Глава 4. Поиск – как находить своих клиентов?

Итак, мы знаем, с кем хотим говорить и о чем. Теперь нам нужно определить, где находятся текущие и потенциальные клиенты, а затем приступить к общению с ними. Эта задача сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Даже если клиенты физически находятся на одном и том же месте, они постоянно обращаются к новым средствам информации (возьмем хотя бы количество вебсайтов) и посещают различные магазины. Если сравнивать, то они напоминают скорее не собак, а кошек, гуляющих сами по себе, – они непредсказуемы и не поддаются дрессировке.

Традиционный способ поиска клиентов был двояким. С одной стороны, мы находили средства массовой информации: телеканалы, радиостанции, газеты, журналы, интернетресурсы, – которые наша аудитория предпочитала читать, слушать и смотреть. С другой – мы искали свою целевую клиентуру по географическому принципу. Если взять верхушку среднего класса, то его представители живут в совершенно определенных (и довольно ограниченных) местах.

Не так давно в нашем распоряжении появился целый ряд методов, позволяющих находить даже не группы, а отдельных покупателей. Чем более точным и целенаправленным – и по форме, и по содержанию – будет ваше рекламное сообщение, тем у вас выше шансы на успех.

Я объясню, каким образом вы сможете находить отдельных клиентов: в создаваемых вами базах данных; через поисковые системы; на вебсайтах; в рекламных или социальных сетях; во внешних базах данных, которые можно купить на рынке. При посещении любого места люди оставляют за собой следы в виде данных. Эти следы обязательно выведут вас на тех, с кем вы хотели бы говорить.

Помните о влажных салфетках Boots с запахом огурца, о которых я рассказывал в первой главе? Моя жена считает их чем-то фантастическим, но уверена, что их можно найти только в Великобритании. Это не совсем так, хотя их действительно сложно найти в других странах, и многие британцы, живущие вне родины (подобно моей жене), закупают свой любимый товар целыми упаковками каждый раз, когда видят его во время своих путешествий.

Предположим, компания Boots обратила внимание на огромные продажи своей продукции в магазинах, расположенных в международных аэропортах, и руководитель маркетингового отделения просит нас разработать рекламную кампанию, нацеленную на британцев, живущих не в Англии. Каким образом мы вместе с Вооts будем решать эту задачу?

Давайте в первую очередь посмотрим, что могли бы сделать мы.

• Выяснить, какие газеты и журналы читают британцы, обычно живущие в других странах, и разместить в них рекламу.

• Определить их места проживания, найти адреса и после этого разослать им образцы продукции.

• Разместить щитовую рекламу в международных аэропортах, на вокзалах, расположенных неподалеку от этих аэропортов, и рядом с компаниями, сдающими автомобили в аренду. Дело в том, что мы точно знаем: наши британцы рано или поздно окажутся в этих местах, так как, работая в других странах, они летают самолетами, ездят на поездах, а также арендуют автомобили.

• Попытаться найти адреса британцев, живущих за границей.

• Усилить свое присутствие в местах, где собираются британцы, живущие за границей. Небольшой пример. В Нью-Йорке есть паб «Невада Смит», чья реклама провозглашает: «Место, где футбол, – настоящая религия». И это говорит о многом, поскольку среди американцев не распространена игра в «футбол» (football) – американцы предпочитают играть в «соккер» (soccer). В пабе постоянно транслируют игры британской премьер-лиги, поэтому каждую субботу его наводняют англичане. Мы могли бы разместить в пабе рекламные плакаты или листовки, напоминающие мужьям, чтобы они не забывали дарить своим женам лучшие влажные салфетки в мире.

А теперь – что могла бы сделать сама компания Boots?

• Прежде всего заняться созданием внутренней базы данных живущих за границей британцев, которым нравятся влажные салфетки.

• Привлечь живущих за границей британцев к участию в специальной программе, обеспечив им бесплатную поставку продукта.

• Задать им несколько вопросов, ответы на которые содержали бы в себе ценные данные для Boots: как много продукта вы потребляете; как часто возвращаетесь в Великобританию; есть ли у вас друзья, которые хотели бы присоединиться к программе для живущих за границей британцев?

Все это помогло бы Boots создать базу данных целевой группы и общаться с ее участниками на регулярной основе. Кроме этого, компания может купить у сторонних поставщиков базы данных адресов британцев, проживающих за границей. Это помогло бы ей еще более укрепить собственную базу.

Что еще? Каждый раз, когда кто-то ищет в Gооglе британские пабы в Нью-Йорке, мы можем с большой вероятностью предположить, что поиск осуществляет британец, находящийся в Нью-Йорке. Мы можем разместить всплывающую рекламу наших влажных салфеток, которая будет возникать при появлении в поисковом запросе слов, типичных для британцев (например, «британские пабы», «британские рестораны», «Манчестер Юнайтед» и тому подобное). Мы можем просто разместить интернет-рекламу: например, каждый раз при посещении веб-сайта BBC британцем, проживающим в Америке, ему предлагаются влажные салфетки Boots. Мы можем действовать более адресно. Предположим, кто-то ищет в Интернете информацию об авиарейсах в Великобританию – обнаружив таких людей, мы будем следовать за ними в их путешествии по поисковым системам и сайтам и показывать им рекламный баннер влажных салфеток Boots. Сравнительно легко мы можем найти наших британцев на Fасеbоок и в других социальных сетях. Мы даже можем пригласить их присоединиться к страничке любителей влажных огуречных салфеток Boots на Fасеbоок.

Мы видим, что возможности практически безграничны, поэтому предлагаю начать поиск наших потенциальных клиентов с помощью четырех основных процедур.

• Медиапланирование. Необходимо хорошо понять особенности профиля потребителей определенных медиа и связать их с профилем вашей целевой аудитории.

• Геотаргетинг. Определить, где живет наша целевая аудитория.

• Индивидуальное таргетирование. Достучаться до конкретного человека через его фактический адрес, электронную почту или онлайновые настройки.

• Потребительская панель. Репрезентативная группа, выбранная из всей целевой группы потребителей, на которую можно опереться. Им задают вопросы, позволяющие лучше понять целевую аудиторию. Хотя потребительскую панель (или потребительский консилиум) обычно используют в качестве исследовательского инструмента, но большие по размеру панели могут считаться своеобразными базами данных. Это означает, что вы можете отправлять их участникам персонализированные сообщения, основанные на том, что вы о них знаете.

Медиапланирование.

Традиционный способ, с помощью которого компании определяли своих целевых клиентов. Он довольно прост: покупается рекламное место в средствах массовой информации, которые будет читать или смотреть ваша целевая аудитория. Они определяются с помощью простых математических правил: профиль вашей целевой аудитории сопоставляется с данными аудитории различных медиа. Где мы получаем данные о читателях и зрителях? В большинстве стран проводятся специализированные кросскатегорийные исследования, позволяющие рекламным разработчикам получать нужные данные. Например, организации, такие как Target Group Index (TGI) в Великобритании или Meadiamark research and Intelligence (MRI) в США, организуют масштабные опросы, в ходе которых людей спрашивают о том, какие веб-сайты они посещают, какие телевизионные программы смотрят, какие журналы читают. Также участников опроса спрашивают, какие бренды они покупают и как выглядит их социально-демографический профиль (возраст, пол, местожительство).

