Direct marketing – метод широко применяющийся за рубежом, но малораспространенный в России. По некоторым данным, в Европе на direct marketing приходится до 45,5% рекламных бюджетов компаний. В России этот показатель составляет пока только около 5%.

Современные технологии прямого маркетинга включают несколько основных методов – прямую почтовую рассылку, раздачу образцов, взаимодействие с целевой аудиторией по каналам печатной прессы и др. Одним из главных преимуществ direct marketing перед другими рекламными технологиями является то, что при прямом маркетинге компания-производитель работает только с целевой аудиторией.

Наиболее распространенный и доступный метод прямого маркетинга - direct mail или прямая почтовая рассылка по адресам клиентов, составляющих целевую аудиторию. Успех любой подобной кампании более чем значительно зависит от качества адресной базы данных. Плохая база данных может свести на нет все усилия, даже если все остальные элементы кампании тщательно продуманы. Хороших баз данных в России пока еще слишком мало, и в этой связи имеет смысл рассказать о методах их формирования на примере одной из заметных компаний на этом рынке – Агентстве Деловой Информации (АДИ) “Бизнес-Карта”. Адресная база данных этой компании содержит информацию о юридических лицах и может применяться в маркетинговых кампаниях business to business (между тем, все большее значение приобретают базы данных физических лиц, схемы формирования которых значительно отличаются, и которые служат для такого направления как business to consumer).

Взгляд в прошлое

1991 год. Начало активного становления бизнеса на всей территории бывшего СССР. Вновь образующиеся коммерческие структуры - акционирующиеся государственные предприятия, кооперативы, биржи - все активно выходят на рынок, всем нужна информации о производителях, потребителях, материалах, сырье, оборудовании и т.д. Необходимой информации очень мало, да и та, что есть, не может удовлетворить потребности активно нарождающегося рынка.

Началась эра расцвета коммерческих фирм, которые занялись информационным бизнесом. Информационные фирмы возникали в неимоверном количестве, ибо казалось, что это простейший способ зарабатывания денег: где-то взял (достал) либо прикупил информацию, растиражировал, продал. Рынок, который также находился в стадии становления и работал преимущественно на уровне “купи-продай”, был “всеяден”, брал все.

Однако потребности рынка в простейшей информации типа “адрес-телефон” были насыщены очень быстро. Спрос на поделки типа ксероксных распечаток упал практически до нуля. Предприятия, организации, фирмы стали предъявлять качественно иные требования к информации - к ее полноте, достоверности, системности, надежности, удобству пользования. Коммерческим фирмам, занимавшимся в этот период информационным бизнесом, приходилось выбирать: либо развивать, углублять, совершенствовать свой бизнес и удовлетворять возрастающие потребности рынка, либо уходить в другой бизнес.

Становление информационного рынка

1992-1993 гг. можно считать периодом активного становления информационного рынка. Происходило вымывание фирм-однодневок, ориентированных на легкие деньги, и закрепление “фирм-“тяжеловесов”, для которых информационный бизнес стал основным видом деятельности. Фирмы, которые пришли на рынок “всерьез и надолго”, определили свои приоритеты, основные направления развития, источники информации и пути сбыта информационных продуктов/услуг. Это были преимущественно деловые справочники и базы данных с информацией о производителях товаров и услуг.

Одновременно, наряду с отечественными, на российском информационном рынке появились зарубежные информационные компании - лидеры мирового информационного рынка: “Дан энд Брэдстрит”, “Компасс” и др. Казалось, что они с легкостью вытеснят российские информационные фирмы с рынка. Во всяком случае опыт работы, профессионализм, методическая, программная, финансовая и техническая обеспеченность зарубежных информационных фирм были не то что на порядок, на несколько порядков выше российских информационных фирм - агентств.

Когда в 1992 г. компания “Дан энд Брэдстрит” в лице г-жи З.Муха решила открыть свое представительство в России, то ее первый десант ознакомился с несколькими информационными фирмами в России и продемонстрировал применяемые методы работы с клиентами. Пропасть между тем, что делало, например, АДИ и считало это информационным бизнесом, и тем, что было продемонстрировано, казалась непреодолимой, и оставалось только одно - быстрее найти другой бизнес.

Зарубежные компании быстро сориентировались в российской действительности и не стали претендовать на лидирующие позиции. Этому есть несколько причин.

Во-первых, непрозрачность российского рынка. Компании не смогли официальным путем получать достоверные сведения об участниках рынка, а тем более о финансовой состоятельности российских предприятий, а следовательно, об их кредитоспособности, что является одним из основных параметров характеристики предприятия для любого инвестора.

Во-вторых, низкая платежеспособность российского рынка. Достаточно сказать, что стоимость справки об одном предприятии, которую могут предоставить зарубежные компании, составляет от нескольких десятков до нескольких сотен долларов. Такие деньги готовы были платить очень немногие участники российского рынка - банки, нефтяные и газовые компании, крупные торговые фирмы. Но большой бизнес, а только такой бизнес интересует крупные зарубежные компании, на таком узком сегменте рынка не построишь.

В-третьих, специфическая форма информационных услуг, предоставляемых зарубежными компаниями. Крупные зарубежные компании строят свою основную финансовую политику на продаже информационных услуг в форме маркетинговых исследований, обзоров, изучения перспектив развития рынка, продвижения товара путем создания товаропроводящих сетей и т.д. Здесь их основной доход, здесь их основные интересы. Продажей же информации из своей базы данных в виде справочников или локальных баз данных зарубежные компании на российском рынке не занимаются вообще или занимаются больше для саморекламы. Для них это продажа полуфабриката, сырья, затраты на поиск которых большие, а доходы - мизерные.

Можно привести еще ряд причин, по которым зарубежные фирмы не стремятся пока занять лидирующее положение на российском рынке: неустойчивость политического положения, недостаточная востребованность маркетинговых исследований внутри российского рынка, недостаточная квалификация руководящего состава большинства российских предприятий и т.д. В силу этих причин задачи зарубежных информационных фирм на российском рынке пока больше стратегические - закрепиться, адаптировать свои технологии, методы, персонал к специфике российского рынка, удовлетворять запросы зарубежных компаний и ожидать подъема российской экономики, интереса к ней со стороны зарубежных инвесторов.

Поэтому сегодня российские и зарубежные информационные фирмы не мешают друг другу, каждая сторона решает свои задачи: российские фирмы - тактическую задачу на выживание, зарубежные - стратегическую задачу на адаптацию и закрепление на российском рынке. Но этот период является особенно благоприятным для российских информационных агентств по причине отсутствия сильнейшей конкуренции со стороны зарубежных компаний, поэтому должен быть использован с максимальной пользой.

Однако если в ближайшие годы российские агентства по уровню информационных технологий, программного обеспечения и технического оснащения не смогут выйти на уровень западных фирм, то при положительных тенденциях в развитии российской экономики и активизации зарубежных фирм они будут просто вытеснены с рынка или смогут занять только ту его нишу, которую им оставят западные фирмы ввиду ее малоперспективности.

