Глава 8. Будущее.

Сейчас я поделюсь с вами прогнозом, в точности которого я почти уверен: маркетинг, исследования, реклама и другие средства, с помощью которых мы пытаемся в наши дни увеличивать продажи, – все это видоизменится до неузнаваемости или даже исчезнет уже при нашей жизни. То же самое могу сказать и об аналитике: будут автоматизированы такие механизмы, как тестирование, автоматическая ротация и таргетирование. Закупка рекламного времени и места; принятие решений по вопросам маркетинговой политики – и эти процессы также подвергнутся автоматизации в режиме реального времени.

Чем будут заниматься люди? Думаю, им что-то останется. Но по-настоящему востребованы будут всего лишь два типа работников: «техники» – люди, отвечающие за бесперебойность работы автоматических механизмов, и «волшебники» – люди, использующие преимущества всех доступных инструментов для создания и воплощения творческих идей, способных резко повысить объемы продаж и доходы компаний.

Если вы занимаетесь бизнесом, я рекомендую уже сейчас подумать, с кем вы хотели бы быть.

Надеюсь, к этому моменту, когда мы дошли до последней главы, вы уже четко представляете, что можете делать со всеми данными, которые у вас есть уже сегодня; как они помогут вам в процессе принятия ежедневных бизнес-решений и планах преобразования бизнес-стратегий. Однако как обстоят дела с будущим?

Прогнозы, пророчества – мудреная штука. Помню, когда-то давно нам обещали, что в будущем, то есть уже в наши дни, мы станем добираться до работы на персональных реактивных аппаратах. Тем не менее я рискну высказать несколько довольно разумных предположений в надежде подготовить вас к будущему.

Итак, мы оказались там, где оказались. Что произойдет дальше?

Дальнейшие перспективы.

Поговорим о потоках цифровой информации. Вот интересная статистика: по некоторым расчетам, если нам удалось бы собрать в одну базу данных все слова, которые когда-либо произносились представителями человечества, то размер этого хранилища составил бы около пяти эксабайтов[13] данных. По состоянию на конец 2010 года для хранения всех имеющихся в мире данных потребовалось бы хранилище размером в 1000 эксабайтов. Невероятно большой объем данных! Основной объем их создается – и будет создаваться – через цифровые мультимедиа всех видов, и этот показатель продолжит расти, ведь, как мы уже обсудили, цифровым станет практически все. Это означает, что в распоряжении специалистов по маркетингу появится еще больше данных. По расчетам Google, к 2020 году мы будем создавать 53 зеттабайта[14] данных.

Технологии, которые мы используем для выявления интересующей нас самой ценной информации, вскоре смогут применяться во всех комбинированных средствах рекламы. Реклама на телевидении станет адресной, а вы будете сами определять своих зрителей, не тратя деньги на контакт с остальной аудиторией. Основная доля печатной рекламы мигрирует на цифровые платформы – айпады, смартфоны, ридеры. То же самое касается и радиорекламы. Что это означает? Специалисты по маркетингу и рекламе смогут нацеливаться на отдельных людей, зная все об их предпочтениях, вкусах и образе жизни.

Чем дольше люди взаимодействуют с цифровыми платформами, тем больший информационный след они за собой оставляют. Люди все сильнее погружаются в интернет-среду и делают там практически все, что им нужно и что им нравится. Для нас это открывает новую возможность узнать своих потенциальных клиентов гораздо лучше, вследствие чего мы будем еще точнее адресовать свои рекламные предложения.

Чем лучше вы будете понимать, каким образом потребители взаимодействуют с вашим брендом, тем больше у вас окажется возможностей для взаимодействия. Некоторые изменения заметны уже сейчас. Маркетинг в наши дни не ограничивается единственным путем и пытается вовлечь потребителей во взаимодействие путем бесед, других видов общения, интерактивных развлечений и прочее. Все это не только приводит к укреплению связи между потребителем и брендом, но и создает все больше данных.

Это хорошие новости. Плохие состоят в том, что не все виды такого взаимодействия происходят под контролем компании. Большинство компаний потратили миллионы долларов в течение последнего десятилетия на создание «образа клиента». Как мы уже обсуждали выше, часто они накапливают и обрабатывают информацию, созданную при взаимодействии клиентов с брендом напрямую через контролируемые компанией площадки – места продаж, колл-центры, корпоративные веб-сайты и многое другое.

В последние годы взаимодействие клиента с брендом все чаще переносится в социальные сети, информационно-поисковые системы и баннерообменные сети. Данные, полученные на этих цифровых площадках, не обязательно будут соответствовать традиционному «образу клиента», создаваемому компаниями. Это означает, что многим компаниям придется пересмотреть концепции своей работы. Им будет сложно создавать внутренние системы, достаточно гибкие для того, чтобы соответствовать каждой новой и моментально набирающей популярность платформе. Вчера это был Twitter; сегодня – Foursquare; кто знает, что появится завтра, но я уверен, что совсем скоро возникнет и станет популярной какая-нибудь новая социальная или другая сеть.

