Большое значение маленьких данных

Сегодня в маркетинге фокус смещается в сторону инструментов, позволяющих наладить коммуникации с потребителем "один-на-один". Инсайты о потребителях мы получаем из транзакционных и поведенческих данных и превращаем их в практические инструменты продвижения и построения взаимоотношений.

Автоматизация маркетинга и процессов управления программами лояльности и коммуникациями с партнерами – являются ключевыми понятиями нашей работы. Однако я хочу обратить ваше внимание и на обратную сторону этих процессов.

Огромное количество информации, которое генерируется системой - это большой плюс

В тоже время, если ваши суждения, которые использовались при создании базы данных, неверны изначально, то она некорректно работает. На днях мне попалась статья стратега PwC Дэвида Мейера о Little Data. Он предлагает в отдельных случаях смещать фокус в сторону "малых данных" и работать с ними. Ведь многие компании находятся в условиях, когда сбор качественных данных сам по себе является проблемой.

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.

Компаниям на развивающихся рынках, в B2B, узкоспециализированных нишах важно уметь извлекать пользу из "малых данных" и помнить о трех важных шагах - принимать решения, основываясь на фактах; учиться на практике методом проб и ошибок; быть креативными, стимулировать обратную связь и прислушиваться к мнению персонала, взаимодействующего с клиентами.

Мне нравится концепция Little Data. По большому счету, методы работы проектных менеджеров и аналитиков у нас в PMCG основаны на этой концепции больше, чем на Big Data. Программы мотиваций в каналах продаж даже федерального уровня ориентируются максимум на несколько тысяч клиентов.

Автоматизация процессов взаимодействия и накопления баллов – безусловно, положительная вещь. Но заниматься глубокой настройкой системы для выдачи релевантных предложений на малых числах бессмысленно и бесперспективно. И если настроена адекватная архитектура регистрации событий, то конкретного дистрибьютора можно рассматривать индивидуально через призму программ и инициатив.

Через личное общение, онлайн и телефонные опросы мы получаем важную качественную информацию о том, какие еще продукты в конкретной нише продают дистрибьюторы, делать сравнения конкурентов именно на основе анализа их работы, узнавать, что драйвит их поведение, что вовлекает. В результате в каждом индивидуальном случае подход к программе и управление ею могут быть скорректированы.

Формирование более глубокой, поведенческой, а не только транзакционной базы данных позволяет в момент общения с человеком применять индивидуальный подход

При таком подходе ничто не мешает нам, зная, что конкретный участник программы в отпуске в Сочи, предложить ему обменять накопленные баллы на морские экскурсии или билет в дельфинарий. Именно желанием реализовать такой автоматический каталог, но с функцией консьерж-сервиса мы и руководствовались при создании сервиса вознаграждений OmniGift . Ведь  награда в программе лояльности должна вовлекать и мотивировать на дальнейшее взаимодействие с компанией.