Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет бизнеса и менеджмента

Выпускная квалификационная работа - МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

по направлению подготовки Бизнес-информатика

образовательная программа «Электронный бизнес»

???????????? ?????????? ?????? ? ??????? ?????? ???????? CRM ??????? ??? ?????????? ????????? ???????? ? ?????????

Кубеш Юлия

Москва 2018



Оглавление

• Введение
• Глава 1. Обзор предметной области
• Обзор рынка CRM-маркетинга
• Обзор рынка Интернет-рекламы в России
• Омниканальность
• Оценка стоимости клиента
• RFM анализ CRM базы
• Глава 2. Использование Онлайн и Оффлайн данных о клиентах
• Получение Онлайн данных о клиентах
• Поставщики Онлайн данных
• Прямые продажи аудиторных сегментов
• CRM-Onboarding
• CRM Enrichment
• Рекламные системы для показа рекламы
• Яндекс
• Google
• ВКонтакте
• Facebook
• Глава 3. Проведение эксперимента
• Постановка бизнес-задачи
• Результаты размещения и их анализ
• Размещение рекламодателя А сегмент 1
• Размещение рекламодателя А сегмент 2
• Размещение рекламодателя А сегмент 3
• Размещение рекламодателя Б сегмент 1
• Размещение рекламодателя Б сегмент 2
• Размещение рекламодателя Б сегмент 3
• Размещение рекламодателя В сегмент 1
• Размещение рекламодателя В сегмент 2
• Размещение рекламодателя В сегмент 3
• Заключение
• Список источников
• 

Введение

Нельзя отрицать тот факт, что все большее число потребителей знакомится с товарами и услугами фирм в сети Интернет. Кроме того, растет и доля покупок, совершаемых Онлайн.

Так, согласно проведенному исследованию АКИТ (Ассоциации компаний Интернет-торговли), оборот рынка онлайн-торговли в России в 2017 году составил 1,04 трлн. руб., что выше на 13% аналогичного показателя 2016 года [1]. Данное обстоятельство определяет значимость и актуальность исследования эффективности рекламных размещений в сети Интернет, а также их влияние на конечный выбор потребителей.

В то же время, невозможно отрицать и факт того, что не каждый процесс приобретения товара потребителем можно осуществить исключительно в Онлайн пространстве. Так, один и тот же потребитель может ознакомиться с товаром в Интернете, изучить отзывы, зарезервировать покупку и забрать товар непосредственное из офиса продавца или посетив торговую точку или магазин.

От удобства совершения покупки потребителя, качества товара, предоставленных услуги и клиентоориентированности организации может зависеть дальнейшее взаимодействие потребителя с фирмой и количество будущих продаж. Предыдущий опыт взаимодействия с организацией является одним из ключевых факторов при принятии потребителем решения о покупке.

Как следствие, каждое взаимодействие компании с клиентом, будь то обращение в техническую поддержку, получение различного рода консультаций, запись на замер, на тест-драйв или получение демо-доступа к программе, покупка и процесс пост-продажного обслуживания в целом, должно фиксироваться в базе данных, например, в CRM системах.

Использование CRM систем - концепция, направленная на удержание текущих клиентов, выстраивание долгосрочных отношений с потребителями, денежную оценку каждого касания бизнеса с клиентом и увеличение дохода от текущих и потенциальных потребителей на каждом из этапов воронки продаж. [3]

Постоянное взаимодействие с текущими и потенциальными клиентами позволяет рекламодателям повысить значение конверсии на каждом этапе воронки продаж, и получать актуальные данные об интересах и предпочтениях целевой аудитории для персонификации предложений и выстраивать долгосрочные отношения с ней. [2]

В свою очередь, Интернет выступает в качестве посредника между компаниями и потребителями. Как отмечается в том же исследовании, российский рынок Интернет-торговли растет значительно более высокими темпами по сравнению с рынком непродовольственных товаров - рынок непродовольственных товаров увеличил объём с 12,54 трлн. руб. в 2013 году до 15,44 млрд. руб. в 2017, в то время как объем Онлайн-торговли вырос с 544 млрд. рублей. в 2013 до 1040 млрд. руб. в 2017. [5]

К тому же, рост доли россиян, обладающих доступом к сети Интернет, также способствует увеличению роли Онлайн-каналов коммуникации.

Так, с 2012 по 2017 год доля россиян с доступом в Интернет выросла с 47% до 75%. [4] реклама бизнес клиент онлайн

Приведённые обстоятельства подчёркивают актуальность темы настоящего исследования.

Новизна исследования заключается в смещении фокуса таргетирования целевой аудитории при размещении рекламных кампаний в Интернете.

Так, если ранее таргетирование рекламных материалов осуществлялось главным образом на основании данных о портрете целевой аудитории, то в данной работе таргетирование опирается на данные CRM базы с сочетанием данных о клиентах, полученных как через Онлайн, так и через Оффлайн каналы и использовании аудиторных сегментов. [3]

Таким образом, в рамках данного исследование была выбрана следующая гипотеза: «благодаря использованию в рекламных кампаниях аудиторных сегментов, сформированных в результате анализа существующей CRM базы клиентов, стоимость привлечения целевого клиента будет ниже, чем при аналогичном таргетировании на портрет аудитории, при этом стоимость целевого действия не будет превышать 10% CLV (CPL - Customer Lifetime Value)».

Целью исследования является анализ подходов и систем объединения Онлайн и Оффлайн данных о клиентах, хранящихся в CRM системах, проверка эффективности использования данного объединения на примере экспериментов с Онлайн маркетинговыми кампаниями рекламодателей из различных сфер бизнеса.

Методы исследования: сравнительный анализ методов объединения Онлайн и Оффлайн данных о клиентах, сравнительный анализ рекламных систем, проведение эксперимента.