Чтобы справиться с этой проблемой, люди будут создавать внешние хранилища данных, способные интегрировать всю информацию, собираемую на этих новых платформах, и продавать результаты своей работы компаниям для размещения в корпоративных хранилищах данных. Этот процесс уже набирает обороты – сегодня создаются специализированные платформы управления данными, которые мы обсуждали в четвертой главе. Возможно, в будущем мы увидим появление своеобразных бирж, на которых начнут продавать данные, а их цена будет определяться исключительно законами спроса и предложения.

Сколько нужно платить за данные?

Покупка и продажа данных, содержащих сведения о потребителях, осуществляются уже довольно давно. Но как мы сможем определять истинную ценность (а значит, и цену) такой информации? В этом вопросе мы можем опереться на три ключевые категории: способность предвидения, свежесть и эксклюзивность.

1. Способность предвидения. Предположим, моя фирма производит дрели. Я пытаюсь купить информацию, которая помогла бы мне разобраться, заинтересует ли моя продукция потребителя. У меня есть возможность выбрать между двумя наборами данных.

Большинство людей согласится с тем, что первый набор данных более ценен для производителя дрелей, чем второй, поскольку именно составляющие первого набора коррелируют с вероятностью покупки дрели.

Пример довольно прямолинеен. Однако если вам предстояло бы выбирать из ста различных наборов данных, то пришлось бы создавать статистические модели, которые на основе всей информации могли бы предсказать вероятность того, что кто-то купит дрель.

Вне зависимости от того, строите вы статистические модели или нет, основной принцип заключается в том, что данные с высокой степенью прогнозирования улучшают нашу способность предсказать, будут ли потребители заинтересованы в покупке дрели. Понятно, что я как производитель дрелей готов заплатить за них больше.

2. Свежесть данных. На эту категорию я хотел бы обратить особое внимание, потому что в будущем свежесть данных будет становиться все более важным фактором. Люди нередко сообщают в Интернете о своих намерениях в режиме реального времени. Знание того, что именно делает человек: ищет информацию о дрелях через поисковые системы; читает интернет-рекламу, посвященную дрелям; смотрит интернет-видео, рассказывающее о дрелях, – все это может иметь для вас огромное значение. Такие данные по своему потенциалу превосходят более традиционные (вроде тех, что составляли первый набор в примере выше). Они напрямую выражают интересы и потребности потребителей к определенному продукту в определенный момент времени. Вот почему новизна данных так важна. Сведения о том, что кто-то ищет информацию о дрели через Google, становится очень ценной, если я могу сразу же нацелиться на этого человека. Знание того, что кто-то три месяца назад искал информацию о дрелях, нужно нам куда меньше. Данные о планируемых действиях человека начинают терять свою ценность уже через считаные минуты после того, как он о них заявляет. И так как самые свежие данные станут иметь невероятно высокую ценность, я предполагаю, что множество инноваций будет нацелено на то, чтобы улавливать события в режиме реального времени и сокращать продолжительность циклов между возникновением наблюдаемого события и действиями, направленными на привлечение клиента.

3. Эксклюзивность знаний. Последний важный фактор – это эксклюзивность. Предположим, что я могу купить данные только из первого набора. Опять же предположим, что я создал статистическую модель и определил, насколько важна информация о количестве молотков, которая с точки зрения прогнозирования обладает значительной силой. В этой связи я был бы готов заплатить больше за данные о владельцах молотков. Теперь представим себе альтернативный сценарий, при котором мне доступен еще один элемент данных: количество гвоздей, которые использует тот или иной пользователь в течение года. Предположим, что с точки зрения прогнозов эти данные полезны не меньше, чем данные о количестве молотков. В этом случае на цену, которую я готов заплатить за базу данных владельцев молотков, будет влиять доступность данных о потреблении гвоздей, а если эта информация доступна лишь мне, то ее ценность возрастает многократно. Это базовый закон спроса и предложения.

В следующие несколько лет покупка и продажа данных неминуемо станут более простым процессом, и компании смогут платить только за нужную информацию. В этом случае цену информации, которая необходима компаниям, все сильнее будут определять описанные выше категории.

Потребители начнут четче представлять, какую ценность они создают, давая компаниям возможность собирать их личные данные. Кто знает, может быть, и они захотят заявить о правах на свой кусок пирога (что вполне реально). Однако они уже получают скидку за лояльность – более низкие цены на продукты; призовые мили для частых клиентов авиакомпаний и так далее – в обмен на предоставление личной информации. Что может произойти дальше? Дав о себе еще больше информации, они могли бы получить взамен больше от компании, например частичный возврат средств за покупку, сделанную в ответ на таргетированную рекламу.

Защита личной жизни и обмен ценностями.

Будущее аналитического сообщества выглядит крайне радужным. Зеттабайты данных обеспечивают нас работой, а детали служат топливом для нашей машины. Однако в нашей комнате есть «слон», причем настолько большой, что мы не в силах не обращать на него внимания. Речь идет о защите частной жизни, и важность этого вопроса в последующие годы будет лишь возрастать.

Мы начали обсуждать этот вопрос в предисловии к книге. Теперь снова вернемся к нему. Позвольте мне попытаться убедить вас, что сбор личной информации на самом деле может оказаться вам на пользу (сразу хочу сказать, что я полностью поддерживаю ваше право не разглашать информацию о себе, если вы этого не хотите).

