Hero SASCOM Background 3q2014

Nowe wyzwania dla marketingu

rozmowa z Radosławem Grabcem, dyrektorem Regionalnego Centrum Kompetencyjnego Customer Intelligence SAS Institute

Jakie problemy napotykają najczęściej organizacje w realizacji działań marketingowo-sprzedażowych?
Problemów jest bardzo dużo, począwszy od kwestii operacyjnych i natłoku bieżącej pracy, po obszar wiedzy o kliencie, jakości i dostępności danych. Problemy te wynikają po części ze zderzenia dynamicznie zmieniającego się społeczeństwa o coraz bardziej wyszukanych potrzebach i oczekiwaniach z organizacjami działającymi na rynku. Procesy marketingowo-sprzedażowe są wtedy najczęściej zamknięte w ramach jednego, ustalonego i tradycyjnego modelu zarządzania relacją z klientem, gdyż podmioty te nie są w stanie wdrożyć zmian ze względu na różnego rodzaju bariery. Pamiętam taki przykład, gdy po wdrożeniu, które SAS zrealizował w jednym z banków w Polsce w obszarze automatyzacji i zarządzania kampaniami marketingowymi, na pytanie o kluczowe korzyści, jakie wdrożenie przyniosło firmie, w odpowiedzi usłyszałem „dziesięciokrotny wzrost liczby kampanii testowych”. Dla dyrektora marketingu fakt automatyzacji działań i tym samym uwolnienia potencjału użytkowników, np. w kierunku testowania nowych pomysłów, stanowił kluczowy efekt wdrożenia, gdyż pozwalał na realny rozwój firmy. Rewolucja technologiczna oraz ewolucja społeczeństwa konsumentów stanowi potencjalną szansę, ale wykorzystanie jej wymaga od organizacji otwartości i gotowości na zmianę oraz zainwestowania w wiedzę.

Czy zatem dynamiczny rozwój cyfrowej ekonomii zdefiniował na nowo wymiar relacji organizacji z klientem? Które zmiany uważa pan za kluczowe?
Zdecydowanie tak. Wszystko się zmieniło, a przede wszystkim klienci. Oczywiście, istnieją nadal tzw. klienci tradycyjni, ale coraz większa ich grupa istotnie zmienia swoje zachowania. Ponieważ żyją szybko, są wymagający i cenią swój czas, poszukują lepszej ceny i są bezlitośnie nielojalni. Firmy, które potrafią zaadaptować się do tej sytuacji, mają szansę uzyskać realne korzyści. Co ciekawe, taka adaptacja nie zawsze oznacza rewolucyjne zmiany, a jedynie potrzebę kalkulacji i analizy biznesowej. Dwa lata temu głośno było o pewnej sieci sklepów RTV w Australii, w której klienci robiący zdjęcia produktów lub stojący przy półkach i korzystający z porównywarek cenowych byli wypraszani ze sklepów. Spotkało się to ze zdecydowanym sprzeciwem na całym świecie, a sieć handlowa poniosła z tego tytułu spore straty. Mniej więcej w tym samym czasie, ale na innym kontynencie, amerykańska sieć Best Buy udostępniła klientom w swoich sklepach komputery z dostępem do porównywarki cenowej. W sytuacji, gdy klient był w stanie wskazać ten sam produkt w niższej cenie, sklep udzielał odpowiedniego rabatu wyrównującego cenę do kwoty wskazanej w sklepie internetowym (ale były też „haczyki”: porównywarka była tylko jedna, a porównywany produkt musiał być w 100 proc. identyczny z produktem dostępnym w sklepie). W efekcie sieć zanotowała wzrost wartości średniego portfela zakupów oraz zadowolenie klientów, usatysfakcjonowanych otwartą postawą sklepu. Dwie różne postawy wobec wymagającej społeczności konsumentów, każda z nich prosta w implementacji i obie o krańcowo różnym efekcie końcowym.

Rozwój ekonomii cyfrowej to też dostęp do zupełnie nowych danych, jest ich dużo, bardzo dużo. Kiedyś rozmowa o tysiącach zmiennych opisujących zachowanie klienta napotykała zdumienie bądź niedowierzanie – teraz jest to oczywiste, a mówiliśmy wyłącznie o wiedzy budowanej na danych transakcyjnych, znanych organizacji. Włączając do zagadnienia informacje np. dotyczące clickstreamu na stronach internetowych lub dane tekstowe z sieci społecznościowych, rozmów z klientami w call center czy geolokalizacji, jego złożoność, rozumiana jako możliwość interpretacji i wykorzystania biznesowego tych danych (bo te, których nie potrafimy zmonetyzować, są po prostu bezużyteczne), wzrasta wykładniczo.

