Филип Котлер, Сетиаван Айвен, Картаджайа Хермаван

Маркетинг 5.0. Технологии следующего поколения

Посвящается всем людям из Азии, особенно братьям и сестрам из Asia Marketing Federation. Мы в MarkPlus, Inc. очень гордимся сотрудничеством с Филипом Котлером, будучи лабораторией знаний для множества книг с 1998 года, включая «Маркетинг 3.0» и «Маркетинг 4.0».

Хермаван Картаджайя

Посвящается памяти любимой матери Шинте и моей дочери Кейвлин, которые покинули наш мир, пока писалась книга. Выражаю благодарность моей семье – моему отцу Сетиавану, моей сестре Сиске, моей жене Луизе и моему сыну Йовину – за их бескрайнюю любовь и заботу.

Айвен Сетиаван

Цель маркетинга – сделать жизни людей лучше и внести вклад во всеобщее благо.

– Филип Котлер

PHILIP KOTLER

IWAN SETIAWAN

HERMAWAN KARTAJAYA

MARKETING 5.0

Technology for humanity

Copyright © 2021 by John Wiley & Sons, Inc.

All Rights Reserved. This translation published under license with the original publisher John Wiley & Sons, Inc.

© Перевод с английского Горман А., 2021

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2022

Часть I

Введение

Глава 1

Добро пожаловать в маркетинг 5.0

Технологии для человечества

Мы написали первую книгу этой серии «Маркетинг 3.0. От продуктов к потребителям и далее – к человеческой душе»1 в 2009 году. С тех пор она была издана на 27 языках по всему миру. Как видно из названия, в книге описываются ключевые сдвиги от направленного на продукт маркетинга (1.0) до направленного на потребителя маркетинга (2.0) и далее до человекоцентрированного маркетинга (3.0).

В маркетинге 3.0 потребители ожидают получить от выбранного бренда не только пользу и эмоциональное удовлетворение, но и духовное наполнение. Поэтому компании выстраивают свое позиционирование в соответствии со своими ценностями. Их продукты и деятельность направлены не только на получение прибыли, но также и на решение самых сложных глобальных социальных и экологических проблем.

Потребовалось около семидесяти лет, чтобы маркетинг развился от ориентации на продукт до человекоцентрированной концепции. Во время десятилетий эволюции несколько маркетинговых концепций прошли проверку временем. Несмотря на то, что концепция STP-маркетинга[1], а также модель 4P[2] являются по своей природе «традиционными», они стали универсальными инструментами для современных маркетологов по всему миру.

Мы всегда считали маркетинг 3.0 конечной стадией традиционного маркетинга. На месте были все компоненты для обслуживания клиентов: интеллектуальные (1.0), эмоциональные (2.0) и духовные (3.0). Хотя книга и была опубликована десятилетие назад, ее актуальность стала еще более очевидна в сегодняшнюю эпоху доминирования поколений Y и Z. Своей искренней заботой об обществе молодые люди фактически заставили компании внедрить социальное воздействие в бизнес-модели.

Маркетинг 4.0: разворот к цифровизации

Когда мы писали следующую книгу серии, «Маркетинг 4.0: Разворот от традиционного к цифровому. Технологии продвижения в интернете»2, в 2016 году, то развернулись в сторону «цифровизации», как подразумевается в названии. В этой книге мы разграничили «маркетинг в цифровом мире» и цифровой маркетинг. Маркетинг в цифровом мире не опирается полностью на цифровые медиа и каналы. Еще сохраняется цифровое разделение, следовательно, маркетинг требует омниканального подхода: как онлайн, так и офлайн. Эта концепция частично навеяна «Индустрией 4.0» – высокоуровневой стратегией немецкого правительства, в которой в промышленном секторе используются киберфизические системы[3].

Хотя использование технологий в маркетинге 4.0 находится на достаточно базовом уровне, в книге представлены маркетинговые механизмы обслуживания в гибридных – физических и цифровых – точках взаимодействия на клиентском пути. Книга вышла в печать на 24 языках по всему миру и вдохновила компании внедрить основные формы цифровизации в своей маркетинговой деятельности.

Однако применение маркетинговых технологий – это намного больше, чем распространение контента в социальных сетях и омниканальное присутствие. Технологии искусственного интеллекта (ИИ), обработка естественного языка (NLP), сенсорные технологии, «интернет вещей» (IoT) имеют высокий потенциал полностью изменить маркетинговые практики.

Мы не включили эти технологии в книгу «Маркетинг 4.0», так как они на момент написания книги не были широко распространены. Также мы полагали, что маркетологи все еще находятся на стадии перехода и адаптации к цифровому миру. Однако пандемия COVID-19 в самом деле ускорила цифровизацию бизнеса. C введением карантина и мер соблюдения социальной дистанции и рынки, и маркетологи были вынуждены адаптироваться к новым бесконтактным и цифровым реалиями.

Поэтому мы считаем, что сейчас самое подходящее время для «Маркетинг 5.0: Технологии для человечества». Для компаний наступило время раскрыть в полной мере потенциал продвинутых технологий в своих маркетинговых стратегиях, тактиках и операционной деятельности. На эту книгу нас частично вдохновило «Общество 5.0» – высокоуровневая инициатива Японии, которая содержит дорожную карту создания устойчивого общества, поддерживаемого умными технологиями. Мы сходимся во мнении, что технологии должны быть использованы на благо человечества. Таким образом, маркетинг 5.0 включает в себя элементы человекоцентрированного маркетинга 3.0 и усиленного технологиями маркетинга 4.0.

Пришло время для маркетинга 5.0

Маркетинг 5.0 возникает в противовес трем основным вызовам: разрыву поколений, поляризации общества по уровню обеспеченности и цифрового разрыва. Впервые в истории на Земле совместно живут пять поколений с различающимися взглядами, предпочтениями и поведением.

Поколение «беби-бумеров» и поколение X все еще удерживают лидерские позиции в бизнесе и обладают наивысшей покупательской способностью. Однако технологически подкованные поколения Y и Z уже составляют большую часть рабочей силы, а также потребительских рынков. Разобщенность между более опытными корпоративными руководителями, которые принимают большинство решений, и более молодыми менеджерами и клиентами станет серьезным камнем преткновения.

Также маркетологи столкнутся с хроническим неравенством и несбалансированным распределением богатства, которые ведут к поляризации рынков. Высший класс с высокооплачиваемой работой растет и подогревает рынок предметов роскоши. С другой стороны, расширяется и класс в основании пирамиды, увеличивая массовый рынок для бюджетных товаров низкого качества. Средний класс тем временем сокращается и практически исчезает, заставляя игроков на рынке переходить в более низкий или более высокий сегмент ради выживания.

Более того, маркетологи должны разрешить цифровой разрыв между людьми, которые верят в потенциал цифровизации, и теми, кто не верит. Цифровизация несет с собой страх неизвестности с угрозами потери рабочих мест и опасениями в области нарушения неприкосновенности частной жизни. С другой стороны – в ней есть перспективы экспоненциального роста и лучшей жизни для человечества. Бизнес должен преодолеть разрыв для того, чтобы технологический прогресс продолжался и не был встречен сопротивлением. Эти вызовы, стоящие перед маркетологами во внедрении маркетинга 5.0 в цифровом мире, и будут темой второй части книги (главы 2–4).

Что такое маркетинг 5.0?

Маркетинг 5.0 – это применение имитирующих человека технологий с целью создания ценности для потребителя, сообщения о ней, предоставления и увеличения ее на всем клиентском пути. Одна из ключевых тем в маркетинге 5.0 – это то, что мы называем «технологиями следующего поколения», в которые входит группа технологий, стремящихся воссоздать работу экспертов-маркетологов. Они включают в себя искусственный интеллект (ИИ), технологии обработки естественного языка (NLP), сенсоры, робототехнику, дополненную реальность (AR), виртуальную реальность (VR), «интернет вещей» и блокчейн. Комбинация этих технологий – движущая сила маркетинга 5.0.

В течение многих лет искусственный интеллект развивался, чтобы воспроизводить человеческие когнитивные способности и особенно чтобы учиться на неструктурированных данных о потребителях и находить закономерности, которые могут быть полезны маркетологам. Примененный совместно с другими усиливающими технологиями, ИИ может также использоваться для выдачи подходящих предложений для подходящих клиентов. Аналитика больших данных позволяет маркетологам индивидуально настраивать свои маркетинговые стратегии под каждого клиента – концепция, известная как маркетинг «сегмента из одного» (англ. Segment-of-one marketing). Сегодня такая практика становится более распространенной, чем когда-либо.

Рассмотрим эти примеры маркетинга 5.0. С машинным обучением и искусственным интеллектом компании могут прогнозировать вероятность успеха нового продукта с определенными характеристиками с помощью предиктивного алгоритма. Так, маркетологи могут пропускать многие шаги процесса разработки новых продуктов. В большинстве случаев эти прогнозы имеют бóльшую точность, быстро устаревающие, и быстрее показывают закономерности, чем времязатратные проверки гипотезы. Компания PepsiCO, к примеру, регулярно выпускает на рынок напитки, основываясь на углубленном анализе высказываний потребителей в социальных сетях.

Искусственный интеллект также помогает обнаружить закономерности в поведении потребителей, которые позволяют компаниям в сфере электронной торговли рекомендовать подходящие продукты и контент кластерам потребителей на основе их профилей. Рекомендательные системы являются важнейшими точками дифференциации для игроков электронной коммерции и других типов цифрового бизнеса, таких как Amazon, Netflix и YouTube. Они постоянно анализируют историю покупок для создания динамической сегментации и наполнение профилей покупателей – для нахождения скрытых взаимосвязей между внешне не связанными продуктами с целью перекрестных продаж (cross-sell) и поднятия суммы продаж (upsell).

Маркетинг 5.0 возникает в противовес трем основным вызовам: разрыву поколений, поляризации общества по уровню обеспеченности и цифрового разрыва. Впервые в истории на Земле совместно живут пять поколений с различающимися взглядами, предпочтениями и поведением.

Некоторые компании в разных индустриях используют возможности искусственного интеллекта для разработки рекламы при минимальном вовлечении человеческого ресурса. Компания AB InDev, которой принадлежат бренды Budweiser и Corona, отслеживает эффективность различных рекламных размещений и передает сформированные выводы креативной команде для создания более эффективной рекламы. Компания Chase использовала алгоритм ИИ вместо человека-копирайтера для написания рекламных текстов для своих цифровых баннеров. Компания Lexus анализировала получившие награду кампании за последние пятнадцать лет, особенно в индустрии предметов роскоши, для создания телевизионных роликов для нового седана ES. Для съемок по полностью написанному искусственным интеллектом сценарию компания наняла оскароносного режиссера.

Внедрение маркетинга 5.0 не ограничивается действиями бэк-офиса. При совместном использовании с технологиями обработки естественного языка, сенсорными технологиями и робототехникой, искусственный интеллект может помогать маркетологам в общении с клиентами. Одно из самых популярных применений – это чат-боты клиентской поддержки. Столкнувшись с такими кадровыми проблемами, как стареющее население и повышение расходов, некоторые компании стали также использовать роботов и другие способы автоматизации для замены работающего с клиентами персонала. Например, компания Nestle в Японии использует роботов с ИИ в качестве бариста. Компания Hilton в США экспериментирует с роботом-консьержем, в то время как Tesco в Великобритании стремится заменить кассиров камерами с системой распознавания лиц.

С помощью сенсоров и «интернета вещей» розничные магазины могут воссоздать цифровой опыт в офлайн-магазинах. Например, в розничном магазине системы с распознаванием лиц могут оценить демографический портрет покупателя и предложить подходящие акции. Цифровые холодильники Walgreens являются примером этого. Приложения дополненной реальности, которые используют Sephora и IKEA, позволяют покупателями виртуально «примерить» продукт до принятия решения о покупке. Компании Macy’s и Target применяют сенсорные технологии для навигации внутри магазинов, а также таргетированного продвижения.

Некоторые их этих применяемых технологий могут звучать неправдоподобно и даже пугающе для маркетологов. Но мы начинаем видеть, насколько доступными и недорогостоящими стали эти технологии в последние годы. Для готового использования бизнесом доступны платформы ИИ с открытым кодом от Google и Microsoft. По ежемесячной подписке предлагается множество сервисов облачной аналитики данных. Маркетологи также имеют возможность выбрать из множества интуитивно понятных платформ для создания чат-ботов, которые могут использовать даже специалисты без технологического образования.

Мы рассматриваем маркетинг 5.0 в высокоуровневой стратегической перспективе. До какой-то степени мы раскроем ноу-хау по использованию продвинутых маркетинговых технологий, но это не техническая книга. Наш подход состоит в том, что технологии должны следовать за стратегией. Таким образом, концепции в маркетинге 5.0 не зависят от инструментов. Компании могут применять методы с любым доступным на рынке вспомогательным оборудованием и программным обеспечением. Ключевым является то, что эти компании должны располагать маркетологами, которые понимают, как разработать стратегию с применением подходящих для различных маркетинговых целей технологий.

Несмотря на глубинное обсуждение технологий, важно отметить, что человечность должна оставаться в центре фокуса маркетинга 5.0. Технологии нового поколения применяются, чтобы помогать маркетологам создавать, доносить, предоставлять и увеличивать ценность для потребителя на всем клиентском пути. Цель – создать клиентский опыт (англ. Customer experience, СХ) нового поколения: слаженно работающий и привлекательный (см. рисунок 1.1). Для достижения этого компании должны использовать сбалансированный симбиоз человеческого и машинного интеллекта.

На основе массива данных ИИ может выявлять ранее неизвестные закономерности в поведении покупателей. Однако, несмотря на вычислительные мощности ИИ, только люди могут понимать других людей. Люди-маркетологи нужны для отбора и интерпретации стоящих за действиями покупателей мотивов (см. рисунок 1.2). Это так, потому что человеческий интеллект очень ситуативный и все еще не до конца понятный. Никто не знает, как опытные маркетологи приходят к определенным выводам и развивают профессиональную интуицию. И технические специалисты все еще не смогли построить машину, которая бы обладала возможностью сформировать душевную связь с покупателями.

Так как мы не можем научить компьютеры вещам, которые мы не знаем, как изучить, роль людей-маркетологов остается очень важной в маркетинге 5.0. Таким образом, ключевые дискуссии здесь происходят вокруг выбора, где именно машины и люди могут быть приспособлены для достижения наибольшей ценности на всем клиентском пути.

В третьей части книги детально затронем данный вопрос. Он даст надлежащие основы маркетологам еще до того, как углубимся в тему тактического применения. Глава 5 даст возможность компаниям оценить свою готовность к использованию продвинутых цифровых инструментов. Глава 6 поможет маркетологам ознакомиться с технологиями нового поколения, так как в ней содержится учебное пособие для начинающих по этой теме. Наконец, в главе 7 обсуждается полный список примеров успешного использования техник по всему клиентскому опыту нового поколения.

Рисунок 1. Технологии нового поколения в клиентском опыте нового поколения

Рисунок 1.2. Как люди создают ценность в движимом технологиями маркетинге

Как технологии могут улучшить маркетинг

Рост маркетинга в социальных сетях и в поисковых системах, а также экспоненциальный рост электронной коммерции открыл для маркетологов преимущества цифровизации. Однако маркетинг в цифровом контексте – это гораздо больше, чем перенос покупателей в цифровые каналы и наращивание присутствия в цифровых медиа. Цифровые технологии могут коренным образом изменить методы работы маркетологов. Существуют пять способов того, как маркетинговые технологии могут обогатить маркетинговые практики:

1. Принятие более взвешенных решений на основе больших данных

Сильнейший продукт цифровизации – это большие данные. В цифровом контексте записывается каждая точка взаимодействия с клиентом: транзакция, запрос в контактный центр, обмен электронными письмами. Более того, покупатели оставляют след каждый раз, когда что-то ищут в интернете или постят в социальные сети. Если отбросить опасения по поводу несоблюдения неприкосновенности личных данных, то это море для выуживания закономерностей. С таким богатым источником информации маркетологи теперь могут составить портрет покупателя на детальном и индивидуальном уровне, делая возможным масштабирование маркетинга «один на один» (One-to-one marketing).

2. Предсказание результатов маркетинговых стратегий и тактик

Ни одна маркетинговая инвестиция не является беспроигрышной ставкой. Однако идея расчета отдачи от каждого маркетингового действия делает маркетинг более управляемым. С усиленной искусственным интеллектом аналитикой маркетологи получили возможность прогнозировать результаты до запуска новых продуктов или релиза новых кампаний. Предиктивная модель нацелена на обнаружение закономерностей в уже реализованной маркетинговой деятельности, чтобы понять, что работает, а уже на основании этих выводов рекомендовать оптимальный дизайн будущих маркетинговых кампаний. Это позволяет маркетологам быть на шаг впереди, не подвергая бренды рискам, возникающим вследствие возможных неудач.

3. Реализация контекстного цифрового опыта в физическом мире

Отслеживание интернет-пользователей позволяет специалистам по цифровому маркетингу обеспечивать ситуативный клиентский опыт: например, персонифицированную посадочную страницу, подходящую рекламу или индивидуально настроенный контент. Это дает преуспевающим в цифровом маркетинге компаниям существенное преимущество перед конкурентами из традиционного ретейла. Сегодня подключенные устройства и сенсоры – «интернет вещей» – позволяют бизнесу привнести подходящие под контекст точки взаимодействия с покупателем в физические магазины, что выравнивает конкурентное поле, обеспечивая при этом бесшовный омниканальный опыт. Сенсоры позволяют маркетологам идентифицировать входящих в магазин и предоставлять им персонифицированное обслуживание.

4. Усиление возможностей принести пользу клиенту на передовой

Вместо увлечения дискуссиями о том, кто победит: человек или машина, маркетологи могут сфокусироваться на построении оптимального симбиоза экспертов и цифровых технологий. Искусственный интеллект вместе с обработкой естественного языка может улучшить продуктивность взаимодействий с клиентом, беря на себя задачи с низкой ценностью и приумножая возможности подстроиться под клиента у работников на передовой. Чат-боты могут справляться с огромным количеством простых запросов, мгновенно отвечая на вопросы. Дополненная и виртуальная реальности (AR/VR) помогают компаниям вовлекать в продуктовый опыт с минимальным привлечением человеческого ресурса. Таким образом, общающиеся с клиентами маркетологи могут сосредоточиться на действительно ценном взаимодействии с клиентом только тогда, когда это необходимо.

5. Ускорение маркетинговых процессов

Предпочтения всегда находящихся онлайн покупателей постоянно меняются, что заставляет бизнес зарабатывать на более узких окнах возможностей. Чтобы справиться с таким вызовом, компании могут вдохновляться практиками гибкой разработки «бережливых» (англ. lean) стартапов. Такие стартапы сильно опираются на технологии для быстрой реализации рыночных экспериментов и валидации гипотез в реальном времени. Вместо создания продукта или маркетинговой кампании с нуля бизнес может создавать платформы с открытым исходным кодом (англ. open-source) и использовать совместное создание для ускорения выхода на рынок. Однако такой подход требует не только технологической основы, но также гибкого подхода и мышления.

Пять элементов маркетинга 5.0

В сущности, технологии позволят маркетингу быть основанным на данных, прогнозируемым (предиктивным), соответствующим ситуации, дополненным и гибким. На основе способов, которыми продвинутые технологии добавляют ценность в маркетинг, мы выделяем пять фундаментальных элементов маркетинга 5.0. Маркетинг 5.0 сосредоточен вокруг трех связанных между собой применений: предиктивный маркетинг, контекстуальный маркетинг и дополненный маркетинг. Однако эти применения построены на двух организационных дисциплинах: основанном на данных маркетинге и гибком маркетинге (см. рисунок 1.3). Четвертая часть книги посвящена разбору этих пяти элементов маркетинга 5.0.

Дисциплина 1: основанный на данных маркетинг

Основанный на данных маркетинг – это работа по сбору и анализу больших данных из различных внутренних и внешних источников, а также построение экосистемы данных для ориентации и оптимизации маркетинговых решений. Это первая дисциплина маркетинга 5.0: каждое решение должно приниматься с достаточным количеством данных на руках.

