Димитри Маекс, Пол Браун

Как поступать с неприкосновенностью личной жизни?

Новый мир прекрасен, но за все нужно платить свою цену. Кто-то из вас весьма обеспокоен, что маркетологи получают доступ к вашим данным и собирают сведения, какие покупки вы делаете и какие сайты предпочитаете.

Я собираюсь подробно говорить о неприкосновенности личной жизни в последней главе, но позвольте мне сказать пару слов прямо сейчас, и думаю, моя позиция вас удивит. Полагаю, у людей есть все причины протестовать против широкомасштабного сбора информации ради коммерческих целей. Действительно, процесс сбора данных, с одной стороны, тщательно завуалирован, а с другой – ведется крайне беспорядочно. И то и другое неправильно.

Но жизнь не стоит на месте. При отсутствии соответствующих нормативов индустрия рекламы и маркетинга начинает заниматься саморегулированием. И это хорошо, ведь потребители довольно четко дают нам понять, что они весьма озабочены нашими действиями. Мы уже приняли на себя обязательство не собирать без согласия потребителя никакой информации, которая может идентифицировать его личность. Мы обязательно сразу ставим клиента в известность, для чего нам нужны сведения о нем, и при этом даем ему возможность выбора: он может отказаться или нет от предоставления тех или иных личных данных.

И еще об одном. Кстати, очень надеюсь, что мое дальнейшее объяснение поможет многим людям разобраться в нашей проблеме. Реклама, о которой вы говорите, будто она вторгается в личную жизнь, в первую очередь делается в ваших интересах – интересах потребителей. Понимаю, мое заявление звучит несколько в духе героев Оруэлла, но примите во внимание следующую вещь: слишком мало людей, не связанных напрямую с маркетинговой деятельностью, понимают, что реклама необходима, поскольку она является источником финансирования для производства любого контента. И особенно важной становится она в наше время, когда люди желают получать как можно больше качественного контента, и заметьте – не приобретать, а получать бесплатно. Потребители без устали демонстрируют, что не собираются платить большие деньги даже за собственное удовольствие смотреть любимые телепередачи или регулярно посещать понравившиеся веб-сайты. Однако без рекламы ни один человек не имел бы свободного доступа к контенту – ведь тогда большинству сайтов пришлось бы ввести собственную систему подписки, а каждому телеканалу – абонентскую плату.

Контент должен оставаться бесплатным и свободным, соответственно, и реклама в качестве инструмента финансовой поддержки никуда не исчезнет. Однако теперь у нас появилась возможность сделать ее и не столь навязчивой, и менее неприятной. Давайте пофантазируем: вам двадцать пять лет, вы заядлый геймер и заодно любитель одного классного сериала. Дабы обеспечить вам еженедельный тридцатиминутный просмотр очередной серии, компания-производитель должна показывать рекламу, причем не менее шести минут. Что было бы для вас более приемлемым – общая реклама или рассказ о новейших играх? Конечно, вы, как и большинство компьютерных игроков, предпочли бы второй вариант, но для этого вам нужно ввести маркетологов в курс дела о своих привычках, вкусах и предпочтениях, чтобы они знали, какую именно рекламу вы считаете уместной.

Если вы сообщите информацию о себе, то это поможет нам избавить вас от надоевшей рекламы. Персонифицированное обращение к клиенту обеспечивает рекламодателям огромную отдачу, соответственно, они готовы платить намного больше за персонализированный тридцатисекундный ролик или баннер, чем за шестиминутную рекламу «для всех». Это означает, что вы будете реже сталкиваться с рекламой, а поставщики контента будут получать за ее показ больше денег. Похоже, идея очень неплохая, а главное – устраивает всех участников сделки.

В этом я вижу еще одну потенциальную выгоду от маленьких привлекательных цифр, о которых, собственно, и пойдет речь.

А теперь, если мы закончили с введением в тему, давайте приступим к делу. Глава 1

Cisco Systems

Для своего медового месяца мы с Кэтрин выбрали фантастическое место – Кремниевую долину. Правда, нельзя сказать, что выбор мы сделали совершенно добровольно.

За пару дней до свадьбы, состоявшейся в 2004 году, мне позвонили и сказали, что меня решили направить в одну компанию в Сан-Хосе. Я очень люблю свою родину, Бельгию, но всегда хотел работать в Америке. Мне было необходимо иметь дело с большими массивами информации, а в Бельгии живет всего 10 миллионов человек, поэтому базы данных там довольно невелики. Шанс поработать на материале крупномасштабных и сложноструктурированных рынков показался мне весьма соблазнительным.

Мы с Кэтрин дали друг другу клятвы в антверпенской ратуше XVI века и тут же отправились в путь. И вот мы со своим скарбом, уложенным в коробки, оказались в самом центре Кремниевой долины, где меня ждала работа в Cisco Systems, технологическом гиганте с ежегодным оборотом в 40 миллиардов долларов.

Новый глава подразделения Cisco по стимулированию спроса обратился к Ogilvy за помощью в создании группы по самым современным методам аналитики, ее даже назвали Advanced Analytics. Этой группе предстояло разобраться со многими вопросами: как строить маркетинг в Cisco; на кого из клиентов обращать внимание; сколько денег вкладывать в развитие отношений с ними. До того времени решения в Cisco (возможно, как и в вашей компании) принимались на основе здравого смысла, интуиции и не всегда правильно обработанных данных.

Для начинающей компании это вполне нормально, но когда вы уже утвердились на рынке и тратите на маркетинг большие деньги – а в данном случае речь шла о десятках миллионов долларов, – то вам нужно нечто другое, чем просто здравый смысл, догадки или универсальные практические методы, как, например, принять решение выделить из общего бюджета 5 % на маркетинговые исследования.

Поэтому компания Ogilvy отправила меня в Кремниевую долину, чтобы понять, смогу ли я помочь Cisco. Никто в компании кроме главы подразделения по стимулированию спроса особо не жаждал создавать группу аналитиков. Специалисты по маркетингу не особенно интересовались тогда результатами аналитических исследований (такая ситуация имела место в 2004 году, к счастью, сегодня многое начало меняться). Большинство сотрудников вообще не думали ни о каком маркетинге, поскольку были математиками. А мне приходилось всех убеждать в обратном. Мое положение осложнялось тем, что единственный человек, на которого я мог рассчитывать и, собственно, по чьему желанию я приехал, к моменту моего приземления в Сан-Хосе уже покинул Cisco и перешел на работу в компанию Oracle.

Итак, в чужой стране в первый день своего присутствия на чужой работе я сидел в отведенном мне маленьком отсеке с серыми стенами (мне всегда казалась странной сама идея этих кабинок, правда, я видел их только в американских фильме вроде «Клерков» и думал, что в подобных загончиках могут работать лишь неудачники). Ни один человек не обращался ко мне за помощью. Никто не понимал, чем должна заниматься «продвинутая аналитика». Люди даже не знали, что означает сей термин.

С учетом всего вышеизложенного я решил прежде всего найти единомышленников, людей, способных понять потенциальную силу данных и аналитики для маркетинга. Одним из них оказался Майк Фоли, отвечавший в Cisco за реализацию баз данных. Он рассказал мне обо всей имеющейся в компании информации о текущих и потенциальных клиентах. Это было прекрасно. Если я собирался заняться аналитической работой, то не мог обойтись без этой информации. Данные – это сырье для всего, что я делаю.

Мы с Майком объединились, и я углубился в изучение информации, знакомясь с тем, что знала Cisco о своих клиентах, и оказалось, знала она на удивление много. По каждому корпоративному клиенту, когда-либо покупавшему у Cisco какой-либо продукт, имелись данные о дате покупки, предмете контракта, израсходованной сумме и частоте покупок. (Возможно, подобные данные есть и у вас. Наверняка кто-то в вашей компании занимается выставлением счетов, так что вы найдете все, что вам нужно, в недрах его компьютера.)

Меня с Майком подобная информация восхитила, но я понимал, что вряд ли она вдохновит кого-то еще в компании. С какой стати? Просто набор цифр? Поэтому мы поставили перед собой задачу показать маркетологам, как уже имеющиеся у них данные помогут им принимать правильные решения. Это следовало сделать максимально просто. Нам был необходим рассказ о цифрах, поскольку сами по себе, оставаясь голыми, они ни в чем никого не способны убедить.

Я начал манипулировать данными, пытаясь найти способ изобразить маркетинговую стратегию Cisco более наглядным образом. В итоге я решил взять на вооружение довольно простую идею, которую ранее уже использовал в Ogilvy, – это матрица «два на два», названная «Модель ценностного спектра» (см. ниже).

Матрица представляет собой простое упражнение по сегментированию, делящее ваших клиентов на четыре категории в зависимости от уровня их ценности для вас, то есть, по сути, она помогает понять, на кого стоит тратить время, а от кого можно безболезненно отказаться. Детально я буду рассказывать о матрице в третьей главе, а пока посмотрите, как она выглядит в варианте Cisco.

Быстрый взгляд на предстоящий путь

Я структурировал книгу примерно таким же образом, каким строится работа в большинстве компаний, когда у управляющих и высшего руководства появляется задача понять, как лучше всего использовать имеющиеся данные.

Например, вам необходимо начать с вопроса «Что мы хотим сделать?». (В конце концов, если вы не знаете, куда хотите пойти, то вас устроит любая дорога.)

Перед тем как вы начнете по-новому смотреть на свои данные, вам необходимо знать, где вы находитесь, куда вы хотите пойти и чего хотите добиться. Хотите ли вы больше продавать? Добиться более высокой лояльности со стороны клиентов? Чего в точности вы хотите добиться? Какие вы видите для этого возможности?

Как только вы найдете ответы на все вопросы, то легко поймете, в чем ценность вашей информации.

Чтобы показать, каким образом это может происходить на практике, позвольте познакомить вас с выдуманной Сью Смит, старшим вице-президентом по маркетингу выдуманной компании Planetary Co. Сью обратилась ко мне за помощью, при этом она четко представляла свои задачи: «Операционный директор, мой босс, поставил передо мной ясную цель. Я должна обеспечить рост оборотов компании на четыре процента выше роста ВВП без какого-либо увеличения маркетингового бюджета». Что сказать, цель вполне типичная.

