Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

коммуникационных технологий, обеспечивающих гибкость и безопасность бизнеса; испытывают в них потребность.

• Сегмент 5

Высокие потребности (19 %)

Молодые, технологически подкованные компании, основная мотивация которых связана с ростом и расширением. Масса потребностей во всех направлениях.

Наше исследование позволило компании получить огромную отдачу. Разделив рынок подобным образом, BT получила возможность разговаривать различно с каждой группой. Например, при общении с группой из второго сегмента (сильнее всего сфокусированной на интересах клиентов) мы могли говорить о вопросах безопасности совсем не так, как с группой из третьего сегмента, интересовавшейся улучшением внутренних операций. Если при общении с первыми мы говорили о том, как технологии BT помогут им обеспечить безопасность их клиентов, то, общаясь с другими, мы уделяли внимание тому, как решения BT обеспечивают безопасность внутренних систем.

Такая сегментация по потребностям позволила нам получить мощный инструмент для подбора соответствующих брендовых коммуникаций.

Согласованность ваших методов

Вы можете совмещать анализ потребностей с любой другой работой по сегментации, которую вы уже ведете, чтобы лучше разобраться в интересах своих клиентов. Именно это мы сделали в Cisco. Как вы помните из первой главы, мы провели анализ сегментов, основанный на том, сколько денег они тратили на покупки в данной категории и какая доля покупок приходилась на Cisco. И хотя сотрудники отдела продаж с готовностью приняли на вооружение нашу модель ценностного спектра, некоторые маркетологи поначалу проявили куда меньший энтузиазм – ведь они уже провели сегментирование в соответствии с собственной методикой. Согласно нему, клиенты делились на четыре группы, основанные на их отношении к технологиям: руководствующиеся советом; руководствующиеся ценой; ценители передовых технологий; идущие за лидером (то есть действующие подобно компаниям из списка Fortune 100). В то время как некоторые маркетологи считали, будто эти два типа сегментации конкурируют между собой, мне стало ясно, что они способны помочь друг другу. Модель ценностного спектра позволяла Cisco понять, с какими клиентами стоит говорить, а сегментация по отношению к происходящему давала компании ясное представление, о чем с ними нужно говорить.

Я попытался показать, каким образом эти два подхода могут сочетаться между собой, с помощью диаграммы, представленной ниже.

В рядах слева направо вы можете увидеть сегменты, созданные в модели Ценностного спектра, а в колонках, идущих сверху вниз, можно заметить сегменты, выстроенные вследствие отношения клиентов к предложениям. Размер пузыря показывает количество компаний, соответствующих каждой ячейке. Чем больше пузырь, тем больше клиентов в сегменте.

Давайте взглянем на первый ряд, в котором представлены ключевые клиенты Cisco – «золотые самородки». Эта группа сильнее остальных ориентирована на самые передовые технологии. Однако среди «самородков» все равно встречаются компании, ориентирующиеся на советы, цену или поведение других игроков. Одновременное использование двух типов сегментации позволяет не только выявить «самородков», но и адаптировать свое сообщение для каждого из них.

В работе с Cisco мы сначала определили шестнадцать сегментов – и это было слишком много для создания различных стратегий и типов коммуникации. Поэтому мы в итоге сгруппировали их в три сегмента (основанные на том, что казалось интуитивно правильным и позволяло нам относиться к ним по- разному).

• Любовь. Самые ценные клиенты с высоким потенциалом, которые считают, что бренд Cisco подходит им идеально, – к ним относятся «золотые самородки» и «джекпоты», занимающие сегмент ценителей передовых технологий и сегмент ориентирующихся на поведение других. Чтобы сохранить их, с ними нужно выстраивать максимально «любовные» отношения.

• Защита. Самые ценные клиенты с высоким потенциалом, для которых бренд Cisco не был идеальным, – к ним относятся «золотые самородки» из сегментов руководствующихся советами и ценой. Нужно сделать все возможное, чтобы защитить свои интересы и удержать этих клиентов, которые открыты для предложений со стороны конкурентов.

