 |
Как добиться максимальной отдачи от целевого маркетинга в условиях реальных ограничений
Оптимизация маркетинговых кампаний с помощью инструментов углубленной аналитики – это тот ключ, который позволяет максимизировать экономическую отдачу от маркетинговых кампаний за счет оптимального распределения предложений по клиентам, учитывая при этом доступные каналы и ресурсы, бюджетные ограничения и правила контактной политики. К такому выводу пришли участники конференции «Оптимизация целевых предложений клиентам на платформе SAS», которая прошла в октябре 2014 года в Москве.
Конференция была организована российским отделением компании SAS, мирового лидера в области разработки и продажи решений и услуг в сфере бизнес-аналитики, и собрала около 50 специалистов и экспертов в области целевого маркетинга из крупных банков России и Казахстана.
«Важной задачей целевых продаж является выполнение бизнес-целей, таких как объем выданного портфеля по каждому из продуктов, уровень отклика, прибыль с кампаний и с каждого клиента, количество продуктов на клиента и других, – поясняет Сергей Исаев, руководитель направления клиентской аналитики SAS Россия/СНГ. – При этом нужно учесть важные ограничения, включая пропускную способность каналов коммуникации, бюджет, минимальную маржинальность портфеля, контактную политику на уровне каналов коммуникации и продуктов. Решение SAS Marketing Optimization, апробированное в десятках организаций по всему миру, позволяет решить эти задачи, распределить клиентов между предложениями, продуктами, каналами и временем коммуникации, чтобы выполнить бизнес-цели при текущих ограничениях».
Высокую актуальность темы подтвердили и заказчики SAS. «Наш банк сегодня является лидером рынка розничного кредитования Казахстана, обслуживая около 4 миллионов активных клиентов, – рассказывает Александр Емешев, исполнительный директор kaspi bank. – Открыв направление целевого маркетинга около 5 лет назад, мы быстро поняли, что скорость запуска новых кампаний напрямую влияет на эффективность продаж и финальную прибыль. Внедрив аналитику SAS три года назад, мы сократили время на подготовку одной кампании с 4-х месяцев до 4-х дней, а сегодня запускаем кампанию всего за один день, при этом практически все наши кампании мультиканальные и многошаговые. Так, используя 5-6 каналов коммуникаций, мы за 6-7 шагов доносим предложение до клиента, чтобы он его увидел и принял решение. Всего у нас около 600 кампаний, поэтому нам нужна оптимизация. Практика показала, что автоматизация маркетинга окупается очень быстро – меньше, чем за год».
Для консолидированного управления всеми активностями, связанными с каждым из клиентов, SAS разработала единую платформу – SAS Customer Decision Hub, которая объединяет несколько направлений: автоматизацию маркетинговых кампаний (Marketing Automation), их оптимизацию (Marketing Optimization) и коммуникации с клиентом в режиме реального времени (Real-Time Decision Manager). Такой подход дает возможность сформировать согласованный набор предложений, доставляемых клиентам по всем доступным каналам коммуникаций, который позволит наилучшим образом достичь поставленных перед организацией бизнес-целей (см. рисунок).
Об использовании инструментов оптимизации кампаний для повышения отклика и увеличения прибыли рассказал Оливер Бернер (Oliver Börner), бизнес-эксперт Центра компетенции SAS EMEA&AP. «Мы живем в цифровом многоканальном мире, и должны следовать повсюду за нашими клиентами, чтобы быть всегда в онлайн-доступе и предоставлять им лучший сервис современного уровня, будь то ответ на sms-сообщение, звонок с мобильного в колл-центр в режиме 24х7, ответ на заявку на получение кредита на сайте банка, анализ данных из Twitter или Facebook. Одновременно мы должны учитывать и реальные ограничения – по бюджету, количеству проводимых кампаний и числу реальных коммуникаций с каждым клиентом, и других. Выбор наилучшей стратегии продвижения того или иного продукта с учетом всех ограничений и помогают сделать оптимизационные аналитические инструменты – такие, как SAS Customer Decision Hub».
