«Данные, гипотезы, эксперименты и еще раз эксперименты — вот что такое современный маркетинг», — с этой фразы началось мое интервью с основателем маркетингового сервиса Mindbox Иваном Боровиковым. Она и определила ход всего интервью, а также очертила ту пропасть между маркетингом, который продолжает меряться креативом на рекламных конкурсах, иногда разбавляя его диджитал-кейсами, и маркетингом, основанным на данных. Как-то один СЕО на одной конференции сказал: «У нас масса данных о потребителях. Но проблема в том, что мы не знаем, что с ними делать». Это интервью именно об этом. 

Будучи хирургом по образованию, но IT-шником по призванию, Иван Боровиков еще 10 лет назад учуял, что маркетинг идет в IT, и начал собирать такой себе инструментальный ящик для маркетолога будущего — волшебную коробочку Mindbox. Продукт прижился в российском FMCG, далее — в e-commerce и ритейле. И вот Иван в Киеве, на конференции, посвященной данным, персонализации и рассылкам. 


Иван, автоматизация маркетинга у всех на радарах — многие пробуют, но не у всех получается. А иногда не получается и вовсе. И тогда компании возвращаются к медийной классике… (ранее ММR изучал первые попытки автоматизации маркетинга в украинских компаниях в проекте #BigDataPioneers — MMR)

Бизнес всю жизнь жил по так называемой CPO-модели, когда есть привычная воронка продаж. Загружаешь в нее деньги — сыплются заказы. Все было хорошо, пока маржинальность продаж позволяла окупать каждый отдельно взятый заказ: можно было не заморачиваться всякими сложными штуками типа лояльности – арифметика стоимости заказа сошлась – значит все «ок».  Так было до недавних пор. Но эта модель оценки эффективности рекламы потихонечку начала схлопываться. Первыми на себе это почувствовали американцы — магазины бытовой техники и электроники. С появлением множества электронных каналов продаж и ростом конкуренции они оказались перед фактом, что модель работы «от заказов» перестала работать – с первого заказа затраты на его привлечение не окупались. Они столкнулись с этим еще 10 лет назад: им пришлось и маркетинг, и процессы, и софт перестраивать от экономики одного заказа в экономику LTV (LifeTime Value — MMR) — когда ты привлекаешь не заказ, а человека платным каналом, потом пытаешься с ним взаимодействовать напрямую, получаешь несколько продаж и только после этого начинаешь окупаться. И это поменяло все.

В чем принципиальная разница маркетинга «до» и «после»?

Первый — маркетинг так называемой доэлектронной эпохи — бренд-маркетинг. Им продолжают пользоваться большинство бизнесов постсоветского пространства. Этот маркетинг больше про креатив, упаковку, промоакции и фокус-группы — его компаниям делают типичные рекламные агентства. Второй — IT-маркетинг — он больше про данные о покупательском поведении и основанных на нем гипотезах и маркетинговых экспериментах. И если CPO-модель мы впитали с молоком матери — студента разбуди ночью и спроси, что надо делать чтобы продавать, он скажет «дать рекламу и получить заказы». То со второй моделью, когда деньги возникают с лояльности и только на второй-третьей-четвертой продаже, полученной с помощью прямой коммуникации с покупателем, минуя платные каналы, у нас проблема.


Т.е. по сути успех в новых реалиях гарантирует лояльность, о программах которой все так любят говорить, но сводятся они к CRM и банальным рассылкам, которые, скорее, не помогают формировать лояльность, а мешают и отвлекает человека?


Давайте сначала определимся с терминами. Маркетинг повторных продаж, маркетинг лояльности еще часто называют CRM, но это неправильно. Правильный термин для маркетинга лояльности — тот, который используют на Западе — marketing automation  — автоматизация маркетинга или B2C marketing automation, если точнее. Еще большая путаница с персонализацией и Big data — все подразумевают что-то свое. Еще есть модное слово «нано-технологии», которое сегодня используют, где только можно. Это как 50 лет назад в медицине была мода везде применять мазь Вишневского — ею мазали, все что угодно, но, слава богу, этот ажиотаж закончился. И теперь ею пользуются только по назначению — для лечения геморроя. Так будет и с этим терминами.

