процессы не направлены на поддержку культуры измерений. Кроме того, у них отсутствует инфраструктура для поддержки системы показателей и маркетинга. Кроме того, как подсказывает опыт, большинство маркетеров в таких компаниях вынуждены обрабатывать слишком много информации и не знают, с чего начать процесс измерения, направленный на получение реальных результатов. 55 % менеджеров сообщают, что их персонал не понимает сути таких показателей, как чистая приведенная стоимость и пожизненная ценность клиента (эти финансовые показатели обсуждаются в главах 5 и 6).

Не стоит расстраиваться, если ваша организация относится к тем 80 %, которые не используют маркетинг, основанный на данных, и вы незнакомы с маркетинговыми показателями. Эта книга о простых секретах лидеров. Я познакомлю вас с понятными показателями, инструментами, примерами и планами действий. Благодаря ей вы научитесь применять на практике маркетинговые показатели.

Когда я только начинал заниматься организацией тренингов для руководителей в Microsoft (в 2003 году), некоторые из маркетеров компании предположили, что им нужно «убойное приложение» (killer app)[5] для расчета ROMI. Мне было забавно это слышать: сама компания уже производила убойное приложение, и называлось оно Microsoft Excel. Эта программа по работе с электронными таблицами – потрясающий инструмент.

В этой книге я сосредоточусь на сравнительно простых, но эффективных показателях и общих рамках маркетинговых измерений. Excel – великолепный рабочий инструмент. Существуют и более эффективные программы и технологии, связывающие маркетинг с продажами. Они действительно полезны. Например, регрессия часто используется компаниями, торгующими упакованной продукцией, для сопоставления расходов на маркетинг и выручки от продаж. Однако у этих методов имеются и серьезные ограничения, в том числе необходимость наличия крупных массивов данных, которые часто недоступны многим компаниям. Я предлагаю сосредоточиться на методике маркетинговых измерений, сбалансированной системе ключевых показателей, каждый из которых связан с ценностью, и представляю подходы к анализу, достаточно понятные и простые в применении. Стоит отметить, что регрессионный анализ также полезен, и в главе 9 я расскажу о том, как медиаконгломерат Meredith использует его для прогнозирования будущих покупок клиента. Я сравню регрессионный анализ с другими методами обработки данных, например деревом решений, использующимся в компании EarthLink в целях удержания клиентов.

Вы можете сделать немало с помощью Excel, и я дам вам шаблоны для всех примеров в этой книге. Скорее всего, вы захотите автоматизировать процессы маркетинга, основанного на данных. При наличии большого числа клиентов вам наверняка потребуется маркетинговая инфраструктура, в том числе базы данных и более сложные инструменты. Об основах инфраструктуры я расскажу в главе 2, а в главе 10 подробно опишу все ее составляющие.

Я рассмотрю минимальное количество показателей (15), имеющих наибольшую ценность для маркетинга.

1. Осведомленность о бренде.

2. Тест-драйв.

3. Отток клиентов.

4. Уровень удовлетворенности клиентов (CSAT, Customer Satisfaction).

5. Доля привлеченных потребителей (для интернет-маркетинга – количество посещений).

6. Прибыль.

7. Чистая приведенная стоимость (NPV, Net Present Value).

8. Внутренняя норма доходности (IRR, Internal Rate of Return).

9. Окупаемость.

10. Пожизненная ценность клиента (CLTV, Customer Lifetime Value).

11. Цена за клик (CPC, Cost per Click)[6].

12. Конверсия по транзакциям (TCR, Transaction Conversion Rate).

13. Возврат на инвестиции в рекламу (ROA, Return on Add Dollar Spent).

14. Доля отказов.

15. Сарафанное радио (WOM, Word of Mouth), личные рекомендации.