Рисунок 1.3. Пять элементов маркетинга 5.0

Дисциплина 2: гибкий (agile) маркетинг

Гибкий маркетинг заключается в использовании децентрализованных кросс-функциональных команд для быстрого построения концепций, дизайна, разработки и подтверждения гипотез о продукте и маркетинговых кампаниях. Организационная гибкость, позволяющая подстраиваться под постоянно меняющийся рынок, становится второй дисциплиной, которую должны освоить компании для успешного внедрения маркетинга 5.0.

Эти две дисциплины будут обволакивать остальные главы четвертой части. Основанный на данных маркетинг будет обсуждаться в главе 8, в то время как гибкий маркетинг будет раскрыт в заключительной главе 12. Мы полагаем, что компаниям для запуска трех применений маркетинга 5.0 необходимо начать с построения возможностей обращения с данными. В конечном счете действительно определяющим успех внедрения будет гибкость организации в применении на практике.

Применение 1: предиктивный маркетинг

Предиктивный маркетинг – это процесс построения и использования предиктивной аналитики, иногда машинного обучения, для прогнозирования результатов маркетинговых действий до их запуска. Первое применение позволяет бизнесу прогнозировать, как отреагирует рынок, и заранее повлиять на это. Концепция будет раскрыта в главе 9.

Применение 2: контекстуальный маркетинг

Контекстуальный маркетинг – это процесс определения и создания портретов покупателей, а также обеспечение персонифицированного взаимодействия с ними с использованием сенсорных технологий и цифровых интерфейсов в физическом пространстве. Это опора, на которой маркетологи осуществляют маркетинг «один на один» в реальном времени в зависимости от ситуации клиента. Концепция будет детально раскрыта в главе 10.

Применение 3: дополненный маркетинг

Дополненный маркетинг – это использование технологий для роста продуктивности взаимодействий с клиентами с такими имитирующими человека технологиями, как чат-боты и виртуальные ассистенты. Третье применение обеспечивает совмещение маркетологами скорости и удобства цифрового интерфейса с теплотой и эмпатией ориентированных на человека взаимодействий. Концепция будет подробно обсуждаться в главе 11.

Эти три применения связаны между собой и поэтому не являются взаимоисключающими. Рассмотрим пример. Компания X строит прогнозную маркетинговую модель, которая предсказывает по демографическим показателям покупателей, какие продукты они с большей вероятностью купят. Для работы этой модели компания должна установить различные сенсоры на точках продаж, включая камеру с функцией распознавания лиц, прикрепленную к цифровому киоску самообслуживания. Когда покупатель из подходящей демографической группы подходит к киоску, камера распознает триггер и посылает сигнал экрану для вывода контекстной рекламы, предлагая рекомендованный предиктивной моделью товар. Покупатель также может использовать цифровой интерфейс персонализированным образом. Однако в то же время компания X также предоставляет клиентский персонал, снабженный цифровыми инструментами с предиктивной моделью, которые способны помочь покупателю, когда варианта сервиса самообслуживания недостаточно.

Резюме: технологии для человечества

Маркетинг 5.0 построен на ориентации на человека маркетинга 3.0 и технологической подкованности маркетинга 4.0. Он определяется как применение имитирующих человека технологий с целью создания ценности для потребителя, сообщения о ней, предоставления и увеличения ее на всем клиентском пути. Он начинается с отображения клиентского пути и определения тех его частей, где маркетинговые технологии могут принести ценность и улучшить эффективность экспертов по маркетингу.

Компании, применяющие маркетинг 5.0, должны изначально строить деятельность на данных. Построение экосистемы данных – обязательное условие для внедрения приложений маркетинга 5.0. Это позволяет маркетологам руководствоваться предиктивным маркетингом для оценки потенциального возврата от каждой инвестиции в маркетинг, а также реализовывать контекстуальный персонализированный маркетинг для каждого клиента в точке продажи. Наконец, маркетологи могут разработать беспрепятственное взаимодействие с покупателями, используя дополненный маркетинг. Все эти внедряемые элементы требуют корпоративной гибкости для реагирования на рыночные изменения в реальном времени.

Вопросы к размышлению

Продвинулось ли внедрение цифровых технологий в вашей организации дальше маркетинга в социальных сетях и электронной коммерции?

Какие из продвинутых технологий кажутся вам ценными для применения в вашей организации?

Часть II

Вызовы, стоящие перед маркетологами в цифровом мире

Глава 2

Разрыв поколений

Маркетинг для поколений «беби-бумеров», X, Y, Z и Альфа

Двадцатипятилетней ассистентке менеджера по маркетингу поручили разработать печатное рекламное объявление для нового продукта, предназначенного для миллениалов. После проведения интервью с выборкой потенциальных покупателей она создала красивый и привлекающий внимание рисунок с надписью в одну строчку, за которым следовала ссылка на сайт, как призыв к действию. Она не предполагала, что ее 50-летнего начальника не устроит отсутствие деталей об особенностях продукта, его преимуществах и пользе на печатной рекламе. Полагая, что менеджер по маркетингу не понял минималистичный подход к миллениалам, она уволилась с работы, иронично тем самым подтвердив убеждения своего менеджера в том, что более молодые сотрудники не способны воспринимать критику.

Сегодня такое непонимание между поколениями происходит во многих организациях. Маркетологи по всему миру сталкиваются с трудностями обслуживания пяти разных поколений: «беби-бумеров», X, Y, Z и Альфа. Первые четыре поколения уже на рынке труда. Большинство «беби-бумеров» все еще работают. Однако поколение X сейчас занимает наибольшее количество лидерских позиций в мире. Поколение Y представляет собой количественно наибольшую группу среди работающих, а представители поколения Z – сейчас заходят на рынок труда. У этих поколений разный уровень технологической подкованности. Исследование рынка через призму поколений позволит маркетологам выявить лучший способ внедрения движимого технологиями маркетинга 5.0.

Трудности обслуживания разных поколений

Каждое поколение формируется в разной социокультурной среде и получает различный жизненный опыт. Возьмем, например, поколение X. С разведенными или двумя работающими родителями, они выросли под минимальным родительским надзором. В молодости на них культурно влияли музыкальные клипы MTV. В результате они ценят баланс между жизнью и работой значительно больше, чем другие поколения, и считаются более независимыми и творческими. Будучи взрослыми людьми, они видели мир без и с интернетом, что позволяет им хорошо адаптироваться и к традиционной, и к цифровой рабочей среде.

У каждого поколения разные предпочтения и подходы к продуктам и услугам, что заставляет маркетологов предлагать различные предложения, клиентский опыт и даже бизнес-модели. Например, поколение Y придает большее значение впечатлению, а не обладанию товаром. Они предпочитают использовать Uber, а не покупать машину. Это предпочтение привело к росту всякого рода сервисов «по требованию» (on-demand services). Бизнес-модели также переключились от продажи продуктов к продаже подписок. Поколение Y предпочитает слушать музыку на Spotify, нежели покупать музыкальный альбом.

Несмотря на понимание отличающихся потребностей разных поколений, большинство компаний не находятся в выгодном положении для обслуживания их всех. Компании часто застревают с негибким набором продуктов и услуг, которые не позволяют их адаптировать под каждое поколение. Это заставляет компании обслуживать только два или три поколения в одно и то же время. Также компании испытывают трудности в адаптации к укороченному жизненному циклу продукта, задаваемому постоянно меняющимися потребностями и желаниями более молодых поколений. Многие компании в различных отраслях – автомобильной, электроники, хайтек, потребительских товаров и моды – чувствуют необходимость быстро разрабатывать новые продукты и получать прибыль в узком временном промежутке.

Таргетирование тоже представляет трудности, так как больше всего ценности все еще создается брендами, обслуживающими «беби-бумеров» и поколение X с их мощными ресурсами и готовностью платить. Но больший капитал бренда создается, когда бренды поддерживаются поколениями Y и Z, с их степенью крутости и технической продвинутостью. И, что важнее всего, поколения Y и Z начинают влиять на многие покупательские решения своих родителей из поколения «беби-бумеров» и X. Компаниям необходим баланс между двумя целями: максимизацией созданной ценности в настоящем и началом позиционирования брендов для будущего.

Пять поколений

Мы верим, что каждый покупатель уникален, и с технологической поддержкой маркетинг в конце концов станет маркетингом «один на один», будучи усиленным настройкой и персонализацией на уровне индивида. В будущем маркетологи будут обслуживать «сегменты из одного», то есть каждого клиента с его уникальным набором предпочтений и поведением. Однако полезно отмечать общее направление маркетинговой эволюции, наблюдая за массовым рынком, который компании будут обслуживать в будущем. Понимание коллективного демографического сдвига на рынке – самый основательный способ прогнозирования направления движения маркетинга.

Поколенческие когорты – один из самых популярных способов сегментации массового рынка. Предполагается, что родившиеся и выросшие в один период времени люди испытали влияние одинаковых значимых событий. Поэтому их формировал схожий социокультурный опыт, и они с большей вероятностью разделяют схожие наборы ценностей, подходы и поведение. Сегодня пять поколенческих групп живут вместе: «беби-бумеры», поколение X, поколение Y, поколение Z и поколение Альфа (см. рисунок 2.1)

«Беби-бумеры»: стареющий экономический локомотив

«Беби-бумеры» родились между 1946 и 1964 годами. Термин «беби-бум» отсылает к высокой рождаемости в США и многих других частях света после окончания Второй мировой войны. В условиях послевоенной безопасности и экономики многие пары решили завести детей, которые и стали основной целевой аудиторией для маркетологов в свое время.

Ранние «бумеры», которые были подростками в головокружительные 1960-е, выросли в относительно зажиточных семьях. Однако свою молодость они провели, пробираясь сквозь социополитическую напряженность длиною в декаду. Поэтому они часто ассоциируются с контркультурным движением в США и других западных странах. Многие неформальные концепции, такие как социальный активизм, движение в защиту окружающей среды, стиль жизни хиппи, появились в эту эпоху. Контркультурное движение получило дальнейшее развитие с расцветом телевидения и рекламы, а также волны «Нового Голливуда».

В отличие от ранних «бумеров», поздние «бумеры», также известные как поколение Джонсов, испытали экономические трудности в подростковом возрасте в турбулентные 1970-е. С работающими родителями они жили независимо и более усиленно работали в начале своей карьеры. Эта категория поколения «беби-бумеров» была предшественником поколения X, с которыми они обладают многими похожими характеристики.

Рисунок 2.1. Пять поколений и их предпочтения к брендам

Благодаря своему огромному размеру и послевоенному экономическому буму в США во времена их взросления, «беби-бумеры» стали одной из основных движущих сил экономики. На протяжении многих десятилетий «беби-бумеры» были фокусом маркетологов, пока поколение Y не превзошло их численно. Сегодня, благодаря улучшению здоровья и продолжительности жизни, все больше «беби-бумеров» оттягивают выход на пенсию и продолжают свою карьеру сильно после шестидесяти пяти. Все еще занимая руководящие должности в корпорациях, они часто подвергаются критике более молодыми поколениями за неготовность применять новые технологии и действовать вопреки общепринятому бизнес-опыту.

Поколение X: cредние дети и лидеры

Поколение X – это демографическая группа людей, рожденных между 1965 годом и 1980-м. Оказавшиеся в тени и зажатые между популярностью «беби-бумеров» и поколения Y, поколение X часто исчезает из поля зрения маркетологов и поэтому называется «забытым средним ребенком».

Поколение X пережило турбулентные 1970-е и неопределенные 1980-е в своем детстве и отрочестве, но вышло на трудовой рынок в экономической ситуации получше. Им близка идея «друзья и семья». Выросшие в разведенных семьях или с двумя работающими родителями, дети поколения X меньше проводили времени с семьей и больше взаимодействовали с друзьями. Крепкие отношения между сверстниками в поколении X породили рост сериалов в 1990-х, демонстрирующих дружбу, например «Беверли-Хиллс 90210» или «Друзья».

Будучи группой средних детей, поколение X испытало крупные сдвиги потребительских технологий, что сделало их более способным к адаптации. В своей молодости поколение X росло на просмотре музыкальных видео на MTV и прослушивании кассет на портативных аудиоплеерах Walkman. Став взрослыми, они слушали музыку на CD и MP3, а также стримили музыку в сервисах. Они стали свидетелями роста и падения DVD-прокатов и перехода к видеостримингу. Самое важное, что их выход на рынок труда был отмечен ростом интернета, сделав их ранними последователями онлайн-технологий.

Хотя они и обделены вниманием большинства маркетологов, поколение X стало одним из самых влиятельных поколений среди занятого населения. Со средним опытом работы в двадцать лет и крепкой трудовой дисциплиной поколение X заняло большинство лидирующих позиций в бизнесе. Столкнувшись с более трудным продвижением по карьерной лестнице, ограниченной откладывающими свою пенсию «беби-бумерами», многие из поколения X в сорок лет перестали работать по найму и начали свое дело, став успешными предпринимателями.

Поколение Y: «почему», миллениалы

Поколение Y – рожденные между 1981 и 1996 годами – стали наиболее часто обсуждаемой группой в последние два десятилетия. Достигнув совершеннолетия в новое тысячелетие (англ. millenium), они широко известны как миллениалы. Рожденные во время следующего пика рождаемости, большинство из поколения Y – это дети «беби-бумеров». Поэтому их также называют поколением «Эхо бумеров». В целом они лучше образованы и более разнолики в культурном отношении, чем предыдущие поколения.

Также они – первое поколение, которое сильно ассоциируется с использованием социальных сетей. В отличие от поколения X, которое впервые стало пользоваться интернетом на работе в профессиональных целях, поколение Y узнало об интернете в значительно более молодом возрасте. Поэтому вначале поколение Y научилось использовать социальные сети и другие связанные с интернетом технологии для личных целей.

В социальных сетях они очень открыто выражают себя и часто сравнивают себя со сверстниками. Они нуждаются в признании и одобрении сверстников. В результате они сильно зависят в своих высказываниях и покупательских решениях от своих сверстников. Они доверяют своим сверстникам больше, чем признанным брендам. Поколение Y долго исследует товар онлайн и покупает, как правило, через мобильные телефоны. Но они не покупают столько продуктов, сколько старшие поколения, так как они предпочитают впечатления владению. Они сосредоточены не на накоплении богатства и активов, а на накоплении впечатлений в жизни.

Благодаря более высокому образованию, разнородности и доступности неограниченного контента, поколение Y обладает более открытым и идейным мышлением. Поколение Y во всем сомневается, что делает их склонными к рабочим конфликтам с более старшими поколениями, которые ожидают от них следования нормам.

Как и их родители «беби-бумеры», миллениалы также делятся на две категории. Старшие миллениалы, рожденные в 1980-е, вышли на работу во время глобального финансового кризиса 2008 года и его последствий и поэтому были вынуждены выживать в условиях жесткой конкуренции на рынке труда. Некоторые из них в итоге построили свой собственный бизнес. Из-за сложностей в своем профессиональном опыте они склонны проводить четкую грань между личной и профессиональной сферами. Более молодые миллениалы, рожденные в 1990-е, с другой стороны, попали на более благоприятные условия на рынке труда. Они склонны смешивать личную и профессиональные сферы. Другими словами, они хотят только такую работу, которая приносит им удовлетворение.

Старшая группа миллениалов – это «поколение-мост», так как они научились адаптироваться и к цифровому, и к физическому миру, как и предшествующее им поколение X. Более молодая группа, однако, больше похожа на поколение Z. Так как они пользовались интернетом с очень раннего возраста, они, естественно, видят цифровой мир как бесшовное продолжение физического мира.

Поколение Z: говорящие на языке технологий как на родном

Маркетологи сейчас переключают внимание на поколение Z. Отпрыски поколений X и Y, также известные как центениалы (англ. centennials), – это группа рожденных между 1997 и 2009 годами. Многие из поколения Z стали свидетелями финансовых трудностей своих родителей и старших братьев и сестер, и поэтому они более осознанно обращаются с финансами, нежели поколение Y. Они склонны копить деньги, и для них экономическая стабильность – основополагающий фактор их карьерного выбора.

Cчитается, что представители поколения Z говорят на языке цифровых технологий как на родном, будучи рожденными тогда, когда интернет уже был широко распространен. Так как они никогда не жили без интернета, они считают цифровые технологии неотъемлемой частью своей повседневной жизни. Они всегда подключены к интернету через свои устройства для обучения, получения новостей и общения в социальных сетях. Они потребляют контент постоянно и через несколько экранов даже тогда, когда они социализируются. В результате они фактически не видят границ между онлайн- и офлайн-мирами.

Раскрепощенное социальными сетями поколение Z записывает свою повседневную жизнь в соцсетях в форме фотографий или видео. Однако, в отличие от идейного поколения Y, поколение Z прагматично. В отличие от поколения Y, которое любит постить свои обработанные с использованием фильтров фотографии для построения персонального бренда, поколение Z предпочитает показывать более аутентичную и искреннюю версию себя. Поэтому поколение Z ненавидит бренды, которые транслируют сфабрикованные и неправдоподобные образы.

Так как готовность делиться персональной информацией у поколения Z относительно более высока, чем у других поколений, они хотят, чтобы бренды могли предложить персонифицированный контент и клиентский опыт. Они также ожидают, что бренды дадут им возможность контролировать и индивидуально настраивать, как они будут потреблять продукты и услуги. Из-за того, что на них направлено огромное количество контента, поколение Z ценит удобство персонализации и возможность индивидуальной настройки.

Как и поколение Y, поколение Z больше озабочено социальными изменениями и экологической устойчивостью. Благодаря своей практичности поколение Z более уверенно выступает в роли агентов изменений через свои повседневные решения. Они предпочитают бренды с четким позиционированием вокруг решения социальных и экологических проблем. Они верят, что их выбор брендов заставляет компании идти к практикам устойчивого развития. Поколение Z с большим энтузиазмом стремится сделать мир лучше, работая волонтерами и ожидая от работодателей поддержки такой деятельности.

Поколение Z также ищет постоянного вовлечения в отношениях с брендами. Они ожидают, что бренды будут такими же захватывающими, как их мобильные и игровые устройства. Поэтому они надеются, что компании будут постоянно обновлять свои предложения. Они ожидают от компаний интерактивного клиентского опыта в каждой точке соприкосновения с брендом. Несоответствие их ожиданиям приводит к низкой лояльности к бренду. Нацеленные на поколение Z компании должны научиться работать с укороченным жизненным циклом продукта.

Сегодня поколение Z уже численно превзошло поколение Y и стало самым многочисленным поколением в мире. К 2025 году они будут составлять большую часть занятого населения и станут наиболее значимым рынком для продуктов и услуг.

Поколение Альфа: дети миллениалов

Поколение Альфа состоит из рожденных между 2010 и 2025 годами, что делает их самыми первыми детьми XXI века. Термин, предложенный Марком Маккриндлом и состоящий из первой буквы греческого алфавита, указывает на совершенно новое поколение, которое будет сформировано технологической конвергенцией. Они не только с рождения говорят на языке технологий, но также на них сильно повлияло цифровое поведение их родителей (поколения Y), а также братьев и сестер (поколения Z). Соответственно, выход первого iPad в 2010 году – устройства, которое привлекает большинство детей, – стал отправной точкой для этого поколения.

На характер поколения Альфа во многом повлиял стиль воспитания родителей из поколения Y. Вступая в брак в более старшем возрасте, поколение Y уделяет больше внимания воспитанию и образованию детей. Также они учат своих детей обращаться с деньгами и финансам очень рано. Более того, они растят своих детей в очень разнообразной и быстро развивающейся городской среде. Таким образом, поколение Альфа не только хорошо образованно и технологически подкованно, но также его представители более инклюзивны и социальны.

Воспитываемые поколением Y и под влиянием поколения Z, поколение Альфа активно потребляет контент на мобильных устройствах с детства. Проводя за экраном сравнительно больше времени, чем предыдущие поколения, поколение Альфа смотрит онлайн-видео и играет в мобильные игры каждый день. У некоторых есть свои собственные YouTube-каналы и Instagram-профили, созданные и управляемые их родителями.

