маркетологу необходима математика, в чем мы только что и убедились.

В наши дни применение сверхсложных математических инструментов доступно для людей, не обладающих достаточными познаниями в области математики. Выше уже упоминалась программа Excel для построения электронных таблиц. Она не нуждается в представлении, поскольку широко разрекламирована, ей посвящены тонны литературы. Поэтому хочется обратиться к менее известным, зато гораздо более продвинутым программным продуктам, которые превращают анализ продаж и статистическую обработку экономических данных в некое подобие виртуальной игры.

В этом плане наиболее выгодны программы семейства Data Mining (дословно: «глубокая разработка данных»), как называется группа аналитических продуктов, созданных специально для управленцев, которым необходимо изучать большие объемы информации и быстро получать полную цепочку промежуточных решений к своим вопросам. На российском рынке семейство Data Mining представлено продуктами С.М.А.Р.Т. (Системы мгновенного анализа реляционных таблиц), которые содержат такие элементы, как:

– Многомерные OLAP-кубы

– Правила сочетаний

– Деревья принятия решений

– Нейросети

– Карты продаж

– Генетические алгоритмы

– Эконометрика

– Среда разработки

Назовем те элементы, которые особенно полезны для маркетолога. Технология OLAP (On-line Analytical Processing) необходима для анализа данных во всех возможных разрезах с последующим составлением отчетов без привлечения программистов. Эта технология полезна при всестороннем изучении потребительской корзины. Например, на основании данных о приобретении клиентом товаров А, Б и В технология OLAP предсказывает, какой товар окажется следующим по очередности и с какой вероятностью будет совершена эта покупка. OLAP-куб – это «гиперкуб», где каждый массив данных раскладывается на множество измерений, являющихся независимыми. Независимость всех размерностей позволяет проанализировать, скажем, данные о продажах за определенный период можно анализировать как в разрезе товарных групп, так и единиц времени (в днях, неделях, месяцах, годах).

Карты продаж С.М.А.Р.Т. используются в целях мониторинга обширной торговой сети, что особенно удобно при анализе успехов и неудач в филиалах (включая иногородние), в секциях торгового зала, у представителей в пределах города. Карты продаж также удобны для проведения исследований маршрутов товарных поставок.

Эконометрика полезна в плане прогнозирования результатов тех или иных маркетинговых мероприятий. Например, на основании эконометрического анализа истории продаж за некий срок нетрудно предсказать уровень продаж в обозримом будущем.

Анализ итогов продаж формирует специфический коммуникационный канал, посредством которого в наше время осуществляется почти исключительно прямая связь от покупателя к предприятию, однако совершенно игнорируется связь обратная. На первый взгляд, подобное утверждение может показаться абсурдным, поскольку представляется маловероятным, чтобы некая компания доносила до сведения потребителей итоги своего маркетингового исследования, а уж тем более обсуждала положение дел на рынке еще на этапе получения предварительных результатов, когда упомянутое исследование не доведено до конца. Но по здравом размышлении становится видно, что обратная связь все-таки возможна, и даже более того – необходима!

Исследование есть инструмент позитивного воздействия на потребителей, который не только репрезентует компанию как продвинутого участника рынка, но и позволяет скорректировать сложившиеся формы спроса, задать вектор для дальнейшего роста потребления.

Во-первых, в ходе исследования (особенно при опросах и анкетировании) компания должна демонстрировать свою заинтересованность в благополучии потребителей. Общество необходимо информировать о том, что такие исследования проводятся в целях наиболее полного удовлетворения спроса: они помогают компании комплектовать ассортимент продукции, реально востребованной на данном рынке.

Во-вторых, по неутешительным итогам исследования компания должна донести до сведения потребителей, что ее продукция представлена на местном рынке недостаточно полно, в связи с чем покупатели вправе требовать, чтобы торговые точки осуществляли расширенный завоз товаров, более полно представляя ассортимент данной компании.

В-третьих, по неутешительным итогам исследования компания должна донести до сведения потребителей и, в том числе, опрошенных, что при недостаточно представленном на местном рынке ассортименте ее продукции любой в состоянии приобрести необходимые товары через каталог почтовой рассылки или интернет-магазин. (Естественно, сказанное предполагает, что компания готова вести индивидуальное почтовое обслуживание покупателей.)

В-четвертых, вне зависимости от итогов анализа и даже тогда, когда окончательный результат еще не получен, проводящие исследование маркетологи могут и должны выполнять попутно роль консультантов. В этом случае маркетолог, узнав о предпочтениях того или иного анкетируемого, дает ему ценные советы касательно товаров, которыми анкетируемый пока не пользуется, но вместе с тем которые вполне его устроят или даже окажутся весьма и весьма для него полезными.

Кто-то может возразить и заметить, что подобные действия повлияют на «чистоту» эксперимента, а значит, и приведут к некоторому искажению получаемой информации. На это есть только один ответ.

Всякое измерение параметров системы вносит искажения в данную систему. Физики стремятся минимизировать искажения или количественно определить их, чтобы внести в расчеты необходимые поправки.

Экономика не является точной наукой, хотя и широко применяет аппарат математики, равно как и физика. Вот почему стремление минимизировать искажения абсурдно. В этом случае мы будем наблюдать лишь то, что искажения все равно останутся и создадут угрозу принятия уродливых форм. Под уродливостью мы условимся понимать здесь такое развитие событий, когда суета маркетологов вызывает у опрашиваемых недоумение либо даже раздражение – и в конечном итоге приводит к неприязненному восприятию компании и ее товаров.

Сбытовая политика компании будет казаться покупателям элементарным навязыванием. И строго говоря, потребители окажутся по-своему правы, поскольку взаимодействие без обратной связи, без конструктивного диалога действительно сильно напоминает навязывание, а нередко таковым и является.

Назовем некоторые примеры эффективной обратной связи, возникающие в ходе анализа продаж. Эти примеры по большому счету хорошо всем известны, хотя редко кто увязывает их с циркуляцией информации в диалоговом окне. Итак, сюда относятся следующие случаи:

1. «Здравствуйте, вы наш сотый (двухсотый и т. д.) посетитель!» – формально потребителю сообщаются данные учета клиентов.

2. «Вы получаете дисконтную скидку» – на этот раз потребителю сообщаются данные об объемах сбыта того или иного вида товаров.

3. «Вы получаете скидку за сезонность/срочность» – потребителю сообщаются условия ценовой политики в зависимости от временных рыночных факторов.

4. «Вы приобрели упаковку с выигрышным номером!» – потребителю сообщаются особые условия сбыта определенных товаров в заданном объеме.

Можно привести и другие примеры. Сведения о положении дел компании в той или иной форме необходимо доносить до потребителя в процессе поддержания диалога, поскольку тем самым повышается респектабельность фирмы, возрастает доверие к ней. Такого рода информация специфически преображается в сознании покупателей, формируя образ стабильного источника полезных товаров, старательно работающего на клиентуру.