Предложенные мной рекомендации могли не только усилить степень концентрации Cisco на клиентах, но и позволяли компании сфокусировать свои маркетинговые активы там, где это обещало наивысшую отдачу.
Вооружившись всей информацией, я направился в десятое здание Cisco – именно там, в этом корпоративном святилище, сидели и председатель правления Джон Чемберс, и СЕО компании, и высшие руководители, такие как Джеймс Ричардсон. Я почувствовал всю серьезность момента. Не каждый день вам приходится делать презентации для всего руководства компании вроде Cisco. Помню, мне пришлось изрядно поспорить с Хизер, моей коллегой, которая отвечала в Ogilvy за отношения с Cisco. Мы никак не могли договориться, включать ли в презентацию приведенную выше таблицу со всеми данными. Эта идея не казалась Хизер хорошей. Она полагала, что таблицы перегружены цифрами и это может раздражать столь занятых людей. Я настаивал на включении всех данных, так как каждая цифра означала реальные деньги. Цифры позволяли нам не просто рассказать, как обстоят дела, но и продемонстрировать высочайший уровень нашего метода детализации, который даст нам возможность объяснить Джеймсу, где он зарабатывает или теряет деньги. В конце концов Хизер приказала мне убрать таблицу, но я решил ее показать, и именно она понравилась Джеймсу больше всего. Чуть позже мы еще поговорим о визуализации данных, но пока запомните: вам не следует стесняться показывать цифры, если они помогают приходить к интересным и нужным выводам.
Презентация, сделанная для Джеймса, дала нам необходимый уровень известности и уверенности в себе. Теперь всем стало ясно, что аналитики могут раскопать данные, способные изменить стратегическое направление маркетинга компании. Cisco всецело приняла наши рекомендации. Компания отказалась от идеи искать потенциальных клиентов и сконцентрировала свои силы на создании программ, призванных увеличивать доход от реальных покупателей.
Мы с Майком не остановились на «Ценностном спектре». Следующие шесть месяцев мы провели вместе, выстраивая модели для каждого продукта из портфеля Cisco. Наши модели рассчитывали вероятность покупки определенного продукта существующим или потенциальным клиентом в течение следующих двенадцати месяцев. Это позволяло понять, какой продукт скорее всего окажется интересным для каждой отдельно взятой компании, и, следовательно, распределить усилия команды продавцов правильным образом.
Как мы это сделали? С помощью процесса «моделирования подобных». Предположим, вы обратили внимание, что как только оборот вашего клиента, занимающегося глобальным экспортом, достигает отметки 5 миллионов долларов, он чаще всего покупает систему IP-телефонии (что позволяет значительно снизить расходы на международную связь). Зная это, вы направляетесь ко всем своим клиентам, занимающимся глобальным экспортом и достигшим аналогичного оборота, и начинаете (как это сделала Cisco) предлагать им аналогичные телефонные системы. Благодаря нашей модели количество откликов на электронные рассылки Cisco (призванные заинтересовать потенциальных покупателей) выросло в два раза – а основная цель этой рассылки как раз и заключалась в создании такого списка. Компания была счастлива.
Как можно увидеть из примера Cisco, идею об использовании существующих данных о ваших клиентах вряд ли можно считать гипотетической. Каждая компания – от Ameritrade до UPS, не говоря уже о массе более мелких компаний, – делала то же самое, что позволяло им резко увеличивать объемы продаж при минимальных затратах. По сути, сейчас происходит безвозвратный слом старого представления о наших клиентах и о наших методах увеличения прибыли.
Однако кое-что из происходящего сегодня предвидел основатель нашего агентства Дэвид Огилви, как-то точно и довольно откровенно заметивший:
У меня практически не осталось сомнений, что агентства и их клиенты зачастую подтасовывают результаты исследований. Порой они пользуются данными лишь для того, чтобы доказать свою правоту. В сущности, они используют исследования в тех же целях, что и пьяница, которому фонарный столб нужен не для освещения, а для поддержки.
Теперь же у нас появилась возможность увидеть все в новом свете.
Быстрый взгляд на предстоящий путь
Я структурировал книгу примерно таким же образом, каким строится работа в большинстве компаний, когда у управляющих и высшего руководства появляется задача понять, как лучше всего использовать имеющиеся данные.