Jak wpływa to na wymiar relacji organizacji z klientem?
Przede wszystkim, klient, akceptując ograniczenie swojej prywatności poprzez świadome udostępnianie szerokiego ekosystemu informacji o nim, wymaga bardzo precyzyjnego komunikatu zwrotnego, adresującego jego pierwotne, a nie wtórne, potrzeby. Dla przykładu weźmy zakup kredytu, który jest potrzebą wtórną, ale jednocześ­nie środkiem do realizacji potrzeby pierwotnej, jaką jest np. wyjazd wakacyjny czy kupno samochodu. Wiedząc więcej o kliencie możemy trafiać do niego nie wprost i trochę z zaskoczenia. Ciekawym przykładem jest wdrożenie, jakie SAS Institute zrealizował w firmie 1-800-FLOWERS w USA.

Firma analizowała online wszystkie komunikaty wysyłane za pośrednictwem Twittera. W momencie, gdy z automatycznej analizy komunikatu wynikało, że nadawca jest chory lub znajduje się w trudnej sytuacji, system automatycznie wyszukiwał wśród zarejestrowanych klientów osoby powiązane z nadawcą (w sensie relacji w Twitterze), po czym wysyłał klientowi ofertę wysyłki kwiatów bądź prezentu dedykowanego dla „przyjaciela w trudnej sytuacji”. W efekcie osiągnięto 70-procentowy wskaźnik response rate.
Z drugiej strony, można powiedzieć, że nic się nie zmieniło. Personalizacja przekazu i dotarcie z nim w odpowiednim czasie (time to market) to dziś główne wyzwania firm, a zarazem ponadczasowy paradygmat marketingu. To co się zmienia, to właśnie złożoność zagadnienia personalizacji i adekwatności tego przekazu.

Czy wobec zachodzących zmian firmy są w stanie działać efektywnie bez wsparcia analitycznego?
Może zacznijmy od początku. Do czego firmy wykorzystują od lat bardziej lub mniej zaawansowane metody analityczne? Gdziekolwiek są dane, tam zawsze potrzebna będzie analityka, czyli metoda na przewidywalne i weryfikowalne wyciąganie z danych wniosków. Jak wcześniej wspomniałem, obecnie danych mamy o wiele więcej, zmieniła się ich postać, coraz większą rolę pełnią dane o nieuporządkowanej strukturze, wymiary szybkozmienne, zatem rola analityki zdecydowanie rośnie, a firmy, chcąc zachować konkurencyjną pozycję, nie powinny rezygnować z rozwoju wiedzy, kompetencji i narzędzi pozwalających na sprawną jej implementację w procesach biznesowych.

W jakich konkretnych obszarach i procesach marketingowych wykorzystanie narzędzi analitycznych przynosi największe korzyści?
Znowu wróciłbym do kwestii, czego możemy dowiedzieć się wykorzystując zaawansowaną analitykę. Jest to przede wszystkim pełniejszy obraz potrzeb i oczekiwań klienta, który pozwala na precyzyjne dopasowanie adekwatnego przekazu marketingowego w taki sposób, aby komunikacja ze strony organizacji była traktowana jako rozwiązanie problemu, a nie zbędny spam. Zatem na pewno w zakresie wsparcia procesów przygotowywania personalizowanej oferty produktowej wykorzystanie analityki jest więcej niż potrzebne. Kolejny obszar to kwestia planowania działań marketingowych w dłuższym horyzoncie czasowym, zarówno w kontekście konkretnych aktywności, jak i budżetów. Z moich doświadczeń wynika, że dość często planowanie takie odbywa się na zasadzie założenia pewnego procentowego wzrostu (lub spadku) budżetu oraz zaadresowania bieżącego celu wskazanego w strategii organizacji jako priorytetowego w danym roku. Tutaj rolą analityki jest wskazanie potencjalnych nisz sprzedażowych, np. w oparciu o analizę wzorców zachowań klientów lub zmian w strukturach segmentów behawioralnych czy też z wykorzystaniem wskaźników makroekonomicznych, a także ocena zasadności podejmowania niektórych działań, które realizowane były w okresie poprzednim. W sytuacji, gdy działania są zaplanowane, a budżety zabezpieczone i aktywności marketingowe startują, istotną rolę pełni proces zarządzania i optymalizacji kampanii, umożliwiający, z jednej strony, automatyzację wieloetapowej i wielokanałowej komunikacji, a z drugiej, zapewniający, że do kontaktu wybierani są ci klienci, którzy rokują najlepiej, pozwalając na osiągnięcie założonego ROI. Podsumowując, rozwiązania biznesowe, takie jak np. SAS Marketing Automation, SAS Marketing Optimization czy SAS Realtime Decision Management, wspierające całościowo proces marketingowy, właściwie na każdym istotnym jego etapie wykorzystują wnioski, wyniki i rekomendacje płynące z narzędzi analitycznych.

