Кирилл Чистов — data-centric alliance — icbda 2015
TRANSCRIPT
![Page 1: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/1.jpg)
on/off-line retail data. как стимулировать потребление в «трудный» период?
![Page 2: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/2.jpg)
БУДУЩЕЕ
Р.Р Р Р
АКЦИЯ!
IVANOV IVAN IV*** РОЗНИЧНОЙТОРГОВЛИ
Индивидуальное производство
Кастом-ная упаковка, динамические цены
Умникарты(лояльность, финансы, ID здоровье и пр.)
Персональные акции (co-opt)
Омниканальные каталоги, корзины в соц.сетях, рекламе, приложениях… Point —> know —> buy
ДОСТАВИТЬ!
Примерил, заказал, получил
НПС3D печать
![Page 3: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/3.jpg)
![Page 4: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/4.jpg)
КАК ДАННЫЕ ПРИБЛИЖАЮТ БУДУЩЕЕ?
Оптимизировать маркетинг по KPIПо стоимости дополнительного (нового) целевого охвата
По стоимости отклика и вовлеченности в коммуникацию
По фактической и вероятной ценности отношений (ROI, LTV)
Быстрее находить целевую аудиториюПо критериям широкого соответствия (гео-соц.дем., контент)
В контексте характерных интересов и особенностей поведения (стиль жизни)
Доступную для эффективной коммуникации
Точнее попадать в интересы клиентаАктуальные предложения (предсказание покупок)
Персонализированная (умная) коммуникация
Персональное отношение и реактивный сервис
• Анализ факторов покупки
• Кампании с контролем KPI
• Персональные предложения
• Кросс-продажи
• Предсказание будущих покупок
• Повышение лояльности и чека
• Динамическое ценообразование
• Избавление от вредной зависимости («ковровая» реклама, скидки, бонусы)
![Page 5: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/5.jpg)
КЕЙС: ЦЕННОСТНЫЙ СКОРИНГ ПОТРЕБИТЕЛЕЙЕвропейский продуктовый бренд совместно с технологическими партнерами разработал и внедрил модель скоринга потребителей.
В модели индексируются факторы краткосрочной активности (promo) и долгосрочной ценности (LTV), а такжевероятность вхождения в когорту с высоким годовой суммой покупок, но низкой промо-активностью. Таким образом, бренд стал лучше понимать «путь потребителя» и ценность множества маркетинговых каналов на каждой фазе этого пути.
![Page 6: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/6.jpg)
ВЫЗОВ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ KPI
РАЗНЫЕ СЕГМЕНТЫ ЦА + РАЗНЫЕ ЭТАПЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ = РАЗНЫЕ KPI
Неведение
Осведомленность
Исследование
Знакомство
МнениеРешение
Покупка Отношение
Лояльность
Повторы
НамерениеВовлеченность
image courtesy of smartinsights.com
![Page 7: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/7.jpg)
ВЫХОД: ЕДИНАЯ СИСТЕМА ВЕСОВ (СКОРИНГ)
НА РАЗНЫХ ФАЗАХ ПОТРЕБИТЕЛЯ ВАЖНЫ РАЗНЫЕ KPI
![Page 8: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/8.jpg)
ПОЛЕЗНЫЙ ПОБОЧНЫЙ ЭФФЕКТ
ВНЕДРЕНИЕ МНОГОГРАННОЙ МОДЕЛИ АТРИБУЦИИ ДЛЯ ВСЕХ КАНАЛОВ
СЕГМЕНТ: «НОВЫЕ» ПОТРЕБИТЕЛИ
КАМПАНИЯ
КАНАЛ
БАЛЛ (SCORE)
ВКЛАД
DISPLAY SOCIAL SEARCH TARGET
30
33%
45
50%
15
17%
90 (ОБЩИЙ)
100%
ЦЕЛЬ: АКТИВАЦИЯ В ПРОМО-КАМПАНИИ (РОЗ. СЕТИ)
![Page 9: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/9.jpg)
ВЫЗОВ: «ЛОСКУТНАЯ» АНАЛИТИКА
0,4% визитов можно назвать целевыми
(по статистике кампаний в 7 раз больше :)
КАЖДЫЙ ИНСТРУМЕНТ РЕШАЕТ СВОЮ ЗАДАЧУ, НО НЕ РЕШАЕТ ЗАДАЧУ CMO
![Page 10: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/10.jpg)
ВЫХОД: ЦЕНТРАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ (DMP+ECRM)
Web ProfileCookieID
IPID
RAW DATA STORAGE
Integral ProfileIPID
Social Network ProfileSNIDIPID
Mobile ProfileDeviceID
IPID
Offline Profile 3ObTelephone
IPID
Offline Profile 2ObCardNumber
IPID
Offline Profile 1ObPassport
IPID
Integral ProfileIPID
FactsObPassport
Fact
FactsObCardNumber
Fact
FactsObTelephone
Fact
FactsCookieID
Fact
FactsSNIDFact
FactsDeviceID
Fact
Real-time Key-Value Storahe
FacetsIPID
FacetID IndexCookieID1CookieID2
IndexCookieID
IPID
IndexSNIDIPID
IndexSNIDIPID
IndexDeviceID
IPID
IndexObPassport
IPID
IndexObCardNumber
IPID
IndexObTelephon
IPID
Demographic Profile
IPID
![Page 11: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/11.jpg)
ВЫЗОВ: РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РЕКЛАМНОГО БЮДЖЕТА
![Page 12: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/12.jpg)
ВЫХОД: ДИНАМИЧЕСКИЙ СКОРИНГ КАНАЛОВДАННЫЕ ИЗ РЕКЛАМНЫХ ПЛАТФОРМ ДАННЫЕ ИЗ ECRMДАННЫЕ СКОРИНГОВОЙ СИСТЕМЫ
ОБЪЕМНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ФИНАНСОВЫЙ ЭФФЕКТ ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ KPI
ЕДИНАЯ (ДЛЯ СЕГМЕНТА) МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ, КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ КАНАЛОВ ПЕРЕХОД К ДИНАМИЧЕСКОЙ АЛЛОКАЦИИ БЮДЖЕТА ПО ВЗВЕШЕННЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ СКОРИНГА
ДАННЫЕ ИЗ ВЕБ-АНАЛИТИКИ И BI
![Page 13: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/13.jpg)
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КРЕАТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ
МНОГОФАКТОРНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ
Цель
Стратегия
КреативТестирование
Оптимизация СЕГМЕНТИРОВАННАЯ СТРАТЕГИЯREAL-TIME АНАЛИЗ
И ОПТИМИЗАЦИЯ
ПОДХОДЦЕЛИ (KPI)
ЦЕНТРАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
![Page 14: Кирилл Чистов — Data-Centric Alliance — ICBDA 2015](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022042723/587095531a28ab412b8b65df/html5/thumbnails/14.jpg)
МАГИЯ УМНЫХ ДАННЫХ РАБОТАЕТ!
ДАННЫЕ умны, если • статистически достоверны • соответствуют сроку годности • постоянно актуализируются • съедобно нарезаны • легко доступны для ЛПСР*
• лиц, принимающих судьбоносные решения :)Источники:1. Domo, Report: 2013 Data-Driven Marketing Survey 2. IBM, Big Data Success Stories