Nowe czasy wymagają zrozumienia innych niż wcześniej zachowań i oczekiwań konsumentów, zastosowania w praktyce nowego sposobu myślenia o marce i jej komunikacji z klientami.

Gwałtowny wzrost internetowych wydatków reklamowych pokazuje, że zbliża się era dominacji mediów cyfrowych w marketingu. Zmiana, którą ilustruje poniższy wykres to znacznie więcej niż tylko przeniesienie części budżetu z TV na Internet, zastąpienie spotów TV bannerami, czy też posługiwanie się kosztem tysiąca odsłon (CPM), zamiast klasycznego GRP. Nowe czasy wymagają zrozumienia innych niż wcześniej zachowań i oczekiwań konsumentów, zastosowania w praktyce nowego sposobu myślenia o marce i jej komunikacji z klientami.

Już dziś Amerykanie spędzają dwa razy więcej czasu przed ekranami komputerów, telefonów i tabletów niż przed telewizorami. To właśnie internet sprawił, że przeszliśmy z ery sprzedawcy (w której to sprzedawca przez mass media kontrolował przepływ informacji o marce i produkcie), do ery klienta (Age of Customer, gdzie obraz marki i produktu budowany jest w znacznym stopniu przez samych konsumentów).

Nowa rzeczywistość  przekazała dużą część władzy nad markami klientom. Jednocześnie dała markom nowe, potężne możliwości i narzędzia dotarcia do tych klientów z własnym komunikatem. Dziś wyzwaniem marketera stało się wejście w dialog z konsumentem rozumianym jako jednostka, a nie anonimowa, bezkształtna masa.

BIG DATA – zbieranie, przetwarzanie i wykorzystanie danych o klientach

Technologia pozwala na zebranie olbrzymiej ilości danych na temat klientów, przetworzenie ich i wykorzystanie dla dotarcia we właściwym czasie, miejscu, z właściwym, spersonalizowanym przekazem.

W erze, w której wszystko i wszyscy łączą się z siecią, możliwe jest poznanie pełnej ścieżki użytkownika – od momentu kontaktu z reklamą, aż do zostania klientem. Pozwala to szczegółowo śledzić wpływ naszych działań na kolejne zakupy naszych produktów czy usług. Zbierane informacje to po odpowiednim przetworzeniu dokładne, wielowymiarowe dane na temat każdego klienta. Pochodzą one ze wszystkich punktów styku naszej marki z konsumentami – reklamy w dowolnym medium, kanale, czy urządzeniu, z systemów CRM, z naszego sklepu internetowego, z sieci sprzedaży offline, z call center, z systemów obsługi klientów. Klienci stają się coraz bardziej „podłączeni” – z siecią łączą ich telefony, samochody, telewizory, zegarki, opaski fitness, sprzęt AGD. Wszystko to dostarcza jeszcze więcej informacji do przetworzenia i wykorzystania. Praktyką staje się także korelowanie danych własnych z danymi zewnętrznymi – pogoda, natężenie ruchu, kursy akcji, rozkłady jazdy – cokolwiek, co przyjdzie do głowy i może wpływać na zachowania konsumenta.

Przetwarzanie takiej ilości danych, w celach marketingowych, często w czasie rzeczywistym, było jeszcze kilka lat temu niemożliwe lub nieopłacalne ekonomicznie. Rozwój technologii przetwarzania danych, który postępuje równie gwałtownie jak wzrost ilości informacji, pozwala marketerom na natychmiastowe uzyskiwanie odpowiedzi na dręczące ich pytania:

• kim są moi klienci,
• gdzie ich tracę,
• gdzie pozyskuję,
• jak się zachowują,
• jak reagują na reklamę, na produkt, na markę

Bardzo pożądanym zawodem w branży marketingowej stał się analityk („data scientists”), który potrafi z oceanu danych wyciągnąć odpowiedzi na te właśnie pytania. Opis pracy osoby na takim stanowisku wymaga unikalnego połączenia umiejętności technicznych (bazy danych, języki skryptowe, oprogramowanie bazodanowe i statystyczne), statystycznych, analitycznych, a także zrozumienia biznesu i klienta. Najlepiej nawet wyszkoleni ludzie nie są w stanie uwzględnić wszystkich zależności w takim ogromie danych lub podejmować decyzji dotyczących każdego naszego klienta w czasie rzeczywistym. Dlatego coraz większą rolę w cyfrowym marketingu spełniają algorytmy i sztuczna inteligencja. Już teraz maszynowo uczące się systemy decydują o tym komu, gdzie, jaką reklamę pokazać i ile warto za nią zapłacić, by zrealizować cele naszej kampanii.