Вот пример анализа, который мы провели для компании, занимающейся предоставлением видеопродукции по запросу через Интернет. Компания посчитала, что ее целевая аудитория – это домохозяйства, имеющие широкополосный домашний доступ в Интернет, хотя бы одну кредитную карту и DVD-проигрыватель (иными словами, речь шла о довольно широкой аудитории). Для начала мы воспользовались данными TGI и МRI, чтобы понять, какие средства медиа потребляет эта целевая аудитория, что позволило нам понять, где бы мы хотели размещать свою рекламу.

В верхней части таблицы вы можете видеть различные медиа, которые мы хотели анализировать. С левой стороны расположены пять квантилей, то есть пять групп одинакового размера, проранжированных от высокого к низкому (с точки зрения количества времени, проведенного представителями аудитории за изучением каждого средства информации). Вот каким образом нужно интерпретировать данные таблицы. Давайте возьмем номер 195 в правой верхней части таблицы. Он показывает, что индекс для нашей целевой аудитории в первом квантиле для Интернета равен «195». Что это значит? Если мы сравним свою целевую аудиторию (домохозяйства, имеющие широкополосный доступ в Интернет, кредитную карту Visa и DVD-проигрыватель) со средними значениями по США, то увидим, что эта группа проводит в Интернете чуть ли не в два раза больше обычного времени (среднее значение индекса по стране равно «100», соответственно, значение «195» почти в два раза выше). Иными словами, если мы собирались бы размещать рекламу в онлайне, то встретили бы там в два раза больше представителей своей целевой аудитории, чем в среднем по стране. Соответственно, Интернет можно считать довольно неплохим способом достучаться до нужной нам аудитории.

Для телевидения справедливо обратное. Среди наиболее активных зрителей (первый квантиль) мы находим незначительную долю своей целевой аудитории (67 по сравнению со средним национальным индексом 100). Наша таблица наглядно показывает, что лучшими местами для контакта с целевой аудиторией в данном случае могли бы стать Интернет, наружная реклама (например, билборды) и журналы.

Следующий вопрос, требующий ответа, – где именно проводят время наши любители Интернета, то есть на какие сайты они заходят? Мы использовали тот же самый подход, что и раньше, однако на этот раз мы собирались копнуть значительно глубже. Вместо того чтобы сравнивать Интернет с телевидением, а радио – с чем угодно… мы сопоставили сайт С с сайтом В и так же поступили с отдельными журналами и другими средствами массовой информации.

Следующая таблица из нашего исследования показывает веб-сайты, индекс посещаемости которых превышает среднее значение (если для нашей аудитории было бы интересно телевидение, мы могли бы проделать нечто подобное и для отдельных телепрограмм). Но именно в Интернете наша целевая аудитория тратит непропорционально большую долю времени. Именно здесь ее стоит искать.

Вне зависимости от средства коммуникации вы используете один и тот же принцип, то есть делаете следующее:

• определяете профиль людей, которых хотите видеть в своей целевой аудитории;

• находите медиаплощадки с высокой пропорцией этих читателей, слушателей или посетителей;

• связываетесь с этими площадками и выкупаете у них рекламное пространство или время.

American Express знает довольно много о своих целевых клиентах – как существующих (которым компания хотела бы сделать предложение, стимулирующее их увеличить расходы), так и потенциальных. Компания знает, что они довольно состоятельны и живут в северо-восточных штатах США. Затем она может воспользоваться методами, которые мы только что описали, для поиска веб-сайтов, на которых часто бывают представители зажиточных домохозяйств из северо-восточных штатов. В результате у компании появится окончательный список сайтов, на которых стоит покупать медиапространство.

Предположим, один и этих сайтов – CNNMoney. Компания American Express может купить десять тысяч показов; это означает, что их реклама появится десять тысяч раз за определенный период (позднее мы покажем, какую роль сыграли продвинутые технологии в повышении точности этого метода, когда рекламу видят только те, кому она предназначена).

Геотаргетинг.

Вы ищете своих клиентов по географическому признаку. Благодаря нашему поиску целевой аудитории в истории с влажными салфетками я выяснил, что в Нью-Йорке живет больше британцев, чем в Далласе (не только в абсолютных цифрах, но в относительном виде, как доля населения). Очевидно, в данном случае имеет смысл прежде всего выделить Нью-Йорк, а не Даллас. Но мы можем заняться более точным поиском клиентов внутри самого Нью-Йорка. У меня нет данных (хотя их не так трудно найти), но мне представляется, что в Ист-Виллидже на Манхэттене живет больше британских граждан, чем во всем Стетен-Айленде. И, разумеется, если речь заходит о США, мы можем проводить поиск целевых групп на основании почтовых индексов. Каждому почтовому индексу соответствует целый ряд статистических параметров, привязанных к определенным социально-демографическим данным. Соответственно, мы используем эти данные в своей маркетинговой деятельности и проводим точечное исследование внутри микрорайона Ист-Виллидж (где, судя по всему, имеется три разных почтовых индекса).

На основе почтовых индексов мы определяем так называемые границы рынка обслуживания, то есть целевые зоны рынка (designated market areas; далее по тексту – DMA). Термин DMA ввела в обиход компания Nielsen Media Research, использовавшая его в значении расчетной рыночной территории для выявления телевизионных станций, наилучшим образом представленных в определенных районах страны. Соответственно, в нашем случае целевые зоны рынка – если мы вернемся к Нью-Йорку – будут включать в себя и некоторых зрителей, живущих в штатах Нью-Джерси и Коннектикут. Опросы, которые проводит Meadiamark research and Intelligence в различных DMA, позволяют вам выбрать жителей, которых вы хотите сделать своей целевой аудиторией.

Именно так мы и поступили, выполняя заказ поставщика видеопродукции. На приведенном ниже рисунке указаны крупнейшие целевые зоны рынка (81 зона из 210 зон по всей стране), состоящие из интересующих нас домохозяйств с широкополосным доступом к Интернету, кредитной картой и DVD-проигрывателем.

Карта DMA содержит две оси. На вертикальной отмечен индекс, сходный с описанным выше. Однако мы рассчитываем его не для различных видов медиа, а для DMA. Чем выше индекс, тем выше в той или иной DMA доля нашей целевой аудитории.

Если величина индекса превышает «100», это означает, что в профиле целевой аудитории в этой DMA имеется больше нужных нам домохозяйств, чем в среднем по стране. Соответственно, первоочередной интерес для нас представляют DMA, расположенные выше черной линии в середине графика.

По горизонтальной оси указана пропорция нужных нам домохозяйств (с широкополосным доступом, кредитной картой и DVD-проигрывателем) в определенной DMA.

Четко видно, что Нью-Йорк и Лос-Анджелес находятся в крайней правой части графика, что вполне разумно, так как это две самые крупные DMA. Но наш клиент хотел выявить более мелкие DMA с необычно высокой долей целевой аудитории, чтобы воздействовать на них с максимальной эффективностью. Эти DMA расположены в левой верхней части графика (Лас-Вегас, Остин, штат Канзас и другие).

