Основа успешного маркетинга прямого отклика — глубокое знание покупателей компании. Мы имеем в виду не только демографические характеристики, но и покупательское поведение, интересы, образ жизни людей. Еще недавно базы данных потребителей содержали лишь основную информацию о них и в лучшем случае — разрозненные сведения о покупках. Какой товар человек приобретет в следующий раз, можно было только догадываться.
Целью современных баз данных является так называемая пожизненная стоимость покупателя, ее приобретение и сохранение. Основной вопрос — как привлечь покупателей, которые принесут наибольшую прибыль для фирмы не в плане ближайшей покупки, а в течение следующих нескольких лет? Ранее мы уже говорили о важности менеджмента взаимоотношений с покупателями. Концепция УВП лежит и в основе маркетинга баз данных.
В настоящее время компании работают над объединением персональной информации и данных о покупательском поведении потребителей. Конечным результатом данного процесса должны стать прогнозы будущих покупок и создание таких предложений и рекламных обращений, которые стимулировали бы индивидуальных потребителей на приобретение товаров определенной марки. В поисках необходимой информации организации применяют все более сложные методы исследования и проверки достоверности данных. Данный процесс называют еще добычей данных, информационной проходкой (data mining). Говоря компьютерным языком, компании "...пытаясь выявить скрытые тренды, рыночные сегменты и новые подходы к обслуживанию, анализируют горы детальных демографических и сбытовых данных о потребителях".
Как замечает один специалист по маркетингу: "Основной принцип таков: лучшие потенциальные покупатели по своим характеристикам ближе всего к вашим наилучшим актуальным потребителям". Добыча данных как раз и направлена на выявление этих характеристик существующих покупателей. Изучая природу своих успехов в прошлом и применяя полученные знания в будущем, компании получают возможность добиться увеличения своих прибылей.
Центральный аспект маркетинга баз данных — прогнозирование будущих покупок на базе имеющейся информации. Для этого может применяться ряд моделей, или поведенческих карт, в которых объединяются данные о последних покупках и результаты опросов потребителей, и в результате составляется относительно точный прогноз будущих приобретений. Специалисты могут также описать, каким должно быть предложение, чтобы эти приобретения действительно имели место. Например, магазину видеопроката нет никакого смысла предлагать "каждую пятую кассету бесплатно" клиенту, который обычно берет не более трех фильмов за раз. "Зная индивидуальные покупательские паттерны, можно предположить, какие обстоятельства способны повлиять на объем покупок и возможно ли это в принципе. Более того, мы имеем возможность без каких-либо чрезмерных расходов денег и времени на проверку "опытным путем" достаточно точно определить заведомо тщетные усилия".
Построение поведенческих карт, как и все прочие методы прогнозирования поведения потребителей, требует централизованного подхода к управлению данными. Данная потребность привела к созданию информационных хранилищ — систем хранения и использования данных в масштабах корпорации. "[Хранилище информации] представляет собой единый репозиторий данных о потребителях... к которому могут быль применены инструменты поддержки принятия решений, такие как построение и анализ трендов".
Ниже приводится пример информации о покупателе компании ACME, специализирующейся на розничной торговле по каталогам.
Из этого простейшего примера записи в базе данных можно сделать несколько выводов о покупательнице. Она является членом семьи с растущим социальный статусом и, судя по перечню покупок, имеет довольно высокий уровень дискреционного дохода. Далее, она не приобретает в АСМЕ товары для детей. (Считать ли ее потенциальным покупателем этой группы товаров?) Наибольшее беспокойство должен вызывать тот факт, что Джен Байер уже довольно давно не совершала вообще никаких покупок. Не следует ли АСМЕ сделать ей специальное предложение, связаться с ней по телефону или по э-почте? Бесспорно, компании дешевле удержать Джен Байер, чем направить усилия на привлечение нового клиента с аналогичным потенциалом дохода.
Ключевой момент УВП и одна из главных выгод маркетинга баз данных в том и состоит, чтобы обеспечивать компании информацией, необходимой для поддержания лояльности (и прибыльности) клиентов. Конечным результатом добычи данных должны быть выгодные и для компании, и для потребителей взаимоотношения.
Телемаркетинг
Входящий и исходящий телемаркетинг
Системы автоматического обзвона
Регулирование телемаркетинговой деятельности
Маркетинг прямого отклика и телевидение
Торговые телеканалы
Маркетинг прямого отклика и радио
Маркетинг прямого отклика и журналы
Каталоги