Задачи исследования:

1. Провести обзор предметной области, рассмотреть рынок CRM маркетинга и рынок Интернет-рекламы в России

2. Рассмотреть Омниканальный подход в маркетинге

3. Рассмотреть метод оценки стоимости клиента и анализа базы клиентов

4. Рассмотреть Онлайн и Оффлайн данные о клиентах и методы связки таких данных

5. Провести качественный анализ рекламных площадок для размещения сегментов

6. Сформировать сегменты для размещения исходя из поставленных бизнес-задач

7. Провести рекламные кампании в различных рекламных системах и оценить результаты размещения

8. Дать рекомендации по оптимизации рекламных размещений

9. Проверить достоверность гипотезы на практике

В первой главе выпускной квалификационной работы будет рассмотрен рынок CRM маркетинга, определены цели CRM маркетинга, сферы бизнеса, в котором данный вид маркетинга может быть применим, рассмотрены преимущества и ограничения внедрения CRM маркетинга в организациях, будет рассмотрен рынок Интернет-рекламы в России, тенденции и прогнозы объема рынка, рассмотрено поведение пользователей как с точки зрения проводимого времени в Интернет-пространстве, так и количества устройств входа, будет рассмотрен Омниканальный подход в маркетинге, а также способы связки Онлайн и Оффлайн данных о клиентах, помимо этого, будет рассмотрена оценка стоимости клиента и RFM метод анализа CRM базы.

Во второй главе будут детально рассмотрены способы получения Онлайн данный о клиентах, проведен качественный анализ данных о клиентах, хранящихся в CRM системах, способы загрузки данных в рекламные системы и требования к входным данным, будут рассмотрены такие игроки Интернет-рынка, как поставщики Онлайн данных, описана схема работы поставщиков с данными, рассмотрены схемы получения Онлайн данных о клиентах с помощью прямых продаж аудиторных сегментов, CRM Enrichment и CRM Onboarding, также будут рассмотрены такие рекламные системы для показа рекламы, как Яндекс, Google, ВКонтакте и Facebook, будут отражены результаты сравнительного анализа рекламных систем.

В третьей главе будет описан процесс проведения эксперимента на практике на основании поставленной бизнес-задачи, сформулирована гипотеза и описаны этапы ее проверки: определение сроков размещения, определены рекламодатели, участвующие в размещении и аудитории для показа рекламы, описаны измеряемые показатели, будут приведены таблицы с результатами размещения каждой аудитории рекламодателей, проведен анализ полученных данных, проведен общий анализ проверки поставленной гипотезы и будут описаны рекомендации для дальнейшей оптимизации рекламного размещения.

Глава 1. Обзор предметной области

Обзор рынка CRM-маркетинга

CRM-маркетинг - вид маркетинговых коммуникаций, которые построены на применении знаний о существующих и потенциальных клиентах [6].

У такого маркетинга есть ряд синонимов, таких как Омниканальный маркетинг, маркетинг отношений, 1 to 1 маркетинг, 1-2-1 маркетинг, eCRM.

Основной целью CRM маркетинга является сбор, анализ и применение знаний о поведении потребителей для выстраивания персональной коммуникации с ними и увеличения доходов компании от взаимодействия потребителей с организацией.

Продуктом CRM маркетинга является персонализированное предложение потребителю, подобранное исходя из данных о его прошлых покупках, текущих предпочтений и интересов [7].

Предложение побуждает потребителя к покупке определенного товара или услуги, увеличивает средний чек, повышает доверие и узнаваемость бренда, а также осведомляет потребителей о новых услугах и товарах.

Персонализированное предложение может быть представлено в виде скидок, акций, бонусов, купонов, карт лояльности, накопительных карт и сертификатов.

К целям CRM маркетинга можно отнести

· Сбор качественных данных о потребителях из различных источников, таких, как личные звонки, анкетирование, использование аудиторных данных, приобретаемых у поставщиков сырых и готовых данных (DMP), а также благодаря инструментам рекламных систем;

· Использование аналитического инструмента донесения конкретного сообщения до конкретного потребителя, например, с помощью FRM анализа происходит сегментирование CRM базы, определяются группы целевой аудитории в зависимости от частоты, давности и значимости каждого клиента и выстраиваются стратегии донесения предложений до клиентов в получившемся сегменте;

· Донесение предложения целевым клиентам через звонки, СМС и e-mail рассылки, медийную и контекстную рекламы в рекламных сетях;

· Анализ, корректировка и персонализация предложения под запросы потребителей для максимального удовлетворения их текущих потребностей.

Персонализированный маркетинг позволяет организациям получать больше информации о клиентах на основе контекстных, демографических и поведенческих данных. [8]

CRM маркетинг применим в любых сферах бизнеса, например, в:

· FMCG и ритейле, где бренды постоянно коммуницируют со своими клиентами, имеют несколько точек касания с ними, высокую лояльность и вовлечение;

· Финансах и страховании, где также применяются инструменты прогноза платежеспособности потребителей финансовых услуг и

· Дилерских центрах, где у клиентов высокая вовлеченность в выборе и владении автомобилем

· Электронной торговле, где добавляются каналы коммуникации с клиентами через Интернет - профили социальных сетей, сайты, youtube каналы и форумы

· Туризме, где данных о прошлых поездках позволяют предлагать интересные туры своим клиентам

И других сферах бизнеса.

Использование eCRM в бизнесе позволяет повысить качество обслуживания клиентов, создать клиентоориентированную культуру в организации, выстраивать долгосрочные отношения, на основе данных о клиентах проводить прогнозирование поведения и даже скоринг и предиктивную аналитику [9].

В любом бизнесе существуют клиенты, стоимость привлечения которых сопоставимо с полученной прибылью от них, однако, удержание клиента и выстраивание долгосрочных отношений с ним позволяет существенно снизить затраты на привлечение в дальнейшем.

Благодаря сегментированию базы определяются группы клиентов, их ценность по различным критериям, например, «высокий средний чек» или «совершают регулярные покупки», что позволяет перераспределять менеджерские ресурсы на наиболее значимых потребителей для личного взаимодействия с ними.

Как отмечено в книге «CRM in Financial Services», такое персональное взаимодействие стимулирует потребителей к новым покупкам, увеличивает не только частоту покупок, но и их качество. При этом клиенты таких фирм рекомендуют сервисы и товары своим знакомым, включая сарафанное радио и приводя все больше новых клиентов за «бесплатно» [10].

CRM маркетинг будет эффективен в том бизнесе, где есть много данных о клиентах, данные оцифрованы и доступны для анализа, есть бюджеты как на рекламу, так и на проведение акций и бонусных программ, а также есть возможность поддержания персональных коммуникаций менеджеров с наиболее значимыми клиентами.