Можно дойти до еще большего уровня детализации. В ходе анализа мы выявили довольно небольшую DMA с высокой долей целевой аудитории – Гонолулу. Принявшись изучать Гонолулу в деталях, мы обнаружили несколько почтовых индексов, которым соответствовала довольно большая концентрация представителей целевой аудитории. Мы могли направить рекламу именно на районы с этим индексом, а не на весь город.

Еще один вид поиска ключевой аудитории – поиск по ключевым словам.

Что является лучшим индикатором желания клиента? Все просто – его собственное «признание». Именно это и происходит при использовании поискового запроса. Я печатаю в запросе поисковой системе Google фразу «влажные огуречные салфетки» – и производители этого чуда могут быть уверены, что я отношусь к их клиентам. Вот почему поисковые данные обладают столь большой силой. И, так как множество людей в наши дни используют поисковые механизмы для принятия решений о покупке, крайне важно убедиться, что они смогут найти ваш продукт или услугу, задавая запросы. Билл Хант, основатель GSI (Global Strategies Inc), компании из Сиэтла, специализирующейся на вопросах поиска, написал отличный учебник о том, как оптимизировать ваши онлайновые активы так, чтобы их можно было легко найти через поисковые системы. Метод называется поисковой оптимизацией. Я искренне рекомендую вам потратить время на чтение двух полезных и очень обстоятельных книг: Search Engine Marketing Inc, написанной Биллом Хантом и Майком Мораном, и Sеаrсh Engine Optimization: An Hour a Day, написанной Дженнифер Граппоне и Градивой Коузин.

Для нашей конкретной цели: найти кого-то с помощью поисковых систем – есть два способа. Это органический поиск и оплаченный поиск.

Если я напечатаю в поисковой строке Google «влажные огуречные салфетки», то получу два типа информации. Первый – результат органического поиска, появляющийся в результате моего поискового запроса. Если ваша компания хочет оказаться на первых позициях в списке, то вам необходимо оптимизировать контент своего сайта так, чтобы поисковые системы автоматически ставили его выше. Это может быть сделано несколькими способами, каждый из которых детально описан в книге Search Engine Marketing Inc.

Помимо органических результатов поиска существуют и оплаченные результаты, которые появляются в правой части страницы (а иногда и вверху). Если я продаю влажные огуречные салфетки, то могу купить эти «ключевые слова» у Gооglе – в результате каждый раз, когда кто-то ищет влажные салфетки с запахом огурца, на экране будет появляться моя реклама. Это и называется оплаченным поиском.

Однако если вы введете в Gооglе эти слова прямо сейчас, то не увидите рекламы Boots, и я считаю это большой проблемой. Например, если все, что я помню, – это то, что моей жене нравятся салфетки с запахом огурца, а название интересующего ее бренда как-то связано с обувью (Boots), то я не смогу найти именно то, что ей нужно, а Вооts не сможет мне их продать.

Индивидуальное таргетирование.

Если мы вспомним первые две позиции, то поймем, что медиапланирование и геотаргетинг – довольно грубые инструменты по сравнению с индивидуальным таргетированием. Поиск – отличное средство коммуникации с отдельно взятым человеком, но мы никогда не знаем, в какой момент потребитель станет вводить нужные нам слова в поисковой системе (а что случится, если он вообще не подойдет к своему компьютеру или конкурент каким-то образом соблазнит его еще до того, как он увидит нашу рекламу?).

С учетом всех недостатков методов, о которых мы говорили до сих пор, необходимо признать, то нам нужны и другие способы для поиска своей целевой аудитории. Неслучайно в последние годы появился целый ряд технических нововведений именно в этом направлении. Информация об отдельных интересующих нас людях обычно находится в трех различных местах:

• внутренние базы данных, в которых содержится вся информация о взаимодействии потребителей с компанией (в магазинах, на веб-сайтах или в колл-центрах);

• внешние файлы с информацией о потребителях, основанной на подписках на журналы, списках электронной рассылки, данных переписи;

• цифровые сети, хранящие информацию о взаимодействии через браузеры с теми или иными цифровыми активами.

Внутренние базы данных.

На протяжении десятилетий компании создавали базы данных, в которых хранилась вся информация, возникавшая при взаимодействии клиента с ними. Отслеживание этой информации обычно начинается, когда клиент регистрируется на веб-сайте или совершает покупку. Чтобы показать, как это работает, давайте рассмотрим, что происходит после того, как вы покупаете какой-то продукт в магазине. При каждом использовании банковской карты кассовый аппарат создает несколько строк в логе (выглядящем примерно так, как на рисунке, представленном ниже).

В одном файле стандартного формата фиксируется следующая информация:

• время покупки;

• дата покупки;

• идентификационный код магазина – код, позволяющий определить, в каком именно магазине была совершена покупка;

• единица хранения – число, обозначающее купленный продукт;

• цена продукта;

• розничная цена, или фактическая цена продукта, – цена, фактически уплаченная в кассе (с учетом любых скидок);

• вид операции – фиксация метода оплаты (например, наличные, кредитная карта, чек);

• идентификатор транзакции – строка, в которой содержатся данные о сделке;

• идентификатор клиента – номер, указывающий на то, какой клиент совершает покупку.

Последний пункт позволяет магазину понять, кто на самом деле осуществляет покупку. Именно код клиента помогает ему выделить того или иного человека как своего целевого покупателя. Каким образом в магазине знают, кто вы? Для этого имеется целый набор механизмов.

Многие магазины предлагают клиентам дисконтные карты, позволяющие покупать товары со скидкой, или карты покупателя, позволяющие накапливать призовые баллы, которые впоследствии можно обменять на подарки. С точки зрения продавца, эти карты исполняют две функции. Во-первых, они создают более тесные связи с клиентами; вы с большой долей вероятности вернетесь в магазин, где вас вознаграждают за общение, делают существенные скидки и дают накапливать призовые баллы. Во-вторых, они позволяют продавцу в точности знать, что именно вы приобретаете. Как только вы используете свою карту, ваш индивидуальный код автоматически фиксируется кассовым аппаратом и попадает в систему.

Кроме того, привязка транзакции к покупателю связана с кредитными картами. Когда вы расплачиваетесь кредитной карточкой, вся информация сохраняется у компании-эмитента. Именно с ее помощью они выставляют вам счета. И именно она используется продавцами, чтобы заполнить поле кода клиента в логе кассового аппарата.

Неважно благодаря чему, но как только магазин понимает, какой продукт вы купили, он может создать некий единый «образ клиента». С технической точки зрения этот образ представляет собой всего лишь информацию обо всех операциях продавца с вами, собранную в одном месте. Никакой магии – просто старый добрый здравый смысл. Затем вы превращаете показанный выше файл в новый, имеющий отдельную строчку для каждой сделки.

Выглядит он примерно следующим образом.

Подобная таблица может обобщаться и дальше, вплоть до создания «образа клиента», в котором каждому клиенту уделена всего одна строка.

