Значение маркетинга баз данных

Маркетинг баз данных (БД) — это метод использования информа­ции о клиентах и рынках для целенаправленного применения маркетингового инструментария. Это предпосылка для применения инструментов ДМ. «Диа-[ лог может развиваться», только если реакция целевой аудитории, на которую 1 направлен директ-маркетинг, регистрируется в базе данных.

Благодаря маркетингу БД можно достичь большей точности сегментации ; рынков, лучше анализировать и использовать деловые и клиентские связи [иуправлять ими (Holland, 1992b, S. 779). Тогда можно будет общаться с кли-[ ентами, заинтересованнымилицами или потребителями, индивидуально и ин-; терактивно.

Маркетинг БД имеет четыре существенных признака (Wonnemann, 1997, [S. 592).

• Технологии баз данных нужны для учета, обработки и предоставления адресов и дальнейших сведений о целевых личностях.

• Благодаря ему можно использовать сведения, необходимые для инстру­ментов директ-маркетинга.

• Маркетинг БД формирует диалог, который должен идти между пред­приятием и целевой личностью. Целевая личность при этом может находиться и в сфере потребления, и в сфере бизнеса. Важно, что этот диалог поддерживается, начиная с первого контакта, затем отношения с клиентом продолжаются, становятся постоянными или прерываются, если кого-то что-то не устраивает. -

• Маркетинг БД носит системный характер, поэтому нужно постоянно со­бирать информацию, необходимую для коммуникации и планирования долгосрочной перспективы.

Используя маркетинг БД, легче разработать эффективную стратегию. Для |этого занимаются систематическим сбором информации, систематизируют ; и обрабатывают. Данные надо постоянно обновлять, использовать их по-1аедовательно. Координируя их, можно эффективно применять инструменты рирект-маркетинга и минимизировать убытки нецелевой рекламы.

Маркетинг баз данных создает предпосылки для эффективных координа­ции и контроля инструментов ДМ и очень помогает при управлении сбытом. К клиенту могут обращаться индивидуально через персонифицированные рек­ламные средства, и его преференции будут учитываться в присылаемых пред­ложениях, чтобы укрепить дальнейшую связь.

Применяя маркетинг БД, можно на практике реализовывать стратегиче­ское мышление, так как главная цель ДМ — установить долгосрочные отноще-ния с новым клиентом, шаг за шагом ведя его вверх по лестнице лояльности. Ведь только после многих акций и нескольких сезонов достигается уровень, при котором предприятие функционирует без потерь

Внедрение маркетинга баз данных

Фазы разработки и внедрения маркетинга баз данных на предприя­тии приведены в табл. 9.1 и табл. 9.2.

Этапы
1	Принятие и описание требований к маркетингу баз данных
2	Оценка требований согласно аспектами прибыли/издержек
3	Разработка технического задания (задача разработчика)
4	Постепенная реализация системы маркетинга баз данных
5	Внедрение системы
6	Постоянная перепроверка рентабельности
Источник: Rensmann, 1993, S. 97. Таблица 9.2. Внедрение баз данных
	Этапы
1	Идентификация всего адресного фонда сотрудников (Outlook, Excel, адресные и контактные системы менеджмента и т д.) -> Обзор всего адресного фонда сотрудников отдела сбыта
2	Внесение адресного фонда отдельных сотрудников (фирм, партнеров) в базу данных

	Этапы
3	Устранение двойных адресов и внесение недостающих сведений
4	Предварительное внесение откорректированных сведений в центральную базу данных клиентов
5	Прием извне данных о клиентах -> Унифицированная актуальная база данных деловых партнеров предприя­тия. Поиск и отбор в адресном фонде
6	Контактный менеджмент с помощью офисных программ (Word, Excel, Outlook)
7	Менеджмент кампаний -> Прозрачность всех контактов, задач, общения с клиентами и всей коррес­понденции (почты, электронных писем, факсов и т. д.)
8	Прием ассортимента, прейскурантов -> Системная обработка данных и проведение ассортиментной политики
9	Прием заказов извне

Содержание базы данных клиентов зависит от того, в какой от-, расли работает предприятие. Существуют четыре категории данных/

Основные данные.

