Как перестроить маркетинговую стратегию и научиться предугадывать намерения покупателей: рекомендации VP of Global Media and Data Strategy PepsiCo

Долгое время главной задачей маркетинговых и медийных кампаний был охват как можно более широкой аудитории, а не потребителей, которые обеспечили бы максимальную выгоду для бренда.

Сейчас под влиянием технологий маркетинг стремительно меняется. Изменилась и модель потребления: использование смартфонов, быстрое переключение внимания и неограниченный выбор — в результате путь к покупке перестал быть линейным.

Чтобы выделиться среди конкурентов, нам нужно было научиться персонализировать взаимодействие с покупателем. Научившись прогнозировать нелинейный путь к покупке, мы можем обращаться к покупателю с более релевантной и полезной рекламой. Для этого нам требовалось отойти от традиционных маркетинговых стратегий и научиться предугадывать индивидуальные нужды "в промышленном масштабе".

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

Поиск инструментов

Определение потребностей миллионов покупателей требует сбора и анализа огромного объема данных. Для человека эта задача непосильна. Данные поступают из разных источников: самой компании, розничных продавцов, партнеров по цифровой рекламе и других сторонних каналов. К тому же наборы данных могут быть неполными или не связанными друг с другом. На помощь приходят технологии машинного обучения.

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

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

Новое знакомство со своими клиентами

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

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

Персонализированные объявления помогли нам повысить узнаваемость бренда на 30 % сильнее, чем обычная реклама с описанием преимуществ продукта. За последние два года персонализация рекламы на основе пользовательских данных стала одной из наших главных маркетинговых стратегий.

Формирование новой бизнес-стратегии

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

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

Автор: Shyam Venugopal, VP of Global Media and Data Strategy PepsiCo

Полная статья: https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ru-ru/pepsi-digital-transformation/