Например, вам необходимо начать с вопроса «Что мы хотим сделать?». (В конце концов, если вы не знаете, куда хотите пойти, то вас устроит любая дорога.)
Перед тем как вы начнете по-новому смотреть на свои данные, вам необходимо знать, где вы находитесь, куда вы хотите пойти и чего хотите добиться. Хотите ли вы больше продавать? Добиться более высокой лояльности со стороны клиентов? Чего в точности вы хотите добиться? Какие вы видите для этого возможности?
Как только вы найдете ответы на все вопросы, то легко поймете, в чем ценность вашей информации.
Чтобы показать, каким образом это может происходить на практике, позвольте познакомить вас с выдуманной Сью Смит, старшим вице-президентом по маркетингу выдуманной компании Planetary Co. Сью обратилась ко мне за помощью, при этом она четко представляла свои задачи: «Операционный директор, мой босс, поставил передо мной ясную цель. Я должна обеспечить рост оборотов компании на четыре процента выше роста ВВП без какого-либо увеличения маркетингового бюджета». Что сказать, цель вполне типичная.
Вот как мы могли бы выстроить дальнейшее обсуждение со Сью.
Димитри. Как только вы поймете свои цели, первый шаг состоит в том, чтобы понять, кому вы собираетесь продавать свои продукты. (Или, как мы скажем во второй главе: «С кем следует говорить?») Не все клиенты одинаковы. Вы хотите нацеливаться на тех, кто ценен для вас более всего. Здесь особую важность приобретают процессы сегментации и различные методы, о которых мы детально поговорим, – это и ранжирование клиентов по величине их пожизненной ценности, и частота покупок, и любой другой критерий (или даже несколько), важный для вас.
Сью. Да, я понимаю. Честно говоря, мы не так много занимались сегментацией. Возможно, я могу назвать вам имена двадцати наших самых ценных клиентов. Но я не думаю, что где-то у нас есть список всех клиентов. Примерно так же обстоят дела и в отношении других подходов.
Димитри. Нет проблем. Вот несколько вопросов, на которые вам нужно ответить, и я гарантирую, что вам помогут данные, которые у вас уже есть.
• Каким образом вы определяете свою целевую аудиторию, то есть на основании чего вы понимаете, кто является вашим наиболее ценным клиентом или на каких потенциальных клиентов следует обращать внимание в первую очередь?
• Собираетесь ли вы смотреть на одни лишь показатели дохода? Планируете ли вы принимать во внимание принадлежащую вам долю кошелька целевого клиента?
• Знаете ли вы, как рассчитать долю кошелька? Если нет, то я могу показать вам, как это делать.
• Знаете ли вы о возможных намерениях ваших лучших клиентов переметнуться к конкурентам? Здесь мы снова используем методы, о которых расскажем чуть позже.
• Знаете ли вы, чему будет равна ценность ваших клиентов, если они останутся с вами на всю жизнь? Мы поможем вам вычислить и этот показатель.
Как только вы определите, с кем хотите говорить, вам потребуется понять, что нужно сказать. (Подробнее об этом – в третьей главе.) В сущности, здесь я затрагиваю тему «обмена ценностями». Возможно, лучшим примером компании, которой это отлично удается, является Amazon.com. Я как потребитель лишь приветствую, когда они отслеживают мое поведение – ведь в результате я получаю от них рекомендации, соответствующие моим потребностям.
Сью. Почему мы никогда не думали об «обмене ценностями»? Что нужно для этого сделать и какие вопросы мы должны себе задать?
Димитри. Вот лишь частичный список.
• Действительно ли вы понимаете, чего ищут ваши клиенты? Если нет, то как вы в настоящее время выстраиваете коммуникацию с ними?
• Доводилось ли вам проводить исследование нужд и предпочтений своей целевой аудитории? Если нет, то каким наилучшим для себя образом мы могли бы использовать методы качественных и количественных исследований для лучшего понимания клиентов?
• Каким образом мы можем воспользоваться данными исследований для создания архетипов потребителей? Например, «заботливой мамы-домохозяйки» или «метросексуала» – чтобы при попытках общения с нынешними и потенциальными клиентами мы всегда представляли живой образ?
• Можем ли мы пойти еще дальше и предсказать, в каких именно продуктах или услугах может быть заинтересован тот или иной потребитель? (Даю подсказку – внимательно изучите его нынешнее покупательское поведение.)