В этом файле содержится целый ряд переменных, описывающих поведение клиентов 0000001 и 0000002:

• количество операций – общее количество покупок в течение определенного времени;

• среднее количество продуктов, купленных в ходе одной покупки;

• средняя цена, выплаченная по результатам покупки;

• дата первой покупки – используется для расчета продолжительности связи с клиентом;

• дата последней покупки – используется для оценки того, остается ли клиент с вами;

• общая балансовая стоимость, или суммарное значение, – цена всех продуктов, купленных клиентом; этот показатель дает продавцу общее представление о важности для него того или иного клиента.

В «образе клиента» может иметься значительно больше данных (колонок), показывающих:

• какие продукты были куплены;

• где живет клиент;

• что представляют собой социально-демографические характеристики района, в котором живет клиент (определяется по индексу);

• контактные данные клиента (электронная почта или номер мобильного телефона);

• какие маркетинговые предложения клиент получал и как на них реагировал;

• как еще взаимодействовал клиент с компанией (обращался ли он в колл-центр, заходил ли на сайт или делал еще что-то).

Сбор подобной информации – одно из самых распространенных занятий сотрудников-аналитиков. Им занимаются не только магазины и розничные сети. Сходные базы данных имеются у телефонных компаний. Ничто не мешает и банкам с авиакомпаниями собрать информацию о финансовых операциях или забронированных билетах. Самый главный параметр в таких базах – это код клиента, позволяющий компаниям привязывать свои шаги к конкретным людям.

В «образ клиента» может включаться и информация, создаваемая на сайте во время посещения его клиентом. Я покажу вам на собственном примере, какой мощный информационный след оставляю, изучая новости о своей любимой футбольной команде.

Как-то утром я зашел на сайт BBC, чтобы проверить дела у команды «Арсенал», играющей в британской премьер-лиге. Вот что происходило после того, как я вышел в Интернет и напечатал «www.bbc.co.uk/football» в строке браузера. Компьютер связался с сервером BBC – большой базой данных, содержащей все страницы веб-сайта. Моему компьютеру присвоен определенный номер, называемый IP-адресом и работающий наподобие телефонного номера. У каждого компьютера есть свой уникальный IP-адрес (такой же уникальный, как ваш телефонный номер). Он доступен сайтам, на которые вы заходите. Иными словами, BBC знает, что я захожу на сайты сервера, связанные с футболом (или, если вам угодно, с соккером).

IP-адреса – это всего лишь один из способов выявить людей в Сети. Однако у него есть и свои недостатки. Основная проблема вызвана так называемыми прокси-серверами. Скажем, я зашел на сайт BBC со своего рабочего компьютера, то есть с сайтом компании будет связываться именно его IP-адрес, а не моего ноутбука. Сеть в Оgilvу в Нью-Йорке настроена так, что всем компьютерам, выходящим в Интернет, присваивается один и тот же IP-адрес. Иными словами, BBC не увидит моего ноутбука, а сможет лишь понять, к какой сети я подключен, а это куда менее полезно для нашей цели. Подобная проблема довольно распространена – просто вспомните, как часто вы заходите в Интернет на работе.

Для решения этой проблемы какой-то умный человек придумал cookie. Вот что возникает, когда я захожу в Интернет. Предположим, я захожу со своего ноутбука на сайт BBC. Сервер BBC отдает команду на загрузку нужных мне страниц, но при этом отправляет мне небольшой текстовый файл – cookie, – который помещается в определенную папку на моем жестком диске.

Когда я захожу на сайт BBC в следующий раз, сервер не только отправляет запрошенные страницы, но и читает содержимое, связанное с соокiе BBC на моем компьютере. Фактически это дает серверу возможность понять, с какого компьютера идет обращение (даже если я при этом использую различные сети). Сервер обновит содержание cookie, чтобы отразить тот факт, что я на этот раз воспользовался другой сетью, а также зафиксирует, какие страницы я просмотрел. Разумеется, этот подход несовершенен. Потребители могут легко удалить cookie из своих компьютеров. Если бы я это сделал, а потом вернулся на сайт BBC, сервер посчитал бы меня новым посетителем. Разумеется, с точки зрения маркетологов наших дней, основная проблема стертых cookie заключается в том, что это лишает компании возможности обратиться к каждому индивидуальному клиенту напрямую.

Мне представляется, что в недалеком будущем мы будем говорить о соокiе примерно так же, как сегодня говорим о первых моделях «Форда». На горизонте уже видны куда более детальные методы. Компания BlueCava работает над идеей «снятия отпечатков пальцев» у компьютеров и мобильных устройств по всему миру.

Вам может показаться, что все компьютеры одинаковы, но на практике это не так. Посмотрим, что об этом написали в Wаll Street Journal в статье о компании BlueCava: «У каждого компьютера есть целый ряд элементов, делающих его уникальным, – различные параметры экрана, набор шрифтов или установленных программ. Каждый раз, когда ваш компьютер подключается к Интернету, он „транслирует“ эти уникальные детали. Специализированные компании могут использовать эти данные для выявления каждого компьютера, мобильного телефона или другого устройства, а затем и создания профилей их владельцев».

Разумеется, все это позволило бы рекламодателям выделять каждого человека напрямую. Более того, это позволило бы им создавать различные рекламные сообщения для разных типов устройств. И в будущем это станет куда более существенным моментом. Люди используют различные устройства разными способами. Так, я использую свой ноутбук для работы, а iРаd – для отдыха. Если кто-то захочет найти меня как целевого клиента, связанного со спортом, то ему стоит делать свой контент удобным именно для просмотра на iРаd.

Еще один способ достучаться до клиентов напрямую связан с технологией, известной как углубленная проверка пакетов, иногда ее называют мониторингом. Эта технология может читать и анализировать все биты или пакеты данных, путешествующих по Интернету. Так как она может отслеживать всю информацию, а не только связанную с путешествием по Интернету, можно представить, насколько эффективно она может собрать информацию о человеке (особенно если сравнить с соокiе).

Кроме того, веб-сайты могут выявить конкретных посетителей посредством регистраций. Именно так работает Amazon.com. Как только я ввожу пользовательское имя и пароль, Amazon тут же понимает, кто именно делает запросы на страницах его сайта. Затем компания может собрать и проанализировать данные – примерно по той же схеме, что используют компании, работающие с картами лояльности. Вы можете связать поведение человека в Интернете и в реальном мире (например, в магазине).

Вот как это происходит. Предположим, я зарегистрировался на сайте Sears и провел на нем определенное время за изучением садовой мебели. Если я затем направлюсь в местный магазин Sears и куплю там стол и пару стульев с помощью выданной мне Retailco кредитной карты, то компания может изучить эти данные и заметить, что до этого времени я искал нужную информацию в Сети. Подобный метод известен как «ищем в онлайне, покупаем в офлайне» (research online, buy offline, ROBO). Именно с помощью такого анализа специалисты по онлайновому маркетингу оправдывают свое существование и отслеживают, какие из их предложений работают.

