Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть
Шрифт:
Что вы хотите получить от аналитиков, которых берете к себе в компанию? Скорее всего, чтобы они помогли вам повысить уровень спроса. Как я уже говорил, люди, погруженные в мир цифр, должны не только владеть продвинутыми математическими методами, но и уметь объяснять выводы в маркетинговом контексте для аудитории, не владеющей математическим аппаратом. Если вам когда-либо доводилось быть в среде математиков, то вы знаете, что эти люди могут решить любую проблему.
Главное свойство их таланта – делать самые сложные вещи простыми и понятными. Математики-маркетологи специализируются на анализе больших массивов
Научные центры
Мне часто задают вопрос, с чего начать внедрение аналитики в организации. Многие компании развивают продвинутые аналитические навыки внутри организации с помощью создания научного центра для группы математического маркетинга. Команда этого центра обычно находится внутри группы, занимающейся маркетинговыми исследованиями, которая, в свою очередь, часто входит в состав более широкой стратегической группы.
Если вы идете по этому пути и если ваша компания достаточно велика, то это имеет смысл – ваш научный центр должен состоять как минимум из одного веб-аналитика, специалиста по оптимизации веб-сайтов, эксперта в области социальных показателей, маркетолога по базам данных, аналитика по системам поиска (оптимизатора поисковых машин), аналитиков, занимающихся количественными и качественными исследованиями, эксперта по медиааналитике, исследователя аудиторий, специалиста по эконометрике, специалиста по техническому анализу данных и специалистов по измерениям эффекта пиара.
Редкая средняя компания в состоянии содержать свою команду научного центра с подобной степенью специализации, поэтому есть другой путь – находить внешних партнеров, способных выполнять работы по всем перечисленным специализациям. Если вы можете взять в штат только одного специалиста, то берите аналитика, занимающегося поиском, – то есть человека, который будет отслеживать, как часто и насколько грамотно ваши бренд и реклама появляются в поле зрения клиента.
Внешние партнеры
По мере развития математического маркетинга роль внешних партнеров будет только расти. Компании, готовые взять на вооружение этот подход, должны выработать правильный подход к установлению нужных связей. Иными словами, они должны убедить всех сотрудников в том, что аналитики способны на многое. Будьте критичны и внимательны – ваш внешний партнер в области математического маркетинга должен обладать по крайней мере двумя качествами.
• Широкое видение. Специалисты должны понимать суть всего маркетингового ландшафта, разбираться в различных видах средств массовой информации и всех элементах комплексного маркетинга. Они должны
• Профессиональные навыки. Математики-маркетологи должны иметь все навыки, необходимые для управления современным набором математических инструментов маркетинга. В частности, речь идет об эконометрическом моделировании, техническом анализе данных, статистике, веб-аналитике, навыках, связанных с онлайновой рекламой, методах проведения количественных исследований рынка, технологиях создания маркетинговых панелей и визуализации, оптимизации поисковых машин и аналитике социальных медиа. В дополнение к этому, разумеется, они должны быть в курсе всех новейших разработок в области своей специальности.
Мне кажется, что одной из причин, по которой мы наблюдаем всплеск внешних партнерств, является сложность нашего нового направления – в одиночку с его проблемами справиться невозможно. В сегодняшнем ландшафте, сформированном математическим маркетингом, явно недостает лидеров.
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.