Клиентская аналитика как телепатия

Ты когда-нибудь хотел научиться читать мысли людей, чтобы извлечь из этого выгоду? А подобные технологии в маркетинге существуют и работают аж с прошлого века! Тема данной статьи из цикла "17 мгновений маркетинговых манипуляций" – клиентская аналитика. Но не торопись зевать, читатель: здесь ты не найдешь занудных теоретических умозаключений и скучных цифр, зато обещаю увлекательную историю успеха одной крупной американской компании.

Ловелас и рекламщик Ник получил удар током, после чего обнаружил, что он "слышит" мысли всех женщин, включая животных женского пола! Мужчина приходит в восторг от блестящих перспектив, которые открылись перед ним. Ник — единственный мужчина на Земле, который знает ответ на вечный вопрос: «Чего же именно хотят женщины?». Теперь ушлый менеджер может предугадывать желания дам и сделать любую из них счастливой, продав ей все, что ОН пожелает! Узнали фильм «Чего хотят женщины»? Кинолента в жанре фэнтези с Мэлом Гибсоном в главной роли получила в 2000 году роскошные сборы и кучу наград. Но подобная фантазия уже давно стала реальностью для аналитиков крупной американской торговой сети Target.

Задолго до выхода упомянутого фильма, математики и аналитики Target научились предугадывать желания своих клиентов и пользоваться живыми эмоциями, чтобы основательно пополнить кассу.

Очевидно: если вы знаете, что один из ваших клиентов завтра проснется с мыслью о покупке нового планшета — можно уже сегодня прислать ему письмо с промокодом. Если вы понимаете, что по всем признакам клиентка готовится выйти замуж или планирует забеременеть, то ей уже сейчас легко сделать заманчивое предложение, от которого она не сможет отказаться. Это и есть "клиентская аналитика". Ничего личного, просто бизнес!

Исследование началось с того, что аналитики Target разбили клиентов на группы (м/ж, мулаты/черные/белые, образование, статус, доходы…). Потом для каждого аватара клиентской базы разработали свою математическую модель.

Эндрю Пол, руководитель аналитического отдела компании, взял за основу нейромаркетинг и опыты, доказавшие, что наш мозг принимает решение на 5-30 секунд раньше, чем наше сознание дает мозгу команду запустить ту или иную мысль. Пол начал создавать модели "прогнозирования беременности" с использованием глубинного анализа данных (data mining). Пол понимал, что ожидание ребенка – это период, когда женщина не столько осознанно, сколько бессознательно меняет свои привычки. И если в этот самый момент «жертву правильно зацепить умным маркетингом», она на долгие годы превратится в лояльную "дойную корову".

Target поставил перед отделом прогнозирования задачу: определить, какая из покупательниц ждет ребенка еще до того, как это станет очевидным. Проанализировав покупательские привычки беременных женщин, аналитиками была разработана такая система прогнозирования беременности. Математический анализ показал, что, покупая определенный набор товаров в Target, женщина находится в первом триместре беременности, а другой стандартный набор товаров показывал, что она на втором триместре. Таким образом, программное обеспечение в Target определяло вероятность беременности покупательницы с точностью до 87%.

Следующим этапом «охоты» стали пластиковые карты лояльности сети Target, систематизированные данные от использования которых поступали из аналитического отдела прямиком в департамент маркетинга. По некоторым данным, Target ежегодно тратит около 4 миллионов долларов на содержание аналитического отдела из 50-ти человек, базирующихся в Украине и Индии с "головой" в США.

В итоге, картина маслом: Target с первых дней берет в оборот нашу беременную тетю и начинает формировать ее привычки, чтобы позже управлять ими. Для черненькой тети дадут одну коррекцию, для беленькой - другую. Молодой будущей маме предложат «что-то особенное», а позднородящей - «нечто невероятное». Но и это еще не все! Благодаря своему "виртуальному скринингу" Target даже может определить пол будущего ребенка. И будущая мамочка получит правильной журнал, где на нужной странице она случайно увидит кроватку ее мечты для ее бейби. А потом еще несколько «цирковых трюков», и женщина даже не догадывается, что теперь ее обложили и, как волчицу, гонят на флажки. Выхода нет: будет будущая мама лояльным клиентом на несколько десятков лет!