Агентство Деловой Информации “Бизнес-Карта” было образовано в 1991 г. на базе Научно-производственного объединения “Наука”. Основной состав объединения включал научных сотрудников, которым достаточно легко было адаптироваться к новому бизнесу, ибо их прежняя работа была преимущественно связана с обработкой и анализом статистической информации.

Спрос на коммерческие базы данных наиболее значительно увеличился в последние годы. При этом повышение спроса происходило не столько в результате компьютеризации бизнеса, сколько за счет того, что АДИ активно предлагало в этот период дополнительные услуги - по информационному обслуживанию, формированию индивидуальных баз данных, предоставлению возможности индивидуального выбора дистрибутива с учетом глубины информации и т.д. Вполне очевидно, что и в дальнейшем объем продаж баз данных будет расти. Тем не менее деловые справочники - как универсальные носители деловой информации - будут и в перспективе иметь прикладное значение.

Для клиента преимущества выбора отдельных наименований справочников были вполне очевидны.

Во-первых, если клиент специализируется на какой-либо отрасли, группе товаров или ориентирован на какой-то регион, то информация по другим отраслям, регионам или товарам ему не нужна - это для него балласт, который только мешает работе с основной информацией.

Клиент реально работает только максимум с 3-5% общего количества предприятий на рынке. Поэтому если он приобретает “гроссбух” со всеми предприятиями в одной книге, то полезность такой книги находится на уровне тех же 3-5% .

Во-вторых, стоимость информации, приобретаемой вместе с балластом, резко возрастает. С точки зрения информационного агентства - это аксиома: за большее количество предприятий нужно больше платить. Однако с точки зрения клиента - это выброшенные деньги, потому что никогда они реальной отдачи не принесут.

Источники информации

При разработке концепции развития АДИ одним из основных являлся вопрос об источниках информации. Если постоянно пользоваться сторонними источниками информации, то неизбежно возникнет зависимость Агентства от такого монопольного источника, но при этом не будет никакой уверенности в надежности и достоверности полученной информации. Создавать собственную корреспондентскую сеть - очень дорогостоящий проект с длительным сроком окупаемости. При отсутствии достаточной финансовой базы вывод напрашивался сам собой - постепенно развивать корреспондентскую сеть для сбора информации и переводить ее на условия самоокупаемости путем предоставления корреспондентам права на реализацию продуктов/услуг АДИ.

В 1995 г. АДИ была сделана попытка расширить свою базу данных за счет использования базы данных Госкомстата РФ. Однако при проверке этой базы обнаружилось, что ее достоверность (по адресам, телефонам, факсам) составила не более 60-70%. Аналогичная ситуация возникла, когда АДИ решило перепроверить адресно-телефонные сведения с целью расширения своей базы данных по предприятиям, организациям и фирмам Москвы, используя информацию Московской регистрационной палаты.

Однако нельзя сказать, что названные организации плохо ведут свои базы. Перед ними ставятся другие задачи. В их обязанности входит регистрация предприятия или ведение отчетности по его производственно-хозяйственной деятельности, в чем и заключается ценность этих баз данных и чего нет ни в одной коммерческой базе данных. Отслеживание изменений в адресах, телефонах и учет новых показателей (например, появление факсов) не входит в их обязанности.

Количество предприятий в базе данных

Важной характеристикой базы данных для клиента является количество предприятий и организаций в ней. Однако этот параметр не может являться самодостаточным для оценки представительности базы данных. Например, база данных Госкомстата РФ содержит сведения о миллионах зарегистрированных российских предприятий, база данных Московской регистрационной палаты - о сотнях тысяч предприятий и т.д.

Однако недостаточно оперативный уровень обновления этих баз данных (практически только в период перерегистрации), не всегда выдерживаемое единообразие в подаче сведений о каждом предприятии делают, по существу, невозможной работу с этими базами данных для коммерческих структур.

Какая-нибудь коммерческая информационная фирма в качестве своей рекламы может заявить, что ее база данных содержит 500 тыс. предприятий, но при этом “скромно” умолчать о таких ее характеристиках, как достоверность, периодичность обновления, единообразие информации о каждом предприятии в базе данных, системность охвата рынка и т.д. А без этих характеристик любая база данных не имеет никакой ценности, более того, приносит клиенту только убытки.

Другой пример. Коммерческая фирма где-то по дешевке приобрела несколько баз данных (на специализированных рынках базу данных любой коммерческой фирмы можно купить за 50 руб.). Механически объединив такие базы данных, фирма выходит на рынок и заявляет, что у нее база данных в 1 млн. адресов и она продает ее в 10 раз дешевле, чем стоит любая из существующих баз данных на рынке.

Однако клиент, который приобретет такую базу данных, наверняка потеряет столько времени, труда и денег при попытке использовать ее, что “выгодность” приобретения такой базы не пойдет ни в какое сравнение с экономическими потерями. Недостоверность данных, наличие “двойников” и “тройников”, бессистемность сведений по каждому предприятию (“где густо, где пусто”) - это только небольшой “букет” особенностей, с которыми придется столкнуться клиенту при пользовании такой базой.

Вообще при составлении индивидуальной базы данных практикуется использование 4-6 тысяч проверенных адресов.

Составление индивидуальных баз данных

Раньше в качестве критериев выборки предприятий из базы данных необходимыми и достаточными считались признаки по отраслевому и территориальному делению. В последнее время все чаще клиенты в качестве критериев задают дополнительные условия, например выбрать наиболее крупные предприятия, проранжировать предприятия по численности/объему производства, выбрать предприятия со стажем работы не менее 3 лет или с негосударственной формой собственности и т.д.

Наличие в базе данных АДИ количественных показателей, таких, как объем производства, численность работающих, стоимость основных производственных фондов и др., позволяет выполнять достаточно сложные выборки. Преимущество таких выборок - существенное повышение точности рассылки для клиента, снижение его расходов на подготовку и рассылку рекламных материалов.

Большое значение для компаний, проводящих direct mail акции, имеет возможность именной рассылки рекламных материалов. Проведенные в АДИ исследования эффективности именной рассылки по сравнению с безымянной или типа “Уважаемые господа!” показали, что при именной рассылке ее результативность повышается на 10-25%. Это тот случай, когда элементарная вежливость может существенно увеличить доходы клиента.

Как правило, результативность прямой почтовой рассылки составляет 2-5%. Иными словами, на каждую тысячу высланных писем клиент получает 20-50 откликов, из которых часть будет представлена в виде реальных заказов. Экспертный анализ адресных списков позволяет сократить количество “пустых” обращений, но следует учитывать, что отношение организаторов кампании по прямой почтовой рассылке к проблеме выбора потенциальных клиентов также может быть односторонним, субъективным. Нельзя умозрительно охватить весь спектр взаимосвязей и факторов, влияющих на результативность рассылки. За кадром остается статистический портрет потенциального клиента, который всегда полнее, разнообразнее, богаче оттенками и, несомненно, ближе к реальному клиенту, чем субъективный портрет, созданный организаторами кампании.

В математической статистике существует теория распознавания образов, в рамках которой разработаны методы формирования однородных статистических групп по множеству признаков. Именно методы поиска статистически однородных групп клиентов и положены в основу оптимизации адресных списков для почтовой рассылки.