Внедрение CRM маркетинга не подходит организациям, ожидающих краткосрочного эффекта от внедрения и быстрой окупаемости - решение основано на выстраивание долгосрочных отношений с клиентами, повышение лояльности к бренду и стимулирование клиентов к расширению сотрудничества, как в качественном (с точки зрения повышения среднего чека), так и количественном смысле, при этом средний срок окупаемости eCRM - один-два года.

Помимо этого, CRM маркетинг подразумевает внедрение CRM системы или другой технической платформы для хранения и анализа данных о клиентах, их оцифровке. Данные необходимо актуализировать и постоянно с ними работать. [11]

Таким образом, eCRM позволяет выстроить персональные коммуникации с потребителями, создать доверие и лояльность к бренду, увеличить число и качество совершаемых транзакций, а также снизить не только стоимость привлечения новых клиентов, но и привлечь новых клиентов в лице друзей и знакомых текущих потребителей, создать клиентоориентированную культуру внутри организации и обеспечить долгосрочные отношения потребителей с брендом.

В зависимости от размеров клиентской базы и масштаба бизнеса, остро стает вопрос о нехватке ресурсов для выстраивания персональной коммуникации с каждый клиентом.

Альтернативами персональным коммуникациям являются рассылки (e-mail и СМС), звонки, а также рекламирование и взаимодействие с клиентами посредством Интернета и социальных сетей. [12]

В то время как для донесения менеджером нового предложения до одного потенциального или текущего клиента может занять от 1 до нескольких минут, Интернет-размещение позволяет охватить тысячи таких клиентов за этот же промежуток времени, донеся бизнес-смыслы в удобном потребителю формате.

Учитывая распространенность Интернета и социальных сетей, времени, проводимым пользователем в Онлайн-пространстве, а также наличие целевой аудитории в Интернете заставляет рекламодателей выделять все больше рекламных бюджетов на привлечение клиентов из Онлайна, а задача оптимизации размещений с целью снижения стоимости привлечения целевых клиентов становится все более актуальной.

Обзор рынка Интернет-рекламы в России

Согласно исследованию Mediascope, все большее число российских пользователей пользуется смартфонами, которые становятся основным источником выхода в Интернет.

Так, на 2017 год число пользователей российского интернета составило 71% населения России - 87 млн. человек, показав рост в 2% по сравнению с 2016 годом. [13]

Исследование привычек и поведения онлайн-аудитории провели и эксперты Google и Kantar TNS - они отметили, что аудитория от 25 до 34 лет чаще выходит в интернет для поиска информации и развлечения, а на платежеспособную аудиторию 25-44 лет приходится 49% всех пользователей [15].

Рисунок 1 Среднее время пользователей в сети

При этом, по данным WEB-Index, пользователи проводят около полутора часов в сутки в Интернете, что еще раз отмечает актуальность коммуникации бизнеса с потребителями в Интернете (рисунок 1).

Согласно другому исследованию Mediascope, среди опрощенных активных пользователей Интернета (пользуются им чаще 1 раза в неделю) возраста 18-55 из городов России с населением более 700 тысяч человек, 91,5% из них оплачивают товары и услуги в Интернете, 85,7% которых используют для оплаты компьютер и ноутбук, а 68,3% - смартфоны. [14]

В исследовании также отмечается рост платежей, совершаемых со смартфонов, по сравнению с 2016 годом. Так, число денежных переводов возросло на 8,6%, заказы в интернет-магазинах - на 4,2%. [14]

Наличие целевой аудитории в Интернете заставляет рекламодателей выделять все больше рекламных бюджетов на привлечение клиентов из Онлайна.

Согласно недавнему исследованию АКАР, за 2017 год российский рынок рекламы вырос на 14% и составил 417 млрд. руб. Порядка 8% бюджета рекламодателей приходится на ТВ-рекламу и Интернет. [16]

Наибольший рост по сравнению с 2016 годом показала Интернет-реклама - был отмечен рост в 22% (166,3 млрд. руб.) (рисунок 2).

Эксперты прогнозируют, что по итогам 2018 г. объем рекламных затрат на Интернет превысит затраты на ТВ, что соответствует общемировым трендам.

Рисунок 2 Объем рекламного рынка России



Согласно другому прогнозу Zenith, темпы роста рынка российской рекламы в 2018 году замедлятся по сравнению с 2017, и динамика до 2020 года также покажет снижение роста (таблица 1). [17]

Так, по прогнозу Zenith, в 2018 году при росте в 15,3% интернет-реклама составит 41,7% российского рекламного рынка и на нее будет приходиться 191,9 млрд. руб., а к 2020 году доля интернет-рекламы составит 44,4% всего рекламного рынка.

Таблица 1

Прогноз Zenith рынка Интернет-рекламы России

Год	Прирост	Доля рекламного рынка	Объем затрат (млрд руб.)
2018	15,3%	41,7%	191,9
2019	12%	43,1%	214,8
2020	10,2%	44,4%	236,7

По прогнозам PwC и IAB Russia, в 2021 году рост российского рынка рекламы превысит мировые показатели и вовсе составит 7,8$ млрд.

В исследовании отмечается, что доходы от рекламы будут определяться способностью игроков рынка предлагать прозрачные системы показателей для определения и оценки степени охвата и активности аудитории на различных платформах. [18]

Многочисленные исследования и прогнозы также говорят о росте затрат на Интернет-рекламу, увеличении рекламных бюджетов и росте числа рекламодателей.

Рекламодатели используют Интернет-рекламу не только для привлечения новых покупателей, но и при работе с текущей базой клиентов.

С точки зрения рекламодателей, увеличение рекламных бюджетов будет сопровождаться ожиданием роста числа посетителей офлайн точек, офисов продаж и Интернет-ресурсов компании и снижения затрат на привлечение реальных покупателей.



Омниканальность

Для результативного взаимодействия с клиентами необходимо изучать их поведение, предпочтения и места нахождения - как в реальном мире, так и в Онлайн пространстве.

Потребитель в каждый момент взаимодействия с бизнесом выбирает удобный для себя способ коммуникации - это может быть посещение магазина или оффлайн точки, личная консультация со специалистом, звонок в call-центр, изучение характеристик товара на сайте, а также оформление и оплата заказа на сайте.

