Обзор веб-данных

Организации на протяжении многих лет говорят о 360-градусном обзоре своих потребителей. Время от времени та или иная организация заявляет, что она обеспечивает себе полный 360-градусный обзор. На деле это невозможно, поскольку такой обзор подразумевает, что вы знаете о своих клиентах буквально все. Когда кто-либо говорит о 360-градусном обзоре, подразумевается, что организация имеет полное представление о своих клиентах, какое только возможно с учетом доступных на данный момент технологий и данных. Тем не менее финишная черта постоянно отодвигается. Как только вам начинает казаться, что вы достигли конца пути, финишная черта снова удаляется от вас.

Несколько десятилетий назад компания считалась передовой, если у нее были имена и адреса клиентов и она могла добавить демографическую информацию к этим именам с помощью новейших на тот момент сторонних сервисов для улучшения качества данных.

Со временем передовые компании начали добавлять к данным о клиентах такие простейшие метрики, как давность, частота и денежная ценность (RFM). С помощью этих метрик отслеживаются время совершения клиентом последней покупки (давность); то, как часто он совершал покупки (частота) и сколько он потратил (денежная ценность). Эти показатели RFM могут быть подсчитаны за прошлый год и, возможно, за все время, пока человек остается клиентом компании. За последние 10–15 лет практически все предприятия начали собирать и анализировать подробную историю транзакций своих клиентов. Это значительно расширило аналитические возможности и позволило получить намного более глубокое понимание поведения клиентов.

Многие организации все еще анализируют данные о клиентах исключительно на основе совершенных транзакций. Интеграция новых источников данных, например веб-данных, уже возможна и обещает принести огромную пользу тем, кто поторопится сделать это раньше других. Использует ли ваша организация для анализа своих клиентов все доступные сегодня возможности?

Многие организации все еще находятся на стадии анализа истории транзакций. Хотя этот вид анализа по-прежнему важен, многие компании ошибочно полагают, что он остается единственным возможным 360-градусным обзором клиентов. Сегодня организации должны собирать большие данные о своих потребителях из таких точек соприкосновения с клиентами, как веб-браузеры, киоски, мобильные приложения, социальные сети и многие другие.

В свое время данные о транзакциях кардинальным образом изменили глубину анализа. Новые источники данных выведут аналитику на новый уровень. Сегодняшние возможности хранения и обработки данных позволяют добиться успеха, и многие передовые компании уже доказали это.

Что вы упускаете?

Вы когда-нибудь задумывались о том, что произойдет, если собрать данные, генерируемые сайтом? Возможно, 95% посещений не приводят к созданию корзины. Из 5% лишь около половины, то есть 2,5%, начинают процесс оформления заказа. И из этих 2,5% всего две трети, или 1,7%, на самом деле совершают покупку. Во многих случаях эти значения являются вполне реалистичными.

Это означает, что, если вы отслеживаете только транзакции, вы упускаете более 98% данных о посещениях сайта. Но, что еще важнее, теряется более высокий процент доступных данных. К каждой совершенной покупке могут иметь отношение десятки или сотни конкретных действий, совершенных на сайте. Эта информация должна быть собрана и проанализирована наряду с итоговыми данными о совершенной продаже.

Важно отметить, что речь не идет о веб-аналитике прошлых лет. Традиционная веб-аналитика сосредоточивается на агрегированном поведении, суммированном в среде, включающей только веб-данные. Ваша цель — выйти за рамки отчетов, содержащих сводные статистические данные, и объединить данные о поведении клиента с другими данными о клиенте, полученными из других каналов. Это больше чем простые отчеты о показателе кликабельности и сводки о просмотрах страниц.

Так же как показатель RFM является лишь малой частью информации, которую могут предоставить данные о транзакциях, традиционная веб-аналитика — лишь часть сведений, которые предоставляют веб-данные. Веб-данные — это удивительная новая область, которая меняет условия игры и тем самым способна в корне изменить понимание организациями своих клиентов, а следовательно, существенным образом повлиять на их бизнес.

Представьте себе возможности

Представьте себе, что вы знаете обо всем, что делают ваши клиенты в процессе их взаимодействия с вашей организацией. А что если бы вам было известно не только о том, что они купили, но и о том, что они думали в процессе принятия решения о покупке и какими ключевыми критериями руководствовались? Такое знание обеспечило бы новый уровень понимания ваших клиентов, а также новый уровень взаимодействия с ними. Это позволило бы вам быстрее удовлетворять их потребности.

Конечно, хорошо было бы иметь информацию, указанную в предыдущем списке. Вы можете получить ее прямо сейчас, взяв на себя обязательство по ее сбору и подготовке к анализу. В каждой из перечисленных отраслей есть организации, которые уже это делают.

Принципиально новый источник информации

Изучая подробные сведения о поведении клиентов, вы можете не только узнать о том, что они покупают, но и получить дополнительные сведения, например представление о том, как они принимают решения.

Вы видите не только результат, но и весь процесс покупки. Это не просто очередной источник больших данных. Многие организации горячо приветствовали возможность интеграции данных о веб-транзакциях с данными о традиционных транзакциях. Однако веб-транзакция, по сути, является очередной записью с новым типом или местоположением. Детальные же сведения о поведении в интернете могут предоставить данные, аналогов которым не существует. Это принципиально новый источник информации.