На Западе методы оптимизации при подборе потенциальных деловых партнеров используются довольно широко. Эффективность рассылки повышается в 3-5 раз. Для крупных и средних компаний экономия составляет сотни тысяч и миллионы долларов.

Оценка эффективности различных рекламных кампаний за ряд лет, их систематизация и анализ дали уникальные результаты, которые позволили достаточно точно прогнозировать размер дохода от размера инвестиций в рекламные кампании различного направления.

Информационный рынок в России - это один из немногих секторов рынка, в котором зарубежные компании в силу целого ряда объективных причин и специфики страны не стремятся к монополии. Вернее, пока не стремятся. Как только российский рынок станет привлекательным для зарубежных инвесторов, можно ожидать существенной переориентации зарубежных информационных фирм на развитие бизнеса в России. Российским информационным агентствам и компаниям, специализирующимся в использовании методов direct marketing предоставлен шанс. Этот шанс нужно использовать максимально эффективно.

Сущность аналитического маркетинга

Частью маркетинга как процесса является аналитический маркетинг. Он предполагает проведение оценки ситуации на рынке и результативности деятельности компании.

Определение 1

Аналитический маркетинг – это основа комплекса маркетинга, позволяющая принимать эффективные решения на базе постоянного анализа.

Успех компании на рынке зависит не только от креативных идей, современных методов продвижения, но и от грамотной организации оперативных процессов. Именно своевременное получение информации о рынке, ее тщательный анализ является залогом эффективной работы компании.

Информационные потребности всех подразделений предприятия удовлетворяет маркетинговая информационная система (МИС).

Определение 2

МИС – это постоянно действующая единая совокупность процедур, методов, оборудования и персонала, которая предназначена для регулярного сбора, обработки, хранения и представления маркетинговой информации для принятия эффективных решений в компании.

Маркетинговая информационная система – это часть всей информационной системы управления предприятием. Она выполняет следующие функции:

• преобразование данных, полученных из внутренних и внешних источников в информацию для руководства и маркетологов компании;
• распределение информации среди руководителей и специалистов по маркетингу;
• поставка необходимой информации другим подразделениям предприятия (производство, сбыт, НИОКР и др.).

Маркетинговая информационная система пронизывает все бизнес-процессы в компании, позволяет принимать эффективные решения по всем направлениям деятельности компании.

Важным процессом в организации является разработка и реализации стратегии развития бизнеса и функциональных стратегий (маркетинговых, производственных, сбытовых и пр.). в частности, стратегия маркетинга определяет задачи и методы маркетинга компании на долгосрочную перспективу. Для ее разработки специалисты должны владеть достаточной, актуальной и достоверной информацией о внутренней и внешней среде. При этом сбор данных и их оценка требуют особых навыков и времени. Главное помнить о том, что информация имеет один существенный недостаток – устаревание.

Замечание 1

Организация грамотного аналитического маркетинга в компании способствует эффективной работе компании на рынке.

Виды и методы маркетингового анализа

До сих пор многие предприниматели начинают свое дело вслепую, без тщательного изучения рынка, спроса на продукцию, конкуренции, целевой аудитории. Чтобы избежать рисков, потери вложенных средств, еще на стадии планирования бизнеса провести маркетинговый анализ.

Замечание 2

Цель маркетингового анализа – это изучение четырех компонентов комплекса маркетинга и разработка стратегии развития компании.

Основные задачи маркетингового анализа:

1. исследование рынка и обоснование тенденций роста или падения рынка;
2. оценка факторов, влияющих на спрос товара или услуги;
3. анализ ценовой политики компании;
4. изучение и определение существующих и потенциальных конкурентов;
5. оценка конкурентоспособности компании и определение способов роста конкурентоспособности;
6. SWOT-анализ;
7. выбор эффективных методов и форм реализации товаров и разработка стратегии маркетинга.

Различают несколько видов маркетингового анализа. Это анализ рынка, конкурентов, посредников, маркетинговой стратегии, внутренней среды компании, изучение целевой аудитории и анализ внутренней маркетинговой среды предприятия.

Методов и способов изучения рынка достаточно много, которые применяются в конкретных ситуациях для решения определенных маркетинговых задач. Выделяют две группы методов маркетингового анализа: качественные и количественные.

Качественный маркетинговый анализ рынка - это сбор, изучение и интерпретация данных посредством наблюдения и мониторинга. Количественный анализ проводится с помощью организации различных опросов.

Основные методы изучения рынка:

• фокус-группы;
• опросы;
• наблюдения;
• эксперименты;
• глубинные интервью.

Маркетинговую информацию о рынке можно получить не только офлайн, но и онлайн. В помощь маркетологам различные форумы, социальные сети, электронная почта.

Вся полученная маркетинговая информация используется для принятия эффективных управленческих решений и разработки маркетинговых стратегий (товарные, ценовые, сбытовые и продвижения).

Особенности аудита маркетинга

Важным маркетинговым инструментов анализа является маркетинговый аудит или ревизия. Он представляет компании полную картину о ее состоянии и предлагает корректирующие мероприятия, рекомендации и решения.

Определение 3

Маркетинговый аудит – это систематизированный, обоснованный, объективный и регулярный анализ состояния внешней и внутренней среды компании для определения возможных проблем и перспектив развития компании, а также разработка мероприятий по улучшению положения организации.

Целью аудита маркетинга является выявление проблемных областей и новых возможностей, выдача рекомендаций по совершенствованию деятельности предприятия.

Маркетинговый аудит предоставляет руководству, инвестору или партнеру следующую информацию:

• особенности общей хозяйственной конъюнктуры;
• наличие неудовлетворенной потребности и сравнительные конкурентные преимущества товара, которые ей соответствуют (цена, качество, технология производства, сервисное обслуживание и доставка);
• наличие рыночного потенциала у товара (достаточная емкость рынка, растущий или стабильный спрос, надежные прогнозы сбыта, оценка конкуренции, выбор регионов сбыта, барьеры вхождения на рынок и т.д.);
• эффективность средств продвижения товаров (правильность выбора стратегий сбыта, финансирование рекламных кампаний и других мероприятий, выбор посредников, поставщиков и логистика т.д.);
• сравнительные конкурентные преимущества самой организации (определение потенциала и возможностей компании для разработки, производства, продвижения и реализации продукции, опыт и квалификация персонала, наличие НИОКР, выгодное местоположение и т.д.).

Вопрос, как будут анализироваться данные, полученные в процессе маркетингового исследования, поднимается задолго до того, как этот анализ будет проведен. Планирование анализа данных предшествует разработке инструментария сбора данных - вопросов для анкетирования и стандартного листа наблюдения. Очень важным моментом является следующее: собирать данные можно только тогда, когда имеется понимание, каким методом они будут анализироваться. Это означает, что если сбор данных происходит через опрос или анкетирование, то форма вопросов должна жестко определять не только структуру данных и формат ответов, но и шкалу, по которой ответы будут измеряться. Это связано с тем, что большинство маркетинговых исследований требует использования статистических методов анализа данных.

