Топ-5 ошибок в построении martech-стратегии

Ошибка 1. Нежелание обращаться к профессионалам

Сегодня у любого человека есть доступ к нейросетям и ИИ, которые можно применять для обработки данных и разработки рекламных кампаний. Но хорошая маркетинговая стратегия требует комплексного подхода, для которого нужны специалисты с определённым опытом и навыками.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

При создании гипотез они анализируют не только привычные характеристики и поисковые запросы, но и десятки других, зачастую неочевидных, метрик пользовательского поведения. Кроме того, сторонние эксперты обычно смотрят на задачу шире и всегда могут предложить для проверки дополнительные гипотезы.

К нам однажды обратился клиент — сеть фитнес-центров. Компания попросила выделить сегменты покупателей, которые интересуются ЗОЖ и спортивными товарами. Логично? Казалось бы, да. Однако, когда мы начали анализировать покупки клиентов сети, то выяснили, что многие из них являются также активными потребителями фастфуда. Было решено изменить подход к формированию аудитории. Итог: кампания показала высокие результаты, превысив первоначальные ожидания клиента.

Ошибка 2. Работа только с клиентской базой в CRM

Данные CRM, безусловно, ценны. Они позволяют бизнесу понять поведение своих клиентов и поддерживать с ними связь. Однако внутренняя информация ограничена: с её помощью не получится выйти на новых клиентов или понять, почему постоянный в прошлом покупатель перестал приобретать товары бренда. На помощь здесь приходят сторонние данные о покупках, которые позволяют понять текущие потребности людей.

Например, Askona, крупнейший в России производитель и ритейлер товаров для дома и здорового сна, решила вернуть «спящих» (кажется, это каламбур — ред.) и ушедших клиентов. Для этого нужно было найти тех, кому сейчас актуальны товары компании. Это могли быть люди, которые покупали у бренда или его конкурентов постельное белье, подушки и одеяла. Также целевая аудитория — потребители, которые в последние несколько месяцев приобретали крупную бытовую технику или предметы интерьера. Такая активность может говорить о переезде или завершении ремонта, а в этих случаях часто нужны новые товары для сна.

Askona предоставила нам базу клиентов оттока. Анализ сторонних покупок на основе принятых гипотез позволил отобрать аудиторию, которой и были разосланы специальные предложения. В пилотный месяц конверсия доходила до 0,77% при среднем значении 0,38%.

Ошибка 3. Хаотичное и несогласованное использование технологий

В общей сложности глобальный martech-рынок насчитывает сегодня более 8000 решений: CRM-систем, аналитических платформ, инструментов для управления контентом, рекламными сообщениями и социальными сетями. Выбирая инструменты, нужно следить за тем, чтобы системы поддерживали интеграцию между собой, подключались к вашей CRM и, в конечном итоге, помогали выполнять конкретные задачи.

Например, сейчас многие компании используют чат-боты в Телеграме для привлечения и удержания клиентов, допродаж, получения обратной связи и тому подобного. Но важно настроить автоматический и корректный импорт лидов из бота в CRM для их оперативной обработки менеджерами. Иначе компания будет терять потенциальных клиентов из-за задержек и ошибок, неминуемо возникающих при ручном переносе данных.

Ошибка 4. Внедрение технологий, не помогающих закрыть актуальные потребности пользователей, отсутствие персонализации

Многие компании всё ещё настраивают общую рассылку рекламы — по всей клиентской базе или задав ограничения лишь по полу/возрасту. Это может быть сознательное решение «брать количеством» или неумение выделять узкие сегменты. Как результат — низкая конверсия, потеря бюджета и раздражение пользователей на назойливую нерелевантную рекламу, которое может привести к полному игнорированию бренда. Гораздо эффективнее использовать современные решения, которые позволяют делать персонализированные предложения на ограниченную аудиторию.

Один наш клиент при продвижении премиального сорта пельменей изначально ориентировался на максимально широкий круг людей 25–55 лет. При анализе большого объёма данных по покупкам стало видно, кто чаще покупает такие полуфабрикаты. Оказалось, что это семьи с детьми, айтишники, автовладельцы, любители путешествий и — что не совсем очевидно — спортсмены. Настройка рекламы на этот более узкий сегмент позволила компании увеличить количество продаж.

Ошибка 5. Расчёт на автоматизацию, отсутствие регулярных измерений эффективности martech-стратегии для её корректировки

Какими бы умными ни были современные технологии и ИИ, они не могут работать без контроля специалистов.

Компания, сформировавшая базу для рассылки рекламы подгузников, порой годами шлёт её одним и тем же пользователям. Хотя очевидно, что дети быстро растут и их родители перестают нуждаться в подобном товаре. Ещё один пример — магазины бытовой техники, которые могут месяцами надоедать потребителю рекламой уже купленного пылесоса.

Глобальные изменения на рынке требуют пересмотра стратегии. Когда в прошлом году западные марки массово уходили с российского рынка, выиграли компании, которые сумели быстро вычислить аудиторию ушедших конкурентов и предложить ей альтернативу.

Именно так поступил бренд повседневной одежды и аксессуаров Colin’s, таргетировав рекламу на пользователей, которые ранее регулярно покупали одежду в Pull&Bear, Bershka, Stradivarius, Cos, Cropp… В результате эффективность трафика с performance-каналов на 12,5% превысила показатели по органическому трафику. Также вырос и средний чек, при том, что кампанию бренд запустил весной и летом, когда средний чек обычно ниже.

При грамотном использовании martech-инструментов можно улучшить показатели эффективности рекламы и не потратить бюджет впустую, а также собрать базу новых лояльных клиентов.

Что ещё почитать

• Зачем бренду тратить время и деньги на поиск и изучение новой целевой аудитории
• Искусственный интеллект знает, какой клиент уйдёт. И вам расскажет
• Выгоды и риски персонализации: ищем баланс
• Data-driven и martech — без чего невозможен маркетинг будущего
• Martech глазами маркетолога

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.