Чтобы понять, в чем может заключаться польза, давайте вернемся к самому началу и поговорим о столь любимом нами бесплатном контенте – в телевизоре, по радио и в Сети. На самом деле он не является бесплатным. За него кто-то и как-то должен платить. Обычно это делают рекламодатели. Сначала мы поговорим о телевидении (собственно, все это относится и к радио), а затем обратимся к Интернету.

Люди постоянно жалуются маркетологам, что их любимые телевизионные программы постоянно прерываются рекламой. Но я готов биться об заклад, что это напрягает их только потому, что демонстрируемая реклама кажется им неуместной в контексте их собственной жизни. Люди старше тридцати лет – не лучшая аудитория для рекламы зубных протезов, а люди, которым за семьдесят, обычно не имеют никакого интереса к новым фильмам для подростков. Смотреть на то, что вам не интересно, как минимум скучно, а как максимум – раздражает. Неудивительно, что мы так часто жалуемся на рекламу.

Однако чем больше специалисты по маркетингу знают о том, что вы ищете, тем проще им предложить рекламу, представляющую для вас интерес (и тем проще им сделать так, чтобы вы не смотрели рекламу, вам не нужную). В сущности, чем больше у них есть данных, тем меньше рекламы вам придется (теоретически) смотреть, ведь рекламодатели будут платить премиальную наценку на каждый ролик, сделанный для целевой аудитории.

Это можно доказать с помощью простых (даже несколько упрощенных) математических вычислений. Предположим, что для производства типичной серии (двадцать две минуты) популярного сериала нам необходим бюджет в 2 миллиона долларов. Предположим, что рекламодатели платят 125 тысяч долларов за каждый тридцатисекундный ролик, транслирующийся во время сериала. При наличии шестнадцати роликов реклама покроет все производственные расходы, а в случае повтора сериала телевизионная сеть и компании-производители смогут даже заработать прибыль.

Так это работает в настоящее время. А теперь снова представим, что у рекламодателей появилась возможность направлять свою рекламу лишь тем, кто может извлечь из ее содержания реальную пользу (в частности, мужчинам не нужна реклама, предназначенная женщинам). В данном случае рекламодатели готовы заплатить 200 тысяч долларов за каждый тридцатисекундный ролик. Иными словами, когда вы смотрите серию «Теории Большого взрыва», вам будет показано не шестнадцать, а лишь десять рекламных роликов.

Одна из основных проблем нашей индустрии состоит в том, что мы не умеем четко объяснять экономическую сторону работы. Люди часто не понимают связи между рекламой и возможностью смотреть телевизор или бесплатно заходить на любые сайты. Однако эти вещи тесно взаимосвязаны. Моя позиция состоит в том, что реклама необходима, потому что никто из вас не хочет платить полную цену за потребляемые медиапродукты. Если у маркетологов есть данные обо мне, то по крайней мере мне остается надежда, что реклама станет менее назойливой.

Специалистам по маркетингу и рекламе пока что не удалось донести эту не слишком сложную мысль до аудитории, и вопрос о выборе целевых потребителей часто сводится к обсуждению защиты их личной жизни. Собственно, тот же круг вопросов встает, когда речь заходит об Интернете. Люди точно так же не думают об экономических условиях, обеспечивающих работу Сети. Интернет представляет собой экономически эффективную систему лишь благодаря онлайновой рекламе, а она определяется тем, как собираются и используются данные для персонализации сообщений. Нет данных – нет эффективной рекламы и нет никакого бесплатного контента. Вопрос защиты личной жизни играет важнейшую роль. Когда мы не знаем всех деталей происходящего, нас может пугать, что кто-то в состоянии отслеживать каждый наш шаг в процессе покупки или пользования цифровыми коммуникациями.

Мне кажется, что в будущем произойдут две вещи. Прежде всего правительство и наша отрасль достигнут консенсуса относительно законодательных рамок, четко разъясняющих, каким образом мы будем использовать собираемую информацию. Думаю, что в конце концов мы начнем работать в атмосфере полной прозрачности; а если вас принципиально не устраивает мысль о передаче своих данных, вы сможете отказаться от их предоставления. (Разумеется, в этом случае снизится объем доступной вам информации, но окончательное решение всегда будет оставаться только за вами.).

Конечно, трудно сказать, какую конкретную форму это примет, но думаю, что механизм будет включать в себя ряд компонентов, в отношении которых в отрасли уже достигнуто какое-то согласие.

1. Просвещение – следует объяснять аудитории, как в точности работают механизмы отслеживания поведения потребителей.

2. Если мы стремимся к прозрачности, то должны использовать любые возможности, чтобы донести до потребителей, каким образом мы собираем данные и как их используем, а самое главное – что клиент всегда может отказаться от предоставления какой-либо информации.

3. Потребители сами будут решать, какие данные они хотят предоставлять и на каких условиях мы можем делиться ими с третьими лицами.

4. Мы должны быть уверены (насколько это возможно), что сбор данных будет безопасным процессом.

Вот как это могло бы работать в Интернете. Скорее всего, появятся своеобразные «стены», подобные тому, что уже сейчас существуют на сайтах типа Wall Street Journal. Зайдя на сайт WSJ.com, вы можете бесплатно познакомиться с аннотациями большинства статьей. Для получения полного текста вам необходимо зарегистрироваться. То же самое может произойти и на вашем любимом веб-сайте. Вы получаете бесплатный ограниченный доступ – при этом не предоставляя никакой информации о себе, – однако для получения доступа ко всему контенту вам придется принять условие, что вы расстаетесь со своими данными, которые потом могут использоваться для дальнейших маркетинговых целей.

