Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.
Новая лояльностьв новой медиареальности       Большая маркетинговая    проблема и методы ее решения
Какими программами лояльностивы пользуетесь?
Успехи программ лояльности не впечатляют:пользователи не вовлечены.    North American Technographics Retail Online Benchma...
— Кажется, у нас проблема.
Часть 1БольшаямаркетинговаяпроблемаМаркетологи и пользователивоспринимаютпрограммы лояльности по-разному.
Это как пенсия.Власть видит это так.
Но сами пенсионеры знают,что на самом деле всѐ вот так.
Традиционнаяпрограммалояльности вдействии:• обещает предоставитьбонусные баллы через 7дней после выполнениязаказа,• дает 4...
Недостатки программ лояльности:• работа «постфактум» (маркетолог открыто торгуется,предлагая «заплатить» действиями за бал...
— Ну и что нам с этим делать?
Часть 2ПереосмыслениелояльностиПришло времяповернуться к пользователю лицом.
Путь к новой лояльности:утром стулья, вечером деньги.Пользовательдемонстрирует лояльностьв ответ на лояльность бренда.
Путь к новой лояльности:от безликой массы к яркой индивидуальности.Пользовательне догадываетсяо наличии общих правилвознаг...
Путь к новой лояльности:от денег к нематериальной ценности;от шаблонных улыбок к искренним эмоциям.Пользовательполучает уд...
Путь к новой лояльности:от существования в вакууме к реальной жизни.«Лояльные» коммуникациивстроены в общую стратегиюобщен...
Маленький шаг в этом направлении:в качестве бонуса используются не баллы, а подарок,соответствующий истории поведения поль...
Маленький шаг в этом направлении:Интернет-магазин демонстрирует лояльность,благодаря пользователя за посещение сайта (не з...
Пример:как согласовать программу лояльностис опытом пользователя вне программы?Предлагаем потратить баллы на товар,релеван...
Новая лояльность:• бескорыстная инициатива маркетолога,• индивидуальный подход,• эмоционально значимые бонусы,• интеграция...
— Приступим!
Часть 3НоваямедиареальностьИ инструменты работы в ней.
Новая медиареальность:  пользователь не разделяет digital-среду на каналы.           DisplayEmail                Mobile   ...
Мультиканальный маркетинг Кроссканальный маркетингМультиканальность            Кроссканальность                          ...
Кейс Dollar Thrifty Задача: довести пользователя из точки предзаказа машины в точку реальной аренды. Решение: внедрение ба...
Согласованность Пример Ozon.ru: акция рекламируется в письме, но не упоминается на баннере и сайте.Письмо                 ...
Необходимость и достаточностьПример La Redoute:информация из непрочитанного письма доносится через СМС.Письмо:22 февраля в...
Релевантность контентаПример WildBerries.ru:пользователю показывают не только те товары,которые он смотрел на сайте,но и п...
Релевантность времени и места  Пример WildBerries.ruСначала в соцсетях              Потом в письме          После посещени...
Релевантность:как предсказать предпочтения пользователя?Важно выявить корреляцию:     Профиль                           Ис...
Профиль пользователя                       Соц.-дем.                       Гео                       Анкетные данные      ...
История поведения и предпочтения    Пример: как на женско-детский баннер Boutique.ru    попали мужские трусы?Атрибуты     ...
Поле для оптимизации:        Размер женщины        Возраст ребенка        Наличие мужа        Ценовые возможности        Л...
Ещѐ больше данных              big data      data
Big data           Соц.-дем.           Гео           Анкетные данные           История поведения на сайте           Покупк...
Пользователь оставляет вdigital-среде множествоотпечатков (медиаданных).
Есть те, кто эти отпечатки фиксирует ихранит (поставщики данных).Аудиторная аналитика охватывает:• посещение сайтов,• соц....
Задача маркетолога —правильно использовать этиданные.
Технология RTC (Real time creative):«Прочитывая» данные пользователя, автоматически загружаемподходящую версию креатива.  ...
Технология DMP (Data Management Platform):Совмещаем свои и чужие данные о пользователе и создаемузкотаргетированные сегмен...
Баннерный ретаргетингИдентифицируем своих пользователей в аудитории показа.Проводим баннерные коммуникации, используя весь...
И ещѐ больше данных              big data      data               smart data
Кейс EventfulОбъединили данные, накопленные за 6 лет:• БД с личными данными и любимымимероприятиями 20 млн подписчиков,• Б...
Smart data:узнаем истинное лицо своих пользователейВыдвигая гипотезы на основе данных и проверяя их,мы генерируем новые зн...
Результат порой неожиданен,но тем он ценней.
Технологии привлечения          Технологии удержанияПлатформа продажи CPA-рекламы   Платформаhttp://www.cpaexchange.ru    ...
Стратегия, внедрение и поддержкаDigital Marketing Creative Agency                                        Емейл-маркетингов...
Большая маркетинговая                       проблема и методы ее решенияПоможемвырастить лук:профили +кроссканальные страт...
Nächste SlideShare
Wird geladen in …5
×