Вот как мы могли бы выстроить дальнейшее обсуждение со Сью.

Глава 2

Ценностный спектр

Ценностный спектр представляет собой метод сегментации, распределяющий клиентов по категориям на основании их общей рыночной ценности. Он позволяет вам понять, сколько денег они планируют потратить в категории, к которой принадлежит ваш продукт, а также степень их лояльности к вашему продукту, то есть какая доля от их расходов будет приходиться на вашу компанию. Эта концепция получила название «доля затрат», или «доля кошелька покупателя». На самом деле совершенно не важно, как именно вы ее назовете. Суть ее заключается в том, что, когда речь заходит о покупках в определенной категории, потребитель решает, какую сумму отдаст именно вам. Если клиент тратит 200 тысяч долларов на компьютеры и покупает их у вас на 45 тысяч, то вам принадлежит 22,5 % доли его кошелька.

Как вы увидите из матрицы, формирующей модель ценностного спектра, клиенты могут попасть в один из четырех секторов.

British Telecom – доля кошелька

Дела начали приобретать серьезный оборот! У телекоммуникационных компаний имеется невероятный объем информации о подписчиках на их услуги. Каждый ваш звонок приводит к появлению новых данных и позволяет этим компаниям лучше понять, насколько ценным клиентом вы являетесь и в чем заключается ваш потенциал в условиях высококонкурентного рынка. Любая информация о доле кошелька, которую может получить компания, имеет огромную важность. Особенно это касается рынка стационарных телефонных линий, который практически не растет. BT Business (BTB) – специальному подразделению компании British Telecom, работающему исключительно в секторе B2B, – удавалось довольно успешно удерживать существующих клиентов с помощью программ лояльности и скидок. Было понятно, что BTB не составит труда удержать любого абонента, которого удастся найти. И мы решили помочь им в поиске интересующих их потребителей.

Мы начали с изучения тенденций поведения организаций-клиентов, использовавших BTB только для звонков по телефону, и обнаружили, что их поведение как потребителей зависит от нескольких факторов.

1. Общее количество имеющихся у них линий. Ничего удивительного – чем больше линий, тем больше звонков будет делать организация.

2. Производственный сектор, в котором они работают. Например, судоходные компании делают больше звонков, чем другие.

3. Географический разброс бизнес-единиц организаций. Можно предположить, что сотрудники компании, имеющей подразделения в разных городах (или странах), будут проводить больше времени на телефоне, беседуя с клиентами и коллегами из других офисов.

British Telecom – сегментация

Успех проведенного анализа информации о доле кошелька позволил нам перейти к следующему этапу: создать презентацию о принципах строительства стратегии сегментации для всей компании BT.

Разумеется, рекламное агентство масштаба Ogilvy постоянно приглашают для выполнения творческих работ, но в данном случае все выглядело иначе. Мы собирались участвовать в конкурсе на аналитический проект. Наши руководители самого высокого ранга, понимая, что победа в таком конкурсе откроет нам двери к более широкому сотрудничеству с BT, были вынуждены выставить на передний план «ботаника» типа меня, а не команду творческих сотрудников, обычно делавших презентации для клиентов.

Перед тендером нервничали все, и я в том числе. Прежде всего мне нужно было написать все материалы самостоятельно. Кроме того, я никогда прежде не участвовал в подобном мероприятии. Английский – не мой родной язык. И хотя управляющий, отвечавший за отношения с BT, слышал, что я отлично управляюсь с цифрами, он не был уверен, сможет ли парень с забавным фламандским акцентом написать презентацию, а затем изложить ее на нормальном английском языке.

Однако у меня уже созрела отличная идея, каким образом мы сможем помочь BT. Я обратил внимание на две проблемы, которые можно было бы решить с помощью новых принципов сегментации.

Во-первых, BT необходимо понять, как вести себя с малыми и средними компаниями. В те времена, когда у BT была полная монополия, у нее не имелось никаких причин сегментировать свою клиентскую базу. Когда дело касалось поставщиков телефонных услуг, у людей не оставалось выбора, поэтому BT не имело смысла выделять кого-то. Теперь, выйдя на рынок небольших и средних компаний, она нуждалась в прозрачной стратегии сегментации.

За своими крупнейшими клиентами BT всегда закрепляла персонального управляющего, отлично знавшего, что нужно его клиенту. Так продолжалось и теперь, но компания нуждалась в развитии эффективной стратегии для работы и с другими категориями клиентов.

Во-вторых, BT необходимо понять, какие категории клиентов должны стать их целевыми группами в условиях сегодняшнего рынка, то есть с точки зрения предложения «новой волны» услуг: широкополосного доступа в Интернет, мобильной связи и информационно-коммуникационных технологий (в частности, услуги беспроводного доступа и обеспечение безопасности). В течение последних лет BT обращала внимание только на объемы телефонных звонков. Однако по мере развития рынка компания диверсифицировала свой портфель продуктов, и ей потребовалась новая сегментационная структура, позволявшая принять во внимание весь новый ассортимент услуг.

Если у вас нет данных, то вы наверняка сможете их создать

История BT – это отличный пример обработки всех имеющихся у вас данных о клиентах. Разумеется, у BT их было много. Но что произойдет, если у вас нет нужной информации? Представим, что вы работаете в автомобильной промышленности. Люди покупают автомобиль каждые несколько лет. Автопроизводитель может считать себя счастливчиком, если в промежутке между покупками машин клиент будет приезжать к местному дилеру за сервисом. Однако по мере того, как машины становятся более качественными, сроки технического обслуживания сдвигаются все дальше, делая общение с дилером крайне редким.

В подобных ситуациях вы можете положиться на внешних поставщиков как на отправную точку для сбора необходимой вам конкретной информации. Возьмем, например, производителей очень дорогих автомобилей. Каким образом они могли бы воспользоваться данными для увеличения количества перспективных потенциальных клиентов?

Покупатели роскошных автомобилей – люди особенные. Их привлекает богатое наследие бренда и его уникальный стиль (не говоря уже о высококачественной работе). Однако, принимая во внимание жесткую конкуренцию на рынке роскошных автомобилей, привлечение нужных новых клиентов представляет для бренда постоянную проблему.

Для ее решения в контексте маркетинга (за который отвечали мы) имелся целый ряд возможностей. Первая – компания могла купить списки клиентов других игроков на рынке предметов роскоши, предположив, что тех может заинтересовать бренд роскошного автомобиля. Однако эти списки обычно незначительны по размеру, а для выполнения плана по продажам требовалось больше имен. Все прочие списки, к которым у компании имелся доступ, имели слишком общий характер и не позволяли обеспечить должный уровень ответной реакции и долю конверсии (мы обсудим различные типы источников данных в четвертой главе). Разумеется, компания могла создать собственные списки. Но стоит ли заново изобретать колесо? Если у нас была бы возможность определить критерии участников, которые могли с достаточной вероятностью купить такие машины, то на следующем этапе мы применили бы их к общим спискам и получили бы в итоге только нужные имена.

Поэтому (в процессе работы для одного клиента) мы изучили характеристики имевшихся клиентов и обнаружили, что они чаще всего жили в богатых пригородах. В основном эти люди жили одни, без семьи, и их возраст приближался к шестидесяти годам. После этого (как и в случае с Cisco, описанном в первой главе) мы выстроили статистическую модель, позволявшую выявить в списках людей, которые теоретически могли бы стать ключевыми клиентами.

Этот подход имел двойное преимущество. Прежде всего он позволил автопроизводителю получить значительно больше имен для проведения рекламной рассылки, а кроме того (что более важно), позволял бренду обеспечить более высокую долю продаж в сравнении с прежним ограниченным и дорогостоящим подходом.

Этот случай наглядно демонстрирует, каким образом вы можете более эффективно приобретать новых клиентов с помощью анализа профиля существующих. Пожизненная ценность клиента – идеальный прогноз

Еще один показатель с огромным потенциалом – пожизненная ценность. Если вы можете рассчитать, чему будет равна ценность имеющихся (или потенциальных) клиентов для вашей организации в течение всего срока их «жизни», то вам не составит труда понять, какую сумму вы вправе инвестировать в приобретение клиентов и развитие отношений с ними.

И хотя концепция пожизненной ценности довольно прямолинейна – суть ее связана с расчетом того, сколько денег потратит на вас потенциальный потребитель, если вы превратите его в клиента уже сегодня и сможете удержать навсегда, – сам расчет представляется сравнительно непростым делом. Если выражаться языком финансистов, то пожизненная ценность представляет собой дисконтированный денежный поток будущих доходов от клиента. А если перейти на обычный язык, то вы вычисляете сумму, которую некий человек будет готов потратить на вас за весь период ваших отношений, а потом корректируете ее с учетом инфляции.

Таким образом, речь идет о функции трех параметров.

1. Текущая ценность. Сколько денег тратит на вас потребитель сейчас?

2. Рост или снижение ценности в будущем. Насколько больше или меньше денег он станет на вас тратить?

3. Продолжительность связи. Как долго клиент останется с вами?

Полная детальная модель

В предыдущем сюжете, рассматривая пример авиакомпании, мы опирались лишь на один из трех компонентов, составляющих пожизненную ценность, – изменение дохода в будущем (увеличение или снижение). Порой, когда вытаскиваешь какие-то ключевые данные из имеющейся клиентской базы, требуется создание модели, включающей в себя еще две переменные – ценность индивидуального клиента и продолжительность связи с компанией. Я расскажу, как это делается, на примере нашей работы с крупной розничной сетью. Предположим, эта сеть (назовем ее Retailco) наняла нас для оценки качества своей клиентской базы. Мы начали с классификации каждого домохозяйства по показателю пожизненной ценности, чтобы дать Retailco возможность индивидуального обращения к каждому из них. (Клиенты с самым высоким показателем потенциальной пожизненной ценности по вполне понятным причинам должны были получать от компании больше внимания.)