Для понимания дальнейшего материала напомним некоторые базовые понятия статистики, в частности, что такое «переменная», «шкалы», в которых измеряются статистические данные.

Данные, анализируемые в маркетинговых исследованиях, как правило, совершенно различны. Это могут быть данные о покупателях: об их возрасте, составе семьи, покупательных возможностях, образовании; данные о фирмах-конкурентах, характеристиках товаров и т.д. Такие характеристики называются переменными.

Под переменными при обработке результатов маркетинговых (и не только) исследований понимается то, что можно измерять, контролировать или изменять. Таким образом, переменными могут являться пол опрашиваемых покупателей, их возраст, оценка товара (отличная, удовлетворительная, плохая), сумма, которую готов заплатить клиент за товар, и т.д. Для минимизации различного рода ошибок было введено понятие шкалы, в которой измерена переменная. Типы переменных определяют методы их статистического анализа. Традиционно различают три вида шкал.

Номинальная (или качественная) шкала - это шкала, значения которой служат только в качестве условных имен для переменных. Например, переменная может принять два варианта значений: «мужчина / женщина»; «придерживаюсь /не придерживаюсь диеты», ответ на любой вопрос с вариантами ответа «да / нет / затрудняюсь ответить» и т.д.

Следующим видом является порядковая шкала. Говорят, что переменная измерена в порядковой (ранговой) шкале, если значения переменной можно сравнивать между собой, но разность значений не имеет смысла. Например, первый, второй, третий сорт товара; высокий, средний, низкий уровень продаж; ранги предпочтений покупателей и т.д.

Количественная (интервальная) шкала позволяет отражать абсолютные количественные характеристики исследуемых объектов. Например, время, проведенное покупателем в магазине, сумма чека, средняя сумма чека в магазине за каждую неделю и т.д.

Файлы большинства статистических пакетов, используемых для анализа маркетинговых данных, организованы в виде таблиц, строки которых называются наблюдениями, а столбцы соответствуют переменным. Достаточно часто наблюдения представляют собой набор ответов отдельных респондентов опроса. Л переменные представляют ответы на вопросы, задававшиеся в ходе опроса.

Рассмотрим типовые маркетинговые ситуации (маркетинговые задачи), которые требуют применения статистических методов, обычно изучаемых в курсах «Прикладной статистический анализ», «Эконометрика», «Бизнес- анализ информации» и т.д.

Группа 1 типовых маркетинговых задач.

Определение вида зависимости между количественными переменными, например:

• стоимости аренды помещения под торговые нужды - от плотности транспортного потока и пешеходного потока;
• стоимости квартиры - от ее площади, количества комнат, удаленности квартиры от метро;
• объема продаж магазина - от его площади, удаленности от метро;
• стоимости кольца с бриллиантом - от величины камня в нем.

По сути, эти сформулированные задачи предполагают нахождение вида зависимости маркетингового показателя, измеряемого в количественной шкале, от одного или нескольких влияющих показателей, также измеряемых в количественной шкале.

Статистический метод, используемый для решения таких задач, - метод регрессионного анализа - позволяет определить наличие и вид связи между переменными и прогнозировать значения зависимой переменной от значений влияющих переменных (для простоты рассмотрим сначала ситуацию, когда в качестве влияющей переменной выступает только одна переменная). Более того, часто маркетинговые исследования начинаются с проверки гипотезы о наличии линейной связи между переменными. В этом случае целью линейного регрессионного анализа является определение коэффициентов а и Ъ, уравнения регрессии у = а + Ьх. В чем суть описываемого метода? Как его применять?

Рассмотрим следующий пример. Компания X каждый месяц вкладывает средства в телевизионную рекламу кетчупа. Покупателей можно разделить на группы - часть из них видела и поверила рекламе, часть из которых в принципе не верит рекламе, а остальные не смотрят телевизор, покупают товары и не заботятся о том, чтобы их поведение подчинялось какому- нибудь закону и тем более прогнозировалось. Тем не менее маркетологам интересно, эффективны ли их вложения в рекламу, поэтому они сопоставляют замеренные в каждом месяце затраты на рекламу и объем продаж. В табл. 5.4 приведены данные по затратам на рекламу и объемам продаж кетчупа за 12 мес.

Таблица 6.4

		Объем продаж (у)

«Мечтой» каждого маркетолога является не просто доказательство факта зависимости между переменными, но получение вида связи между переменной, которой можно управлять (в нашем примере - затратами на рекламу), и зависящим от нее показателем (объемом продаж). Методом, определяющим вид связи между переменными, является метод регрессионного анализа, реализованный во многих статистических пакетах, таких как SPSS , Statistics Eviews и даже в MS Excel. Он всегда находит коэффициенты уравнения, связывающего анализируемые переменные, параллельно рассчитывая характеристики качества полученного уравнения. При этом выбор вида связи (линейная, степенная, логарифмическая) - это ответственность аналитика. В большом количестве ситуаций анализ начинается с линейной связи.

В рассматриваемом примере уравнение линейной связи, по результатам процедуры регрессионного анализа, проведенной в среде SPSS , имеет вид

где Y - объем продаж, х - вложения в рекламу.

Программа автоматически рассчитывает набор характеристик полученной зависимости, среди которых коэффициент детерминации R 2 . В рассматриваемом примере этот коэффициент равен 90%, что позволяет доверять полученному уравнению, так как R 2 - это процент изменения У, определяемый изменениями х.

Чем «радует» исследователя полученное уравнение? Во-первых, есть доказательство эффективности рекламы, во-вторых, можно объективно утверждать, что увеличение вложений в рекламу на рубль увеличит объем продаж на 5,9 руб. И главное, можно рассчитывать объемы продаж для возможных вариантов вложений в рекламу. Для этого варианты вложений в рекламу нужно подставить в уравнение регрессии.

Конечно, в нашем примере мы сильно упростили описание процедуры и интерпретации результатов регрессионного анализа. Технические детали можно найти в отдельных публикациях, целиком посвященных маркетинговым исследованиям. Обратим внимание на то, что в прикладном статистическом анализе существенную роль играет проверка адекватности полученных результатов профессиональной интерпретацией полученных результатов.

Если в рассмотренном выше примере о продажах кетчупа исследователь захочет получить более точную модель, описывающую зависимость объема продаж от нескольких количественных факторов, например, еще и от цены товара, то тогда применимо прогнозирование переменной Y на основании двух или нескольких переменных, называемое множественной регрессией.

Метод линейной множественной регрессии позволяет:

• описывать взаимосвязь между зависимой переменной у и несколькими независимыми переменными x t , х 2 ,..., х п в виде уравнения: у = b + а х х х х х + а 2 х 2 + ... +а„
• прогнозировать значения отклика (зависимой переменной), отсутствующего в анализируемой выборке по значениям предикторов (независимых переменных).

На практике применение регрессионных процедур выглядит следующим образом. Исследователь формулирует гипотезу о том, какие количественные факторы влияют на интересующий его показатель; далее собирает данные, обрабатывает данные в статистической среде и анализирует результаты, подтверждающие или опровергающие его гипотезу. Процедура множественной регрессии позволяет определить, какие параметры значимо влияют, а какие нет на зависимую переменную.

