Потенциал брендированных мессенджеров в качестве инструмента коммуникации. Риски интеграции месседжинга в коммуникацию между брендом и клиентом

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Контрольная работа

Потенциал брендированных мессенджеров в качестве инструмента коммуникации. Риски интеграции месседжинга в коммуникацию между брендом и клиентом



Содержание

1. Возможности мессенджеров для работы с большими данными

2. Брендированный мессенджер и его роль в имиджевых коммуникациях

Список литературы

Приложения



1. Возможности мессенджеров для работы с большими данными

Термин Big Data используется для обозначения совокупности техник и технологий, которые применяются для обозначения методов сбора, накопления, обработки и хранения больших объемов неструктурированной информации. Понятие «большие данные» применяется для описания работы с теми данными, которые нельзя обрабатывать традиционными методами ввиду их объема и разрозненности. Массивы накопленной информации на сегодняшний день достигают объемов в пределах от нескольких десятков терабайт до петабайт.

Технология больших данных на сегодняшний день является одним из самых востребованных стратегических инструментов, что подтверждает устойчивый рост инвестиций в данную сферу. По данным исследования CNews Analytics и Oracle (2015 г.), 20% российских компаний уже работают с большими данными, только 27% не заинтересованы в работе с Big Data, остальные - готовят проекты или планируют работу с данной технологией. По оценкам международной аналитической компании IDC, российский рынок больших данных в 2014 году достиг отметки 340 млн долларов США. По мнению экспертов Московской биржи, Российского Рынка Инноваций, аналитической консалтинговой компании IDC и многих других, использование технологии Big Data в маркетинговых целях наиболее востребовано для компаний финансового сектора, сферы телекоммуникаций, компаний-ретейлеров. Кроме того, аналитики IDC называют финансовый сектор крупнейшим потребителем технологий больших данных в российской экономике: на 2014 год их доля в данном сегменте составила 25,3%.

Применение технологии Big Data подразумевает интеграцию данного метода анализа данных в различные направления деятельности компании. Существует множество комбинаций программного обеспечения, которые позволяют эффективно реализовывать Big Data проекты для различных B2C и B2B решений: социальные медиа, мобильные приложения, интеллектуальный анализ, визуализации коммерческих данных, ведение корпоративной отчетности. Big Data позволяет совмещать новые инструменты с имеющимися у бизнеса базами данных, что крайне необходимо при работе с мультиканальными проектами.

Например, на основе анализа клиентских транзакций телекоммуникационные компании «Вымпелком», «МТС», «Мегафон» не только улучшают организацию своих розничных систем, но и передают статистические данные представителям правительственных структур, которые в свою очередь применяют полученную информацию для планирования и регулирования систем транспортного движения. Большие данные позволяют крупным игрокам телекоммуникационного рынка поддерживать уровень доходов в период стагнации, вызванной перенасыщением рынка, замедлением темпа роста клиентской базы. Работа с Big Data - результат поиска новых стратегий развития компаний, которые раньше в качестве основного источника доходов рассматривали продажу своих услуг клиентам, а теперь - продажу данных о своей аудитории.

Компании-ретейлеры применяют Big Data технологии для реализации проектов целевого поведенческого маркетинга и индивидуализированного ценообразования. Персональная информация о покупателях используется для таргетированной рекламы персонализированного формирования цен на определенные продукты. Онлайн-магазины используют cookies третьих сторон и Google Analytics для сбора данных об активности потенциальных покупателей в сети для более точного таргетирования рекламных сообщений и маркетинговых предложений. Такой метод позволяет компаниям более эффективно и рационально использовать ресурсы, а потребителям получать качественную подборку предложений.

Одним из основных потребителей Big Data технологий в России являются организации государственного сектора, органы государственной власти и управления. Федеральная Налоговая Служба России работает над созданием аналитического слоя федерального хранилища данных. На его основе планируется создание единого информационного пространства налоговых данных для статистической и аналитической обработки.

Big Data («большие данные») для компаний финансового сектора - это большой объем накопленной разноформатной информации о клиентах: персональные данные, кредитная история, анкеты, история транзакций. Объёмы данных, которые хранятся у банков и прочих финансовых организаций, на сегодняшний день измеряются тера- и петабайтами. По оценке международной консалтинговой компании McKinsey & Company, организациям финансовой сферы принадлежит около 25% мирового объема big data. Расчеты McKinsey&Co. также показали, что в среднем на одну финансовую компанию приходится 3,8 петабайта информации. Эти данные в первую очередь необходимы самим компаниям для наиболее точной оценки пользовательской платежеспособности, персонализации сервисов и анализа клиентской базы в целом. По словам Ильи Полякова, руководителя проектов департамента аналитики компании IBS, особо актуальны технологии сбора и использования больших данных для финансовых организаций в период кризиса, когда снижается качество кредитных предложений и обостряется необходимость удерживать клиентов.