В то время, когда мы начали работать с Retailco, у нее было около полутора тысяч магазинов. И покупатели, как вы можете понять, снабжали компанию невероятно большими объемами данных. В базе данных содержалась информация почти о двадцати миллионах домохозяйств. Компания знала, что именно приобретало каждое из них, как часто и где. Размер базы данных мог показаться пугающим, но тем, кто любит копаться в цифрах, было где развернуться!

Прежде Retailco уже нанимала на работу опытных маркетологов и поручала им выжимать максимум из своей клиентской базы. Специалистам удалось внедрить некоторые из самых крупных и сложных программ лояльности в розничной отрасли. Теперь Retailco хотела разобраться с показателями пожизненной ценности клиентов, чтобы полностью сосредоточить внимание на лучших для торговой сети покупателях (как настоящих, так и потенциальных) и со временем еще сильнее увеличить их ценность. Модель позволяла нам понять простую, но важную вещь: с ее помощью мы могли знать, сколько денег потратит каждое отдельно взятое домохозяйство на отношения с Retailco в течение следующих трех лет – именно таков срок «всей жизни» в динамичном мире розничной торговли!

Цель была простой, но для ее реализации потребовался сложный и запутанный математический аппарат. Для начала мы выяснили, что означает пожизненная ценность для Retailco на концептуальном уровне, а результат представили в виде диаграммы (см. ниже). Хочу предупредить, что чуть далее приводится самая сложная статистическая модель в этой книге. Если вам удастся понять смысл следующих двух абзацев, то вы не только можете считать себя большим молодцом, но и вправе гордиться, что понимаете суть принципа цепей Маркова.

Задание на утро следующего понедельника

1. Определите, кто является для вашей компании ценным клиентом. Используйте следующие вопросы:

• сколько денег он тратит на нас в настоящее время?

• считаете ли вы, что он потратит много денег в будущем?

• как долго он был вашим клиентом?

• способен ли он убедить других клиентов покупать ваш бренд?

• дорого ли обходится его обслуживание, то есть является ли общение с ним прибыльным для вас?

• есть ли в нем что-то еще, важное для компании?

2. Переведите свое представление о ценности в нечто реальное – что вы в состоянии измерять и отслеживать (с использованием инструментов, о которых я рассказал в этой главе). Это может быть доля кошелька, пожизненная ценность или что-то другое, более уместное для вашей компании.

3. Отсортируйте своих клиентов по степени ценности для вашей компании (например, высокая, средняя и низкая). Глава 3

British Telecom – от неопределенности к точности

Чтобы по-настоящему понять клиентов BT, нам было необходимо рассмотреть со всех сторон их интеллектуальные возможности. У нас имелась точная, основанная на фактических данных информация, позволявшая провести их сегментацию (мы говорили об этом в прошлой главе). Теперь нам нужно было провести сегментацию, основанную на их потребностях. Для этого мы вместе с маркетологами-разработчиками принялись за работу, пригласив к участию британскую компанию Henley Centre (нынешнее название – Futures Company), специализирующуюся на аналитических исследованиях и изучении тенденций. Мы хотели найти достаточно глубокую идею, которая при этом могла бы быть привязана к имевшимся у нас данным. Это позволило бы нам не только создать сообщение, привлекательное для малых и средних компаний, но и выявить, какие из них будут заинтересованы в том или ином типе сообщения.

Наш подход состоял из трех этапов.

– Мы выделили все небольшие компании и создали исчерпывающий список их потребностей, которые BT потенциально могла бы удовлетворить.

– Мы выявили, какие из этих потребностей представляются малым и средним клиентам наиболее важными.

– Нам нужно было разобраться, существуют ли различные типы небольших компаний, для которых эти потребности могут различаться. Например, имеет ли сервисная компания с годовыми доходами в 5 миллионов долларов такие же потребности с точки зрения коммуникации, как компания с таким же оборотом, но занимающаяся производством?

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.

Данные, основанные на том, что пишут люди

В наши дни люди много пишут. Они участвуют в работе форумов, меняют свой статус в социальных сетях, комментируют записи в чужих блогах и даже ведут собственные. Если хорошенько подумать, то мы поймем, что любой текст представляет собой набор данных (причем совершенно бесплатных). Было бы глупо этим не воспользоваться. Все, что вам нужно, – это простой инструмент, способный считывать содержание интересных для вас сайтов и копировать нужную вам информацию в базу данных. Сам по себе процесс сбора информации довольно прост, чего нельзя сказать о ее анализе. Чуть раньше я уже делился с вами парой примеров, как мы можем научить компьютеры воспринимать данные определенным образом. Все сравнительно просто, если речь идет о цифрах. Но когда вы просите компьютер изучить текст, то задача усложняется. При этом я не собираюсь говорить, что это невозможно.

На рынке имеется целый ряд программных продуктов, способных анализировать крупные объемы текста и снабжать нас информацией о том, какие вопросы обсуждают люди, скольким людям они интересны и даже что они чувствуют в отношении обсуждаемого. Вот пример, которым поделилась со мной компания Visible Technologies пару лет назад:

Я ненавижу, что Джордж У. Буш постоянно подвергается критике. Да, он делает ужасные грамматические ошибки – тоже мне, страшное обвинение! Зато он четко поддерживает правильную иммиграционную политику. При этом он творит какие-то странные дела в связи с приватизацией системы социального обеспечения. Не знаю, будут ли теперь голосовать за него ребята, воюющие в Ираке, но они делают то, что должны делать.

Ранние (читай, примитивные) программы для анализа текста считывали количество распознанных слов с положительной или отрицательной окраской, а затем делали заключение о негативной в целом окраске того или иной сообщения.

Почему так важны эмоции

Эмоции непосредственно влияют не только на наш выбор, но и на само принятие решения что-то приобрести, а значит – и на активное развитие новых отраслей промышленности. Консалтинговая компания Innerscope специализируется в этой новой области, исследуя эмоциональный отклик потребителей; она стала одной из первых, кто понял, что все наши прежние представления о рекламе уже слишком устарели, если они вообще когда-либо были верными.

Мы всегда предполагали, что благодаря рекламным объявлениям люди получают определенные стимулы, влияющие на их дальнейшее покупательское поведение: сначала они обдумывают ситуацию, а затем начинают принимать решение о покупке. Innerscope обнаружила, что этот процесс не всегда происходит подобным образом. Люди получают стимулы, которые могут проходить или не проходить через эмоциональный фильтр, расположенный глубоко в мозге. После этого рациональная часть мозга начинает размышлять насчет ответной реакции, и тогда возникает сложное взаимодействие между рациональным и эмоциональным началами человека, в результате чего он уже определяет свои дальнейшие действия.

Делаем важнейший вывод: «чувство» обычно предшествует «мыслям» и «действиям». Вследствие этого Innerscope создала набор диагностических инструментов, позволяющих измерять силу эмоционального воздействия рекламных стимулов. Компания вычленила четыре параметра, определяющих физические изменения, которые соответствуют эмоциональной вовлеченности человека:

• проводимость кожи – изменение уровня потоотделения в ладонях;

• дыхание – изменение темпа дыхания;

• ответная реакция сердца – изменение частоты пульса (будет ли сердце биться быстрее или медленнее);

• движение – изменение в физическом положении тела (иными словами, приводит ли стимул к тому, что человек начинает каким-то образом двигаться).

Глава 4

Получать еще больше данных

Уверен, вы заметили некие общие черты во всем, о чем мы говорили до настоящего момента. Все это связано с получением данных из источников, которые вы контролируете, – вашего веб-сайта, кассового аппарата, телефонной сети. Все это позволяет вам создать «образ клиента» и помочь выстроить с ним правильное общение. Но в ваших силах собрать еще больше данных.

Поиск в других местах

До этого момента я рассказывал только об интернет-рекламе. Но есть и другие цифровые сети, в которых вы можете найти интересных для себя людей. Одним из примеров нового направления работ являются социальные сети. Все затронутые мной до сих пор примеры были основаны на том, что мы знаем, какие сайты посещают люди и с кем они взаимодействуют. А теперь представьте, сколько могут знать о своих пользователях Facebook, Foursquare, Twitter и MySpace. Они знают не только о ваших интересах, но и об интересах ваших друзей. Эти данные рассказывают о том, что вам нравится или кто еще может быть заинтересован в интересных для вас продуктах. Пока что данная зона работы находится на этапе «младенчества», но совсем неудивительно, что капитализация компании Facebook уже сейчас составляет свыше 50 миллиардов. И связано это с тем, что Facebook и другие социальные сети могут приносить рекламодателям аудиторию, готовую их слушать. Социальные сети говорят рекламодателям: «Мы можем найти для вас людей с нужными параметрами – возраст, место проживания, доход, интересы. Скажите, кого вы ищете, и дайте свое объявление, и мы доставим его вам за определенное вознаграждение».

Парни из Facebook знают, что эффективность рекламы, о которой рассказывают вам друзья, значительно выше, чем у рекламного сообщения, появляющегося перед вашими глазами ниоткуда. Брэд Смоллвуд, глава аналитической службы Facebook, даже сказал мне, что рекомендация со стороны друга повышает намерение купить тот или иной продукт в четыре раза! И это не должно нас удивлять.

Что все это значит с точки зрения таргетирования? Крайне много. На момент моего разговора с Брэдом у страницы любителей одежды марки North Face было 482 тысячи подписчиков, а у них, в свою очередь, было в совокупности почти 52 миллиона друзей. Иными словами, Northface может нацелиться на эти 52 миллиона людей с рекламным объявлением на Facebook, под которым «подписываются» их друзья, – и эффективность такой рекламы будет в четыре раза выше, чем при размещении в любом другом месте.

Степень влияния людей друг на друга часто привлекает многих ученых и послужила основной для целого ряда интересных исследований. Социальные сети обеспечивают ученых идеальной лабораторией для исследования процессов распространения информации по Сети. Этой теме посвящена работа Дэвида Хаффейкера.

Дэвид – эксперт в области аналитики социальных медиа, нового и крайне интересного поля исследований. Он проанализировал поведение участников социальной сети Google Groups (социальная медиаплатформа компании Google), для того чтобы лучше понять, как ведут себя лица, оказывающие влияние на других (которых он называет лидерами). Он выделяет лидеров, основываясь на трех критериях.