I tu przechodzimy do sposobów, na które można wykorzystać z takim trudem zebrane i przetworzone dane.  Reklama cyfrowa pozwala nam na komunikację z konkretną osobą w spersonalizowany sposób. Klient, który kupił wczoraj telewizor, jutro może dostać ofertę na abonament TV. Klient któremu kończy się abonament może dostać od nas skrojoną specjalnie dla niego, na podstawie tego, jak korzystał  z usług, nową ofertę – zarówno w sklepie stacjonarnym, jak i na stronie internetowej. Gdy spostrzeżemy, że przeszukuje oferty konkurencji, możemy zaoferować mu specjalny rabat. Klient z wysokim LTV dzwoniący na nasze call center może być bez kolejki przekierowany do najlepszego konsultanta i przywitany po imieniu. Klient, który obejrzał nasz cały spot reklamowy może dostać w ciągu kilku minut maila z szczegółami naszej oferty. Takich kombinacji scenariuszy kontaktu na każdym punkcie styku, w każdym kanale marketingowym, uzależnionych od wszystkich wymiarów i miar zebranych przez nas danych, można mnożyć do woli.

KPI I ATRYBUCJA

Mimo, że wszystkie działy firmy mają służyć osiągnięciu podstawowego jej celu, czyli sprzedaży, każdy z nich w codziennej pracy posługuje się innymi miarami efektywności. Marketing walczy o znajomość marki, dział obsługi o wskaźniki satysfakcji klienta, sprzedaż o liczbę podpisanych umów w kwartale. Wpływ każdego z tych wskaźników na faktyczną liczbę klientów i ich LTV oparty jest na założeniach modelu ekonometrycznego, lub nawet częściej – po prostu założeniach. Także na założeniach oparty jest wpływ poszczególnych działań na KPI działów. Marketer tak naprawdę nie wie, jak wybrana część kampanii reklamowej wpłynie na znajomość marki, a co dopiero na sprzedaż mierzoną długoterminowo. Integracja danych, zbieranie informacji z wszystkich aktywności i punktów styku z klientem pozwala nowoczesnej organizacji posługiwać się takimi samymi, najbliższemu celowi całej firmy, miarami efektywności.

Konsument zazwyczaj zostaje naszym klientem dopiero po wielu kontaktach z naszą marką i ofertą. Badanie całej ścieżki użytkownika pozwala nowoczesnej organizacji określić jak poszczególne działania różnych działów wpływają wzajemnie na siebie i na osiągnięcie celów biznesowych. Modele atrybucji pozwalają obliczyć na ile na wzrost sprzedaży w POS wpłynęła kampania telewizyjna, na ile internetowa, a na ile nowy model prowizyjny dla sprzedawców; pozwalają pokazać jak kontakt z call center wpływa na retencję, ile razy należy pokazać reklamę, by użytkownik wszedł na stronę i kupił i tak dalej. Dzięki temu zarządzający nie muszą polegać na intuicji lub statystycznych modelach ekonometrycznych, by wiedzieć w które obszary inwestować aby uzyskać najwyższy zwrot z inwestycji.

SILOSY

Dostosowywanie się organizacji do nowego środowiska przebiega powoli, ewolucyjnie. Jak każda inna zmiana, tak i ta, napotyka na swoje bariery. Oprócz oczywistych wyzwań związanych z budowaniem know-how, czy zwiększeniem kosztów technologii, kluczowym problemem jest konieczność przemodelowania sposobu działania struktury organizacyjnej.

Firmy, w których poszczególne działy są wyraźnie od siebie odseparowane, nie mają wypracowanych metod współpracy, nie uwzględniają potencjalnych synergii, a często wręcz konkurują ze sobą (na przykład o budżety) muszą się zmienić. Organizacje, które najszybciej zintegrują dane ze swoich poszczególnych systemów oraz stworzą procesy wykorzystujące „single customer view” wyprzedzą te, które do cyfrowej rewolucji się nie zaadaptują.