Использование подхода Big Data Analytics отвечает глобальному тренду модернизации банковской системы и персонализации клиентских сервисов. По мимо повышения эффективности коммуникаций с клиентами, анализ Big Data позволяет компаниям банковской сферы формулировать и корректировать стратегию развития каналов и digital-стратегию бренда. Технология сбора больших данных позволяет, например, компании ВТБ24 осуществлять мониторинг отзывов о банке в социальных сетях (Facebook, Vkontakte, Twitter), на таких площадках, как Банки.Ру, «Народный рейтинг», в PlayMarket и AppStore. Результаты анализа используют для стратегии реализации новых клиентских сервисов и совершенствования уже существующих.

Одна из главных проблем, с которой могут столкнуться пользователи банковских услуг - мошенничество. Компании должны противодействовать мошенническим действиям, чтобы сохранить лояльность клиентов. Внедрение технологий категории in-memory (вычисление в оперативной памяти) позволяют увеличить оперативность обработки больших данных и, как следствие, ускорить процесс выявления незаконных действий с данными и счетами клиентов. Кейс банка HSBC подтверждает эффективность применения данного подхода: специалисты службы безопасности компании утверждают, что после внедрения технологии Big Data точность выявления мошенничества увеличилась в 10 раз, а за первые две недели функционирования системы удалось предотвратить случаи нелегальных транзакций с потенциальным ущербом на сумму $10 миллионов.

Помимо использования Big Data для собственного бизнеса, крупные банки, владеющие значительными объемами информации, могут продавать данные в обобщенном (обезличенном) виде: в форме статистических отчетов, прогнозных моделей. Один из лидеров российского рынка финансовых услуг «Сбербанк» в 2016 году запустил проект «Открытые данные». Старший вице-президент компании Андрей Хлызов сообщил информационному агентству «Интерфакс», что целью проекта является сбор и обобщение данных, а личная информация о конкретных клиентах передаваться третьим лицам не будет. Представитель «Сбербанка» также прокомментировал: «Суть в том, что на основе этих данных нам могут заказать, например, где «Магниту» стоит открывать магазины. Мы вполне можем какие-то агрегаты выдавать для коммерческих структур и для государственных тоже.»

Многие российские банки уже внедрили данную технологию в процесс решения своих бизнес задач, однако не разглашают финансовые показатели результатов кейсов, в связи с конфиденциальностью информации.

ВТБ24

Управление большими данными банк осуществляет посредством технологий SAS Visual Analytics и SAS Marketing Optimizer. Полученная информация используется для формирования финансовой отчетности, проведения сегментации клиентов и клиентских оттоков, а также для анализа отзывов на Интернет-порталах, в социальных сетях и на тематических форумах.

«Райффайзен Банк»

Ведение ежедневной отчетности при большом потоке клиентов, огромном количестве совершаемых транзакций, онлайн- и оффлайн-операций осуществляется в разы быстрее и, что важно, качественнее при подключении технологий Big Data на базе Oracle. К такому выводу пришли менеджеры «Райфффайзен Банка», которым удалось внедрить этот digital-тренд в работу своей компании.

«Альфа-банк»

Компания собирает большие данные, анализируя социальные сети и поведение посетителей сайта. Оценка кредитоспособности клиента проводится банком на основе анализа его кредитной истории и данных других банков. Персонализация контента сайта, пакета предложений и информационной рассылки, прогнозирование клиентского оттока и ретаргетинг - все это «Альфа-Банк» реализует при помощи технологии Oracle Big Data Appliance.

«Тинькофф-банк»

В связи с высокими темпами роста числа пользователей кредитных карт, у банка возникла необходимость в повышении скорости обработки накопленных данных и анализа информации в режиме реального времени.

Используя большие данные, собранные и обработанные при помощи EMC Greenplum и SAS Visual Analytics, «Тинькофф» анализирует потребности не только имеющихся клиентов, но и потенциальной аудитории. Big Data технологии компания использует для работы с корпоративной информацией, проведения скоринга, планирования, реализации и оценки эффективности маркетинговых кампаний, управления рисками.

«Газпромбанк»

Банк проводит кредитный скоринг потенциальных клиентов, обрабатывает и систематизирует информацию для предоставления регуляторам, персонализирует клиентские предложения и повышает оперативность противодействия мошенничеству. Кроме того, обработка большого количества данных при помощи инструментов SAP BusinessObjects позволяет быстро находить необходимую информацию для отчетности.

«Тройка Диалог»

Данный банк использует технологию Big Data для b2b коммуникаций, например, для формирования брокерских и инвесторских отчетов, а также для прогнозной аналитики. Обработка информации осуществляется при помощи продуктов компании EMC Greenplum.

«Сбербанк»

Внедрение технологий больших данных при технологической поддержке Yandex Data Factory, Teradata и Cloudera позволяет «Сбербанку» эффективнее управлять рисками, бороться с мошенничеством, проводить оценку клиентскую кредитную способность, сегментировать аудиторию, оптимизировать затраты. На уровне отделений банка, Big Data дает возможность управлять персоналом, прогнозировать очереди в офисах, рассчитывать поощрительные бонусы для сотрудников, повышать уровень обслуживания клиентов.

