1. Получи максимум инфопродуктов, оформи подписку всего за 295 рублей!
    Скрыть объявление

Чтиво Большие данные в помощь маркетологам

Тема в разделе "Бизнес, маркетинг и менеджмент", создана пользователем Gustav, 26 ноя 2016.

  1. Gustav

    Gustav Команда форума Администратор

    Сообщения:
    9.485
    Симпатии:
    5.724
    Большие данные в помощь маркетологам

    6MmFVE-NZxg.jpg

    Старший руководитель международного направления Unilever Ансер Али | Anser Ali выступил на конференции Performance Marketing Moscow, где поделился кейсами FMCG-брендов по использованию «больших данных». Также Али рассказал, какой подход к Big Data позволяет повысить лояльность и вовлечённость аудитории. Представляем обзор лекции Али.

    Основные проблемы FMCG:
    • Сегментирование.
    • Персонализация.
    • Скорость и динамичность.

    Это означает, что производители товаров должны:
    • Сфокусироваться на потребителях, а не на брендах.
    • Перейти от односторонних взаимодействий к интерактивности и вовлечённости в общение.
    • Перейти от массовой продукции к персонализированной.
    • Использовать не ретроспективные оценки, а аналитику в режиме реального времени.

    — Ожидания потребителей

    Важны, прежде всего, высокое качество обслуживания потребителя в нужное время и в нужном месте. Люди больше не покупают продукт — им важен опыт, эмоции и впечатления, которые он даёт.

    — Большие данные в FMCG

    По мнению Али, чтобы сделать потребительский опыт осмысленным и запоминающимся, FMCG-компании должны научиться использовать «большие данные». С его точки зрения, осмысленность возникает тогда, когда бренд очень хорошо знает своих клиентов.

    — Предиктивная аналитика

    Это аналитика, которая отвечает на вопрос: «Что будет?» Одна из главных тенденций в этой сфере — мониторинг социальных медиа, который позволяет превратить «большие данные» в полезные и значительно улучшить потребительский опыт.

    Инструменты, которые помогают узнать ответы на вопросы о клиентах с помощью интеграции разных источников:

    • Маркетинг (отношения с клиентами): понимание клиентов на уровне сегмента или личных отношений. Это помогает выстраивать персональные коммуникационные стратегии.

    • Бизнес-аналитика и социальная аналитика: более широкий взгляд на мир клиента, который можно получить с помощью анализа социальных данных или коммерческой информации.

    • Поддержка: цифровые контакт-центры, которые помогают клиентам что-то получить в режиме реального времени.

    Кейс 1. Чай латте от Lipton

    Пример Lipton Chai Latte: что позволяет узнать предиктивная аналитика на основе мониторинга социальных сетей:

    1. Когда именно люди говорят о чае латте и как это зависит от сезона?
    2. Кто говорит о продукте больше всего?
    3. Какой вкус чаще интересует аудиторию: миндаль, карамель, корица, эспрессо, тыква или ваниль?
    4. Как клиенты хотят заваривать чай латте: с помощью капсул, концентрата или порошка?
    5. Как и когда клиенты готовили чай латте дома?

    Кейс 2. Антиперсперант Sure

    Бренд антиперспирантов Sure получил данные для предиктивной аналитики с помощью сотрудничества с компаниями, выпускающими фитнес-браслеты. Несколько вопросов, на которые Sure получил ответы:

    • Когда срабатывает потоотделение.
    • При какой температуре.
    • Через сколько минут.
    • Есть ли различия между: молодыми и пожилыми и между мужчинами и женщинами.

    Кейс 3. Отели Red Roof Inn

    Сеть гостиниц Red Roof Inn использовала данные об отмене рейсов, чтобы увеличить число бронирований. В результате за год число бронирований номеров увеличилось на 10%.

    • Предписывающая аналитика
    Это аналитика, которая отвечает на вопрос: «Как мы это реализуем?»