Регистрация – это самый точный способ сбора информации о личности. Она пригодна даже тогда, когда одним компьютером пользуются несколько человек (то есть когда cookie нам уже не помогают). Почему? Дело в том, что каждый раз, когда вы заходите на сайт Amazon, вам задают вопрос, являетесь ли вы новым или уже зарегистрированным пользователем. Регистрация в онлайне – единственный в данном случае способ точно узнать, какой именно человек заходит на ваш сайт.

Получать еще больше данных.

Уверен, вы заметили некие общие черты во всем, о чем мы говорили до настоящего момента. Все это связано с получением данных из источников, которые вы контролируете, – вашего веб-сайта, кассового аппарата, телефонной сети. Все это позволяет вам создать «образ клиента» и помочь выстроить с ним правильное общение. Но в ваших силах собрать еще больше данных.

Внешние базы данных.

Зачастую данные можно просто купить. Существует целая отрасль, готовая делиться данными с компаниями, которые хотят лучше знать, с кем имеют дело. Самые серьезные поставщики такой информации расположены в США и Великобритании. Американские агентства, оценивающие кредитные рейтинги, снабжают маркетологов данными, позволяющими не только понять, каким образом потребители расходуют свои деньги, но и насколько хорошо они расплачиваются по долгам. Можно получить доступ и к социально-демографическим данным (о которых я уже говорил ранее); например, американское ведомство, отвечающее за проведение переписи населения, может предоставлять информацию о людях, живущих по определенному индексу.

Компаниям наподобие Claritas удалось скомбинировать эти данные с информацией из других источников и создать детальные профили почтовых индексов. Затем компании удалось превратить эти профили в архетипические сегменты (см. третью главу), привязанные к определенным индексам.

Вновь хочу сказать, что в данных такого рода нет ничего нового. Они были в нашем распоряжении уже многие годы. Я хотел лишь упомянуть о них, чтобы вы – в процессе оценки массы новых инструментов – не забывали и о том, что у вас уже есть.

Помимо этого, существуют списки данных, которые предоставляет любой человек, подписываясь на журнал, газету или информационную рассылку (разумеется, вы всегда вправе запретить компаниям передавать вашу информацию кому-то еще, но обычно это условие печатается самым мелким шрифтом).

Поиск людей во внешних базах данных может иметь для вас огромное значение. Вы начинаете понимать, что нравится вашим клиентам (помимо продуктов, которые они покупают у вас), а это значит, что вы можете сделать свое предложение для них еще более интересным (предположим, у вас есть супермаркет, а ваш клиент любит хорошие вина – и вы предлагаете ему красивые бокалы). Вы можете также найти потенциальных клиентов, которых еще нет в ваших собственных базах данных.

Приведу еще один пример. Мы работали с одним супермаркетом, который только что представил на рынке новую линейку спортивных товаров, состоявшую из действительно хороших продуктов. Однако люди редко ищут качественные спортивные товары в супермаркетах. Поэтому значительная часть аудитории не обратила внимания на это предложение.

Для компании стало крайне важным найти покупателей во внешних базах данных. Мы просканировали рынок в поисках доступной информации. Ниже приведена первая страница списка источников, который компании стоило бы использовать. Каждый из этих источников предлагает компаниям получать за определенную плату доступ к спискам своих клиентов.

Это упражнение позволило нам найти 10 миллионов покупателей спортивного оборудования и снаряжения, сделавших покупки в этой категории в предыдущие двенадцать месяцев. Разве это не отличный пример того, как вы можете найти большую аудиторию для своей продукции с помощью доступных списков?

Другим источником поиска нужных покупателей служат потребительские панели, допускающие возможность таргетирования. Как было отмечено выше, они могут оказаться крайне полезными для выявления профиля определенной группы. Именно таким образом работают телевизионные рейтинги. Компания Nielsen создала панель из людей, представляющих всю совокупность населения, а затем отслеживает детали, связанные с потреблением телевизионного контента. Большинство панелей анонимны, соответственно, по ним невозможно проводить таргетирование. Существуют и другие, неанонимные панели, предоставляющие отличные возможности для компаний, торгующих потребительскими товарами и не всегда знающих, кто именно покупает у них прохладительные напитки, молоко, хлеб и мыло. Розничным сетям и отдельным супермаркетам удается решить эту проблему с помощью программ лояльности. Исследовательская компания Kantar Retail в партнерстве с рядом супермаркетов получает и обрабатывает информацию о покупках, которая привязана к этим картам. Компания объединяет данные от множества магазинов и выстраивает невероятную по размеру панель из 80 миллионов домохозяйств США. Она отлично знает, какие бренды покупает каждая семья, когда и как часто. Она также представляет, что еще находится в корзине потребителя. Единственное, чего она не знает, – их имен и адресов (эти данные остаются неизвестными для обеспечения должной анонимности). Kantar работает с независимой третьей стороной, которая собирает по магазинам информацию (имя и адрес клиента), затем присваивает каждому новый уникальный «слепой» код, а затем передает данные для обработки Kantar Retail уже с этим анонимным кодом. Таким образом, ребята из Каntаr Retail не могут заглянуть в продуктовые пакеты, которые несет домой их сосед!

Несмотря на всю анонимность, доступ к таким данным имеет огромную важность. Например, розничная сеть может обратиться к данным панельного исследования и выявить каждого человека, пьющего спортивные напитки чаще обычного и живущего неподалеку от одного из ее супермаркетов. Это дает продавцу достаточно конкретную группу для дальнейшей работы. Затем он может передать «слепые» коды третьей нейтральной стороне, имеющей право использовать физическое имя и адрес для дальнейшей маркетинговой работы. Это позволяет компаниям, работающим с Каntаr, нацеливаться на небольшие сегменты клиентов, сходных между собой с точки зрения покупательского поведения.

Цифровые сети.

Мы уже показали, каким образом можно использовать внутренние и внешние базы данных для поиска потенциальных клиентов или выяснения того, на что тратят свое время в Сети крупные группы людей. Теперь же давайте посмотрим, каким образом вы можете выйти на индивидуального потребителя в Интернете.

Предположим, что некая фирма, занимающаяся брокерским обслуживанием в Сети, знает, что посетители сайта CNNMoney.com с большим вниманием относятся к их предложениям. Но при этом очевидно, что не каждый посетитель сайта CNNMoney является для фирмы целевой аудиторией. Так каким же образом она решает, кому показывать свою баннерную рекламу на сайте CNNMoney, а кому – нет? Поскольку за каждое появление баннера фирма платит CNNMoney определенную сумму, то подобный вопрос стоит довольно остро.

И здесь в игру вступает таргетирование в онлайне на индивидуальном уровне – пожалуй, самое интересное направление маркетинга нынешнего дня, ставшее доступным благодаря потрясающим технологическим инновациям. Для того чтобы разобраться с ним в деталях, давайте сделаем шаг назад.

Брокерская интернет-фирма может передавать свои баннеры CNNMoney двумя способами. Первый – компания выходит напрямую на СNN и просит разместить баннеры так, чтобы они появлялись при просмотре пользователями по нескольку раз. Второй вариант состоит в том, чтобы действовать через рекламную сеть (брокера), сопоставляющую спрос на размещение рекламы со стороны этого рекламодателя (и других рекламодателей, работающих в области финансовых услуг) с количеством места на рекламных площадках веб-сайта CNN (издателя).