1. Приводит ли создаваемый ими контент к возникновению комментариев?

2. Приводят ли эти комментарии к возникновению беседы?

3. Берут ли фолловеры (люди, подписавшиеся на чей-либо микроблог) в ходе беседы на вооружение слова, используемые влиятельным для них лицом.

Задание на утро следующего понедельника

1. Могут ли они вас найти сами? Разумеется, вы хотите иметь возможность найти нужных вам клиентов, но иногда случается так, что они сами начинают вас искать. Первое, что вы должны сделать с утра, это заняться оптимизацией – каждый раз, когда кто-то ищет в Сети имеющийся у вас продукт, название вашей компании должно быть в первых строчках результатов поиска (для начала я рекомендую ознакомиться с двумя книгами на тему оптимизации поисковых систем, которые я упомянул выше в этой главе).

2. С чего вам начать их поиски? Разумеется, вы не можете полагаться только на людей, которые сами пытаются вас найти. Поэтому вам нужно самому заняться поиском и установлением контакта с потенциальными клиентами. Отправная точка будет зависеть от того, сколько денег вы можете потратить и на что (следующая глава поможет вам найти ответы на эти вопросы). Если вы тратите средства на массовое медиапокрытие, то убедитесь в том, что ваши знания о целевой аудитории отражены в вашем медиаплане. Устройте встречу со своими медиапартнерами и заставьте их объяснить, почему они выбрали те или иные средства медиа. Попросите их показать вам свои расчеты – теперь вы знаете, что означают их цифры.

3. Для множества мелких компаний масштабные медиакампании не подходят. Но это не проблема. Огромную помощь может оказать индивидуальное таргетирование. Попытайтесь для начала порыться в своих собственных базах данных. Затем изучите внешние базы данных, которые мы обсудили выше. Не забудьте обратить внимание на цифровые и социальные сети. Расходы по работе с ними по плечу каждой компании. Глава 5

Кривая расходов и отдачи

Приведенная ниже кривая показывает, что вы можете получить за свои деньги, когда речь касается маркетинга. Я часто называю ее кривой расходов и отдачи. Расходы означают инвестиции в маркетинг, а отдача означает то, что вы пытаетесь получить за счет этих инвестиций: рост объемов продаж или прибыли; достижение целей, связанных с брендом (реклама для создания осведомленности или реклама для создания должного внимания). На рисунке ниже приведена типичная кривая ответной реакции на рекламу, формирующую осведомленность о бренде.

Искусство гибридного метода

В свое время в тайны гибридного метода меня посвятил мой коллега Дэвид Коппок, получивший степень доктора экономики в Йельском университете. Он занимался созданием сложных эконометрических моделей еще в то время, когда я собирал Lego в детском саду.

Согласно подходу Дэвида, эконометрика используется там, где имеются доступные данные, а когда нет данных, пустоты заполняются нашими предположениями. Как только у вас появится набор данных и расчетов, гибридный подход Дэвида потребует от вас ответа на четыре вопроса.

• Минимум. Если взять кривую осведомленности, о которой мы говорили выше, то каково будет значение параметра осведомленности, если мы вообще не будем тратить на него денег (крайняя левая часть кривой)?

• Максимум. Какого значения параметра осведомленности мы могли бы достичь в случае неограниченного бюджета (крайняя правая часть кривой)?

• Настоящий момент. Чему равны уровни осведомленности и затрат на данный момент?

• Приращение. Как, с нашей точки зрения, изменится параметр осведомленности, если мы будем увеличивать или уменьшать свои инвестиции на X %?

Распределение бюджета

Понимание того, сколько нужно тратить в «худые и тучные» годы, – всего лишь первый шаг. Как только вы узнаете ответ на этот вопрос, вам придется подумать о том, как распределить средства наилучшим образом. Поэтому давайте обсудим, как нужно выравнивать бюджет для различных маркетинговых целей, распределять его между рынками и средствами информации. Мне доводилось видеть компании, которым удавалось увеличить капиталовложения в маркетинговую политику до 30 % за счет принятия правильных решений в соответствии с подходом, о котором мы поговорим чуть ниже.

Распределение по странам

Как мы уже видели, вполне возможно принимать грамотные решения в области инвестиций в маркетинговые мероприятия с очень ограниченными данными или даже при их отсутствии. Все, что вам нужно, – это время и возможность поработать над созданием кривых расходов и отдачи. Однако порой у вас нет даже такой возможности. Меня часто просят помочь в решении инвестиционных задач за несколько дней, а то и часов (и при минимальном сотрудничестве со стороны клиента). Но даже в таких обстоятельствах вы можете использовать простой математический аппарат для принятия грамотных решений.

Я работаю с большим количеством крупных международных компаний, которым в какой-то момент в процессе планирования годового бюджета необходимо решить, сколько денег они должны потратить на маркетинговую политику в каждой стране (если у вашей компании нет общемировой деятельности, то замените слово страна на слово отдел или подразделение). Вы можете представить, к каким политическим и организационным дебатам с руководителями подразделений в разных странах обычно приводит то или иное решение. И в этой связи особую важность приобретает наличие у компании прозрачного механизма распределения бюджетов по странам.

Вы можете довольно быстро использовать в практической деятельности следующий простой подход. Его уже применяют и извлекают из него немалую пользу несколько международных компаний из списка Fortune 100.

– Шаг 1. Спроектируйте общий рост дохода в следующем году (или в следующие пять лет, если вы используете долговременное планирование).

– Шаг 2. Распределите маркетинговый бюджет на основании доли каждой страны в будущем росте дохода.

– Шаг 3. Поместите каждую страну в матрицу два на два, основываясь на их текущей доле в доходе – то есть доле каждой страны в глобальных продажах – и предположениях о будущем росте их доходов.

Как выбирать партнера

Вы можете использовать исторические данные, или опросы, или какую-то другую комбинацию этих методов. В любом случае для оптимизации ваших маркетинговых инвестиций вам понадобится сделать несколько шагов.

1. Собрать данные о расходах на маркетинг и результатах работы из широкого набора источников.

2. Собрать данные в единую систему. Поместите все эти данные в один источник и обеспечьте легкий доступ к нему для людей, которые будут делать анализ.

3. Статистическое моделирование. Создайте статистическую модель, привязывающую расходы на маркетинг к результатам работы компании.

4. Оптимизация. Используйте статистические модели для определения оптимального размера маркетинговых расходов и направлений расходования бюджета.

5. Сценарное планирование. Для определения всех возможных вариантов создайте несколько инвестиционных сценариев, демонстрирующих влияние различных инвестиционных стратегий на работу компании.

6. Приборные панели и системы управления. Вы можете дать возможность доступа к данным и сценариям пользователям, не имеющим достаточного технического опыта. Для этого используется система поддержки решений, позволяющая им понять суть ваших выводов. (В шестой главе мы будем говорить о сравнительно простом методе для этого – создании приложений.)

7. Стратегическое консультирование и планирование. Вам необходимо помочь лицам, принимающим решения, выбрать лучший из имеющихся вариантов и показать, как они могут использовать эти инструменты для принятия решения.

Задание на утро следующего понедельника

1. Заставьте эти инструменты работать. К сожалению, для большинства компаний выводы этой главы могут показаться неприемлемыми. Однако реальность состоит в том, что мало кто из маркетологов использует методы эконометрического моделирования для оценки влияния маркетинга на бизнес. Не надо на них равняться. Откажитесь от принятия многомиллионных решений об инвестировании на основании интуитивного подхода. Он приведет вас к катастрофе вне зависимости от общего состояния экономики!

2. Попробуйте воспользоваться интуитивным методом из списка Гарри Генри. Конечно, это крайне грубый инструмент, однако он позволяет вам достаточно быстро произвести расчеты и понять, где вы находитесь. Затем вы можете использовать свои выводы в качестве начальной точки при расчете различных уровней расходов.

3. Затем используйте приведенные выше рекомендации для начала диалога со специализированными компаниями, способными помочь вам оптимизировать маркетинговый бюджет.

4. Наконец, внимательно посмотрите на свои три главные маркетинговые цели и определите, какие из рассмотренных нами инструментов помогут вам превратить их в реальность. Глава 6

Как измерять то, что имеет значение

Приступив к решению этой проблемы, я выяснил, что есть еще один человек, который немногим ранее с нею столкнулся. Его звали Адриан Джарвис, и он работал в нашем лондонском офисе. Я позвонил ему, но с трудом мог разобрать его речь. Он оказался уроженцем небольшого городка Халл, а мне ранее никогда не доводилось сталкиваться с жителями Северной Англии. Но как только мы начали работать вместе, я быстро привык к его акценту. Адриан и я сосредоточились на нашей общей задаче: помочь клиенту понять стоящий за собранными интернет-данными смысл.

Вскоре мы обнаружили упущение. При процедуре оценки показателей мы полностью пренебрегли этапом планирования. Нами не был учтен один существенный момент – с чего именно необходимо начинать свою работу, то есть какими из имевшихся данных нам надо оперировать в первую очередь, чтобы объяснить клиенту, насколько успешна его работа в Интернете.

Начать следовало с простого вопроса клиенту: «Что такое успех?» – на него нам требовался такой же простой ответ. Мы с Адрианом довольно быстро обнаружили, что вся последующая работа шла намного легче, как только клиент формулировал свою цель: чего именно он хотел бы достичь.

Чтобы наши беседы с клиентами протекали более плодотворно, мы взяли на вооружение некоторые популярные концепции, которые уже несколько десятилетий успешно применяют консультанты по управленческим вопросам. Пользуясь этими механизмами, они объясняют своим клиентам правильность той или иной стратегии, с помощью которых те добьются успеха в бизнесе. Одна из таких концепций принадлежит Роберту Каплану и Дэвиду Нортону и изложена ими в книге «Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию»^[12] (The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action). Благодаря предложенной системе управляющие могли выявлять причинно-следственные зависимости различных критически важных факторов стратегического успеха. Авторы предлагали руководителям решать стратегические задачи на всех уровнях управления и во взаимосвязи со всеми функциональными областями их бизнеса.

