Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть
Помимо перечисленных традиционных источников информации существует огромное количество других ресурсов. Вы вполне можете рассчитывать на то, что найдете там достаточно данных для оценки результативности вашей кампании.
– Веб-аналитика – маркетинг начал особенно динамично развиваться в последние годы благодаря фирмам, специализирующимся на сборе и анализе огромных массивов данных, поставляемых самыми разными веб-сайтами. К нашей радости, специалисты этих фирм автоматизировали множество задач, связанных с обработкой данных, необходимых для проведения анализа. Научиться работать с такими программами может каждый. Более того, их приобретение будет недорогим или даже бесплатным.
Google Analytics – бесплатная программа, умеющая отлично собирать и объяснять суть данных, связанных с веб-сайтами. Ее просто установить и еще проще ею пользоваться. После инсталляции программа автоматически начнет отслеживать деятельность посетителей вашего вебсайта. Вы получаете доступ ко всей статистике в режиме реального времени через довольно дружелюбный интерфейс.
Более того, вы можете настроить отправку уведомлений по электронной почте, оповещающих вас в случаях пикового значения трафика. Причем бесплатно. Я просто фанатею от всего этого. А вы узнаете все подробности на сайте http://www.google.com/analytics/. Аналогичный сервис есть у Yahoo – http://web.analytics.yahoo.com/. Другие поставщики веб-аналитики, такие как Omniture и Webtrends, предлагают более продвинутые программы, однако они берут плату за их использование.
– Данные социальных сетей – в наше время уже недостаточно просто знать, что делают на вашем сайте клиенты и потенциальные покупатели. Взаимодействие со своей аудиторией все чаще происходит за пределами сайта: в социальных сетях и блогосфере. Мы уже обсудили в четвертой главе некоторые программы, благодаря которым можно анализировать весь материал, в котором содержится мнение о вашем бренде людей, пишущих в Интернете. Помимо всего, такие программы помогают вам не только отслеживать количество ведущихся разговоров в онлайне о ваших брендах, но даже оценивать тональность этих разговоров.
Информация, поставляемая социальными сетями, такими как Facebook и Myspace, также поддается мониторингу. В Facebook существует сервис под названием Facebook Insight, показывающий количество людей, которым нравится ваш вебсайт, сколько посетителей у него есть и многое другое. Facebook, где миллионы людей каждый день выражают свое мнение по множеству проблем, сегодня вообще стал мощным инструментом для исследования рынка и отслеживания происходящего. Команда аналитиков из Facebook использует свой гигантский информационный массив для выявления разных тенденций – общественных, деловых или политических. Программа под названием «Бренд Обамы» отслеживает рейтинги одобрения тех или иных действий президента, и ее результаты почти идентичны цифрам таких традиционных поставщиков информации, как Gallup и Rasmussen. Такое не может не впечатлять. В дополнение к этому Facebook предоставляет компаниям доступ к такой информации в режиме реального времени. Мне довелось видеть, как одна фирма провела опрос, собравший свыше тысячи ответов менее чем за две минуты. При традиционном исследовании подобная процедура заняла бы недели, если не месяцы. Facebook позволяет сделать это значительно быстрее и намного дешевле.
– Платформы цифровой рекламы – онлайновая реклама и поисковые системы в Интернете постепенно начинают забирать все более крупную долю расходов на маркетинг у большинства компаний. Эти каналы также позволяют получать невероятно большие объемы данных, которые можно использовать для измерений. Организации, занимающиеся управлением баннерными кампаниями, разработали целый ряд интерфейсов, позволяющих вам понять, сколько баннеров было показано, на каких площадках, во что это вам обошлось и сколько человек прошло по этим баннерам дальше.
– Онлайновые видео – эта новая технология начинает играть важнейшую роль для большинства компаний в их планах комплексного использования средств распространения рекламы. Сегодня самой крупной видеоплатформой в Сети является YouTube; на его сайте имеется ряд специальных инструментов, позволяющих оценить, сколько человек взаимодействовало с размещенным вами видео. Наверняка вы захотите знать, как к вам относятся. Измерять можно так много вещей, что есть риск легко утонуть в данных. И даже если вы сами знаете, что именно хотите измерить и оценить, вам необходимо дать объяснения и другим людям, которые будут использовать ваши данные. Огромную помощь здесь могут оказать маркетинговые приложения. Они позволяют объединить множество фрагментов данных, необходимых для управления бизнесом, и представить их на одном экране. Например, Ogilvy Live собирает для отчетности данные из множества различных источников, описанных выше, и автоматически создает для них единую форму представления.