Единый подход к работе с большими данными в «Сбербанке» выработали в 2015 году, когда компания выбрала «Яндекс» в качестве консультанта по вопросам анализа и использования больших объемов информации и подписала контракт на сумму 13,7 млн рублей. Однако банк столкнулся с проблемой, которая является одним из барьеров для использования big data в России: недостаток квалифицированных специалистов. Тогда компания решила инвестировать в развитие отечественного пласта IT-специалистов и блокчейн-разработчиков, вложив средства в компанию-разработчика GridGrain Systems. В ноябре 2016 года «Сбербанк» запустил проект «Открытые данные», о котором уже упоминалось ранее.

В марте 2017 года банк открыл собственную исследовательскую лабораторию «ВМК-Сбербанк» совместно с факультетом вычислительной математики и кибернетики МГУ. Цель проекта: проведение исследований и разработок в области статистических методов анализа больших данных и машинного обучения для использования в работе банка. Вице-президент «Сбербанка» Александр Ведяхин на открытии лаборатории рассказал, что у компании в реестре существует около 500 задач, решение которых возможно реализовать только в рамках работы с Big Data. Сотрудникам лаборатории будут предложены самые интересные и сложные проекты. Результаты работ будут представлены в виде алгоритмов, статистических моделей, компьютерных сервисов и приложений, научных статей.

Кроме исследовательской деятельности и технологических разработок, целью функционирования лаборатории является подготовка квалифицированных специалистов по работе с большими данными. Компания считает студентов ВМК МГУ очень перспективными и говорит, что они востребованы как начинающие специалисты в самом банке, в центре разработок программного обеспечения «Сбербанк-Технологии» и на рынке труда в целом. Таким образом, можно сделать вывод о том, что «Сбербанк» активно инвестирует не только в использование больших данных в собственном бизнесе, но и глобальном развитии Big Data технологий в России: создании технологий и программного обеспечения, разработке новых методик и алгоритмов обработки и использования, подготовке квалифицированных кадров.

Внедрение big-data технологий в работу компаний финансового сектора позволяет организациям решать множество актуальных задач: повышение операционной и коммуникационной эффективности, улучшение качества обслуживания клиентов и персонализация сервисов, управление рисками и предотвращение мошеннических действий. Более того, базы данных финансовых организаций представляют собой большой объем информации о клиентах, которая может быть интересна другим компаниям, и, как следствие, может стать для банков дополнительным источником дохода или средством оптимизации затрат.

Собственный мессенджер для компании банковского сектора, согласно предположению данного исследования, является для банка дополнительным источником сбора информации о клиентах, притом эта информация представляет собой те данные, которые в первую очередь интересуют маркетологов и аналитиков рынка: история поисковых запросов при выборе товара или услуги, пользовательский путь к совершению покупки, геолокационные данные, предпочитаемый метод оплаты, user experience (пользовательский опыт) при использовании приложения и многое другое. Иван Пятков, вице-президент и руководитель департамента розничных продуктов электронного бизнеса и CRM банка ВТБ Банк Москвы, отмечает, что мессенджеры банку нужны в первую очередь для улучшения качества онлайн-обслуживания, расширения спектра доступных функций, однако на данный момент ВТБ Банк Москвы реализует поддержку клиентов через мессенджеры только в Telegram, а значит не имеет возможности для сбора данных о клиенте. Предположение о роли мессенджеров при сборе больших данных эксперт назвал «интересным», однако выразил сомнение, что подобный инструмент может принести банку дополнительные выгоды, не связанные с технологиями big data (см. Приложение 1).

Руководитель управления развития new generation products, департамента «Банк XXI» компании ПАО «Сбербанк России» Тимур Смирнов отмечает, что выпуском собственного мессенджера Сбербанк планирует положить начало развитию такого явления, как социальная (разговорная) коммерция, в России: «…Структура маркетплейса в мессенджере работает хорошо, по крайней мере, в США и Китае. Про Россию трудно сказать точно, на данный момент не могу привести разумных доводов, почему тренд у нас может 'не зайти'». Главный барьер для развития проектов, связанных с брендированным мессенджером, эксперт видит в ограничениях со стороны самих банков: недостаточно развитый функционал приложений, проблемы верификации пользователей и организаций, сложность каталогизации различных предложений компаний, правовые аспекты работы по партнерским обязательствам. «Конечно, мы работаем с Big Data. Пока мессенджер работает в тестовом режиме, мы можем только приблизительно оценить его потенциал, касаемо того, какие данные мы сможем собрать и какие будем использовать в работе дальше. В первую очередь они будут нужны для таргетинга» ? отмечает эксперт (см. Приложение 3). В ходе изучения вопроса о возможностях мессенджеров для работы с большими данными, удалось получить комментарий от руководителя сервиса «Сбербанк Онлайн» Владимира Стасевича. Эксперт отметил, что работа с собранной информацией - вторичная цель. На первом месте, по его мнению, должна ставиться коммуникация клиента с банком и присутствующими в мессенджере компаниями: «Первично это новый способ взаимодействия клиента с банком и не только с банком» (см. Приложение 4).

