Базы данных по потенциальным клиентам

Стандартная система прямой рассылки по спискам потребителей, описанная в этой главе, очень скоро подвергнется серьезным изменениям благодаря концепции базы данных по потенциальным клиентам. Сейчас большинство акций с использованием директ-мейла, направленные на приобретение клиентов, позволяют узнать только два аспекта: какие списки самые лучшие и на какие предложения уровень отклика самый высокий. После осуществления рассылки они должны очистить свои систе­мы от адресов, по которым отправлялась корреспонденция, поскольку разрешается сохранять адреса только тех потребителей, которые откликнулись на предложение.

База данных по потенциальным клиентам имеет следующий принцип: отпра­витель договаривается с брокером клиентских списков о разрешении хранить имена потребителей в своем файле весь год (или весь квартал) и платит владельцу списка каждый раз при его использовании. Поскольку он имеет право хранить имена целый год, то у него появляется возможность дополнить данные о каждом

: клиенте сведениями о его возрасте, доходе, наличии детей, стоимости и типе жи­лища, характере домовладения, длительности проживания по конкретному адре­су, склонности откликаться на прямую рассылку, кластерном кодировании и около 20 других важных характеристиках. Если бы список арендовался для од­нократного применения, это было бы невозможно. Имея такую подробную ин­формацию, маркетолог после первой рассылки может проанализировать ее ре­зультаты и посмотреть, какие кластеры или группы, разделенные по возрасту, доходам и другим критериям, откликаются на его предложение. Следз^ощий от­бор адресатов для рассылки может основываться не только на списке, но и на де­мографических данных и поведении респондентов. Маркетологи, воспользовав­шиеся данной схемой, обнаружили, что получают более высокий уровень отклика своих клиентов, чем при отборе адресатов только на основе списка.

Следующим шагом станет разработка моделей, прогнозирующих тип потре­бителя, который с наибольшей вероятностью откликнется на каждое предложе­ние (см. главу 9). Отбор имен для рассылки с использованием модели не только повышает показатели отклика, но и имеет ряд других преимуществ.

Компилированные списки

До недавнего времени большинство отправителей массовой рекламной коррес­понденции использовали компилированные списки только как дополнение к спискам откликнувшихся потребителей. Однако, если у вас имеется модель, ком­пилированный список приобретает гораздо большую ценность. При наличии ба­зы

данных по потенциальным клиентам модель, которая использовалась для от­бора потенциальных покупателей из списков откликов, может применяться также для отбора потребителей из компилированного списка. Поскольку такой список включает почти всех потребителей страны, хорошая модель выделит практически тех же людей из компилированного списка, что и из более крупной группы арендованных списков откликов, и при этом сэкономит средства. На рис. 10-3 приведены затраты на различные виды списков.

Рис. 10-3. Затраты на списки различных типов
Вид списка	Цена за тысячу имен, $
Посетители торговых выставок	116
Покупатели книг и компакт-дисков	119
Читатели деловых журналов	140
Читатели потребительских журналов	108
Потребители, занимающиеся благотворительной деятельностью	75
Получатели новостных бюллетеней	170
Потребители, разрешившие отправлять им электронные рекламные сообщения	170
Корпоративные клиенты, разрешившие отправку электронных рекламных сообщений	283
Компилированные списки	55
215

Как видно из этой таблицы, компилированные списки можно арендовать за половину стоимости арендованных списков. Маркетолог, который платит $75-120 за тысячу имен из списка откликнувшихся клиентов, мог бы купить компилированный список по цене от $45 до $55 за тысячу имен. С помош;ью мо­дели он может отобрать респондентов из компилированного списка, многие из которых уже снабжены кодами всех дополнительных данных, необходимых для вашей модели. Вы можете приобрести компилированный список, составленный с помощью алгоритма, появляющегося в результате применения модели, — нет необходимости арендовать имена людей, имеющих, по прогнозу вашей модели, низкую вероятность отклика.