Czy realizacja procesów marketingowych w czasie rzeczywistym to jeszcze możliwość, czy już konieczność?
Podczas mojego wystąpienia na konferencji poruszającej zagadnienia zaawansowanej analityki podzieliłem się następującą refleksją. Kilka lat temu, rozmawiając z przedstawicielami firm z branży finansowej czy telekomunikacyjnej o zastosowaniu analityki w procesie marketingowym, posługiwałem się opracowaniem jednego z analityków rynku, które zestawiało skuteczność klasycznego marketingu opartego o regularne kampanie wychodzące oraz marketingu zdarzeniowego w czasie rzeczywistym. Różnica skuteczności mierzonej wskaźnikiem response rate wynosiła od 3 do 40 proc. na korzyść marketingu w czasie rzeczywistym. Wszyscy czuli, że ma to sens i kryje w sobie potencjalną szansę na wzrost biznesu, ale praktycznie nikt tego nie stosował. Barierą była zarówno dostępna technologia, jak i dojrzałość organizacji nieprzygotowanych na konsekwencje wprowadzenia marketingu zdarzeniowego. Dzisiaj, gdy technologia i informacja w coraz większym stopniu przenikają do naszego życia, stając się nieodzownym jego elementem, sytuacja wygląda inaczej. Żyjemy szybciej, biegniemy uzbrojeni w urządzenia przenośne, mające za główny cel dostarczenie nam odpowiedniej informacji w jak najkrótszym czasie. Informacji, która jest najlepiej dopasowana do naszych oczekiwań. Cały szum informacyjny w rodzaju banerów, reklam czy wyskakujących okienek ignorujemy jako element zbędny, przeszkadzający w realizacji naszych ważnych potrzeb. Z perspektywy konsumenta stojącego na ulicy i wpatrzonego w smartfon problem wydaje się oczywisty: mam swoje potrzeby, ignoruję to co jest w danym momencie nieinteresujące lub w ogóle nieprzystające do mojej sytuacji. Natomiast z perspektywy organizacji, która próbuje przyciągnąć uwagę klienta, sprawa jest daleko bardziej skomplikowana, niemniej jednak konieczna do zaadresowania.

Które kanały komunikacyjne można wykorzystać do tego typu działań?
Wszystkie! Wkraczamy w prawdziwie wielokanałową rzeczywistość (omnichannel reality). Każdy kanał kontaktu to potencjalne źródło informacji o kliencie, który świadomie lub nieświadomie dostarcza je do organizacji. Pominięcie któregoś z tych punktów nasłuchu może doprowadzić do błędnie podejmowanych decyzji. Wystarczy przywołać przykład sytuacji, która zdarzyła się pewnemu klientowi banku. Klient dostał od banku wiadomość SMS z propozycją kredytu, jako że przed chwilą miała miejsce duża transakcja obciążająca jego konto. Wszystko byłoby w porządku, gdyby nie fakt, że transakcja została dokonana kartą chwilę wcześniej w miejscu odległym o jakieś tysiąc kilometrów od galerii handlowej, do której klient właśnie zmierzał na zakupy. Rezultat był oczywisty, bo klient zdenerwował się podwójnie. Po pierwsze, z powodu fraudu (kradzieży – przyp. red.), a po drugie z powodu nieetycznego, w jego rozumieniu, zachowania banku.