Перечислим опорные моменты.

• Финансы. Как мы выглядим в глазах акционеров?

• Клиенты. Как мы выглядим в глазах своих клиентов?

• Процессы. Чем мы выделяемся на рынке?

• Обучение персонала и инновации. Как мы поддерживаем свою способность к изменениям и развитию?

Что следует измерять?

Самое главное в плане исследования – понять, что точно вы собираетесь измерять. Для этого нам потребуется ввести три вида показателей.

– Входные показатели. Что мы вкладываем в рост спроса? Рассмотрим этот вопрос на нашем старом примере компании Huggies. Предположим, я хочу повысить спрос за счет новых клиентов, для чего размещаю рекламу в бумажных журналах для родителей новорожденных и покупаю ключевые слова, связанные с младенцами, для поисковых запросов Google. Мои параметры на входе – это суммы, потраченные на печатную и онлайновую рекламу.

– Выходные показатели. Что возникает в результате этих инвестиций? На выходе я получаю рекламу в бумажном журнале и контекстную рекламу, появляющуюся в процессе поиска, а значит, рост осведомленности среди молодых родителей и определенное количество просмотров интернет-рекламы.

– Итоговые показатели. Нам надо сравнить затраченные средства с полученными результатами, то есть к какому количеству новых клиентов привели наши маркетинговые усилия.

Источники информации

Как только вы решите, что именно собираетесь измерять, то надо сразу приниматься за поиски информации. Представлю беглый обзор некоторых наиболее распространенных источников данных, которыми вы можете воспользоваться в своем аналитическом исследовании.

– Корпоративные финансовые системы – основной источник конечных выходных показателей, таких как объемы продаж и величина прибыли. Кроме того, в финансовых системах можно найти следующую информацию: показатели по странам, бизнес-единицам и потребительским сегментам; данные по эталонным показателям и прогнозам ключевых показателей бизнеса. Все это дает нам возможность получить общий контекст для интерпретации полученных результатов: удалось ли вам достичь своей цели; смогли ли вы справиться со своей задачей лучше, чем прогнозировали. Показатели без контекста не имеют смысла.

– План сбыта и использования средств рекламы – если финансовые системы обеспечивают нам контекст в виде основных бизнес-показателей, на которые вы пытаетесь влиять, то планы в области медиа и маркетинга смогут помочь в этом куда лучше, чем промежуточные маркетинговые и медиапоказатели, о которых мы говорили ранее.

– Базы данных по отдельным сделкам – о них мы уже говорили во второй главе, где описывали принципы поиска клиентов, с которыми хотим наладить общение. Эти источники часто интегрированы в корпоративные финансовые системы, обеспечивающие нас информацией об общей результативности организации. Но когда вы исследуете результативность работы в определенном клиентском сегменте, то вам нужны детальные динамические характеристики – такую информацию вы найдете в базе данных по отдельным сделкам.

– Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) – источники огромных массивов данных о прямом взаимодействии с потребителями, поскольку благодаря этим системам отслеживается практически любая информация о целевых группах. Если в вашей компании есть свой отдел продаж, то информация о взаимодействии продавцов с клиентами или заинтересованными лицами может послужить отличным дополнением к CRM-системам.

– Изучение конъюнктуры рынка – крайне важный источник данных для измерения результатов вашей работы, особенно когда речь заходит о промежуточных показателях, таких как осведомленность, предпочтение и знание о бренде. Именно они чаще всего не принимаются во внимание в финансовых системах компаний или в базах данных по отдельным сделкам. В третьей главе мы уже обсуждали вопрос об исследовании рынка, когда говорили о получении ценной информации, помогающей нам правильно формулировать рекламные сообщения для целевой аудитории. Например, вряд ли покупатель сообщает кассиру в магазине, что покупает мыло Dove, потому что ему понравилась рекламная кампания фирмы или потому что запах именно этого мыла как нельзя лучше соответствует его настроению. Анализ конъюнктуры рынка методом выборки является единственным способом узнать мнение потребителей: как люди относятся к тем или иным брендам и какие чувства испытывают при покупке этих брендов. Как ни удивительно, но затраты денег и времени на такие исследования могут оказаться ниже, чем обычно представляется. Существуют специализированные фирмы, как Dynamic Logic, которые организуют быстрые и доступные по цене онлайновые исследования рынка, тем самым помогая вам грамотно и взвешенно определять группы респондентов. В ходе исследования вы получаете ценную информацию, позволяющую намного точнее сформулировать анкеты для опросов аудитории.

Визуализация данных

В нынешние дни нам доступно так много данных, что визуализация превратилась в отдельную специализированную дисциплину, лежащую на пересечении искусства и науки. Визуализация данных представляет информацию легким и доступным для понимания образом. Ее крестным отцом принято считать Эдварда Тафти.

Тафти опубликовал в 1983 году книгу The Visual Display of Quantitative Information («Визуальное изображение количественной информации») – самую важную работу, когда-либо написанную на эту тему. Труд Тафти содержит массу примеров самых лучших и самых ужасных изображений данных. Его книга прекрасна сама по себе. Тафти хотел сделать все в полном соответствии со своими принципами, поэтому решил публиковать ее самостоятельно и даже ради этого перезаложил свой дом. Хочу предупредить вас, что после чтения книги вы имеете все шансы приобрести аллергию на графики, нарушающие правила Тафти.

Но я остановлюсь лишь на трех его правилах. А вас призываю обязательно прочитать его книгу целиком, как только вы покончите с моей.

Как все совместить – пример компании UPS

Вы уже знаете о многом: как создавать план процедуры измерений; какие источники данных задействовать; какие механизмы использовать для отслеживания результатов. Мы поговорили на тему, каким образом интегрированные приложения помогают получить единое представление о работе всей системы; познакомились с некоторыми новейшими методами, позволяющими не только отслеживать показатели деятельности, но и анализировать, какие конкретные шаги приводят к успешным результатам. Настало время разобраться, как работают вместе все элементы исследовательского процесса, то есть увидеть всю картину в целом. Я покажу это на примере одного из крупнейших клиентов Ogilvy – транспортной компании UPS.

UPS смогла вырасти в гигантскую успешную корпорацию за счет самых высоких стандартов ведения бизнеса. Компания обеспечивает достижения высочайшей эффективности во всех направлениях своей деятельности. Маленькая деталь: грузовики UPS почти никогда не делают на трассе левых поворотов, так как, по расчетам специалистов компании, в ожидании левого поворота обычно теряется бесценное время. Это экономит UPS многие миллионы долларов. Поэтому водители грузовиков используют левоповоротный маневр лишь в самых безнадежных ситуациях. При таком тщательном подходе к любому аспекту бизнеса, естественно, UPS оказалась в первых рядах, когда решила рассмотреть свой бюджет на маркетинговую политику и оценить ее коммуникационную эффективность.

Мне довелось познакомиться с принципами работы UPS в самом начале экономического кризиса 2008 года. Компания, чтобы сохранить возможность дальнейшего развития, была вынуждена искать новые фундаментальные стратегии. Кристина Оуэнс, старший вице-президент, отвечавшая за такие направления, как коммуникации и управление брендом, сформулировала задачу предельно ясно. По ее мнению, отдел коммуникаций не был затратным подразделением – напротив, он отвечал за динамику роста компании, то есть являлся реальным лидером среди других бизнес-единиц. Кристина как специалист практически выросла в компании, пройдя все основные этапы производственного и административного пути, так что особенности коммуникационной деятельности UPS она знала досконально. Мы поняли главное – для решения задачи было принципиально важно совместить стратегию развития бренда с общей стратегией предприятия.

Команда Ogilvy решила выстроить более глубокие со стратегической точки зрения отношения с имеющимися и потенциальными клиентами. Собственно изменение взаимоотношений и являлось нашей ключевой целью. У компании имелся мощный потенциал, далеко выходящий за пределы ее основного вида деятельности (транспортные и курьерские услуги), – она много что могла предложить своим клиентам, которые, в свою очередь, должны были начать воспринимать UPS как делового партнера. Руководители прекрасно понимали эту зависимость: чем больше услуг они предоставляют, тем чаще клиенты платят деньги и тем реже хотят расстаться с удобной компанией. Более крепкая связь со своим потребителем позволит компании обеспечить надежные перспективы дальнейшего развития.

После долгого, мучительного и крайне подробного обсуждения нашего плана действий – UPS не оставляет на волю случая ничего, особенно процесс выбора потенциальных партнеров – осенью 2009 года компания наняла Ogilvy для решения этой непростой задачи.

Прежде всего мы очертили круг важнейших задач.

1. Укрепить бренд UPS за счет его перепозиционирования в качестве поставщика нового широкого ассортимента услуг.

2. Дать возможность отделу сбыта продавать более широкий набор услуг.

3. Обеспечить увеличение общей выручки в результате расширения спектра услуг.

4. Убедить сотрудников в правильности выбранного направления и стимулировать их заинтересованность.

Задание на утро следующего понедельника

1. Все начинается с понимания того, что именно вам необходимо измерять. Взгляните на свои цели. Поймите, что вам понадобится сделать для их достижения, и привяжите показатели к каждому этапу исследования. Затем сформулируйте, каким образом вы собираетесь отслеживать изменения и выяснять, остаетесь ли вы на верном пути.

2. После создания плана идите и ищите нужные данные. В этой главе рассказано о довольно большом количестве возможных источников информации.

3. Все собранные данные введите в маркетинговое приложение (которым может быть и простая электронная таблица). Как только все необходимые цифры окажутся на своих местах, вы сможете приступать к аналитическому исследованию результатов и поиску оптимальных решений. Глава 7

Начали!

Первые три пузыря модели «от анализа к действию»: анализ, данные, тестирование – группируются вокруг понятия «анализ». Два последних пузыря: исполнение, обмен – связаны с понятием «действие». Первый шаг к действию состоит в том, чтобы поделиться и обменяться, во-первых, информацией, собранной по всем рекламным кампаниям и тщательно проанализированной, а во-вторых, результатами всех проведенных тестов. Работая на нашего клиента, мы ежемесячно проводили мероприятия, на которых маркетологи из многих стран мира собирались вместе и обсуждали результаты своих тестов. Помимо этого, мы исследовали состояние воронки тестирования.