К ним относятся адрес и долгосрочные стабильные данные о клиентах, не за­висящие от ассортимента предприятия и покупательского поведения клиентов. Данные об акции.

Это сведения об относящихся к клиентам мероприятиях, которые прода­вец направлял соответствующему лицу. Здесь содержатся, к примеру, рассылки (история рассылки), которые получала целевая личность.

Данные о реакции.

Сведения о воздействии проведенных мероприятий, реакции (заказ, запрос информации ИТ. д.) целевой личности. , ,.. , ,

Данные о потенциале.

Данные о потенциале ориентированы на будущее и помогают выявить тен­денции спроса на определенные группы товаров в определенные даты. Ис­пользуя их, можно прогнозировать длительную стоимость клиента (Customer Lifetime Value).

Ниже дана примерная структура баз данных в разных отраслях с охватом очень большого и подробного массива информации / Какие данные нужны на самом деле, определяют, исходя из соотнощения прибыли и издержек. Некоторые из упомянутых критериев можно использо­вать на практике, если это вообще возможно, только с большими издержками

Основные данные

• Адрес. ■ '

• Фамилия, имя, титул, академические степени.

• Улица, номер дома, почтовый индекс, населенный пункт, этаж.

• Изменения фамилии и адреса.

• Телефон, факс. - ■'" '

• Электронный адрес. * > ■

• Социально-демографические.

—Дата рождения, пол

• Семейное положение, размер семьи.

• Возраст детей.

• Цикл семейной жизни.

• Образование/профессия/доход.

• Досягаемость.

Психографические,

• Установки, стиль жизни.

• Интересы и хобби,

• Мотивация покупки.

• Пользование информацией,

Тип жилья (по найму, собственность

Данные об акции ^

• Контактные данные.

' —Адреса (способ первого контакта), : -

• Дата первого запроса, „, . .-ч ■

• Дата первой покупки,

л —Уполномоченный продавец/филиал

Маркетинговые данные,

— Основа коммуникации (клуб, клиент каталога), - - ; — Применение рекламных средств,

—Последние отправленные рекламные средства (история рассылок

Данные о реакции

• Покупательское поведение (количественные),

' —Дата последних заказов/покупок (в текущем году). "

— Частота покупок, совокупный оборот,

' — Оборот/стоимость заказа (среднее значение (последних заказов)).

— Товары, возвращенные продавцу

' —Купленные группы товаров. • >■

—Связь с данными бухгалтерии

Покупательское поведение (по качеству).

• Жалобы.

• Близость к группам товаров,

• Изменения в поведении покупателя.

Оценка клиента.

• Статус клиента (активный, пассивный).

• Оценка по балльной модели,

• Связь с клиентом, продолжительность отношений,

Удовлетворенность клиента

Каждый контакт с клиентом должен использоваться для обновления базы ; данных. Сведения о клиентах можно дополнять, используя, к примеру, следу-; ющие средства.

» Купоны: ответы на объявления с купоном или на розыгрыши призов. » Центр обработки заказов: данные, полученные во время телефонных контактов.

• Заказы: в формулярах для первого заказа часто указаны дополнительные вопросы для пополнения базы данных.

• Запрос информации: наряду с базами данных клиентов некоторые све­дения вносят в базу данных заинтересованных лиц.

» Он-лайновые средства массовой информации: сведения о контактах, осуществляемых через Интернет, также вносят в базу данных

Основу для маркетинга баз данных создает система электронно» обработки данных, причем в зависимости от их объема, а также особенностей применения ее можно использовать, даже работая на персональном компью­тере. Систему электронной обработки, работающую с основными данными о клиентах, нужно пополнять сведениями, которые получают как из внутрен­них источников предприятия (бухгалтерии, заказов, разъездной работы), lai и из внешних (издательства и лист-брокеры, базы данных).

