Successfully reported this slideshow.

Digital без силикона: Давид Вачадзе

902 views

Published on

  • Be the first to comment

Digital без силикона: Давид Вачадзе

  1. 1. Давид Вачадзе, Brand MobileCRM для FMCG/ CPG брендов:управление эффективность маркетинга напримере российских кейсов
  2. 2. Новые возможностиCRM для FMCG• Сбор и анализ данных об индивидуальном потребительском поведении в реальномвремени, развитые возможности сегментирования• Использование широкого спектра интерактивных механик для стимулирования потребленияи вовлечения потребителей в коммуникацию с брендом• Использование всех возможностей цифровых коммуникаций для оперативного,персонифицированного и двунаправленного диалога с потребителем• CRM в сегменте товаров регулярного потребления сегодня прежде всего – это прямое,быстрое и эффективное стимулирование потребительской активности• Cовременный цифровой CRM (e-СRM) стал ядром и стратегической платформой дляосуществления коммуникаций бренда с потребителями, зачастую сравнимой илипревосходящий по своей эффективности традиционную медийную рекламу
  3. 3. Целевая аудитория- непотребителиОбщий эффект промоСуществующиепотребителиATL продвижениеDigitalпродви-жениеBTL продвижениерекрутмент %Участникипроморекрутмент%%Приток новых потребителейCRM: долго-временноесохранениероста продажпосле промо
  4. 4. Общий эффект промо.Измерения• Приток новых потребителей– Часть из них останется после окончания промо• Рост потребления у существующих потребителей, не участвующих в промо (не регистрирующих покупки)– Структурные изменения: разовые покупатели становятся постоянными– Повышенный спрос сохраняется еще некоторое время после промо• Рост потребления у существующих потребителей – участников промо (регистрирующих покупки)– Структурные изменения: разовые покупатели становятся регулярными– Объемные изменения: растет частота / постоянство покупок в регулярном сегменте– Дальнейшее поддержание спроса возможно средствами CRM• Рост, структура потребления и эффективность привлечения у участников промо измеряется в рамках промо(далее приведены KPI-и)• Приток новых потребителей и рост потребления у не-участников промо измеряется панельнымиисследованиями (например РОМИР HH)– Стандартная аналитика по бренду/категории пре-, ин- и пост-кампейн/промо– Совмещение исходных данных панели и промо позволяет валидировать сегментацию, уточнить соц-дем ипсихографический профиль потребителей, и повысить эффективность дальнейшей CRM работы
  5. 5. Пример валидации результатовпромо на панели ROMIR• Оценка пре-кампейн: данные за 6-12 мес до старта промо, соц-дем и количественные характеристикисегментов, включая потребление– Регулярные потребители R– Нерегулярные потребители N1 (Промо-бренд + все остальные марки)– Нерегулярные потребители N2 (Промо-бренд + прямые конкуренты-бенчмарки)– Другие потребители O (все марки кроме Промо-бренд)• Мониторинг ин-кампейн: Проведение опроса о знании о проходящем промо (включая вопросы о мотивации научастие в промо, канале из которого узнали о нем) и влиянии на потребление.– Аудитория– все сегменты, результаты по-сегментно, ответы группируют аудиторию на следующие сегменты:• Знают о промо, не участвуют в нем, не влияет на потребление• Знают о промо, не участвуют в нем, влияет на потребление• Знают о промо, участвуют, не влияет на потребление• Знают о промо, участвуют, влияет на потребление• Не знают о промо– Ответы на промо сопоставляются с зарегистрированным в панели изменением потребления• 5 сегментов по результатам опроса пересекаются на 4 сегмента R, N1, N2, O, получаем 20 подсегментов• Оценка пост-кампейн: (период промо + 3 месяца пост-промо), соц-дем и количественные характеристики 20подсегментов, включая потребление, выявляем инкрементальный рост продаж в результате проведения промо
  6. 6. Какие бывают KPI. Общие измерители• Форматы работы с KPI– KPI предоставляются в виде текущего состояния и тренда (достижимости)– Вся база, + фильтр на «ядро» (регулярные покупки) + фильтры на сегменты• Общие показатели акции– Количество участников– Количество активированных кодов– Количество / стоимость контакта– Response Rate– Consumer Acquisition Cost– Incremental sales volume• Структура ЦА– Структура ЦА проекта– Отличие реальной ЦА от декларируемой– Географический, сегментный фильтр
  7. 7. Какие бывают потребительские KPI-и• Структура базы– Лиды, 0-1-2, Ядро регулярных покупок (с декомпозицией на сегменты), Аномалии– Потребление в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое за акцию и за период,медиана за акцию и за период)– Время жизни в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое, медиана)– Дата регистрации в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое, медиана)– Конверсии в сегментах• Жизненный цикл– Доля неактивных за 2, 4, 8 характерных периодов потребления– Конверсии в стадиях жизненного цикла• Структура призового фонда– Доля сегмента с действующей ПФ-мотивацией– Структура расходования отдельных позиций ПФ
