Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть Страница 23

• где живет клиент;

• что представляют собой социально-демографические характеристики района, в котором живет клиент (определяется по индексу);

• контактные данные клиента (электронная почта или номер мобильного телефона);

• какие маркетинговые предложения клиент получал и как на них реагировал;

• как еще взаимодействовал клиент с компанией (обращался ли он в колл-центр, заходил ли на сайт или делал еще что-то).

Сбор подобной информации – одно из самых распространенных занятий сотрудников-аналитиков. Им занимаются не только магазины и розничные сети. Сходные базы данных имеются у телефонных компаний. Ничто не мешает и банкам с авиакомпаниями собрать информацию о финансовых операциях или забронированных билетах. Самый главный параметр в таких базах – это код клиента, позволяющий компаниям привязывать свои шаги к конкретным людям.

В «образ клиента» может включаться и информация, создаваемая на сайте во время посещения его клиентом. Я покажу вам на собственном примере, какой мощный информационный след оставляю, изучая новости о своей любимой футбольной команде.

Как-то утром я зашел на сайт BBC, чтобы проверить дела у команды «Арсенал», играющей в британской премьер-лиге. Вот что происходило после того, как я вышел в Интернет и напечатал «www.bbc.co.uk/football» в строке браузера. Компьютер связался с сервером BBC – большой базой данных, содержащей все страницы вебсайта. Моему компьютеру присвоен определенный номер, называемый IP-адресом и работающий наподобие телефонного номера. У каждого компьютера есть свой уникальный IP-адрес (такой же уникальный, как ваш телефонный номер). Он доступен сайтам, на которые вы заходите. Иными словами, BBC знает, что я захожу на сайты сервера, связанные с футболом (или, если вам угодно, с соккером).

IP-адреса – это всего лишь один из способов выявить людей в Сети. Однако у него есть и свои недостатки. Основная проблема вызвана так называемыми прокси-серверами. Скажем, я зашел на сайт BBC со своего рабочего компьютера, то есть с сайтом компании будет связываться именно его IP-адрес, а не моего ноутбука. Сеть в Ogilvy в Нью-Йорке настроена так, что всем компьютерам, выходящим в Интернет, присваивается один и тот же IP-адрес. Иными словами, BBC не увидит моего ноутбука, а сможет лишь понять, к какой сети я подключен, а это куда менее полезно для нашей цели. Подобная проблема довольно распространена – просто вспомните, как часто вы заходите в Интернет на работе.

Для решения этой проблемы какой-то умный человек придумал cookie. Вот что возникает, когда я захожу в Интернет. Предположим, я захожу со своего ноутбука на сайт BBC. Сервер BBC отдает команду на загрузку нужных мне страниц, но при этом отправляет мне небольшой текстовый файл – cookie, – который помещается в определенную папку на моем жестком диске.

Когда я захожу на сайт BBC в следующий раз, сервер не только отправляет запрошенные страницы, но и читает содержимое, связанное с cookie BBC на моем компьютере. Фактически это дает серверу возможность понять, с какого компьютера идет обращение (даже если я при этом использую различные сети). Сервер обновит содержание cookie, чтобы отразить тот факт, что я на этот раз воспользовался другой сетью, а также зафиксирует, какие страницы я просмотрел. Разумеется, этот подход несовершенен. Потребители могут легко удалить cookie из своих компьютеров. Если бы я это сделал, а потом вернулся на сайт BBC, сервер посчитал бы меня новым посетителем. Разумеется, с точки зрения маркетологов наших дней, основная проблема стертых cookie заключается в том, что это лишает компании возможности обратиться к каждому индивидуальному клиенту напрямую.

Мне представляется, что в недалеком будущем мы будем говорить о cookie примерно так же, как сегодня говорим о первых моделях «Форда». На горизонте уже видны куда более детальные методы. Компания BlueCava работает над идеей «снятия отпечатков пальцев» у компьютеров и мобильных устройств по всему миру.

Вам может показаться, что все компьютеры одинаковы, но на практике это не так. Посмотрим, что об этом написали в Wall Street Journal в статье о компании BlueCava: «У каждого компьютера есть целый ряд элементов, делающих его уникальным, – различные параметры экрана, набор шрифтов или установленных программ. Каждый раз, когда ваш компьютер подключается к Интернету, он „транслирует“ эти уникальные детали. Специализированные компании могут использовать эти данные для выявления каждого компьютера, мобильного телефона или другого устройства, а затем и создания профилей их владельцев».

