Что Вы хотите от Вашей маркетинговой базы данных?

Перед тем, как Вы начнете разработку маркетинговой базы данных, должно иметь место прояснение вопроса, что эта база данных будет помогать Вам делать. Эта фаза разработки базы данных связана с определением потребностей Вашего бизнеса и тех функциональных требований, которые удовлетворяют им.

В теории вопроса бизнес потребности и функциональные требования могут разрабатываться независимо и последовательно (хотя на практике это делается совместно и параллельно), причем персонал службы маркетинга описывает бизнес потребности, а работники службы автоматизации функциональные требования. В этом контексте, бизнес потребности – это маркетинговые цели, а функциональные требования — это перевод этих целей в язык специалистов по информационным системам в виде плана достижения этих целей. Этот план, или документ функциональных требований должен включать в себя:

• Перечень и детальное описание каждого бизнес – файла, который будет использоваться в процессе функционирования базы данных
• Описание данных, выбираемых из базы данных
• Порядок связи записей индивидуальных файлов в единое целое
• Порядок объединения отдельных клиентов в самостоятельные семьи (для розничных клиентов)
• Порядок и частоту обновления базы данных
• Описание того, как служба маркетинга будет иметь доступ к этой базе данных
• Временные параметры обработки запросов
• Описание того, как база данных будет выполнять операции, входящие в анализ бизнес – потребностей, в первую очередь:
  • анализ реакции на маркетинговые усилия;
  • профилирование;
  • ранжирование;
  • отбор имен клиентов (наименований организаций) для маркетингового продвижения;
  • генерация отчетов.

Идя дальше в обсуждений требований к маркетинговой базе данных следует отметить, что она по минимуму должна выполнять следующие маркетинговые функции:

• Ответы на запросы о параметрах (характеристиках) и поведении существующих и потенциальных клиентов
• Отбор имен для будущих продвижений на основе заданных критериев, маркетинговых событий, или моделей ранжирования этих имен
• Отслеживание результатов продвижения продуктов и услуг, профилирование тех, кто ответил и не ответил на продвижение

Для начала рассмотрим запросы к базе данных, ибо, чем более точна служба маркетинга в определении этих запросов, тем более эффективна будущая логическая и физическая структура базы данных. Иными словами, персонал службы маркетинга должен сказать то, что он хочет узнать из базы данных, и в каком временном диапазоне, а персонал службы автоматизации должен ответить, сможет ли он реализовать данный запрос, исходя из тех данных, которые будут содержаться в базе данных, или определит, возможности реализации данного запроса в режиме удаленной (пакетной) обработки, с учетом согласованной структуры и методов работы базы данных.

В этой связи мы попытались провести классификацию запросов к базе данных, разделив их на две группы:

1. Запросы, на которые можно ответить впрямую и полностью, используя маркетинговую базу данных
2. Более сложные запросы, которые требуют дополнительного анализа, сверх того, что база данных может предоставить. В этом случае база данных должна предоставить «средства поддержки», например предоставление файлов для последующей загрузки в программы статистического анализа, приложения Майкрософт – Офис и т.д.

Приведем примеры запросов первой группы:

• Рассчитать уровень реакции на продвижение Х.
• Сравнить профили клиентов, которые среагировали на продвижение Х по отношению к тем, кто не среагировал, и определить различия между этими профилями, имея ввиду, существуют ли серьезные различия.
• Рассчитать число покупателей продукта А, которые также являются покупателями продукта В.
• Сколько покупателей продукта А живут в регионе М и имеют доход от 25 000 до 35 000 долл. в год.
• Существует ли региональная вариация в реакции на продвижение продукта Х.
• Рассчитать число клиентов, которые купили продукт А, но не купили продукт В, и не были охвачены компанией продвижения наших продуктов за последние 12 месяцев, 6 месяцев, 3 месяца и т.д..
• Каково распределение по возрасту покупателей продукта А.
• Как много текущих покупателей продукта А, приобрели по меньшей мере еще один продукт?
• Каково распределение по полу, возрасту и географии лиц, отреагировавших на продвижение продукта Х.
• Как много покупателей производителя А, перешли на приобретение продуктов производителя В.
• Каков процент покупателей делает множественные покупки.
• Каков процент текущих покупателей перешли на приобретение продуктов более высокой продуктовой группы.
• Определить клиентов, которые никогда не получали рекламные материалы, построенные на основе кросс – продаж.
• Разработать профили клиентов по продуктовым категориям, географии, реакции на средства массовой информации, демографическим кластерам.
• Разработать группы клиентов, которые удовлетворяют критериям конкретных предложений тех или иных продуктов.
• Отобрать на основе прогнозных моделей тех клиентов, которые наиболее вероятно отреагируют на предложения новых продуктов.
• Как те или иные сегменты клиентов реагируют на повторное рекламное обращение.
• Отметить в базе данных бабушек и дедушек и связать их с возможной информацией о внуках и внучках.
• Каков был исходный канал приобретения продукта для данного клиента (телефон, почта, случайный вход в магазин).

Теперь рассмотрим примеры второй группы запросов.

1. Скоординированы ли продвижения продуктов и услуг через каналы кросс – продаж и прямую почтовую рассылку
2. Можно ли улучшить данную координацию для избежания рассылки недавно перетянутым клиентам одних и тех же рекламных материалов
3. Сколько требуется рассылок в один адрес для перетягивания новых клиентов
4. Сколько продвижений одного и того же продукта достаточно для повторения покупки
5. Может ли существующий график продвижений, связанный с обычным календарем, быть заменен на более целевой график, и если да, следует ли менять особенности упаковки товара
6. Может ли график продвижения товара на основе обычного календаря быть заменен или объединен с системой продвижения по событиям
7. Можно ли график продвижения товара внедрить на основе критерия себестоимости поддержания счета (покупателя)
8. Каков оптимальный уровень многократных покупок, для избежания перегрузки «хороших» клиентов
9. Существует ли точка во времени, с которой клиенты никогда не будут реагировать на продвижение
10. Существует ли связь между длительностью проживания на одном месте и реакцией на продвижение продукта или услуги
11. Сколько времени следует держать историю покупателя
12. Можно ли профили клиентов из одного файла совместить с профилями клиентов в других файлов.

Мы хотели бы обратить Ваше внимание на некоторую особенность приведенных выше примеров запросов. Это не просто запросы прямой выборки, а запросы логических построений. Здесь следует различать разницу. Запросы прямой выборки, наиболее простые запросы логического поиска: выбери некоторую запись по определенным параметрам. Такие запросы довольно часто применяются в кадровых информационных системах, когда, например, необходимо выбрать совокупность по полу, возрасту и т.д. в виде таблицы, а затем посчитать итоги. В маркетинговой базе данных выборка часто ведет к определенным логическим выводам, (примеры смотри выше), на основе которых принимаются решения довольно крупного формата. Именно этим и определяются две классификационные группировки запросов, причем во второй группе доминируют запросы на основе логических построений.

Василий Реутов
20.03.2002  БКГ менеджмент консалтинг