Кирилл Чистов — data-centric alliance — icbda 2015

15
on/off-line retail data. как стимулировать потребление в «трудный» период? [email protected]

Upload: rusbase

Post on 07-Jan-2017

3.055 views

Category:

Retail


6 download

TRANSCRIPT

Page 1: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

on/off-line retail data. как стимулировать потребление в «трудный» период?

[email protected]

Page 2: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

БУДУЩЕЕ

Р.Р Р Р

АКЦИЯ!

IVANOV IVAN IV*** РОЗНИЧНОЙТОРГОВЛИ

Индивидуальное производство

Кастом-ная упаковка, динамические цены

Умникарты(лояльность, финансы, ID здоровье и пр.)

Персональные акции (co-opt)

Омниканальные каталоги, корзины в соц.сетях, рекламе, приложениях… Point —> know —> buy

ДОСТАВИТЬ!

Примерил, заказал, получил

НПС3D печать

Page 3: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015
Page 4: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

КАК ДАННЫЕ ПРИБЛИЖАЮТ БУДУЩЕЕ?

Оптимизировать маркетинг по KPIПо стоимости дополнительного (нового) целевого охвата

По стоимости отклика и вовлеченности в коммуникацию

По фактической и вероятной ценности отношений (ROI, LTV)

Быстрее находить целевую аудиториюПо критериям широкого соответствия (гео-соц.дем., контент)

В контексте характерных интересов и особенностей поведения (стиль жизни)

Доступную для эффективной коммуникации

Точнее попадать в интересы клиентаАктуальные предложения (предсказание покупок)

Персонализированная (умная) коммуникация

Персональное отношение и реактивный сервис

• Анализ факторов покупки

• Кампании с контролем KPI

• Персональные предложения

• Кросс-продажи

• Предсказание будущих покупок

• Повышение лояльности и чека

• Динамическое ценообразование

• Избавление от вредной зависимости («ковровая» реклама, скидки, бонусы)

Page 5: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

КЕЙС: ЦЕННОСТНЫЙ СКОРИНГ ПОТРЕБИТЕЛЕЙЕвропейский продуктовый бренд совместно с технологическими партнерами разработал и внедрил модель скоринга потребителей.

В модели индексируются факторы краткосрочной активности (promo) и долгосрочной ценности (LTV), а такжевероятность вхождения в когорту с высоким годовой суммой покупок, но низкой промо-активностью. Таким образом, бренд стал лучше понимать «путь потребителя» и ценность множества маркетинговых каналов на каждой фазе этого пути.

Page 6: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ВЫЗОВ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ KPI

РАЗНЫЕ СЕГМЕНТЫ ЦА + РАЗНЫЕ ЭТАПЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ = РАЗНЫЕ KPI

Неведение

Осведомленность

Исследование

Знакомство

МнениеРешение

Покупка Отношение

Лояльность

Повторы

НамерениеВовлеченность

image courtesy of smartinsights.com

Page 7: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ВЫХОД: ЕДИНАЯ СИСТЕМА ВЕСОВ (СКОРИНГ)

НА РАЗНЫХ ФАЗАХ ПОТРЕБИТЕЛЯ ВАЖНЫ РАЗНЫЕ KPI

Page 8: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ПОЛЕЗНЫЙ ПОБОЧНЫЙ ЭФФЕКТ

ВНЕДРЕНИЕ МНОГОГРАННОЙ МОДЕЛИ АТРИБУЦИИ ДЛЯ ВСЕХ КАНАЛОВ

СЕГМЕНТ: «НОВЫЕ» ПОТРЕБИТЕЛИ

КАМПАНИЯ

КАНАЛ

БАЛЛ (SCORE)

ВКЛАД

DISPLAY SOCIAL SEARCH TARGET

30

33%

45

50%

15

17%

90 (ОБЩИЙ)

100%

ЦЕЛЬ: АКТИВАЦИЯ В ПРОМО-КАМПАНИИ (РОЗ. СЕТИ)

Page 9: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ВЫЗОВ: «ЛОСКУТНАЯ» АНАЛИТИКА

0,4% визитов можно назвать целевыми

(по статистике кампаний в 7 раз больше :)

КАЖДЫЙ ИНСТРУМЕНТ РЕШАЕТ СВОЮ ЗАДАЧУ, НО НЕ РЕШАЕТ ЗАДАЧУ CMO

Page 10: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ВЫХОД: ЦЕНТРАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ (DMP+ECRM)

Web ProfileCookieID

IPID

RAW DATA STORAGE

Integral ProfileIPID

Social Network ProfileSNIDIPID

Mobile ProfileDeviceID

IPID

Offline Profile 3ObTelephone

IPID

Offline Profile 2ObCardNumber

IPID

Offline Profile 1ObPassport

IPID

Integral ProfileIPID

FactsObPassport

Fact

FactsObCardNumber

Fact

FactsObTelephone

Fact

FactsCookieID

Fact

FactsSNIDFact

FactsDeviceID

Fact

Real-time Key-Value Storahe

FacetsIPID

FacetID IndexCookieID1CookieID2

IndexCookieID

IPID

IndexSNIDIPID

IndexSNIDIPID

IndexDeviceID

IPID

IndexObPassport

IPID

IndexObCardNumber

IPID

IndexObTelephon

IPID

Demographic Profile

IPID

Page 11: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ВЫЗОВ: РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РЕКЛАМНОГО БЮДЖЕТА

Page 12: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ВЫХОД: ДИНАМИЧЕСКИЙ СКОРИНГ КАНАЛОВДАННЫЕ ИЗ РЕКЛАМНЫХ ПЛАТФОРМ ДАННЫЕ ИЗ ECRMДАННЫЕ СКОРИНГОВОЙ СИСТЕМЫ

ОБЪЕМНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ФИНАНСОВЫЙ ЭФФЕКТ ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ KPI

ЕДИНАЯ (ДЛЯ СЕГМЕНТА) МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ, КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ КАНАЛОВ ПЕРЕХОД К ДИНАМИЧЕСКОЙ АЛЛОКАЦИИ БЮДЖЕТА ПО ВЗВЕШЕННЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ СКОРИНГА

ДАННЫЕ ИЗ ВЕБ-АНАЛИТИКИ И BI

Page 13: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КРЕАТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ

МНОГОФАКТОРНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ

Цель

Стратегия

КреативТестирование

Оптимизация СЕГМЕНТИРОВАННАЯ СТРАТЕГИЯREAL-TIME АНАЛИЗ

И ОПТИМИЗАЦИЯ

ПОДХОДЦЕЛИ (KPI)

ЦЕНТРАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Page 14: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

МАГИЯ УМНЫХ ДАННЫХ РАБОТАЕТ!

ДАННЫЕ умны, если • статистически достоверны • соответствуют сроку годности • постоянно актуализируются • съедобно нарезаны • легко доступны для ЛПСР*

• лиц, принимающих судьбоносные решения :)Источники:1. Domo, Report: 2013 Data-Driven Marketing Survey 2. IBM, Big Data Success Stories

Page 15: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015

[email protected]

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ И ВОПРОСЫ!