Оглавление

1. Инженерный подход
2. Предисловие
3. Глава 1 — Введение в маркетинг, основанный на данных
   1. Что такое маркетинг на самом деле
   2. Зачем нужен анализ данных в маркетинге
   3. Смена парагдигмы
   4. Источники данных в маркетинге
   5. Data driven: что, зачем и для кого
   6. Как работает маркетинг, основанный на данных
   7. Преимущества маркетинга, основанного на данных
   8. Проблемы анализа данных в маркетинге
   9. Выводы по главе 1
   10. Задание номер 1
4. Глава 2 — Разработка стратегии маркетинга
   1. Подготовка к разработке стратегии
   2. Разработка стратегии по модели SOSTAC
   3. Анализ ситуации
   4. Постановка целей
   5. Разработка стратегии
   6. Тактика и инструменты
   7. Внедрение
   8. Контроль
   9. Выводы по главе 2
   10. Задание номер 2
5. Глава 3 — План маркетингового анализа
   1. Зачем нужен анализ данных в маркетинге
   2. Алгоритм анализа данных в маркетинге
   3. Как написать план маркетингового иследования
   4. Использование дашбордов в маркетинге
   5. 5 ключевых задач дашбордов в маркетинге
   6. Как построить дашборд в маркетинге
   7. Выводы по главе 3
   8. Задание номер 3
6. Глава 4 — Четыре вида анализа данных в маркетинге
   1. Использование RFM-анализа
   2. RFM-анализ: переходим к сути
   3. RFM-анализ: алгоритм подсчета
   4. Пример расчета
   5. RFM-анализ: выводы
   6. Когортный анализ
   7. Главная цель когортного анализа
   8. Как использовать когортный анализ в маркетинге
   9. Модель Кано
   10. Как работать с моделью
   11. Выводы по модели Кано
   12. Концепция Jobs to be done
   13. Связь концепции с разработкой продуктов
   14. Выгоды концепции JBTD
   15. Риски концепции JBTD
   16. Выводы по главе 4
   17. Задание номер 4
7. Глава 5 — Клиентская аналитика
   1. Три уровня аналитики
   2. Описательная аналитика
   3. Предиктивная аналитика
   4. Предписывающая аналитика
   5. Что такое клиентская аналитика
   6. Использование сквозной аналитики
   7. Выводы по главе 5
   8. Задание номер 5
8. Глава 6 — Управление маркетингом с помощью CRM
   1. Зачем маркетологу crm
   2. Разработка CRM-стратегии
   3. Анализ данных в CRM
   4. 7 главных отчетов в CRM
   5. Основы CRM-маркетинга
   6. Выводы по главе 6
   7. Задание номер 6
9. Заключение

Предисловие

Приветствую, коллега! Меня зовут Кирилл Алексеев. Я являюсь руководителем ИТ-компании Veberlab Group, преподаю в МГТУ им. Баумана и ряде бизнес-школ.

Я задумал эту книгу как некий план по управлению маркетингом, основанном на данных, в вашей компании. При этом не важно, чем именно вы занимаетесь, какого размера ваш бизнес и сколько человек в нем работает. В книге вы не найдёте математических формул или сложных расчётов. Я сознательно отказался от них и решил показать вам картину целиком.

Это моя первая книга, поэтому при возникновении любых вопросов, замечаний или комментариев, пишите мне на почту ceo@veberlab.ru

P.S. Посвящаю эту книгу своей маме, благодаря которой я во многом сформировался как личность. Спасибо, что веришь в меня и всегда помогаешь, мам!

Глава 1 — Введение в маркетинг, основанный на данных

Что такое маркетинг на самом деле

Маркетинг — одна из ведущих функций управления компанией. Благодаря маркетинговым технологиям вы, как предприниматель или руководитель, получаете новых клиентов, которые тратят свои деньги на приобретение ваших товаров и услуг. С практической точки зрения цель маркетинга заключается в минимизации усилий, ведущих к продажам. Говоря простым языком, маркетинг призван сделать все движения по продажам ненужными.

Клиенты, увидев ваши кейсы, результаты, технологии, отзывы, работы, должны принять решение о покупке без давления со стороны продавца. При грамотном использовании данных, а также выстроенных процессах управления командой, клиентами и продуктом ваши продавцы из активных участников превращаются в администраторов, цель которых выписывать счета клиентам. Звучит привлекательно? То ли еще будет. В чем же суть инженерного подхода к маркетингу? Использовать технологии и инструменты бережливого производства, статистики и управления качеством для получения прогнозируемых результатов.

Зачем нужен анализ данных в маркетинге

Во-первых, при сборе и анализе целевых данных, мы видим настоящую картину бизнеса: количество клиентов, затраты на их привлечение, деньги, которые они принесли, отток покупателей и его причины. Во-вторых, управляя данными, мы можем планомерно повышать продажи, работая с каждым из 5 показателей: количеством лидов, показателем конверсии, средним чеком, количеством повторных продаж и маржинальностью. В-третьих, данные показывают нам, почему растут или, наоборот, снижаются продажи. Все наши действия, рассчитанные на решение проблем, будут основываться на четких показателях, а не интуиции или советах консультантов-теоретиков. В-четвертых, анализ данных помогает расти бизнесу, объективно показывая необходимость инвестиций в перспективные направления. При этом не стоит забывать об отстройке от конкурентов.

Смена парагдигмы

Практика компаний, разрабатывающих продукт и передающих его маркетологам для дальнейшего сбыта на рынке, то бишь поиска клиентов, которым данный продукт будет нужен, не работает, поскольку сменилась концепция маркетинга. Почему не работает? В настоящее время маркетолог является не просто исполнителем, он наделен полномочиями стратега. Современная концепция маркетинга предполагает два направления: нужно определить, в чем клиент нуждается и чего он хочет, а также разрабатывать, производить и обслуживать продукцию, которая отвечает конкретным потребностям и желаниям целевой аудитории, то есть создавать решения для проблем клиентов.

Источники данных в маркетинге

Веб-аналитика. Какие лиды нужны вашей компании? Какой контент заставляет их возвращаться на сайт снова и снова, совершать целевые действия? Какие страницы вашего сайта чаще всего привлекают посетителей, а какие — отталкивают?

Данные о клиентах. Что интересно вашим клиентам? Какие у них боли, проблемы и желаемые решения? Как клиенты ведут себя во время выбора продукта, а также до и после покупки? Ответ на эти и любые другие целевые вопросы поможет лучше понять

Предиктивная аналитика. Какие сообщения и какой формат контента подтолкнут клиента к покупке? Как можно использовать данные о существующих покупках для предсказания будущих сделок? В какие продукты и рынки стоит инвестировать в первую очередь?

Многомерные и A/B-тестирования. Какие сообщения, элементы дизайна и призывы к действию резонируют больше всего и приводят к намеченным результатам?

Мониторинг социальных сетей. Что ваши клиенты говорят о бренде и продуктах? Каковы их проблемы, вопросы, симпатии и антипатии? Кто главные агенты влияния, формирующие мнение на вашем рынке?

Отношение к продукту и бренду. Как клиенты относятся к вашей продукции? Какова вероятность рассмотрения или покупк