Группа 2 типовых маркетинговых задач.

Определение различий между выборками, например:

• различия объемов продаж одного и того же товара при расположении его на разных полках;
• различия объемов продаж товаров во время работы разных смен продавцов;
• различия объемов продаж товара до изменения сайта интернет-магазина и после.

В основе всех этих методов лежит доказательство значимой зависимости количественного показателя от одного качественного параметра. Статистический метод, применяемый в таких ситуациях, - однофакторный дисперсионный анализ, который устанавливает, значимо ли различаются средние значения нескольких независимых выборок.

Рассмотрим данные из табл. 5.5. В ней приведены данные об объемах продаж кетчупа. Директор сети супермаркетов хочет знать, влияет ли на сбыт кетчупа различное размещение продукта в супермаркете. В одном из супермаркетов кетчуп расположен на так называемых «нормальных полках», в другом - в варианте «парного размещения», в третьем - в «холодильнике». Предполагается, что все три супермаркета находятся в одинаковых условиях (расположение, близость конкурентов и т.д.).

Можно предположить, что если размещение товара не влияет на объем сбыта, то средние значения объемов сбыта маргарина для каждого варианта размещений будут приблизительно равны. Таблица 5.5 показывает результаты трех выборок. В каждом случае эксперимент продолжался одно и то же время, в течение 1000 кассовых операций.

Таблица 5.5

Сбыт кетчупа за 1000 кассовых операций в трех супермаркетах в зависимости от размещения, кг

Таблица 5.6

В табл. 5.6 приведены средние значения сбыта кетчупа в трех супермаркетах.

Средние значения сбыта кетчупа в супермаркетах

Окончание табл. 5.6

Дисперсионный анализ определяет, является ли различие в рассчитанных средних значениях случайным или нет. Другими словами, он определяет, объясняется ли разница в средних значениях размещением товара или какими-то случайными внешними факторами. Сама процедура применения этого метода технически совсем несложная.

Группа 3 типовых маркетинговых задач.

Доказательство значимой зависимости качественных переменных, например:

• доказательство значимой зависимости предпочтений при выборе товара от пола покупателя;
• доказательство значимой зависимости предпочтений при выборе товара от психотипа покупателя;
• доказательство значимой зависимости факта «респондент придерживается диеты» от его семейного статуса «в браке / не в браке».

По сути, решение всех этих задач предполагает доказательство значимой зависимости качественного показателя от одного или нескольких качественных показателей. Статистический метод, применяемый для доказательства зависимости качественных переменных - метод у} (Хи-квадрат), - состоит из двух этапов:

• 1) составление таблиц сопряженности признаков (перекрестных таблиц);
• 2) проверки зависимости переменных.

Рассмотрим на примере ниже, что собой представляет перекрестная таблица и как она строится.

По результатам анкетного опроса сформирована общая таблица из 181 наблюдения о предпочтениях городских и сельских жителей в выборе масло - маргарин. Независимой переменной в этой таблице является район проживания покупателя: город или сельская местность, зависимой переменной - его выбор: масло или маргарин (фрагмент общей таблицы представлен в табл. 5.7).

Таблица 5.7

Предпочтения городских и сельских жителей в отношении масла или маргарина

Рассмотрим, как интерпретируются данные из этой перекрестной таблицы:

• 30 городских жителей из 113 опрошенных предпочитают покупать масло, а 83 городских жителя предпочитают покупать маргарин;
• 45 сельских жителя из 68 опрошенных предпочитают покупать масло, а 23 - маргарин.

Строки табл. 5.8 показывают профиль предпочтений городских и сельских жителей. Исходя из полученных результатов, можно предположить, что городские жители предпочитают использовать маргарин, а сельские жители - масло. Последнее утверждение и является гипотезой, которую надо подтвердить или опровергнуть. Соответствующая статистическая процедура рассчитывает статистику (показатель х 2), которая позволяет судить о наличии или отсутствии зависимости между качественными переменными.

Группа 4 типовых маркетинговых задач.

Примерами задач из этой группы являются: прогнозирование уровня продаж нового вида товара на основе количественных показателей объемов продаж аналогичных товаров и определение требуемого клиенту типа товара в зависимости от требований к товару, сформулированных в виде оценки по определенной шкале.

В основе решения задач этой группы лежит доказательство значимой зависимости качественного показателя от одного или нескольких количественных параметров. Такого рода задачи могут быть решены с помощью дискриминантного анализа.

Группа 5 типовых маркетинговых задач содержит все виды задач, связанных с классификацией товаров, услуг, потребителей, например:

• классификация потребителей по результатам выставленных ими оценок при опросе;
• классификация филиалов магазинов на основе таких показателей, как площадь магазина, удаленность от метро, плотность пешеходного потока;
• классификация объектов по количественным признакам.

Такие задачи решаются одним из методов классификации: иерархическим кластерным анализом, методом ^-средних и т.д.

Группа 6 типовых маркетинговых задач включает задачи, позволяющие определить оптимальные свойства товара или услуги.

Примером здесь может служить определение потребительских характеристик сока (объем упаковки, вид упаковки, сок, состав сока), пуговиц

(материал, количество отверстий, цвет) и т.д. Такого рода задачи решаются с помощью совместного {conjoint) анализа, требующего специальных процедур сбора данных и их анализа.

В зависимости от уровня кадрового и программного обеспечения компании проведение маркетингового исследования может осуществляться как собственными силами, так и во взаимодействии с фирмами, специализирующимися на данных видах деятельности. Аналогичный вывод может быть сделан и для ряда других этапов процесса маркетингового исследования, например полевой работы интервьюеров. Однако во всех случаях весьма важно понимание маркетологами компании основного содержания действий, предпринимаемых при планировании и реализации конкретного маркетингового исследования.

Профессор Генрих Холланд,
Holland Consulting, Германия

1. Значение маркетинга баз данных – базы данных для поддержания контактов с клиентами.

Маркетинг баз данных – это способ целенаправленно применять информацию о клиентах и рынке во время проведения маркетинговых акций. Маркетинг баз данных – это первый этап и предпосылка использования директ-маркетинговых инструментов. Только если ответ целевой аудитории, достигнутый с помощью ДМ, зафиксирован в базе данных, можно говорить о развитии «диалога».

Маркетинг баз данных позволяет достигать наибольшей целевой точности при сегментировании рынка, наилучшим образом анализировать, оценивать и применять связи с клиентами и партнерами. С его помощью становится возможным индивидуально и интерактивно общаться с реальными и потенциальными покупателями.

Информация о клиентах – это главный капитал фирмы, который должен использоваться с максимальной пользой для того, чтобы достичь конкурентоспособности и сохранить ее. С помощью баз данных фирма может использовать данные об уровне ответа покупателей для проведения следующей акции, таким образом, достигая наибольшей ориентированности на целевую группу.