Представитель компании «Альфа-Банк», руководитель блока «Электронный бизнес» Владимир Урбанский, считает тренд интеграции платежного функционала в интерфейс мессенджеров перспективным для России: «Если это будет, например, только Телеграм, то масштаба на российском рынке не будет: у Телеграма очень низкое проникновение в России. Масштаб будет, если это появится в WhatsApp.» В целом, внедрение собственного мессенджера в коммуникационную модель банка эксперт не оценивает как перспективное решение: «Я не считаю идею построения своего мессенджера банком удачной. Пример Тинькова как раз это подтверждает: мессенджер не набрал хоть сколько либо значимого размера аудитории.» По мнению, Владимира Урбанского, аудитории необходим весомый аргумент, особое преимущество продукта, которое убедит их сменить привычный мессенджер на брендированное приложение; на данный момент эксперт не может выделить среди существующих предложений подобный мессенджер. По его словам, в Альфа-Банке не намерены запускать свой брендированный мессенджер, так как существует альтернативный (более перспективный, несмотря на невысокие аудиторные показатели приложения) вариант - интеграция платежных функций в Телеграме, внедрение которых недавно было анонсировано создателем сервиса Павлом Дуровым.

Результаты экспертного опроса позволяют сделать вывод о том, что главным ограничением для получения преимуществ от использования собственного брендированного мессенджера, является потенциальный риск того, что российская аудитория не будет использовать мессенджер по назначению, тренд не получит распространения, а охват коммуникации будет низким. При недостаточных аудиторных показателях сбор информации для работы с большими данными невозможен. Однако у каждого банка есть ядро лояльной аудитории, на которую ориентированы коммуникационные кампании и направлены основные сообщения. Следовательно, именно эта целевая аудитория имеет высокий потенциал для того, чтобы перейти в разряд пользователей нового сервиса под известным ей брендом. Так как потребитель уже выразил свою лояльность к конкретному бренду банка, ему уже знакомы атрибуты бренда, он разделяет ценности бренда, воспринимает ключевые сообщения, имеет устоявшуюся систему ассоциаций, связанных с конкретным брендом, а значит, с высокой вероятностью он воспримет и новое предложение бренда, в данном случае - брендированный мессенджер. Из этого следует вывод о том, что успешная реализация проекта по запуску собственного брендированного приложения для обмена мгновенными сообщениями, а также получение следующих из этого выгод, возможна в том случае, если выпускаемый мессенджер соответствует модели имиджа бренда, интегрируется в общую систему атрибутов бренда, и позволяет бренду приобрести дополнительную полезность (perceived quality).



2. Брендированный мессенджер и его роль в имиджевых коммуникациях

Ранее в ходе данного исследования были выделены две основные цели коммуникации компаний банковского сектора:

- Бизнес-цель - направлена на продвижение конкретных банковских продуктов (сервисы, кредитные предложения, дебетовые и кредитные карты, вклады, займы). Обычно банки используют традиционные виды прямой рекламы (ATL, реклама на телевидении, радио, в печатных и интернет-изданиях, BTL, e-mail-marketing и много другое) для осведомления своей аудитории о новом товаре или услуге, а также для привлечения потенциальных клиентов.

- Имиджевая цель - предполагает разработку стратегических коммуникационных и креативных стратегий банка, направленных на формирование и поддержку имиджа бренда компании, повышение уровня осведомленности о бренде банка, повышение лояльности клиентов, построение определенного позиционирования бренда, brand personality («личностные характеристика» бренда), а также выработке тактических решений репутационного маркетинга, например, связанных с антикризисным урегулированием.

Какую роль в достижении данных целей может решить собственный брендированный мессенджер? Ранее был сделан вывод о том, что свой мессенджер с функцией совершения покупок и перевода денежных средств позволяет банкам собирать о пользователях необходимую информацию, анализировать их потребительское поведение, а затем аккумулировать и использовать собранные данные при помощи технологий Big Data.

Проанализировав и изучив основные функции, которые компании банковского сектора предлагают своим клиентам в мессенджерах, можно убедиться, что для прямых продаж банковских продуктов данный инструмент не применяется. Следовательно, возможно допустить предположение, что мессенджеры служат банку для достижения определенных имиджевых целей, которые были описаны выше.

В бренд-менеджменте существуют различные теории и подходы к изучению понятий бренда, брендинга, имиджа бренда и позиционирования бренда. Определение имиджа бренда каждый исследователь формулирует исходя из своих научных разработок, сконструированной модели имиджевых составляющих бренда, а также представлений об обязательных элементов брендинга. Согласно словарю терминов медиа и коммуникаций (Oxford Dictionary of Media and Communication), определение термину «имидж бренда» формулируeтся следующим образом: «впечатления о компании, продукте или сервисе, которые остаются в сознании различных групп потребителей, включая группы, не являющиеся целевыми аудиториями («Impressions of a company, product, or service that various groups of consumers have - not necessarily just those of its target audience»). В рамках данного исследования было решено в качестве базы взять теорию Дэвида Аакера (США), а именно разработанную им Brand Equity Model (1991) - маркетинговая модель бренда, согласно которой параметр brand equity («ценность бренда») состоит из трех аспектов: brand awareness (осведомленность о бренде), brand loyalty (лояльность к бренду) и brand associations (ассоциации, связанные с брендом). Именно ассоциативный ряд, который вырабатывается в сознании потребителя, по мнению Д. Аакера, лежит в основе формирования имиджа бренда, поэтому в бренд-менеджменте следует отталкиваться именно от того, как бренд воспринимается со стороны аудитории, а не от стратегии позиционирования.