С момента знакомства с товаром/услугой потребитель может совершить более 5 различных касаний с организацией через каналы коммуникации, при этом приобрести товар может удобным ему способом (онлайн или оффлайн) (рисунок 3).

Рисунок 3 Схемы взаимодействий с покупателем мультиканального ритейлера

Чем больше точек взаимодействия потребителей с продуктом или услугой, тем выше вероятность покупки именно у этого продавца, выше лояльность, вовлеченность потребителя и узнаваемость бренда для него, о чем говорится в статье журнала «Research in Interactive Marketing». [20]

Недавнее исследование количества типов устройств, с которых пользователи выходят в Интернет, проведенное WEB_Index, показало, что в городах, численностью более 100 000 человек только у 29% один гаджет для выхода в сеть, тогда как у 18% из от 4 до 7 (рисунок 4).

Рисунок 4 Количество типов устройств для выхода в Интернет

Другое исследование, проведенное Deloitte, показало, что 84% покупателей просматривают сайт и ассортимент товаров перед посещением магазина. Несмотря на высокий процент заинтересованных в получении информации о товарах потребителей, многие ритейлеры не предоставляют данных о наличии товара в оффлайне и не отражают подробную информацию о характеристиках и свойствах товара, вводя потенциальных клиентов в заблуждение, о чем также говорится в исследовании Delloite. [19]

При этом, в аналогичном исследовании Criteo, отмечается, что покупатели используют смартфоны как для поиска, так и оформления заказов - так, 13% совершенных покупок были начаты с поиска в смартфоне, и только 5% покупок со смартфона были начаты с поиска на компьютере.

В 59% транзакций со смартфона использовалось 2 и более устройства для поиска и ознакомления с предложением сайта, в то время как аналогичный показатель на десктопе составил 56%, что еще раз подчеркивает важность коммуникации с клиентами во всех каналах продаж на удобных пользователю устройствах [23] (рисунок 5).

Рисунок 5 Типы устройств для совершения покупок

В недавнем исследовании, опубликованном в Harvard Business Review, сказано, что анализ потребительского поведения 46 000 покупателей американского сетевого магазина, наблюдаемое в течение 14-месячного периода с июня 2015 по август 2016 показал, что только 7% респондентов были только онлайн-покупателями, 2% - только Оффлайн, а 73% потребителей использовали несколько каналов коммуникации с магазином, начиная с просмотра информации о товаре, заканчивая самой покупкой. [22]

С помощью рекламных кампаний в Интернете возможно побуждение пользователей к просмотру информации о товаре, услуге с дальнейшим стимулированием к покупке.

Применение данных о поведении и интересах пользователей позволяет составлять неограниченное число аудиторных сегментов, повышать релевантность запросам пользователей и выстраивать персональные коммуникации с потенциальными и текущими потребителями.

В статье, написанной Lori Bocklund, сказано, что потребители хотят, чтобы бизнес узнавал их, предугадывал их желания и предпочтения, а получение информации о товарах и услугах было максимально упрощено. [21]

Один и тот же человек может увидеть рекламу по пути на работу с планшета, ознакомиться с товаром или услугой на сайте с компьютера, а совершить покупку в Оффлайн магазине или в офисе продаж. [24]

Использование Омниканального подхода позволяет получать информацию о цепочке взаимодействия клиента, чтобы предложить интересующие товары и услуги удобным потребителю способом. [26]

Таким образом, перед бизнесом возникает задача создания связки Онлайн-Оффлайн потенциального и текущего клиента, оценки значимости каждого клиента, прослеживание его атрибуции и выстраивания эффективной коммуникации в долгосрочной перспективе. [25]

На текущий день существует несколько способов связки Онлайн и Оффлайн данных клиентов.

1. Отправка СМС на номер клиента или письма на электронную почту с промокодом, акцией или персональным предложением и уникальной ссылкой на сайт.

При переходе клиента по ссылке сформируется связка IDFA/GAID-phone-идентификатор или email-идентификатор. Перед отправкой сообщений необходимо согласие пользователя на получение рекламных или информационных материалов.

2. Создание единого идентификатора для Онлайн и Оффлайн событий, который, с одной стороны, пригоден для таргетирования рекламы, с другой - для идентификации смартфона в Оффлайне.

С этой целью в аэропортах, общественном транспорте, в магазинах, торговых центрах и предприятиях устанавливаются Wi-Fi роутеры с бесплатным Интернетом после авторизации. Универсальным идентификатором служит MAC-адрес устройства, который не является персональными данными.

Чтобы получить доступ к бесплатному Интернету, пользователь подписывает пользовательское соглашение сервиса и проходит авторизацию в системе. В этот момент формируется связка phone-MAC.

Данный способ идентификации пользователей применяется Maxima Telecom - рекламным агентством, эксклюзивным Интернет-поставщиком в общественном транспорте Москвы (сеть MT_FREE).

За счет широкого распространение Wi-Fi роутеров и количества пользователей социальных сетей ВКонтакте и Одноклассники рекламодателям обеспечивается должный охват целевой аудитории. [27]

3. Покупка аудиторных сегментов и обогащение текущей базы клиентов информацией сторонних поставщиков: прямые продажи сегментов, схемы CRM-Onboarding, CRM-Enrichment.

Способы связки Онлайн и Оффлайн данных клиентов будут рассмотрены в следующей главе.

Оценка стоимости клиента

Любое снижение числа клиентов отражается на рентабельности организации негативным образом. Отдают ли клиенты предпочтение конкурентам или снижают количество и качество взаимодействия с организацией, снижается ли лояльность и доверие к бренду - любой из этих факторов влечет увеличение издержек как на привлечение новых клиентов, так и на удержание старых.

Именно поэтому организации все больше внимания уделяют выстраиванию долгосрочных, качественных отношений с клиентами. [35]

Ценность клиента (CPL) определяется как размер общего чистого дохода, полученный от всего взаимодействия бизнеса с клиентом исключая затраты на привлечение, продажи, маркетинг и удержание клиента с учетом ставки дисконтирования: [31] (рисунок 6).

