Книга: Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый

Инфраструктура для маркетинга, основанного на данных

Инфраструктура для маркетинга, основанного на данных

Обычный персональный компьютер, на котором установлена программа Microsoft Excel, – очень мощный инструмент. Это все, что нужно маркетеру для внедрения маркетинга, основанного на данных. Но я бы хотел развеять некоторые иллюзии. Microsoft Excel 2003 имел ограничение в 65 536 строк (записей о клиентах) в пределах одного листа. Лист Excel 2007 ограничен 1 048 576 строками и 16 384 столбцами{13}. Если у вас много клиентов, то базу данных в этой программе вам создать не удастся. Вы наверняка хотите, чтобы база была единой, а не представляла собой набор дублирующих друг друга файлов с данными о потребителях на компьютерах разных маркетеров.

Excel идеально подходит для анализа данных, связанных с брендингом и опросами на тему удовлетворенности клиентов, работы с показателями маркетинга в интернете и расчетов возврата на инвестиции в маркетинг. Вы также можете создать в Excel расчетные таблицы для маркетинговых кампаний. В главе 8 я покажу вам, как компания Microsoft отслеживает состояние кампании с бюджетом в 17 миллионов долларов на основе еженедельных данных в формате Excel и в режиме, близком к режиму реального времени. Итак, Excel можно использовать для работы с большинством показателей, описанных в этой книге. Однако он точно неприменим для создания базы данных для директ-маркетинга и маркетинга, основанного на ценностях, или анализа маркетинга для крупной клиентской базы.

Масштаб необходимой вам инфраструктуры обусловлен объемом данных. Если вам нужно проанализировать набор данных для нескольких тысяч клиентов или сегментировать клиентов по сложным параметрам, а затем разработать целевую маркетинговую программу для них, то вам вполне хватит ноутбука с программами типа Excel или SAS JMP[16] (детальный пример компании EarthLink с инструкциями и возможностью загрузить массив данных приведен в главе 10). Если же ваша цель состоит в том, чтобы решить ту же самую проблему для 50 миллионов клиентов, то есть сегментировать более 1 миллиона клиентов по многочисленным характеристикам, а затем разработать целевую кампанию, вам потребуется мощная промышленная инфраструктура. По словам Ричарда Винтера, эксперта в области создания мощных хранилищ данных, «разница в требованиях для этих систем столь же велика, как разница между требованиями для дома фермера и Эмпайр-стейт-билдинг».

Более того, если вы планируете анализировать данные только единожды, то можете начать со сравнительно недорогих систем и бо?льшую часть данных обработать вручную. Однако если вы планируете заниматься маркетингом, основанным на событиях: текущих покупках клиентов и расчете их будущей ценности в режиме реального времени, – то требования к инфраструктуре будут более строгими.

Требования к маркетинговой инфраструктуре определяются объемом данных, получаемых из клиентской базы, информацией о взаимодействии клиентов с вашей компанией и вашими планами. Размер клиентской базы, наряду с объемом данных и желаемой частотой анализа, будет определять объем необходимых инвестиций в инфраструктуру. Глава 10 посвящена оптимальному соотношению инфраструктуры и размера клиентской базы.

Но главное – стремиться к большему, начинать с малого и быстро увеличивать масштаб. Когда вы мыслите масштабно, вы понимаете, что маркетинг, основанный на данных, приведет к возникновению новых требований к инфраструктуре, без которой вы не сможете быстро наращивать масштабы деятельности.

Оглавление книги