Как перестроить маркетинговую стратегию и научиться предугадывать намерения покупателей: пример одного из крупнейших мировых брендов

Shyam Venugopal / Октябрь 2019 г. / Поиск, Инсайты потребителей

Многие десятилетия индустрия потребительских товаров была ориентирована на массовое производство, дистрибуцию и коммуникацию. Главной задачей маркетинговых и медийных кампаний был охват как можно более широкой аудитории, а не потребителей, которые обеспечили бы максимальную выгоду для бренда.

Однако под влиянием технологий наша отрасль стремительно меняется. Современные потребители постоянно взаимодействуют с мобильными устройствами, часто переключают внимание и предъявляют высокие требования к брендам. Кроме того, они ежедневно получают сотни рекламных сообщений и располагают практически неограниченным выбором. Как результат, путь к покупке больше не является линейным. А благодаря цифровым технологиям потребители могут легко получить информацию о любых товарах, в том числе продуктах питания, и сделать выбор в пользу того, что подходит именно им. Чтобы выделиться среди конкурентов, нам нужно было найти новые решения и научиться персонализировать взаимодействие с покупателем.

Чтобы выделиться среди конкурентов, нам нужно было найти новые решения и научиться персонализировать взаимодействие с покупателем.

Научившись прогнозировать нелинейный путь потребителя к покупке, мы могли бы обращаться к нему с более релевантной и полезной рекламой. Для этого нам требовалось отойти от традиционных маркетинговых стратегий и научиться предугадывать индивидуальные нужды "в промышленном масштабе".

Изменения никому не даются легко. Но у нас просто не было пути назад. Чтобы в этом веке наши товары были так же востребованы, как и последние 120 лет, нам требовалось во что бы то ни стало найти ключ ко всё более непредсказуемому потребительскому поведению. Мы набрались решимости и принялись за работу.

Поиск инструментов

Определение потребностей миллионов покупателей требует сбора и анализа огромного объема данных. Для человека эта задача просто непосильна. Во-первых, потому, что данные поступают из разных источников: самой компании, розничных продавцов, партнеров по цифровой рекламе и других сторонних каналов. Во-вторых, потому, что эти наборы данных могут быть неполными или никак не связанными друг с другом. На помощь приходят технологии машинного обучения.

Поскольку маркетинговая инфраструктура PepsiCo создавалась из расчета на традиционные цели, у нас просто не было нужных цифровых инструментов, процессов и специалистов для более глубокого анализа данных пользователей и сигналов об их потребностях. Чтобы достичь цифровой зрелости, мы должны были исправить эту ситуацию.

Мы наняли квалифицированных аналитиков, создали инфраструктуру, ориентированную на потребности клиентов, и выстроили на ее основе кросс-функциональные рабочие процессы. Затем мы отладили алгоритмы принятия решений с учетом доступности данных и возможностей располагаемых нами технологий. Наконец, мы вложили средства в инструменты и платформы, обеспечивающие передачу данных в единое облачное хранилище. Это был очень важный шаг: только централизованный сбор данных позволяет получить целостное представление о потребителе и его пути к покупке.

Только централизованный сбор данных позволяет получить целостное представление о потребителе и его пути к покупке.

Новое знакомство со своими клиентами

Подобрав подходящие цифровые инструменты и организовав передачу данных в централизованное хранилище, мы получили возможность выявлять потребности покупателей, отслеживать их пути к покупке и обращаться к ним с более персонализированными и ценными предложениями. Мы называем это "анализом ДНК покупателя".

Теперь мы способны понять, что важно для потребителей, а также в каком контексте и на каком этапе пути к покупке они находятся. Исходя из этого, мы можем подбирать для каждого из них подходящую рекламу – то есть знаем, в какой момент показать объявление и каким должно быть его содержание.

Например, в ходе кампании по выводу на рынок газированной воды Bubly в 2019 году мы использовали Director Mix – инструмент YouTube для автоматического создания объявлений в соответствии с индивидуальными характеристиками пользователей. С его помощью мы смогли адаптировать видеоконтент под текущие интересы зрителя. Например, меломанам мы показывали рекламу нашего продукта с призывом "Добавь меня в свой плейлист".

А тем, кто внимательно следит за своей диетой, предлагалось видео с сообщением "Ноль калорий. Ноль подсластителей".

Персонализированные объявления помогли нам повысить узнаваемость бренда на 30 % сильнее, чем обычная реклама с описанием преимуществ продукта. Так наш бренд стал одним из самых узнаваемых в своей категории. В целом же за последние два года персонализация рекламы на основе пользовательских данных стала одной из наших главных маркетинговых стратегий.

Формирование новой бизнес-стратегии

Информацию, которая необходима для разработки новой бизнес-стратегии, нельзя получить с помощью устаревших методов и инструментов. Чтобы открыть путь новым технологиям и стратегиям работы с контентом, мы перестраиваем нашу компанию изнутри.

В частности, мы создали собственную систему анализа пользовательских данных на основе Ads Data Hub – решения Google, которое заменяет традиционные методы исследований, такие как фокус-группы, и использует данные в реальном времени для выявления новых точек роста. Например, проанализировав потребительский спрос, мы решили вернуть на рынок напиток Crystal Pepsi. Хлопья Maker Overnight Oats и ароматизированные напитки были созданы с учетом данных поисковых систем и социальных сетей. Наконец, запуск продуктов только для продажи в Интернете, таких как здоровые снеки Ojas Studio, был обусловлен запросами наших онлайн-покупателей.

У нас также появилась аналитическая панель, помогающая нам определять желания потребителей. Это географическая тепловая карта со статистикой поисковых запросов и продаж, отражающая в реальном времени, какими типами продуктов интересуются люди в разных регионах. Кроме того, мы ищем способы применения этих данных для оптимизации цепи поставок и дистрибуции. Это позволило бы нам, например, заранее обеспечить запас определенных товаров там, где покупатели активно интересуются ими или откликаются на их рекламу.

Будущее начинается сегодня

В стремительно меняющемся мире цифровых технологий, данных и медиа нельзя стоять на месте. Чтобы обеспечить компании будущее, нам нужно всё время учиться и переучиваться: переосмыслять способы взаимодействия с покупателями, находить новые возможности для бизнеса, применять новые инструменты оценки эффективности. Мы начали этот непростой и долгий путь с тщательного анализа покупательских потребностей, а продолжили поиском специалистов и решений, которые помогли бы нам эти потребности учитывать.

Бывшие: эти люди ушли из рекламы и не пожалели