Expert Sender New Loyalty // Новая лояльность в новой медиареальности

5.256 Aufrufe

Veröffentlicht am

Большая маркетинговая
проблема и методы ее решения. Доклад Артема Кухеренко с eTarget 2013

Veröffentlicht in: Business
  • Sex in your area is here: ❶❶❶ http://bit.ly/2F7hN3u ❶❶❶
       Antworten 
    Sind Sie sicher, dass Sie …  Ja  Nein
    Ihre Nachricht erscheint hier
  • Dating direct: ❶❶❶ http://bit.ly/2F7hN3u ❶❶❶
       Antworten 
    Sind Sie sicher, dass Sie …  Ja  Nein
    Ihre Nachricht erscheint hier

Expert Sender New Loyalty // Новая лояльность в новой медиареальности

  1. 1. Новая лояльностьв новой медиареальности Большая маркетинговая проблема и методы ее решения
  2. 2. Какими программами лояльностивы пользуетесь?
  3. 3. Успехи программ лояльности не впечатляют:пользователи не вовлечены. North American Technographics Retail Online Benchmark Recontact Survey, Q3 2011 (US), North American Technographics Marketing and Mobile Internet Online Survey, Q3 2008
  4. 4. — Кажется, у нас проблема.
  5. 5. Часть 1БольшаямаркетинговаяпроблемаМаркетологи и пользователивоспринимаютпрограммы лояльности по-разному.
  6. 6. Это как пенсия.Власть видит это так.
  7. 7. Но сами пенсионеры знают,что на самом деле всѐ вот так.
  8. 8. Традиционнаяпрограммалояльности вдействии:• обещает предоставитьбонусные баллы через 7дней после выполнениязаказа,• дает 45 р. за заказ насумму 2 500 р.(равносильно скидке в2%),• не выделяет заказ средидругих,• никак не связана сопытом пользователя внезаказа.
  9. 9. Недостатки программ лояльности:• работа «постфактум» (маркетолог открыто торгуется,предлагая «заплатить» действиями за баллы),• общие правила для всех (маркетолог демонстрируетпользователю, что он ничем не выделяется средидругих),• безэмоциональная, сугубо денежная (и минимальная)приманка (только баллы, в лучшем случае - скидка),• обособленность (автоматическое начисление,автоматическое уведомление – что бы ни происходило вэтот момент в жизни пользователя).
  10. 10. — Ну и что нам с этим делать?
  11. 11. Часть 2ПереосмыслениелояльностиПришло времяповернуться к пользователю лицом.
  12. 12. Путь к новой лояльности:утром стулья, вечером деньги.Пользовательдемонстрирует лояльностьв ответ на лояльность бренда.
  13. 13. Путь к новой лояльности:от безликой массы к яркой индивидуальности.Пользовательне догадываетсяо наличии общих правилвознаграждения за лояльность.
  14. 14. Путь к новой лояльности:от денег к нематериальной ценности;от шаблонных улыбок к искренним эмоциям.Пользовательполучает удовольствиеот эмоциональногосоприкосновения с брендом.
  15. 15. Путь к новой лояльности:от существования в вакууме к реальной жизни.«Лояльные» коммуникациивстроены в общую стратегиюобщения с пользователем.
  16. 16. Маленький шаг в этом направлении:в качестве бонуса используются не баллы, а подарок,соответствующий истории поведения пользователя.
  17. 17. Маленький шаг в этом направлении:Интернет-магазин демонстрирует лояльность,благодаря пользователя за посещение сайта (не за покупки!) ипредлагая товары, индивидуально подобранные в соответствии систорией поведения.
  18. 18. Пример:как согласовать программу лояльностис опытом пользователя вне программы?Предлагаем потратить баллы на товар,релевантный истории поведения.
  19. 19. Новая лояльность:• бескорыстная инициатива маркетолога,• индивидуальный подход,• эмоционально значимые бонусы,• интеграция с опытом пользователя вне программлояльности.
  20. 20. — Приступим!
  21. 21. Часть 3НоваямедиареальностьИ инструменты работы в ней.
  22. 22. Новая медиареальность: пользователь не разделяет digital-среду на каналы. DisplayEmail Mobile ПлатформаSocial автоматизации Onsite = SMS Все органы digital-чувств пользователя работают одновременно и согласованно.
  23. 23. Мультиканальный маркетинг Кроссканальный маркетингМультиканальность Кроссканальность DisplayDisplayEmail Email MobileSocial  Social OnsiteSMS SMSOnsite • согласованно,Mobile • необходимо и достаточно, • релевантно.
  24. 24. Кейс Dollar Thrifty Задача: довести пользователя из точки предзаказа машины в точку реальной аренды. Решение: внедрение баннерной составляющей в емейл-тактику.Емейл + баннер VS. Емейл:• на 22% выше конверсия в клиентов,• на 22% выше реально полученный доход с заказов. Responsys
