Почему популярные маркетинговые инструменты не работают
Весной российские компании столкнулись со спадом спроса, вследствие чего были вынуждены перераспределять и сокращать маркетинговые бюджеты. В сегменте малого и среднего бизнеса, например, расходы на маркетинг, ИT и рекламу, по оценке Аналитического центра НАФИ, снизил каждый третий предприниматель.
В условиях кризиса в приоритете оказались инструменты и механики продвижения, которые хорошо окупаются, — маркетинговые кампании с измеримым результатом. И диджитал здесь, кажется, выигрывает у офлайна: мы наблюдаем, например, как сокращаются инвестиции в теле- и радиорекламу, отменяются бизнес-конференции, деловые встречи и выставки. Согласно данным опроса выставочного научно-исследовательского центра Market Research Company, 40% респондентов прогнозируют отмену или угрозу отмены 40–100% мероприятий в 2022 году.
При этом часто предприниматели воспринимают продвижение в онлайне как пакет готовых решений: им кажется, что достаточно запустить популярную механику, и она сразу приведет новых клиентов и увеличит выручку. Но на самом деле это не так: о каком бы инструменте мы ни говорили, найдется кейс, который показывает: этот инструмент не работает.
Почему так происходит?
Маркетинговая аналитика
Данные помогают компаниям узнать больше о привычках клиентов и оценить эффективность рекламных каналов и инструментов. Сложность аналитики можно постепенно наращивать: от рекламных отчетов и простой сегментации (например, по частоте и сумме покупок — так находят золотое ядро аудитории) к достоверным прогнозам покупательского поведения и рекомендациям оптимальных цен или соотношения каналов и активностей.
Маркетинговая аналитика кажется однозначным мастхэвом для бизнеса, но при этом для эффективной работы с данными существует ряд барьеров. По данным Coffee Analytics, например, у 30% российских компаний сегодня не хватает навыков для использования маркетинговой аналитики, а 28% не понимают, как именно аналитика помогает повышать эффективность бизнеса.
Кроме того, каждый четвертый бизнес сталкивается с трудностями уже на этапе сбора и подготовки данных: 28% не уверены в качестве собранной базы, 24% не могут получить данные в принципе, потому что не владеют нужными технологиями.
Когда аналитика не работает
Компания не учитывает контекст.
Для построения моделей, которые помогают оценить эффективность маркетинга, что-то предсказать или запланировать, используют исторические данные. Важно понимать, что в резко изменившемся контексте такая модель может потерять актуальность. Предположим, что модель предсказывала, когда клиент сделает следующую покупку, но в марте поведение клиентов изменилось: на потребительском рынке был зафиксирован ажиотажный спрос. Соответственно, прогнозы модели потеряли ценность.