Маркетинг баз данных создает предпосылки для эффективной координации и контроля результатов медиа кампании в директ-маркетинге и является важнейшим вспомогательным средством при управлении продажами. Использование маркетинга баз данных позволяет претворить все стратегические идеи в жизнь. При этом нужно принять во внимание, что при использовании директ-маркетинга целью становится не однократная покупка, а долгосрочные отношения с покупателем. Задача заключается в том, чтобы шаг за шагом превращать новых клиентов в лояльных, так как многие акции, направленные на завоевание новых клиентов, достигают успеха только после того, как в течение нескольких сезонов они не приносили ни доходов, ни расходов (точка нулевой прибыли).

1. Накопительные (?) данные - 4 категории данных о покупателях.

В базе данных следует отличать 4 основных категории данных:

- основные данные

К категории основных данных относятся адреса покупателей, а также так называемые постоянные данные о покупателях, которые не зависят от предлагаемого фирмой товара и от потребительских предпочтений покупателя.

- данные об акциях

Данные об акциях содержат информацию о мероприятиях, направленных на привлечение клиентов и адресованных соответствующей аудитории. К примеру они могут содержать информацию о почтовых рассылках (mail-history), которые достигли целевой аудитории.

- данные об ответе

Данные об ответе содержат окончательную информацию о реакции целевой аудитории (например, заказы, запросы)

- данные о потенциальных возможностях

Данные о потенциальных возможностях ориентированы на будущее и содержат информацию, определяющую возможный спрос на определенную продукцию в определенный момент времени в будущем. Эти данные дают фирме основания прогнозировать ценность покупателей.

Необходимо учитывать большее количество переменных факторов, которые являются индикаторами будущей деловой активности. Одних демографических критериев для классификации различных потребителей уже недостаточно.

Данные о реальных и потенциальных покупателях должны регулярно обновляться и содержаться в идеальном порядке, иначе информационная ценность базы данных может за короткое время утратиться по причине изменений данных о клиентах. Каждый контакт с каждым покупателем должен использоваться по назначению для того, чтобы актуализировать базу данных.

3. Распределение маркетинговых инструментов -

Базы данных для распределения маркетинговых инструментов

Метод электронной обработки данных создает возможность функционирования маркетинга баз данных; причем как для больших объемов информации, так и для сложных операций достаточно даже стандартного персонального компьютера. Электронная обработка данных наполняет базу информацией, полученной как из внутренних источников предприятия (например, бухгалтерский учет, заказы, данные выездных работ), так и внешних источников (адресные издательства, компании, занимающиеся арендой баз данных).

Информация о целевой аудитории компании хранится в базе данных, обрабатывается методом учета или выборки и применяется при использовании маркетинговых инструментов. Возможности применения баз данных в высшей степени многообразны и позволяют фирме целенаправленно использовать ДМ-инструменты.

С помощью маркетинга баз данных выполняются практически все задачи директ-маркетинга, начиная от завоевания новых клиентов и заканчивая контролем достигнутого эффекта (или периодическим контролем результатов деятельности компании). Маркетинг баз данных служит не только для рекламных обращений к существующим клиентам, но и в большей степени для выполнения стратегических задач компании.

С помощью баз данных становится возможным использование всех относящихся к клиентуре и иных данных с целью оптимизации применения маркетинговых инструментов.

4. Технологии оценки покупателей –

Оценка значимости покупателей и дифференцированные обращения с помощью баз данных

Необходимым основанием применения целенаправленного директ-маркетинга является оценка покупателей или их интересов на основе базы данных. При каждом прямом контакте с любым человеком (например, при консультировании покупателя продавцом относительно качества того или иного товара) имеет место непроизвольная субъективная оценка, которая позднее может отразиться на качестве дальнейших отношений.

При возрастающем количестве покупателей и дифференцированных запросах в рамках управления взаимоотношений с клиентами необходимо использовать технологии, которые позволяют максимально объективно оценивать покупателей и на основе этого предлагать концепции, специально разработанные для данных клиентов.

- АВС-анализ

Самый простой способ оценки покупателей – это АВС-анализ, при котором делятся на 3 или больше сегментов в соответствии с уровнем дохода.

- Метод учета (определения результатов)

Для анализа данных, хранящихся в базе, разрабатываются методы учета, в соответствии с которыми формируются схемы будущих продаж. В систему бальной оценки могут включаться множество критериев, важных для дальнейшего развития связей с покупателями.

Основанием для этого метода является RFMR-технология (также называемая технологией высокочастотного модема?), которую американские компании, занимающиеся посылочной торговлей, используют уже в течение 80 лет. Баллы распределяются в соответствии с датой последней покупки, частотой заказов, денежным коэффициентом. Усовершенствованная модель включает в себя также категорию ассортимента, в соответствии с которым был сделан заказ, и многие другие критерии.

- Динамическое определение результатов

Этот метод позволяет использовать релевантные факторы определения значимости покупателя для различных клиентов и различных задач. Эти методы сбора информации позволяют фильтровать важные факторы в базе данных.

- Customer lifetime value

Эта модель основывается на том количестве покупок в данной компании, которое покупатель совершает в течение своей жизни.

Ценность покупателя определяется не через прибыль от одной покупки, а на основе потенциальной совокупной прибыли. Эта ценность включает как уже имеющиеся доходы, так и возможные будущие прибыли, так что можно определить возможность долгосрочных отношений с покупателем.

- Порт фолио покупателей

При оценивании покупателей с помощью порт фолио устанавливаются два критерия сегментирования, при группировании покупателей в соответствии с этими критериями каждую позицию можно наглядно представить.

Если, к примеру, указываются такие пункты, как «привлекательность» покупателей и конкурентоспособность, то становится возможным узнать, с помощью каких клиентов в рамках СRM оправдывается высокая стоимость маркетингового бюджета. Это касается тех клиентов, благодаря которым фирма может конкурировать на рынке.

5. Возможности применения маркетинга баз данных

- базы данных для использования различных маркетинговых инструментов.

Схема: Возможности применения маркетинга баз данных

Маркетинг баз данных применяется в сегментировании и выборке покупателей для определения направлений маркетинговой деятельности.

Таким образом на основе собранной информации из базы данных выбираются, например, персональные сегменты, от которых можно ожидать повышенный интерес на определенную продукцию или услуги.

База данных клиентов компании – это основа для проведения любых опросов. Главным преимуществом опроса, проведенного на основе базы данных, заключается в том, что исследование проводится не среди анонимов, а среди известных фирме людей. Таким образом, появляется возможность не только определить, степень удовлетворенности сотрудничеством определенного клиента, но и узнать, что именно он об этом думает.

Проведенный опрос позволяет распределить анкетируемых по определенным категориям, при условии, что они не требуют анонимности.

Систематическое проведение таких мероприятий стимулирует привлечение новых клиентов с помощью маркетинга баз данных.

К клиентам, которые занесены в базу данных, но долгое время не проявляют активности, обращаются с каким-либо новым предложением для того, чтобы не потерять с ними контакт.

В банках и страховых компаниях достаточно высокий процент нерентабельных клиентов в базах данных. Эти клиенты выявляются в базе данных, и после этого возможно либо установить причину их нерентабельности, либо повысить их ценность для фирмы с помощью одновременного предложения ряда разных услуг.