Рисунок 6 Формула CLV

Где

· AC - стоимость привлечения клиента

· P - стоимость услуги, которую оплатил клиент в момент времени t,

· C - стоимость обслуживания клиента в момент времени t

· I - процентная ставка

R - прибыль от повторных покупок клиентом в случае, если он еще является клиентом компании в момент времени t

Как отмечается в многочисленных исследованиях и научных работах, таких авторов, как Fader [33] или Reicheld [32], цель управления клиентской базой заключается в максимизации прибыли на конечном интервале времени, то есть максимизация CLV.

Анализ и использование показателя CLV позволяет создать распределение клиентов в зависимости от ценности каждого из них, соотнести доход, полученный от взаимодействия с каждым клиентов с затратами и силами, затраченными на поиск, привлечение, стимулирование и удержание, за счет чего оптимизировать расходы на взаимодействие и удержание наиболее значимых из них. [34]

Учитывая рост рекламных бюджетов, выделяемых организациями на привлечение новых клиентов в бизнес и удержание текущих, вопрос снижения стоимости привлечения клиентов, не теряя качество и количество клиентов, и оптимизации рекламных размещений становится все более актуальным.

RFM анализ CRM базы

В любом бизнесе есть клиенты, которые взаимодействовали с организацией только один раз, а есть те, кто совершает транзакции на регулярной основе, существуют клиенты с низким чеком, а также существуют клиенты, приносящие бизнесу существенную прибыль.

С помощью RFM анализа можно провести сегментацию клиентской базы на основе ее поведения и взаимодействия с организацией, выявить группы клиентов и сформировать под каждую группу направленные маркетинговые стратегии. [28]

Аббревиатура RFM означает Recency (R) - давность взаимодействия - это время с прошлой покупки или последним взаимодействием клиента с организацией, Frequency (F) - частота действий, с которой клиент взаимодействует с организацией (общее количество покупок, заявок и обращений) и Monetary (M) - количество денег, которое клиент потратил на приобретение товаров или услуг данного предприятия.

RFM-анализ способствует выявлению общей ценности клиентов, грамотной их группировке и дальнейшему взаимодействию с ними, повышая лояльность потребителей. [29]

Так каждому клиенту, исходя из его взаимодействия с организацией, присуждается вес по критерию (Recency, Frequency и Monetary).

Вначале анализа исследуется Recency и определяется критерий активности клиента: это может быть покупка, тест-драйв, звонок, переход на сайт, заявка, консультация и прочее.

Всех клиентов разделяют на несколько групп (обычно, 3 или 5) на основе давности каждого из действий, Каждая группа соответствует определенного временному циклу. Это могут быть действия за последнюю неделю, меся, квартал и так далее.

Чем меньше прошло времени с момента последнего взаимодействия, тем выше вес присуждается группе. Так, если групп 5, то наибольший вес (5) будет у тех, кто взаимодействовал с организацией на текущей неделе, а наименьший (1), например, у тех, кто не совершал никаких действий более года.

Далее клиентов делят на несколько групп по критерию Frequency (также, на 3 или 5): определяется количество таких активностей. Именно по этому критерию будут делиться клиенты на группы: так, наибольший вес будет у тех клиентов, которые совершили максимальное число покупок/заявок/тест-драйвов/заходов на сайт и так далее, наименьший - кто практически никак не взаимодействовал с организацией за все время работы.

И, наконец, клиентов делят по критерию Monetary на основании объема потраченных средств: наибольший вес будет у клиентов с максимальным общим чеком, наименьший - у тех, кто не принес организации никаких доходов.

Каждому клиенту в базе будет присужден «номер» в виде набора весов, например, «1-3-5», который можно расшифровать так: клиент не взаимодействовал с организаций больше года, при этом он совершил несколько покупок с самым высоким чеком.

Если при анализе были применены 3 группы каждого критерия, то вся CRM база будет разбита на 27 групп с номерами от «1-1-1» до «3-3-3».

Например, при CRM анализе дилерского центра каждый критерий может быть разделен на 5 групп, а клиентская - на 125 сегментов, к каждому из сегментов может быть применена своя стратегия, начиная с e-mail рассылки, заканчивая приглашением на тест-драйв и персональных демонстраций автомобилей. [30]

Чем больше число групп, по которым разбиваются критерии, тем сложнее анализировать базу, но и сегментация клиентов будет тщательнее проработана (рисунок 7).

Рисунок 7 RFM сегментирование по 5 критериям

Благодаря проведению RFM-анализу можно понять структуру CRM базы клиентов, увидеть происходящие в ней процессы и разработать индивидуальные маркетинговые стратегии.

В некоторых CRM системах, таких как retailCRM или LPGenerator, уже встроены инструменты для проведения RFM анализа, однако такой анализ можно проводить и с помощью Excel таблиц и Power BI.



Глава 2. Использование Онлайн и Оффлайн данных о клиентах

Получение Онлайн данных о клиентах

Рекламодатели могут получать данные о своих клиентах как с помощью сайта и размещения на нем пикселей рекламных систем, так и с помощью собственных CRM систем.

Любые действия пользователей на сайте можно отследить. Это может быть скачивание прайс-листа, просмотр страницы «контакты», оформление заявки на звонок, добавление товара в корзину и его оплата. [36]

Для этого настраиваются цели, в коде сайта прописывается передача данных при наступлении события, данные фиксируются рекламными системами и аналитическими платформами, и их можно использовать при проведении рекламных кампаний.

Обычно такие данные содержат информацию о cookies, IP адресе, браузере, IDFA/GAID и идентификаторе пользователя на сайте, если он прошел авторизацию.

В момент регистрации на сайте пользователи обычно указывают свою электронную почту, телефон. Дополнительно могут указываться ФИО, город, пол, дата рождения и другие данные, которые можно записать в CRM систему.

Благодаря авторизации пользователем на сайте создается связка cookie-ID-phone-email и становится возможным использовать данную связку в рекламных системах.

Помимо этого, можно брать данные из CRM систем. Состав информации о клиентах в каждой компании свой, но обычно CRM системы содержат данные о ФИО, телефоне, городе клиента, информацию о договорах, платежах и заказах.

В случае, если CRM система синхронизирована с сайтом, то в полях CRM системы будут отражены и онлайн идентификаторы, например, идентификаторы метрик [37][38]

Таким образом, в CRM системах могут храниться следующие данные о клиентах (таблица 2).