Несмотря на прямолинейность этой схемы, она интереснее, чем может показаться поначалу. Рекламные сети отлично понимают ценность каждого посетителя сайта. Довольно быстро они начали фиксировать каждый случай отправки рекламы человеку, блуждающему по Интернету. В результате они знали, что определенный баннер показывался определенному человеку в определенном месте и в определенное время. Этот лог очень похож на логи баз данных веб-сайтов, описанные выше. Отправляя на компьютеры пользователей cookie, рекламные сети могли отслеживать, кто из них нажимает на рекламную ссылку. А это позволяет им следовать за посетителями с одного сайта на другой.

Предположим, вы зашли на первый сайт, использующий рекламные сети для размещения онлайновой рекламы на своих площадях. Допустим, рекламная сеть показывает рекламу джинсов. Сеть добавит на ваш компьютер cookie, в котором отмечено, на какой баннер вы смотрели и нажали ли вы на него.

На баннер вы нажали, но джинсы на этом сайте вам не понравились, и вы переключились на другой сайт, где принялись разглядывать свитеры. Если второй сайт принадлежит той же рекламной сети, что и первый, он распознает содержание cookie на вашем компьютере и сможет показать вам баннер с изображением джинсов другого покроя. Именно это и объясняет, почему порой при переходе с сайта на сайт вас сопровождает баннер одной и той же компании.

Не случайно, что у Gооglе, Yahoo! и Мiсrоsоft, владельцев крупнейших сетей, – самые мощные поисковые системы. Этим компаниям удалось создать базы данных, в которых содержатся данные о каждом посетителе, о том, что они искали и какую рекламу видели. Насколько велика вероятность того, что человек нажмет на ваш рекламный баннер или даже купит ваш продукт? Вы правы – довольно большая. Когда потенциальные рекламодатели говорят, что хотят достучаться до людей, желающих получать от жизни только все лучшее (своих потенциальных клиентов), то рекламная сеть настраивает показ баннеров так, что их увидят наиболее подходящие люди. Чем больше рекламодатели тратят на работу с сетью, чем точнее рекламные сети проводят таргетирование, тем выше результативность рекламных объявлений. Вот почему наши столь привлекательные цифры делают большое дело по всему миру для таких компаний, как Google, Yahoo! и Мiсrоsоft.

И вот теперь – о самом интересном. Если я представляю брокерскую интернет-фирму, то, вполне очевидно, буду готов заплатить больше за то, чтобы мой баннер был показан компьютеру, пользователь которого с высокой вероятностью может стать моим клиентом. Дорого ли это стоит? Вы можете посчитать сами – расчеты в данном случае довольно просты:

A = (P(C) × MC) / ROI,

Где.

A – допустимая цена, то есть максимальная цена, которую компания готова платить за показ своей рекламы определенной персоне;

P(C) – вероятность того, что простой зритель станет держателем карты;

MC – маржа в расчете на одну конверсию, то есть прибыль, которую получает компания от работы с человеком, ставшим держателем карты;

ROI – величина ожидаемой прибыли на инвестиции. Если компания ожидает, что ROI составит три к одному, то цена, которую она готова заплатить (A), будет ниже, чем в случае, если бы ROI составляла два к одному.

Обычно компании довольно хорошо представляют себе величины MC и ожидаемой ROI. Ключевой параметр в приведенном выше уравнении – это P(C), то есть шансы на то, что кто-то подвергнется конверсии.

Согласитесь, было бы здорово, если вы могли бы рассчитать P(C) и допустимую цену для каждого cookie, а затем заплатить лишь за те, которые стоят меньше допустимой цены. Это вполне возможно, и вот как лучше это сделать. Предположим, что и вы, и я завтра зайдем на сайт ESPN.com. Я люблю компьютерные игры, а вы нет. Компания EA Sports выпускает на рынок новый симулятор баскетбольного матча и планирует рекламировать его в онлайне. Эта компания видит, что вы заходите на сайт ESPN.com, и у нее есть возможность разместить свою рекламу в верхней части наиболее часто посещаемых страниц сайта. Это обойдется компании в 5 центов. В реальности цена будет равна примерно 0,003 цента, или около трех долларов за одну тысячу показов, то есть рекламных объявлений, но для упрощения математических расчетов давайте посчитаем цену равной 5 центам – это позволит вам обойтись без калькулятора. Кроме того, компания знает, что вы никогда не посещали сайты, посвященные компьютерными играм, видели рекламу игр, но не нажимали на нее и что на сайте ESPN вы заходите только на главную страницу и страницы, посвященные гольфу. Ваш показатель P(C) будет низким (значительно ниже 5 центов).

Правильным было бы сэкономить деньги и не показывать вам рекламу. Шансы на то, что вы купите игру, довольно невелики – особенно если сравнить вас со мной. Ведь я – и это известно компании – не так давно нажал на один из ее баннеров, связанных с футболом; часто посещаю страницы ESPN, посвященные баскетболу; в течение нескольких последних дней искал билеты на матч с участием New York Knicks. Конечно, EA Sports будет правильнее потратить свои 5 центов на меня.

Условная сумма в 5 центов (или реальная сумма в 3 доллара за одну тысячу показов) может показаться незначительной, но умножьте ее на миллионы ежедневных рекламных показов, и вы поймете, насколько важно выбрать правильную цель: конкретного и подходящего вам человека, а не просто рядового посетителя сайта ESPN.com. Преимущества индивидуального таргетирования очевидны, и многие компании в наши дни идут именно по этому пути. Чтобы это стало возможным, должны были появиться две вещи – возможность обмена рекламными баннерами и развитие системы торгов за показ баннеров в режиме реального времени.

Торги представляют собой борьбу за рынок рекламных мест. В них участвуют издатели (такие как ESPN) и покупатели (такие как EA sports). Торги предназначены и для того, чтобы сделать процесс купли-продажи более гибким, простым и эффективным с помощью технологических решений.

К основным баннерообменным сетям относятся AdECN (принадлежащая Microsoft); Right Media (подразделение Yahoo!); CONTEXTWEB Ad Exchange; а также DoubleClick Ad Exchange (принадлежащая Google). Одно из основных преимуществ обмена рекламой подобного рода связано с тем, что ставки на рекламу устанавливаются в режиме реального времени.

Концепция реального времени достаточно прямолинейна. Давайте вернемся к нашему примеру с посещением страницы ESPN.com. Чтобы упростить ситуацию, представим себе, что на рынке имеются два потенциальных покупателя – EA и ВМW (ваши визиты на страницы ESPN.com, посвященные гольфу, повысили показатель P(C) до уровня, заинтересовавшего автопроизводителя). Итак, мы с вами вводим адрес ESPN.com, и рекламный сервер распознает, кто мы такие. Так как вы обладаете большей потенциальной ценностью, чем я, то автопроизводитель (BMW) готов заплатить больше EA, лишь бы только вы увидели его рекламу. Моя же допустимая цена для EA Sports выше, чем готова платить BMW. EA Sports выигрывает торги, и я увижу рекламу ее нового баскетбольного стимулятора. Все это происходит за долю секунды.