• Без определения. Все остальные клиенты, для которых мы решили не создавать дифференцированной маркетинговой коммуникации.

Сконцентрировавшись на этих трех сегментах, мы смогли очень быстро создать сегментированные и индивидуализированные маркетинговые предложения для каждого из них. Кластерный анализ – не только быстрый, но и сравнительно недорогой метод. Например, всего за две недели перед тендером, в котором наше агентство принимало участие, меня попросили провести подобный тип сегментации для IKEA.

Сначала мы сказали, что это невозможно из-за полного отсутствия времени, однако затем собрались с силами и сделали работу. Нам не удалось поговорить с большим количеством клиентов IKEA, однако мы смогли поговорить с достаточно репрезентативной выборкой. Мы обнаружили три четких сегмента в категории мебели для дома и пять сегментов для любителей самостоятельно собирать мебель. При этом на большинство этих сегментов ни один из конкурентов не обращал достойного внимания. Стоимость опроса – всего 3 тысячи долларов, поскольку все нужные вопросы задавались нами в Интернете. (Кстати, тот тендер мы тоже выиграли.)

Анализ потребительской корзины

Помимо сегментации, сделанной на основе исследований отношений, о которой мы только что поговорили, есть и другие методы, помогающие корректировать и адаптировать вашу маркетинговую коммуникацию. Анализ потребительской корзины, то есть буквальная добыча информации об ассортименте продуктов, который находится в тележке покупателей во время их хождения по магазину, зачастую способен рассказать обо всем, что вам нужно знать, поскольку вы сразу понимаете, в чем конкретно проявляется покупательская заинтересованность. Этот метод стал довольно популярным в 1990-е годы в среде розничных магазинов благодаря замечательной истории про «пиво и подгузники».

Однажды в одном американском супермаркете[9] решили провести статистический анализ потребительских корзин, и в процессе исследования выяснилась любопытная закономерность. По вечерам в пятницу в тележках покупателей очень часто пиво соседствовало с подгузниками. Поразмыслив над этим феноменом, сотрудники догадались, в чем дело: приобретая на выходные подгузники по просьбам своих жен, многие мужья не могли удержаться от искушения и покупали себе в конце рабочей недели упаковку пива. Осознав суть происходящего, в супермаркете быстро передвинули стеллажи – и с тех пор пиво всегда стояло рядом с подгузниками. В результате взлетели продажи по обеим категориям продуктов.

Отличная история. Жаль только, что придуманная. Судя по всему, ее рассказывали консультанты, пытающиеся продавать свои услуги магазинам. На самом деле подобные исследования не проводились ни в розничных сетях, ни в отдельных магазинах. Тем не менее, несмотря на весь вымысел, эта история идеально показывает, почему анализ информации может стать мощным инструментом. Позволю себе привести еще один пример (представляющий собой несколько видоизмененное описание реально проведенного нами проекта), благодаря которому вы сможете лучше понять суть происходящего.

Крупная компания, занимавшаяся рекламной деятельностью путем адресной рассылки по почте, размышляя о новых принципах маркетинговой коммуникации, пыталась понять, на какие клиентские группы следует ориентироваться. Сотрудники компании хотели исследовать интенсивность пользования товаром, особенно их интересовало, какие продукты покупаются вместе, а какие – нет и почему. Естественно, полученные выводы они собирались использовать для работы с потребителями и корректировки рекламных рассылок.

В базе данных компании значилось 3360 различных продуктов. Итак, наш первый шаг состоял в том, чтобы рассортировать их по сходным группам. Для пущей простоты мы использовали двухуровневую классификацию. На первом уровне продукты были разделены по двадцати продуктовым семействам; на втором – получилось сто пятьдесят девять семейств, меньших по размеру. Мы проанализировали каждый