    Такой подход помогает маркетологам:
    1. Создать сценарий не только отдельной рекламы, но и кампании.
    2. Определить желаемый результат.
    3. Понять, где и в какой момент бренд должен получить этот результат.

    Пример 1. Сеть супермаркетов Kroger
    Компании удалось уменьшить среднее время обслуживания покупателей с четырёх минут до 30 секунд. В Kroger стали использовать специальные датчики для прогнозирования очередей и автоматического вызова сотрудников при необходимости.

    Пример 2. Колл-центр
    Компания может использовать сенсор, чтобы вычислить агрессивно настроенных или огорченных клиентов по голосу и соединить их с более опытными операторами.

    Пример 3. Автострахование
    Чтобы предложить клиенту персонализированную страховку, можно использовать данные о стиле вождения, скоростном режиме и другом.

    Пример 4. Starbucks
    Приложение Starbucks в США определяет расстояние от клиента до ближайшей точки продаж и позволяет сделать заказ до того, как человек зашел в кофейню. Бренд пользуется преимуществами мобильных приложений и сервисов для определения местоположения, чтобы помочь клиентам сэкономить время и сделать их более лояльными.

    — Геолокация позволяет взаимодействовать с пользователем на основе его местоположения. Например, человек проходит мимо Starbucks и получает push-уведомление: «Привет! Ты сейчас возле Starbucks на Оксфорд-стрит. У нас проходит акция: 50% скидка на твой любимый напиток — ванильный латте».

    Возможности геолокации:
    • Превращение посетителей в покупателей.
    • Второй шанс произвести впечатление на клиента.
    • Широкие возможности для кросс-продаж. Например, если клиент приобрел товар или услугу конкурента, можно предложить ему попробовать свой продукт со скидкой.
    • Чтобы определять геолокацию, используются разные технологии, например, iBeacons. Такие сервисы основаны на использовании датчиков. Они с помощью Bluetooth определяют, где находится пользователь.

    Кейс 1. Мороженое Magnum

    Бренд Magnum создал приложение M-Pulse, в котором можно найти новых друзей, определить ближайшую точку продаж и пригласить людей поесть мороженое. Также приложение оповещает пользователей о скидках и акциях.

    Кейс 2. Косметический бренд Neutrogena

    Компании Neutrogena удалось совместить технологии, которые определяют местонахождение человека и погодные условия. Пользователь видит рекламу солнцезащитного средства, которое соответствует уровню ультрафиолетового излучения в той точке планеты, где он находится.

    ВЫВОДЫ
    • Маркетологам не нужны «большие данные» в чистом виде. Они хотят получить сценарии, которые можно создать с помощью этих данных.
    • Компании должны научиться превращать «большие данные» в полезную информацию в режиме реального времени.
    • Анализ данных ограничивается не столько бюджетом, сколько креативным подходом маркетолога.
    • Предписывающая аналитика позволяет не только предсказывать будущее, но и выстраивать его по сценарию компании.
     

Загрузка...
Похожие темы Форум Дата
Скачать Как мы делаем большие интернет-магазины - CMSmagazine (2013) Создание сайтов Воскресенье в 11:14
Скачать Куда можно инвестировать небольшие суммы Авторские курсы 2 окт 2016
Скачать Большие контракты в консалтинге - Парабеллум, Мрочковский, Коробейникова (2013) Бизнес, маркетинг и менеджмент 23 сен 2016
Скачать Зал славы. Мои самые большие достижения - Герасимов (2012) Эзотерика и оккультизм 8 сен 2016
Скачать Секреты «Альфы». Большие деньги навсегда - Белозерская (2016) Эзотерика и оккультизм 16 авг 2016
Скачать Евро Тариф! Как кликать по рекламе за большие деньги? Бизнес, маркетинг и менеджмент 16 май 2016
Скачать Большие деньги на онлайн играх Бизнес, маркетинг и менеджмент 29 окт 2015