Поколение Альфа более открыто брендированному контенту, как, например, отзывы на игрушки на YouTube-каналах. Их способы познания более практико-ориентированные и экспериментальные. Им очень комфортно играть с технологическими игрушками, умными и носимыми устройствами. Они считают технологии не только неотъемлемой частью своей жизни, но и продолжением себя. Поколение Альфа продолжит расти, осваивая и используя имитирующие человека технологии, такие как искусственный интеллект, голосовые команды и роботы.

Сегодня поколение Альфа еще не обладает грандиозной покупательской способностью, но они уже сильно влияют на потребление других. Исследование Google и Ipsos показало, что 74 % миллениалов вовлекают своих детей из поколения Альфа в процессе принятия домашних экономических решений. Более того, многие дети уже стали инфлюенсерами[4], которые являются ролевыми моделями для других детей. Отчет Wunderman Thompson Commerce показывает, что 55 % детей в США и Великобритании хотели бы покупать такие вещи, которыми пользуются инфлюенсеры в социальных сетях. Поэтому лишь вопрос времени, когда они окажутся в фокусе маркетологов по всему миру.

Жизненные стадии пяти поколений

Понимание, что наиболее важно для пяти поколений, требует анализа стадий жизни, через которые они проходят. В целом выделяется четыре стадии развития человека: фундаментальная, авангардная, созидательная и финальная (см. рисунок 2.2). Каждая стадия обычно длится около двадцати лет и при переходе на новую стадию жизненные цели и приоритеты существенно меняются.

Рисунок 2.2. Жизненные циклы человека и ключевые приоритеты

Первая стадии жизни называется фундаментальной, когда человек сосредоточен на обучении. В течение первых двадцати лет жизни человек познает окружающую среду и адаптируется к ней. Он получает знания и навыки не только в рамках формального обучения, но из дружеских отношений и социальных взаимодействий. Эта стадия также характеризуется поиском своей идентичности и смысла жизни.

Вторая стадия называется авангардной. Во второй 20-летний период человек начинает переход от обучения к работе. Начиная с собственных заработков и построения карьеры, он становится более независимым. Так как здоровье находится на пике в этой стадии, человеку более свойственно рисковать и жить на полную. В эту стадию человек начинает связывать себя романтическими отношениями.

При переходе на третью, созидательную, стадию человек начинает обзаводиться хозяйством и строить семью. Человеку свойственно возвращаться к более здоровому образу жизни после повышенного уровня стресса второго периода жизненной стадии. Больше времени также тратится на заботу о других. Дома человек фокусируется на родительстве и семейной жизни, в работе придает особое значение менторству и коучингу более молодых поколений. Внесение своего вклада в развитие общества также становится ключевой жизненной целью в эту стадию.

На финальной стадии человек стремится адаптироваться к более старшему возрасту и остаться счастливым. Этот период в основном сосредоточен на управлении угасающим здоровьем и на социальных отношениях. Человек фокусируется на наслаждении жизнью, погружаясь в значимую и приносящую удовлетворение деятельность. Наполненный размышлением о жизненных уроках, человек начинает обретать мудрость и стремится поделиться познаниями с более молодыми поколениями.

«Беби-бумерам» требуется обычно около двадцати лет для перехода от одной стадии к другой. Сегодня большинство «бумеров» находятся на финальной стадии и откладывают пенсию, чтобы оставаться активными и жить наполненной жизнью. Поколение X следует примерно схожими темпами по своим жизненным стадиям. Большинство из них сейчас на созидательной стадии жизни. Многие стали успешными основателями стартапов в свои сорок с небольшим и управляют новыми компаниями. Они фокусируются на балансе между жизнью и работой, в то же время вкладываясь в социальное развитие.

Цифровизация несет с собой страх неизвестности с угрозами потери рабочих мест и угрозой нарушения неприкосновенности частной жизни. Но в ней есть перспективы лучшей жизни для человечества. Бизнес должен преодолеть цифровой разрыв, чтобы технологический прогресс продолжался и не встретил сопротивления.

Поколение Y идет по несколько иному пути. Они доходят до традиционных жизненных переломных моментов, как брак или рождение ребенка, значительно в более позднем возрасте. В качестве компромисса они быстрее достигают других жизненных вех, особенно в области карьеры и социального вклада. Поколение Y не готово традиционным способом идти по корпоративной лестнице с той же скоростью, как «беби-бумеры» и поколение X. Они хотят катапультироваться на вершину, часто меняя работу и начиная свой бизнес в раннем возрасте. В результате они проходят на следующие стадии жизни быстрее, в сравнении с «беби-бумерами». Сегодня они по идее находятся на авангардной стадии, но многие по мышлению уже перешли на созидательную стадию. Они начинают задумываться о балансе жизни и работы значительно в более раннем возрасте. Их стиль управления основывается на поддержке других через коучинг и ориентируется на социальный вклад. Хотя их жизнь окружена технологиями, поколение Y придает большее значение взаимодействиям между людьми, что является фундаментальным элементом созидательной стадии жизни.

Мы полагаем, что поколение Z и поколение Альфа будут проходить жизненные стадии еще быстрее и, таким образом, демонстрировать более зрелое мышление в более раннем возрасте. Они характеризуются высокой готовностью к риску и обучением на практике, что объединяет на самом деле фундаментальную и авангардные стадии. Их желание вносить социальный вклад сильнее, даже когда им еще не исполнилось двадцать. Их отношение к технологиям не бессодержательно, они не считают технологии просто милой безделушкой. Для них технологии – это то, что позволяет быстрее и эффективнее выполнять задачи, оставляя больше времени на действительно важные вещи.

Их укороченные жизненные стадии оказывают сильное влияние на маркетинговый подход. Для обслуживания поколений Z и Альфа – двух самых важных поколений следующего десятилетия – это больше, чем просто применение технологий. Напротив, это о том, как технологии будут способствовать принятию человекоцентрированных решений.

Разрыв поколений и эволюция маркетинга

Мы всегда отмечаем, что слово «маркетинг» следует писать как «маркет-инг» (имеется в виду форма Present Continuous от глагола to market – marketing. – Прим. ред.), так как он вечно адаптируется к постоянно меняющемуся рынку (см. рисунок 2.3).

Рисунок 2.3. Пять поколений и эволюция маркетинга

Маркетинг 1.0 – направленный на продукт маркетинг

Маркетинг 1.0 или направленный на продукт маркетинг, который берет начало в США в 1950-е, в основном ориентирован на обслуживание зажиточных «беби-бумеров» и их родителей. Основная цель – создание идеальных товаров и услуг, которые приносят максимальную ценность с точки зрения потребителей. Выигрывают те продукты и услуги, которые обладают наибольшим количеством функций и преимуществ в сравнении с конкурентами. Предлагая больше всего пользы покупателям, компании выставляют цены повыше на свои продукты и услуги на протяжении долгого времени. Таким образом, принципиально значимые концепции, создаваемые во время этой эры, фокусировались на развитии продукта и управлении жизненным циклом продукта, а также на создании лучшего продукта по модели 4P. Уровень удовлетворенности клиента стал основной целью.

Однако сильнейшим последствием эры маркетинга 1.0 стало то, что компании зачастую заставляли покупателей потреблять то, что им не нужно, что в свою очередь привело к зарождению культуры потребительства.

Маркетинг 2.0 – направленный на потребителя маркетинг

Следуя за контркультурными движениями, а значит, и движениями против культуры потребительства, в 1960-х и 1970-х маркетинг эволюционировал до более направленного на потребителя. В дальнейшем он укрепился в силу спада экономической активности начала 1980-х, который привел к существенному уменьшению покупательской способности. Бережливость поздних «бумеров» и поколения X бросила серьезный вызов маркетологам.

Таким образом, эра маркетинга 2.0 сводилась к пониманию сегментации, таргетирования и позиционирования. Компании больше не создавали идеальные продукты и услуги для всех. Они больше узнали о своих целевых рынках и четко обозначили свое позиционирование на рынке. Компании убрали технические излишества и сфокусировались на подобранном под покупательские потребности и желания функционале продуктов. Это отразилось на формировании подходящего уровня цен для планируемой целевой аудитории.

Компании также совершили дополнительные усилия для построения долгосрочных отношений с клиентами. Маркетологи применяли подход управления взаимоотношений с клиентами (англ. Customer relationship management, CRM) для удержания покупателей и предотвращения их перехода к конкурентам. Цель сместилась от удовлетворения клиентов к их удержанию.

Маркетинг 3.0 – человекоцентрированный маркетинг

Повышение роли поколения Y, а также глобального финансового кризиса в конце 2000-х спровоцировали еще один существенный эволюционный переход в маркетинге. Вооруженное бесплатным доступом к информации и встревоженное скандалами финансовой индустрии, поколение Y имело низкий уровень доверия к корпорациям, нацеленным только на получение прибыли. Поколение Y требовало, чтобы компании создавали продукты, услуги и культуры с положительным социальным и экологическим вкладом. Так появилась эра человекоцентрированного маркетинга или маркетинга 3.0. Компании начали встраивать маркетинговые практики социальной и этической ответственности в свои бизнес-модели.

Маркетинг 4.0 – переход от традиционного к цифровому

Цифровизация также усилила тренд на человекоцентризм. Поколение Y и в какой-то степени поколение Z тяготеют к цифровой экономике. Повышение роли мобильного интернета, социальных сетей и электронной коммерции изменило клиентский путь к покупке. Маркетологи адаптировались к этим изменениям, общаясь и доставляя продукты и услуги омниканально. Они начали переход от традиционного к цифровому маркетингу и внедрили маркетинг 4.0.

Маркетинг 5.0 – технологии для человечества

С повышением роли поколений Z и Альфа пришло время для следующего эволюционного скачка. Основные интересы и опасения этих двух самых молодых поколений нацелены на два направления. Во-первых, на позитивные изменения для человечества и улучшение качества жизни людей. Во-вторых, на стимулирование дальнейшего технологического продвижения во всех аспектах человечества. Для обслуживания поколений Z и Альфа маркетологи должны продолжить применять технологии нового поколения для улучшения жизней людей. Другими словами, маркетинг 5.0 соединит воедино маркетинг 3.0 (человекоцентризм) и маркетинг 4.0 (движимый технологиями).

Резюме: маркетинг для поколений «беби-бумеров», X, Y, Z и Альфа

В следующее десятилетие поколение X займет большую часть лидерских позиций в мире маркетинга. Как маркетологи, они представляют собой единственное поколение, принявшее маркетинг 1.0, маркетинг 2.0, маркетинг 3.0 и маркетинг 4.0 на разных стадиях своей жизни. Поддерживаемое менеджерами среднего звена из поколения Y, поколение X станет теми людьми, которые будут предлагать маркетинговые инициативы для обслуживания поколений Z и Альфа.

Эти два самых молодых поколения будут катализатором маркетинга 5.0, который соединит воедино маркетинг 3.0 и маркетинг 4.0. Они сильно обеспокоены тем, как технологии расширят возможности и укрепят человечество: улучшат качество жизни и сделают людей счастливее. Компании, которые смогут завоевать доверие поколений Z и Альфа, смогут победить в конкурентной борьбе в эру маркетинга 5.0.

Вопросы к размышлению

Какие поколения ваша организация обслуживает сегодня? Удалось ли вам полностью понять их предпочтения и поведение?

Готова ли ваша компания к будущему? Другими словами, готова ли ваша организация к обслуживанию тех, кто говорит на языке технологий как на родном: поколения Z и поколения Альфа?

Глава 3

Поляризация общества по уровню обеспеченности

Создание инклюзивности и устойчивого развития в обществе

Фильм «The platform» («Платформа») – это триллер в жанре антиутопии, сюжет которого разворачивается в тюремной башне с сотнями этажей. На каждый этаж распределяются случайным образом по два заключенных. Еда в виде различных деликатесов поступает ежедневно через движущуюся платформу с верхнего этажа на нижний. Заключенные на верхних уровнях могут есть столько, сколько пожелают, отправляя оставшееся на более низкие уровни. Из-за жадности и эгоизма находящихся на высоких этажах большинство заключенных соскребают остатки. Начиная с какого-то уровня еды не остается вообще, что обрекает людей ниже на голод.

Есть возможность решить проблему. Некоторые заключенные меняются этажами каждый месяц, и они испытывают как моменты чревоугодия, так и голод. И они знают, что еды хватит на всех, если они будут есть по одной порции. Однако из-за того, что каждый в какой-то момент борется за выживание, никто не испытывает сострадания к другим. Эта история напоминает «дилемму заключенного», в которой действия в исключительно собственных интересах не ведут людей к максимизации собственного выигрыша.

Фильм был одобрен критиками, как поднимающий тему, которая находит отклик. Он символизирует дисбаланс в обществе и его причину – социальное невежество. Люди на вершине процветают, пока люди на дне страдают. И большинство не кажутся заинтересованными в преодолении разрыва. Метафора также отражает вызов устойчивого развития, с которым мы сталкиваемся, когда текущие поколения эксплуатируют природу, не думая о том, что останется будущим поколениям.

На самом деле самый жесткий стоящий перед человечеством вызов – это расширяющийся разрыв между богатыми и бедными, который делает общество полярным в каждом аспекте жизни. Обсуждения гендерного равенства, чистой энергии и умных городов кажутся значимыми только среди элиты. Тем временем на другом конце спектра люди изо всех сил пытаются выбраться из бедности и иметь доступ к еде, здравоохранению и базовым санитарным условиям. Из-за этого социальные изменения редко преодолевают пропасть между ранними последователями из обеспеченных людей и менее зажиточными массами.

Некоторые утверждают, что технологии создадут равные условия и сделают лучшую жизнь доступной всем. Однако из-за того, что они разрабатываются годами, большинство технологических решений еще слишком дороги. Без надлежащего вмешательства технологичные инновации будут ориентированы на богатых, у которых лучше доступ к ним. Например, люди с более высоким уровнем образования и работой более высокого класса могли бы получить выгоду от автоматизации, в то время как люди на другом конце потеряли бы работу.

Сегодня использование технологий для человечества все еще концентрируется на верхушке. Компании, разумеется, следуют за их деньгами и выводят технологии в те сегменты, где в этом есть бизнес-смысл. Таким образом, алгоритмы искусственного интеллекта отслеживают поведение избранного меньшинства и предполагают, что большинство ведет себя схожим образом. Продвинутые технологии имеют тенденцию оказываться неактуальными для большинства людей. Это необходимо изменить. Увеличение доступности и актуальности технологий – это первоочередная задача для работы маркетинга 5.0.

Поляризованное общество

Бизнес создал колоссальное богатство за последние несколько десятилетий. Распределение богатства тем временем является неравным, разводя людей в противоположных направлениях.

Рисунок 3.1. Поляризованное общество

Средний класс медленно мигрирует, либо взобравшись на вершину, либо упав на дно пирамиды. Это превращает кривую богатства из кривой нормального распределения в кривую форму буквы «М», как отмечали Уильям Оучи и Кэнъити Омаэ, когда наибольшее количество людей распределено либо в более высокие, либо в более низкие классы. На каждом конце у людей противоположные жизненные приоритеты и идеологии, что приводит к неприятию друг друга (см. рисунок 3.1)

Поляризация работы

Один из основных факторов, вызывающих неравенство в уровне доходов, – это расхождение в возможности нарастить благосостояние. Корпоративная структура построена таким образом, что верхушке свойственно больше власти в определении и переговорах по поводу их щедрых заработных плат. Институт экономической политики (англ. Economic Policy Institute) сообщил, что за последние четыре десятилетия заработная плата высшего руководства корпораций выросла на более чем 1000 %. Некоторые отметили бы, что такой высокий уровень дохода заслужен, так как большая часть этого дохода привязана к росту стоимости акционерного капитала. Но другие бы возразили, что такие непомерные доходы – это результат чрезмерной власти и требований, а не истинное отражение реального вклада и квалификации. Тем не менее рост доходов высшего руководства почти в сто раз превышает рост дохода среднего сотрудника, что приходит к увеличению разрыва в благосостоянии.

Другой фактор – это отличающиеся способности и навыки для наращивания капитала. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) сообщила, что становится все больше высокооплачиваемой работы высокого класса и низкооплачиваемой работы низкого класса и все меньше промежуточных вариантов. Кадры с востребованными навыками как среди белых воротничков, так и среди голубых воротничков будут иметь больше шансов на трудоустройство, хотя и не обязательно с более высоким уровнем заработной платы. Федеральное бюро статистики труда США предсказало, что технологические рабочие места, связанные с альтернативными источниками энергии, информационными технологиями, здравоохранением и аналитикой данных, будут самыми быстрорастущими в следующее десятилетие. Некоторые их этих работ предполагают высокую заработную плату, но другие предлагают скудную. Это различие в зарплате создает все более поляризованную структуру рынка труда.

И глобализация, и цифровизация делают поляризацию еще сильнее в развитых странах, таких как США. Глобализация позволяет бизнесу размещать низкоквалифицированные рабочие места за границей, фокусируясь на экспорте высококвалифицированных экспертов в развивающиеся страны. Схожим образом цифровизация, особенно в условиях производственной автоматизации, приводит к тому, что исчезают рабочие места с рутинной работой и увеличивается спрос на выполнение более высокотехнологичной работы.

Поляризация идеологий

Парадокс глобализации состоит в том, что она требует экономической инклюзивности, но не создает равных экономических условий. Представляется, что глобализация вредит такому же количеству стран, которому и помогает. Многие винят глобализацию в том, что она стала виновником неравенства. Преодолевая напряженность, люди начали поддерживать одну из сторон конфликта и тяготеть к противоположным убеждениям и мировоззрению. Некоторые полагают, что открытие мира без границ принесет больше выгоды, в то время как другие призывают к протекционизму с большим количество стен. Как видно из процесса брекcита (от англ. Brexit, выход Великобритании из ЕС. – Прим. пер.) и президентства Дональда Трампа, политики стремятся представлять более закрытые модели и усиливают разрыв для повышения своей электоральной привлекательности.

Как прямое следствие по всему миру набирает обороты политика идентичности[5]. Побочное действие состоит в том, что точки зрения и решения теперь определяются через призму политической идентичности, что не обязательно хорошо для всеобщего блага. И часто расходящиеся дискуссии подогревают скорее эмоции, нежели факты. Информационный пузырь социальных сетей наряду с распространением уток все больше подливает масла в огонь.

В результате некоторые ключевые вопросы поляризуются, как никогда раньше. Политическая ориентация определяет задачи первоочередной важности. Стратегии борьбы с изменением климата и регулирования затрат на здравоохранение, например, считаются более приоритетными вопросами для демократов, а не республиканцев. В то же время экономическая политика и борьба с терроризмом являются ключевым приоритетом для республиканцев. Даже то, как люди представляют идеальный дом, отличается для сторонников этих лагерей. По данным Исследовательского центра Pew, большинство демократов предпочитает более густонаселенные районы с объектами общественного назначения в шаговой доступности, в то время как большинство республиканцев предпочитает прямую противоположность. Среди демократов больше тех, кто хотел бы жить в сообществах с бóльшим этническим разнообразием.

Поляризация образа жизни

Поляризация происходит не только на уровне идеологии и выбора места жительства, но также в предпочтениях в образе жизни. С одной стороны, все более популярным становится движение минимализма. Мари Кондо, японский консультант по расхламлению, достигла мирового признания благодаря продвижению минималистского подхода к уборке домов. За минимализмом стоит идея, что жизнь с меньшим количеством вещей снижает стресс, снимает нагрузку и дает больше свободы стремиться к тому, что действительно важно.

Финансовые трудности, привнесенные пандемией COVID-19 и безработицей, в самом деле заставили некоторых вести неприхотливый образ жизни. Они больше уделяют внимания необходимому и меньше расходуют на что-то сверх этого. Но даже некоторые состоятельные люди с более высокой покупательской способностью выбирают более скромный образ жизни и избегают чрезмерных покупок. Также, относясь со вниманием к своему углеродному следу и с сочувствием смотря на проблемы глобальной бедности, они выбирают воздержаться от погони за материальными ценностями. Этот образ жизни включает осознанное потребление, устойчивую моду[6] и ответственный туризм.