Кроме этого, я верю, что уже через пару лет все споры о защите личной жизни примут совершенно иной характер. Если сейчас разговор идет в основном об ограничениях, связанных со сбором информации, то в будущем станет решаться вопрос преимущества: во-первых, что дает компаниям владение детальными профилями своих клиентов; во-вторых, какие выгоды от этого будет иметь сам потребитель.

Мои радужные надежды, наверное, несколько напоминает логику Поллианны[15], однако есть факты: миллионы людей используют Foursquare, который не собирает данные втайне от пользователей. Сбор информации производится открыто, и люди участвуют в этом проекте, потому что видят его ценность. Ценностное предложение Mint.com (в настоящее время – подразделения Intuit) гласит: «Вы предоставляете нам детальную информацию о своем финансовом положении, а мы советуем вам, как его улучшить». Потребители считают это предложение настолько убедительным, что с готовностью делятся своей самой деликатной информацией, чтобы Mint.com смог помочь им оптимизировать личный бюджет.

Более широко известны рекомендационные механизмы Amazon.com и Nеtfliх. Они создают ценность для пользователя: «Если вы купили эту книгу или посмотрели этот фильм, то вам, возможно, понравится следующее…» – в обмен на личную информацию. Эти компании изменили правила игры. Они не собирают тайком данные о потребителях, надеясь, что те никогда об этом не узнают. Они не используют мелкий шрифт в сообщениях о возможности отказаться от предоставления данных. Напротив, они превращают сбор данных в центральный элемент ценностного предложения, поэтому аудитория готова к сотрудничеству и хочет его.

Мои коллеги из Оgilvу Singapore придумали довольно умный способ сбора информации о клиентах для косметического бренда Pond’s. У компании есть особое устройство – анализатор, который используется в аптеках и косметических магазинах (для определения состава кожи, степени ее влажности и жирности). Благодаря анализатору можно даже определить состав крема Pond’s – какому типу кожи он наилучшим образом подходит. В этом случае клиенты просто счастливы предоставить свои личные данные. Как ни странно, но анализатор кожи оказался идеальным устройством для сбора информации.

Другой отличный пример – устройство Nike+, который выпустила компания Apple совместно с Niке. Он представляет собой комплект из сенсора (акселерометр), помещенного внутрь кроссовки, и специального устройства, крепящегося к плееру iPod nano. Сенсор отслеживает всю информацию о состоянии бегущего человека и все характеристики пробежки. Чтобы Nike+ работал, вам необходимо предоставить компании Nike довольно много личной информации о своих физических упражнениях. Однако это никого не беспокоит до тех пор, пока Nike использует ее для улучшения жизни потребителей.

Во всех этих случаях потребители добровольно делятся информацией о себе. Я считаю, что отслеживание поведения потребителей во всех случаях должно быть добровольным. Если вы не хотите разглашать личные данные, то это должно оставаться вашим правом. Но в этом случае другие участники системы вправе не делиться с вами бесплатным контентом.

Какой-то компании не удается убедить потребителей передать ей личные данные, но другой это оказалось под силу. Такая информация может перепродаваться, но исключительно с согласия потребителей. Это уже происходит на Fоursquаrе, где вы можете получить купон или специальное предложение от ресторана или кофейни только потому, что оказываетесь неподалеку.

Было бы хорошо, если дискуссии на тему защиты личной жизни сместились бы в сторону разговора о потенциальном обмене ценностями. Как уже было сказано выше, я думаю, что так и случится. Отчасти это связано с появлением нового поколения потребителей. Меня всегда поражает, насколько мало молодые люди беспокоятся о защите своей личной жизни. Но они растут в социальных сетях. Они позволяют другим людям видеть свой профиль и делятся с ними сведениями о своей жизни и занятиях. Они открыто рассказывают знакомым и незнакомым людям о своем местонахождении.

Охота за талантами.

Статистики вдруг стали популярны. Google утверждает, что в их компании работают самые сексуальные статистики в мире. IBM нанимает их на работу тысячами. Они наслаждаются возможностью копаться в невероятно огромных базах данных, ежедневно создаваемых в цифровом пространстве. Современный мир превратился в настоящее игровое поле для математиков и статистиков. Им удается находить информацию, генерирующую внедрение новшеств в медицину, производство, финансы и, разумеется, маркетинг.

Где нам находить этих внезапно ставших популярными специалистов? Хороший вопрос и большая проблема. Математика и статистика – не самые популярные предметы у студентов, особенно в США. По данным Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), деятельность которой направлена на улучшение экономического и социального благосостояния людей во всем мире, студенты из США занимают в мировом рейтинге математических знаний лишь двадцать пятое место. Мой собственный опыт говорит примерно о том же. Большинство кандидатов, направляющих мне свои резюме, получали образование за пределами США (в основном в Китае и Индии). Но нанять на работу талантливых иностранцев мешают жесткие визовые правила, а иногда их собственное нежелание покидать родину. Все больше иностранных математиков отказываются покидать страны, в которых родились и которые находятся на этапе бурного развития.