Воронка тестирования может быть очень ценным инструментом управления.

Сетка показывает, какие тесты были обсуждены, исполнены, отложены или завершены. В колонках указаны основные выявленные нами зоны для обучения или места, для анализа которых нам нужны были дополнительные знания.

Тестирование в цифровом мире

Мы вкратце продемонстрировали принципы тестирования на примере компании IBM. Однако подход «от анализа к действию» может применяться повсюду, особенно в цифровых каналах, где возможности для тестирования кажутся почти безграничными. Приведу пример. Мы пытались улучшить домашнюю страницу интернет-магазина Kodak при помощи нескольких тестов. Ниже вы увидите первоначальный вариант страницы, который мы хотели оптимизировать. Однако сотрудники Kodak не видели никакой проблемы, а просто хотели знать, можно ли слегка улучшить внешний вид.

Цифровая площадка для экспериментов

Вам, наверное, уже ясно, что возможности для оптимизации вашей коммуникации в цифровом мире поистине безграничны. В сущности, цифровой мир является идеальной площадкой для экспериментов, после чего вы можете спокойно проводить тестирования средств коммуникаций в нашем обычном мире. Цифровой мир превратился в идеальную лабораторию по целому ряду причин: в нашем распоряжении есть огромные массивы данных; тестирование различных вариантов обходится довольно недорого; вы получаете нужные результаты за считаные минуты (как максимум дни), а не месяцы, как при работе во внешнем мире.

Приведу еще один пример. Анализ интернет-рекламы для гостиничной сети Ceasars показал, что подавляющее большинство всех бронированных номеров было сделано через онлайновые баннеры только гостиницы Caesars. Так как реклама направляла посетителей на общую страницу бронирования, исследователи проверили данные и по другим гостиницам сети (в частности, Paris Las Vegas, Harrah’s, Bally’s). Казалось, Caesars обладал каким-то магнетическим эффектом. В ходе тестирования телевизионного ролика, в котором рассказывалось о гостинице Caesars в одном из регионов страны, мы обнаружили, что показатель бронирования в этом регионе вырос на 12 %, причем для всех брендов сети. Мы использовали эту информацию для оптимизации телевизионной кампании и начали активно упоминать бренд Caesars. Это отличный пример того, как происходящее в цифровом мире может помочь оптимизировать более традиционные кампании.

Совсем скоро все каналы станут цифровыми. Google уже предоставляет вам возможность покупать время для размещения телевизионной рекламы через онлайновый интерфейс. Компания сделала процесс покупки телевизионного времени настолько простым, что теперь им может пользоваться буквально каждый. Покупая время Google TV, вы можете четко понять, насколько много данных собирается в устройствах, подключенных к системам поставщиков вашего кабельного или спутникового телевидения. Например, Google TV позволяет видеть данные по переключению каналов. Это дает рекламодателям возможность понять, сколько зрителей предпочитает не смотреть их рекламу. Мы эти данные использовали для оптимизации рекламных кампаний некоторых из наших клиентов.

Большинство людей, перестающих смотреть рекламу (переключаясь на другой канал), делают это в первые же секунды показа. После первоначального всплеска количество переключающихся зрителей постепенно сокращается. Это вполне типичная ситуация.

Однако мы заметили, что у одного из рекламных роликов Allstate наблюдался второй всплеск после шестнадцати секунд показа.

Это происходило в момент трансляции довольно агрессивного призыва к действию. Полученные данные помогли нам сменить тональность с информирующей на продающую, а также снизить за счет этого частоту переключения на другие каналы. Соберем все воедино – пример TD Ameritrade

Мы с вами перебрали ряд методов, которые вы можете использовать для оптимизации своих средств коммуникации. Теперь пришло время посмотреть, каким образом они работают все вместе. Для этого мы изучим опыт компании TD Ameritrade, много лет стоявшей на переднем крае оптимизации бизнес-процессов.

Одним из первопроходцев в области аналитики цифровых данных стал Джим Дравиллас, ранее работавший в Ogilvy, а теперь возглавляющий отдел рекламных исследований в Google. Именно он проделал огромную часть работ, описанных в этой главе. Уже с момента нашей первой встречи я понял, что мне есть чему поучиться у этого человека, особенно в технологиях, повышающих эффективность онлайнового маркетинга. Некоторые из его лучших идей нашли свое выражение в работе для компании TD Ameritrade, занимавшейся оказанием брокерских интернет-услуг.

TDA довольно быстро принимает на вооружение новые технологии и представляет собой идеальную бизнес-модель для аналитики. Стратегия компании состоит в наращивании количества обслуживаемых клиентских счетов, что означает: она управляет бизнесом на основании всего двух показателей – количества новых счетов и величины расходов по получению нового счета.

Компания также использует принцип замкнутой обратной связи, то есть она в точности знает, с кем вступает в общение и открывают ли ее собеседники со временем счета или нет. Иными словами, мы можем с легкостью определить причины и следствия различных видов маркетинговой деятельности.

Одним из первых проектов, которые Джим сделал для TDA, был автоматизированный инструмент по отслеживанию частоты показа роликов. Когда вы заходите на сайт CNN.com и видите там рекламу TDA, то можете либо нажать, либо не нажать на ссылку. С большей вероятностью вы кликнете на ссылку, когда увидите рекламу во второй или третий раз (не исключено, что в первый раз вы не обратили на нее внимания). Однако если TDA показывает вам свою рекламу двадцать пятый раз, а вы все не нажимаете на ссылку, будет справедливым предположить, что вы этого уже никогда не сделаете. Вас не заинтересовало предложение этой компании – и все. В дальнейшем TDA начнет показывать свою рекламу кому-то другому, а на вас она сэкономит свои деньги, поскольку вы достигли точки насыщения, после которой компании уже нет смысла донимать вас рекламными сообщениями.

Разумеется, самая сложная задача состоит в определении точки насыщения. Когда она наступает – после того как вы увидели рекламу 15, 25 или 35-й раз? И одинаков ли этот показатель для всех? Именно в этот момент на сцене появился Джим. Он разработал статистическую модель, позволявшую рассчитать точку насыщения, основываясь на характеристиках объявления, места размещения (CNN.com или какой-то другой сайт) и истории вашего поведения в Сети. Кроме того, он создал способ автоматического отключения просмотров рекламы после достижения точки насыщения. Это позволяет вам использовать оставшиеся деньги на что-то другое. В результате внедрения этой программы количество новых лидов выросло на 15 % (при той же величине маркетингового бюджета).

Другим сконструированным Джимом устройством стала программа автоматической ротации (я несколько раз просил его придумать более изящное название, но Джиму не свойственно тратить время на подобные пустяки). Компании типа TDA обычно запускают одновременно сразу несколько рекламных кампаний. Программа Джима анализирует результативность работы каждой из них в режиме реального времени, а затем интегрирует все результаты на рекламном сервере компании.

В результате сервер автоматически запускает в Сеть ролики, которые пользуются большим успехом, и убирает те, которые не приносят ожидаемого отклика. После внедрения этого инструмента TDA заметила, что рост новых лидов подскочил на 25–35 % (без всякого увеличения маркетингового бюджета)!

Программа Джима не только позволила сделать онлайновую рекламу более эффективной, но и помогла творческим командам получать обратную связь практически тоже в режиме реального времени. Джим снабдил их отчетами, какие форматы изображения, цветовые гаммы, визуальные эффекты и вербальные обращения вызвали наибольший отклик. Понятно, что творческим командам подобная информация пришлась по сердцу. Наконец у них появилась возможность сразу получать оценку своего труда. Теперь, экспериментируя с новыми идеями, они мгновенно видят плоды своей работы. Джим превратил цифровую экосистему в экспериментальную лабораторию, о которой мы уже говорили выше.

Другой пример связан с «анализом дня», в ходе которого мы изучали, какое время суток было наиболее предпочтительным для интернет-рекламы. Цифровой мир дает вам возможность дойти и до такой степени детализации – когда вы сравниваете показатели по каждому часу! Проводя это исследование, мы заметили, что потенциальные клиенты, которых нам удавалось привлечь в течение последнего часа торгов, обладали значительно большей ценностью, были готовы отдать в распоряжение компании больше денег и изъявляли большее желание работать с TDA. Таким образом, мы взяли на вооружение медиастратегию, направленную на то, чтобы завоевать этот временной интервал. Мы закупили все медийное время последнего часа операционного дня на целом ряде крупных сайтов типа CNNMoney и Yahoo Finance. Эта рекламная кампания привлекла на 15 % больше самых ценных клиентов, чем любая другая из проведенных нами. Отличный пример того, как полученная благодаря анализу данных ценная информация способна продуцировать творческие идеи.

Отличное начало

Один из самых примечательных примеров работы Джима для TDA был связан с оптимизацией стартовой страницы. Когда кто-то нажимал на баннер TDA, то оказывался на странице, изображенной ниже.

Задание на утро следующего понедельника

1. Просто сделайте это. Превратите тестирование в повседневную процедуру. Постоянно используйте подход «от анализа к действию». Никогда не переставайте разрабатывать, формулировать и тестировать новые гипотезы.

2. Занимайтесь тестированием в цифровом мире. Именно здесь оно будет самым достоверным, быстрым и недорогим. Испытывайте программы многовариантного тестирования. Помните, вы можете совершенно бесплатно пользоваться программой Google Site Optimizer!

3. Считайте цифровой мир своей лабораторией. Применяйте все новое, что вы вынесете из этой среды, во всех средствах коммуникации. Глава 8

Сколько нужно платить за данные?

Покупка и продажа данных, содержащих сведения о потребителях, осуществляются уже довольно давно. Но как мы сможем определять истинную ценность (а значит, и цену) такой информации? В этом вопросе мы можем опереться на три ключевые категории: способность предвидения, свежесть и эксклюзивность.

