BI в маркетинге: эффект в 70% случаев

По оценкам Accenture, в последние годы наблюдается рост уровня использования аналитических средств в клиент-ориентированных областях и возрастает удовлетворение бизнеса от применения этих инструментов. В частности, 69% респондентов, использующих аналитику для удержания и приобретения клиентов, видят заметные результаты ее применения. Для повышения уровня обслуживания клиентов средства BI используют около 60% опрошенных, и большинство из них (52%) также удовлетворены результатом. Маркетологи и специалисты отделов продаж сегодня всё чаще и планомернее применяют средства бизнес аналитики для установки целей (по сравнению, например, с юристами или кадровиками).

По мере роста уровня применения средств бизнес-аналитики растет и уверенность бизнеса в том, что их влияние на качество обслуживания клиентов имеет решающее значение. Пользователи (представители менеджмента верхнего и среднего звена) констатируют, что BI позволяет сделать взаимодействие с клиентом более адресным. Так, если раньше бизнес анализировал имеющуюся базу текущих и потенциальных клиентов, то сегодня он в дополнение к этому применяет анализ, чтобы лучше понять потребности каждого клиента, чтобы персонализировать оказываемые услуги.

От BI не спрятаться

Как свидетельстуют материалы BPM World (электронного дайджеста компании Intersoft Lab, составленного по актуальным материалам, размещенным на зарубежных сайтах), в последние годы существенно вырос спрос на геопространственную аналитику. При наличии другой информации об исследуемом объекте его местоположение дает массу возможностей для бизнес-аналитики. Например, пользователи могут в планировать маркетинговые стратегии, сайты для будущих магазинов и ресторанов или желаемые места для новых сотовых вышек.

Уровень использования средств аналитики в различных направлениях деятельности компаний

Источник: Accenture, 2012 г.

В то же время, спрос на геопространственную аналитику создает новую продуктовую нишу для поставщиков BI, которые не рассчитывали на то, что потребность в интеграции пространственных данных с другими сведениями о потенциальных заказчиков будет настолько велика. И в гонке подобных BI-решений будут выигрывать более гибкие и быстрые поставщики.

От BI - к Socialintelligence

Другой тренд, уже набравший популярность - это подключение социальных медиа к реализации аналитических задач. Фактически, попытки получить «маркетинговую отдачу» от наличия пула привлеченных в социальные сети подписчиков, - это и есть первый шаг к подробному бизнес-анализу «своей аудитории». Люди используют средства аналитики, чтобы разобраться в бизнесе, сделать свои идеи доступными остальным и способствовать изменениям.

Далее на помощь маркетологам приходят наиболее активные и продвинутые разработчики, отслеживающие ключевые потребности рынка в анализе «массивов информации», которые содержатся в социальных медиа. Ведь без умелой расшифровки эта информация может так и остаться «непрочитанной книгой» и, соответственно, оказаться совершенно бесполезной.

Таких услуг и продуктов на рынке представлено множество, у каждого из них имеются свои возможности и ограничения. В качестве свежего примера подобного решения можно привести BI-средство «новопоглощенной» корпорацией Oracle компании Collective Intellect, которая является поставщиком облачных социально-интеллектуальных решений (socialintelligence) для анализа данных в социальных сетях в режиме реального времени.

Подобные продукты позволяют компаниям мониторить пользовательские сообщения в Facebook и Twitter и выявлять мнения клиентов для общей оценки их лояльности и удовлетворенности уровнем сервиса и продукцией. На основе полученных данных бизнес может совершенствовать свои маркетинговые кампании, организовать адресное взаимодействие с клиентами, реагировать на их запросы в режиме реального времени и в итоге - оптимизировать свои продуктовые и сервисные предложения.

Платформа семантического анализа способна обрабатывать десятки миллионов пользовательских сообщений ежедневно. Технология, лежащая в ее основе, позволяет извлекать из огромных массивов данных полезную компаниям информацию, выявляющую настроения и предпочтения клиентов, и автоматически определяет формирующиеся тенденции и актуальные темы, на основе которых компании могут оперативно принять необходимые решения.

Проблемы анализа данных

К сожалению, не каждая бизнес-структура может себе позволит приобрести дорогостоящее BI-решение (либо средство socialintelligence), гарантирующее получение результата - необходимых аналитических данных в необходимых объемах и форматах - путем нажатия «волшебной красной кнопки». Да и гарантия корректности получаемого результата - вещь весьма условная.

