Джон Ноусворси: Жизненный цикл на языке маркетинга

Источник: Intelligent Enterprise (№3, 2014)

Об автоматизации маркетинга в современном бизнесе журнал Intelligent Enterprise побеседовал с Джоном Ноусворси (John Noseworthy), директором по решениям для управления большими данными в маркетинге IBM.

Джоном Ноусворси (John Noseworthy)

В принципе внутри маркетингового направления мы имеем три сферы деятельности. Они безусловно связаны между собой, но вместе с тем их можно разделять, в том числе если маркетинг рассматривать с точки зрения информационной поддержки. Речь идет о привлечении клиента, обеспечении роста продаж за счет уже определенного спектра его потребностей, а также о его удержании. Говоря об этом в совокупности, мы по сути получаем жизненный цикл взаимоотношений с клиентом, а такое понятие в любой функциональной области известно очень хорошо.

Особенность маркетингового направления состоит, пожалуй, в том, что в отличие, скажем, от производства мы, пытаясь привлечь клиента и все более рельефно определяя его потребности, то есть фактически находясь на стадии дизайна, на самом деле не занимаемся дизайном в привычном смысле этого слова. Мы формируем детальный портрет потребителя, «образмеривая» его целым спектром различных параметров. Но сам потребитель уже объективно существует. Начиная работу с ним, мы просто можем ничего не знать о нем.

Стадии роста продаж и удержания в современном маркетинге прочно ассоциируются с индивидуальной работой с покупателем. Подчеркну, что речь зачастую идет уже не о микросегментировании, а именно о работе по принципу «компания — отдельный заказчик». Я думаю, такая схема работы тоже является весьма отличительной чертой управления жизненным циклом в современном маркетинге. Здесь как раз и материализуются такие важные на сегодня понятия, как пользовательский опыт (user experience) или путь потребителя (customer journey). Всё это возникает в результате гармоничного слияния того, к чему человек стремится как потребитель продукции некого бренда, и того, как помогает ему в этом поставщик. Причем, подчеркну еще раз, именно на индивидуальной основе.

Да, и в производстве, как известно, тоже налицо стремление к кастомизации под требования заказчика. Но здесь все таки эта тенденция не столь явная. Изначально кастомизированную под индивидуального клиента продукцию мало кто производит, и учет индивидуальных потребностей скорее оказывается на уровне предложения пакета продуктов, на уровне скидок или послепродажного сервиса. А значит, на уровне того же маркетинга.

С чего, по-Вашему, следует начинать, реализуя этот самый жизненный цикл?

Очень важно выбрать стартовую точку, локализация которой будет существенно зависеть от специфики бизнеса, от текущей и предшествующей культуры его функционирования, от особенностей деятельности персонала. Хотя всё это, конечно, куда проще сказать, чем сделать. Поэтому буду более конкретным. Совсем недавно в разговоре с руководством одного румынского банка я использовал прием, который вообще применяю довольно часто. Я пригласил для беседы CIO и CMO, задав им обоим вопрос о том, что именно они не знают о клиенте, но хотели бы узнать. Для определенности я предлагаю сформулировать от пяти до десяти отдельных пунктов. В результате оказывается, что ответы на некоторые из этих вопросов, которые очень интересуют CMO, в общем известны CIO, и наоборот. И выяснение этого, кстати, само по себе представляет существенный прогресс. Безусловно, остаются и вопросы, интересующие обоих, но никто пока не знает ответов на них. Здесь я, как правило, говорю, что ответы эти кроются в самих корпоративных данных и нужно предпринять какие-то конкретные шаги для того, чтобы их получить. Это по сути и есть выбор стартовой точки.

Можно ли понять, какие данные действительно необходимы и как их следует использовать? Ведь сами они, какими бы полными и качественными ни были, вряд ли что то покажут пользователям с полной очевидностью.

На мой взгляд, при оценке перспективности использования различных источников данных для бизнеса, в том числе тех, которые появились совсем недавно, фигура CMO фактически центральная.

Именно он прежде всего должен обладать той квалификацией, которая позволит объективно понять, необходимы ли бизнесу данные из социальных сетей или из других внешних источников, и насколько важна для него первичная информация глубокой исторической ретроспективы, которая, казалось бы, уже мало кого интересует. Фактически мы говорим здесь о том, насколько активно заказчики готовы принять небезызвестную концепцию больших данных. Спрос на соответствующие решения сейчас очень заметен, эффективность от их использования тоже весьма высока. Активность поставщиков в этом направлении ощущается очень сильно. IBM, я считаю, достигла тут весьма впечатляющих результатов. Но все же привлечение внутренних и внешних данных к автоматизации бизнеса представляет собой в целом затратную активность. Поэтому то решение о том, какие данные необходимо использовать прямо сейчас, а применение каких можно отложить на ту или иную перспективу, — это безусловная прерогатива корпоративного заказчика. И вопросы эти не в последнюю, а может, даже в первую очередь остаются за CMO.

В корпоративной автоматизации многим функциональным направлениям соответствуют определенные классы прикладных систем, ответственных за ИТ-поддержку. Или же она осуществляется специализированными модулями комплексных информационных систем. Что в этом смысле можно сказать об автоматизации маркетинга?

Сразу отмечу, что всесторонне автоматизировать маркетинговую деятельность с помощью каких-либо готовых систем можно разве что в очень небольшом по масштабу бизнесе. В остальных случаях тоже принято говорить о комплексных системах, но здесь по моему мнению речь должна вестись о платформе. Причем тут не имеется в виду какой-либо фреймворк (как, скажем, в системах управления контентом), позволяющий заказчику самостоятельно дорабатывать функциональность корпоративного сайта.

В данном случае надо изначально понять многие вещи на куда более базовом уровне. Нужно ли активно использовать медиаданные, необходима ли, скажем, среда распределенных вычислений Hadoop или база данных архитектуры NоSQL, насколько жесткими окажутся требования реального времени для решения маркетинговых задач, — со всеми подобными вопросами следует определиться прежде, чем строить информационную поддержку. А затем предприятие уже может формировать требования к прикладным системам. Причем не исключено, что ему понадобятся весьма специфические продукты.

Вместе с тем надо отметить, что существует и некая универсальная функциональность в автоматизации современного маркетинга. Так, например, средства BI вообще и предиктивный анализ в частности целесообразно применять в подавляющем большинстве случаев, если не всегда. Выбор инструментов автоматизации является самостоятельной и довольно нетривиальной задачей.

Если мы говорим о важной роли самых разных источников информации об автоматизации маркетинга, равно как и о внушительном количестве данных, которые приходится обрабатывать, возникает проблема качества данных. Как следует ее решать?

Раньше практически повсеместной практикой была детальная очи­стка данных. Иными словами, прежде чем работать с информацией, ее качество следовало довести до состояния, близкого к идеальному. При решении современных задач и при наличии огромных динамично пополняемых информационных ресурсов такой подход теряет свою популярность. Сегодня основное условие состоит в том, чтобы данные, а вместе с ними и корректность решения задач были бы проверяемыми. Образно говоря, вы можете постараться собрать результат из отдельных элементов. Не все элементы при этом будут идеально вписываться в общую картину, которую, тем не менее, вы все равно увидите. Если же вы хотите проверить корректность полученного результата, то можете заново собрать свой конструктор несколько иным способом. Тогда, возможно, в качестве недостающих вы будете иметь уже иные элементы. Но общая картина все равно останется той же самой.