Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Cisco Systems

Для своего медового месяца мы с Кэтрин выбрали фантастическое место – Кремниевую долину. Правда, нельзя сказать, что выбор мы сделали совершенно добровольно.

За пару дней до свадьбы, состоявшейся в 2004 году, мне позвонили и сказали, что меня решили направить в одну компанию в Сан-Хосе. Я очень люблю свою родину, Бельгию, но всегда хотел работать в Америке. Мне было необходимо иметь дело с большими массивами информации, а в Бельгии живет всего 10 миллионов человек, поэтому базы данных там довольно невелики. Шанс поработать на материале крупномасштабных и сложноструктурированных рынков показался мне весьма соблазнительным.

Мы с Кэтрин дали друг другу клятвы в антверпенской ратуше XVI века и тут же отправились в путь. И вот мы со своим скарбом, уложенным в коробки, оказались в самом центре Кремниевой долины, где меня ждала работа в Cisco Systems, технологическом гиганте с ежегодным оборотом в 40 миллиардов долларов.

Новый глава подразделения Cisco по стимулированию спроса обратился к Ogilvy за помощью в создании группы по самым современным методам аналитики, ее даже назвали Advanced Analytics. Этой группе предстояло разобраться со многими вопросами: как строить маркетинг в Cisco; на кого из клиентов обращать внимание; сколько денег вкладывать в развитие отношений с ними. До того времени решения в Cisco (возможно, как и в вашей компании) принимались на основе здравого смысла, интуиции и не всегда правильно обработанных данных.

Для начинающей компании это вполне нормально, но когда вы уже утвердились на рынке и тратите на маркетинг большие деньги – а в данном случае речь шла о десятках миллионов долларов, – то вам нужно нечто другое, чем просто здравый смысл, догадки или универсальные практические методы, как, например, принять решение выделить из общего бюджета 5 % на маркетинговые исследования.

Поэтому компания Ogilvy отправила меня в Кремниевую долину, чтобы понять, смогу ли я помочь Cisco. Никто в компании кроме главы подразделения по стимулированию спроса особо не жаждал создавать группу аналитиков. Специалисты по маркетингу не особенно интересовались тогда результатами аналитических исследований (такая ситуация имела место в 2004 году, к счастью, сегодня многое начало меняться). Большинство сотрудников вообще не думали ни о каком маркетинге, поскольку были математиками. А мне приходилось всех убеждать в обратном. Мое положение осложнялось тем, что единственный человек, на которого я мог рассчитывать и, собственно, по чьему желанию я приехал, к моменту моего приземления в Сан-Хосе уже покинул Cisco и перешел на работу в компанию Oracle.

Итак, в чужой стране в первый день своего присутствия на чужой работе я сидел в отведенном мне маленьком отсеке с серыми стенами (мне всегда казалась странной сама идея этих кабинок, правда, я видел их только в американских фильме вроде «Клерков» и думал, что в подобных загончиках могут работать лишь неудачники). Ни один человек не обращался ко мне за помощью. Никто не понимал, чем должна заниматься «продвинутая аналитика». Люди даже не знали, что означает сей термин.

С учетом всего вышеизложенного я решил прежде всего найти единомышленников, людей, способных понять потенциальную силу данных и аналитики для маркетинга. Одним из них оказался Майк Фоли, отвечавший в Cisco за реализацию баз данных. Он рассказал мне обо всей имеющейся в компании информации о текущих и потенциальных клиентах. Это было прекрасно. Если я собирался заняться аналитической работой, то не мог обойтись без этой информации. Данные – это сырье для всего, что я делаю.

Мы с Майком объединились, и я углубился в изучение информации, знакомясь с тем, что знала Cisco о своих клиентах, и оказалось, знала она на удивление много. По каждому корпоративному клиенту, когда-либо покупавшему у Cisco какой-либо продукт, имелись данные о дате покупки, предмете контракта, израсходованной сумме и частоте покупок. (Возможно, подобные данные есть и у вас. Наверняка кто-то в вашей компании занимается выставлением счетов, так что вы найдете все, что вам нужно, в недрах его компьютера.)

Меня с Майком подобная информация восхитила, но я понимал, что вряд ли она вдохновит кого-то еще в компании. С какой стати? Просто набор цифр? Поэтому мы поставили перед собой задачу показать маркетологам, как уже имеющиеся у них данные помогут им принимать правильные решения. Это следовало сделать максимально просто. Нам был необходим рассказ о цифрах, поскольку сами по себе, оставаясь голыми, они ни в чем никого не способны убедить.

Я начал манипулировать данными, пытаясь найти способ изобразить маркетинговую стратегию Cisco более наглядным образом. В итоге я решил взять на вооружение довольно простую идею, которую ранее уже использовал в Ogilvy, – это матрица «два на два», названная «Модель ценностного спектра» (см. ниже).

Матрица представляет собой простое упражнение по сегментированию, делящее ваших клиентов на четыре категории в зависимости от уровня их ценности для вас, то есть, по сути, она помогает понять, на кого стоит тратить время, а от кого можно безболезненно отказаться. Детально я буду рассказывать о матрице в третьей главе, а пока посмотрите, как она выглядит в варианте Cisco.

Поиск дополнительного миллиарда в системе сбыта

Если вы уже делали нечто подобное, занимаясь сегментацией, то такой вид матрицы вам знаком. Однако сегодня возможно делать массу вещей, о которых совсем недавно нельзя было и мечтать. В прежние времена вы могли разделить клиентов на четыре группы, руководствуясь концептуальными соображениями. Разумеется, вы при этом четко понимали, кто входит в список ваших двадцати пяти ключевых клиентов. Возможно, вы представляли и следующую группу, состоящую примерно из пятидесяти клиентов, но вряд ли были бы способны назвать каждого из них. Словом, вы знали, что в северо-восточном регионе страны у вас имеется тысяча постоянных клиентов, но при этом вряд ли могли бы вычленить из них конкретную Мэри Смит. Вы не знали, ни где она живет (123, Мэйн-стрит, Плимут, Массачусетс), ни как связаться с ней (телефон 781–555–1234; электронная почта MarySmith@email.com). Этого не могла сделать и Cisco. В наши времена все иначе. Вы можете воспользоваться методами, описанными ниже в этой книге, не только для того, чтобы сегментировать свою клиентскую базу, но и чтобы выделить каждого из них (чем в наши дни Cisco занимается на регулярной основе).

Вы можете пойти дальше. Так как у большинства компаний имеются данные о том, сколько клиенты им платят, мы разработали для Cisco статистическую модель, показывавшую, сколько денег ее клиенты тратят на продукцию конкурентов компании. Это далеко не мелочь. Если вы знаете, что вам принадлежит львиная доля бюджета клиента, то наверняка не захотите тратить лишние суммы на бесплодные попытки убедить его покупать еще больше. У него может просто не найтись больше денег. Напротив, если вы знаете, что вам принадлежит лишь 10 % кошелька ваших клиентов, то можете разработать довольно агрессивную политику по получению оставшихся 90 %.