  8. 8. Какие бывают маркетинговыеи коммуникационные KPI-и• Конверсия каналов привлечения– Количество лидов– Конверсия в регистрантов (легка/полная регистрация)– Конверсия в сегменты регулярного потребления• Качество каналов привлечения– Доля и абсолютное значение 0-1-2, регулярное, аномальных, в зависимости от канала• Коммуникации– Кол-во opt-in/out, количество контактов, доля охваченных, по-сегментно– Частота контакта, DR (доставка) /OR (открытие сообщения) /CTR (клик), по-сегментно• Активность на сайте– в сегменте лидов:• Bounce Rate (доля отказов)• Конверсия лидов в регистрантов– в целом (релевантно для сайтов с непотребительской промо-активностью – контент, викторины ипр.):• Длительность сессии• Глубина просмотра страниц
  9. 9. Промо: участники• Почти половина (1+2+N = 48%) базы представленаучастниками с низкой активностью• Основное потребляющее ядро (L+H+P = 34%) составляетвсего около трети базы, причем «стандартные потребители»L+H составляют ее большую часть• Около 16% (EX) составляет сегмент, поздноподключившийся к акции либо не «продержавшийся» в нейв течение хотя бы одного ХП• Доля участников с аномальной активностью (А) довольномала, всего около 2%• Выводы: с базой не велось целенаправленной CRM работы по стимулированию частотыпотребления, при достаточно низком количестве призоловов (2%) доля регулярных потребителейсоставила всего около трети все базы11%35%2%13%15%6%2%16%Структура базы: люди12NLHPAEX
  10. 10. Промо : участники• Почти 2/3 кодов (L+H+P = 63%) зарегистрированореальными потребителями, причем большая часть -сегментами H и P• Призоловы зарегистрировали аномально высокоеколичество кодов (19% кодов зарегистрировано всего 2%участников), при этом максимальные значения превышают1900 кодов на человека, при этом средние значениямногократно превышают показатели сегментов H и P• Низкочастотные сегменты (1+2+N, почти половина базы)зарегистрировали совокупно всего 8% кодов• Выводы: 64% реального потребления (52% от 81% не-аномальных кодов) было осуществлено всего28% потребителей (H+P). Очевиден недоиспользованный резерв в акции. В то же время почти 1/5кодов было зарегистрирована призоловами, что свидетельствует об отсутствии должного контроляза этой категорией участников.1%6%1%11%30%22%19%10%Структура базы: коды12NLHPAEX
  11. 11. Промо : среднее(медиана) кол-ва кодов на участника• Анализ частотных сегментов (N-L-H-P-A) производится сприменением медианы, а не среднего арифметического• Сегменты H (20 кодов на человека за акцию) и P (35 кодовна человека за акцию) демонстрируют хорошее потребление• Аномально высокая медиана в сегменте А (призоловы)искажает общую статистику акции, если не использоватьчастотное сегментирование• Очевиден потенциал внутренней конверсии сегментов: еслинизкочастотные сегменты (1-2-N) сконвертировать ввысокочастотные (L-H-P) в пропорции реального ихраспределения (38%-44%18%), мы получим рост на 113,120зарегистрированных кодов• Выводы: Полноценное использование стимулирующих механик для конверсии низкочастотныхсегментов в высокочастотные могло бы привести к существенному росту эффективности промо,вплоть до +91% в количестве активаций кодов с упаковки5,08,020,035,080,0Медиана кол-ва кодовNLHPA
  12. 12. Время жизни участника в промо• Примерно одинаковое время жизни сегментов в промо (4-5недель) соответствует линейному привлечению участниковв активную часть промо (9 недель, до нового года), чтосвидетельствует об отсутствии каких-либо специальныхактивностей по вовлечению участников в промо• Относительно длинный период жизни сегмента N позволяетрассчитывать на успешность его потенциальнойконвертации в высокочастотные сегменты, что в целомсправедливо и для сегмента 2 (его медиана датырегистрации совпадает с сегментом N (13 ноября 2011 года))зарегистрировали совокупно всего 8% кодов• Выводы: не идентифицируются какие-либо активности по раннему привлечению участников впромо, в то же время средняя длительность нахождения в нем низкочастотных участниковдостаточна для конверсии их в высокочастотные сегменты04532342723Медиана времени жизни2NLHPA
  13. 13. 0500010000150002000025000300003500040000450002013-04-012013-04-022013-04-032013-04-042013-04-052013-04-062013-04-072013-04-082013-04-092013-04-102013-04-112013-04-122013-04-132013-04-142013-04-152013-04-162013-04-172013-04-182013-04-192013-04-202013-04-212013-04-222013-04-232013-04-242013-04-252013-04-262013-04-272013-04-282013-04-292013-04-302013-05-012013-05-022013-05-032013-05-042013-05-052013-05-062013-05-072013-05-082013-05-092013-05-102013-05-112013-05-122013-05-132013-05-142013-05-152013-05-162013-05-172013-05-182013-05-192013-05-202013-05-212013-05-222013-05-232013-05-242013-05-252013-05-262013-05-272013-05-282013-05-292013-05-302013-05-312013-06-012013-06-022013-06-032013-06-04Регистрация участников и кодов в акцииРассылки Эфиры Кол-во регистраций участников Кол-во регистраций кодовВлияние коммуникации на активность
  14. 14. Спасибо!

×