Таблица 2

Данные о клиентах, хранимые в CRM системах

Данные	Тип данных
ФИО	Оффлайн
Пол	Оффлайн
Дата рождения	Оффлайн
Телефон	Оффлайн
Город	Оффлайн
Организация	Оффлайн
Отрасль	Оффлайн
История звонков	Оффлайн
Дата последнего звонка	Оффлайн
Среднее время разговора	Оффлайн
Количество покупок/заказов	Оффлайн
Средний чек	Оффлайн
Сумма покупок	Оффлайн
Магазин/точка продажи	Оффлайн
ФИО менеджера	Оффлайн
Номер карты лояльности	Оффлайн
Персональная скидка	Оффлайн
Дата последнего визита	Оффлайн
Идентификатор мобильного устройства GAID/IDFA	Онлайн
Login на сайте	Онлайн
E-mail	Онлайн
ID/login в социальных сетях	Онлайн
Идентификаторы метрики	Онлайн

И другие данные, важные с точки зрения продаж и взаимодействия с клиентом.

На этапе работы с CRM системой с помощью сводных таблиц, фильтров и использования RFM анализа можно создать сегмент из реальных клиентов, приносящих наибольшую прибыль компании, а также отобразить нахождение клиентов на разных этапах воронки продаж.

Выгрузив данные из CRM системы, можно использовать их и в рекламных кампаниях, показывая рекламу как на конкретных пользователей, так и построить Look-alike сегмент внутри рекламной системы. [39]

Основным ограничением для бизнеса являются данные, доступные для загрузки в рекламные системы.

В каждой рекламной системе существуют свои ограничения на входные данные - системы должны распознать пользователя в Онлайн-пространстве за счет идентификаторов , поэтому такие данные, как история звонков или номер карты лояльности не принесут результатов.

Так, в рекламные системы, такие, как Яндекс Аудитории, рекламный кабинет ВКонтакте, Facebook можно загружать файлы с данными о клиентах, состоящие из их адресов электронной почты, номеров телефонов и/или идентификаторов личных страниц рекламной площадки (Вконтакте, Facebook) (ID), или из списка рекламных ID Apple (IDFA) и Android (GAID) в произвольном порядке, в формате CSV или TXT [40] [41] [42] .

Адреса, номера и идентификаторы устройств могут быть записаны в файл в виде md5-хэша (32 символа).

При добавлении файла с пользователями в рекламную систему происходит первичная обработка входящих данных, мапинг, столбцы файла сопоставляются с их значением.

Данные хешируются и сопоставляются с данными рекламной площадки. Совпадения добавляются в аудиторный сегмент. Все хеши с совпадениями и без совпадений не хранятся и удаляются рекламной системой. [43]

При отсутствии указанных идентификаторов организации вынуждены обратиться к поставщикам Онлайн данных о пользователях для покупки аудиторных сегментов, чтобы использовать их в рекламных размещениях.

Поставщики данных могут предоставить рекламодателям социально-демографические данные об аудитории, такие, как пол, возраст, уровень дохода, геолокационные данные - место жительства, работы, текущего местонахождения, а также сегменты провайдеров данных DMP (Data Manegement Platforms) - сформированные с использованием машинного обучения данные об интересах и намерениях пользователей (владельцы иномарок премиум-класса, интересующиеся покупкой загородной недвижимости, владельцы малого и среднего бизнеса, рыбаки, мамы в декретном отпуске и другие).

Данные о намерениях и предпочтениях своих клиентов можно собрать путем анкетирования, личных встреч и звонков. Однако, такая персональная коммуникация требует значительных ресурсов, а также постоянное поддержание актуальности данных. Помимо этого, не каждый клиент захочет делиться с организацией данными о своих интересах.

Использование аудиторных сегментов предоставляет организации доступ к тысячам пользователей, данные об интересах которых обновляются поставщиками в реальном времени. Таким образом, становится возможным донесение бизнес-стратегий до конечных потребителей в режиме реального времени в соответствии с запросами пользователей.

Поставщики Онлайн данных

Отдельным видом игроков рынка Интернет-рекламы являются поставщики данных. Одни поставляют необработанные (сырые) данные, другие - обрабатывают сырые данные и формируют аудиторные сегменты.

Поставщики готовых данных относят пользователей к одному или нескольким аудиторным группам - соединяют их по полу, возрасту, уровню образования, географии, интересам и намерениям, а при запросе покупателей данных (рекламодателей) выгружают обезличенную информацию о них в виде готового аудиторного сегмента, который рекламодатели используют в рекламных системах.

Работа с данными об аудитории происходит по следующей схеме [44]:

1. Сбор данных - регистрация факта посещение пользователем сайта, совершения конверсий и взаимодействия через CRM систему.

2. Анализ -определение состава аудитории, ее интересов, пола, возраста, региона нахождения, обогащение данных об аудитории через сторонних поставщиков данных, формирование аудиторного сегмента, определение гипотез и инсайтов о целевой аудитории, динамическая адаптация креативов под запросы и интересы аудитории.

3. Использование - исключение, объединение и пересечение аудиторных сегментов, построение похожих (look a like) сегментов, загрузка аудитории в рекламные системы для проведения рекламных кампаний и дальнейшей оценки ее эффективности (показы/клики/конверсии).

Основные поставщики данных - такие компании, как Weborama, Adriver, Soloway, Aidata.me, Data Centric Alliance, Sizmek, iData.

Например, в AdRiver основным поставщиком данных является Soloway, также некоторые другие сырые поставщики данных. Методология обработки представляет собой сбор данных о действиях пользователей в сети, их совмещение с данными сырых поставщиков и последующее разложение на сегменты.

В Weborama источником данных являются социально-демографические данные от поставщика Toluna и данные по интересам post-campaign (анализ логов рекламных кампаний). Методология обработки предполагает контекстуальный анализ страниц, а для расширения аудитории - построение моделей Look-alike.

В Aidata.me источниками данных становятся сайты, лайки и профили социальных сетей, поисковые запросы, оффлайн-данные. Методология обработки представляет собой контекстуальный анализ страниц, конструирование сегментов, Look-alike. [45]

Поставщиками данных определяется тематика раздела сайта, на который пришел пользователь. Например, раздел продажи нового автомобиля или просмотр ипотечных условий для покупки квартиры в строящемся здании.