В тех программах лояльности, о которых вы говорите, нет персонализации. Персонализация — это способ, технология, которые трактовать можно как угодно, но я бы сосредоточился на ее результате. Новые электронные каналы взаимодействия — это не про охват и покрытие, как в классической рекламе. А про то, чтобы забраться в личную зону человека. И когда персонализации нет — мы забиваем эту зону разными способами одним и тем же сообщением, не учитывая обратную связь – в общем ведем себя, как гребаные роботы, что, во-первых, идеологически неправильно, во-вторых, мы не приносим человеку пользу, а доставляем беспокойство, в третьих — это неэффективно для нас.

Отсутствие персонализации, основанной на данных, ведет к тому, что компании ведут себя как гребаные роботы, еще два месяца подряд отправляя вдогонку уже купившему джинсы покупателю баннеры со скидками на эти же джинсы.  

Идеальная персонализация — когда мы человека узнаем во всех этих каналах и точках контакта, а диалог, который с ним строим, — измеримый, последовательный и ненавязчивый. Персонализация — это, в первую очередь, учет личных интересов человека и ненавязчивость. Я сторонник win-win отношений с клиентом. Хватит уже продавать одежду, потому что вы хотите заработать деньги. Нужно продавать, потому что тебе это нравится и потому что ты приносишь этим пользу клиенту.


Если говорить о big data — то, естественно, что в центре этой персонифицированной и немножечко идеалистичной айтишной вселенной win-win лежат централизованные данные (именно централизованные), которые и помогают строить этот постоянный консистентный диалог. Big data в моем понимании — централизованные данные, с которыми можно работать. Любые. Но мы часто сталкиваемся с тем, что маркетологи из прошлого видят Биг Дату как большого робота, который решит, как им действовать относительно покупателей — но это далеко не так. 

Самая главная и суровая правда заключается в том, что, несмотря на весь рост технологий, магической кнопки «побольше продаж поднять», пока не появилось.
 

Т.е. маркетинг должен генерить гипотезы, основанные на данных, а IT — быстро внедрять?

Да, по большому счету, маркетинг лояльности сводится к постановке и проверке маркетинговых экспериментов — либо подтверждении, либо их опровержении, и на разгоне этого цикла. Предположим, в интернет-магазине обуви маркетолог генерит маркетинговые гипотезы: «А мне кажется, что мои девочки способны покупать обувь чаще, чем 1 раз в год. А давайте попробуем придумать с десятка два идей, как и под каким соусом, когда и каким каналом какую обувь можно им предложить». Он генерит кучу этих идей и проверяет их на маленьких группах. Если хоть одна гипотеза срабатывает, он, с помощью IT, автоматизирует процесс и переключается на поиск новых идей. Слишком идеально, вам не кажется? Такой маркетинг требует совершенно другого уровня и скорости айтишных решений, нежели привыкли компании, и, чтобы это работало эффективно и быстро, требуется менять оргструктуру. И тут начинается самое интересное. Готовых IT-специалистов под маркетинг на рынке-то нет. На Западе начали появляться новые специальности — IT-маркетолог (человек, который понимает интеграции маркетинга с айтишными технологиями), Retentioneer (произошло от комбинации слов retention — удержание клиента — и инженер — т. е. инженер по лояльности), дейтамаркетинг, грауф-хакер.

Человек с должностью грауфхакер с хорошим опытом может претендовать на з/п примерно 250$ тыс. в год. 

Т.е. если компания позволить спеца не может, делает своими силами?

Да, классическими такими олдскульными айтишными решениями, для которых быстрые изменения –  страшная боль. И это второй камень преткновения в автоматизации маркетинга лояльности. Вот представьте, есть некая прекрасная девочка-маркетолог в средненьком интернет-магазине, которая берется улучшить механику брошенной корзины и начинает генерить гипотезы: «а давайте добавим больше писем», «а давайте добавим рекомендации», «а давайте добавим другие каналы» и проч. С этими гипотезами она бежит к айтишнику. И что она там наблюдает? Недовольное лицо, «дай ТЗ», заведи тикет в багтреке, поставь задачу в бейскамп… И что ей остается делать? Она идет и раздает всем скидки. Это единственное, что она может сделать без айтишника.