В противоположность этому на другом конце набирает обороты потребительский образ жизни. Некоторые люди желают выставлять напоказ свою роскошную жизнь и покупки ради удовольствия. Хотя такие люди есть во всех социокультурных классах, большинство сторонников подобного образа жизни выходит из среднего класса и переходит в зажиточный сегмент.

Используя социальные сети как инструмент для ориентирования, такой потребитель стремится подражать людям из более высоких слоев и забираться по социальной лестнице. Часто они являются ранними последователями и стремятся купить только что выпущенные на рынок продукты. Их посты в социальных сетях становятся журналом отношений с брендом. Страх упущенных возможностей (англ. FOMO, fear of missing out) часто преследует их и влияет на их покупательское поведение и жизненные приоритеты. Их мантра: «один раз живём» (англ. YOLO, you only live once), поэтому они бросают все силы на растраты.

Люди на обоих концах спектра верят, что их образ жизни приносит им счастье. И люди с потребительским образом жизни, и с минималистическим привлекают маркетологов, которые нацелены монетизировать эти зарождающиеся образы жизни. По факту, это два самых больших рынка, достойных внимания, так как все между ними исчезает.

Поляризация рынков

Рынки больше не состоят из широкого ряда предложений от самых дешевых до самых роскошных, а начинают поляризоваться между самыми высокими и низкими категориями. Средний сегмент исчезает, так как люди смещают свои предпочтения в сторону более дешевых качественных товаров без изысков или в сторону более роскошных предложений. В результате игроки на вершине и дне растут, вытесняя средних игроков, которые сталкиваются с трудностями в сохранении своей актуальности. И это происходит во всех продуктовых категориях: продуктовый ретейл, мода, общественное питание, авиакомпании и автомобильные компании (см. рисунок 3.2).

Экономические кризисы, особенно сопутствующие новейшей пандемии, по всей видимости, окажут долгосрочное влияние на привычки покупателей с низким доходом. В сложные времена наблюдался прирост покупателей дискаунтеров. Покупатели пробовали базовые продукты по низкой цене с целью экономии. Они обнаружили, что качество было удовлетворительным, и привыкли к этому. Некоторые даже осознали, что раньше они тратили чрезмерно и никогда бы не вернулись к брендам с более высокой ценой. Этот тренд идет в комбинации с недавним улучшениями качества недорогостоящих товаров, которые стали выдающимися из-за более дешевой, но более эффективной технологии производства.

С другой стороны, покупатели с более высоким доходом менее подвержены кризису и даже вынесли пользу из него. Кризис и пандемия напомнили им о концепции здорового образа жизни и поэтому привели их к премиальным продуктам и услугам в этом сегменте. Также остается актуальным закономерность, особенно среди недавно обогатившихся, что повышение доходов ведет к росту потребления. Принадлежность к элитарному сообществу также вдохновляет их разделить с участниками сообщества образ жизни и выставить напоказ свои успехи. Таким образом, они всегда стремятся выбрать более дорогие предложения более высокого класса.

Для адаптации к тренду игроки на рынке используют либо стратегию лидерства по издержкам, либо стратегию улучшения клиентского опыта. Производители недорогих товаров фокусируются на фактической ценности товаров и услуг. Они убирают все излишества и удваивают ключевые преимущества, убеждая людей, что качество не пострадало. Они отходят от стратегии предложения товаров в комплектах в сторону кастомизированных предложений, позволяя покупателям выбирать те продукты и услуги в той конфигурации, в которой они желают.

Тем временем бренды с продуктами по премиальным ценам акцентируют внимание на увеличении воспринимаемой ценности своих предложений. Инновации, ориентированные на клиентский опыт – когда покупателям предоставляются ингредиенты самого высокого качества, эксклюзивные продажи и каналы продаж, а также сопутствующие истории люксового бренда – все в одном. Они также стремятся повысить свою долю рынка, приглашая покупателей среднего уровня попробовать более дорогой товар, предлагая более доступные премиальные предложения.

Рисунок 3.2. Поляризация рынка в разных категориях

Почему важны инклюзивность и устойчивое развитие

Поляризация общества, берущая начало в неравенстве благосостояния, может сильно повлиять на многие аспекты человеческой жизни. Разрыв между едва выживающими и зажиточными при глобализации и цифровизации не должен игнорироваться. Политическая неопределенность, социальная нестабильность и экономический коллапс – это некоторые из неразрешенных рисков. Бизнес частично виноват в неравном распределении богатства. Рынки ожидают, что компании исправят положение, используя инклюзивность и устойчивый подход в погоне за ростом (см. рисунок 3.3).

Императив устойчивого роста

В последние годы бизнес обнаружил, что стало сложнее находить новые зоны роста. Незанятые рынки с платежеспособными покупателями стали редки. Даже самые успешные компании затруднились запустить и поддерживать устойчивый рост как через расширение границ рынка, так и через вывод на рынок новых продуктов. И это останется серьезным вызовом. Экономисты предсказали, что глобальный экономический рост продолжит замедляться в следующем десятилетии.

Такие общие преграды, как насыщенность рынка, рост числа новых игроков, сниженная покупательская способность и чрезвычайно усложненная деятельность могли стать причиной состояния, близкого к стагнации. В то же время это могло быть напоминанием, что корпорации вскоре достигнут пределов роста, причем не только с экологической, но и с социальной точки зрения. Уровень допустимой нагрузки есть у природы, а также у рынка.

Ранее бизнес полагал, что если они реинвестируют прибыль в развитие общества, то это делается в ущерб более быстрому росту. Компании должны осознать, что верно обратное. Десятилетия агрессивных стратегий роста привели к деградации природной среды и неравенству в обществе. Компании не могут процветать в упадническом и слабеющем обществе.

Если ставить в приоритет только рост, а не развитие, то бизнес быстро достигнет предела. В условиях надвигающейся в угрожающем масштабе поляризации благосостояния рынок, особенно его нижняя половина, будет обречен на провал с освоением инициатив более амбициозного роста. Успешными являются те компании, которые обладают достаточной мощью, чтобы сгладить ущерб. Таким образом, чтобы бизнес мог быть устойчивым, его планы роста должны включать ключевые элементы развития общества.

Рисунок 3.3. Причины социального активизма

В долгосрочной перспективе реализуемый компаниями социальный активизм покажет себя удачной инвестицией. Когда миллиарды людей, до которых сейчас не дотягиваются компании, выходят из-за черты бедности, становятся более образованными и получают больший доход, рынки по всему миру значительно растут. Ранее незадействованные сегменты становятся новыми источниками роста. Более того, в более стабильном обществе и устойчивой среде издержки и риски ведения бизнеса значительно ниже.

Новая норма приличия

Десятилетие назад, когда был представлен маркетинг 3.0, строящиеся на значимой цели бизнес-модели были относительно новым способом отличиться. Этот способ давал ранним последователям конкурентное преимущество. Как только группа покупателей начала отдавать предпочтение брендам, чья деятельность приносила положительный социальный вклад, горстка компаний начала внедрять человекоцентрированный подход и сделала его ядром бизнес-стратегии. Такие бренды-новаторы, как The Body Shop или Ben & Jerry’s, считались крутыми. В их бизнес были встроены несколько решений социальных проблем, в которых принимали участие и покупатели. Самые большие стоящие перед человечеством вызовы были в то же время самыми большими бизнес-возможностями для этих компаний.

Сегодня тренд на человекоцентрированный подход стал повсеместным. Тысячи компаний уделяют особое внимание своему социальному и экологическому эффекту, даже используя их в качестве крупнейшего источника инноваций. Многие бренды завоевали лояльность клиентов, продвигая здоровый образ жизни, уменьшая углеродный след, реализуя этичную торговлю с поставщиками из развивающихся стран, обеспечивая достойные условия труда и строя бизнес на дне пирамиды.

Нормой стало, что без широкого ви́дения, миссии и ценностей компаниям стало неприлично участвовать в конкуренции. Компании с провальной практикой корпоративной ответственности рискуют остаться без внимания потенциальных покупателей. Покупатели все чаще принимают покупательские решения на основе своего восприятия этических норм компании. На самом деле сейчас компании ожидают, что бренды будут работать на благо общества в целом и корпорации знают это. Кампания «Остановим распространение ненависти ради прибыли» (англ. Stop Hate for Profit), в рамках которой Microsoft, Starbucks, Pfizer, Unilever и сотни других компаний приостановили рекламные кампании на Facebook, призывая социальную сеть лучше разобраться с риторикой ненависти и дезинформацией, – свидетельство важности социального активизма.

Компаниям необходим баланс между максимизацией созданной ценности в настоящем и началом позиционирования брендов для будущего.

Бренды должны развивать рынки, на которых они работают, и заботиться о них, а не только эксплуатировать. Другими словами, бизнес считается ответственным за рост не только ценности для акционеров в краткосрочной перспективе, но и за создание ценности для общества на долгий срок. И благодаря интернету компании находятся под постоянным наблюдением, а покупателям легче отслеживать этические аспекты бизнесов. Сейчас стандартной для компаний является практика отслеживания и публикации своего прогресса в отчете по социальной ответственности, в котором они регулярно раскрывают экономический, экологический и социальный вклад своей деятельности.

Давление изнутри

Внешние тренды склонны зеркально отражать также внутреннюю динамику. Социальный вклад хорошо отзывается у более молодых сотрудников. В ответ на требование своих сотрудников компании начинают включать социальную миссию в свои корпоративные ценности. Сотрудники из поколения Y, которые сейчас составляют основу занятого населения, давно стали адвокатами социальных изменений. Они воздействуют, не только голосуя кошельком как покупатели, но и продвигая социальные изменения изнутри. А сейчас в ряды занятого населения начинают вступать поколение Z, которое вскоре станет новым большинством, и внутреннее давление на внедрение социально и экологически ответственных практик возрастает (см. главу 2 для информации о различных поколениях).

Многообразие, инклюзивность и равные возможности в рабочей среде стали обязательными в войне за таланты, существенно повлияв на процессы набора персонала, распределения зарплат и практики развития сотрудников. А многочисленные исследования от BCG, McKinsey и Hays показали, что эти практики и в самом деле улучшают продуктивность компаний и их финансовую эффективность путем внедрения более здоровой корпоративной культуры, улучшения креативности и более осмысленным взглядам.

Более того, корпоративные ценности сейчас, как никогда, важны в привлечении и удержании сотрудников более молодых поколений. Чтобы стать привлекательным работодателем, компаниям необходимо использовать со своими сотрудниками ту же повествовательную риторику, что и для покупателей. Корпоративные ценности кажутся неподдельными, когда они согласуются с бизнесом. Например, компании нефтегазовой индустрии должны обращать внимание на переход на возобновляемые источники энергии и электромобили. Бренды с товарами по уходу за собой могут выбрать вклад в санитарно-гигиеническую обстановку сообществ, с которыми они работают. Избавление от ожирения может стать фокусом предприятий пищевой промышленности.

Однако транслируемые ценности больше не могут быть просто красивыми словами; компании должны демонстрировать честность и жить по тем принципам, которые они транслируют, так как сотрудники могут быстро почувствовать фиктивные обещания и недобросовестность в их выполнении. И это не должно заканчиваться на уровне благотворительных взносов или филантропических действий. Вместо этого это должно влиять на всю бизнес-стратегию: от цепочки поставок, разработки продукта и дистрибуции до кадровых практик.

Сопоставление стратегий с целями устойчивого развития

Роль бизнеса в улучшении общества очень велика. Но даже если большинство компаний инвестировали свои ресурсы и поставили в центр своей стратегии корпоративный активизм, этого может быть недостаточно, чтобы изменить мир. Для синергии в результатах требуются согласованные действия. Глобальное партнерство, включающее правительства, гражданские общества и бизнес помогут визионерским компаниям найти организации со схожим мышлением для сотрудничества по всему миру.

Рисунок 3.4. Инклюзивное и устойчивое развитие в 17 целях устойчивого развития

Здесь ключевую роль играют Цели устойчивого развития (Sustainable Development Goals). В 2015 году страны – члены Организации Объединенных Наций представили план до 2030 года и публично пообещали достичь 17 целей, известных как Цели устойчивого развития, или ЦУР (см. рисунок 3.4). Придя на смену Целям развития тысячелетия (ЦРТ), они служат как общее ви́дение, а также как стандартный план действий, чтобы направлять ключевые группы заинтересованных лиц в разрешении наиболее остро стоящих социальных и экономических вызовов.

Внедрение ЦУР все еще сталкивается с трудностями при дальнейшей реализации, что прежде всего берет начало в низком уровне воспринимаемой актуальности. Согласно исследованию по заказу Всемирного экономического форума, около 74 % граждан по всему миру осведомлены о ЦУР. Однако большинство из них склонны поддерживать наиболее остро стоящие цели, такие как касающиеся еды, воды, здоровья и энергии. И они начинают дистанцироваться, когда дело доходит до целей более высокого порядка, таких как гендерное равенство и уменьшение неравенства.

Очевидна роль компаний в улучшении недостатка привлекательности таких целей. Включая ЦУР в свои маркетинговую и бизнес-деятельность, компании могут помочь более органичной интеграции целей в жизнь покупателей. Это сделает цели ЦУР скорее вопросом на уровне домохозяйства, чем инициативой правительства.

Проще говоря, компании могут взглянуть на ЦУР с двух сторон: как на гуманитарную и как на экологическую миссию. С одной стороны, совершенствование мира включает создание улучшенных возможностей для людей на планете: предоставление доступа к базовым потребностям, фундаментальным жизненным навыкам и равным возможностям. С другой стороны, оно также включает охрану и защиту окружающей среды, делая планету устойчивым домом для будущих поколений.

Цели устойчивого развития также продвигают как создание благосостояния, так и его справедливое распределение. Отдельные цели направлены на создание идеальных экосистем и условий для процветания каждого. Примерами таких целей является развитие качественной инфраструктуры и безопасного жилья, а также снижения уровня преступности и коррупции. Другие цели направлены на равное распределение возможностей преуспеть, особенно среди социально обособленных групп. Примерами является избавление от дискриминации женщин и обеспечение равного доступа к образованию.

Категоризация помогает упростить цели и помочь компании в понимании и приоритизации того, как они могут принести наибольшую пользу. C рассмотрением 17 целей может быть сложно справиться, и люди теряют концентрацию. Но по своей сути эти цели просто направлены на продвижение инклюзивности и устойчивого развития. Таким образом, компании имеют возможность быстро определить, где они могут принести реальный вклад в своей цепочке создания ценности.

На фронте инклюзивности компании в области здравоохранения, например, могут сфокусироваться на продвижении здорового образа жизни в бедные сельские районы и обеспечении их доступными инструментами для диагностики и лекарствами. На фоне устойчивого роста компании могут использовать технологии и предлагать услуги телемедицины в отдаленные регионы, что уменьшает перемещения, экономит энергию и снижает углеродные выбросы.

Финансовые компании могут способствовать развитию финансовой инклюзии, ориентируясь на незанятые рынки и внедряя модели на основе финансовых технологий (финтех). В то же время они могут содействовать развитию устойчивого инвестирования, например, инвестируя в развитие возобновляемых источников энергии и не инвестируя в загрязняющие окружающую среду компании.

Производственные компании могут внести вклад в устойчивое развитие, внедряя модель экономики замкнутого цикла, предполагающей снижение использования, повторное использование и переработку сырья. Они также могут внести вклад в инклюзивную экономику, нанимая на работу представителей меньшинств и привлекая малый бизнес в цепочке поставок.

Бизнес может скоро осознать прямую и непрямую выгоду от внедрения таких инклюзивных и устойчивых практик. Энергоэффективность офисов и производственных помещений означает снижение издержек. Снижение количества перемещений из-за удаленной работы и совместного транспорта также сэкономит бизнесу деньги.

Более того, выход на незанятые рынки открывает новые рыночные возможности и, что важнее, ведет компании к обратным инновациям. В прошлом инновации шли от развитых стран и доставались в ничтожном количестве развивающимся. Сегодня все наоборот. Такие компании, как GE, к примеру, создают бюджетное медицинское оборудование для развивающихся стран и затем выводят его на рынки развитых стран, сменив позиционирование товаров на «носимые» устройства.

Постановка четких целей для достижений полезна компаниям в осознании масштаба и охвата своего активизма. Они также позволяют компаниям продвигать реализацию внутри своих организаций. Измерение и отслеживание положительного эффекта вдохновляет компании продолжать практики. Они также яснее показывают, что корпоративный активизм – это не только ответственность, но и отличная инвестиция. Раскрытие результатов и их прозрачное представление еще более вдохновляют схожие компании последовать примеру и помогают потенциальным партнерам определить сферы для сотрудничества.

Резюме: создание инклюзивности и устойчивого развития в обществе

Один из основных вызовов, стоящих сегодня перед маркетологами, – это экстремальная поляризация, пронизывающая все аспекты человеческой жизни: от работы до идеологий, образа жизни и рынков. Корневая причина – расширяющийся разрыв между социоэкономическими классами на верхушке и на дне. Средний класс начинает исчезать, падая вниз или поднимаясь наверх.

Когда все поляризовано, существуют только два действенных способа позиционирования ваших брендов и компаний. Поляризация ограничивает рынки, в которых ведется конкурентная борьба. Но, что важнее, она ограничивает возможности, особенно в свете замедляющейся экономики и увеличения числа игроков.

Инклюзивный и устойчивый маркетинг, согласованный с целями устойчивого развития (ЦУР), решает проблему через более равномерное распределение благосостояния, что в свою очередь вернет общество к исходному состоянию. Компании должны внедрить концепцию в свои бизнес-модели, осмысленно реинвестируя в развитие общества. И бизнес должен использовать технологии, так как они играют ключевую роль в ускорении прогресса и открытии возможностей для всех.

Вопросы к размышлению

Внедрили ли вы человекоцентрированную концепцию в своей организации и включили ли вы социальный вклад в свое ви́дение, миссию и ценности?

Подумайте, как вы можете усилить свой вклад, соотнеся свои стратегии с целями устойчивого развития (ЦУР). Какие из 17 целей соотносятся с вашим бизнесом?

Глава 4

Цифровой разрыв

Делая технологии персональными, социальными и впечатляющими

В апрельском выпуске 2002 года издание Wired опубликовало статью Билла Джоя, сооснователя Sun Microsystems, под названием «Почему мы не нужны будущему» (англ. «Why the Future Doesn’t Need Us»). В статье в качестве гипотезы выдвигался антиутопичный сценарий, известный как эра сингулярности, в которой машины со сверхинтеллектом заменят людей. В финальные годы XX столетия Wired также публиковал несколько других размещенных на обложке статей с размышлениями на тему комбинации робототехники и искусственного интеллекта и предсказаниями того, как эти технологии могли бы повлиять на будущее человечества.

Спустя два десятилетия прогнозируемый сценарий еще не материализовался. Эра сингулярности – все еще предмет для дискуссий. В 2019 году на сцене всемирной конференции по ИИ (World AI Conference) разразился знаменитый спор на тему «Люди против машин» между Илоном Маском из Tesla и Джеком Ма из Alibaba. Илон Маск повторил опасение Билла Джоя, что ИИ может уничтожить человеческую цивилизацию, а Джек Ма придерживался позиции, что люди всегда будут превосходить машины благодаря своим эмоциональным способностям.

В бизнес-среде также выражают опасения по поводу угрозы ИИ: от потери рабочих мест до исчезновения человечества. Но многие задумываются, а не преувеличена ли опасность. Много лет назад мы рисовали в воображении футуристичную автоматизацию на основе ИИ, например: полностью автоматизированные умные дома, беспилотные машины и самовоспроизводящиеся 3D-принтеры. Но автоматизация пока сделала такие примеры доступными только в виде прототипов с ограниченным функционалом, и они до сих пор не получили широкого распространения.