Измерение имиджа бренда - непростая задача, так как ее нельзя решить количественным подходом. Модель Аакера подразумевает проведение замеров имиджа на основе 5 элементов (см. Рис. 1):

- Brand Loyalty (лояльность). По мнению автора модели, этот показатель является ключевой ценностью для компании (main value). Лояльность к бренду выражается в повторяющихся покупках (удержание клиентов).

- Perceived Quality (осознание полезности). Наделяя бренд дополнительной полезностью, понятной потребителю и ощущаемой для него, компания может не только намеренно завышать стоимость продукта, но и улучшать имидж бренда, который в сознании покупателя будет вызывать ассоциации с практической значимостью, необходимости приобретения, получения дополнительных выгод (benefits).

- Associations (ассоциации). Ассоциации, как считает Дэвид Аакер, являются способом формирования отношения к бренду (brand attitude) со стороны потребителя. Желаемый ассоциативный ряд бренд передает целевой аудитории через рекламные сообщения, однако подобные кампании не могут быть направлены на продвижение продукта - ассоциации не должны быть связаны с продаваемым товаром или услугой. Подобные образные связи помогают наделить бренд дополнительными ценностями для покупателя, обращаясь к эмоциональной составляющей решения о покупке.

- Name Awareness (узнаваемость имени бренда). Исследователь считает, что при выборе между несколькими брендами одной товарной категории потребитель с большей вероятностью купит тот продукт, о котором он слышал ранее несколько раз. Клиенты ощущают, что бренд «ближе» к ним, если о нем говорили через релевантные для конкретной целевой аудитории каналы коммуникации. Таким образом, узнаваемость бренда является важным фактором, влияющим на принятие решения о покупке.

- Material Assets (материальные активы/ценные свойства бренда). К ним относятся любые подтверждения того, что бренд уникален и одобрен со стороны государства, безопасен для потребителя, продукция бренда прошла сертификацию качества и так далее.



Рис.1 Измерение имиджа бренда: модель Аакера (1991)

Ориентируясь на данную схему, рассмотрим, насколько такой инструмент B2C коммуникации, как брендированный мессенджер, соответствует общей концепции выстраивания имиджа бренда банка на примере мессенджера от Тинькофф Банка MoneyTalk Tinkoff.

- Лояльность. Простота интерфейса, доступность операций (в том числе пользователям, не имеющим приложение на своем смартфоне), интуитивное управление функциями, а также узнаваемость бренда, выпустившего мессенджер, позволяют сервису MoneyTalk выстраивать доверительные отношения с клиентами, что подкрепляется аргументом безопасности трансакций и идентификации пользователей, гарантированным системой 3D Security. Более того, данный мессенджер, в отличие от других сервисов peer-to-peer переводов в основе своей имеет надежную платежную инфраструктуру от известного банка, то есть, не зависит от компаний-партнеров.

- Полезность. Безусловно, пока технология платежей в мессенджерах не стала повсеместно внедряться, Тинькофф решает проблему срочных денежных переводов с карты на карту при помощи мобильного устройства. В данном случае в качестве дополнительного предложения выступает возможность мгновенного обмена сообщениями и медиафайлами.

- Ассоциации. Бренд банка Тинькофф - молодой, энергичный, продвинутый. В их рекламных кампаниях можно увидеть только образы обеспеченных, уверенных в себе, привлекательных бизнесменов. Аудитория мессенджеров - преимущественно молодежь. Таким образом, брендированный мессенджер соответствует ассоциативному элементу имиджа бренда банка Тинькофф.

- Узнаваемость имени бренда. В 2016 году банк Тинькофф стал самым большим в мире независимым онлайн-банком по количеству клиентов. Последние 3 года компания активно использует телевизионную рекламу как инструмент коммуникации, позволяющий добиться большого охвата аудитории и повысить уровень brand awareness. Помимо основных услуг компании, задача банка Тинькофф - продать дополнительные сервисы и приложения Тинькофф (о них рассказывалось выше). Ранее в данной работе также приводилась цитата вице-президента компании по развитию мобильных сервисов Максима Евдокимова о том, что мессенджер MoneyTalk предполагается использовать для привлечения внимания клиентов к прочим сервисам банка, это значит, что влияние узнаваемости бренда может носить двойной характер: пользователи начнут коммуницировать посредством мессенджера от Тинькофф, так как бренд банка им знаком, а клиенты MoneyTalk смогут заинтересоваться предложениями банка, выпустившего мессенджер.

- Материальные активы бренда. Ценные свойства мессенджера, в который интегрирован функционал для перевода денежных средств с карты на карту с выгодными условиями выплат по комиссии, к тому же не требующий обязательного наличия установленного приложения у получателя средств - абсолютно новый продукт на российском рынке, получивший широкую огласку, вероятнее, благодаря репутации бренда банка Тинькофф.

Такой диджитал-инструмент, как брендированный мессенджер, соответствует всем 5 элементам, формирующим имидж бренда, отвечая основным запросам пользователей. Следовательно, при внедрении подобного канала для коммуникации с клиентами, необходимо уделить особое внимание позиционированию бренда самого мессенджера для аудитории.