1. Способность предвидения. Предположим, моя фирма производит дрели. Я пытаюсь купить информацию, которая помогла бы мне разобраться, заинтересует ли моя продукция потребителя. У меня есть возможность выбрать между двумя наборами данных.

Охота за талантами

Статистики вдруг стали популярны. Google утверждает, что в их компании работают самые сексуальные статистики в мире. IBM нанимает их на работу тысячами. Они наслаждаются возможностью копаться в невероятно огромных базах данных, ежедневно создаваемых в цифровом пространстве. Современный мир превратился в настоящее игровое поле для математиков и статистиков. Им удается находить информацию, генерирующую внедрение новшеств в медицину, производство, финансы и, разумеется, маркетинг.

Где нам находить этих внезапно ставших популярными специалистов? Хороший вопрос и большая проблема. Математика и статистика – не самые популярные предметы у студентов, особенно в США. По данным Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), деятельность которой направлена на улучшение экономического и социального благосостояния людей во всем мире, студенты из США занимают в мировом рейтинге математических знаний лишь двадцать пятое место. Мой собственный опыт говорит примерно о том же. Большинство кандидатов, направляющих мне свои резюме, получали образование за пределами США (в основном в Китае и Индии). Но нанять на работу талантливых иностранцев мешают жесткие визовые правила, а иногда их собственное нежелание покидать родину. Все больше иностранных математиков отказываются покидать страны, в которых родились и которые находятся на этапе бурного развития.

Этим проблема не ограничивается. Одних только математических навыков уже недостаточно. Нам нужны математики, интересующиеся маркетингом и желающие работать в творческой среде, в которой мало кто разбирается в математических выкладках, не говоря уже о том, чтобы их применять. Таким образом, математики-маркетологи должны не только уметь использовать продвинутые математические методы, но и объяснять свои выводы в маркетинговом контексте для аудитории, не владеющей техническими знаниями. Такие профессионалы на вес золота. Экономика без границ

Как наверняка вы сами заметили, в последние несколько лет значительно расширились возможности людей по сотрудничеству, невзирая на часовые пояса и государственные границы. Я говорю не только об обмене электронными письмами, но и о более продвинутых платформах для сотрудничества (например, Basecamp). С их помощью множество задач осуществляется удаленным образом, а работающие по всему миру участники проекта могут быстрее обучаться и более эффективно сотрудничать. Такие платформы превращают наш мир в один огромный открытый рынок, где спрос на профессионализм и опыт (в том числе аналитический) будет возникать вне зависимости от государственных границ. Что уже происходит, и идеальный пример – это ресурс Odesk.com. Когда мы с коллегой Колином Митчеллом решили вести блог thedoublethink.com (о котором я уже упоминал выше), то наша цель состояла в том, чтобы каким-то образом совместить аналитическое и творческое мышление, традиционно противопоставляемые друг другу.

Мы хотели сделать блог, в котором я бы писал тексты «для левого полушария мозга», а Колин – для «правого», причем, по нашему замыслу, обе статьи должны одновременно появляться на одном экране. Идея казалась довольно простой, однако мы не могли найти никакого программного обеспечения для ведения блогов с нужным нам шаблоном. Поэтому нам был нужен программист, но готовый работать за умеренные деньги.

Я приступил к поиску программистов-фрилансеров в Google, довольно быстро вышел на ресурс Odesk.com – и мне открылся новый, прежде неизвестный мир. Odesk – это рынок талантов. Я описал, что мне нужно, и показал пару картинок, чтобы было понятно, каким я хочу видеть свой блог. После этого я спросил, интересует ли кого-либо такая работа.

Это послание я разместил в десять часов вечера, даже не предполагая, какую бурную ответную реакцию оно вызовет. Проснувшись на следующее утро, я увидел двадцать семь предложений от людей, хотевших сделать для меня работу и живших в Индии, Китае, Таиланде, Корее, Индонезии, России, Румынии, Италии, Испании, Португалии и Канаде. Это было просто невероятно. У каждого программиста имелось детальное резюме, содержавшее не только рекомендации, но и почасовые ставки и баллы, полученные за прохождение технических тестов на сайте Odesk.

Мне был нужен программист, умеющий работать с WordPress, поэтому я выбрал человека, получившего самую высокую оценку по итогам соответствующего теста. Кроме того, он справился с заданием быстрее других (в отчет были включены и сроки завершения задачи по всем участникам). Весь сайт был создан и размещен в Интернете быстрее чем за неделю и всего за 500 долларов. Это было потрясающе.

Платформы типа Odesk позволяют создать равные условия для всех участников. На нем уже сейчас можно установить контакт с программистами, знающими принципы работы аналитических программ SPSS и SAS. В довольно недалеком будущем аналитические таланты станут доступными для всех. Специализация

Аналитические инструменты развиваются каждый день. Для управления ими требуются специалисты с высочайшим уровнем квалификации. Такая ситуация привела к процессу фрагментации в мире маркетинговой математики. Никто не предлагает полного спектра аналитических услуг и инструментов. Вследствие этого никто не способен представить всеохватывающий обзор картины.

В приведенной ниже схеме указаны компетенции, в которых очень нуждается моя команда, причем уже сегодня.

Вездесущая аналитика

Технологии поисковой аналитики развиваются циклично. На протяжении истории мы неоднократно наблюдали пятнадцатилетние циклы, во время которых рождается новая технология (или несколько технологий), а затем наступает десятилетний период роста, при котором инвестиции в IT растут быстрее, чем экономика в целом. Обычно за этим периодом следует период снижения роста, во время которого снова возникают новые технологии.

Последняя волна технических инноваций начала свой рост в 1992 году одновременно с эрой компьютерных сетей и закончилась в 2008 году. (Если вас интересует эта тема, я рекомендую прочитать отчет о технологических циклах под названием Smart Computing Drives, New Era Of IT Growth, написанный Эндрю Бартельсом для Forrester Research.)

Мы вступили в новый цикл ускоренного роста технологических инноваций и их активного использования. Некоторые аналитики называет этот период «эрой умных машин». Именно об этом, если помните, говорил Сэм Палмизано из IBM. Мы вступили в эпоху, в которой аналитика и компьютерное моделирование начинают влиять на все, что мы делаем, и это влияние со временем будет лишь усиливаться. Техники и волшебники

Если мир вокруг нас будет населен аналитиками, то останется ли в нем пространство для воображения? Этот вопрос мне часто задают многие представители творческих профессий. Как я уже неоднократно подчеркивал, я твердо верю в возможность союза между аналитикой и творчеством. В сущности, я думаю, что основные шансы потерять работу будут у людей, которые в наши дни занимаются простейшими аналитическими функциями. Все больше аналитических задач станут автоматизироваться – эта тенденция уже прослеживается.

Ранее я описал непростую задачу ручного просеивания данных логов, в результате которого и выясняется, каким образом потребители взаимодействуют с веб-сайтами. Сравните это с примером оптимизации веб-сайта, о котором я рассказал в четвертой главе. Вы можете наглядно убедиться, что многие из прежде ручных задач уже автоматизированы.

В будущем люди станут проводить все меньше времени за сбором и анализом данных. Вместо них этим займутся автоматизированные инструменты и процессы, быстро обрабатывающие данные из различных систем и значительно быстрее предоставляющие нам идеи для новых и серьезных инноваций. Управляться все будет небольшим подразделением техников.

Однако кому-то все равно предстоит взять всю проанализированную информацию и превратить ее в действие. Именно на этом поле появятся творческие игроки, способные принимать решения на основе интуиции. В этот момент должно происходить настоящее волшебство. Поэтому нам понадобятся не только техники, но и волшебники. В рекламном агентстве или в мире маркетинга в целом эти волшебники станут новым поколением творцов, способных на чувственном уровне улавливать суть информации, на основе которой возникнут новые идеи, способные развивать бизнес.

С учетом легкой доступности технических знаний и навыков, появится необходимость в большом количестве волшебников, помогающих этой системе работать. В любом случае успех новой системы будет определяться качеством совместной работы техников и волшебников. Адаптация или смерть

Каким образом ваша организация может научиться чему-то новому на выявленной информации? Каким образом организации смогут адаптироваться? Именно это бывает для них сложнее всего. Если маленькие привлекательные цифры предполагают значительные изменения, то готовы ли вы приступить к этим изменениям или вы предпочтете вкладывать миллионы долларов в маркетинговые кампании, уже запланированные на следующие пару лет? Именно компании, способные стать более гибкими, извлекут максимум пользы из возможностей аналитики. Давайте потратим некоторое время на обсуждение этого важного вопроса.

Большинство новых продуктов терпит поражение даже после удачного запуска. Это связано с неоптимальной природой продуктов. Функциональные возможности почти любой системы используются практически наполовину или не используются вообще. Это говорит о том, что множество усилий было потрачено впустую. Опрос американских автопроизводителей показал, что работающие в их бизнесе инженеры тратят на создание реальной ценности всего 20 % своего времени. Неудивительно, что команды, занимающиеся развитием новых продуктов, начали оглядываться по сторонам и размышлять над тем, что и как можно сделать по-другому.

Работа должна стать более гибкой. Именно об этом размышляла группа разработчиков программных продуктов, собравшаяся в 2001 году на горнолыжном курорте в штате Юта. В итоге обсуждений родились принципы гибкой разработки, собранные в «Гибком манифесте» (The Agile Manifesto). Он стал ответной реакцией разработчиков на традиционные методы развития программных продуктов, превалирующие в большинстве компаний и кажущиеся разработчикам слишком жесткими, чтобы соответствовать требованиям развития программных продуктов в современную эпоху. Принципы гибкой разработки программных продуктов в полной мере подходят и к маркетингу. По своей сути гибкий маркетинг сегодняшних дней является восприимчивым, адаптивным, высокоэффективным, быстрым и способным к постоянным изменениям.

Готовность к будущему

Если будущее станет разворачиваться так, как я думаю, то вы можете предпринять целый ряд упреждающих шагов.