Автоматизация в самом деле продолжит забирать рабочие места. Брукингский институт предсказал, что автоматизация угрожает заменить 25 % рабочих мест в США, особенно там, где выполняются рутинные задачи. Но ИИ еще предстоит длинный путь, чтобы сравняться с человеческим интеллектом и полностью его заменить. Даже сторонники сингулярности полагают, что до нее еще несколько десятилетий. Рэймонд Курцвейл из Google и Масаёси Сон из SoftBank предположили, что сингулярность наступит только к 2045–2050 годам.

Цифровой разрыв все еще существует

В 2020 году в мире насчитывается примерно пять миллиардов интернет-пользователей. Этот показатель продолжает расти со скоростью около одного миллиона пользователей в день, согласно подсчетам агентства We Are Social. Таким образом, потребуется еще десятилетие для достижения 90-процентного охвата. К 2030 году в мире будет более восьми миллиардов интернет-пользователей, что составляет свыше 90 % мирового населения.

Фундаментальный барьер на пути связности – это больше не доступность и наличие интернета. Почти все население мира проживает в зонах охвата мобильных сотовых сетей. Возьмем, к примеру, Индонезию. Четвертая по населению страна на Земле проложила оптоволоконную сеть протяженностью более 216 000 миль по земле и под водой для обеспечения живущих на более чем 17 000 островах высокоскоростным интернетом, – об этом говорится в заявлении министра связи и информационных технологий Джонни Плейта.

Вместо этого основное препятствие – это недоступные цены на доступ и простота использования. И проникновение интернета пока не имеет равного распределения, новые пользователи будут приходить в основном с развивающихся рынков. Такие рынки часто функционируют через мобильные устройства, и только. Доступные мобильные устройства, легкие операционные системы, дешевые интернет-тарифы и бесплатные точки доступа к Wi-Fi – главные драйверы завоевания сегмента «следующего миллиарда пользователей».

Интернет соединяет не только людей, но и устройства и машины, что также называется «интернетом вещей». Они могут быть использованы для мониторинга, например, показателей умных счетчиков или отслеживания метрик как на уровне домохозяйства, так и в промышленном контексте. С «интернетом вещей», когда устройства и машины могут обмениваться информацией друг с другом, всем можно управлять удаленно и автоматизированно, без необходимости в людях-операторах. Таким образом, в конечном счете «интернет вещей» станет основополагающим стержнем автоматизации, в то время как искусственный интеллект станет мозгом, который контролирует эти устройства и машины.

Хотя технологичные компании предсказали, что к 2030 году сотни миллиардов устройств «интернета вещей» будут соединены, реализация идет медленно. В исследованиях от Gartner приводятся данные, что на 2020 год только почти 6 миллионов устройств «интернета вещей» было установлено, в основном в форме умных счетчиков электричества и систем видеонаблюдения для безопасности помещений. Ключевой драйвер роста этого показателя – это 5G, пятое поколение мобильной связи. 5G развивает скорость, в 100 раз превышающую скорость нынешней сети 4G, и поддерживает в десять раз больше устройств, что делает ее гораздо более эффективной для «интернета вещей».

Практически повсеместная связность людей с людьми и машин с машинами – это фундаментальная инфраструктура для полностью цифровой экономики. Она делает возможной автоматизацию и удаленное производство, при этом традиционные цепочки поставок становятся устаревшими. Она позволяет продавцам и покупателям беспрепятственно и взаимовыгодно взаимодействовать и осуществлять транзакции. В контексте рабочей среды она улучшает координацию между сотрудниками и делает бизнес-процессы более эффективными, в конечном счете повышая продуктивность сотрудников.

Но полностью цифровая инфраструктура не гарантирует полностью цифрового общества. Цифровые технологии все еще используются в основном для базовой коммуникации и с целью потребления контента. Более продвинутые применения пока редки даже в частных секторах. Для преодоления технологического разрыва и компании, и их клиенты должны больше пользоваться технологиями.

Несмотря на равный доступ к инфраструктуре, темп внедрения технологий отличается в разных индустриях. Индустрии хай-тек, медиа и развлечений, телекоммуникаций и финансовых услуг являются примерами ранних последователей цифровизации. С другой стороны, такие сектора экономики, как строительство, добыча полезных ископаемых, здравоохранение и госсектор, отстают.

Многие факторы влияют на готовность внедрять цифровизацию. Устоявшиеся лидеры рынка часто нерешительны в замене накопленных физических активов цифровыми. Но обычно такие компании вдохновляет появившийся конкурент c прорывными технологиями и менее капиталоемкой операционной деятельностью. Другим драйвером является необходимость сокращения персонала и других издержек в свете снижающейся рентабельности. В индустриях со снижающимися прогнозами прибыльности давление внедрять цифровые технологии более заметно.

Однако определяющий драйвер цифровизации – это давление со стороны потребителей. Когда потребители потребуют наличия цифровых каналов для взаимодействия и проведения транзакций, компании будут вынуждены подчиниться. Когда потребители будут высоко ценить цифровой клиентский опыт, аргументы для инвестирования в эту тему будут оправданны. Таким образом, цифровой разрыв может быть преодолен. Рынки с более высоким уровнем цифровизации приведут к улучшению маркетинговых практик и позволят компаниям внедрять маркетинг 5.0.

Угрозы и возможности цифровизации

Традиционно, когда употребляется термин «цифровой разрыв», имеется в виду разрыв между теми, у кого есть доступ к цифровым технологиями, и теми, у кого его нет. Однако в реальности цифровой разрыв существует между критиками и защитниками цифровизации. Эти люди имеют противоположную точку зрения: одни считают, что цифровизация несет больше возможностей, а другие – что больше угроз (см. рисунок 4.1). Цифровой разрыв будет сохраняться, пока мы не будем управлять рисками и не раскроем эти возможности.

Рисунок 4.1. Угрозы и возможности цифровизации.

Угрозы цифровизации

Существуют пять угроз цифровизации, которые вызывают страх в сердцах многих людей:

#1. Автоматизация и потеря рабочих мест. По причине того, что бизнес внедряет технологии автоматизации, такие как робототехника и искусственный интеллект, в свои процессы, будут потери рабочих мест. Автоматизация нацелена на оптимизацию продуктивности за счет использования меньших ресурсов и улучшения надежности. Но не все рабочие места попадают в зону риска. Рутинные задачи, которые не создают большой ценности и в которых люди склонны ошибаться, – это легкая мишень для роботизированной автоматизации процессов (англ. Robotic process automation, RPA). Однако рабочие места, требующие человеческой эмпатии и креативности, сложнее заменить.

Эта угроза не имеет равного распределения в мире. В развитых странах, где затраты на оплату труда выше, эффект автоматизации на эффективность будет существенно выше. С другой стороны, в развивающихся странах затраты на внедрение автоматизации для замены затрат на оплату труда еще сложнее окупаются. Такие различия приводят к тому, что преодолеть цифровой разрыв становится сложнее.

#2. Проблема доверия и боязнь неизвестности. Цифровизация становится гораздо сложнее, чем просто соединение людей посредством мобильных устройств и социальных сетей. Она проникла в каждую область человеческой жизни: от торговли и транспорта до образования и здравоохранения. Основополагающей технологией комплексной цифровизации является ИИ, который нацелен не просто имитировать, но и превосходить человеческий интеллект.

Продвинутые алгоритмы и модели искусственного интеллекта находятся часто за пределами человеческого понимания. Когда люди чувствуют, что теряют контроль, они проявляют беспокойство, которое приводит к защитной реакции. Особенно актуально это для сфер применения, которые требуют определенного уровня доверия, таких как управление финансами, беспилотные автомобили или медицинское лечение. Проблема с доверием будет одним из определяющих сдерживающих факторов на пути роста применения цифровых технологий.

#3. Опасение по поводу защиты персональных данных и безопасности. ИИ работает на данных, и компании собирают данные из клиентских баз, истории транзакций, социальных сетей и других источников. На базе данных алгоритм ИИ создает модели категоризации и прогнозные алгоритмы, которые позволяют компаниям сформировать глубокое понимание прошлого и будущего поведения клиентов. Некоторые покупатели видят в этой возможности инструмент для индивидуальной настройки и персонификации. Но другие считают, что это вмешательство в частную жизнь с целью получения прибыли.

Цифровые технологии также представляют угрозу национальной безопасности. Сложнее становится защищаться от систем автономного вооружения, таких как ударные беспилотники. Когда цифровизация проникает во все аспекты человеческой жизни, страны более подвержены кибератакам. Атака на сеть «интернета вещей» может вывести из строя целую цифровую инфраструктуру страны. Бизнес и правительства должны найти решение проблем, связанных с защитой данных и безопасностью, и это остается существенным препятствием на пути роста применения цифровых технологий.

#4. Информационный пузырь и эра постправды. И поисковые сайты, и социальные медиа взяли верх над традиционными СМИ и стали основными источниками информации в цифровую эпоху. Они способны повлиять на восприятие и формирование мнений. Но в этих инструментах заложена одна проблема: использование алгоритмов, предоставляющих информацию, отобранную под профили пользователя. Персонифицированная поисковая выдача и ленты социальных сетей в конечном счете укрепляют ранее сформированные убеждения, создавая поляризованные и противоречивые мнения.

Больше беспокойств вызывает зарождение мира постправды, когда все сложнее отличить правду от лжи. Везде дезинформация: от уток до дипфейков[7]. С использованием ИИ проще создавать поддельные аудио и видео, которые кажутся реалистичными. Мы должны управлять этим непреднамеренным последствием технологий, чтобы сократить цифровой разрыв.

#5. Цифровой образ жизни и поведенческие последствия. Мобильные приложения, социальные сети и игры предлагают постоянную стимуляцию и вовлечение, которое приковывает людей к экранам на много часов. Эта зависимость может мешать людям общаться вживую, проявлять физическую активность и соблюдать здоровые привычки сна, оказывая влияние на общее состояние здоровья. Со временем слишком большое количество проведенного за экраном времени ведет к снижению устойчивости внимания, из-за чего сложнее фокусироваться на созидательных задачах.

Цифровые технологии также делают выполнение повседневных задач более удобным и не требующим усилий: от доставляемых к порогу дома продуктов до навигации с помощью карт Google. Мы становимся зависимыми и расслабленными. При принятии решений мы игнорируем свои убеждения и полагаемся на предложенный искусственным интеллектом вариант. Мы передаем свою работу машинам и меньше вмешиваемся, создавая так называемое искажение автоматизации (англ. Automation bias). Преодоление таких побочных эффектов станет серьезным вызовом на пути к всеобщей цифровизации.

Возможности цифровизации

Несмотря на связанные с цифровизацией риски, она открывает невероятные возможности для общества. Перечислим пять примеров ценностей, которые несет цифровизация.

#1. Цифровая экономика и рост благополучия. Первое и наиболее важное – цифровизация способствует росту цифровой экономики, что ведет к массовому росту благосостояния. Цифровизация позволяет бизнесу строить платформы и экосистемы для обслуживания транзакций в большом масштабе без географических и индустриальных границ. Цифровые технологии вдохновляют компании на инновации не только в области клиентского опыта, но и в области бизнес-модели. Это помогает компаниям оправдывать ожидания клиентов, увеличивать готовность платить и в конечном счете способствует формированию большей ценности.

В отличие от традиционных, цифровые бизнес-модели требуют меньших активов, быстрее внедряются на рынок и являются высокомасштабируемыми. Таким образом, это позволяет компаниям достигать экспоненциального роста за короткое время. Цифровизация в рамках клиентского опыта также создает более высокую продуктивность и прибыльность за счет уменьшения числа ошибок и снижения издержек.

#2. Большие данные и непрерывное обучение. Цифровые платформы и экосистемы меняют принципы ведения бизнеса. Они органично соединяют различные стороны: компании, потребителей и заинтересованных лиц – для ничем не ограниченного общения и проведения транзакций. Вместо накопления физических активов эти платформы и экосистемы в различных индустриях собирают огромное количество сырых данных, которые являются топливом для движков ИИ, создающих объемную базу знаний.

База цифровых знаний будет дальше способствовать росту массовых открытых онлайн-курсов (англ. Massive open online courses, MOOC) и совершенствовать их с помощью улучшенных ИИ планов обучения и помощников преподавателя. Это будет помогать людям в непрерывном обучении для получения новых навыков, чтобы они могли идти в ногу со временем в эпоху ИИ.

#3. Умный быт и дополненная реальность. Цифровизация может сделать реальностью то, что мы видели только в фантастических фильмах. В полностью оцифрованном мире мы бы жили в умных домах, где каждое действие либо автоматизировано, либо управляется с помощью голосовых команд. Холодильник сам заказывает продукты, а дрон их доставляет. Когда бы нам ни потребовалось что-то, 3D-принтер это напечатает. В гараже в полной готовности беспилотный автомобиль, готовый отвезти нас куда мы пожелаем.

Когда это произойдет, связь между нами и цифровым миром больше не будет ограничена нашими мобильными телефонами. Интерфейсы расширятся до устройств поменьше – портативных устройств и даже вживляемых в наши тела, – создавая дополненную жизнь. Например, компания Илона Маска Neuralink разрабатывает вживляемый компьютерный чип, чтобы соединить мозг и компьютер и позволить человеку управлять компьютером силой мысли.

#4. Улучшение качества и продолжительности жизни. С точки зрения концепции здорового образа жизни, продвинутые биотехнологии нацелены на увеличение продолжительности жизни. Используя большие данные в медицине, искусственный интеллект будет способствовать разработке новых лекарств и медицине высокой точности с персонализированной диагностикой и лечением, подобранным под каждого пациента. Геномика предложит возможности генной инженерии для предотвращения и лечения генетических заболеваний. Нейротехнологии придвинутся ближе к внедрению чипов для лечения заболеваний мозга. Непрерывное отслеживание медицинских показателей с помощью портативных и вживляемых устройств сделает возможным профилактическое здравоохранение.

Более того, похожий прогресс есть и с технологиями производства продуктов. Вместе биотехнологии и искусственный интеллект нацелены оптимизировать процессы производства и дистрибуции продуктов для предотвращения голода и недостаточности питания. Мы также видим рост количества связанных с возрастными технологиями стартапов, которые предлагают продукты и услуги, целевой аудиторией которых является стареющее население, нацеленное на рост качества и продолжительности жизни.

#5. Устойчивое развитие и социальная инклюзивность. Цифровизация также будет играть значительную роль в обеспечении экологического устойчивого развития. Совместное использование электромобилей станет одним из основных драйверов. Концепция совместного потребления солнечной энергии, которая позволяет соседям делиться излишками электроэнергии, также поможет беречь электроэнергию.

На производстве ИИ поможет сократить потребление воды на этапах от разработки до выбора материала и производства. С искусственным интеллектом мы создадим циркулярную экономику, то есть экономику замкнутого цикла, которая постоянно использует одни и те же материалы благодаря повторному использованию и переработке.

После преодоления цифрового разрыва и достижения всеобщей связности по всему миру мы создадим действительно инклюзивное общество с равным доступом к рынкам и ноу-хау для сообществ с низким доходом. Это улучшит их качество жизни и поможет победить бедность.

Противоположные мнения насчет цифровизации – это новый цифровой разрыв. Чтобы разрешить этот спор, мы должны глубже взглянуть на человеческую сторону технологий и использовать их так, чтобы они приносили наибольшую пользу человечеству.

Технологии могут быть персональными

В эру маркетинга 5.0 покупатели ожидают от бизнеса понимания и предложения персонифицированного опыта. Пока компании могут предоставить такой опыт лишь считаному числу клиентов, им сложно масштабировать эту практику, не теряя качества. Важно использовать технологии для моделирования отдельных профилей покупателей, создания индивидуально подобранных предложений, демонстрации индивидуально настроенного контента и предоставления персонифицированного опыта.

Искусственный интеллект преображает каждую точку взаимодействия на клиентском пути тремя способами. Во-первых, он способствует более точному таргетированию – передаче подходящих предложений в подходящее время подходящим покупателям. Во-вторых, благодаря ему продукты становятся более адаптированными под потребителя. Компании могут предоставлять персонифицированные продукты и даже позволять клиентам самостоятельно их кастомизировать. Наконец, он способствует росту вовлечения. Компании могут демонстрировать персонализированный контент и более близко общаться с покупателями.

Использование искусственного интеллекта для персонализации улучшает степень удовлетворенности покупателей и лояльность, что в свою очередь увеличивает готовность клиентов делиться данными. Если реальная польза от персонализации перевешивает угрозу вмешательства в частную жизнь, покупатели более склонны делиться персональными данными. Покупателям персонализация приятнее, когда она облегчает принятие решения, в то же время позволяя им контролировать ее.

Поддерживая селективную память

Барри Шварц в книге «Парадокс выбора. Почему «“больше” значит “меньше”» утверждает, что, вопреки расхожему мнению, ограничение альтернатив уменьшает стресс от необходимости выбора и делает людей счастливее. На самом деле люди рождены с селективной памятью. Мы склонны направлять наше внимание к значимым стимулам и блокировать незначимые. Это позволяет нам фильтровать и обрабатывать информацию, учитывая ограниченность продолжительности концентрации внимания, и фокусироваться на важном.

Переизбыток альтернатив товаров, коммерческой рекламы и вариантов каналов отвлекает нас от принятия того, что должно быть простым решением о покупке. Мы привыкли думать, что принятие сложных решений не должно быть нашей заботой и что компании должны для нас упрощать варианты и предлагать наилучшие рекомендации. Технологии искусственного интеллекта должны заменить фильтры селективного внимания в нашей голове так, что нам будет проще справляться с принятием решения в эру информационной перегрузки.

С миллионом профилей покупателей и отзывов компании должны быть способны подобрать решения под потребности конкретного покупателя. Например, для товаров широкого потребления алгоритмы ИИ должны быть способны предложить конкретный вариант продукта и решить, из какого распределительного центра его отправить. В секторе страхования модели ИИ могут дать возможность компаниям устанавливать оптимизированные пакеты страхового покрытия и страховые премии на основе прошлого поведения страхователей.

Позволяя индивидуальный контроль

В человеческой природе заложено желание иметь контроль над собой и средой. Доказано, что субъективно ощущаемый контроль, то есть чувство того, что человек контролирует свои решения и последствия, делает его счастливее. Таким образом, компании должны показать, что технологии способствуют тому, что у покупателей появляется такой тип контроля над своими покупательскими решениями.

Ограничение выбора покупателей не означает предоставление им лишь одного варианта. Покупатели должны иметь возможность индивидуально настроить продукт после того, как компания автоматически персонализировала его. Разные люди хотят иметь разный уровень контроля над своим выбором продуктов и точками соприкосновения с компанией. Технологии позволяют компаниям предсказать желания покупателей контролировать и предложить им подходящий баланс между персонализацией и кастомизацией.

Это должен быть процесс совместного создания компанией и покупателями не только самого продукта, но также и всего клиентского опыта. Разные люди будут хотеть разные наборы опыта при взаимодействии с одним и тем же продуктом или услугой. Поставляя отдельными компонентами и модулями продукты и точки взаимодействия, компании позволяют покупателю тщательно выбрать, какой компонент клиентского опыта они хотят получить. По своей сути, это совместное создание опыта, которое, в свою очередь, увеличивает у покупателя чувство сопричастности.

Технологии могут быть социальными

Социальные сети изменили отношение и ожидания покупателей к бизнесу. Большинство покупателей верят, что социальные сети – это больше, чем реклама и экспертные мнения. Покупательские решения сейчас принимаются не только на основе индивидуальных предпочтений, но также на желании соответствовать социальным нормам. Также социальные сети повысили ожидания. Покупателям нужен доступ к поддержке в социальных сетях, и они требуют мгновенных ответов. Люди социальны, и социальные сети способствовали тому, что наша тенденция к социализации перешла на новый уровень.

В маркетинге 5.0 компании должны реагировать на это внедрением социальных технологий в процессы общения с клиентом и вспомогательные процессы. Наиболее популярное применение в процессе общения с клиентом – это служба поддержки в социальных сетях, которая предлагает альтернативный канал для общения с покупателем. Для внутреннего использования компании могут применять социальные инструменты для фасилитации общения между сотрудниками, толчка к обмену знаниями и содействия сотрудничеству.