Безусловно, внешне это выглядит безобидно и ненавязчиво. Реклама так ловко замаскирована, чтобы не вызвать волну негодования за «шпионаж»: скидки на товары для детей помещаются среди специальных предложений на другие товары, а в помощь "беременному аватару" пишутся специальные "образовательные" статьи от гуру. Реклама делается с правильном акцентом и размещается именно в те места буклета, где наша тетя в положении обязательно это увидит.

Как вы понимаете, работа с беременными женщинами - только один из трюков сети Target. В каталоге компании 49 других разработанных аватаров: рыбаки, мужчины 42+ в кризисном возрасте… и так далее. Эндрю Пол успел дать пару интервью о своих разработанных технологиях для сети Target и о своем «детище», но вскоре руководство компании приостановило его красноречие.

Только мощные торговые сети могут позволить себе такие команды аналитиков. Пока этому нигде не обучают и ищут математиков-самородков. По данным интернет-источников, средняя зарплата специалиста по анализу данных на eBay начинается от $110 000, что совсем неплохо.

Благодаря отслеживанию своей клиентуры, Target является шестым крупнейшим ретейлером в США и вторым по величине дискаунтером (после WAL-MART). Сегодня Target занимает 39-е место в списке крупнейших компаний мира и 22-е место в рейтинге «Самые уважаемые компании мира» по версии журнала Fortune. И Target продолжает стремительный рост. Даже в пандемию магазины не закрывали, а докупали сетевые аптеки и клиники CVS Health, расзвивали партнерство с Amazon.

В свое время Target запустил две лаборатории криминалистической экспертизы, которыми успешно управляет до сих пор. Изначально лаборатория была создана для расследования внутренних случаев краж, мошенничества и других преступных действий, которые имели место на ее собственной территории. «Забывчивость покупателя» (т.е. воровство) отслеживали с помощью "умных алгоритмов". По неофициальных данным, это позволило снизить процент краж посетителей на 250% и свести кражи собственных сотрудников чуть ли не до нулевой отметки.

В конце концов, компания начала предлагать свои аналитические услуги правоохранительным органам по всей стране. Служба судебной экспертизы Target оказывает помощь агентствам на всех уровнях правительства, включая такие федеральные агентства как Бюро по алкоголю, табаку, огнестрельному оружию и взрывчатым веществам, Федеральное бюро расследований и Секретная служба США . Такой информационно-технологический подход к анализу данных помогает Target уверенно держаться в лидерах рынка.

Диаграмма роста доходов Таргет. Сегодня Target и WAL-MART одни из главных конкурентов Amazon.

Погружение в личную информацию клиента, которой владеет ритейлер, естественно, подталкивает к вопросам о правомерности использования этих данных. Известно, что Target передает информацию другим организациям, не входящим непосредственно в торговую сеть: продавцам, бизнес-партнерам и другим компаниям. По сравнению с тем, что делает Google и FB – они, конечно, невинные дети. Но об этом речь пойдет в следующей главе нашего экскурса.

На примере этих технологий уже прошлого века мы увидели, какие "телепатические" чудеса может творить правильная клиентская аналитика. В наших же краях система «охоты на клиента» находится пока на уровне мерчандайзинговых программ, которые советуют, как лучше выложить товар на полки. Тем не менее серьезный сервис клиентской аналитики необходим не только крупным торговым сетям. В гораздо большей степени он нужен небольшим фирмам, так как у них немного путей выживания. Нужна ли аналитика для IT компании? А для ресторана? Для аптеки? Для гастрономического бутика? Ответ очевиден.

Специалистов в этой области у нас почти нет. Из всех менторов площадки MentorsService могу рекомендовать системного аналитика высочайшего классаНаталью Седову. Великолепный специалист, прекрасная женщина, мы сотрудничали, когда создавали такую базу для крупнейшей онлайн-школы Европы.

В следующей серии нашего кино я расскажу тебе, читатель, про то, как за последние 20 лет изменились аналитические технологии. Что знает о нас FB/Instagram/Amazon/Google/Apple/Pornohub... Ты будешь удивлен примерами того, как Amazon передвигал товары поближе к будущей эпидемии, чтобы быстрее удовлетворить спрос и оптимизировать издержки. Заодно узнаешь об экономических причинах, по которым Трампа "выпилили" из всех социальных сетей, а также получишь прогноз событий на примере китайских аналогов. До связи!

Источник:

www.mentorservice.online