Целенаправленное использование электронной обработки данных особенно выгодно для сети агентств. Так с помощью маркетинга баз данных можно вести подготовку к переговорам, усовершенствовать проведение переговоров с помощью сетевой сдвоенной системы электронной обработки данных и в заключение выслать либо специальный согласованный контракт, либо благодарность за сотрудничество.

1. Хранилище данных

- хранилище данных в форме центральной базы данных для быстрого и систематического использования данных о клиентах

За последние годы система хранения данных и система сбора данных в качестве информационно-управляющей системы приобретает все большее значение. Информация является важнейшим фактором успеха, который делает возможным существование компании на рынке с жесткой конкуренцией.

Система хранения данных создает основу для системы поддержки выполнения программ для обработки больших объемов информации и многомерного анализа данных (например, аналитическая обработка данных в реальном времени, технология OLAP). С помощью многомерного анализа данных информацию, полученную из разных источников, можно анализировать и оценивать в совокупности.

Технология сбора данных дополняет систему поддержки выполнения программ, в которой самостоятельно распознаются образцы связей между данными; они соединяют методы классического анализа конъюнктуры рынка с искусственным интеллектом. При помощи информации, собранной в системе хранения данных, они создают новые данные, необходимые для правильного управления.

Система хранения данных и сбора информации имеет большое значение для директ-маркетинга вкупе с управлением взаимоотношениями с клиентами и one-to-one маркетингом. Так как число групп покупателей с различным укладом жизни, равно как и число покупателей, которые критически подходят к покупкам, увеличивается, необходимо поддерживать лояльность покупателей для того, чтобы продлить так называемый «жизненный цикл» покупателя.

Под термином хранилище данных понимается, по аналогии с понятием «склад», общая централизованная база данных, содержащуюся в которой информацию можно легко, быстро и систематически применять. При этом можно использовать все имеющиеся в распоряжении внешние и внутренние источники данных и производить выборку релевантной информации.

В крупных компаниях существует большое количество источников информации. Необходимость предоставить в распоряжение пользователям всю релевантную информацию ставит перед компанией сложные задачи (Knowledge-Management). Необходимо учитывать, что хранилище данных может содержать исключительно релевантную информацию, которая определяется при анализе информационного спроса.

1. Анализ данных

- Анализ данных как исследование данных для получения знаний

Система анализа данных как индуктивный метод машинного обучения выявляет шаблоны данных среди имеющихся данных. Под термином «анализ данных» понимается исследование данных с целью получения необходимых знаний или информации.

Анализ данных базируется на использовании различных наук:

Статистика представляет методы для применения, выборки и трансформации данных, а также для выявления «шаблонов данных».

Исследование баз данных обеспечивает методы для эффективного хранения, проверки данных.

Искусственный интеллект обеспечивает технологии для сбора информации (нейронная сеть, генетические алгоритмы).

Методы анализа данных :

Визуализация: гистограммы, диаграмма дисперсий

Классификация: распределение объектов по классам

Сегментация: объединение объектов в группы, которые до этого не были известны

Прогноз : прогнозирование неизвестных признаков на основе других признаков

Анализ зависимости: связь между признаками объекта

Анализ различий : идентификация объектов, которые не следуют закономерностям других объектов, выяснение причин

Эта схема дает представление о методах анализа данных.

Обзор методов анализа данных

Кластерный анализ :

Кластер(определенная группа), члены которой внутренне однородны и внешне разнородны

Decision tree

Выводит алгоритмы из данных имеющихся классов для классификации неизвестных объектов

Регрессионный анализ :

Выявление функциональных зависимостей между переменными

Нейронная сеть

Само обучаемая система, аналогичная человеческому мозгу.

«Непрерывная логика» (нечеткая логика) – Fuzzy logic

обрабатывает нечеткие данные

Генетические алгоритмы

Использует эволюционные стратегии и берет начало в биологии

OLAP
Трехмерное графическое представление данных

День добрый, читатели моего блога. В своей прошлой статье я уже рассказывал о том, что поведение покупателя, его желания, предпочтения и выбор, являются предметом исследования ученых. Многие крупные супермаркеты используют результаты таких исследования для того, чтоб увеличить продажи товаров, манипулировать желаниями и потребностями покупателя. Сегодня статья будет схожего характера, только в основе будут лежать не научные исследования, а основы маркетинга.
Уверен, что те из Вас, кто занимается продажами, или планирует открывать свой бизнес по реализации товаров, должны обязательно знать основы маркетинга, понимать их, и умело применять в своей деятельности.
Маркетинг – это очень интересная наука. Вы должны постоянно учить что-то новое, пробовать применять различные методы маркетинга, выбирать оптимальные, подходящие под Ваш вид деятельности и особенности покупателя. В данной статье я расскажу про 7 основных методов маркетинга, которые применяются в лучших сетевых магазинах и супермаркетах по всему миру. Эти трюки зарекомендовали себя на протяжении многих лет, и могу сказать с 99% уверенность, что они дадут результат в вашем случае тоже.

Метод маркетинга №1 – восприятие зависит от цены

Вы заходите в магазин и первое что бросается в глаза – это дизайнерская сумка за 1000 евро. Какая мысль придет в голову? Уверен, что многие подумают: «Тысяча евро за какую-то кошелку? Та ладно…». Вы будете удивлены, и даже возмущены. Идя дальше по магазину вы уже не увидите таких цен, а даже наоборот. Сумки будут в 3-4 раза дешевле, что тоже является не маленькой ценой. Но где-то на подсознании вы будете сопоставлять первую увиденную цену и все остальные. Таким образом сложится впечатление, что сумка за 300 евро – это приемлемо. Используя данный метод маркетинга, магазины могут направить ваши мысли в нужное русло, и даже привести к тому товару, который нужно купить.

Метод маркетинга №2 – люди боятся крайностей

Люди не хотят чувствовать себя бедняками, когда покупают самую дешевую вещь, но и понимать, что его обманули, продав товар по завышенной цене, никто не желает. Как вы понимаете, человек не любит крайности и всегда ищет золотую середину.
Многие магазины используют такое мышление против самих покупателей, продавая тот товар, который необходим. Это довольно интересный метод маркетинга, действенность которого была доказана несколькими крупными исследованиями.
В Польше, чтоб подтвердить действенность данного метода маркетинга, один крупный супермаркет провел эксперимент. На полку выставили 2 вида пива – «Премиум», цена которого была 4$, и пиво с этикеткой «выгодная покупка» — цена 2.8$. Как ни странно, но 90% покупателей выбрали именно премиум, дорогое пиво. На следующий день этикетку «выгодная покупка» убрали, и на полку доставили еще одно пиво, цена которого составляла 1.6 доллара за бутылку. Теперь процентное соотношение изменилось. 70% покупателей предпочли взять пиво по 2.8$, 20% взяли дешевое пиво, а остальные выбрали дорогое.
На третий день ценники опять изменились. Было решено убрать самое дешевое пиво, а поставить «супер премиум» по 5.5$ за бутылку. Эксперимент показал тоже самое. Только 25% людей выбрали или самое дорогое, или самое дешевое пиво. Основная ж масса покупателей решила не вдаваться в крайности и брали среднеценовое предложение.
Как мы видим, этот метод маркетинга работает. Я привел только один эксперимент, но на самом деле их проводилось множество, в разных странах, с различными группами товаров и всевозможными ценниками. Вывод можно сделать один – большая часть покупателей не любит крайностей, выбирая при этом среднюю цену. Зная такую особенность, вы можете строить свои маркетинговые планы и продавать нужны Вам товар.