Скорее всего ни EA, ни BMW сами не занимаются расчетами допустимой стоимости показа баннера. Для этого они нанимают внешнюю компанию, проводящую расчеты на основании установленных ими параметров. Подобные специализированные подрядчики не только рассчитывают допустимую цену с помощью некоторых описанных выше алгоритмов, но и предсказывают, сколько будут готовы заплатить за показы другие участники рынка. Именно такой тип алгоритма используют брокеры на Уолл-стрит для выбора акций. Бывшие ученые-ракетчики, прежде писавшие алгоритмы для Уолл-стрит, теперь пишут их для баннерообменных сетей. Один из них, зарабатывающий созданием подобных алгоритмов себе на жизнь, рассказал мне, что основная проблема таких предсказаний – угадать, чему может быть равна вторая по размеру ставка, а затем сделать свою ставку всего на доли центов выше. Это имеет немалый смысл.

Давайте еще раз воспользуемся тем же примером с ВМW и ЕА Sports (и крайне упрощенным математическим аппаратом) и покажем, как это работает. Если допустимая цена показа рекламы ESPN.com составляет для BMW 10 центов, но при этом компания знает, что вторая по размеру ставка будет равна 5 центам, то ей имеет смысл снизить ставку до 5,5 цента, а не заявлять о готовности заплатить 10 центов. Компании, которым удается овладеть таким подходом, с одной стороны, экономят огромные суммы, с другой – успешно выбирают самых интересных для себя людей.

Победа в этой игре сводится к двум вещам – управлению математическим аппаратом и получению доступа к данным cookie. Чем больше информации о соокiе у вас есть, тем лучше будет работать математический аппарат и тем больше денег вы будете экономить, делая ставки, учитывая правильные cookie. Именно таким образом в цифровом мире ставится знак равенства между данными и деньгами, и именно поэтому сбор, управление и анализ таких данных – это большой и серьезный бизнес. Компании типа BlueKai специализируются на строительстве платформ управления данными, помогающих клиентам решать такую задачу. Это – одна из самых быстрорастущих отраслей в сегодняшнем маркетинге.

Я уже упомянул, что Google, Yahoo! и Мiсrоsоft владеют крупными рекламными сетями. Теперь в игру вступает и Аррlе. Представьте, что эта компания знает о ваших предпочтениях, связанных с использованием программы iTunes. Когда человеку нравятся определенные фильмы, музыка и приложения, это способно многое сказать о других продуктах, к которым он может иметь интерес. Поэтому Apple разработала специальное решение для онлайновой рекламы, получившее название iAd. iAd позволяет размещать рекламную информацию на устройствах пользователей Tunes, учитывающую, каким образом и для чего они используют iTunes.

И мы говорим не только о баннерной рекламе. iPad позволяет рекламодателям обеспечить значительно более богатый опыт погружения в рекламу (более привлекательный, чем лучшие из ТВ-роликов), а также отбирать своих ключевых потребителей с невероятно высокой точностью. Приведу пример. Мы создали крайне успешную кампанию для бренда Perrier во Франции, в ходе которой приглашали пользователей попасть (с помощью iPad) в виртуальный кафешантан – мир, наполненный прекрасными женщинами в нижнем белье (поверьте, это было намного заманчивее любой печатной рекламы).

После того как мы запустили рекламную кампанию, клиент начал жаловаться на то, что ни разу не видел ее, сколько бы ни путешествовал по Сети на своем iPad. Нам потребовалось немало времени, чтобы убедить его, что рекламная кампания действительно шла, однако была настроена только на людей с максимальным потенциалом конверсии, и что наш клиент по каким-то причинам не попал в их число (возможно, потому что он получает свой Perrier бесплатно). Это совсем не то, что реклама на телевидении, когда ролики видят все зрители. Неудивительно, что методы iAd приводят рекламодателей в состояние сильного возбуждения.

Поиск в других местах.

До этого момента я рассказывал только об интернет-рекламе. Но есть и другие цифровые сети, в которых вы можете найти интересных для себя людей. Одним из примеров нового направления работ являются социальные сети. Все затронутые мной до сих пор примеры были основаны на том, что мы знаем, какие сайты посещают люди и с кем они взаимодействуют. А теперь представьте, сколько могут знать о своих пользователях Facebook, Foursquare, Twitter и МуSрасе. Они знают не только о ваших интересах, но и об интересах ваших друзей. Эти данные рассказывают о том, что вам нравится или кто еще может быть заинтересован в интересных для вас продуктах. Пока что данная зона работы находится на этапе «младенчества», но совсем неудивительно, что капитализация компании Facebook уже сейчас составляет свыше 50 миллиардов. И связано это с тем, что Facebook и другие социальные сети могут приносить рекламодателям аудиторию, готовую их слушать. Социальные сети говорят рекламодателям: «Мы можем найти для вас людей с нужными параметрами – возраст, место проживания, доход, интересы. Скажите, кого вы ищете, и дайте свое объявление, и мы доставим его вам за определенное вознаграждение».

Парни из Fасеbоок знают, что эффективность рекламы, о которой рассказывают вам друзья, значительно выше, чем у рекламного сообщения, появляющегося перед вашими глазами ниоткуда. Брэд Смоллвуд, глава аналитической службы Facebook, даже сказал мне, что рекомендация со стороны друга повышает намерение купить тот или иной продукт в четыре раза! И это не должно нас удивлять.

Что все это значит с точки зрения таргетирования? Крайне много. На момент моего разговора с Брэдом у страницы любителей одежды марки North Face было 482 тысячи подписчиков, а у них, в свою очередь, было в совокупности почти 52 миллиона друзей. Иными словами, Northface может нацелиться на эти 52 миллиона людей с рекламным объявлением на Fасеbоок, под которым «подписываются» их друзья, – и эффективность такой рекламы будет в четыре раза выше, чем при размещении в любом другом месте.

Степень влияния людей друг на друга часто привлекает многих ученых и послужила основной для целого ряда интересных исследований. Социальные сети обеспечивают ученых идеальной лабораторией для исследования процессов распространения информации по Сети. Этой теме посвящена работа Дэвида Хаффейкера.

Дэвид – эксперт в области аналитики социальных медиа, нового и крайне интересного поля исследований. Он проанализировал поведение участников социальной сети Google Groups (социальная медиаплатформа компании Google), для того чтобы лучше понять, как ведут себя лица, оказывающие влияние на других (которых он называет лидерами). Он выделяет лидеров, основываясь на трех критериях.

1. Приводит ли создаваемый ими контент к возникновению комментариев?

2. Приводят ли эти комментарии к возникновению беседы?

3. Берут ли фолловеры (люди, подписавшиеся на чей-либо микроблог) в ходе беседы на вооружение слова, используемые влиятельным для них лицом.

Выводы Дэвида оказались не столько неожиданными, сколько интересными. По его мнению, лидеры обладают следующими качествами: активная жизненная позиция, социальная активность и эмоциональность.

• Активная жизненная позиция. Лидеры чаще публикуют сообщения, отвечают на сообщения других и имеют больший срок пребывания в сообществах.