Имидж бренда формируется исходя из стратегии позиционирования, которая в свою очередь подразумевает определение того, к какой нише относит себя бренд, в каком ценовом сегменте он представлен, кто его прямые и косвенные конкуренты. Другими словами, бренд необходимо поместить в определенную конкурентную среду, но при этом обеспечить бренд сильной поддержкой в виде качественной отстройки от конкурентов. Решение данной проблемы кроется в термине brand identity - индивидуальность бренда - одной из ключевых составляющих структуры имиджа бренда. Обеспечение бренда отличительными признаками, позволяющими выделить его конкурентные преимущества, при этом позволяя потребителю относить бренд к конкретной категории и сегменту, возможно посредством создания так называемых Points-of-Difference и Points-of-Parity - инструменты создания brand identity. Данные понятия являются частью концепции имиджа бренда, составленной американским исследователем в области маркетинга, профессором Кевином Лейном Келлером (2003 г.).

PODs (дословно «точки различия») - это атрибуты бренда или особые преимущества, которые в сознании потребителей прочно закреплены ассоциативной связью с конкретным брендом, имеют позитивную оценку и позволяют дифференцировать бренд в его конкурентной среде. Главная функция Points-of-Difference - обеспечить бренду конкурентное преимущество и дать потребителю вескую причину для приобретения товара или услуги именно этого бренда.

POPs («точки соответствия») позволяют бренду находить черты, характерные для всех брендов данного рынка или сегмента. Они не являются уникальными для конкретного бренда, так как их цель - создать ассоциацию бренда с его товарной категорией, сделать его «равным» среди конкурентов для достижения необходимого уровня лояльности, повысить конкурентоспособность. Points-of-Parity, в отличие от Points-of-Difference, не нацелены на то, чтобы убедить клиента в уникальных преимуществах бренда: они позволяют подчеркнуть то, что бренд соответствует основным требованиям, предъявляемым к товарам и услугам данной категории.

По своей сути собственный брендированный мессенджер от компании банковского сектора может служить стратегическим инструментом, обеспечивающим бренд банка атрибутами и Points-of-Parity, и Points-of-Difference. Коммуникации в мессенджерах - привычный для клиентов формат общения не только с друзьями, но и с компаниями, в том числе банками. Таким образом, брендированный мессенджер позволяет банку не только поддерживать тренд разговорной коммерции, но и не уступать конкурентам в технологических возможностях обслуживания клиентов. Однако приложение для мгновенного обмена сообщениями под собственным брендом является уникальным продуктом, выделяющим бренд среди конкурентов, формируя point-of-difference. При этом, учитывая, что брендированные мессенджеры банков на данном этапе развития данного тренда на российском рынке обладают функционалом, которого нет в других мессенджерах (например, технология перевода денежных средств внутри приложения), можно утверждать, что собственный мессенджер для банка по сути является уникальным торговым предложением (Unique Selling Proposition), что позволяет бренду не только повысить лояльность своей целевой аудитории, но и совершить отстройку от конкурентов путем выстраивания нестандартной коммуникационной системы.



Список литературы

1. Сбербанк представил мессенджер для мобильных устройств на iOS. [Электронный ресурс] // Банки.ру. URL: http://www.banki.ru/news/lenta/?id=8908381. 12.05.2016. (Дата обращения: 30.04.2017)

2. Сведения о количестве действующих кредитных организаций и их филиалов в территориальном разрезе по состоянию на 01.04.2017 [Электронный ресурс] // Официальный сайт ЦБ РФ. URL: http://www.cbr.ru/statistics/print.aspx?file=bank_system/cr_inst_branch_010417.htm&pid=lic&sid=itm_3982. 01.04.2017. (Дата обращения: 15.04.2017)

3. Серьгина Е. Сбербанк вслед за сотовыми операторами выходит на рынок больших данных [Электронный ресурс] // Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2016/11/23/666539-sberbank-rinok-bolshih-dannih. 23.10.2016. (Дата обращения: 02.05.2017)

4. Структура переводов денежных средств, осуществленных через платежную систему Банка России [Электронный ресурс] // Официальный сайт ЦБ РФ. URL: http://www.cbr.ru/statistics/p_sys/print.aspx?file=sheet004.htm&pid=psrf&sid=ITM_63138. 01.04.2017. (Дата обращения: 15.04.2017)

5. Судник А. В Facebook за кроссовками: когда социальная коммерция войдет в жизнь? [Электронный ресурс] // Forbes. URL: http://www.forbes.ru/tehnologii/339979-v-facebook-za-krossovkami-kogda-socialnaya-kommerciya-voydet-v-zhizn. 01.03.2017. (Дата обращения: 30.04.2017)

6. Тарасенко С. Более 4 млрд человек в мире пользуются мессенджерами [Электронный ресурс] // Континент. URL: http://kontinentusa.com/bolee-4-mldr-chelovek-v-mire-polzuutsya-messendgerami. 16.03.2016. (Дата обращения: 15.03.2017)

7. Тинькофф Банк -- самый большой независимый онлайн-банк в мире. [Электронный ресурс] // Официальный сайт Тинькофф Банка. UR: https://www.tinkoff.ru/about/news/06102016-tinkoff-named-the-largest-digital-bank-RUS/. 06.10.2016. (Дата обращения: 02.05.2017)