1. Станьте (и оставайтесь) грамотными во всем, что касается данных. В будущем у нас не останется ни одного места, куда мы могли бы спрятаться. Каждому придется так или иначе работать с данными и разбираться, чем они будут для него полезны. Не имея хотя бы базового уровня грамотности в области изучения данных, вы принципиально отстанете от других игроков (а кроме того, не испытаете чувство азарта, которое охватывает вас при соприкосновении с миром цифр).

Хорошая новость состоит в том, что вы (дочитавшие книгу до этих слов) уже можете считать себя довольно грамотными в том, что касается данных. Именно этому вопросу посвящена моя книга. Вы уже знаете, как сегментировать клиентские группы, основываясь на их текущей ценности, и даже предсказывать их будущее поведение, основываясь на продвинутых статистических методах. Вы увидели, каким образом можете понять их потребности и оценить, что влияет на их поведение. Мы научили вас самым эффективным способам поиска целевой аудитории (будь то поиск по географическому принципу, типам средств информации и цифровым сетям). Вы знаете, как измерять эффективность работы, а также понимаете, каким образом оптимизировать свои усилия с помощью множества новейших методов и техник. И вам уже окончательно ясно, сколько времени следует тратить на стимулирование спроса.

Все это хорошо, но только время не стоит на месте, и вам придется двигаться дальше, приспосабливаясь к его темпу. Вы все знаете о видеокассетах, но только весь мир перешел на DVR, и ваши знания уже никому не нужны.

2. Сконцентрируйтесь на том, чего вы хотите достичь. Перед вами открываются огромные возможности, но постарайтесь не слишком увлекаться и не попадать в типичную ловушку. С головой погружаясь в мир цифр, всегда думайте о том, какую пользу они могут иметь именно для вас. Что я хочу этим сказать? Попытайтесь не потеряться в бесконечном пространстве открывающихся перед вами возможностей. Вам необходимо постараться извлечь из них максимальную выгоду. Именно поэтому моя книга структурирована определенным образом. Каждая глава посвящена конкретной бизнес-проблеме, с которой мы все сталкиваемся буквально каждый день. С решения этих проблем надо начать и вам. Уже сегодня принимаемые вами решения позволят почувствовать всю силу маленьких привлекательных цифр.

3. Выработайте необходимый профессионализм или в крайнем случае наймите специалиста. Вся маркетинговая математика в мире не будет иметь никакого смысла, если ваша компания не способна воспользоваться результатами работы. Именно люди – а не цифры или алгоритмы – позволяют компании добиться успеха в этой области. Для того чтобы сделать все правильно и без избыточных затрат, вызванных организационной неразберихой, определитесь с тем, какие навыки вам нужны, потом создайте научный центр, найдите правильных бизнес-партнеров и приступайте в своей компании к активному совершенствованию культуры маркетинговой математики (или, если угодно, математического маркетинга).

Благодарности

Эта книга не появилась бы на свет без помощи и вдохновения людей, с которыми я имел удовольствие работать все последние годы. Прежде всего хочу поблагодарить Майлса Янга за то, что он попросил меня ее написать и поддерживал меня в ходе всего творческого процесса, а также Колина Митчелла, убедившего меня в том, что мне по силам написать такую книгу. Материал для нее появился благодаря отличной работе команды аналитиков Ogilvy. Особенно я хотел бы поблагодарить за помощь Дебору Балм, Хорхе Руиса и Леона Шима, а также Дэвида Коппока и Джима Дравилласа – людей с оригинальным мышлением и лучших аналитиков, с которыми мне только доводилось сотрудничать. Без их идей мне было бы куда сложнее работать над текстом.

Я безмерно благодарен людям, которые помогли мне в самом начале моей карьеры. Спасибо Филиппу Наэрту за то, что он двадцать лет назад показал мне новый путь в области маркетинговой аналитики. Спасибо Яну Ванакену и Филиппу Гринфильду за то, что когда-то взяли меня на работу в Брюсселе. Спасибо Айре Хелфу и Патти Лион за наставничество в первые годы моей работы в Ogilvy и за предоставленную мне возможность пожить в Лондоне, Сан-Франциско и Нью-Йорке. Спасибо Брайану Фетерстонху и Гюнтеру Шумахеру за веру в меня, а также Карле Хендра за то, что она не только дала шанс мальчику из небольшого бельгийского городка, но и обеспечила направлению аналитических исследований столь прочное положение в Ogilvy. Спасибо и вам, Бен Ричардс, за то, что вы придумали название для этой книги после пары кружек пива в Landmark Tavern.

Я благодарю Джереми Каца за помощь и моральную поддержку в ходе работы; Пола Брауна – с первых минут знакомства с ним у меня возникло ощущение многолетней дружбы; Джона Мохани, научившего меня истинному смыслу слова «тщательность».

Но самое главное – я хочу сказать спасибо своей семье. Спасибо, мама и папа. Как я хотел бы почаще видеться с вами. Вы всегда даете мне свободу делать то, что я хочу, но при этом помогаете сохранять выдержку и дисциплинированность. И конечно, огромное спасибо моей жене Кэтрин, которая на время писания мной книги отказалась от карьеры, взяла на себя весь груз дома и дала жизнь нашим двум прекрасным детям. Без нее я был бы лишь бледной тенью того человека, каким являюсь сейчас.

Примечания

1

Хопкинс К. Научная реклама / Пер. с англ. М.: Эксмо, 2007. С. 3. – Здесь и далее, если это не оговорено особо, даются примечания переводчика.

Вернуться

2

Кейплз Дж. Проверенные методы рекламы / Пер. с англ. М.: Карьера Пресс, 2011.

Вернуться

3

Райхельд Ф. Эффект лояльности: движущие силы роста, прибыли и непреходящей ценности / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2005.

Вернуться

4

Конверсия (conversion) – термин интернет-маркетинга, означающий отношение к общему числу посетителей сайта числа тех посетителей, которые выполняют на нем все прямые или скрытые указания рекламодателей или продавцов – регистрация, переход по рекламной ссылке, посещение определенной страницы и, наконец, покупка.

Вернуться

5

Bullish on America («Играем на повышение Америки») – слоган с начала 1970-х гг. инвестиционного банка Merrill Lynch; Finger Lickin’ Good («Пальчики оближешь») – полувековой слоган сети ресторанов быстрого питания KFC (Kentucky Fried Chicken), Don’t Leave Home without It («Не покидайте дом без нее») – слоган с 1970-х гг. финансовой компании American Express.

Вернуться

6

Не так давно один парень из моей команды с восхищением рассказывал мне о недавно увиденной презентации: «Все было невероятно круто. Ребята использовали триста переменных, взятых у стороннего агрегатора данных, сопоставили их с кукисами на рекламном сервере, затем, чтобы оценить потенциал для конвертации, вырастили дерево кси-квадрата, а после всего этого еще и скормили рекламным серверам алгоритмы оценки в формате языка запросов, чтобы получить возможность нацеливаться на индивидуальные кукисы в системах обмена рекламой». Он был совершенно прав, на самом деле все звучало убойно. Но подозреваю, мало кто из читателей продерется сквозь этот захватывающий рассказ. Подобным стилем нельзя объяснять людям сложные вещи. Прим. авт.

Вернуться

7

Придуман одним из нас – речь идет об основателе рекламных агентств Ogilvy Дэвиде Огилви (1911–1999), который создал эту рекламу, сразу ставшую классической, в 1958 г.; не менее знаменитым стал ответ механика компании Rolls-Royce: «Я всегда говорил, что с этими часами что-то не так».

Вернуться

8

НАСКАР (NASCAR) – Национальная ассоциация гонок серийных автомобилей (National Association of Stock Car Auto Racing), которая занимается организацией автомобильных гонок, транслируемых в прямом эфире, с конца 1970-х гг. Папочки НАСКАР (NASCAR Dad) – социологическая группа, выделенная в начале 2000-х гг. как особая группа избирателей, за которую идет постоянная борьба между демократами и республиканцами; ее типичным представителем является белый мужчина неопределенных лет, принадлежащий к рабочему классу или нижнему слою среднего класса, любитель пива и спортивных передач, особенно автомобильных гонок (отсюда и название). Яппи (Yuppie; аббревиатура от Young Urban Professional Person «молодой городской профессиональный человек») – молодой преуспевающий представитель среднего или высшего класса, получивший хорошее образование и стремящийся к высокому положению в обществе; понятие «яппи» появилось в Америке в начале 1980-х гг., однако после краха фондового рынка в 1987 г. увлечение культурой яппи постепенно пошло на спад.

Вернуться

9

Считается, что это был супермаркет крупнейшей мировой розничной сети Wal-Mart.

Вернуться

10

Из речи (очень известной в США) сенатора Эверетта Дирксена, произнесенной в 1960-х гг.

Вернуться

11

Пакман (Pac-Man «колобок») – персонаж многих компьютерных игр, представляющий собой круглое желтое существо с одним ртом.

Вернуться

12

Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд., испр. и доп. М.: Олимп-Бизнес, 2010.

Вернуться

13

Для любителей математики скажу, что нашел на сайте SearchStorage.com следующее небезынтересное описание: эксабайт – единица измерения компьютерной памяти; приставка «экса» означает миллиард миллиардов, или квинтильон; если говорить более точно, то это 260 байта или 1 152 921 504 606 846 976 байт. Иными словами, эксабайт – это миллиард гигабайтов. Эксабайт данных вмещает в себя такое количество DVD-фильмов, которое можно безостановочно смотреть на протяжении 50 тысяч лет. Прим. авт.

Вернуться

14

Я так и знал, что вы заинтересуетесь. Вновь обратимся к SearchStorage.com. Зеттабайт – это единица измерения количества информации, представляющая собой 270 байта, или сикстильон байтов. В одном зеттабайте – тысяча эксабайтов. Прим. авт.

Вернуться

15

Героиня одноименного романа Элинор Портер (1913), девочка, находящая в каждом событии повод для радости; стала символом неисправимого оптимиста, смотрящего на мир сквозь розовые очки.

Вернуться

16

Если вас заинтересовал вопрос применимости идей Бойда к миру бизнеса, рекомендую прочитать статью в журнале Fast Company; публикацию см.: www.fastcompany.com/magazine159/pilot.html.

Вернуться