Редкая возможность

Нечасто организация имеет возможность собрать принципиально новые данные. Детальные веб-данные такую возможность предоставляют. На сегодняшний день не существует источника данных, который обеспечивает такие же сведения, как веб-данные, кроме дорогостоящих опросов или исследований, охватывающих лишь небольшую часть клиентов.

Один из самых интересных аспектов веб-данных заключается в том, что они обеспечивают информацию о предпочтениях, намерениях и мотивах клиентов, которую можно получить только из непосредственной беседы или благодаря опросам. Почему клиенты предпочитают одно предложение другому? Возможно, организации думают, что они это знают. Однако они, скорее всего, обнаружат, что многие потребители принимают решения совершенно неожиданным для них образом.

Как только вам будут известны намерения, предпочтения и мотивы потребителей, у вас появятся новые способы общения с ними, обеспечения дальнейшего взаимодействия и повышения их лояльности. Однако самое интересное произойдет тогда, когда вы объедините веб-данные со всем тем, что получено благодаря прежнему 360-градусному обзору. Теперь этот обзор может быть дополнен новыми детальными сведениями о поведении потребителей в интернете.

Какие данные необходимо собирать?

По возможности необходимо собирать данные обо всех действиях потребителя в процессе взаимодействия с организацией. Это означает, что нужно сохранять подробную историю событий, относящихся к любой точке взаимодействия с клиентом. В настоящее время к точкам взаимодействия относятся сайты, киоски, мобильные приложения и социальные медиа. Существует возможность сбора данных о широком спектре событий (табл. 2.1).

Покупки	Запрос помощи
Просмотр информации о товаре	Отправка ссылки
Пополнение корзины	Публикация комментария
Просмотр видео	Регистрация на вебинар
Загрузка файла	Выполнение поиска
Чтение/написание отзыва	И многое другое!

Эта глава посвящена веб-данным, однако эти же принципы применимы и к другим источникам, перечисленным в первом абзаце. Приводимые далее примеры ориентированы на сайт, однако имейте в виду, что те же концепции относятся ко всем точкам взаимодействия, данные из которых могут быть собраны.

Речь идет не только о веб-данных

Существует множество точек взаимодействия, к которым могут быть применены концепции, обсуждаемые в этой главе. К ним относятся, например, киоски и мобильные приложения. Не ограничивайтесь только веб-данными.

Как насчет конфиденциальности?

Конфиденциальность сегодня является большой проблемой, которая со временем может стать еще более серьезной. Необходимо внимательно подойти к решению о том, какие данные нужно собирать и как их использовать. Вы должны уважать не только формальные юридические ограничения, но и мнение ваших клиентов. Вряд ли организации пойдет на пользу, если она создаст программы, которые вызовут их неприятие. Конфиденциальность требует серьезного разговора, но это выходит за рамки темы данной книги. Тем не менее рассмотрим один из способов решения проблемы конфиденциальности, который в то же время позволяет извлечь выгоду из анализа веб-данных.

Даже если придерживаться консервативного подхода, существует возможность извлечь огромную выгоду из веб-данных. Даже в том случае, когда организация не желает взаимодействовать с отдельными потребителями или привязывать информацию к персональным данным о клиентах, веб-данные имеют для нее ценность. Произвольный идентификационный номер не позволяет идентифицировать потребителя, но может быть сопоставлен с каждым отдельным клиентом на основе факта входа в систему, файла cookie или похожего фрагмента информации. Это создает, так сказать, «обезличенные» данные о потребителе. Хотя все данные, связанные с одним из этих идентификаторов, относятся к одному и тому же человеку, люди, которые занимаются анализом, не имеют возможности связать эти данные с реальным потребителем. При этом анализ все так же дает возможность выявить модели поведения, свойственные различным клиентам. Эти модели представляют собой большую ценность, и вы можете обнаружить их, не задумываясь о том, что сделал конкретный человек.

Преимущества обезличенного анализа потребителей

Самая большая ценность анализа потребителей заключается в том, что он позволяет выявить агрегированные модели. Если необходимо применить прямой маркетинг, потребуется всего лишь установить личность потребителя по имени или адресу. с помощью обезличенных данных о клиентах можно произвести высококачественный анализ. При таком подходе аналитики знают каждого отдельного клиента по произвольному номеру, по которому невозможно установить его личность. Не упускайте возможность воспользоваться преимуществами такого анализа!

Важны закономерности поведения потребителей, а не поведение конкретного клиента. В данном примере отдельные люди рассматриваются в качестве источника входных данных. Не нужно определять личность каждого отдельного человека! Сегодняшние технологии баз данных позволяют специалистам производить анализ и без этого, избегая тем самым многих проблем конфиденциальности. Многие организации в результате проведения такого анализа на самом деле устанавливают личности конкретных клиентов и обращаются к ним с предложением. Предполагается, что эти компании разработали и соблюдают политику конфиденциальности, предусматривающую для клиентов возможность отказаться от предоставления личной информации.