W jakim stopniu można wykorzys­tać tu potencjał sieci Wi-Fi?
Sieci Wi-Fi pozwalają na jednoznaczną identyfikację znajdującego się w jej zasięgu smartfona lub innego urządzenia sieciowego, nawet bez konieczności jego autoryzacji. Rozpoznawanie powracającego telefonu, dokładna ścieżka jego wędrówki, momenty i czas postoju etc. – to tylko przykłady prostych zmiennych dostarczanych przez sieć Wi-Fi. Pozostaje wyobrazić sobie, w jaki sposób takie informacje można wykorzystać w centrach handlowych, w celu np. personalizacji reklam. Tego rodzaju koncepcje są już realizowane na świecie. ZapFI, belgijski operator i dostawca sieci Wi-Fi w dużych centrach handlowych, do analizy i personalizacji przekazu marketingowego wykorzystuje rozwiązania SAS Institute w zakresie realtime decision management oraz big data predictive analitics. Silnik analityczno-decyzyjny SAS zasilany jest pozyskiwanymi z hot-spotów informacjami, opisującymi marszrutę użytkownika sieci po centrum handlowym, ale również na temat przeglądanych stron internetowych interesujących klienta (sport, turystyka, hobby, biżuteria, etc.). Na podstawie tych informacji silnik decyzyjny decyduje o kształcie strony powitalnej przy pierwszym logowaniu do sieci, a także o reklamach wyświetlanych w formie ramek w przeglądarce. Dodatkowo, model biznesowy ZapFI, umożliwiający udostępnienie przestrzeni reklamowej partnerom, np. sklepom lub punktom obsługi w galerii handlowej, otwiera ciekawe możliwości współpracy i wykorzystania szeregu nowych, niedostępnych do tej pory danych.

Czy rynek polski jest gotowy na tego typu rozwiązania?
Zdecydowanie tak. Liderem i najbardziej otwartym na tego rodzaju koncepcje segmentem rynku jest sektor bankowy i telekomunikacyjny, pewnie z tytułu prawdziwego „oceanu” interesujących danych, które posiadają, ale także ze względu na skalę działalności biznesowej. Jest już na polskim rynku parę firm, które próbują obecnie wdrażać marketing zdarzeniowy online, jednak są to często rozwiązania mocno techniczne, dedykowane wybranym typom zachowań klientów i przeważnie oparte o cykl życia produktu, np. zapadalności kredytu czy lokaty. Obecnie SAS Institute bierze udział w bardzo interesujących wdrożeniach w dwóch bankach w Polsce. W jednym jest to klasyczny Event Based Marketing (implementacja zakończona, rozwiązanie w trakcie roll-out’u – przyp. red.) oparty o detekcję zdarzeń w trybie off-line oraz w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Drugie wdrożenie, obecnie w toku, to prawdziwy inbound real-time marketing, udostępniający użytkownikom biznesowym silnik decyzyjny umożliwiający projektowanie różnych scenariuszy interakcji z klientem realizowanych w oparciu o zdarzenia w czasie rzeczywistym.

Jakie nowe wyzwania dla marketingu przyniesie najbliższa przyszłość?
Myślę, że paradoksalnie będą to te same od wielu lat wyzwania, czyli korzystne pozyskiwanie klientów, ich utrzymanie czy generowanie wartości. W ostatnim czasie szczególnego znaczenia nabrała personalizacja i adekwatność przekazu marketingowego, wyprzedzając w rankingach istotności wyzwań obszar retencji klientów. Dzieje się tak dlatego, że właśnie adekwatność tego przekazu jest kluczowym elementem podtrzymania wskaźnika lojalności. Jeśli chodzi o nowe wyzwania, to z pewnością jednym z nich jest monetyzacja danych, które w coraz większej ilości są dostępne w całym ekosystemie informacyjnym wokół klienta. Kluczowe stanie się, aby w bardzo krótkim czasie (wyprzedzając konkurencję), metodą symulacji, kategoryzacji czy też eksploracji (in-memory), dokonać oceny przydatności danych pod kątem możliwości ich wykorzystania w procesach biznesowych (dobrym przykładem są media społecznościowe). Potencjalnie pojawić się może także problem dużo poważniejszy, a mianowicie nowe regulacje prawne zapewniające jeszcze większą ochronę prywatności społeczeństwa, przykładowo poprzez zakaz ofertowania klientów w oparciu o detekcję zmiany ich lokalizacji, pierwszy zakup w sklepie jubilerskim czy też inne wykryte zdarzenie. Wtedy trzeba będzie szukać innych metod pozwalających na dopasowanie przekazu albo wrócić do marketingu epoki kamienia łupanego.

artykuł ukazał się 13.04.2014 w magazynie Manager

Informacja o autorze:

Radosław Grabiec

Radosław Grabiec
Jest absolwentem Uniwersytetu Warszawskiego, pracuje w firmie SAS Institute jako Business Development Director, od 2011 roku Dyrektor Regionalnego Centrum Kompetencyjnego Customer Intelligence SAS Institute.

Back to Top