7 маркетинговых ошибок, которые дорого обходятся вам и вашим клиентам прямо сейчас
Ни один маркетолог не просыпается утром и не думает «сегодня тот день, когда я собираюсь оттолкнуть своих клиентов». Тем не менее, многие из нас делают это каждый день, опираясь на старые методы маркетинга, которые давно изжили себя, и игнорируя то, что действительно волнует наших клиентов. Многие из этих ошибок основаны на «проверенных» маркетинговых методах, которые были правильным 5-10 лет назад, но уже потеряли свою эффективность. Рассказываем о семи ошибках, которые совершают некоторые маркетологи, и способах их избежать.
#1. Принимать решения на основе неправильных данных
Одна из главных мантр маркетолога состоит в том, чтобы получить «single view of the customer» – единое представление о клиенте. Но ценность этого представления зависит от того, на основе каких данных оно создается. Если вы сосредоточены только на общих демографических данных, таких как возраст, доход и местоположение, вы можете упустить то, что действительно делает ваших клиентов уникальными – их поведение и интересы. Знание о том, какие товары интересуют вашего клиента гораздо важнее, чем информация о возрасте или поле.
Как это исправить
Отслеживайте поведение и интересы пользователей в реальном времени, и используйте эти данные для дальнейших коммуникаций.
Например, компания Эльдорадо собирает данные об интересах и предпочтениях каждого клиента и использует их для создания персонализированного подхода на всех страницах интернет-магазина. Это позволяет создавать положительный покупательский опыт на каждом этапе взаимодействия клиента с компанией.
#2. Передавать «плохие» данные в хорошую систему
Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) могут подсказать вам, как изменить маркетинговую стратегию для увеличения эффективности коммуникаций. Но как и в случае с автомобилем, если вы кормите его плохим топливом, нет смысла удивляться, что его характеристики ухудшаются. Особенно это заметно по источникам third-party data – раз за разом многие маркетологи стараются изменить свои рекламные кампании, основываясь на устаревших, неточных или некорректных данных.
Как это исправить
Будьте осторожны с тем, какие данные вы используете для обучения своих систем ML и AI (если используете собственные разработки) или какие данные вы собираете о ваших клиентах и как поддерживаете их актуальность в случае передачи данных в различные сервисы и платформы.
Например, мы в Retail Rocket уделяем работе с данными особенное внимание, о чем писали в нашем инженерном блоге в статье «Как обмен данными влияет на качество рекомендаций».
#3. Возлагать слишком много надежд на привлечение клиентов, не заботясь о Retention
Многие маркетологи тратят кучу времени на планирование новых кампаний и слишком мало на размышления о том, как их действия влияют на LTV и лояльность клиентов. Речь о том, чтобы каждое действие было не просто «еще одной рекламной кампанией» с неопределенными целями, а вело к росту действительно важных бизнес-метрик (таких как Retention Rate и LTV) и помогало клиенту сначала продвигаться по воронке продаж, а затем – совершать повторные покупки снова и снова.
Как это исправить
Вместо того, чтобы постоянно привлекать новых клиентов, стоит сменить фокус на удержание покупателей и рост их LTV. Мотивировать first time buyers становиться постоянными клиентами не самая простая задача, но в долгосрочной перспективе она показывает гораздо большую эффективность.
Стратегия коммуникаций должна включать в себя интересный для каждого пользователя контент, отправленный ему в нужное время и в нужном канале. Например, интернет-магазин Ralf Ringer отправляет своим подписчикам email-рассылки и push-уведомления с персональными рекомендациями, выбирая удобный для каждого клиента канал.
#4. Смотреть (или не смотреть) в «зеркало заднего вида» и бояться экспериментов
Есть две крайности, в которые периодически попадают маркетологи: одни бесконечно анализируют прошедшие кампании, а другие – запускают новые без анализа предыдущих. И то, и другое не дает сфокусироваться на главном – оптимизации и итеративных улучшениях.