Другая крайность — когда на гипотезу набрасываются разом четыре разных отдела. Реальная история: у российского МедиаМаркта появилась прекрасная идея «А давайте мы нашу брошенную корзину будем делать разной в зависимости от уровня цен наших конкурентов. Если человек бросил у нас товар, который стоит дороже, чем у конкурента, мы ему предложим скидку. Если человек бросил товар, который у нас дешевле, мы ему отправим письмо – «братан, да ты офигел, у нас же дешево, куда ты ушел?». Казалось бы, идея нормальная, но в нее сразу же вклинился бренд-маркетинг, который захотел нарисовать специальные картинки и начал их утверждать. Туда же подключились айтишники, которые сказали, что надо все переделывать – лендинг, тикеты, бактрекеры. Туда же подключился отдел разработки, который сказал, что надо отдельный лендинг делать, а это долго и дорого, а затем еще — отдел аналитики и e-mail-маркетинга. Все это заняло 3 месяца. История с отделами имела право на жизнь и нормально работала, когда рынок был медленным и была возможность меняться один раз в год. Если нужно меняться каждую неделю, это вообще не работает. 

Раньше мне казалось, что совместить в одном неком «отделе развития продукта» все необходимые для маркетинга лояльности экспертизы, который будет отчитываться в бизнес-KPI, в продажах — это фантастика. Но буквально три месяца назад я побывал на презентации такого отдела у booking.com. И что меня поразило –  80% выручки они получают с бесплатных каналов, с email-рассылок и персонализации. У них есть факап-метрика заказов, которые не были завершены по техническим причинам. Если факапов слишком много — они притормаживают маркетинговые эксперименты и начинают чинить, чтобы все нормально работало. Если факапов слишком мало — значит они очень мало ставят экспериментов, нужно «разгоняться» и что-то менять. У них это ключевая метрика, она выводится на большом экране внутри компании, и за ней реально все следят. На мой взгляд, это бомба.
  

Насколько ваш продукт — Mindbox — инновационен в сравнении с другими сервисами (и есть ли похожие IT-решения на рынке)?

Хороший критерий для оценки инновационности — наличие/отсутствие у продукта прямых конкурентов. Нашему продукту уже 10 лет. Прямых конкурентов условно очень немного — несколько стартапов на ранних стадиях, которые пока что ищут свое место на рынке, и компания, которая относительно недавно купила Salesforce — ExactTarget. Т.е. облачных платформ автоматизации B2C-маркетинга на рынке две, не считая начинающих стартапов. 

Так получилось, что тот рынок, который мы для себя увидели и пытаемся по сути его создать — такой себе голубой океан — сейчас занят компотом из совершенно разнородных решений, которые по сути и заменяет Mindbox. Есть такая стратегия выхода на рынок — ресегментация —  когда принятый набор решений заменяется чем-то новым. По сути мы заменяем собой и в этой части конкурируем с несколькими классическими решениями, к которым все привыкли — это ESP-платформы, триггерные сервисы, сервисы отчетности, сервисы, на которых строятся программы лояльности, CRM, сервисы персонализации сайтов, рассылок, а также сервисы, необходимые в первую очередь e-commerce — товарные рекомендации. Мы все это объединили и стали в этой цепочке неким хабом. Бизнес-идея нашей платформы — заменить «компот» из разных решений на рынке одним окном и дать компаниям, их покупающим, возможность работать быстрее, не вовлекая в процессы айтишников. Конечным смыслом для нас является не внедрение системы, а запуск кампании, т.е. гарантия замещения всех сервисов. Нам комфортно быть аудиторами.
 

Ваш продукт — угроза IT-отделам?

Наш продукт для IT-отдела — спасение, которое снимает ему головную боль. Неожиданная для меня точка сопротивления — классические IT-директора, которые ходят с Ролексами и которым нужны 5 миллионов долларов и 3 года для того, чтобы заработала программа лояльности. Айтишники — специфический народ, и такому IT-директору, помимо работы, хочется заниматься чем-то прикольным — что-то внедрить и выступить с этим на конференции — и с его точки зрения он создает хорошую технологию. Но это не всегда хорошо для бизнеса. Не в таком темпе.



Значит, Gartner еще в 2012-м правильно рассчитала, что в 2017 маркетинговые директора будут тратить на IT больше, чем IТ-директора?

Да. Но технологии, которые когда-то требовали дичайших денег, заменяются облаками. Поэтому IT-бюджет немножечко уменьшается. И это правильно. Так и должно быть. Компании начинают осознавать, что прошла та эпоха, когда был смысл инвестировать в IT на перспективу в 10 лет, предполагая, что ничего не изменится. Надо инвестировать кусками — здесь и сейчас, и как можно меньше денег. И бюджеты перераспределяются именно таким образом.

Прошла та эпоха, когда был смысл инвестировать в IT на перспективу в 10 лет, предполагая, что ничего не изменится.  

