Цифровой маркетинг: история и перспективы

Что такое цифровизация маркетинга и как перейти от абстрактных моделей к реальным внедрениям? Об этом расскажет Игорь Маврин, директор по цифровой трансформации компании “Формат Кода”.

Цифровая революция, а точнее эволюция, охватившая мир ритейла и маркетинга, продолжает развиваться семимильными шагами – внедряются новые инструменты, направленные на решение постоянно меняющегося поведения потребителей. Наиболее заметно то, что все больше потребителей меняют привычки в пользу платформ электронной коммерции. Это ускоряет тенденцию, которая сохранялась в течение многих лет.

Сегодня компании стремятся следовать двум глобальным трендам. С одной стороны, цифровизации (цифровой трансформации, позволяющей “виртуализировать бизнес-активы”, тем самым в корне меняя динамику реакции бизнес-модели на изменения рынка), с другой – применение стратегий “цифрового опыта” (Digital Experience), направленного на гипер-персонализацию отношений с клиентами. В теории два этих тренда взаимодополняют друг друга: потребность клиента формирует товар или услугу. Опираясь на полученную информацию, компании могут прогнозировать текущие и потенциальные предпочтения клиентов и вовремя на них реагировать. В итоге за счет современных ИТ-технологий появились уникальные возможности работать с реальными потребностями покупателя.

Каким может быть новый цифровой маркетинг?

Более чем за столетний период работы классического маркетинга его эффективность требует пересмотра в силу очевидного коллективного иммунитета на ряд типовых моделей. Современные покупатели ждут более персонализированных предложений, подготовленных конкретно для них. В ответ на этот запрос бренды работают над тем, чтобы обеспечивать клиентский опыт на основе индивидуальных предпочтений, интересов и поведения, используя цифровые решения, такие как машинное обучение. Успех придет к тем, кто первым интегрирует data-centric подход во все ключевые бизнес-процессы. Речь идет о внедрении так называемой Digital Experience Platform, когда при правильной расстановке бизнес-приоритетов и подкреплении их соответствующим “платформенным” инструментарием эффект может быть заметен сразу. Розничные сети, банки и телеком-операторы активно используют Artificial Intelligence и Machine Learning, меняя собственный бизнес и опыт пользователей. Подход дает возможность быстро повысить качество клиентского сервиса при помощи гипер-персонализации, тем самым вызывая лояльность и доверие со стороны покупателя. Так у клиента создается ощущение, что компания понимает, что он хочет, и ценит его потребности.

В чем разница между классической моделью маркетинга и диджитал?

Отсутствие возможностей и системы обработки больших объемов данных в реальном времени вели к тому, что коммуникация с покупателем велась не точечно, а по группам. Маркетологи основывались на анализе довольно упрощенных поведенческих паттернов клиентов, объединяя их в кластеры. Однако здесь нередко встречались ошибки в оценке факторов, влияющих на принятие решения. Тогда как точное понимание этих факторов повышает конверсию от коммуникации. Сейчас мы можем персонифицироваться вплоть до одного конкретного человека, это происходит благодаря Big Data. Такой подход называется гипер-персонализация.

Классический маркетинг строил свою коммуникацию с потребителем, когда маркетологи формировали профиль целевой аудитории, условно усредняя ее параметры, мотивирующие к покупке. Модель доказала свою состоятельность, однако в современной реальности ей необходимо эволюционировать с учетом привыкания к ней социума, как сказано выше, с учетом приобретенного “иммунитета”, а в ряде случаев (речь идет о навязчивом нецелевом маркетинге) и с учетом явной реакции отторжения. Маркетологи и разработчики формируют у потребителей лояльность и доверие посредством анализа реакций клиента в пространстве всех возможных каналов коммуникации: от соцсетей и персональных рассылок до мобильных приложений, где информация полностью согласована с запросом и потребностью конкретного покупателя. И в таком случае уровень доверия повышает готовность покупателя совершать повторные покупки.

В меняющейся среде бренды переосмысливают свои стратегии многоканального eCommerce, чтобы идти в ногу с меняющимся поведением потребителей. Парадигма eCommerce меняется на парадигму Digital Experience, которая оперирует все более сложным и динамичным процессом взаимодействия с клиентом, охватывая многочисленные точки соприкосновения во всех возможных каналах и устройствах.

Например, до сегодняшнего дня маркетологи отслеживали поведенческие алгоритмы тех, кто заинтересован в товаре. На основе маркетинговых исследований формировалось понимание целевой аудитории (ЦА). Как пример можно рассматривать телевизионную рекламу, целевая аудитория которой определялась в ходе таких маркетинговых исследований. При этом под вполне определенный контент попадала широкая аудитория, в том числе и нецелевая. Вспомните, как вас раздражает реклама на телевидении или в youtube. Это связано в тем, что выбрана не только широкая аудитория, но и слишком широкий канал взаимодействия с ней. Персонализация же предоставляет потребителям релевантную рекламу, позволяя маркетологам определять, какие типы рекламы подходят для показов, на основе персонализированного подхода. Более того, благодаря Big Data у нас есть возможность не только выбрать узконаправленную ЦА, но и оптимизировать канал и адаптировать формат передачи сообщения, когда конкретная реклама работает на точечную ЦА. Это формирует более устойчивое отношение к брендам, ценность для всей цепочки взаимодействия.

Появление такой модели позволяет фокусно говорить с каждым покупателем. То, что сейчас активно применяется в секторе FMCG.

Все это имеет смысл, если вы можете не только собрать информацию, но и сформировать контент – сформировать свое инфополе и сообщение, чтобы оно нашло отклик у конкретного человека.

Куда мы движемся?

Благодаря искусственному интеллекту идет непрерывный процесс улучшения клиентского сервиса. Технологии позволяют организовать максимально персонализированное взаимодействие, которое предпочитает большинство покупателей. Цифровые каналы связи, омниканальность, роботизация — со всем этим мы сталкиваемся в нашей повседневной жизни. Например, цифровая трансформация банков не могла обойтись без чат-ботов, фармацевтика активно использует в работе современные мобильные устройства, а ритейл – персонализированные акции и даже виртуальные походы в магазин. Эти перемены также влекут за собой появление и внедрение новых платформ с открытой архитектурой, которые более восприимчивыми к различным технологическим новинкам. Например, такие вычислительные системы позволяют работать с инструментами Big Data для анализа данных о товарах, покупателях, сезонности продаж, что дает возможность получать актуальную аналитику в режиме реального времени и своевременно реагировать на изменение бизнес-среды.

Эволюция каналов и появление персонифицированной модели рождает динамическую модель отслеживания покупательского поведения и точечного обращения вплоть до конкретного человека. Далее, чтобы скорость изменения продукта соответствовала динамике потребления, мы плавно переходим в эпоху Agile-модели маркетинга, быстро живущих продуктовых решений маркетинга.