В зависимости от действий пользователя по отношению к объектам сайта, ему присуждается степень интереса или намерения. Например, «максимальная», «высокая», «средняя», «низкая» степени интереса.

Так, пользователям, единожды совершившие целевое действие (открытие страницы с проектной декларацией на сайте застройщика) и не выражающим активности к данному виду контента в дальнейшем, может быть присуждена низкая степень интереса.

Тогда, как пользователям, ежедневно посещающим страницы автодилеров, оставляющих заявки на тест-драйв и скачивающих брошюры и прайсы, может быть присуждена максимальная степень интереса к событию «покупка нового автомобиля».

Прямые продажи аудиторных сегментов

Рекламодатель формирует запрос поставщику аудиторных данных на создание кастомного сегмента, например, «мужчина из Москвы 25-35 лет, владелец Audi, интересующийся покупкой BMW». Поставщик данных готовит сегмент и передает его в виде .json файла рекламодателю (рисунок 8).



Рисунок 8Схема передачи информации при прямых продажах аудиторных сегментов

Строчка файла может выглядеть следующим образом

{"uid":"bSI2Jz9YqoejGNjk2Ga4ju","events":{"wam":{"techno":{"browser":"Safari","device":"Mobile","isp":"Megafon","os":"iOS"},"last_update":15434916439586,"wcm":{"conversion":[{"last_update":1516676737876,"id":"319"}]},"audiences":{"4500623":151643978886}}}}

В файле отражаются идентификаторы пользователя, браузер, операционная система, провайдер, а также данные о совершенных действиях и идентификаторах события от поставщика данных.

Продажа сегмента осуществляется по модели CPT (Cost per Thousand) - оплата за 1000 кук.

Для поддержания актуальности базы необходима периодическая покупка новых сегментов. Как правило, сегменты необходимо обновлять раз в 30-60 дней. При прямой покупке аудиторных сегментов рекламодатель не ограничен выбором одной рекламной системы и может использовать сегмент на удобных ему рекламных площадках.



CRM-Onboarding

CRM-onboarding представляет собой схему работы, когда у рекламодателя есть данные о его покупателях из CRM системы, у рекламной площадки - Онлайн данные о пользователях.

Рекламодатель в хэшированном виде передает данные из CRM системы рекламной площадке, она сопоставляет данные и возвращает рекламодателю сформированный аудиторный сегмент, который можно использовать в рекламных кампаниях. Схема представлена на рисунке 9.

Рисунок 9 Схема работы CRM Onboarding

Основным недостатком метода является высокий процент расхождений, сопоставляются около 2% данных. Данный метод не подойдет для малого бизнеса с небольшим объемом клиентской базы.

Еще одним недостатком данного метода является необходимость периодического обновления данных для поддержания актуальности базы.



CRM Enrichment

CRM Enrichment представляет собой метод обогащения данных CRM системы за счет добавления к ним информации из Онлайна об интересах или намерении совершить целевые действия.

Рекламодатель в хэшированном виде передает данные из CRM системы рекламной площадке, она сопоставляет данные, дополняет их информацией об интересах и намерениях и возвращает рекламодателю сформированный аудиторный сегмент, который можно использовать в рекламных кампаниях. Схема представлена на рисунке 10.

Рисунок 10 Схема работы CRM Enrichment

Данная схема работы может быть использована автодилерами, осуществляющих работу с текущей базой клиентов. Благодаря обогащению данных можно выделить сегмент клиентов, интересующихся покупкой нового автомобиля и предложить им Trade In или разместить таргетированную рекламу с предложением о покупке нового автомобиля.



Рекламные системы для показа рекламы

Компания Яндекс представляет гибкий инструментарий для показа рекламы целевой аудитории, будь то контекстная или медийная реклама.

Главным инструментом для поиска целевой аудитории и создании на основе этой информации сегментов является сервис Яндекс Аудитории.

Сервис Яндекс Аудитории был представлен на «Yet another Conference on Marketing 2016» в 2016 году. Схема работы представлена на рисунке 11.

Рисунок 11 Схема работы Яндекс Аудитории

Сервис позволяет не только создавать сегменты на основе загружаемых данных из CRM систем, идентификаторов мобильных устройств, e-mail адресов, номеров телефонов, на основе различных геолокаций, по пикселям Яндекс Аудиторий, выгружать данные из AppMetrica, Яндекс Метрики и на данных DMP - сторонних поставщиков данных, но и получать статистику по сегменту - распределению по возрасту, полу, городу, типам устройств и другим критериям.

Помимо этого, Яндекс Аудитории позволяют создавать Look-alike сегменты, собранные по степени похожести на загруженные данные на основе аффинити-индекса

Полученные сегменты можно использовать для показа рекламы в сервисах Adfox, Яндекс Директ и Яндекс Дисплей.

При работе с Яндекс Аудиторией возможна загрузка аудиторных сегментов сторонних поставщиков данных, таких как Facetz.DCA, Aidata.me,

Weborama, CleverDATA Shopster и других [46].

Стоимость использования сегмента фиксируется при заказе размещения и добавляется к CPM.

В сервис можно загружать данные CRM систем. Данные могут быть захешированы (md5), а сам файл должен содержать не менее 1000 записей, при загрузке необходимо указать или список e-mail адресов, или список идентификаторов мобильных устройств или номеров телефонов.

Загруженные данные сопоставляются с данными Яндекса, полученные пересечения собираются сервисом в аудиторный сегмент. В дальнейшем его можно расширить с помощью Look-alike, выбирая степень похожести аудитории: от максимального охвата до высшей точности, при этом существует возможность сохранения распределения по городам как в исходном сегменте. [47]

Google

В Google Adwords возможно использовать списки пользователей при ремаркетинге. Показ рекламы осуществляется в контекстно-медийной системе Google (КМС) и в поисковой сети. Схема работы представлена на рисунке 12.

Рисунок 12 Схема работы ремаркетинга Google

В систему возможна выгрузка e-mail адресов, но таргетирование при этом возможно только в поисковой сети, на сервисах YouTube и Gmail.