8. Фомченков Т. Исследование: Смартфонами пользуется 40 процентов населения России [Электронный ресурс] // Российская газета RG.RU. URL: http://rg.ru/2015/03/19/smartphone-site-anons.html. 19.03.2015. (Дата обращения 14.03.2017)

9. Число пользователей WhatsApp достигло 500 млн [Электронный ресурс] // Forbes. URL: http://www.forbes.ru/news/255631-chislo-polzovatelei-whatsapp-dostiglo-500-mln. 24.04.2014. (Дата обращения: 15.03.2017)

10. Biviniene L. The Brand Image as the component of Brand Equity. [Электронный ресурс] // Kaunas University Research. URL: http://www.su.lt/bylos/mokslo_leidiniai/soc_tyrimai/2008-12/bivainiene%20sliburyte.pdf. 2008. (Дата обращения: 02.05.2017)

11. Ecommerce в России: числа и тренды 2016 года. Взгляд из ноября. [Электронный ресурс] // Data Insight. URL: http://www.datainsight.ru/ecomnovember2016. (Дата обращения: 17.04.2017)

12. J'son & Partners Consulting составила свой рейтинг мессенджеров в России [Электронный ресурс] // Cossa.ru. URL: http://www.cossa.ru/news/244/117896/. 19.01.2016. (Дата обращения: 14.03.2017)

13. Keller K. L. Strategic Brand Management [Электронный ресурс] // Global Edition. URL: http://www.kvimis.co.in/sites/kvimis.co.in/files/ebook_attachments/Keller%20Strategic%20Brand%20Management.pdf. 2003. (Дата обращения: 02.05.2017)

14. Heerden C., Puth G. Factors that determine the corporate image of South African banking institutions: an exploratory investigation [Электронный ресурс] // International Journal of Bank Marketing. URL: http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/02652329510082979. (Дата обращения: 15.04.2017)

15. Messaging apps are now bigger than social networks. [Электронный ресурс] // business Insider. URL: http://www.businessinsider.com/the-messaging-app-report-2015-11?IR=T. 20.09.2016. (Дата обращения: 02.05.2017)

16. WeChat: China's Integrated Internet User Experience [Электронный ресурс] // Nielsen Norman Group. URL: https://www.nngroup.com/articles/wechat-integrated-ux/. 21.08.2016. (Дата обращения: 17.04.2017)



Приложение 1

Интервью с экспертом ВТБ

Иван Пятков, вице-президент и руководитель департамента розничных продуктов электронного бизнеса и CRM банка ВТБ Банк Москвы

Компания Сбербанк в данный момент тестирует свой брендированный мессенджер. Свой мессенджер для совершения платежей есть и у Тинькофф. При этом банки уже имеют свои мобильные приложения, чат-боты в Телеграм и т.д. Как Вы думаете, чем банку может быть полезно внедрение такого инструмента как собственный мессенджер в свою коммуникационную стратегию?

Мессенджеры банку нужны для улучшения качества онлайн-обслуживания, поддержки клиентов там, где им удобно общаться. В мессенджерах больше возможностей для расширения спектра услуг, больше функций, чем, скажем, в SMS.

В рамках исследования мы выдвигаем гипотезу о том, что собственный мессенджер для банка является инструментом для работы с технологиями больших данных. Согласны ли Вы с данным предположением?

Мы сейчас используем только Telegram, у нас нет возможности для сбора данных о клиенте, так как у нас нет доступа к статистике. Но мысль интересная, думаю, когда у банка есть подобное приложение, он может использовать знания о клиенте повсеместно.

А может ли собственный мессенджер стать инструментом для формирования имиджа бренда банка?

Сомневаюсь. Слишком маленький канал, всего лишь один из десятков, используемых нами. К тому же, аудитория у таких частных приложений, как правило небольшая.



Приложение 2

Интервью с экспертом компании Альфа-Банк

Владимир Урбанский, руководитель блока «Электронный бизнес», Альфа-Банк

Считаете ли Вы внедрение процессинга платежей в мессенджеры перспективным для российского рынка?

В целом, я считаю этот сервис перспективным, вопрос масштаба. Если это будет, например, только Телеграм, то масштаба на российском рынке не будет, у Телеграма очень низкое проникновение в России. Масштаб будет, если это появится в ватсапп. Причем не только платежи, а вообще API для бизнеса. Но пока этого нет.

Компания Сбербанк в данный момент тестирует свой брендированный мессенджер. Свой мессенджер для совершения платежей есть и у Тинькофф. При этом банки уже имеют свои мобильные приложения, чат-боты в Телеграм и т.д. Как Вы думаете, чем банку может быть полезно внедрение такого инструмента как собственный мессенджер в свою коммуникационную стратегию?

Я не считаю идею построение своего мессенджера банком удачной. Пример Тинькова как раз это подтверждает, мессенджер не набрал хоть сколько либо значимого размера аудитории. Ключевое преимущество мессенджера - количество пользователей, которые уже им пользуются. Пока я не вижу ни одной значимой причины или нового ценностного предложения, чтобы переключиться на другой мессенджер.