Но некоторым компаниям все-таки удалось своими силами организовать мощную IT-базу для маркетинга. Например, украинскому ПриватБанку на базе Corezoid удается управлять данными и персонализировать сообщения. Сравнивали себя с ними? Считаете конкурентами?

Конечно, некоторым удается реализовать гибкий и быстрый IT-подход к маркетингу. Например, Ozon.ru умудрился что-то на адобовских продуктах построить за пару лет, но с диким бюджетом. Есть интересный пример – «Дочки-Сыночки», которым повезло с маркетологом, он у них бывший айтишник, который сам что-то кодит и в Экселе какие-то страшные таблицы строит — и это работает. Ребята из Привата — молодцы, делают на инфраструктурном уровне то же, что и мы, и противопоставляют классическому подходу IT-директора «Дайте мне 5 млн и пару лет» облачные решения, дающие результат здесь и сейчас. Мы делаем то же самое, но не со стороны бизнес-процессов, а со стороны взаимоотношения с покупателем.

Если говорить о конкуренции, то с такой точки зрения любую промышленную платформу — SAP, Terrasoft, Siebel, 1С — можно считать конкурентом, потому что это конструктор, на котором, в принципе, наверное, можно что-то построить. Но если мы говорим про облака, скорость и быстроту изменений, то фактор, который влияет на выбор потребителя — time to market — насколько быстро и дешево ты можешь развернуться. И в этом отношении специализированный продукт всегда будет лучше.

Какой стандартный набор инструментов в Mindbox выбирают клиенты?

Их два. Комплект e-commerce-профессионала, куда входят триггерные рассылки, e-mail, смс-рассылки и отчетность, которая позволяет визуализировать каналы и сколько ты с них зарабатываешь (измерить в деньгах, а не цифрах Google Analytics).

Второй комплект — так называемая машина скидок. Что в Украине, что в России классические ритейлеры очень увлеклись промоакциями и скидочными программами лояльности. Но уже начинает приходить осознание, что в целом это не способствует росту продаж. Ты привлекаешь людей, которые приходят за ценой, не создавая для них дополнительной ценности. И, как только ты вернул цену — всех клиентов потерял мигом. Раздача скидок всем и без каких-либо условий — это угроза бизнесу. И есть суровый тренд на то, чтобы персонализировать скидки и предложения, что позволит их выдавать на определенных условиях индивидуально.

Клиент мечты, который позволил бы реализовать весь функционал сервиса?

Омниканальная компания, которая имеет филиалы в мире, с хорошим онлайн-маркетингом, программой лояльности, кучей каналов коммуникаций, с прописанной стратегией коммуникации, которая реально выполняется. Сейчас мы плотно общаемся с коллегами из М.Видео (российская торговая сеть по продаже бытовой техники и электроники — MMR). Они близки к тому, что я описал. Также «Связной». Мне нравится то, как они строят работу со своими покупателями.

Как предлагаете сегментировать клиентов, чтобы не забрасывать ненужными сообщениями?

Чтобы не спамить, нужно на любой классический e-commerce магазин наложить win-win-парадигму, о которой я уже говорил. Если покупатель присматривается, но еще не готов совершить покупку — он ожидает ненавязчивой, аккуратной информации о том, что есть в магазине и чем этот магазин лучше других. Вторая стадия — когда покупатель уже осознал, что ему нужен какой-то товар, изучил его ценовые категории — и он не против, если на него магазин аккуратно «поднажмет», добавив информацию о нужном товаре и склоняя к первой покупке. После первой покупки — relax — оставьте потребителя в покое, он не хочет видеть баннеры со штанами, которые купил вчера, и предложения со скидками на эти же штаны.

Т.е. сегментировать по жизненному циклу покупки? (MMR уже публиковал серию материалов по этой теме)

Да, именно. Определить цель покупателя относительно компании и хотя бы грубо выделить эти сегменты, чтобы правильно коммуницировать. Либо человек только что подписался, либо уже совершил первую покупку, либо вы видите какие-то признаки оттока. Эта градация сильно зависит от бизнеса, она у каждого своя, но, собственно, в этом и заключается ручная работа. 

