Как CRM, CLV и cross-device изменят ваш бизнес
Интервью с вице-президентом компании Sociomantic Labs.
5 октября состоится международная конференция Performance Marketing Moscow, где выступят 12 представители крупнейших международных компаний. Знакомим вас с одним из хедлайнеров конференции, компанией Sociomantic.
Интервью подготовлено агентством R:TA.
«C развитием программатика и новых инструментов для измерений и оценки эффективности качества рекламных кампаний многие медиапланеры открывают для себя новые направления работы. Сейчас, когда закупка и ценообразование происходят в автоматическом режиме, основной фокус работы медиапланеров смещается на анализ аудитории, которая таргетируется. Уже сейчас многие продвинутые медиапланеры вплотную работают с отделами CRM и Business Intelligence для определения правильной стратегии для каждой группы пользователей. Это позволяет более широко взглянуть на картину в целом и помогает сформировать правильную маркетинговую коммуникацию с каждым пользователем», — утверждает Лотар Краузе, VP Global Advisory Services Sociomantic Labs.Успейте купить корпоративный пакет COSSA-2025 со скидкой!
Cossa анонсирует главный рекламный формат на весь 2025 год: сразу 8 различных опций.
Пакет идеально подходит для онлайн-сервисов, стартапов, интернет-компаний и digital-агентств.
Успейте приобрести пакет до повышения цены!
— Лотар, что изменилось в перфоманс-маркетинге за последнее время?
— Произошёл серьёзный сдвиг в способах сбора данных и аналитике. Если раньше рыночным стандартом было измерение по «последним кликам», то теперь мы в состоянии проследить весь так называемый «путь» пользователя (customer journey) от момента, когда он увидел рекламу до совершения покупки. Другими словами, сейчас в центре внимания находится сам пользователь — происходит совокупная оценка всех каналов, с которыми он взаимодействовал, принимая решение о покупке. А после того, как он совершил покупку, мы можем измерить и оценить качество этой самой покупки, качество и ценность самого пользователя (customer lifetime value) — причём в разных временных интервалах. В этом случае идет уже анализ CRM-данных: был ли это существующий или новый клиент, сумма его корзины и даже показатели по количеству возвратов у этого пользователя.
Ещё совсем недавно мы не знали, как измерять кроссплатформенные переходы и вообще как считать и анализировать пользователей, которые пользуются одновременно компьютером, планшетом и телефоном, но теперь — можем. Ещё немного — и большую часть данных мы сможем оценивать и отслеживать в режиме реального времени. Многие компании уже стали выстраивать свою экосистему таким образом, чтобы учитывать все передвижения их пользователей между устройствами и персонализировать информацию в соответствии с условиями.
— Можете привести пример?
— Из недавнего — кроссплатформенная оценка эффективности рекламы одного нашего клиента — туристического агентства. Когда они начали анализировать перфоманс площадок, самые низкие показатели были у мобильной рекламы и мобильной версии вебсайта, который вообще никто не использовал и ничего на нём не бронировал. Сперва решили отказаться от мобильной рекламы, и тут общее количество продаж стало заметно падать. Решили понаблюдать за пользователями на всех платформах и выяснили, что мобильная реклама, оказывается, работала: пользователи, хоть и не переходили на мобильный сайт, но видели программатик рекламу, затем отправлялись на полноценную десктопную версию сайта и совершали покупки уже через неё. Самое интересное, что благодаря возможностям cross-device таргетинга и анализу эффективности на всех пользовательских устройствах, выяснялось, что по результатам такая косвенная конверсия на мобильном сайте была выше, чем на десктопе у того же самого пользователя.
— Раз мы коснулись cross-device таргетинга и различных устройств, сейчас mobile — очень горячая тема, есть ли какие-то изменения в app-маркетинге?
— Буквально ещё пару лет назад для многих компаний основной метрикой было количество установок их приложений. От этого, правда, также напрямую зависела позиция приложения в аппсторах, поэтому компании пытались сделать всё, чтобы количество установок было максимальным. При этом зачастую было совершенно непонятно, что за пользователь устанавливает твоё приложение. Поэтому можно было не удивляться, когда каждый второй установивший твоё приложение удаляет его после первого запуска. Сейчас компании уже пытаются узнать свою аудиторию. Да и аппсторы стали учитывать, пользуются приложением или его удалили сразу, и удалили из-за того, что им не пользуются или из-за нехватки места на смартфоне. Надо сказать, для нас это одно из самых активно развивающихся направлений — активировать установивших, но не пользующихся приложениями пользователей, показывая им персонализированную рекламу в других приложениях и на мобильных сайтах.
