Мобільні оператори можуть знати про нас більше, ніж Google або Facebook. Під час війни саме вони мають актуальну інформацію про те, як змінюється демографія та поведінка українських абонентів. Бази даних оновлюються постійно, а параметрів, що аналізуються, — понад 3 тис. Цю інформацію бізнеси можуть використовувати для закриття різних цілей: таргетувати пропозиції на найбільш релевантну цільову, розширювати пул клієнтів на основі профілю наявних. І навіть прогнозувати окупність та обсяги продажів на новому місці.
Андрій Федоров, який очолює у Vodafone співпрацю з бізнесом, у колонці для Laba пояснює, як працює система збору даних про абонентів. І розповідає, як бізнес може користуватися геоаналітикою, рішеннями big data, смс- та Viber-розсилками, щоб отримувати більші конверсії.
*Цей матеріал є частиною спецпроєкту Laba «Інсайт за донат», де українські топменеджери діляться своїм досвідом у нашому журналі, а Laba у вдячність за їхній час донатить на ЗСУ. Ми опублікуємо 10 матеріалів та зберемо кошти на DJI Mavic 3 Fly More Combo, який передамо до 3 ОШБр.
Попит відновився, але сценарії використання змінилися
Минулого року досить суттєво впав попит на всі продукти, але ринок потроху оговтується. Зараз, коли більше ніж половина середніх та малих підприємств, що припинили діяльність внаслідок війни, уже відновили її, зростають і наші показники. У першій половині 2023 Vodafone уже навіть перевищив довоєнні обсяги — і за кількістю замовлень від бізнес-клієнтів, і за виторгом.
Серед клієнтів суттєвих змін не сталося. Виробники, роздрібна торгівля та сфера послуг, які відновилися найшвидше, і нині є нашими частими клієнтами. Зменшилася кількість замовлень хіба що від будівельних компаній та мікрофінансових організацій — ці сфери загалом зараз переживають не найкращі часи.
Що змінилося, то це кон’юнктура ринку: внаслідок війни купівельна спроможність зменшується, і це загострює боротьбу за клієнта, пошук та залучення стає важчим, дорожчим. Змінилися також і сценарії використання хмарних та big data рішень від мобільних операторів, як-от геоаналітика, портрет клієнтів та розробка моделей look-a-like.
Раніше бізнеси часто використовували геоаналітичні рішення, розсилки й таргетинг, щоби збільшити клієнтську базу або кількість продажів. Нині частіше — щоб виміряти потенційну цільову та знайти нових клієнтів. Особливо це актуально для релокованих бізнесів, вимушених усе починати спочатку. Не менш важливо це й для тих підприємств, які повертаються до роботи на деокупованих територіях або працюють у містах неподалік фронту.
Поширений сценарій зараз — це бізнес, який повернувся на деокуповані території, де раніше мав кілька точок продажу. Населений пункт звільнений, але багато мешканців виїхали та ще не повернулися, демографія та поведінкові патерни — суттєво змінилися. Тож бізнес звертається до нас, щоб зрозуміти, скільки точок доцільно відкривати зараз та в яких саме локаціях він може розраховувати на більші продажі. На основі портрета цільової, що його надає клієнт, ми вимірюємо актуальні розміри потенційної ЦА. А за допомоги геоаналітики й теплових карт можемо визначити точки, в яких найдоцільніше відкриватися заново.
Демографія — це ще не все
Реклама, заснована на демографічних показниках, як-от вік, стать чи геопозиція, досі є актуальною. Зокрема і внаслідок інтенсивної міграції як у межах країни, так і за кордон. Однак зараз, коли ми можемо аналізувати й таргетувати близько 3 тис. параметрів за кожним користувачем, можливості точного націлення на потенційного клієнта значно ширші.
Ми збираємо інформацію про дзвінки, використання мобільного інтернету у браузері та додатках, вимірюємо швидкість перемикання між базовими станціями. Крім того, маємо великі вітрини, побудовані за довідниками телефонів банків, ритейлу, спортзалів тощо, з яких теж можемо робити непрямі висновки про поведінкові особливості абонентів. Дані за більшістю параметрів ми оновлюємо щотижня.