Сведения о целевой личности вносят в базу данных клиентов, обрабатыва­ют по моделям балльной оценки (скоринг) или селекционным моделям и ис­пользуют в маркетинговых акциях. В поле действия маркетинга баз данньк попадают почти все задачи директ-маркетинга: от приобретения новых кли­ентов до контроля эффективности. Маркетинг баз данных нужен не столько для обращения с целью рекламы к уже существующим клиентам, сколько да достижения предприятием различных стратегических целей.

Благодаря хранилищам информации (Data Warehouse) можно эффективно^ применять маркетинговый инструментарий

Чтобы ДМ-акции были эффективны, надо оценить клиента или за| интересованное лицо (потенциальный клиент), обратившись к БД клиентов.

Предположим, продавец консультирует покупателя и на подсознательном уровне дает ему оценку, которая впоследствии влияет на его поведение: пpивeт^ лив, готов подробно все рассказать и объяснить или, напротив, очень сдержан,| неактивен.

В рамках управления отношениями с клиентами необходимо разработать модели и процессы, которые будут более объективно оценивать отдельных клиентов и предлагать им конструктивные, индивидуально ориентированные программы

АВС-анализ

' Один из самых простых процессов оценки клиента — это АВС-анализ, когда всех клиентов подразделяют в зависимости от доли покрытия издержек натри и более сегментов (Backhaus, 2003, S. 174). На основании этого анализа можно определить соотношение между долей и ценностью клиентов. На многих предприятиях оправдывается правило Парето, согласно которо­му на 20 % клиентов приходится 80 % оборота, или доли покрытия издержек. К различным сегментам обращаются при проведении дифференцированных мероприятий в рамках управления отношениями с клиентами: клиентов груп­пы А опекают руководящие сотрудники, клиентов группы В — коммивояжеры, а клиентов группы С — центр обработки заказов.

Однако, ограничившись этой относительно простой оценкой, легко упу­стить из виду многие важные факторы.

RFMR- и FRAT-метОАЫ '"'

Для оценки информации, собранной в БД клиентов, были разра­ботаны модели балльной оценки, по которым определяют будущее покупатель­ское поведение потребителей. В этих моделях используют множество крите­риев, установленных предприятием, и они имеют информационную ценность для прогнозирования дальнейшего развития отношений с клиентами.

В этих моделях применяют метод RFMR* (также называемый методом RFM), с помощью которого начиная примерно с 1920 т. американские пред­приятия посылочной торговли оценивают клиентов. Исходя из данных о по­купках, выставляют и накапливают баллы: Recency

дата последней покуп­ки), Frequency (частота покупок) и Monetary Ratio (объем оборота) (Holland, 2001а, S. 84).

R = Recency

Чем меньше времени прошло с момента последней покупки, тем больше баллов получает клиент. F = FVequency

Чем чаще за все время деловых отношений или в течение последнего года клиент делал покупки, тем больше вероятность, что он снова сделает покупку, и тем больше баллов ему начисляется.

MR = Monetary Ratio

Совокупный оборот или стоимость заказа клиента пересчитывается в бал­лы, которые прибавляют к баллам, начисленным за дату последней покупки и частоту покупок.

На основании общей суммы баллов каждого клиента определяют, к при­меру, какие рекламные средства ему отправлять. Результат этой оценки может быть, например, таким: клиентам, набравшим более 40 баллов, послать каталог

клиентам с 20—39 баллами — рекламное письмо, в котором предлагается при наличии заинтересованности прислать запрос на каталог; к остальным клиен- там больше не обращаются. ^ . =

Модель можно использовать в виде компьютерной программы, которая подводит итоги ежемесячно или ежеквартально. Система управления реклам­ными средствами нужна для поддержки принятия решений и последователь­ного использования данных клиентов в маркетинге, i .,

В усовершенствованных моделях теперь учитывается такой критерий, как ассортимент товаров, заказываемых клиентом. Будущее клиента, который до- стиг высокого объема оборота у универсального отправителя, покупая элект- роприборы, не настолько многообещающе, как у покупателя одежды с более , незначительным оборотом. У покупателя одежды нужно в первую очередь опре- делить частоту покупок, покупатель электроприборов, напротив, удовлетворил свои запросы на несколько лет вперед. ' .