Этим проблема не ограничивается. Одних только математических навыков уже недостаточно. Нам нужны математики, интересующиеся маркетингом и желающие работать в творческой среде, в которой мало кто разбирается в математических выкладках, не говоря уже о том, чтобы их применять. Таким образом, математики-маркетологи должны не только уметь использовать продвинутые математические методы, но и объяснять свои выводы в маркетинговом контексте для аудитории, не владеющей техническими знаниями. Такие профессионалы на вес золота.

Экономика без границ.

Как наверняка вы сами заметили, в последние несколько лет значительно расширились возможности людей по сотрудничеству, невзирая на часовые пояса и государственные границы. Я говорю не только об обмене электронными письмами, но и о более продвинутых платформах для сотрудничества (например, Basecamp). С их помощью множество задач осуществляется удаленным образом, а работающие по всему миру участники проекта могут быстрее обучаться и более эффективно сотрудничать. Такие платформы превращают наш мир в один огромный открытый рынок, где спрос на профессионализм и опыт (в том числе аналитический) будет возникать вне зависимости от государственных границ. Что уже происходит, и идеальный пример – это ресурс Odesk.com. Когда мы с коллегой Колином Митчеллом решили вести блог thedoublethink.com (о котором я уже упоминал выше), то наша цель состояла в том, чтобы каким-то образом совместить аналитическое и творческое мышление, традиционно противопоставляемые друг другу.

Мы хотели сделать блог, в котором я бы писал тексты «для левого полушария мозга», а Колин – для «правого», причем, по нашему замыслу, обе статьи должны одновременно появляться на одном экране. Идея казалась довольно простой, однако мы не могли найти никакого программного обеспечения для ведения блогов с нужным нам шаблоном. Поэтому нам был нужен программист, но готовый работать за умеренные деньги.

Я приступил к поиску программистов-фрилансеров в Gооglе, довольно быстро вышел на ресурс Odesk.com – и мне открылся новый, прежде неизвестный мир. Odesk – это рынок талантов. Я описал, что мне нужно, и показал пару картинок, чтобы было понятно, каким я хочу видеть свой блог. После этого я спросил, интересует ли кого-либо такая работа.

Это послание я разместил в десять часов вечера, даже не предполагая, какую бурную ответную реакцию оно вызовет. Проснувшись на следующее утро, я увидел двадцать семь предложений от людей, хотевших сделать для меня работу и живших в Индии, Китае, Таиланде, Корее, Индонезии, России, Румынии, Италии, Испании, Португалии и Канаде. Это было просто невероятно. У каждого программиста имелось детальное резюме, содержавшее не только рекомендации, но и почасовые ставки и баллы, полученные за прохождение технических тестов на сайте Odesk.

Мне был нужен программист, умеющий работать с WоrdРrеss, поэтому я выбрал человека, получившего самую высокую оценку по итогам соответствующего теста. Кроме того, он справился с заданием быстрее других (в отчет были включены и сроки завершения задачи по всем участникам). Весь сайт был создан и размещен в Интернете быстрее чем за неделю и всего за 500 долларов. Это было потрясающе.

Платформы типа Odesk позволяют создать равные условия для всех участников. На нем уже сейчас можно установить контакт с программистами, знающими принципы работы аналитических программ SPSS и SАS. В довольно недалеком будущем аналитические таланты станут доступными для всех.

Специализация.

Аналитические инструменты развиваются каждый день. Для управления ими требуются специалисты с высочайшим уровнем квалификации. Такая ситуация привела к процессу фрагментации в мире маркетинговой математики. Никто не предлагает полного спектра аналитических услуг и инструментов. Вследствие этого никто не способен представить всеохватывающий обзор картины.

В приведенной ниже схеме указаны компетенции, в которых очень нуждается моя команда, причем уже сегодня.

Каждый сектор будет приобретать все более технический и специализированный характер. В результате возникнут два типа профессиональных аналитиков. Появятся специалисты, знающие совершенно все об одном секторе или нескольких секторах, а также специалисты широкого профиля, то есть люди, имеющие опыт в одной области, но способные также уловить суть других направлений аналитики и могущие использовать их в различных комбинациях для извлечения максимальной ценности из своих данных. Если вам нужна простая аналогия, то это врачи общей практики и узкие специалисты. И, как в медицине, посещение курсов повышения квалификации будет постоянным и обязательным делом.

Вездесущая аналитика.

Технологии поисковой аналитики развиваются циклично. На протяжении истории мы неоднократно наблюдали пятнадцатилетние циклы, во время которых рождается новая технология (или несколько технологий), а затем наступает десятилетний период роста, при котором инвестиции в IТ растут быстрее, чем экономика в целом. Обычно за этим периодом следует период снижения роста, во время которого снова возникают новые технологии.

Последняя волна технических инноваций начала свой рост в 1992 году одновременно с эрой компьютерных сетей и закончилась в 2008 году. (Если вас интересует эта тема, я рекомендую прочитать отчет о технологических циклах под названием Smart Computing Drives, New Era Of IT Growth, написанный Эндрю Бартельсом для Forrester Research.).

Мы вступили в новый цикл ускоренного роста технологических инноваций и их активного использования. Некоторые аналитики называет этот период «эрой умных машин». Именно об этом, если помните, говорил Сэм Палмизано из IВМ. Мы вступили в эпоху, в которой аналитика и компьютерное моделирование начинают влиять на все, что мы делаем, и это влияние со временем будет лишь усиливаться.