Разумеется, все это позволило бы рекламодателям выделять каждого человека напрямую. Более того, это позволило бы им создавать различные рекламные сообщения для разных типов устройств. И в будущем это станет куда более существенным моментом. Люди используют различные устройства разными способами. Так, я использую свой ноутбук для работы, а iPad – для отдыха. Если кто-то захочет найти меня как целевого клиента, связанного со спортом, то ему стоит делать свой контент удобным именно для просмотра на iPad.

Еще один способ достучаться до клиентов напрямую связан с технологией, известной как углубленная проверка пакетов, иногда ее называют мониторингом. Эта технология может читать и анализировать все биты или пакеты данных, путешествующих по Интернету. Так как она может отслеживать всю информацию, а не только связанную с путешествием по Интернету, можно представить, насколько эффективно она может собрать информацию о человеке (особенно если сравнить с cookie).

Кроме того, веб-сайты могут выявить конкретных посетителей посредством регистраций. Именно так работает Amazon.com. Как только я ввожу пользовательское имя и пароль, Amazon тут же понимает, кто именно делает запросы на страницах его сайта. Затем компания может собрать и проанализировать данные – примерно по той же схеме, что используют компании, работающие с картами лояльности. Вы можете связать поведение человека в Интернете и в реальном мире (например, в магазине).

Вот как это происходит. Предположим, я зарегистрировался на сайте Sears и провел на нем определенное время за изучением садовой мебели. Если я затем направлюсь в местный магазин Sears и куплю там стол и пару стульев с помощью выданной мне Retailco кредитной карты, то компания может изучить эти данные и заметить, что до этого времени я искал нужную информацию в Сети. Подобный метод известен как «ищем в онлайне, покупаем в офлайне» (research online, buy offline, ROBO). Именно с помощью такого анализа специалисты по онлайновому маркетингу оправдывают свое существование и отслеживают, какие из их предложений работают.

Регистрация – это самый точный способ сбора информации о личности. Она пригодна даже тогда, когда одним компьютером пользуются несколько человек (то есть когда cookie нам уже не помогают). Почему? Дело в том, что каждый раз, когда вы заходите на сайт Amazon, вам задают вопрос, являетесь ли вы новым или уже зарегистрированным пользователем. Регистрация в онлайне – единственный в данном случае способ точно узнать, какой именно человек заходит на ваш сайт.

Получать еще больше данных

Уверен, вы заметили некие общие черты во всем, о чем мы говорили до настоящего момента. Все это связано с получением данных из источников, которые вы контролируете, – вашего вебсайта, кассового аппарата, телефонной сети. Все это позволяет вам создать «образ клиента» и помочь выстроить с ним правильное общение. Но в ваших силах собрать еще больше данных.

Внешние базы данных

Зачастую данные можно просто купить. Существует целая отрасль, готовая делиться данными с компаниями, которые хотят лучше знать, с кем имеют дело. Самые серьезные поставщики такой информации расположены в США и Великобритании. Американские агентства, оценивающие кредитные рейтинги, снабжают маркетологов данными, позволяющими не только понять, каким образом потребители расходуют свои деньги, но и насколько хорошо они расплачиваются по долгам. Можно получить доступ и к социально-демографическим данным (о которых я уже говорил ранее); например, американское ведомство, отвечающее за проведение переписи населения, может предоставлять информацию о людях, живущих по определенному индексу.

Компаниям наподобие Claritas удалось скомбинировать эти данные с информацией из других источников и создать детальные профили почтовых индексов. Затем компании удалось превратить эти профили в архетипические сегменты (см. третью главу), привязанные к определенным индексам.

Вновь хочу сказать, что в данных такого рода нет ничего нового. Они были в нашем распоряжении уже многие годы. Я хотел лишь упомянуть о них, чтобы вы – в процессе оценки массы новых инструментов – не забывали и о том, что у вас уже есть.

Помимо этого, существуют списки данных, которые предоставляет любой человек, подписываясь на журнал, газету или информационную рассылку (разумеется, вы всегда вправе запретить компаниям передавать вашу информацию кому-то еще, но обычно это условие печатается самым мелким шрифтом).