Поэтому сегодня (как и несколько лет назад) проблема самостоятельной, корректной и быстрой обработки компаниями огромных массивов информации продолжает оставаться актуальной. Контент по-прежнему генерится, его объемы растут, анализировать их становится всё сложнее. И работа посредников в этой нише далеко не всегда успешна и эффективна.

Эксперты компании Nyama в качестве рекомендованных способов преодоления проблем обработки информации называют следующие:

• Сбор верифицированных данных о клиентах из различных надёжных источников и обязательная сверка в онлан-режиме.
• Необходимость связывать данные с метриками для подсчёта ROI.
• Налаженный обмен данными не только внутри отдельных подразделений, но и во всей компании.

Исследование, проведенное компанией Nyama, продемонстрировало уровень предпочтений маркетологов при использовании BI в различных бизнес-процессах. Так, большинство опрошенных руководителей в сфере корпоративного маркетинга (91%), считают, что успешные бренды должны использовать информацию о пользователях при выстраивании кампаний. Но главное препятствие при этом - недостаточное количество информации (в этом убеждены 29% участников опроса). Затрудняются с правильной интерпретацией полученной информации 39% маркетологов, поскольку данные «собираются слишком часто и не в онлайн-режиме». А у 36% респондентов имеется достаточно информации о клиентах, но нет никакого понимания того, как ее дальше использовать.

Поэтому пока большинство маркетологов продолжают собирать стандартные данные, такие как демография (74% опрошенных) или отношение к бренду (54%). А аналитикой соцмедиа (при всей растущей популярности этого тренда) занимаются лишь 35%. Информация с мобильных устройств интересна для анализа лишь 19% респондентов. Однако по мере роста бизнеса интерес к анализу в соцсетях растет, и это неудивительно. В сегменте компаний с объёмом выручки свыше $25 млрд этим инструментом пользуются 42% опрошенных.

Отдача от применения BI в маркетинге

Еще одной проблемой использования средств бизнес-аналитики является оценка эффективности используемого решения (или попытка просчитать его перед тем как согласовывать с руководством проект по внедрению BI). При этом «качественный эффект» от внедрения бизнес-аналитики очевиден. Система собирает разрозненные данные из разных систем, интегрирует их и дает возможность анализировать текущие бизнес-процессов и прогнозировать их развитие.

Количественный же эффект проще измерить в высоконкурентных отраслях. Например, в банковской отрасли есть такой объективный параметр как скорость анализа заявки на кредит. Если удалось ускорить рассмотрение такой заявки - это может отразиться на рыночной доле. Банка.

Еще один пример такого эффекта приводят в компании «Микротест». Производитель продуктов питания внедрил BI-систему, базирующуюся на хранилище данных, в которое ежедневно загружалась информация об отгрузках, платежах, возвратах, себестоимости и т.д. В системе был реализован алгоритм расчета скидок по всем товарным позициям с учетом различных параметров, влияющих на скидку . После первого же дня работы BI-системы гендиректор компании увидел, что сумма валовой прибыли на 35% меньше той суммы, которая могла бы быть получена при правильном применении системы скидок.

Представители торговой сети Adidas отмечают, что, основываясь на данных по продажам в сочетании с информацией о предпочтениях покупателей, они смогли делать выводы о необходимости выработки какой-то особой политики для продвижения нового типа товаров. Аналитическая система используется, к примеру, для того чтобы выяснить предпочтения покупателя и сделать ему таргетированные предложения.

Но есть сегменты, где эффект не монетизируется, а сводится лишь к росту удовлетворенности руководства и скорости принятия решений. По мнению экспертов компании «Инфосистемы Джет», существенного бизнес-эффекта (в том числе - и количественного) можно добиться при использовании сравнительного анализа деятельности конкурентов, для чего необходимо работать с данными из внешних источников. Фактор экономии времени тоже немаловажен: для маркетолога ценна возможность самостоятельно формировать отчеты, обеспечивать быстрое принятие решений.

В Gartner убеждены, что, несмотря на общую зрелость рынка BI, инвестиции в который многие годы имели наивысший приоритет среди IT-директоров, спрос на эти решения сохранится на прежнем уровне. Такая предметная область как маркетинг остается в числе тех, до которых только дошла очередь средств бизнес-аналитики. Эксперты ожидают обширного роста BI-проектов в области диагностического, прогностического и нормативного анализа. И в ближайшие годы рынок BI-платформ останется одним из самых активно растущих.