Наприклад, щоб зрозуміти, чи є людина активним користувачем банківських послуг, ми аналізуємо частоту відкриття додатків мобільного банкінгу. Дізнатися, чи має абонент авто, ми можемо, вимірюючи швидкість, з якою він перемикається між базовими станціями. А щоб визначити, чи має людина домашнього улюбленця, збираємо інформацію про ветклініки або зоомагазини та досліджуємо, наскільки часто абонент перебуває поруч із ними. Ці завдання — доволі легкі.
Рекомендуємо прочитати:
Nudge-маркетинг: як підштовхнути клієнта до правильного вибору
Читати
За допомогою геоаналітики та big data можна розв’язувати й складніші задачі. Наприклад, зараз для одного з найбільших нафтопереробних ритейлерів ми створюємо модель, що дозволяє дослідити рівень лояльності клієнтів. Зокрема розуміти, чи вони завжди обирають одну й ту саму АЗК, чи користуються кількома точками мережі, чи деколи все ж заправляються в конкурентів. Це дозволить бізнесу не лише краще розуміти поведінку клієнта, але й точніше таргетувати рекламні меседжі для різних сегментів ЦА.
Амбітним проєктом була і співпраця з холдингом МХП, коли вони почали розвивати мережу власних магазинів. Спершу ми побудували звичайну геоаналітику. Але потім дійшли думки, що для прогнозування майбутнього розвитку мережі потрібно дивитися не лише на потенційну цільову зараз, але й на кілька років уперед.
Ми розробили модель, в якій проаналізували, скільки дітей, що зараз проживають поблизу точок продажу, прийматимуть рішення про купівлю вже за кілька років. Це дозволило визначити термін окупності мережі та спрогнозувати кількість майбутніх потенційних споживачів.
Більше каналів комунікації — більше інсайтів
Звісно, я певен, що у Vodafone — найкращі рішення. Але стверджувати, що таргетинг у соціальних мережах є менш або більш ефективним за смс-розсилки, було б несправедливо. Адже у кожному бізнесі та проєкті є свої magic bullets. Я б радив пробувати усі можливості та аналізувати, що працює саме для вашого бізнесу.
Ми не конкуруємо з можливостями таргетингу, що їх пропонують соціальні мережі та інші мобільні оператори, адже кожен має свою базу користувачів. Змагаємося хіба що в аналітичних можливостях. Тут я можу лише сказати, що у нас потужні математичні моделі та сильна команда математиків, яка ці моделі постійно вдосконалює.
Що ж до таргетованих смс-розсилок: якщо ви хочете покрити максимальну кількість потенційної цільової, йдіть до всіх операторів. Бо попри частки ринку в тому чи іншому регіоні, ви все одно не зможете покрити всю ЦА у співпраці з кимось одним.
У розсилці на 300 користувачів ви не побачите конверсію
Ми понад 5 років надаємо бізнесам послуги з геоаналітики та розсилок (смс або Viber). Цей досвід демонструє, що, обираючи ЦА на кілька сотень людей, ви не здобудете достатніх результатів. Певну конверсію ви, може, й побачите, але даних, достатніх для аналітики та майбутніх покращень, на такій маленькій вибірці не отримаєте.
Конверсія у більшості випадків вимірюється відсотками, дуже рідко це цілі числа. Щоб не лише таргетувати повідомлення, але й відчути ефект від нього, розраховуйте аудиторію щонайменше в кілька десятків, а краще — сотень тисяч потенційних клієнтів.
Маркетолог — ключова роль для успіху інтеграцій
Для успішних інтеграцій потрібно розуміти цільову аудиторію та задачі, адже розсилка не може закривати одразу всі цілі: збільшувати й охоплення, і впізнаваність бренду, і продажі. Крім того, у вимірюванні успішності інтеграцій завжди важливо враховувати вартість залучення клієнта: у FMCG та в будівельній компанії це різні речі. У всіх цих питаннях надзвичайно важлива експертиза маркетолога. Звісно, це може робити й власник бізнесу, але глибоко розумітися на тонкощах він зможе, хіба якщо у минулому був маркетологом.