Дальше мы определяем стратегию относительно каждого выделенного сегмента. Первых мы хотим конвертировать в покупателей, вторых — нужно очень аккуратно «потрогать» на эмоциональную лояльность. И третью категорию мы хотим как-то встряхнуть, чтобы они к нам вернулись, выяснить причины, почему долго не было покупок, и, может, сделать какое-то супер-предложение. Исходя из этой стратегии, мы определяем критерии для каждого сегмента (например, новички, которые только подписались, и те, которые получают от нас информационные рассылки уже длительное время), набор инструментов, частоту и содержание рассылок, а также их характер (автоматические или ручные). После чего — поток экспериментов. На эту сегментацию по жизненному циклу можно накладывать все, что угодно – пол, возраст, товарные группы, регионы, частота покупок, последняя покупка — и чем больше сегментов, тем точнее предложения, тем лучше конверсия. Но начинать нужно с того, что определить главные группы покупателей с точки зрения бизнес-целей. Это ключевое.


Какие-то яркие кейсы по гипотезам можете привести?

Очень неожиданный рост конверсии случился, когда мы начали покупателей сегментировать по поведенческим предпочтениям.  Стали подбирать товары не исходя из последней покупки, а исходя из того, что человеку нравится. Рост конверсии — в два-три раза. Очень приятные результаты дает life-cycle сегментация в детских товарах — мы предлагали мамам то, что будет нужно ребенку не сейчас, а через год-полтора. В итоге количество писем уменьшилось в три раза, а конверсия осталась такой же.

Без сегментации обычно между пятым и седьмым письмом база выгорает. 

Интересный эксперимент был по регуляции частоты рассылок под каждого индивидуально. Ведь если посмотреть на график как в России, Беларуси и Украине развивается рынок email-рассылок, то он идет примерно по одному и тому же пути. Сначала интернет-магазины ничего не шлют, потом осознают профит и рассылают стандартные рассылки по всей базе (иногда их еще спамом называют). Затем появляются триггеры. В целом все это работает. Но проблема не в том, что это не работает. А в том, что лояльность не растет, а база —  выгорает. Если людей спамить, то, вне зависимости от товарной категории, они отписываются или перестают реагировать на рассылки — и между пятым и седьмым письмом — всё, база выгорела. И мы пришли к гипотезе, что если мы выборочно для каждого человека индивидуально ограничим частоту отправки писем, то, наверное, мы сможем остановить выгорание базы. Так мы начали сегментировать покупателей на основании реакции на последнее письмо: открывал — не открывал, заходил на предложения — не заходил. И если человек не заходил, то отправляли все меньше писем. Таким образом с течением времени мы подбираем для каждого человека индивидуальную комфортную частоту получения для него писем. И этим сильно снижаем выгорание базы.
 

У вас не возникало желания соединить данные о покупателях от разных клиентов сервиса?

Конечно, возникало. Это очень просто сделать. И многие компании этим занимаются: например, биржи по обмену куками. У нас же намного больше информации, чем у них. Мы видим не только действия человека, но и его покупки, состав корзин, геоданные. Но это серая зона, и не хотелось бы выходить из абсолютно легального поля. Да и клиентов, которые готовы платить за такие тонкие знания, — раз-два — и обчелся.

Куда будете развивать Mindbox?

Мы выросли из FMCG. Изначально 7 лет занимались автоматизацией маркетинга как раз для этой товарной категории. Но работа с крупными компаниями — это годовой контракт, непонятные kpi и черная пустота после окончания работ, так как решение по продлению контракта никак не зависит от качества твоей работы, а только от политической воли в этой компании. Лично меня это страшно демотивирует. Это одна из причин, почему мы стали искать другое место под солнцем, и у нас родился некий продукт, который решает проблемы в e-commerce и в ритейл-компаниях. 

Т.е. мы всегда шли сверху вниз — вначале — безумные корпорации, потом средний бизнес. Со средними, маленькими и очень маленькими магазинами все совсем по-другому. Им нужна готовая красная кнопка и они пока не хотят заморачиваться этими страшными сегментами. Автоматическое регулирование частоты рассылок — это разработка как раз для них, она поможет а) не спамить, б) при этом не уронить выручку.

Если говорить о географии бизнеса, то в планах масштабировать проект в РФ, выходить на западные рынки, в первую очередь англоязычные. В отношении Украины определенных планов пока нет. Но если будет интерес, готовы здесь работать.


Но в Украине же есть клиенты?

Да. Danone. 

Закажите свежий номер MMR


Для оформления заказа заполните поля и нажмите кнопку «Отправить заявку»

ОФОРМИТЬ ГОДОВУЮ ПОДПИСКУ