Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть
Шрифт:
Это хорошие новости. Плохие состоят в том, что не все виды такого взаимодействия происходят под контролем компании. Большинство компаний потратили миллионы долларов в течение последнего десятилетия на создание «образа клиента». Как мы уже обсуждали выше, часто они накапливают и обрабатывают информацию, созданную при взаимодействии клиентов с брендом напрямую через контролируемые компанией площадки – места продаж, колл-центры, корпоративные веб-сайты и многое другое.
В последние годы взаимодействие клиента с брендом все чаще переносится в социальные сети, информационно-поисковые системы и баннерообменные сети. Данные, полученные на этих цифровых площадках, не обязательно будут соответствовать традиционному «образу клиента», создаваемому компаниями. Это означает, что многим компаниям придется пересмотреть
Чтобы справиться с этой проблемой, люди будут создавать внешние хранилища данных, способные интегрировать всю информацию, собираемую на этих новых платформах, и продавать результаты своей работы компаниям для размещения в корпоративных хранилищах данных. Этот процесс уже набирает обороты – сегодня создаются специализированные платформы управления данными, которые мы обсуждали в четвертой главе. Возможно, в будущем мы увидим появление своеобразных бирж, на которых начнут продавать данные, а их цена будет определяться исключительно законами спроса и предложения.
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.
Большинство людей согласится с тем, что первый набор данных более ценен для производителя дрелей, чем второй, поскольку именно составляющие первого набора коррелируют с вероятностью покупки дрели.
Пример довольно прямолинеен. Однако если вам предстояло бы выбирать из ста различных наборов данных, то пришлось бы создавать статистические модели, которые на основе всей информации могли бы предсказать вероятность того, что кто-то купит дрель.
Вне зависимости от того, строите вы статистические модели или нет, основной принцип заключается в том, что данные с высокой степенью прогнозирования улучшают нашу способность предсказать, будут ли потребители заинтересованы в покупке дрели. Понятно, что я как производитель дрелей готов заплатить за них больше.
2. Свежесть данных. На эту категорию я хотел бы обратить особое внимание, потому что в будущем свежесть данных будет становиться все более важным фактором. Люди нередко сообщают в Интернете о своих намерениях в режиме реального времени. Знание того, что именно делает человек: ищет информацию о дрелях через поисковые системы; читает интернет-рекламу, посвященную дрелям; смотрит интернет-видео, рассказывающее о дрелях, – все это может иметь для вас огромное значение. Такие данные по своему потенциалу превосходят более традиционные (вроде тех, что составляли первый набор в примере выше). Они напрямую выражают интересы и потребности потребителей к определенному продукту в определенный момент времени. Вот почему новизна данных так важна. Сведения о том, что кто-то ищет информацию о дрели через Google, становится очень ценной, если я могу сразу же нацелиться на этого человека. Знание того, что кто-то три месяца назад искал информацию о дрелях, нужно нам куда меньше. Данные о планируемых действиях человека начинают терять свою ценность уже через считаные минуты после того, как он о них заявляет. И так как самые свежие данные станут иметь невероятно высокую ценность, я предполагаю, что множество инноваций будет нацелено на то, чтобы улавливать события в режиме реального времени и сокращать продолжительность циклов между возникновением наблюдаемого события и действиями, направленными на привлечение клиента.
3. Эксклюзивность знаний. Последний важный фактор – это эксклюзивность. Предположим, что я могу купить данные только из первого набора. Опять же предположим, что я создал статистическую
В следующие несколько лет покупка и продажа данных неминуемо станут более простым процессом, и компании смогут платить только за нужную информацию. В этом случае цену информации, которая необходима компаниям, все сильнее будут определять описанные выше категории.
Потребители начнут четче представлять, какую ценность они создают, давая компаниям возможность собирать их личные данные. Кто знает, может быть, и они захотят заявить о правах на свой кусок пирога (что вполне реально). Однако они уже получают скидку за лояльность – более низкие цены на продукты; призовые мили для частых клиентов авиакомпаний и так далее – в обмен на предоставление личной информации. Что может произойти дальше? Дав о себе еще больше информации, они могли бы получить взамен больше от компании, например частичный возврат средств за покупку, сделанную в ответ на таргетированную рекламу.
Защита личной жизни и обмен ценностями
Будущее аналитического сообщества выглядит крайне радужным. Зеттабайты данных обеспечивают нас работой, а детали служат топливом для нашей машины. Однако в нашей комнате есть «слон», причем настолько большой, что мы не в силах не обращать на него внимания. Речь идет о защите частной жизни, и важность этого вопроса в последующие годы будет лишь возрастать.
Мы начали обсуждать этот вопрос в предисловии к книге. Теперь снова вернемся к нему. Позвольте мне попытаться убедить вас, что сбор личной информации на самом деле может оказаться вам на пользу (сразу хочу сказать, что я полностью поддерживаю ваше право не разглашать информацию о себе, если вы этого не хотите).
Чтобы понять, в чем может заключаться польза, давайте вернемся к самому началу и поговорим о столь любимом нами бесплатном контенте – в телевизоре, по радио и в Сети. На самом деле он не является бесплатным. За него кто-то и как-то должен платить. Обычно это делают рекламодатели. Сначала мы поговорим о телевидении (собственно, все это относится и к радио), а затем обратимся к Интернету.
Люди постоянно жалуются маркетологам, что их любимые телевизионные программы постоянно прерываются рекламой. Но я готов биться об заклад, что это напрягает их только потому, что демонстрируемая реклама кажется им неуместной в контексте их собственной жизни. Люди старше тридцати лет – не лучшая аудитория для рекламы зубных протезов, а люди, которым за семьдесят, обычно не имеют никакого интереса к новым фильмам для подростков. Смотреть на то, что вам не интересно, как минимум скучно, а как максимум – раздражает. Неудивительно, что мы так часто жалуемся на рекламу.
Однако чем больше специалисты по маркетингу знают о том, что вы ищете, тем проще им предложить рекламу, представляющую для вас интерес (и тем проще им сделать так, чтобы вы не смотрели рекламу, вам не нужную). В сущности, чем больше у них есть данных, тем меньше рекламы вам придется (теоретически) смотреть, ведь рекламодатели будут платить премиальную наценку на каждый ролик, сделанный для целевой аудитории.
Это можно доказать с помощью простых (даже несколько упрощенных) математических вычислений. Предположим, что для производства типичной серии (двадцать две минуты) популярного сериала нам необходим бюджет в 2 миллиона долларов. Предположим, что рекламодатели платят 125 тысяч долларов за каждый тридцатисекундный ролик, транслирующийся во время сериала. При наличии шестнадцати роликов реклама покроет все производственные расходы, а в случае повтора сериала телевизионная сеть и компании-производители смогут даже заработать прибыль.