Возможно использование следующих списков ремаркетинга:

· Посетители сайта (данные собираются пикселем)

· Посетители, совершившие целевые действия

· Пересечения списков

· Look-alike

· E-mail

· Look-alike строятся на основе интересов, в интерфейсе Google AdWords доступны 30 видов интересов.

По сравнению с Яндекс.Аудиториями в Google AdWords нет такого гибкого функционала как с точки зрения входных данных, так и с точки зрения рекламных систем для таргетирования.

ВКонтакте

Гибкий функционал ВКонтакте «для бизнеса» позволяет настраивать показ рекламы как по заданному профилю таргетирования (соц-дем, интересы, нахождение в определенных сообществах и группах), как по пользователям, входящим в список для ретаргетинга по загруженному файлу или пикселю, установленному на сайте.

Входящий файл может содержать

· Номера телефонов

· Email

· Идентификаторы (ID) страниц Вконтакте

· IDFA

· GAID

Данные передаются в рекламную систему в хэшированном виде (md5), после загрузки файла на сервер все данные из него будут сопоставлены с базой пользователей Вконтакте, пересечения будут добавлены в сегмент таргетирования.

Согласно политике ВКонтакте, таргетинг возможен, если внутри сегмента окажется минимум 100 пользователей.

Таргетирование осуществляется по всем рекламным форматам в пределах сайта vk.com.

Facebook

Facebook предоставляет рекламодателям гибкую систему таргетирования, позволяя создавать как кастомные аудитории, так и использовать готовые сегменты по интересам и параметрам для таргетирования.

Помимо этого, Facebook позволяет собирать аудиторию по пикселю на сайте и загружать данные для таргетирования с помощью файлов, а также отслеживать оффлайн события, однако они пока не доступны для российского рынка из-за ограниченного числа партнеров, предоставляющих данный сервис.

В рекламный кабинет возможно загружать такие данные, как

· Номера телефонов

· Email

· Имена

· Фамилии

· Страны

· Города

· Пол

· Дата рождения

· Идентификаторы (ID) страниц Facebook

· IDFA

· GAID

· Ценность клиента

· Валюту

· ID заказа

При этом таргетирование возможно как на самом сайте Facebook, так и в мессенджере Facebook, социальной сети Instagram и на сайтах-партнерах Facebook по всему миру, называемых сетью Audience Network.

Сравним рекламные системы с точки зрения загрузки данных из CRM систем (таблица 3).

Рекламные системы Яндекс, Google и Facebookпозволяют показывать рекламу на практически неограниченном числе сайтов-партнеров, в то время как ВКонтакте позволяет показывать рекламу только внутри социальной сети.

С точки зрения загрузки данных, минимальные требования к размеру загружаемого файла у ВКонакте - от 100 записей, в то время как у остальных систем - от 1000. Помимо TXT и CSV файлов, Google может принимать на вход файлы Excel, что отличает его от других площадок.

При этом, в Google возможен показ рекламы только по списку email и ID рекламной системы, в то время как во ВКонтакте возможна загрузка еще и по номеру телефона и идентификаторам мобильных устройств. Яндекс Аудитории и Facebook принимают на вход и данные CRM систем, такие, как город, дата рождения, пол и другие.

Все площадки без исключения поддерживают Look-aloke, ретаргетинг и загрузку аудитории по пикселю рекламной сети (то есть возможно загрузить посетителей сайта рекламодателя для показа рекламы).

Также внутри каждой рекламной сети есть готовые внутренние сегменты для таргетирования, а загрузка сторонних сегментов доступна только у Яндекса.

Таблица 3

Сравнение рекламных систем

Параметр сравнения	Яндекс	Google	ВКонтакте	Facebook
Телефон	+	-	+	+
Email	+	+	+	+
ФИО	-	-	-	+
Страна	+	-	-	+
Город	+	-	-	+
Пол	+	-	-	+
Дата рождения	+	-	-	+
Идентификатор рекламной площадки	-	+	+	+
IDFA	+	-	+	+
GAID	+	-	+	+
Минимальный размер данных (шт)	1000	1000	100	1000
Тип файла	CSV, TXT	CSV, TXT, Excel	CSV, TXT	CSV, TXT
Аудитория по пикселю	+	+	+	+
Look-alike	+	+	+	+
Ретаргетинг	+	+	+	+
Готовые сегменты	+	+	+	+
Сторонние DMP	+	-	-	-
Хэширование	Md5	SHA256	Md5	SHA256
Площадка размещения	РСЯ, Adfox, Директ	AdwordsКМС	vk.com	FB Audience, Instagram.com, Facebook.com, мессенджер



Глава 3. Проведение эксперимента

Постановка бизнес-задачи

Исходя из вышесказанного, анализ базы клиентов, грамотное ее сегментирование, обогащение информацией об онлайн активностях и последующее формирование аудиторных сегментов для применения в рекламных кампаниях должно положительно отразиться на результатах размещения по сравнению с размещением по портрету целевой аудитории (без использования данных сторонних поставщиков).

Так, в рамках выпускной квалификационной работы была сформулирована следующая гипотеза:

«Благодаря использованию в рекламных кампаниях аудиторных сегментов, сформированных в результате анализа существующей CRM базы клиентов, стоимость привлечения целевого клиента будет ниже, чем при аналогичном таргетировании на портрет аудитории, при этом стоимость целевого действия не будет превышать 10% CLV».

Для анализа эффективности размещения были использованы такие показатели, как кликабельность объявлений (CTR - Click-Through Rate), показатель отказа сайта (BR - Bounce Rate) и конверсия сайта (CR - conversion rate), стоимость целевого действия (CPL - Cost Per Lead).

Для проверки данной гипотезы в рамках прохождения научно-исследовательской практики были проведены следующие эксперименты:

Были выбраны 3 рекламодателя из различных сфер бизнеса - автодилер, банк и застройщик:

· Рекламодатель А - автодилер (продажа премиум иномарок)

· Рекламодатель Б - банк (услуги кредитования)

· Рекламодатель В - застройщик (продажа новостроек)

Был проведен RFM анализ текущей базы клиентов, выявлены группы целевой аудитории. На основании полученной информации был составлен портрет целевой аудитории - сегмент 2, и обогащенный данными сторонних поставщиков - сегмент 1.

...