Дата-стратегия в маркетинге

Коллеги из отдела медиа репортят о рекордных конверсиях, команда CRM-маркетинга и лояльности показывает отличные кейсы по росту LTV. В то же время бренд-менеджер не видит, как эти успехи влияют на продажи его бренда или на показатели здоровья бренда. Но все при этом хотят инвестировать в новые инструменты data-driven-маркетинга, а топ-менеджмент компании не понимает, как принимать решения по поводу бюджетов на инновационные проекты с использованием данных.

«Мы вроде везде молодцы, но где деньги и что делать дальше — непонятно». За прошедший год мы несколько раз столкнулись с подобными кейсами. И видим, что ответом на такие запросы может быть дата-стратегия в маркетинге. Стратегия, которая объединит подходы в работе с данными и синхронизирует работу разных отделов вокруг единой системы целей и ключевых показателей.

Дата-стратегия: что это?

Если говорить простыми словами, то дата-стратегия описывает план трансформации бизнеса, при реализации которого бизнес сможет более эффективно достигать видения и/или поставленных целей, используя внешние и внутренние данные.

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте для начала выделим три уровня зрелости бизнес-процессов с точки зрения работы с данными:

Низкий. Используются отдельные инструменты и эксперименты на уровне кампаний: закупка аудиторий в медиа и перфоманс-инструментах, сегментация и директ-коммуникации в мультиканальном маркетинге и лояльности.
Средний. Работа с данными настроена и измеряется эффективность в отдельных доменах: привлечение аудитории и продвижение, удержание и лояльность.
Высокий. Отстраивают сквозную систему по работе с данными. Решения принимаются на основе данных, есть дашборды. Значительная часть процессов автоматизирована.

Между этапами 2 и 3 уже есть опыт, экспертиза в отдельных доменах, а также достаточное количество сформулированных вопросов, проблем и, самое главное, запрос на следующие шаги для развития и карту принятия решений.

Сигналы, по которым можно понять, что компании нужна дата-стратегия:

Достигаются KPIs в отдельных дисциплинах, но суммарное влияние на бизнес измерить невозможно. Между операционными метриками и бизнес-показателями нет прямой связи.
Накопился объем статистики по разным доменам, но он не дает единой картины и понимания точек роста.
Есть желание попробовать новые технологии и инструменты по работе с данными, но непонятно, как выбрать, оценить уровень инвестиций в это направление и, главное, сроки окупаемости.
Недостаточный уровень автоматизации.
Назрел запрос на смену IT-инфраструктуры, и необходимо синхронизировать требования от всех вовлеченных стейкхолдеров и отделов.

Пример. К нам обратились за разработкой дата-стратегии, описав следующие проблемы:
• большое количество источников привлечения аудитории и много клиентских сегментов;
• одновременно используется несколько коммуникационных планов, из-за чего растет частота коммуникаций с одним пользователем;
• непонятно, как целевые коммуникации конвертируются в продажи;
• рассматривается переход на CDP-платформу, но не удается сформулировать требования к функционалу и аргументировать оправданность таких инвестиций.
Задачи, которые планировалось решить благодаря дата-стратегии:
• определить возможные точки роста, учитывая, что привлечение клиентов и текущие коммуникационные кампании эффективны;
• понять дополнительную ценность перехода на CDP-платформу и дать прогноз по окупаемости проекта.

Рабочая и применимая стратегия — это дорожная карта, которая позволит вам не потеряться на пути к цели и будет содержать опорные точки для принятия решений.

Главный вопрос, на который должна отвечать дата-стратегия: «Как должен действовать бизнес в отдельных областях (доменах) по работе с данными, чтобы поставленные цели достигались?»

Здесь мы используем фреймворк «Процессы, инструменты, люди»:

какие процессы нам нужно запустить или изменить существующие, чтобы использовать данные;
какие инструменты внедрить для того, чтобы обеспечить работоспособность этих процессов;
какие профессиональные компетенции нужны внутри бизнеса или у партнеров для работы процессов и инструментов.