Техники и волшебники.

Если мир вокруг нас будет населен аналитиками, то останется ли в нем пространство для воображения? Этот вопрос мне часто задают многие представители творческих профессий. Как я уже неоднократно подчеркивал, я твердо верю в возможность союза между аналитикой и творчеством. В сущности, я думаю, что основные шансы потерять работу будут у людей, которые в наши дни занимаются простейшими аналитическими функциями. Все больше аналитических задач станут автоматизироваться – эта тенденция уже прослеживается.

Ранее я описал непростую задачу ручного просеивания данных логов, в результате которого и выясняется, каким образом потребители взаимодействуют с веб-сайтами. Сравните это с примером оптимизации веб-сайта, о котором я рассказал в четвертой главе. Вы можете наглядно убедиться, что многие из прежде ручных задач уже автоматизированы.

В будущем люди станут проводить все меньше времени за сбором и анализом данных. Вместо них этим займутся автоматизированные инструменты и процессы, быстро обрабатывающие данные из различных систем и значительно быстрее предоставляющие нам идеи для новых и серьезных инноваций. Управляться все будет небольшим подразделением техников.

Однако кому-то все равно предстоит взять всю проанализированную информацию и превратить ее в действие. Именно на этом поле появятся творческие игроки, способные принимать решения на основе интуиции. В этот момент должно происходить настоящее волшебство. Поэтому нам понадобятся не только техники, но и волшебники. В рекламном агентстве или в мире маркетинга в целом эти волшебники станут новым поколением творцов, способных на чувственном уровне улавливать суть информации, на основе которой возникнут новые идеи, способные развивать бизнес.

С учетом легкой доступности технических знаний и навыков, появится необходимость в большом количестве волшебников, помогающих этой системе работать. В любом случае успех новой системы будет определяться качеством совместной работы техников и волшебников.

Адаптация или смерть.

Каким образом ваша организация может научиться чему-то новому на выявленной информации? Каким образом организации смогут адаптироваться? Именно это бывает для них сложнее всего. Если маленькие привлекательные цифры предполагают значительные изменения, то готовы ли вы приступить к этим изменениям или вы предпочтете вкладывать миллионы долларов в маркетинговые кампании, уже запланированные на следующие пару лет? Именно компании, способные стать более гибкими, извлекут максимум пользы из возможностей аналитики. Давайте потратим некоторое время на обсуждение этого важного вопроса.

Большинство новых продуктов терпит поражение даже после удачного запуска. Это связано с неоптимальной природой продуктов. Функциональные возможности почти любой системы используются практически наполовину или не используются вообще. Это говорит о том, что множество усилий было потрачено впустую. Опрос американских автопроизводителей показал, что работающие в их бизнесе инженеры тратят на создание реальной ценности всего 20 % своего времени. Неудивительно, что команды, занимающиеся развитием новых продуктов, начали оглядываться по сторонам и размышлять над тем, что и как можно сделать по-другому.

Работа должна стать более гибкой. Именно об этом размышляла группа разработчиков программных продуктов, собравшаяся в 2001 году на горнолыжном курорте в штате Юта. В итоге обсуждений родились принципы гибкой разработки, собранные в «Гибком манифесте» (The Agile Manifesto). Он стал ответной реакцией разработчиков на традиционные методы развития программных продуктов, превалирующие в большинстве компаний и кажущиеся разработчикам слишком жесткими, чтобы соответствовать требованиям развития программных продуктов в современную эпоху. Принципы гибкой разработки программных продуктов в полной мере подходят и к маркетингу. По своей сути гибкий маркетинг сегодняшних дней является восприимчивым, адаптивным, высокоэффективным, быстрым и способным к постоянным изменениям.

Гибкий маркетинг.

Гибкий маркетинг позволяет вам лучше адаптироваться к окружающей действительности. Он дает возможность действовать, основываясь на новом знании, получаемом из имеющихся у вас данных. Но как это делать? Есть ли в нашем распоряжении системы, которые могли бы уже сегодня стать гибче? Мне кажется, да. Причем одну такую систему мы нашли в непривычном источнике – вооруженных силах. Если говорить точнее, то я имею в виду теорию Джона Бойда[16] – летчика-истребителя и яркого индивидуалиста, не признающего никаких авторитетов. Этот превосходный пилот носил прозвище Сорокасекундный Бойд, потому что выигрывал любую воздушную дуэль менее чем за сорок секунд, начиная ее с любой невыгодной позиции. Как гласит легенда, он ни разу не проиграл.

Бойд был интеллектуалом и стратегом, изучавшим историю и теорию воинского дела; он – один из архитекторов проекта истребителя F-16 (меньшего и более легкого, чем его предшественник F-15). На то время F-16 был самым быстрым военным самолетом в мире, и Бойд смог наглядно доказать, что именно это качество – самое важное в мире военной авиации.

После того как Бойд завершил работу над F-16, он принялся за свою основную теорию, основным элементом которой стала петля OODA – полное название Observe—Orient—Decide—Act, что означает «Наблюдать – Ориентироваться – Решать – Действовать».