В ходе выступления Оливер Бернер привел примеры реальных проектов внедрения SAS Marketing Optimization в компаниях из разных отраслей. Так, один крупный розничный банк Германии сократил количество коммуникаций с клиентами на 12%, при этом увеличив доход на 67%. Другой известный банк в результате оптимизации маркетинговых кампаний ожидает роста дохода до 15 млн евро в год. Хороших результатов добились и телекоммуникационные компании. Например, один крупный оператор Германии сократил количество исходящих звонков клиентам на 25%, не потеряв в продажах, за счет оптимального перераспределения коммуникаций между разными каналами, и перешел от недельных циклов планирования кампаний к ежедневным, а специалисты другого телеком-оператора из Норвегии смогли на 50% упростить маркетинговые кампании.
Алексей Рундасов, старший консультант в области клиентской аналитики Департамента поддержки продаж SAS Россия/СНГ, и Сергей Исаев провели живую демонстрацию возможностей аналитической платформы SAS Customer Decision Hub на трех конкретных задачах. Первая задача, стандартная – оптимизация целевых предложений в рамках маркетинговых кампаний. Вторая – оптимизация тарифов на те кредитные продукты, которые банк в рамках целевых кампаний предлагает клиенту. Третья задача – это оптимизация кредитных линий на уровне каждого клиента, то есть какой кредитный лимит предоставить каждому клиенту по кредитной карте.
В заключение было предоставлено финансовое обоснование внедрения SAS Marketing Optimization на примере проекта в одном крупном европейском коммерческом банке – Commerzbank. В 2010 году компания Forrester провела независимое исследование «Forrester Total Economic Impact», в котором рассчитала полученный банком финансовый эффект от использования решения SAS Marketing Optimization. До момента его внедрения банк уже имел опыт в области аналитического CRM, и грамотное использование оптимизации привело к существенному увеличению прибыльности розничного направления. Период окупаемости решения составил 3 месяца, а ожидаемая дополнительная прибыль за 3 года составила около 5 млн евро.
Сегодня, в условиях высочайшей конкуренции и экономической нестабильности, банки и другие организации с большим розничным сегментом всё активнее используют стратегию «идти от клиента», а не «от продукта», которая доказала свою эффективность. Оптимизация целевого маркетинга позволяет еще лучше выстроить процесс взаимодействия с клиентами, при котором они получают интересные, практически индивидуальные предложения, а компания – максимальный доход в условиях имеющихся ограничений .
Контактное лицо: Гала Калимуллина (написать письмо автору)
Компания: SAS Россия (все новости этой организации)
Добавлен: 11:03, 12.11.2014
Количество просмотров: 754
Страна: Россия
| PolyAnalyst Day24 от Мегапьютер: как новые технологии меняют аналитику в бизнесе и образовании, Megaputer, 18:56, 29.11.2024, Россия |
153 |
| 19 ноября 2024 года, Москва — Компания «Мегапьютер» провела мероприятие PolyAnalyst Day24, посвященное презентации новой версии аналитической платформы «PolyAnalyst 6.5.30» и обмену опытом в цифровизации аналитики. Мероприятие прошло на площадке партнера компании — Фонда развития интернет-инициатив, и собрало представителей ведущих компаний, госструктур и образовательных учреждений. |
|
| «1С-Рарус» создал единую систему управления автопарком «Флит Компани», 1С-Рарус, 02:52, 29.11.2024, Россия |
115 |
| На базе «1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом КОРП» создана единая система управления транспортом, интегрированная с современными сервисами и платформами. Усилен контроль над каждым этапом перевозки. На 50% сокращены трудозатраты по ведению учета благодаря централизации информации по собственному автопарку, привлеченному транспорту и автосервису. |
|
| «Наносемантика» поддерживает акселератор «Startup EdTech Heroes», Наносемантика, 02:52, 29.11.2024, Россия |
113 |
| Разработчик нейросетевых решений ГК «Наносемантика» выступает партнером акселератора «Startup EdTech Heroes» от Президентской Академии (РАНХиГС). Компания предложила участникам разработать собственную методику обучения и преподавания с помощью нейросетей и цифровых копий преподавателей. |
|
|
|