— А сами пользователи не будут возражать, что за ними следят?
— Да никто за пользователями не следит. Мы вряд ли когда-нибудь станем «большим братом», который знает всё про всех. Все данные собираются анонимно и сертифицировано. Кстати, по данным наших исследований более 70% пользователей чувствуют себя комфортнее, получая рекламу, которая отвечает их интересам.
— Есть ли разница в работе с большими данными между крупными и небольшими компаниями?
— Размер компании не имеет значения. Разница может быть лишь в том, что более продвинутые компании технически подготовлены к работе с перфоманс маркетингом и данными как таковыми, а другие пока не до конца понимают, что с ними делать. При этом, в контексте нашей работы я бы вместо термина «большие данные» (Big Data) лучше использовал «умные данные» (Smart Data)
Smart data — это не только хранение данных в одном общем месте. Речь идет о разных данных: поведение и аналитика пользователей, аналитика продаж, эффективность различных каналов, и т. д. Но важно не просто собирать эти данные, а анализировать и эффективно использовать накопленные данные и полученные знания о них во всех рекламных кампаниях. Мы в Sociomantic стараемся обучать наших клиентов тому, как правильно работать и использовать Smart data не только в программатике, но и в целом.
— А что с данными можно делать на первом этапе?
— Например, на основе данных CRM рекламодатель может разделить всех клиентов на группы в зависимости от ценности каждого конкретного пользователя и его LTV. Затем, для каждой из этих групп проводится своя рекламная кампания, принимая во внимание задачи, которые нужно решить в рамках этого сегмента пользователей. Кстати, я заметил, чем более технически продвинутой оказывается компания, тем больше она работает с CRM-данными для распределения пользователей по группам для большей персонализации и выстраивании правильной коммуникации с каждым конкретным CRM-сегментом.
— Если размер компании не важен, есть ли всё равно какие-нибудь естественные ограничения для работы? Например, у компании недостаточно данных, чтобы их анализировать? Вы можете на входе развернуть кого-нибудь под предлогом, что он пришёл к вам слишком рано?
— Не бывает «слишком рано». Чем раньше ты начинаешь анализировать свой бизнес, тем лучше. Ведь тебе сразу нужно исследовать уровень продаж, исследовать разные виды каналов сбыта и продвижения, построить CRM и т. д. Если речь идёт именно о работе с нами, то, для корректной работы нам нужно, чтобы у него было минимум 100 000 уникальных пользователей, иначе аудитория для анализа оказывается слишком небольшой. Но все зависит от конкретного рекламодателя и его целей. Плюс, чем дольше и больше данных ты копишь, тем более статистически точный результат ты получаешь. В любом случае, клиенты хотят понимать, в правильном ли они направлении движутся, правильные ли сценарии используют. Иногда приходится прибегать к необычным решениям.
— В зависимости от погружения в данные, меняются ли метрики, KPI?
— Метрики — не особо, но KPI — да. Мы по-прежнему оцениваем кампании по CIR, CPO, ROI и т. д. Но здесь важно понимать, что KPI должны меняться в зависимости от группы пользователей. Так, определяя KPI для новых клиентов — нужно учитывать LTV, а для существующих — уже историю покупок — частоту, средний чек, выкупаемость и т. д. Чем более гибко рекламодатели могут определить KPI на уровне CRM сегментов, тем лучше будут итоговые результаты.
— При таком уровне погружения в пользовательский анализ, могут ли системы анализа данных превратиться в полноценный искусственный интеллект?
— Думаю, пока еще рано говорить об искусственном интеллекте, но есть серьезные изменения. Смотрите: уже сейчас «маячки» (beacons) в магазинах взаимодействуют с вашими устройствами, британское SKY TV уже дошло до уровня персонализированной рекламы на основе Smart Data… Буквально год-два, и персонализированная реклама выйдет за границы вашего дома и мобильных устройств.
Выступление и презентацию спикера Sociomantic вы сможете увидеть 5 октября на главной в России профессиональной конференции о Performance Marketing. Подробная информация доступна на сайте конференции.