С точки зрения Бойда, эти слова означали нечто большее, чем простое перечисление шагов, которые совершает человек для принятия быстрых, гибких и – на первый взгляд – интуитивных решений. В его представлении это была общая структура для получения конкурентных преимуществ. Постоянно двигаясь по петле OODA, вы сможете переиграть любого конкурента.

Петля OODA Бойда на удивление хорошо подходит к области маркетинга, особенно когда вы стремитесь к осознанной гибкости. Позвольте объяснить, что я имею в виду.

– Наблюдать (и ощущать). Откройте все свои чувства, а не только глаза. Потребители, живущие в цифровом мире, постоянно дают маркетологам наводки, в чем нуждаются и чего хотят. На самом деле они поступали так всегда, но в наши дни у специалистов развилась способность моментально улавливать эти сигналы, так как потребители постоянно используют разные платформы для передачи информации. У нас есть широкий набор доступных инструментов, способных собирать и анализировать все данные для получения полной картины так называемого цифрового языка жестов. Лучшими профессионалами считаются те маркетологи, которые способны понять этот новейший язык и ответить на него правильным образом.

– Ориентироваться. Данные ваших наблюдений должны быть переработаны для правильной ориентации и принятия решений. Мы должны понять, что означают новые данные в контексте того, что мы уже знаем о клиентах и чего пытаемся достичь во взаимоотношениях с ними.

– Решать (и создавать). Спектр возможных решений летчика-истребителя достаточно узок: вверх, вниз, влево, вправо, быстрее, медленнее, стрелять или нет. Когда все идет не так, то появляется еще два варианта действий: катапультироваться или нет.

В маркетинге дела обстоят несколько сложнее. Нам нужно не только принять решение, но и создать что-то на практике. В ходе предыдущего этапа вы можете выявить дыры в системе коммуникации или найти зоны, в которых реклама не обладает нужными нам качествами. И все эти вопросы необходимо решить в ходе творческого процесса. Контент, создаваемый в рамках гибкой системы, отличается степенью своей взаимосвязи с другими этапами петли. Он постоянно подпитывается информацией, которую мы получаем от своих клиентов. Эта информация не только дает толчок к озарению, способному привести нас к новым идеям, – она также обеспечивает быструю обратную связь: какие идеи сработали, а какие нет. В сущности, такая петля обратной связи способна изменить саму суть творческого процесса. Он становится более экспериментальным и итеративным. По отношению к маркетингу гибкий принцип будет звучать следующим образом: сделай сегодня и адаптируй завтра, трать меньше времени на планирование и больше – на практическое тестирование в режиме реального времени.

– Взаимодействие. Конечная цель работы маркетолога – взаимодействие с клиентами, позволяющее повысить ценность нашего предложения. Такое взаимодействие может происходить где угодно и когда угодно. Взрывообразный рост маркетинговых каналов поставил перед специалистами две важные задачи – оптимизацию внутри коммуникационных каналов и интеграцию между ними.

Каждый раз при появлении нового канала коммуникации – очередного Twitter или FourSquare – маркетологам в первую очередь придется думать, как использовать его наиболее оптимальным способом; во вторую – интегрировать все каналы. Каким образом мы можем убедиться, что все точки возможного контакта с потребителями синхронизированы и позволяют беспрепятственно и постоянно общаться с ними по всем возможным каналам? Именно здесь играют значимую роль платформы автоматизации маркетинга – с их помощью вы можете не упустить из виду ни одну из точек возможного контакта.

Готовность к будущему.

Если будущее станет разворачиваться так, как я думаю, то вы можете предпринять целый ряд упреждающих шагов.

1. Станьте (и оставайтесь) грамотными во всем, что касается данных. В будущем у нас не останется ни одного места, куда мы могли бы спрятаться. Каждому придется так или иначе работать с данными и разбираться, чем они будут для него полезны. Не имея хотя бы базового уровня грамотности в области изучения данных, вы принципиально отстанете от других игроков (а кроме того, не испытаете чувство азарта, которое охватывает вас при соприкосновении с миром цифр).

Хорошая новость состоит в том, что вы (дочитавшие книгу до этих слов) уже можете считать себя довольно грамотными в том, что касается данных. Именно этому вопросу посвящена моя книга. Вы уже знаете, как сегментировать клиентские группы, основываясь на их текущей ценности, и даже предсказывать их будущее поведение, основываясь на продвинутых статистических методах. Вы увидели, каким образом можете понять их потребности и оценить, что влияет на их поведение. Мы научили вас самым эффективным способам поиска целевой аудитории (будь то поиск по географическому принципу, типам средств информации и цифровым сетям). Вы знаете, как измерять эффективность работы, а также понимаете, каким образом оптимизировать свои усилия с помощью множества новейших методов и техник. И вам уже окончательно ясно, сколько времени следует тратить на стимулирование спроса.

Все это хорошо, но только время не стоит на месте, и вам придется двигаться дальше, приспосабливаясь к его темпу. Вы все знаете о видеокассетах, но только весь мир перешел на DVR, и ваши знания уже никому не нужны.

