Эта стратегия может быть хорошей или плохой – все зависит от того, сколько вам нужно заплатить за повышение осведомленности с 80 до 81 %. Возможно, имеет смысл лучше сконцентрироваться на этапах покупки или лояльности. И – что чрезвычайно важно – принятие решения о том, чтобы сфокусировать усилия на этих этапах, зависит от необходимой величины расходов. На втором этапе мы создаем кривую расходов и отдачи и, как обычно, при этом используем гибридный подход для каждого уровня воронки. Эти кривые расходов и отдачи могут подсказать вам,
Как можно заметить, вы в состоянии получить величину расходов для каждой кривой и каждого уровня воронки.
Финальный этап – обычная оптимизация. Как только вы создадите кривые расходов и отдачи, любой сравнительно прямолинейный компьютерный алгоритм может использовать их для поиска точки оптимума для каждой кривой, то есть места, в котором вы можете максимизировать свои маркетинговые инвестиции.
Впервые я внедрил этот метод, работая на одну мощную технологическую компанию. Ее сотрудники попросили меня помочь им определить, сколько денег необходимо тратить на создание масштабной программы формирования осведомленности об их компании и сколько денег они должны потратить на превращение этого фактора в реальные продажи. В сущности, они просили нас подумать о воронке из двух уровней: «Осведомленность» и «Привлечение внимания» вверху и «Создание спроса» внизу.
У нас не было ни готовых эконометрических моделей, ни времени для их создания, поэтому мы выстроили кривую с использованием гибридного метода, описанного выше. В итоге мы создали четыре различных сценария с различными предположениями, что влияло на разную форму кривых расходов и отдачи. Затем мы провели оптимизацию по каждому сценарию, чтобы увидеть, как изменилась предложенная схема распределения бюджета в результате изменения основных предположений. На приведенном ниже рисунке показан конечный результат.
Результаты были совершенно ясны. Изначально 70 % бюджета тратилось на деятельность в области «осведомленность и рассмотрение», а все остальное – на создание спроса. Все наши сценарии предполагали, что распределение расходов производится в пропорции 45–55 % или 55–45 %.
Клиент остался очень доволен нашим исследованием, причем по целому ряду причин. Прежде всего, в нем отсутствовало какое-либо шаманство. Все было прозрачным. Кроме того, наш подход позволял ему получить план конкретных действий: сократить расходы на формирование осведомленности и использовать свободные деньги на увеличение спроса и стимулирование роста продаж. Однако больше всего клиенту понравился сам механизм работы нашей аналитической модели, который поможет ему делать правильные и систематические предположения, что будет работать, а что нет.
Этот успех по-настоящему меня порадовал. Однако когда к нам обратился с подобным предложением еще один клиент, то беседы с его представительницей, которой было не слишком комфортно иметь дело с математическими выкладками, практически вогнали меня в депрессию. Вот каким образом это происходило. Я описал процесс оптимизации представительнице потенциального клиента, и она попросила меня уточнить, каким образом я обычно создаю кривые расходов и отдачи. Вот наш разговор:
– Мы используем все доступные данные и заполняем пробелы здравыми суждениями. В этом и заключается красота подхода. Он по-настоящему гибок и соединяет фактические данные и здравый смысл.
– У нас нет достаточного объема данных.
– Нет проблем, – продолжил я и рассказал историю о другом клиенте, у которого тоже не было достаточных данных, но это не помешало нам решить проблему.
– То есть вы просто манипулируете с формой этих кривых?
– Если нам недостает данных, мы делаем разумные предположения, которые позволили бы нам их выстроить.
Она немедленно отвергла мой подход и сказала, что ни в коем случае не хотела бы использовать столь ненаучный метод для принятия значительных финансовых решений.
Я спросил ее, что бы сделала она сама при нехватке данных.
Она ответила, что воспользовалась бы одним из традиционных методов приближенного подсчета.
Я был крайне разочарован, потому что знал, что могу помочь ей, но не могу убедить ее в ценности нашего аналитического подхода. Эта компания так и продолжила вкладывать миллионы долларов в маркетинг на основании неверных предпосылок. В частности, она использовала в качестве точки отсчета маркетинговый бюджет предыдущего года и корректировала его на сумму прироста общих корпоративных расходов на следующий год. Это очень распространенный метод, но, как мы уже видели, он далек от оптимального.