Эти соображения учитываются в разработанной позднее модели FRAT*. ■ F = Frequency

Частота покупок получает приоритет. '

R = Recency

Дата последней покупки тоже учитывается. Т?* • ■

А = Amount of Purchase ''

Amount of Purchase соответствует объему оборота или стоимости заказа.

Т = ТУре of Merchandise

Новой в этой модели является величина Т (Туре of Merchandise), означа­ющая сферу ассортимента, в которой делались покупки, или вид купленных товаров. Ее определяют индивидуально по результатам анализа предыдущих данных предприятия.

В новейших моделях балльной оценки

Возможности применения маркетинга баз данных

10.3.1. Отбор

База данных дает информационную основу для отбора респон тов по определенным критериям.

В последние годы множество предприятий учредили клиентские клу! и опубликовали клиентские карты, чтобы создать базу данных и иметь возм ность индивидуально оценивать клиентов и их покупательское поведение

10.3.2. Сегментация

Маркетинг БД используется для сегментации клиентов при onpt деленных маркетинговых акциях. Например, можно выбрать те личные сегме! ты, от которых ожидают повышенный интерес к специальным предложения Если БД клиентов содержит релевантные для сегментации рынка признак можно образовать гомогенные по возможности целевые группы, к которн обращаются по-разному. Тогда для каждого типа клиентов, которые отлт ются по социально-демографическим, психографическим критериям, а так покупательскому поведению, можно подобрать наиболее подходящие для них предложения

Если возникают проблемы с поставкой и не хватает товаров для обеспе­чения всех клиентских заказов, при помощи маркетинга баз данных можно выбрать тех клиентов, которые должны получить этот товар в первую очередь. С этой целью создают приоритетный список, чтобы свести к минимуму рек­ламации. Используя его, можно снабжать, к примеру, в первую очередь посто­янных клиентов, а также тех, которые уже неоднократно разочаровывались, не

> получив заказанный товар. , yt; • ..v;v

Используя БД ютиентов, управляют сроками поставки, если нужно учй предположим, чтобы в сфере промышленности заказ приходил вовремя. В1 зе данных можно зафиксировать время, когда клиента можно застать до| чтобы минимизировать издержки разъездной работы или почтовых расход Этой программой пользуется, к примеру, фирма Eismann при доставке нц быстрозамороженных продуктов

10.3.3. Изучение рынка

БД клиентов предприятия — это хорошая предпосылка для лкюбого опроса клиентов. Появляется возможность не только узнать, скольких из них устраивает обшее направление отношений (индекс удовлетворенности), но и что думает каждый клиент. В результатах опроса могут упоминаться известные люди, если анонимность не была гарантирована. Такие акции положитно влияют на отношения с клиентами.

10.3.4. Получение информации

Благодаря статистической оценке собранных социально-демографических данных, прежде всего о покупательском поведении, можно эффективно применять маркетинговые инструменты.

10.3.5. Привлечение НОВЫХ клиентов j.

Целенаправленно применяя маркетинг баз данных, можно разр ботать новые стратегии для привлечения клиентов. Так, на основе характе)^ ных признаков, использовав статистические модели, можно определить ( пример, посредством кластерного и дискриминантного анализа) структ клиентов, исходя из их качества (Holland, 1995, S. 28—31). Регулярно пров квалификацию адресов, можно избежать убытков от нецелевой рекламы

10.3.6. Отбор неактивных клиентов

Выбирают клиентов, которые внесены в базу данных, но продол­жительное время были неактивны, и обращаются к ним со специальными предложениями, чтобы не прерывать контакта.

Коммерческие предприятия, имеющие благодаря клиентским клубам та­кую информацию, выбирают клиентов, которые уже больще полугода не были в стационарном магазине, и посылают им приглащение посетить их магазин.