2. Сконцентрируйтесь на том, чего вы хотите достичь. Перед вами открываются огромные возможности, но постарайтесь не слишком увлекаться и не попадать в типичную ловушку. С головой погружаясь в мир цифр, всегда думайте о том, какую пользу они могут иметь именно для вас. Что я хочу этим сказать? Попытайтесь не потеряться в бесконечном пространстве открывающихся перед вами возможностей. Вам необходимо постараться извлечь из них максимальную выгоду. Именно поэтому моя книга структурирована определенным образом. Каждая глава посвящена конкретной бизнес-проблеме, с которой мы все сталкиваемся буквально каждый день. С решения этих проблем надо начать и вам. Уже сегодня принимаемые вами решения позволят почувствовать всю силу маленьких привлекательных цифр.

3. Выработайте необходимый профессионализм или в крайнем случае наймите специалиста. Вся маркетинговая математика в мире не будет иметь никакого смысла, если ваша компания не способна воспользоваться результатами работы. Именно люди – а не цифры или алгоритмы – позволяют компании добиться успеха в этой области. Для того чтобы сделать все правильно и без избыточных затрат, вызванных организационной неразберихой, определитесь с тем, какие навыки вам нужны, потом создайте научный центр, найдите правильных бизнес-партнеров и приступайте в своей компании к активному совершенствованию культуры маркетинговой математики (или, если угодно, математического маркетинга).

Что вы хотите получить от аналитиков, которых берете к себе в компанию? Скорее всего, чтобы они помогли вам повысить уровень спроса. Как я уже говорил, люди, погруженные в мир цифр, должны не только владеть продвинутыми математическими методами, но и уметь объяснять выводы в маркетинговом контексте для аудитории, не владеющей математическим аппаратом. Если вам когда-либо доводилось быть в среде математиков, то вы знаете, что эти люди могут решить любую проблему.

Главное свойство их таланта – делать самые сложные вещи простыми и понятными. Математики-маркетологи специализируются на анализе больших массивов данных. С точки зрения темперамента и культуры они часто предпочитают компанию специалистов со сходным типом мышления, с которыми они могут общаться, не пускаясь в длинные объяснения и толкования слов и идей. Погружаясь в пучины сложных проблем, вы часто считаете простоту неуместной или даже ограничивающей ваши возможности. Но на практике именно простые и элегантные объяснения – это единственное, с помощью чего математик-маркетолог сможет повлиять на организацию, находящуюся за пределами его отдела. Поэтому, если вы найдете таких профессионалов, которые смогут не только с увлечением работать с большими информационными массивами, но и излагать суть дела на доступном человеческом языке, это станет настоящим благом для вашей компании. По сути дела, в этом заключается основной смысл их работы.

Научные центры.

Мне часто задают вопрос, с чего начать внедрение аналитики в организации. Многие компании развивают продвинутые аналитические навыки внутри организации с помощью создания научного центра для группы математического маркетинга. Команда этого центра обычно находится внутри группы, занимающейся маркетинговыми исследованиями, которая, в свою очередь, часто входит в состав более широкой стратегической группы.

Если вы идете по этому пути и если ваша компания достаточно велика, то это имеет смысл – ваш научный центр должен состоять как минимум из одного веб-аналитика, специалиста по оптимизации веб-сайтов, эксперта в области социальных показателей, маркетолога по базам данных, аналитика по системам поиска (оптимизатора поисковых машин), аналитиков, занимающихся количественными и качественными исследованиями, эксперта по медиааналитике, исследователя аудиторий, специалиста по эконометрике, специалиста по техническому анализу данных и специалистов по измерениям эффекта пиара.

Редкая средняя компания в состоянии содержать свою команду научного центра с подобной степенью специализации, поэтому есть другой путь – находить внешних партнеров, способных выполнять работы по всем перечисленным специализациям. Если вы можете взять в штат только одного специалиста, то берите аналитика, занимающегося поиском, – то есть человека, который будет отслеживать, как часто и насколько грамотно ваши бренд и реклама появляются в поле зрения клиента.

Внешние партнеры.

По мере развития математического маркетинга роль внешних партнеров будет только расти. Компании, готовые взять на вооружение этот подход, должны выработать правильный подход к установлению нужных связей. Иными словами, они должны убедить всех сотрудников в том, что аналитики способны на многое. Будьте критичны и внимательны – ваш внешний партнер в области математического маркетинга должен обладать по крайней мере двумя качествами.

• Широкое ви́дение. Специалисты должны понимать суть всего маркетингового ландшафта, разбираться в различных видах средств массовой информации и всех элементах комплексного маркетинга. Они должны уметь выстраивать связь между маркетинговой деятельностью и проблемами бизнеса, которые вы пытаетесь решить.

• Профессиональные навыки. Математики-маркетологи должны иметь все навыки, необходимые для управления современным набором математических инструментов маркетинга. В частности, речь идет об эконометрическом моделировании, техническом анализе данных, статистике, веб-аналитике, навыках, связанных с онлайновой рекламой, методах проведения количественных исследований рынка, технологиях создания маркетинговых панелей и визуализации, оптимизации поисковых машин и аналитике социальных медиа. В дополнение к этому, разумеется, они должны быть в курсе всех новейших разработок в области своей специальности.

Мне кажется, что одной из причин, по которой мы наблюдаем всплеск внешних партнерств, является сложность нашего нового направления – в одиночку с его проблемами справиться невозможно. В сегодняшнем ландшафте, сформированном математическим маркетингом, явно недостает лидеров.