Визуализация данных
В нынешние дни нам доступно так много данных, что визуализация превратилась в отдельную специализированную дисциплину, лежащую на пересечении искусства и науки. Визуализация данных представляет информацию легким и доступным для понимания образом. Ее крестным отцом принято считать Эдварда Тафти.
Тафти опубликовал в 1983 году книгу The Visual Display of Quantitative Information («Визуальное изображение количественной информации») – самую важную работу, когда-либо написанную на эту тему. Труд Тафти содержит массу примеров самых лучших и самых ужасных изображений данных. Его книга прекрасна сама по себе. Тафти хотел сделать все в полном соответствии со своими принципами, поэтому решил публиковать ее самостоятельно и даже ради этого перезаложил свой дом. Хочу предупредить вас, что после чтения книги вы имеете все шансы приобрести аллергию на графики, нарушающие правила Тафти.
Но я остановлюсь лишь на трех его правилах. А вас призываю обязательно прочитать его книгу целиком, как только вы покончите с моей.
Правило первое. Графическая целостность
Тафти полагает (и я с ним согласен), что представление данных должно соответствовать реальным числам (не стоит рисовать небольшие цифры так, чтобы они выглядели гигантскими). Вот пример того, как делать не надо.
Правило второе. Соответствие данных и краски
Тафти полагает, что хорошее графическое представление основной информации требует больше краски, чем вспомогательные элементы. Отличным примером этого правила служит электроэнцефалограмма.
Бросив даже беглый взгляд на энцефалограмму, вы сразу понимаете: во-первых, о чем идет речь; во-вторых, что в ней нет ничего лишнего.
Правило третье. Ничего лишнего
Основное внимание должно сосредоточиваться на главной информации. Избавляйтесь от диаграммного мусора – так Тафти называет избыточное и ненужное использование графических эффектов, заставляющих обращать больше внимания на работу дизайнера, а не на сами данные.
Вот пример того, что Тафти считал худшим графиком из всех размещенных в образовательных журналах 1970-х годов.
Я благодарен Тафти за свою аллергию на диаграммный мусор.
Причина и следствие
Внедрив описанные выше принципы измерений, вы можете создать целый набор индикаторов, позволяющих отслеживать вашу работу на протяжении времени и оценивать, хорошо ли вы работаете. Но это – лишь часть процесса измерений. Одно дело – знать, насколько хорошо у вас получается, а другое – понимание того, каким образом ваши действия влияют на что-то еще.
Давайте воспользуемся простым примером. Когда пару лет назад у компании Toyota резко упали продажи, это не было вызвано будто бы неэффективной рекламной политикой. Причина состояла в неправильной конструкции ковриков, мешавших пользоваться педалью тормоза, что приводило к авариям и отпугивало потенциальных покупателей. В этом и заключается суть «приписывания». Если я измеряю влияние маркетинговой кампании на продажи, то мне нужно не только отслеживать показатели продаж, но и определять, каким именно образом на них повлияла та или иная кампания. Иными словами, какая доля прироста продаж была вызвана моими действиями?
Для измерения степени приписывания существует два метода – эконометрическое моделирование и оценка приписывания на индивидуальном уровне.
Как мы уже обсудили выше, эконометрическое моделирование (мы говорили на эту тему в пятой главе) использует математику для расчета степени влияния законов спроса и предложения. Например, оно помогает определить, до какой степени спрос на продукт определяется его ценой, уровнем дохода потребителей и другими параметрами, такими как наши действия в области маркетинга.
Мои коллеги в Китае использовали эконометрическое моделирование для демонстрации влияния рекламы на продажи продукции Motorola. В середине 1990-х годов ее репутация в стране оставляла желать лучшего. Качественные исследования показали: этот бренд ассоциировался у среднего китайца с образом «старого бизнесмена». Даже самим пользователям телефонов Motorola казалось, что бренду недостает стиля.