В предыдущей главе, посвященной моделированию, мы привели пример ис- следования Зишшй Marketing. Сейчас мы вновь обратимся к его результатам, поскольку они помогут нам определить преимущества использования базы дан- ных по потенциальным клиентам (рис. 10-4). ^ ,. ,

Рис. 10-4. Оптимизация базы данных по потенциальным клиентам

	Контрольная группа	Оптимизи­рованная группа	Изменение, %	Изменение, числовой показатель
Общее число отправлений	1 264 571	1 264 571	0	0
Затраты на рассылку, $	547 559	547 559	0	0
Количество откликнувшихся потребителей	13 366	16 090	20	2 724
Уровень отклика, %	1,06	1,27	20	0,22
Количество продаж	1 599	2 323	45	724
Уровень продаж, %	12,00	14,40	21	2,47
Совокупная прибыль, %	2 605 603	3158151	21	553 208
Уровень дохода,%	95 896	187 851	96	91 955

Как можно увидеть, с использованием модели ежемесячная прибыль удвои­лась. В приведенном примере для снижения затрат компилированные списки не применялись — расходы на рассылку были одинаковыми в обоих случаях. От­талкиваясь от данного кейса, рассмотрим дальнейший рост прибыли благодаря тому, что фактором снижения стоимости имен становится компилированный список (рис. 10-5).

И это еще не все. Значительная часть затрат на ежемесячную рассылку прихо­дится на процесс Merge / Purge. В типичной ситуации, которую мы уже описали.

Это означает необходимость обработать 200-300 отдельных списков: переформа­тировать, очистить с учетом данных NCOA™'', осуществить проверку адресов и удалить дублирующие друг друга адреса, чтобы получить приемлемый для рас­сылки итоговый файл. Лишь немногие процессы Merge / Purge мог)гг быть прове­дены при затратах менее $12 за 1 ООО имен. База данных по потенциальным кли­ентам делает излишним ежемесячное повторение этой процедуры, поскольку файл уже избавлен от дубликатов, обработан NCOA™"^ и содержит очищенные данные. Все это необходимо делать только раз в квартал. Ежемесячные затраты будут связаны только с арендой и внесением в список свежих имен адресатов, а также с предварительной сортировкой почты. Поэтому ежегодная экономия средств составит значительную сумму (рис. 10-6).

Агентство Knowledge Base Marketing разработало базу данных по потенциаль­ным клиентам для компании, осуществляющей масштабный директ-мейл. Она ежегодно проводила более 30 акций, рассылая предложения по целому ряду про­дуктов. Основная идея по снижению затрат на приобретение списков заключа­лась в создании базы данных по потенциальным клиентам, что позволило бы бо­лее эффективно выявлять таких клиентов.

Для создания базы данных KnowledgeBase Marketing должно было соединить арендованные имена с базой данных AmeriLINK®, охватывающей 236 ООО ООО американских потребителей, а также с базой данных по клиентам компании-отправителя, которая включала историю обращений и отклики клиентов. В целом в этом процессе участвовало более миллиарда записей. Компания-отправитель договорилась с AmeriLINK® о цене за основной список потре­бителей, что дало возможность неограниченно использовать данные. Затем обе компании обратились к брокеру списков для пересмотра условий аренды списков.

При новой конфигурации список AmeriLINK® получил высокий приоритет благодаря преимуществам в плане экономии затрат. Приоритет определяет, ка­кое именно имя будет внесено в список, а какое «вычищено» в слз^чае, если запи­си будут дублировать друг друга. В целом общее снижение затрат на списки бы­ло весьма значительным.

В модели, разработанной для отправителя рассылки, анализировались как респонденты, так и потребители, чей отклик был маловероятным. Отказ от рас­сылки таким людям уменьшил число отправлений на 5%. Каким же стал общий результат? В первый год база данных по потенциальным клиентам обеспечила отправителю экономию более чем на $1 млн, в то же время повысив уровень от­клика на каждый экземпляр рассылки.

Разработка базы данных по потенциальным клиентам будет результативной, если вы занимаетесь широкомасштабным потребительским маркетингом. Вы можете использовать эту базу данных, если ежегодно арендуете целый ряд спис­ков для многочисленных кампаний, а также если вы готовы вести переговоры с менеджерами и владельцами списков. Один за другим маркетологи, организую­щие крупные рассылки, приступают к созданию баз данных по потенциальным клиентам. Принципы составления и продажи списков сильно изменились.