Все три пункта тесно взаимосвязаны. Каждый из них задает для другого одновременно и требования, и ограничения: например, если бизнес не может позволить себе дорогостоящую IT-инфраструктуру, то это необходимо учесть при разработке процессов.

Рассмотрим каждый из этих блоков подробнее.

В этой статье мы говорим о дата-стратегиях в маркетинге, а значит, о достижении целей маркетинга с использованием данных. Поэтому и процессы, которые учитывает дата-стратегия, будут связаны с маркетингом и коммуникациями.

Стратегические процессы

Для лучшего понимания своего клиента: построение CJM, исследования клиентов, основанные на данных, выделение ключевых клиентских сегментов для роста и развития, а также определение стратегии активации этих сегментов.
Выбор стратегических партнерств в области данных: какие внешние данные можно использовать для повышения эффективности в маркетинге.
Выработка подхода к поиску и выбору новых технологий.

Операционные процессы

Закупка инвентаря в медиа и перфоманс с использованием данных из внутренней CRM/CDP, а также данных третьих лиц.
Сбор персональных данных и обезличенных данных в CRM/СDP, включая развитие инструментов сбора данных и контроль их эффективности.
Использование накопленных данных для регулярной коммуникации и активации: подход к планированию программ директ-маркетинга, мульти- или омниканального маркетинга.
Автоматизация процессов и коммуникаций. Автоматизируем то, что уже работает.
Использование механик и программ вознаграждения или программ лояльности.

Аналитические процессы

Сбор статистических данных, их агрегация и построение дашбордов.
Регулярный репортинг, формирование выводов и гипотез для планирования и стратегических ревью.
Ретроспективный анализ для поиска инсайтов.
Принятие решений на основе данных.
Динамическое обновление сегментов и CJM на основе данных.

Пример. Перед нами стояла задача разработать стратегию для фармацевтической компании. Поскольку продвижение брендов в фармбизнесе реализуется в трех направлениях (врачи, фармацевты и конечные потребители), нам предстояло в каждом из них определить сценарии работы с данными, которые будут приносить ценность бизнесу.

На основе рассчитанных бизнес-моделей мы сделали следующие рекомендации:
• Врачи: внедрение программы омниканального маркетинга в дополнение к программе работы медицинских представителей, чтобы обеспечить рост лояльности врачей и инкрементальный прирост выписки от 1% до 3% по разным брендам. Прогнозируемая окупаемость проекта — 36 мес.
• Фармацевты: здесь релевантные механики CRM-маркетинга не показывали окупаемости в прогнозе, поэтому это направление не было рекомендовано к реализации.
• Потребители: внедрение подходов и процессов оптимизации медиаинвестиций с целью повысить эффективность цены привлечения одного контакта до 20% в год. Прогнозируемая окупаемость проекта — 24 мес.

Если процессы отвечают на вопрос «Как преобразовать одну ценность в другую?» и являются по сути «мясом»,то инструментарий — это «кости» и «скелет», на котором все держится.

Часто мы сталкиваемся с ошибкой, когда бизнес отталкивается именно от инструментария, то есть сначала выбирает IT-платформу, а затем строит стратегию. IT-платформа должна решать задачи бизнеса, а не бизнес подгонять свои процессы под возможности системы и, обучаясь, работать с ней на ходу. В нашем телеграм-канале мы сделали пост в карточках, где подробно описана наша позиция по этому вопросу.

Конфликт возможен, и «железки» имеют ограниченную гибкость. Доработки системы напильником под процессы выливаются в очень большие бюджеты. Либо бизнес вынужден подстраивать процессы под «железку», что не всегда возможно и часто не оправдано экономически.

Мы в Dau считаем, что компаниям, которые уже имеют опыт работы с данными, идти надо от целей к процессам и далее к формулировке требований и выбору IT-решения.

При разработке дата-стратегии важно вовлечь всех заинтересованных лиц. Стратегии, написанные в отрыве от людей, обречены на провал.