Метод маркетинга №3 – люди не знают реальной цены вещей

В магазине рядом поставьте два комбайна, цена одного 3000 рублей, а второго 4500. Параметры их должны отличаться незначительно, так, чтоб при беглом ознакомлении покупатель понял, что не стоит переплачивать, а нужно брать более дешевый, выгодный товар. Поверьте, что 95% покупателей выберут комбайн за 3000 рублей, при этом будут думать, что сделали очень выгодную покупку, ведь рядом стоял аналогичный, только на 50% дороже.
Подобный метод маркетинга был реализован Стивом Джобсом в 2010 году, когда была презентация первого iPad. За несколько месяцев до презентации и старта официальных продаж, многие интернет издания, известные журналы и газеты сделали небольшой обзор будущего гаджета, а также указали, что цена будет 1000$. Каждый день людям акцентировали внимание на преимуществах нового планшета, и не забывали твердить, что такое чудо будет стоить не дешево, по этому готовьте не менее тысячи долларов. Каково было удивление всего мира, когда на презентации объявили, что цена планшета составит 499 долларов. Все в один голос сказали: «Да это ж почти даром для такого чуда техники. Нужно покупать и не один». Уверен, что цена изначально была известна, возможно она и еще дешевле, но умелая маркетинговая стратегия и продуманная ценовая политика позволили в первые месяцы продать на 27% больше планшетов чем ожидалось.

Метод маркетинга №4 – люди предсказуемы

Многие методы маркетинга основываются на предсказуемости поведения человека, на его основных инстинктах и желаниях. В одной из школ Англии был проведен эксперимент. В столовой на подсвеченную полку, обычно на такие кладут шоколад или сладости, были выставлены салаты и фрукты. Они смотрелись привлекательно, сразу заставляли обратить на себя внимание. Как результат, за несколько дней количество заказов салата и фруктов увеличилось в несколько раз. Этот метод маркетинга действует не только на детей, а также и на взрослых. Рестораторы пытаются выделить каким-то образом, снабдить в меню более красивой картинкой именно то блюдо, которое хотят продавать больше. По этому, если вы идете к ресторан и видите там слишком навязчивые пункты меню, то знайте, что именно этим Вас хотят накормить в первую очередь.

Метод маркетинга №5 – усталость, стресс и алкоголь делают чудеса

Когда человек уставший, выпил немного алкоголя или находится в состоянии стресса – то он не может трезво оценить ситуацию и принять максимально правильное решение. Именно в таком состоянии люди упрощают внутренние вопросы, которые сопровождают покупку – «А нужно ли мне это?», «а не завышена ли цена?», «а может поискать лучшее предложение» и т.д – всего этого нет.
Такое поведение можно сравнить со знакомством в баре. Вы выпили уже бокал вина, смотрите на незнакомого человека и думаете: «Хххмм… неплохо. Нужно подойти познакомиться». В вашей голове ж не возникают мысли об образовании и моральных качествах собеседника, в данный момент это не имеет значения.

Вот так и у покупателей, когда они уставшие, то многие факторы не имеют значения. Компании, которые используют данный метод маркетинга, прекрасно знают, что автоматы с кофе, водой, различные булочки и снеки, нужно устанавливать при выходе с больших супермаркетов. Человек устал, он хочет есть или пить, он не смотрит на цену, покупает все подряд.
Также, если у Вас планируется сделка, но вы видите определенные риски, то лучше проводить переговоры где-то в дорогом ресторане, где будет вино или другой алкоголь. Это немного расслабит потенциального партнера, отвлечется от лишних мыслей, и исход сделки может быть в лучшую сторону.

Метод маркетинга №6 – магия цифр 9

Это основа всех основ маркетинга. Магия ценников с цифрами девять уже известна многим покупателям, но они никак не перестают вестись на подобный метод маркетинга. Вы видите ценник в 49.99 рублей, при этом прекрасно понимаете, что это практически 50 рублей, но если через минут десять спросить сколько стоил купленный вами товар, то наверняка ответ будет «Сорок с чем-то рублей», но никак не «Почти пятьдесят». Уверен, читая эти строки многие из Вас подумают, что это с ними такое не проходит, что они всегда адекватно оценивают хитрые цены с девятками. Поверьте, в данную секунду вы может и понимаете, что 49.99 – это практически пятьдесят рублей, но на подсознании остается чувство, что данная цена более тяготеет в 40 рублям. Данная метод маркетинга работал, работает и будет работать. Я, вы и еще сотни миллионов людей по всему миру будут еще долго попадать под магию цифр 9.

Метод маркетинга №7 – острое чувство справедливости

И последний метод маркетинга основывается на чувстве справедливости, которое испытывает человек. Никто не любит, когда его обманывают, ведь мы считаем, что заслужили получить товар или услугу по адекватной, нормальной цене. А вот какая цена является нормальной? Этого многие и не знают. Тогда человек пытается найти подсказки, определенные сигналы из окружающего мера, то, что подскажет является ли эта цена нормальной, не обманывают ли его.
Простой, но очень поучительный эксперимент был проведен профессором экономики и психологии Дэном Ариэли. Дэн является очень известным человеком в своей стране, на его лекции и семинары ходят сотни людей. Вот однажды он объявил студентам ведущего ВУЗа, что проведет для них эксклюзивную лекцию. Аудитория была разделена на две части – одной сказали, что лекция будет платная, а второй, что они получат небольшое вознаграждение, если придут послушать выступление Ариэли.

Перед началом лекции обеим группам объявили, что выступление бесплатное, то есть одни ничего не должны платить, а вторые ничего за это не получат. Студенты из первой группы обрадовались, и с радостью остались, ведь они считали, что получают что-то стоящее, ценную информацию, да еще и бесплатно. Со второй группы 95% студентов ушли, ведь посчитали, что их обманули, и притянули на лекцию силой. Хотя и те, и те получили одинаковую информацию, по одинаковой цене. Все зависит от нашего восприятия ситуации.
Какова нормальная цена лекции которую дает профессор экономики и психологии? Студенты этого не знали, да и никто не знает, возможно сам профессор не имеет понятия. А сколько должны стоить мужские джинсы? Какая цена чашки хорошего кофе? А греческий салат во сколько должен обойтись? Да кто его знает! На самом деле люди не знаю какова реальная или нормальная цена на различные товары и услуги. В результате, чтоб сделать для себя какой-то вывод, мозг использует внешние подсказки, визуальные образы, эмоции, соотношение цен, прошлый опыт. Покупатель не то, чтобы не может посчитать или плохо знает математику, просто она тут ни причем, здесь вступают в работу методы маркетинга и различные хитрости.