• Социальная активность. Лидеры значительно чаще отвечают на сообщения других, чем публикуют собственные сообщения.

• Эмоциональность. Лидеры склонны к активному общению; у них богатый словарный запас; они используют эмоционально окрашенную лексику (например, слова отличный, безобразный, страсть, ненависть); обладают уверенностью в себе (частое использование слов всегда и никогда).

В ближайшие годы стоит ожидать огромного количества исследований, направленных на изучение прибыли от капиталовложений в общение с этими людьми. В сущности, как показывает работа Эрика Сана, процесс уже начался.

Эрик хотел знать, каким образом движется информация в Fасеbоок, и для этого проанализировал 262 985 страниц социальной сети.

Принято считать, что популярность страницы начинается с привлечения внимания небольшого количества важных влиятельных лиц, которые потом разносят информацию о ней по сетям своих контактов. Однако Сан выяснил, что для раскрутки страницы лучше не пытаться выйти на небольшое количество влиятельных лиц, а найти крупную популяцию в Fасеbоок. Эта сеть обладает высокой степенью связей между участниками. И по этой причине интересные идеи смогут легко привлечь внимание множества изолированных, но тесно связанных групп.

Как вы можете заметить из этих двух исследований, когда речь заходит о социальных сетях, то – с точки зрения маркетинговых стратегий – приходится не только думать, на кого направлять свои усилия, но и принимать во внимание, каким образом будет распространяться ваше сообщение. Даже беглое чтение исследований Хаффейкера и Сана поможет вам осознать, насколько полезными могут оказаться данные, собранные в социальных сетях, для принятия правильных решений. Любой компании, пытающейся рассчитать допустимую цену и Р(C) для конкретного пользователя социальной сети, будет важно знать, что нравится этому пользователю, а что нет, насколько он социально активен и кого считает своими друзьями.

Еще одна социальная платформа – 33Across – помогает множеству участников рынка более эффективно работать с социальными сетями. Компания внимательно изучает связи людей друг с другом и степень влияния этих связей на предпочтение того или иного бренда. Ее основатель Эрик Уилер ранее работал в Оgilvу. В течение нескольких лет работы в агентстве Эрик занимался разработкой масштабного «социального графика» – карты с множеством участников и связями между ними через социальные сети, такие как Facebook. Созданная им база данных по соокiе содержит информацию о 200 миллионах людей (при этом Эрик крайне серьезно относится к защите личных данных каждого пользователя).

Рекламодатели используют услуги 33Across для создания «графиков бренда», на которых отмечены наиболее лояльные к тому или иному бренду пользователи (степень лояльности рассчитывается исходя из данных о сделанных ими покупках). Затем компании могут делать целевой отбор людей, связанных с этими пользователями через различные социальные медиа. В чем смысл этого упражнения? Исследования показывают, что мы очень часто хотим купить или получить в пользование то, что уже есть у связанных с нами людей.

Точность выбора цели с помощью социальных сетей может быть невероятно высокой. Но совсем скоро вы сможете выбирать своих потенциальных потребителей с помощью такого традиционного источника коммуникации, как телевизор. С технической точки зрения это уже возможно. Американская компания Cablevision уже применяет свою передовую технологию в отношении 3 миллионов домохозяйств в регионе Нью-Йорка. Специалисты по маркетингу разместили в домах специальные устройства, транслирующие рекламу с учетом знания о конкретном домохозяйстве. Сходную технологию разработали компании Dish Network и DirесТV, устройства которых позволяют кастомизировать рекламу для 15 миллионов американских домохозяйств. Это означает, что вы и ваш сосед можете смотреть одну и ту же телевизионную программу, но получать при этом различные рекламные сообщения, адаптированные с учетом вашего профиля.

Майкл Болонья, работающий в компании GroupM, принадлежащей рекламному гиганту WPP, – один из ведущих мировых экспертов в области адресного телевещания. Он не перестает напоминать мне и другим экспертам, насколько затратным и грубым инструментом является телевидение с точки зрения рекламы. Например, если вы хотите охватить мам с детьми до десяти лет, то вынуждены охватывать своим сообщением довольно обширный сегмент женщин в возрасте от восемнадцати до сорока девяти лет. И вы выкладываете 12–18 тысяч долларов, чтобы ваше сообщение посмотрела тысяча женщин этого возраста. У множества из них не будет детей. Поэтому, если подсчитать, сколько вы на самом деле платите за контакт с нужной вам аудиторией, то (в расчете на тысячу женщин с детьми в возрасте до десяти лет) эта сумма составит от 25 тысяч долларов до 35 тысяч, а все остальные ваши деньги просто пропадут впустую. Адресное телевидение позволит вам точно выбрать лишь женщин с детьми в возрасте до десяти лет. Возможно, вам придется заплатить 20 тысяч долларов, чтобы связаться с тысячей таких женщин (и это куда бо́льшая сумма, чем изначальные 12–18 тысяч долларов). Но при этом помните, что вы будете общаться лишь с теми женщинами, которые вам нужны, а значит, фактически будете платить меньше за контакт с нужным вам количеством подходящих клиентов. Майкл верит, что уже в ближайшие годы мы сможем охватить с помощью адресного телевидения 30–40 миллионов домохозяйств. У этой идеи невероятно высокий потенциал развития. Она коренным образом изменит принципы покупки рекламных мест в медиа – и произойдет это, как только рекламодатели начнут применять методы цифрового и прямого таргетирования (описанные чуть выше в этой главе) к телевизионной рекламе.

Задание на утро следующего понедельника.

1. Могут ли они вас найти сами? Разумеется, вы хотите иметь возможность найти нужных вам клиентов, но иногда случается так, что они сами начинают вас искать. Первое, что вы должны сделать с утра, это заняться оптимизацией – каждый раз, когда кто-то ищет в Сети имеющийся у вас продукт, название вашей компании должно быть в первых строчках результатов поиска (для начала я рекомендую ознакомиться с двумя книгами на тему оптимизации поисковых систем, которые я упомянул выше в этой главе).

2. С чего вам начать их поиски? Разумеется, вы не можете полагаться только на людей, которые сами пытаются вас найти. Поэтому вам нужно самому заняться поиском и установлением контакта с потенциальными клиентами. Отправная точка будет зависеть от того, сколько денег вы можете потратить и на что (следующая глава поможет вам найти ответы на эти вопросы). Если вы тратите средства на массовое медиапокрытие, то убедитесь в том, что ваши знания о целевой аудитории отражены в вашем медиаплане. Устройте встречу со своими медиапартнерами и заставьте их объяснить, почему они выбрали те или иные средства медиа. Попросите их показать вам свои расчеты – теперь вы знаете, что означают их цифры.

3. Для множества мелких компаний масштабные медиакампании не подходят. Но это не проблема. Огромную помощь может оказать индивидуальное таргетирование. Попытайтесь для начала порыться в своих собственных базах данных. Затем изучите внешние базы данных, которые мы обсудили выше. Не забудьте обратить внимание на цифровые и социальные сети. Расходы по работе с ними по плечу каждой компании.