Технологии более востребованы, когда они позволяют и поощряют социальные связи. Создание каналов в социальных сетях – это старт, но на этом не надо останавливаться. Искусственный интеллект позволяет компаниям погрузиться и сделать выводы из этих данных о социальных взаимодействиях. Это глубокое обучение раскрывает закономерности о том, как создать подходящее сообщение и повлиять на поведение людей в социальных сетях.

Развивая межличностные связи

Мы, люди, рождены уязвимыми и зависимыми от наших родителей и опекунов в удовлетворении наших базовых потребностей. Постепенно в детстве мы учимся общаться и взаимодействовать с теми, кто нас окружает, – это основной метод интеллектуального и эмоционального обучения. При взаимодействии мы обмениваемся идеями и историями, а также отражаем эмоции и выражения наших собеседников. Поэтому человеческий мозг запрограммирован на социализацию с самых ранних этапов нашей жизни.

Наша натура, как социальных существ, объясняет успех социальных сетей как примера применения технологий. Нам нравится слушать о личном опыте других людей и рассказывать о своем. Как обмен зрительной информацией, социальные сети создают альтернативную платформу для удовлетворения наших социальных потребностей за пределами межличностных диалогов.

Другие применения технологий в бизнесе должны также использовать человеческую потребность в социальных связях. Технологии могут способствовать обмену опытом и информацией, например посредством блоков, форумов и Википедии. Обсуждения должны быть расширены: проходить не только между компаниями и покупателями, но и между самими покупателями. Модель краудсорсинга[8] – это пример того, как технологии соединяют людей с различными навыками и компетенциями для сотрудничества. Более того, усиленная технологиями социальная торговля способствует росту торговли между покупателями и продавцами на цифровой торговой площадке.

Побуждая стремление к большему

Мы, как социальные существа, наблюдаем за жизненными историями других людей и соотносим их со своими. Друзья в наших социальных сетях становятся нашими ориентирами. Мы стремимся следовать в поведении и образе жизни примеру других, особенно тех, чья жизнь кажется интереснее, движимые страхом упущенных возможностей. Личные ожидания теперь определяются социальными средами, которые постоянно влияют на нас и мотивируют нас достигать более высоких целей.

Технологии должны пускать в ход это скрытое стремление к большему, встроенное в социальные сети. Усиленный искусственным интеллектом контент-маркетинг, геймификация и социальные сети могут поддержать внутреннее стремление людей к получению признания сообщества и социальному подъему. Вместо опеки над покупателями с предложениями и рекомендациями ИИ должен пускать в ход свое влияние едва заметно через ролевые модели – друзей, семью и сообщество, – к которым люди прислушиваются больше, чем к компаниям.

Парадокс глобализации состоит в том, что она требует экономической инклюзивности, но не создает равных экономических условий.

Однако, оказывая социальное влияние, компании должны выйти за пределы продажи товаров и услуг. Технологии могут стать мощным инструментом изменения поведения, который служит драйвером цифрового активизма, и в конечном счете – социальных изменений. Вдохновение и поддержка людей в стремлениях к более ответственному образу жизни через социальные сети может стать существенным вкладом технологий в развитие человечества.

Технологии могут дарить опыт

Покупатели оценивают компании не только с точки зрения качества продуктов и услуг. Они производят оценку всего клиентского опыта, который включает все точки взаимодействия через все каналы. Таким образом, инновации должны концентрироваться не только на продуктах, но и на всем опыте. Помимо создания отличий продукта, компании должны активизировать коммуникации, усиливать присутствие в каналах и улучшать уровень обслуживания клиентов.

Рост цифровизации способствует развитию омниканального опыта. Покупатели постоянно перемещаются от одного канала к другому – от онлайн к офлайну и наоборот – и ожидают бесшовного и слаженного опыта без заметных разрывов. Бизнес должен предоставить интегрированные взаимодействия хай-тек[9] и хай-тач[10].

В маркетинге 5.0 такие вспомогательные технологии, как искусственный интеллект и блокчейн, играют важную роль в обеспечении безупречной интеграции. С другой стороны, технологии на передовой, а именно сенсоры, робототехника, системы голосового управления, а также дополненная и виртуальная реальности – могут повысить качество физического взаимодействия на протяжении всего клиентского пути.

Вдохновляя хай-тач-взаимодействия

Одна из слабостей машин – это их неспособность воспроизвести взаимодействие с человеком. Продвинутая робототехника и искусственная кожа с сенсорами уже в разработке для решения этой проблемы. Но это не только про воссоздание реалистичного ощущения, но также об интерпретации различных и сложных эмоций от простого человеческого прикосновения.

Люди могут расшифровывать эти эмоции своих собеседников просто прикосновением. Исследование Мэтью Хертенштейна показало, что мы способны с точностью в 78 % передавать другим посредством прикосновений восемь различных эмоций: гнев, страх, неприязнь, грусть, симпатию, благодарность, любовь и счастье. Сложно обучить этим субъективным эмоциям машины, которые полагаются только на логичные, последовательные и измеримые закономерности.

Таким образом, создание продуктов и услуги может все еще требовать балансирования между хай-тек- и хай-тач-взаимодействиями. Технологии, однако, могут играть важную роль в предоставлении хай-тач-взаимодействий. Приносящая небольшую ценность работа клерка должна быть заменена машиной, позволив сотрудникам на передовой фокусироваться и тратить больше времени на взаимодействие с клиентом. Эффективность физического взаимодействия может также быть улучшена усиленным искусственным интеллектом профилированием клиентов и выдачей рекомендаций клиентскому персоналу по выбору коммуникационного стиля и предложению подходящих решений.

Предоставляя постоянное вовлечение

Люди, как правило, имеют стабильный уровень счастья. С вдохновляющими и положительными впечатлениями уровень счастья временно повышается, но в конечном счете он возвращается на базовый уровень. Схожим образом, с разочаровывающими и негативными впечатлениями уровень счастья падает, но он отскочит до базового уровня. В психологии это называется «гедонистической рутиной» (англ. Hedonic treadmill). Этот термин ввели Брикман и Кэмпбелл, он означает, что удовлетворение жизненным опытом всегда тяготеет к определенному базовому уровню.

Это причина того, почему нам, как покупателям, так быстро все надоедает и почему мы никогда не чувствуем полного удовлетворения. Мы хотим постоянного вовлечения на протяжении всего клиентского пути. Время от времени компании должны вносить улучшения в клиентский опыт и обновлять его, чтобы мы не перешли к конкурентам.

Постоянно создавать обновленный клиентский опыт – это сложное искусство. Но с цифровизацией компании могут ускорить выход на рынок инноваций для обновления клиентского опыта. Компаниям проще проводить быстрые эксперименты, тестировать концепции и создавать прототипы в цифровом пространстве.

Цифровые инновации клиентского опыта, однако, уже вышли за пределы простого изменения дизайна пользовательского интерфейса. От чат-ботов до виртуальной реальности и систем голосового управления зарождающиеся технологии меняют то, как компании общаются с покупателями. Такие технологии, как ИИ, «интернет вещей» и блокчейн также улучшают внутреннюю эффективность компании, а следовательно, способствуют ускорению клиентского опыта.

Резюме: делая технологии персональными, социальными и впечатляющими

Цифровой разрыв еще существует. Потребуется как минимум еще десятилетие, чтобы достичь всеобщего охвата интернетом. Но только лишь доступ не приводит к преодолению цифрового разрыва. Чтобы стать полностью цифровым обществом, мы должны применять технологии во всех аспектах нашей жизни, за пределами просто онлайн-общения и социальных сетей. Несмотря на страхи и тревоги, вызываемые цифровизацией, польза для человечества очевидна.

Рисунок 4.2. Технологический компас. Делая технологии персональными, социальными и впечатляющими

В маркетинге 5.0 бизнес должен продемонстрировать покупателям, что правильные применения технологий могут повысить уровень счастья людей. Технологии позволяют предоставлять персонализированный подход к решению их проблем, при этом давая возможность индивидуальной настройки при желании. Покупатели должны быть убеждены, что цифровизация не загубит социальные взаимоотношения, а, напротив, она предоставит платформу для построения более близких отношений между покупателями и их сообществами. Дихотомия «человек-машина» должна прекратиться. Для предоставления превосходного клиентского опыта важнейшим является интеграция хай-тек- и хай-тач-взаимодействий (см. рисунок 4.2).

Вопросы к размышлению

Какое ваше личное мнение о технологиях? Подумайте, как технологии могут повысить возможности вашей организации и радикально ее поменять?

Оцените, способствуют ли используемые в вашей организации сейчас технологии предоставлению персональных, социальных и впечатляющих решений для ваших клиентов.

Часть III

Новые стратегии для усиленного технологиями маркетинга

Глава 5

Готовность организации к цифровизации

Нет единой подходящей всем стратегии

В 1950-е годы группа ученых проводила эксперименты над обезьянами на острове Кодзима. Ученые регулярно выбрасывали на берег батат для кормления обезьян. Однажды молодая обезьяна по имени Имо поняла, что если батат сначала помыть, то он будет вкуснее. Имо начала обучать своих близких друзей и членов семьи новой привычке гигиены. И однажды, когда большинство из них переняли практику, остальные обезьяны приняли это как новую норму. Это явление называется «эффект сотой обезьяны», который описывает феномен, когда для поведенческого изменения требуется критическая масса.

Схожим образом, более молодое поколение – это новые лидеры, когда дело доходит до цифровой трансформации. Поколение Y и поколение Z вместе – это крупнейший рынок потребителей в истории. Бизнес подстраивает свои стратегии под предпочтения этих поколений. Также они являются самой большой частью занятого населения и влияют на компании изнутри. Таким образом, они оказывают огромное влияние на процесс массового внедрения цифровых технологий. Но чтобы цифровой стиль жизни стал новой нормой, изменения должны быть массивными и равным образом распределяться между поколениями и людьми разного социоэкономического статуса.

Процесс цифровизации идет по миру относительно быстро. С одной стороны, кажется, что люди дружелюбно встречают цифровой стиль жизни и не могут себе представить жизнь без цифровых технологий. Однако все еще сохраняется и косность. Многим людям пока привычнее традиционные способы покупки и наслаждения покупками и услугами. Аналогичным образом прокрастинирует и бизнес, когда дело доходит до цифровой трансформации – обязательного условия для маркетинга 5.0. Тем не менее пандемия COVID-19 все это изменила и всем открыла глаза на необходимость цифровизации.

Пример из практики: COVID-19 как катализатор цифровизации

Глобальные бизнесы оказались под ударом во время вспышки COVID-19. Большинство компаний оказались не готовы, так как они ранее никогда не встречались с пандемией. Казалось, что все компании страдают от снижения прибыли и проблем с выручкой, также управляя сотрудниками, которые на личном уровне оказались под ударом вспышки. Компании могут оказаться в водовороте беспорядка и сложного выбора при определении подходящего плана действий, чтобы выжить и даже выйти из ситуации сильнее.

Пандемия и, как следствие, социальное дистанцирование заставили бизнес становиться цифровым быстрее. Во время режима изоляции и ограничений передвижения по всему миру покупатели становились более зависимы от онлайн-платформ в повседневной деятельности. Мы полагаем, что это изменило поведение не только на время кризиса, но и на многие годы вперед.

Так как покупатели были вынуждены оставаться дома несколько месяцев, они в самом деле привыкли к цифровому стилю жизни. Они полагались на электронную торговлю и приложения с доставкой еды для каждодневных покупок. Выросли в объемах цифровой банкинг и безналичные расчеты. Люди начали встречаться друг с другом онлайн через платформы для видеоконференций, такие как Zoom и Google Meet. Дети учились через онлайн-платформы дистанционно, пока их родители работали из дома. Люди смотрели больше видео на YouTube и Netflix. И так как здоровье приобрело первостепенное значение, люди удаленно связывались со своими персональными тренерами и врачами (см. рисунок 5.1).

Рисунок 5.1. Цифровизация во время COVID-19

Рисунок 5.2. Как по-разному повлиял COVID-19 на различные сегменты покупателей и игроков рынка

Бизнес никогда не станет прежним. Индустрии, которые сильно опирались на физические взаимодействия, были вынуждены пересмотреть свои стратегии. Индустрия общественного питания адаптировалась под пандемию, стимулируя доставку еды, чтобы компенсировать потерю прибыли от посетителей заведений. Некоторые рестораны переключились на облачные, или «призрачные»[11] кухни, работая только на доставку. Индустрия туризма обратилась к роботам-уборщикам для обеззараживания комнат и поездов. Аэропорты, например, как один в Бангалоре, представили бесконтактный клиентский путь «от паркинга до самолета».

Так как пассажиропоток общественного транспорта опустился до минимума, управление городским транспортом запустило услуги мини-перевозок. С помощью мобильного приложения пассажиры могли по запросу заказать автобус или трансфер. Пассажиры могли отслеживать не только местоположение автобусов, но и их текущую загруженность. Полезно обеспечить физическим оборудованием и дать возможность отслеживания контактов. Производители автомобилей и дилеры хорошо вложились в платформы для интернет-продаж, чтобы удовлетворить растущий спрос на цифровые взаимодействия. Более того, каждый бренд из любой индустрии повысил свои ставки в маркетинговой игре цифрового контента, стремясь вовлечь покупателей через социальные сети.

Компании больше не могли откладывать цифровизацию, когда их устойчивое развитие зависело от нее. Кризис на самом деле обнажил готовность, или, скорее, неготовность отдельных сегментов рынка и игроков на рынке к переходу в цифровой формат. Отдельные демографические группы, такие как родившиеся до цифровой эпохи цифровые иммигранты или поздние последователи, больше всего пострадают, так как социальное дистанцирование существенно влияет на их рутину межличностного общения. С другой стороны, рожденные в цифровую эпоху в тех же условиях могут процветать.

Схожим образом от вспышки, как оказалось, некоторые индустрии пострадали сильнее, хотя нет бизнеса, у которого был бы иммунитет от этого эффекта. Индустрии, которые требуют больше физических взаимодействий и широко используют ручной труд, могут страдать больше. С другой стороны, индустрии с большим количеством оцифрованных бизнес-процессов и построенные по концепции бережливого производства[12] организации могут быть в гораздо лучшем положении (см. рисунок 5.2).

Оценка готовности к цифровизации

Различные степени готовности диктуют разные стратегии цифровизации для внедрения. Таким образом, необходимо создать диагностический инструмент для оценки готовности. В оценке стоит учитывать как сторону производства, так и сторону потребления. Первый шаг – это определить, если рынок, то есть потребители, готовы и хотели бы перейти на цифровые точки взаимодействия. Следующий шаг – с точки зрения производства оценить способность компании оцифровать бизнес-процессы, чтобы воспользоваться этим переходом. Эти два фактора формируют матрицу, по которой определяется позиция компании в одном из квадрантов цифровой готовности.

Рисунок 5.3. Цифровая готовность по индустриям

Чтобы проиллюстрировать четыре категории нашего инструмента, мы оцениваем цифровую готовность шести индустриальных секторов: хай-тек, финансовые услуги, продуктовый ретейл, автомобильная индустрия, туризм и гостеприимство, здравоохранение. Позиция каждого сектора основана на текущей ситуации в США и может меняться с развитием рынка. Покупатели на других рынках могут иметь другие степени готовности. Также может отличаться готовность отдельных игроков индустрий в каждом секторе (см. рисунок 5.3).

#1 квадрант – Находящиеся в исходном состоянии (Origin)

Этот квадрант включает индустрии, наиболее сильно пострадавшие от пандемии. Компании в этих индустриях были менее готовы встретиться с кризисом, так как их бизнес-процессы все еще включают большое количество физических взаимодействий, которые тяжело имитировать или заменить. В то же время в этих индустриях маловероятен переход потребителей к цифровым точкам взаимодействия, в основном из-за недостатка срочности покупки во время кризиса. Примерами в этом квадранте являются здравоохранение, индустрия туризма и гостеприимства, которые сильно зависят от физических взаимодействий. Для игроков этой индустрии – это дилемма «что было раньше, курица или яйцо»: инвестировать в цифровизацию или ждать, пока покупатели изменят покупательские предпочтения на цифровые.

Цифровизация кардинально уже меняет индустрию туризма и гостеприимства. Сайты отзывов о путешествиях и платформы онлайн-бронирования привнесли в рынок прозрачность уровня качества и цен. Онлайн-платформы для съема жилья, например Airbnb, также оказали давление на крупные сети отелей. Но цифровизация больше происходит на начальном и заключительном отрезках клиентского пути. Покупатели используют цифровые инструменты для планирования и бронирования путешествий, а также для оставления отзывов и рекомендаций направлений. Но средняя секция клиентского пути в основном не цифровая.

И цифровизация по большей части поверхностна и пока не достигла уровня, чтобы трансформировать индустрию. Используются только базовые формы технологий, например, интернет применяется для цифровой рекламы, контент-маркетинга и электронных каналов дистрибуции. Лишь несколько игроков туристической индустрии делают эпизодические попытки использовать продвинутые технологии, такие как робототехника и «интернет вещей», но покупатели отзываются без энтузиазма.

У индустрии здравоохранения в целом схожий уровень готовности. Искусственный интеллект имеет возможность полностью изменить здравоохранение, и первые шаги многообещающие. Несмотря на потенциал, индустрия здравоохранения пока еще слишком традиционная, включает физические взаимодействия. До всплеска COVID-19 телемедицина не была реальной опцией ни для провайдеров медицинских услуг, ни для пациентов. После окончания пандемии неизвестно, будет ли этот тренд на телемедицину продолжать развиваться. Помимо законодательных барьеров, кажется, что поставщики затрудняются предоставить инфраструктуру и профессионалов из области здравоохранения, которые были бы готовы к цифровизации. И остаются сомнения, будут ли готовы клиенты платить столько же за телемедицину, как за традиционный прием.

#2 квадрант – Продвигающиеся (Onward)

Следующий квадрант состоит из индустрий и компаний, которые испытывают сложности в переносе покупателей, несмотря на существенные вложения в цифровизацию своих бизнес-процессов. Индустриальные сектора в этом квадранте обладают работающими цифровыми экосистемами и поощряют покупателей за переход в онлайн уже какое-то время. Но большинство покупателей еще не изменили свои покупательские привычки, и цифровая адаптация ограничена.

Один из примеров – это индустрия розничной торговли. Изначально цифровая компания Amazon доминирует на рынке электронной коммерции уже много лет. Она даже зашла на поле продуктового ретейла, приобретя Whole Foods. С другой стороны, задолго до пандемии традиционный розничный ретейл также начал цифровую трансформацию в предвкушении предстоящих изменений. Гигант ретейл-индустрии Walmart запустил Walmart.com для электронной коммерции и заключил партнерское соглашение с Shopify для расширения деятельности своей торговой площадки. Этот шаг позволил двум большим ретейлерам сойтись в омниканальном пространстве.

Растет и поддерживающая инфраструктура, позволяя электронной коммерции расширяться. Хотя некоторые ретейлеры построили свои логистические подразделения, компании, например DHL, инвестируют в сеть фулфилмента[13] для электронной коммерции. Социальные сети также вторгаются в сферу онлайн-покупок, предоставляя платформы для покупок внутри социальных сетей. Target, например, стал первой большой сетью, которая начала продавать продукты через Instagram.

Несмотря на высокоразвитые экосистемы, согласно Бюро переписи населения США, в первом квартале 2020 года электронная коммерция отвечает чуть меньше чем за 12 % от общих розничных продаж. По данным исследовательского центра Pew, 80 % американцев покупают товары онлайн, но большинство из них все еще предпочитают ходить в магазины. Однако пандемия может создать новую норму, где часть покупателей перейдет на более цифровой клиентский опыт. Игроки рынка должны пристально следить за трендом, чтобы определить, стала ли пандемия достаточно большим катализатором для онлайн-ретейла.

#3 квадрант – Органические (Organic)

К этому квадранту относятся индустрии, которые поставляют продукты и услуги с высокой степенью физических взаимодействий. В большинстве случаев эти индустрии также широко используют ручной труд и поэтому испытывают сложности в удаленном управлении персоналом. С другой стороны, большинство покупателей готовы перейти в цифровой формат. Они подтолкнут компании применять цифровые технологии.

