этой статье вы узнаете какие задачи помогает решить анализ данных в маркетинге, алгоритм такого анализа и в конце вас ждет вывод по всей теме.

Зачем нужен анализ данных в маркетинге

Как в работе с клиентами, так и в своих занятиях со студентами Университета «Синергия» я не перестаю утверждать одну простую вещь. Маркетинг — это в первую очередь работа с целевыми данными, а не проведение креативных мероприятий или акций.

Анализ данных в маркетинге позволяет решать ряд важных задач, таких как:

• выпуск нового продукта;
• выход на новые рынки;
• повышение конкурентоспособности;
• снижение оттока клиентов и так далее.

По своим источникам, данные бывают двух видов — первичные и вторичные.

Первичные данные вы получаете самостоятельно, задействовав внутренние ресурсы компании, либо пригласив стороннее агентство на проектной основе. Такие данные собирают ваши маркетологи, подрядчики, пресс-служба или штатный аналитик.

Как правило, в малом бизнесе функции сбора данных и дальнейшей работы с ними ложатся на самого владельца. Однако в нашей практике такое случается крайне редко.

Вторичные данные собраны и проработаны не вами. Их публикуют консалтинговые компании, исследовательские центры, государственные органы. Основной минус при работе с вторичными данными — их доступность, которой могут воспользоваться ваши конкуренты, а также не совсем оперативное размещение.

Иногда выделяют данные по степени влияния на компанию — прямые и косвенные.

Алгоритм анализа данных в маркетинге

Основной инструмент для сбора и анализа данных в маркетинге — это CRM. Именно в такой системе хранятся данные о ваших клиентах, сделках, количестве покупок, сумме и длительности сделки, количества обращений.

1. Сбор необходимых данных

Все маркетинговые решения танцуют вокруг четырех групп данных: данные о ваших клиентах, данные по конверсии, данные по среднему чеку, данные по повторным покупкам.

Данные о клиентах — общее количество потенциальных клиентов (лидов) и реальных (т.е. тех, кто хотя бы раз купил у вас). Информация о клиентах должна храниться у вас в CRM-системе.

Данные по конверсии показывают сколько человек от общего числа посетителей выполнило целевое действие. Например, на ваш сайт в месяц заходит 1000 человек, 100 из которых подписывается на рассылку. В данном случае конверсия равна 10%.

Данные по среднему чеку — это не что иное, как размер средней покупки за какой-то период. Он (средний чек) считается по каждому продукту отдельно.

Наконец, данные по повторным покупкам помогают нам понять, какие продукты, по какой цене, в каком количестве и через какое время приобретает наш клиент.

2. Визуализация первичных данных

Собрав первичные данные по четырем обязательным группам кто-то может сразу их считать. Я советую перед началом анализа провести визуализацию. Все те показатели, которые мы имеем, собираем в дашборд (панель данных) для наглядного отображения. Получается что-то похожее на рисунок ниже.

Для визуализации можно воспользоваться Excel, расширениями для вашей CRM или отдельными инструментами. Например, Qlik.com.

3. Анализ данных

Собрать первичные данные и наглядно их отобразить — это только полдела. Основная задача заключается в правильном анализе собранных показателей.

На этапе анализа можно использовать известные методологии: шесть сигм, количественный анализ (социологи поймут), целевые опросы клиентов (так называемая выборка), факторный анализ, когортный анализ и другие инструменты.

Кстати, о когортном анализе очень здорово рассказал наш коллега Илья Балахнин.

4. Поиск зависимых связей

В маркетинге поведение ваших клиентов можно оцифровать. Другими словами, перевести клиентские решения в плоскость цифр. В этом вам поможет RFM-анализ.

В основе такого анализа лежат три показателя: R (recency) — давность; F (frequency) — частотность; M (monetary) — денежность.

Чем больше времени клиент у вас не покупает, тем меньше шансов его вернуть (R). То же самое касается и двух последних показателей: чем реже клиент у вас покупает, тем меньше вероятность, что он все-таки что-то купит (F). Наконец, чем ниже сумма среднего чека одной покупки, тем больше шанс, что клиент к нам не вернется.

5. Принятие решений

После анализа данных вам остается принять решение, поставить цель и подобрать инструменты для ее достижения.

Увидели, что большинство клиентов имеет маленький средний чек, значит его надо увеличить (апселы и кросс-селы вам в помощь).

Вывод

Анализ данных в маркетинге показывает реальную картину в вашем бизнесе. По сути, анализ — универсальный способ ответить на практически любой вопрос: от «Почему мы теряем половину клиентов?» до «Как нам внедрить повторные продажи?»