  25. 25. Согласованность Пример Ozon.ru: акция рекламируется в письме, но не упоминается на баннере и сайте.Письмо Сайт Баннер
  26. 26. Необходимость и достаточностьПример La Redoute:информация из непрочитанного письма доносится через СМС.Письмо:22 февраля в 15:50 (не открыто) СМС: 22 февраля в 18:39
  27. 27. Релевантность контентаПример WildBerries.ru:пользователю показывают не только те товары,которые он смотрел на сайте,но и подборку сходных по стилю/назначению/бренду вещей.
  28. 28. Релевантность времени и места Пример WildBerries.ruСначала в соцсетях Потом в письме После посещения сайта – на баннерах
  29. 29. Релевантность:как предсказать предпочтения пользователя?Важно выявить корреляцию: Профиль История поведения Предпочтения
  30. 30. Профиль пользователя Соц.-дем. Гео Анкетные данные История поведения на сайте Покупки Открытия и клики писем
  31. 31. История поведения и предпочтения Пример: как на женско-детский баннер Boutique.ru попали мужские трусы?Атрибуты История поведения Предполагаемые предпочтения 1. Смотрел женские джинсы и детские леггинсы.2. Женщина с ребенком, т.к.большинство покупателейэтих товаров в CRM –женщины. 3. Многие женщины с детьми покупают мужские трусы. 4. Мужские трусы Calvin Klein.
  32. 32. Поле для оптимизации: Размер женщины Возраст ребенка Наличие мужа Ценовые возможности Любимые бренды И т.д.Маркетологи многое знают о пользователях,но этих данных недостаточно.
  33. 33. Ещѐ больше данных big data data
  34. 34. Big data Соц.-дем. Гео Анкетные данные История поведения на сайте Покупки Открытия и клики писем Лайки История контекстного поиска Клики баннеров Мобильные устройства Внешняя информация
  35. 35. Пользователь оставляет вdigital-среде множествоотпечатков (медиаданных).
  36. 36. Есть те, кто эти отпечатки фиксирует ихранит (поставщики данных).Аудиторная аналитика охватывает:• посещение сайтов,• соц.-дем.,• поисковые запросы,• интересы. Всех актуальных поставщиков данных см. на http://rtbinsight.ru.
  37. 37. Задача маркетолога —правильно использовать этиданные.
  38. 38. Технология RTC (Real time creative):«Прочитывая» данные пользователя, автоматически загружаемподходящую версию креатива. Пол = ? Гео = ? История поведения = ? Пол = женский Гео = Сочи История поведения = поиск по слову АКПП Пол = мужской Гео = Мурманск История поведения = ?
  39. 39. Технология DMP (Data Management Platform):Совмещаем свои и чужие данные о пользователе и создаемузкотаргетированные сегменты. Данные третьих сторон Свои данные • поиск по слову «гантели», • пол, + • семейное положение. • возраст, • гео. =
  40. 40. Баннерный ретаргетингИдентифицируем своих пользователей в аудитории показа.Проводим баннерные коммуникации, используя весь объемданных о заказах или реакции на высланные письма. Баннер Аудитория показа баннеров Свои + пользов атели История Баннер заказов и поведения
  41. 41. И ещѐ больше данных big data data smart data
  42. 42. Кейс EventfulОбъединили данные, накопленные за 6 лет:• БД с личными данными и любимымимероприятиями 20 млн подписчиков,• БД событий, учитывающая их время, место иисполнителей,• БД с информацией об исполнителях.Разработали алгоритм предсказанияпотребительских предпочтений.Результат:CTR еженедельных писем-гидов по событиямувеличился на 56%. MarketingSherpa
  43. 43. Smart data:узнаем истинное лицо своих пользователейВыдвигая гипотезы на основе данных и проверяя их,мы генерируем новые знания о пользователе. Данные Гипотеза Новые данные
  44. 44. Результат порой неожиданен,но тем он ценней.
  45. 45. Технологии привлечения Технологии удержанияПлатформа продажи CPA-рекламы Платформаhttp://www.cpaexchange.ru баннерного ретаргетинга http://retargeter.ruRTB Trading Desk Платформа автоматизацииhttp://www.auditorius.ru емейл-маркетинга http://expertsender.ruПлатформа корегистраций Платформа управления кроссканальными коммуникациями
  46. 46. Стратегия, внедрение и поддержкаDigital Marketing Creative Agency Емейл-маркетинговое агентство http://emailmatrix.ru Агрегатор партнерских сетей http://interactivesales.ru
  47. 47. Большая маркетинговая проблема и методы ее решенияПоможемвырастить лук:профили +кроссканальные стратегии +умный ретаргетинг

×