Пример в этом квадранте – это автомобильная индустрия. Большинство покупателей машин уже вебрумят (от англ. webrooming), то есть сначала изучают предложения в интернете, а уже потом покупают у дилера. Поисковая аналитика Google и ComScore показывает, что 95 % покупателей используют цифровые каналы как основной источник информации, но более 95 % продаж все еще заключаются через дилерскую сеть.

Но пандемия ускорила рост онлайн-покупок машин. Некоторые платформы для продажи машин, такие как Carvana и Vroom, сообщили о скачке онлайн-продаж машин, так как покупатели предпочитают бесконтактные способы покупки. В отличие от индустрии туризма и здравоохранения, физические контакты при покупке машины не обязательны и менее ценны, как только покупатели уже провели большую часть исследования.

Более того, машины стали все более высокотехнологичными продуктами с такими трендами на горизонте, как электромобили (EV), беспилотные автомобили (AV) и сетями между автомобилями (V2V). Так как опыт пользования машинами становится все более высокотехнологичным, процесс покупки – это единственный основной шаг клиентского пути, остающийся традиционным.

Бренды должны развивать рынки, на которых они работают, и заботиться о них, а не только эксплуатировать.

Однако производители автомобилей и дилеры только сейчас начали строить цифровые возможности. Помимо платформ для покупки машин онлайн, большинство производителей автомобилей и дилеров не сильно представлены онлайн. Ожидания клиентов в отношении автомобильной индустрии ограничиваются не только платформой для электронной торговли, на которой можно бронировать онлайн тест-драйв и совершать покупки, но также покупатели ожидают внедрения цифровых инструментов продаж и маркетинга. Например, с помощью VR-технологий (виртуальной реальности) потенциальные покупатели могут визуально изучить разные модели машин. Что более важно, искусственный интеллект может предлагать дополнительные функции, например прогнозирование необходимости технического обслуживания машин или превентивный контроль безопасности путем использования данных соединенных машин.

#4 квадрант – Омниканальные (Omni)

Этот квадрант – это то, где компании хотят оказаться в конечном счете. Бизнес в других квадрантах должен стремиться переместить своих покупателей и нарастить свой потенциал, чтобы стать омни-компанией. В квадранте омни-компаний расположены те индустрии, которые испытывают меньше трудностей в период кризиса COVID-19. Два примера таких индустрий – это хай-тек и индустрия финансовых услуг. Технологические компании, естественно, больше всего готовы к мерам социального дистанцирования и поведению «остаемся дома». С цифровизацией, которая занимает крупнейшую часть их ДНК, эти компании стремились совершить прорыв в традиционных индустриях, а пандемия просто дала им значительный толчок. Такие компании, как Amazon, Microsoft, Netflix, Zoom и Salesforce, показали высокий рост.

Цифровые финансовые сервисы также выросли, так как клиенты стремятся избегать походов в банк, а бесконтактные платежи становятся нормой. Однако банки начали переносить своих клиентов на цифровые каналы с помощью всяческих поощрений задолго до вспышки вируса. Сегодня все крупные банки предлагают и онлайн- и мобильный банкинг.

В банковской сфере клиенты выбирают канал, исходя исключительно из соображений удобства. Клиенты не ходят в отделение банка, чтобы получить возможность почувствовать и пощупать товар, как в традиционном ретейле. Они идут в отделение, так как им так удобнее. Поэтому, если цифровой банкинг может воспроизвести удобство для широкого круга клиентов, электронные каналы станут предпочтительнее.

Но цифровизация в этой индустрии простирается гораздо глубже. Финансовые сервисы изучали использование чат-ботов для уменьшения нагрузки на кол-центр, блокчейна для усиления безопасности транзакций и ИИ для обнаружения мошенничества. Эта индустрия стала одной из самых цифровых индустрий, помимо хай-тека и медиабизнеса.

Насколько вы готовы к цифровизации?

Четыре квадранта дают общее представление о том, насколько каждая отдельная индустрия готова к цифровизации. Но компании, даже внутри одного индустриального сектора, могут сильно отличаться в своей готовности и могут обнаружить себя в ином квадранте, чем другие компании той же индустрии. Так, каждая компания может воспользоваться инструментом самодиагностики на предмет готовности к цифровизации и желания клиентов перейти на цифровые каналы. Бизнес, который удовлетворяет большинство критериев этого инструмента оценки, готов к цифровизации (см. рисунок 5.4).

Оценка готовности компании к цифровизации

Оценка готовности клиентов к цифровизации

Рисунок 5.4. Оценка готовности к цифровизации

Стратегии для перевода клиентов на цифровые каналы

Компаниям в квадрантах «Образовывающиеся» (Origin) и «Опережающие» (Onward) необходимо перевести клиентов на цифровые каналы взаимодействия. Их клиенты все еще видят ценность в физическом взаимодействии, а значит, слабо мотивированы переходить к цифровому. Стратегия должна быть направлена на предоставление стимулов для перехода, обеспечивая при этом более высокую ценность клиентского опыта в онлайне.

#1 Заинтересуйте в переходе на цифровые каналы

Для продвижения цифровых взаимодействий компании должны показать преимущества для перехода в онлайн. Они могут использовать позитивную и негативную мотивацию, чтобы заинтересовать в переходе. Положительные стимулы могут принять форму поощрения, например кешбэк, скидки или акции на отдельные товары на цифровых платформах. Негативные стимулы могут принять форму дополнительных комиссий при выборе офлайн-взаимодействий или в особо крайних случаях компании могут вовсе сделать офлайн-взаимодействие недоступным.

Помимо денежных стимулов, компания может информировать клиентов о цифровых возможностях и том, как это улучшит ведение бизнеса.

#2 Избавьте клиентов от раздражения с помощью цифровых технологий

Компаниям нужно обнаружить те точки на клиентском пути, которые вызывают раздражение, и избавиться от них с помощью цифровых технологий. Физические взаимодействия имеют присущие им слабости, особенно в части своей неэффективности. Основной причиной раздражения является долгое время ожидания или очереди в точках офлайн-взаимодействия. Сложные процессы также часто ведут к неразберихе и потере времени клиентов. Для клиентов, которым нужны быстрые и простые решения, цифровые каналы могут заменить некоторые из процессов.

Более того, взаимодействия с людьми обладают высоким риском ненадлежащего оказания услуг. Некомпетентный персонал, нестандартизированные ответы и недостаток доброжелательности – некоторые из основных причин жалоб. Когда проблемы при взаимодействии с клиентами становятся более очевидными, особенно при масштабировании бизнеса, формирование доступа к цифровым каналам может стимулировать изменение поведения.

#3 Воссоздайте желаемое физическое взаимодействие с помощью цифровых инструментов

Когда взаимодействия между людьми создают ценность и все еще желательны для клиентов, бизнес может использовать коммуникации в цифровом пространстве. Клиенты могут через видеоплатформу связаться с сотрудниками компании, которые могут работать откуда угодно. Примерами этого является видеобанкинг[14] в финансовых сервисах или виртуальные консультации в телемедицине. Этот подход сокращает издержки, сохраняя преимущества взаимодействий между людьми.

Более продвинутым подходом является использование чат-бота, который может заменить персонал по работе с клиентами в части простых вопросов и консультаций. Виртуальные ассистенты, управляемые голосовыми командами, сейчас способны отвечать на простые вопросы и выполнять команды. Несмотря на некоторые ограничения, технология обработки естественного языка позволяет делать взаимодействия достаточно натуральными.

Стратегии для наращивания цифровых возможностей

Трудность бизнеса в квадрантах «Образовывающиеся» (Origin) и «Органические» (Organic) состоит в развитии возможностей для удовлетворения цифровых потребностей клиентов. Компаниям необходимо инвестировать в цифровую инфраструктуру – оборудование, программное обеспечение и IT-системы – которые станут основой для предоставления цифрового клиентского опыта. В конечном счете они должны нарастить организационные возможности, которые включают цифровую экспертизу, навыки и культуру agile-разработки.

#1 Инвестируйте в цифровую инфраструктуру

Компаниям необходимо начать свои инвестиции в цифровизацию с построения инфраструктуры для клиентских данных. Цифровизация дает доступ к многим новым тактикам, как к персонализации «один на один» или предиктивному маркетингу. Но основа этих тактик – быстрое и динамичное понимание клиентов. Поэтому компаниям нужны технологии для управления и анализа больших данных в реальном времени.

Компании также должны трансформировать свои бизнес-процессы. Цифровизация – это не просто автоматизация текущей деятельности. Часто компаниям требуется перестроить весь бизнес, чтобы подстроиться под новую цифровую реальность. Более того, компании, которые являются «цифровыми иммигрантами», накопили физические активы, которым нужна оцифровка. С «интернетом вещей», который соединяет эти активы цифровым способом, стоимость этих активов может пойти вверх. Компании могут использовать такие технологии, как умные дома и умные системы управления парком машин, для предоставления действительно омниканального опыта.

#2 Развивайте цифровой клиентский опыт

В эпоху постпандемии бизнес, который смог построить цифровой клиентский опыт, будет расцветать. Цифровизация не должна останавливаться на базовом вовлечении клиента. Вместо этого она должна стать всеобъемлющей и охватить все точки взаимодействия с клиентом от маркетинга до продаж, дистрибуции, доставки продукта и сопутствующих услуг. И все эти цифровые точки взаимодействия должны быть направлены на целостный клиентский опыт.

Но самое важное, бизнес должен пересмотреть свои способы создания ценности или, другими словами, то, как он извлекает выручку из клиентского опыта. У цифрового бизнеса полностью иной набор экономических показателей. Компании должны рассмотреть зарождающиеся бизнес-модели, например модель сервиса по подписке EaaS[15], электронной торговой площадки и модель «по требованию»[16].

#3 Создайте сильную цифровую организацию

Возможно, самым решающим фактором, определяющим успех цифровой трансформации, является организация. Сотрудники должны быть снабжены цифровыми инструментами для удаленной работы и взаимодействия с другими в виртуальном пространстве. В традиционных компаниях в процессе трансформации эти новые цифровые инструменты должны быть интегрированы в унаследованные ШШ-системы.

Для ускорения процессов организационного обучения компаниям необходимо нанять сотрудников с цифровыми компетенциями, как например: аналитики данных, дизайнеры интерфейсов (UX-дизайнеры), архитекторы информационных систем. Компании также должны сфокусироваться на культуре, которая часто является основным барьером на пути к цифровой трансформации. Что им требуется создать – это культуру agile-разработки с быстрыми экспериментами и непрекращающимся взаимодействием между бизнес-менеджерами и сотрудниками с цифровыми компетенциями.

Стратегии для усиления цифрового лидерства

В свете увеличения ожиданий клиентов компании из квадранта «Омниканальные» не должны оставаться на месте. Пока остальные догоняют, эти компании вынуждены поднимать планку. Цифровые покупатели – поколение Y и поколение Z – больше не удовлетворены базовым уровнем. Компании должны внедрять продвинутые технологии («технологии нового поколения») в клиентский опыт («клиентский опыт нового поколения»).

#1 Внедряйте технологии нового поколения

Для омни-компании контент-маркетинг в социальных сетях и платформы электронной коммерции – это базовые потребности, без которых они просто не могут конкурировать с другими. Для наращивания темпа компаниям необходимо внедрять продвинутые технологии, которые еще не стали мейнстримом. Они должны рассмотреть возможность использования искусственного интеллекта для усиления маркетинговых активностей. Примером может быть использование технологий обработки естественного языка для усиления чат-ботов и голосовых ассистентов.

Комбинация искусственного интеллекта, «интернета вещей», биометрических и сенсорных технологий может помочь компаниям предоставлять физические точки взаимодействия, усиленные с помощью технологий, которые будут как персонализированы под каждого клиента, так и ситуативны для каждого отдельного момента взаимодействия. Использование дополненной и виртуальной реальности может оживить маркетинговую кампанию и продуктовые исследования. Эти технологии могут стать прорывными, и это зона ответственности цифровых лидеров – быть первопроходцами (детально технологии нового поколения обсудим в главе 6).

#2 Предложите цифровой опыт нового поколения

Клиентский путь без преград – мечта каждого покупателя. Переход от офлайна к онлайну и наоборот раньше был очень болезнен, так как точки взаимодействия были разъединены и работали разрозненно. Клиенты не были мгновенно идентифицированы и должны были каждый раз представляться при смене канала. С цифровизацией, наконец, стал возможным путь клиента без преград, когда весь опыт ценнее, чем сумма отдельных его частей. Это клиентский опыт нового поколения.

Компании должны фокусироваться на предоставлении клиентского опыта нового поколения на трех разных уровнях: информативном, интерактивном и иммерсивном. Когда клиентам требуются ответы, когда они желают поговорить или окружить себя сенсорным опытом, компании должны быть готовы его предоставить (больше информации о клиентском опыте нового поколения будет в главе 7).

#3 Усильте свои позиции как «в первую очередь цифровой» бренд

Быть «в первую очередь цифровым» брендом – это направлять все ресурсы сначала на обслуживание цифровых клиентов, а потом на остальных. Это не значит быть хай-тек-компанией или обладать наилучшей IT-инфраструктурой. Это значит в своем ви́дении и стратегии ставить все цифровое в центр. Дизайн цифрового опыта должен сводиться к соединению физического и цифрового мира. Приоритетом номер один становится накопление цифровых активов. Первыми на очереди цифровые продукты. И, что важнее, каждый сотрудник и процесс организации готовы к цифровизации (см. рисунок 5.5).

Рисунок 5.5. Стратегии цифровизации

COVID-19 помог клиентам отличить цифровые бренды от тех, кто только хотел бы таким стать. Неожиданные меры во время пандемии застали многие компании врасплох. В первую очередь цифровые бренды расцветают во время кризиса, не прилагая дополнительных усилий.

Резюме: нет единой подходящей всем стратегии

Пандемия COVID-19 внезапно стала акселератором цифровизации по всему миру. Как бизнес, так и потребители были вынуждены адаптироваться под ограничения передвижения и, таким образом, сильно зависели от цифровых каналов. Это стало «тревожным звоночком» для компаний, которые замешкались в своем пути к цифровизации. Готовые к цифровизации компании подготовлены к тому, что наступит после, когда рожденные в цифровую эпоху клиенты завоюют рынки по всему миру.

Однако, когда речь идет о цифровизации, нет единого подходящего всем подхода. Каждый индустриальный сектор и каждая компания в этом секторе могут находиться на разном уровне цифровой зрелости. Первый шаг – это оценить готовность к цифровизации клиентской базы, за которую компания борется с конкурентами. Следующий шаг – это применить инструмент самодиагностики для оценки цифрового потенциала организации. В зависимости от степени готовности, компаниям необходимо создавать и внедрять разные стратегии, которые включают перевод клиентов в цифровое пространство, а также стратегии цифровой трансформации.

Вопросы к размышлению

Оцените цифровую готовность вашей организации, а также ваших клиентов. Насколько они готовы перейти в цифровое пространство?

Подумайте, как можно было бы повысить готовность к цифровизации вашей организации и создайте план для внедрения этого перехода.

Глава 6

Технологии нового поколения

Пришло время для запуска имитирующих человека технологий

Во время Второй мировой войны немцы в широких масштабах использовали машинки «Энигма» для шифрования военной коммуникации. Перехват и расшифровка кодов шифрования позволили бы британцам и союзникам предвосхитить движение немецких войск. Для предотвращения военных потерь группа ученых наперегонки со временем пыталась расшифровать военные коды путем создания машины под названием «Бомба». После нескольких попыток «обучения» машины «Бомба» у них наконец получилось. Одним из ученых был математик Алан Тьюринг, который получил широкое признание как один из самых первых мыслителей в области искусственного интеллекта. Его личной целью было создание машины, которая бы училась с помощью опыта, – что подготовило почву для машинного обучения.

Так же как ранние формы ИИ помогли союзникам победить во Второй мировой войне, технологии усилят бизнес и позволят компаниям делать ранее невозможные вещи. Технологии нового поколения – те технологии, которые получат широкое распространение в следующее десятилетие, – станут основной для маркетинга 5.0. Они освобождают компании от прошлых бизнес-ограничений. Трудоемкие рутинные задачи, которые обычно приводят к человеческим ошибкам, могут быть автоматизированы. Действующие на расстоянии технологии могут помочь компаниям преодолеть географические препятствия. Использование блокчейна усиливает безопасность в чувствительных к данным индустриям, как, например, в индустрии финансовых услуг. Использование робототехники и «интернета вещей» снижает необходимость в человеческом ресурсе в средах повышенного риска.

Но, что важнее всего, технологии нового поколения делают возможным более человечный маркетинговый подход. Дополненная и виртуальная реальность – или смешанная реальность[17] – позволяет компаниям визуализировать свои предложения для клиентов, например в сфере недвижимости. Сенсорные технологии и искусственный интеллект позволяют компаниям персонифицировать свой контент, например, система распознавания лиц позволяет делать индивидуальными изображения на рекламных щитах.

Как технологии нового поколения стали возможными

Важно отметить, что многие из технологий нового поколения были изобретены более полувека назад. Искусственный интеллект, обработка естественного языка и программируемая робототехника, например, все были известны уже с 1950-х годов. Первые разработки систем распознавания лиц начались в 1960-х. Но почему они набирают обороты только в последние годы? Ответ кроется в опорных технологиях, которые еще не были настолько мощными, как сегодня. Компьютеры еще не были настолько мощными, а хранение данных было еще громоздким и дорогим. Расцвет технологий в самом деле стал возможен благодаря зрелости шести движущих сил: вычислительной мощности, программного обеспечения с открытым исходным кодом, интернета, облачных вычислений, мобильных устройств и больших данных (см. рисунок 6.1)

Рисунок 6.1. Шесть движущих сил технологий нового поколения

Вычислительные мощности

Технологии, становясь все более продвинутыми, требуют все более мощного и при этом рентабельного оборудования. Экспоненциальный рост вычислительной мощности, особенно высокоэффективных графических процессоров, сделал возможным работу жадных до вычислений технологий, например искусственного интеллекта. Достижения в области полупроводниковых технологий и уменьшающийся размер процессоров означает больше мощности и меньше потребления энергии. Они позволяют машинам с ИИ быть небольшими и пригодными для поддержки приложений, которым требуется ответ в реальном времени, например в беспилотных автомобилях или роботах.

Программное обеспечение с открытым исходным кодом

Для работы мощного оборудования требуются столь же мощные системы программного обеспечения. На создание программного обеспечения для ИИ уходят обычно годы разработки. Здесь существенную роль в ускорении этого процесса играет программное обеспечение с открытым исходным кодом (англ. open-source software). Поощряя совместную разработку, крупные компании, такие как Microsoft, Google, Facebook, Amazon и IBM, публиковали программное обеспечение с открытым исходным кодом в сфере исследований и алгоритмов для ИИ. Это ведет к более быстрым улучшениям и расширениям возможностей систем благодаря международным сообществам разработчиков. Похожие модели c открытым кодом применяются в робототехнике, блокчейне и «интернете вещей».

Интернет

Технология, которая больше всех изменила правила игры, из когда-либо изобретенных – это интернет. Конвергенция сети между «оптоволокном до дома» (англ. fiber to the home, FTTH) и беспроводной технологией 5G покрывает растущие нужды в скорости интернет-соединения. Интернет соединяет не только миллиарды людей, но и машин. Также он является основой для связанных с сетями таких технологий, как «интернет вещей» или блокчейн. Интерактивные технологии, такие как дополненная реальность (AR), виртуальная реальность (VR) и системы с голосовым управлением, также сильно опираются на высокоскоростной интернет, так как им требуется для слаженной работы низкая степень задержек в сети.