У нас є компанії, які замовляють послуги з місяця в місяць, бо розуміють потенціал та вже вміють з ним працювати. Постійним клієнтам ми надаємо лише власне послуги, а їхній маркетолог самостійно генерує пропозиції та вимірює ефективність.
Компаніям, які не мають маркетолога або вперше пробують геоаналітичні рішення чи розсилки, допомагають наші менеджери. Ми зацікавлені у великих конверсіях, тому використовуємо попередній досвід, щоб клієнт отримав найкращий результат. Але наш досвід також свідчить, що без in house спеціаліста класні результати здобути важче.
Конверсію треба вимірювати не раз на місяць, а після кожної ітерації
Коли ми лише починали працювати з розсилками, не наполягали клієнтам на тому, щоб робити замір конверсії. Але траплялося так, що розсилка відбулася і клієнт каже: «Це не працює, до нас лише 150 клієнтів прийшло». Ми запитуємо: «А скільки приходить зазвичай від інших рекламних кампаній?» А клієнт не знає, бо не замірював.
Взагалі не аналізувати конверсії або аналізувати їх за певний період, місяць чи квартал, вираховуючи середні показники, — часті помилки новачків. Це неправильно, адже закриває шлях до покращення результатів. Щоб розуміти, що працює, а що ні, які меседжі є більш влучними, а які пропозиції — найбільш цікавими, раджу заміряти та аналізувати результати після кожної ітерації.
Зі свого боку ми мітимо кожне посилання, що додаємо до повідомлень розсилок, — це дозволяє порахувати верх воронки продажів. Завдання маркетолога клієнта — щоразу вимірювати низ воронки, а саме кількість фактичних звернень після розсилки.
Весь бізнес-контент у зручному форматі
Не хочете спамити клієнту? Спробуйте тригерні розсилки
У комунікації з клієнтом лише частина успіху залежить від правильно обраного каналу комунікації. Інша частина — на формулюванні та візуальному оформленні. Не менш важлива своєчасність і доречність, бо тоді користувач не сприймає рекламу як спам. І саме тут ми пропонуємо більше, ніж Google або Meta.
Ми налаштовуємо тригерні розсилки під певні події. Це дозволяє бізнесу скомунікувати свою пропозицію саме тоді, коли потенційний клієнт, наприклад, подзвонив у кол-центр конкурента або зайшов у торговий центр, в якому представлений певний продукт. В першому випадку механізм зрозумілий — тут ми спираємося на наші вітрини з даними. А от у другому сценарії ми залучаємо індор-системи, встановлені у більшості торгових центрів країни та здатні відстежувати вхід наших абонентів у приміщення.
Скорингові моделі — не лише для фінансів
Скоринг — це аналітичне рішення, що дозволяє бізнесу оцінити ймовірність будь-якої події: купить — не купить, приїде на сервіс — не приїде, піде у відтік чи не піде. Адже з точки зору витрат значно вигідніше утримати клієнта, ніж купувати нового з ринку.
Припустімо, у нас є два додатки для бігу. За допомогою скорингової моделі ми можемо оцінити, з якою ймовірністю людина змінить додаток А на додаток В. Щоб це зробити, ми будуємо математичну модель, в яку на вході додаємо характеристики користувачів обох додатків. Потім за моделлю, «навченою» відрізняти клієнтів додатка А від B, ми категоризуємо всіх користувачів, розташовуючи їх по шкалі, до вибору якого з двох рішень вони ближче.
У результаті бізнес зможе зрозуміти, на який профіль користувача йому не слід витрачати час та ресурси. А хто з великою ймовірністю перейде до користування його продуктом, якщо бізнес скомунікує потенційному клієнту цінність альтернативного рішення. Це вигаданий приклад, бо я сам бігаю, але принцип роботи можна накласти на будь-який продукт або послугу.
Бажаєте отримувати дайджест статей?