Ответственные специалисты дают знания о том, как все работает сейчас, почему работает именно так и какие ограничения и подводные камни надо учитывать, если мы хотим что-то поменять.
Команды расскажут, какие процессы и решения помогут им лучше делать их работу, а вовлечение в создание новых процессов позволит избежать противодействия при внедрении.
Понимание компетенций команды дает понимание о необходимых ресурсах (время и деньги) для внедрения новых процессов. Сможете ли вы обойтись тренингами для существующего состава или потребуется найм новых специалистов.

Поэтому важнейшим элементом стратегии является ее реализуемость и способы оценки эффективности.

Здесь нужно учитывать 2 аспекта:

1) Имплементация. То есть внедрение тех решений, инструментов и процессов, которые были приняты как ключевые элементы стратегии или гипотезы. Ключевой метрикой тут будет время и своевременная реализация проектов.

Например, мы разработали стратегию и поняли, что для ее реализации необходимо внедрить новую CDP-платформу. Без успешного внедрения в срок и с ожидаемым функционалом не заработают процессы, а значит, не произойдет ожидаемых изменений в целевых метриках.

Ключевым фактором успеха в этом блоке будет экспертиза по управлению проектами на стороне команды стратегии и команды имплементации.

2) Достижение результата. А здесь уже речь идет про реализацию тех прогнозных показателей. Прогнозные показатели берутся из финансовой модели. Для того чтобы показатели реализовывались, важно, чтобы ключевые финансовые показатели каскадировались до уровня операционных, таких, на которые команда может влиять непосредственно своими действиями.

Пример. При прогнозировании эффекта от программы омниканального вовлечения врачей мы выстраивали следующую воронку:
• прирост выписки в процентах;
• ожидаемый процент прироста выписки для вовлеченного врача;
• вероятность прироста выписки;
• доля целевого бренда;размер вовлеченной базы;
• количество качественных взаимодействий с контентом;
• количество касаний в разных каналах;
• частота коммуникаций в каждом канале и тип контента;
• размер активной базы врачей;
• общий размер базы врачей;
• конверсия в регистрацию врача в базе;
• частота визитов в программе медицинских представителей;
• охват программы медицинских представителей.
Воронка должна быть максимально детализирована и состоять из активностей, на которые команда может влиять своими действиями.

Далее остается построить отчеты «План/факт» и накапливать статистические данные для формирования уже реальных показателей.

Дата-стратегия — новый продукт для рынка рекламы и маркетинговых коммуникаций. Однако темпы распространения технологий работы с данными не оставляют сомнений, что запросов на дата-стратегии будет появляться все больше.

Для запуска подобных проектов бизнесу нужно быть готовым не только к значительным ресурсным инвестициям (время и деньги), но и к работе с внутренними организационными барьерами, так как дата-стратегии сильно меняют привычные схемы кросс-функционального взаимодействия.

Экспертный взгляд и фасилитация со стороны внешнего партнера помогут избежать затягивания сроков из-за высокой неопределенности и неверных решений, за которые придется платить из бюджета.

Если подход к построению дата-стратегии, описанный в статье, кажется вам интересным, мы будем рады раскрыть больше деталей, поделиться опытом и помочь в реализации проекта. Пишите на hello@dau.agency, и вместе мы сможем найти ответ на вопрос, озвученный выше в статье: «Где деньги и что делать дальше?»

А если хочется поспорить с нами или обсудить некоторые тезисы, напишите в комментариях. Мы открыты к дискуссии и верим, что в спорах рождаются не только грибы, но и истина.

Дата-стратегия в маркетинге

Кому и зачем нужна дата-стратегия?

Дата-стратегия: объединение процессов, людей и инструментов

Процессы. То, что заставляет стратегию работать

Инструменты. Как не стать заложником ограничений IT-инфраструктуры?

Команда. Тянет вверх или на дно?

Стратегия — это расходы. Прибыль приносит реализация.

В заключение