По сообщению Павла Дурова, мессенджер Telegram в скором времени будет сотрудничать с банками для реализации проекта по внедрению платежей в работу приложения. Считаете ли Вы данное сотрудничество интересным для компании Альфа-Банк?

Да, считаем, несмотря на небольшой масштаб. Я в целом считаю Telegram перспективным проектом.

Альфа-Банк ведет коммуникацию с клиентами посредством чат-бота в Telegram. По какому принципу был выбран именно этот мессенджер?

В нем есть функционал, который нас полностью устраивает. Было интересно опробовать именно этот мессенджер для клиентской поддержки.

В рамках исследования мы выдвигаем гипотезу о том, что собственный мессенджер для банка является инструментом для формирования имиджа бренда, существенно выделяя его среди конкурентов. Согласны ли Вы с данным предположением?

Я не соглашусь с вашим постулатом. Это конечно в большей степени PR, чем бизнес, но по факту насколько небольшой, что он сколько-либо существенно влияет ни имидж банка сказать нельзя. Вы возьмите 30 случайных людей на улице и спросите их слышали ли они про собственный мессенджер от Сбербанка.



Приложение 3

Интервью с экспертом Сбербанка

Тимур Смирнов, руководитель управления развития new generation products, департамента «Банк XXI» компании ПАО «Сбербанк России»

Считаете ли Вы внедрение процессинга платежей в мессенджеры перспективным для российского рынка?

Конечно, если это так удобно, как любят пользователи наших мобильных приложений, значит и в мессенджере пересылать деньги им понравится. Тут вопрос в том, какой мессенджер, какая у него аудитория, как часто им будут пользоваться.

Компания Сбербанк в данный момент тестирует свой брендированный мессенджер. Свой мессенджер для совершения платежей есть и у Тинькофф. При этом банки уже имеют свои мобильные приложения, чат-боты в Телеграм и т.д. Как Вы думаете, чем банку может быть полезно внедрение такого инструмента как собственный мессенджер в свою коммуникационную стратегию?

Мы не можем комментировать конкретные решения, связанные с нашим мессенджером, пока проект находится в разработке, и информация является строго конфиденциальной. Однако мы хотим быть одними из первых, кто положит начало развитию разговорной коммерции в России. Это интересный тренд, это уже подтвердили зарубежные компании

А какие возможные ограничения Вы видите для развития этого тренда? Существуют ли какие-то риски?

Структура маркетплейса в мессенджере работает хорошо, по крайней мере, в США и Китае. Про Россию трудно сказать точно, на данный момент не могу привести разумных доводов, почему тренд у нас может 'не зайти'. Пока у самих банков недостаточно развитый функционал приложений, существует законодательная и этическая проблема верификации пользователей и организаций. Сложно собрать в единый каталог различные компании, постоянно следить за обновлениями их предложений.

Планируете ли Вы использовать мессенджер для работы с большими данными?

Конечно, мы и сейчас работаем с Big Data. Пока мессенджер работает в тестовом режиме, мы можем только приблизительно оценить его потенциал, касаемо того, какие данные мы сможем собрать и какие будем использовать в работе дальше. В первую очередь они будут нужны для таргетинга.

В рамках исследования мы выдвигаем гипотезу о том, что собственный мессенджер для банка является инструментом для сбора и управления технологиями больших данных. Согласны ли Вы с данным предположением?

Да, разумеется. Можно получить много полезных данных, которые нужны и нам, и компаниям, и самим пользователям, чтобы им поступали релевантные данные поиска, реклама, наши предложения



Приложение 4

мессенджер коммуникация платеж брендированный

Интервью с экспертом Сбербанк.Онлайн

Владимир Стасевич, руководитель сервиса «Сбербанк Онлайн»

Считаете ли Вы внедрение процессинга платежей в мессенджеры перспективным для российского рынка?

Внедрение платежей - не самоцель. Создание еще более простого способа передачи денег или заключения договоров имеет смысл.

Некоторые компании банковского сектора тестируют свои мессенджеры с функцией денежных переводов. При этом банки уже имеют свои мобильные приложения, чат-боты в Телеграм и т.д. Как Вы думаете, чем банку может быть полезно внедрение такого инструмента как собственный мессенджер в свою коммуникационную стратегию?

Не могу никак комментировать, любую информацию, связанную со Сбербанком, мы не разглашаем.

В рамках исследования мы выдвигаем гипотезу о том, что собственный мессенджер для банка может стать источником данных для последующей работы с Big Data (анализ, хранение, продажа). Согласны ли Вы с данным предположением?

Сбор данных - это вторично. Первично - это новый способ взаимодействия клиента с банком. Ну, и не только с банком.

Под словами «не только с банком» вы имеет в виду..?

С компаниями, которые есть в мессенджере, с друзьями, родственниками, со всем миром.

А какова, на Ваш взгляд, роль мессенджера как элемента создания имиджа бренда? Мессенджер, как я уже говорил, в первую очередь для общения. Он делает коммуникацию более неформальной, вот и все. На втором месте - сбор данных, Вы правы. По поводу имиджа не могу точно сказать, мы этим вопросом не задаемся, это работа креатива.

Размещено на Аllbеst.ru

...