Какой бы эффективной ни была ваша маркетинговая стратегия, ее можно сделать еще эффективнее. Главное – искать способы усовершенствования каждого действия. Никаких готовых рецептов для этого не существует, но есть инструменты для проверки гипотез, направленных на улучшение клиентского опыта.
Как это исправить
Одна из эффективных методик – это использование HADI-циклов: генерация гипотезы, ее проверка (например, с помощью A/B-тестирования), анализ данных и выводы по итогам. Успешные гипотезы можно масштабировать и оптимизировать, а затем повторять цикл вновь и вновь.
К примеру, интернет-магазин Helptomama работает над улучшением каждого триггерного сценария, проверяя как каждая деталь сказывается на конверсии. Благодаря такому подходу итеративных улучшений компания значительно увеличила эффективности сценария «Предложение следующей наиболее вероятной покупки» (Next Best Offer).
#5. Усложнять маркетинговую архитектуру, используя множество сервисов
Маркетологи накопили множество различных инструментов в своих MarTech-стеках, и чем больше новых технологий появляется, тем сильнее усложняется маркетинговая архитектура. Интеграция с различными сервисами и платформами зачастую требует значительных усилий со стороны разработки, а анализ эффективности каждого из них и соединение данных в общую картину превращается в настоящий квест. Именно с этим связано желание компаний использовать сервисы «одного окна», которые объединяют в себе сразу несколько важных функций.
Как это исправить
Выбрать несколько ключевых сервисов, которые будут закрывать все потребности маркетинговой стратегии.
Например, платформа Retail Rocket позволяет собирать и хранить данные о клиентах, использовать их для сегментации и персонализации, а также выстраивать долгосрочные коммуникации на основе этих данных. Все это помогает системно работать над удержанием клиентов, наращивая LTV и повторные продажи.
#6. Не следить за состоянием своей клиентской базой
Мы уже упоминали о важности отслеживания активности, поведения и интересов пользователей для создания маркетинговых кампаний. Но данные о клиентах и их покупках можно использовать не только для построения индивидуальной стратегии коммуникаций, но и для выявления закономерностей в поведении и сегментации аудитории на основе полученной информации.
Как это исправить
Сегментировать клиентов по частоте и количеству покупок и анализировать данные в динамике, как это делает модуль Customer Intelligence платформы Retail Rocket. Отслеживать основные метрики по каждому сегменту: средний чек, retention rate, LTV и другие, для того, чтобы понимать, как улучшить маркетинговую стратегию.
#7. Недооценивать важность персонального подхода
Индивидуальная коммуникация с клиентом – это далеко не только обращение к нему по имени. Персонализация предусматривает понимание его привычек, потребностей и особенностей поведения. Это возможность менять маркетинговую стратегию и коммуникацию с покупателем в режиме реального времени, подстраиваясь под текущие нужды каждого клиента в любом канале. Это прогнозирование поведения и потребностей покупателей и построение долгосрочной коммуникации на основе предиктивной аналитики.
Как это исправить
«Нужное предложение в нужное время в нужном канале» – вот мантра современного маркетолога.
Этим принципом руководствуется и интернет-магазин «Румиком». В своих рассылках ритейлер использует возможности динамического контента и персонализирует не только товарные рекомендации, но и баннер, и тему письма – чтобы каждый клиент сразу понимал, что письмо предназначено именно ему, и он точно найдет в нем что-то интересное для себя.
В заключение
Мы все совершаем ошибки, и в этом нет ничего плохого. Но единственная настоящая ошибка – это повторять одни и те же действия снова и снова, надеясь на другой результат. Digital-трансформация изменила правила коммуникации для брендов и их клиентов, позволяя строить маркетинговые кампании на основе данных. Задумайтесь, как вы будете использовать данные о ваших покупателях и что измените в своей маркетинговой стратегии уже сегодня.
Над статьёй работали