Облачные вычисления

Другая важная движущая сила – это облачные вычисления – совместный доступ к компьютерным системам, особенно к программному обеспечению и хранилищу в сети, позволяющим пользователям работать удаленно. Пандемия COVID-19 – и вынужденная из-за нее удаленная работа – делает облачные вычисления более важными для бизнеса. Компаниям, которые используют облачные вычисления, не требуется инвестировать в мощное оборудование и программное обеспечение для работы таких сложных прикладных программ, как искусственный интеллект. Вместо этого они обычно подписываются на сервисы и используют инфраструктуру с совместным доступом, предлагаемую провайдерами облачных вычислений. Это дает компаниям гибкость расширить подписку при росте потребностей компании. Так как провайдеры регулярно обновляют свою инфраструктуру, компаниям не нужно беспокоиться о том, чтобы идти в ногу с последними технологиями. Пять крупных игроков в ИИ также доминируют на рынке облачных вычислений: Amazon, Microsoft, Google, Alibaba и IBM.

Мобильные устройства

Тренд на распределенные вычисления стал возможным благодаря развитию мобильных устройств. Развитие мобильных вычислений было настолько огромным, что самые современные смартфоны уже насколько же мощные, как и персональные компьютеры, что делает их основными устройствами для работы и доступа в интернет для большинства людей. Возможность переноса устройств поддерживает мобильность, а значит, в свою очередь, увеличивается продуктивность удаленной работы.

Также это позволяет предоставлять удаленный клиентский опыт. Сегодня смартфоны достаточно мощные для работы систем распознавания лиц, систем с голосовым управлением, AR, VR и даже 3D-печати.

Большие данные

Большие данные выполняют функцию последнего недостающего элемента этой мозаики. Технологии ИИ требуют огромного объема и широкого разнообразия данных для машинного обучения и улучшения алгоритмов. Каждодневное использование интернет-браузеров, электронной почты, социальных сетей и мессенджеров, особенно на мобильных устройствах, предоставляет это. Внешние источники данных дополняют внутренние данные о транзакциях, предоставляя психографические и поведенческие данные. Что замечательно в интернет-данных – это то, что, в отличие от традиционных данных маркетинговых исследований, они могут быть собраны онлайн, в реальном времени и в широком масштабе. Более того, затраты на хранение данных снижаются, а возможности растут быстрее, что упрощает управление большим объемом информации.

Доступность, а также возможность использования этих шести связанных между собой технологий помогает научным и корпоративным лабораториям исследовать новые горизонты. Благодаря этому ранее дремлющие продвинутые технологии могут достигнуть зрелости и широкого применения.

Переосмысление бизнеса с помощью технологий нового поколения

Люди – уникальные существа, одаренные непревзойденными когнитивными способностями. Мы способны принимать сложные решения и решать комплексные проблемы. Но, что важнее, мы можем учиться с опытом. Наш мозг развивает когнитивные навыки посредством контекстуального обучения: получая знания, находя закономерности на основе нашего собственного опыта и развивая собственное целостное представление.

Способ обучения у человека также чрезвычайно сложный. Люди получают сигналы всех пяти чувств. Мы используем вербальный язык и зрительную информацию, чтобы учить и обучаться. Наше восприятие мира усиливается осязанием, обонянием и вкусом. Мы также обучаемся психомоторно, например, чтобы учиться писать, ходить или для обретения других двигательных навыков. Это все обучение – процесс длиною в жизнь. В результате люди могут общаться, чувствовать и двигаться, подстраиваясь под сигналы окружающей среды.

В течение многих лет ученые и инженеры были одержимы желанием воспроизвести способности человека при работе с машинами. Машинное обучение в ИИ предпринимает попытки имитировать подход контекстуального обучения. Системы ИИ не созданы учиться сами по себе. Как и людей, их нужно обучать необходимому, используя алгоритмы. Они находят закономерности, используя большие данные, которые служат примерами контекста. В конечном счете они могут «понять» алгоритмы и полностью постичь логику данных.

Сенсорные технологии играют свою роль в помощи обучению, имитируя органы чувств человека. Например, системы распознавания лиц и изображений помогают машинам различать объекты на основе модели зрительного обучения, которую используют люди. Более того, когнитивные навыки компьютеров позволяют им имитировать социальные взаимодействия – с помощью обработки естественного языка – и совершать физические движения – с помощью робототехники. Хотя машины еще не обладают разумом и ловкостью на уровне человека, они более выносливы и надежны, благодаря чему они могут выучить массивный объем знаний за короткое время.

Уникальность человека, однако, на этом не ограничивается. Люди могут постигать абстрактные концепции, которые не имеют физической формы, например этику, культуру или любовь. Способность к воображению за рамками логического подхода делает людей более творческими. И иногда это заставляет людей отойти от того, что считается рациональным и логичным. Более того, люди очень социальны. Мы на интуитивном уровне любим собираться в группы и строить отношения с другими.

Машины также обучаются с помощью этих других аспектов человеческих возможностей. Например, технологии дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) имитируют человеческое воображение, накладывая друг на друга две реальности – онлайн и офлайн. Мы также пытаемся составить представление о том, как машины должны «общаться» друг с другом, разрабатывая «интернет вещей» и блокчейн.

Мы называем эти продвинутые технологии – технологии нового поколения. Это искусственный интеллект, обработка естественного языка, сенсорные технологии, робототехника, технологии смешанной реальности, «интернет вещей» и блокчейн. Воспроизводя человеческие способности, они могут усилить маркетинг нового поколения (см. рисунок 6.2).

Рисунок 6.2. Шесть способов, с помощью которых технологии имитируют людей

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект, возможно, самая популярная и наименее понятая технология последних времен. Нас пугают мысли об ИИ на человеческом уровне, как можно увидеть в научно-фантастических фильмах. Такая форма ИИ носит название общего или сильного искусственного интеллекта, у которого разум на уровне человеческого, но он будет разрабатываться еще как минимум двадцать лет.

Но искусственному интеллекту не нужно быть настолько разумным. Узкие применения ИИ уже часто встречаются и широко используются для автоматизации рутинных задач в некоторых индустриях. Компании финансового сектора используют ИИ для автоматизации обнаружения мошенничества и рейтинга кредитоспособности. С помощью искусственного интеллекта Google рекомендует поисковые запросы с каждой новой набранной в поисковой строке буквой. Amazon использует его для предоставления рекомендаций книг, а Uber – для работы динамического ценообразования.

Слабый[18] искусственный интеллект использует компьютерные алгоритмы для выполнения определенных задач, которые ранее требовали человеческого интеллекта. Компьютер может обучаться либо с учителем, либо без. При обучении с учителем человек-программист строит алгоритм в формате «стимул – реакция» или «если – то». Ранней формой таких систем назывались экспертные системы, которые сейчас используются в чат-ботах клиентской поддержки. При взаимодействии с простым чат-ботом клиенты могут задавать вопросы из заранее определенного списка. Компании с повторяющимися и стандартизированными процессами могут использовать экспертные системы для автоматизации.

При обучении без учителя компьютер обучается и выявляет ранее неизвестные закономерности на основании исторических данных с минимальным вовлечением человека. Искусственный интеллект анализирует и переводит неструктурированные данные в структурированную информацию. В маркетинге этому масса применений. Одно из важнейших – это интерпретация и выявление закономерностей на основе больших данных. На основании постов в социальных сетях, истории транзакции и другой информации и поведении клиентов ИИ может группировать клиентов в кластеры, позволяя тем самым компаниям на основе данных сегментировать клиентов и настраивать таргетинг. Это основа, которая позволяет компании кастомизировать и персонализировать продуктовые рекомендации, цены и контент в маркетинговых кампаниях. При получении от клиентов реакции на эти предложения компьютер продолжает обучаться и улучшать свой алгоритм.

Хотя сильный искусственный интеллект еще не доступен, для компаний доступен комплексный ИИ. Рассмотрим, например, компанию Ant Financial, материнскую компанию платежной системы Alipay и дочернюю компанию Alibaba. Компания использует ИИ и другие поддерживающие технологии для автоматизации всех своих ключевых бизнес-процессов: безопасности платежей, финансового консультирования, одобрения кредитов, обработки запросов на страховые выплаты, службы поддержки клиентов и управления рисками. Компания, например, переосмыслила страхование автомобилей, используя системы распознавания изображений и машинное обучение. Клиенты могут подать заявку на выплату страховки с помощью смартфона. Движок ИИ проанализирует изображения и определит, если запрос правомерный.

Искусственный интеллект – это просто мозг автоматизации. Ему требуется работать совместно с другими технологиями, такими как робототехника, системы распознавания лиц, системы с голосовым управлением и сенсорные технологии, чтобы предоставить клиентский опыт нового поколения. Ранее доступный только в рамках исследовательских вычислительных лабораторий, сейчас ИИ проник глубоко и широко в каждодневную жизнь потребителей. Искусственный интеллект создает ценность, но им стоит управлять с осторожностью. Когнитивные искажения, полученные на основании предпочтений людей и при анализе исторических решений, могут прокрасться в алгоритм ИИ. И без привлечения разных людей в разработку искусственный интеллект может привести к усилению неравенства в доходах.

Обработка естественного языка (NLP)

Другая интересная разработка в этой области – это технология обработки естественного языка (англ. Natural language processing, NLP). Это о том, как научить машины воспроизводить человеческое общение, как письменное, так и устное. Технологии обработки естественного языка – это важнейший аспект разработок искусственного интеллекта, особенно для тех систем, которым требуются голосовые вводные данные, как, например, голосовые ассистенты. Также это сложнейшая задача, так как речь человека, особенно в естественной среде, часто путаная, неясная и многослойная. Для обучения машин нюансам речи требуется большой объем расшифровок записей реальных разговоров и видеозаписей.

Самое широкое применение технологии обработки естественного языка – это чат-боты. Чат-боты используются не только в обслуживании клиентов, но и в продажах. Они снизят необходимость в высокозатратных каналах, таких как колл-центры для входящих звонков или исходящий телемаркетинг, особенно когда дело касается низкоприбыльных клиентов. Такие компании, как Lyft, Sephora и Starbucks, уже используют чат-боты для принятия заказов и взаимодействия с клиентами. В сфере B2B такие компании, как HubSpot или RapidMiner, используют чат-боты для классификации потенциальных заказчиков и направления их на подходящие каналы для продолжения общения. Популярность онлайн-мессенджеров, таких как WhatsApp, Facebook Messenger и WeChat, – это ключевая причина усиления чат-ботов. По тем же причинам люди ожидают, что общение с чат-ботом будет проходить так, будто это общение с другими людьми.

Именно поэтому настолько важны технологии обработки естественного языка. В отличие от простых чат-ботов, которые способны отвечать только на закрытые вопросы, усиленные технологиями обработки естественного языка боты могут интерпретировать и отвечать на произвольные вопросы. Технологии обработки естественного языка NLP позволяют чат-ботам понять сообщение в чате, хотя оно и содержит такой «шум», как опечатки, сленг и аббревиатуры. Мощные чат-боты также могут распознавать настрой сообщения, например, подмечать саркастические замечания. Также они способны понимать контекст, чтобы предполагать смысл, вкладываемый в двусмысленные слова.

С помощью голосовых технологий машины также стали намного лучше реагировать на голосовые команды. Доступно множество голосовых ассистентов: Alexa от Amazon, Siri от Apple, Google Assistant или Cortana от Microsoft. Эти приложения уже отлично справляются с ответами на простые запросы и выполнением команд на множестве языков. На конференции Google I/O во время демонстрации проекта Duplex в 2018 году было показано, насколько ловко виртуальные ассистенты могут поддерживать обычную беседу. При звонке в салон или ресторан с целью бронирования виртуальный ассистент избавляется от роботизированного голоса и даже добавляет использование пауз и слов-паразитов, что делает речь, как никогда, реалистичной.

С последними разработками все больше покупателей начинают искать товары и покупать их с помощью голосовых ассистентов. Ассистенты будут сравнивать продукты и предоставлять рекомендации о брендах к покупке на основании исторических данных: чем больше раз продукт был куплен, тем более точной является рекомендация. Предвосхищая этот полностью новый способ покупок, брендам необходимо быть готовыми и самим собрать большое количество данных для понимания алгоритмов покупки, которые отражают пользовательские предпочтения.

Сенсорные технологии

Помимо распознавания текста и речи, компьютеры также научились обучаться на основе распознавания изображений и лиц. Растущая популярность фотографий и селфи в эру социальных сетей подпитывает этот тренд. По сути, системы распознавания изображений сканируют изображения и обращаются в интернет или в базу данных для поиска сходств. Будучи лидирующей поисковой системой, Google разработал возможности распознавания изображений, с помощью которой люди могут выполнять поиск по изображению.

Применений технологий распознавания изображений очень много. Например, просматривая миллионы постов в социальных сетях, компании могут обнаруживать фотографии людей, которые покупают или потребляют продукцию их брендов и посылать им сообщения с благодарностью. Они также могут идентифицировать людей, которые пользуются продукцией брендов-конкурентов и приглашать их переключиться на их продукты. Такая узкотаргетированная реклама – это очень эффективный способ увеличить долю на рынке.

В Великобритании компания Tesco широко использует сенсоры с технологиями распознавания изображений для улучшения раскладки продукции: технологии показывают, как надо расположить товары на полках, чтобы способствовать увеличению покупок. Компания привлекает роботов для фотографирования продуктов на полках и анализа изображений для обнаружения дефицита или неправильной раскладки. Также системы с возможностью распознавания изображений полезны для улучшения клиентского опыта. Например, клиенты могут отсканировать продукт на полке и получить детальную информацию о продукте у алгоритма искусственного интеллекта.

Также компания Tesco планирует применять камеры с системой распознавания лиц на кассах для определения возраста тех, кто покупает алкоголь или сигареты. Это позволяет ставить кассы самообслуживания, которые не требуют присутствия человека-кассира. Другой пример использования программного обеспечения с системой распознавания лиц – это цифровые рекламные щиты. Определение демографического профиля и эмоционального состояния аудитории может помогать рекламодателям предоставлять подходящий контент. Фиксация мимики аудитории при просмотре контента также позволяет рекламодателям улучшать свою рекламу.

Другая популярная область применения сенсорных технологий – это беспилотные машины. Технологичные компании, например связанная с Google компания Waymo, конкурируют в этой области с компаниями, поддерживаемыми такими автопроизводителями, как GM Cruise, Ford Autonomous или Argo AI. Беспилотный автомобиль сильно зависит от сенсоров, передающих информацию в ИИ, который анализирует окружающую обстановку. Обычно ИИ использует четыре типа сенсоров: камеру, радар, ультразвук и лидар – расположенные в различных частях машины для измерения дистанции, обнаружения дорожной разметки и определения других окружающих автомобилей.

Также на машины часто устанавливаются телематические системы с сенсорами для усиления безопасности и помощи в управлении машиной. Это особенно полезно для логистики и оптимизации цепочек поставок. Владельцы могут отслеживать свои беспилотные машины, получая ежедневные выводы о закономерностях перемещений по GPS, времени в пути, километраже и эффективности расхода топлива. Более важно, что владельцы могут получать оповещения, когда их машинам требуется техническое обслуживание. Страховые компании, например Progressive или GEICO, также используют телематические системы для страховых программ, предлагая скидки по страховым взносам за безопасное вождение.

Робототехника

Начиная с 1960-х крупные компании в промышленно развитых странах использовали роботов в основном для автоматизации внутренних процессов. Роботы-автоматизаторы показали наибольший потенциал для экономии на издержках в производстве, так как там процессы с широким использованием ручного труда, особенно в последнее время, когда цена на роботов упала ниже уровня завышенных заработных плат. Разработки в сфере искусственного интеллекта расширили спектр задач, которые могут решать индустриальные роботы. Вкупе с выносливостью роботов и их гибкостью по часам работы, которые ведут к усилению продуктивности, компаниям теперь точно имеет смысл автоматизировать процессы.

В последние годы компании пробовали использовать роботов для замены людей при взаимодействии с клиентом как маркетинговый эксперимент. Из-за стареющего населения и тенденции принимать лишь небольшое число иммигрантов Япония продвигается вперед и лидирует в связанных с роботами проектах. Японские автопроизводители, такие как Toyota или Honda, инвестируют в разработку роботов-помощников для поддержки пожилых людей. Робот Pepper от Softbank становится персональным компаньоном в домах престарелых и продавцом-ассистентом в магазинах. Компания Nestlé в Японии также использует роботов как бариста, продавцов и официантов.

Но, возможно, один их самых экстремальных экспериментов с роботами был реализован в секторе гостеприимства, где роль человека важнейшая. Идея состоит в том, что роботы освободят время сотрудников для более персонифицированного сервиса. Компания Hilton запустила пилотный проект робота-консьержа Connie в штате Вирджиния. Усиленный системой искусственного интеллекта Watson от IBM, робот может рекомендовать ближайшие достопримечательности и рестораны гостям отеля. Aloft Hotel в городе Купертино представил робота-дворецкого Botlr, который доставляет отельную продукцию и еду в номера, а также принимает чаевые в форме постов в Twitter. Отели также начинают использовать роботов для приготовления еды. Например, в Сингапуре Studio M Hotel использует робота-шефа для приготовления омлета.

Хотя мы часто представляем себе роботов в форме гуманоидов, но робототехника – это не только про физических роботов. Растущий тренд на RPA-системы (англ. Robot process automation, робот для автоматизации процессов) включает роботов, которые делают программное обеспечение. В RPA-системах виртуальные роботы выполняют работу человека-программиста, следуя определенным инструкциям. Компании используют их для автоматизации часто повторяющихся и массовых процессов, не оставляя возможностей для ошибки. Часто это используется во внутренних процессах финансового управления, например для выставления счетов на оплату. Также можно автоматизировать и такие процессы управления человеческими ресурсами, как адаптация нового сотрудника или расчеты по заработным платам.

В области продаж RPA-системы могут использоваться несколькими способами. Управление CRM-системой (англ. Сustomer relationship management, система управления взаимоотношениями с клиентами) – одно из часто встречаемых применений. Команда по продажам может легко перевести визитки и собранные на бумаге отчеты в цифровой формат и хранить их в CRM-системе. RPA-системы также полезны для автоматизации рассылок по электронной почте потенциальным клиентам. В маркетинге RPA-системы по большей части используются для рекламы Programmatic[19], которая предполагает автоматизированные ставки и закупку цифровой рекламы с целью получения оптимального результата. Это становится все популярнее благодаря увеличившейся доли бюджета на онлайн-рекламу.

Технологии смешанной реальности (MR)

В области инноваций пользовательских 3D-интерфейсов дополненная и виртуальная реальности (AR/VR) – или смешанная реальность (MR) – выделяется как одна из многообещающих технологий, стирающих грани между физическим и цифровым мирами. Так как цель в имитации человеческого воображения, текущие применения сосредоточены в основном в области развлечений и игр. Но некоторые бренды уже инвестировали в технологии смешанной реальности для улучшения клиентского опыта.

В дополненной реальности интерактивный цифровой контент перекрывает взгляд пользователя на среду в реальном мире. Pokemon Go – это популярный пример основанной на технологиях дополненной реальности (AR) мобильной игры, где воображаемые существа оказываются в непосредственной близости при просмотре через экран мобильного телефона. Типы накладываемого цифрового контента эволюционировали за годы от в основном визуальной графики и звука до тактильной обратной связи и обонятельных ощущений.

Постоянно создавать обновленный клиентский опыт – это сложное искусство. Но с цифровизацией компании могут ускорить выход на рынок инноваций для обновления клиентского опыта.

Виртуальная реальность (VR) – это в своем роде дополненная реальность (AR) наоборот. Дополненная реальность – это о том, как переносить цифровые объекты в реальный мир, в то время как виртуальная реальность (VR) – это о том, как перенести вас в цифровой мир. Виртуальная реальность обычно заменяет обзор пользователя на смоделированную цифровую среду. С помощью VR-шлема пользователь может испытать опыт катания на американских горках или стрельбы в инопланетян. Для использования технологий виртуальной реальности пользователь может выбрать специальный VR-шлем, как Oculus Rift, или работающий с помощью мобильного телефона шлем Google Cardboard. К игровым приставкам от Sony или Nintendo также есть дополнительное оборудование в виде VR-устройств.

Возможность смешивать цифровые и реальные миры – это прорыв для маркетинга. Это приносит неограниченные возможности для маркетинга генерировать вовлекающий контент, в основном потому, что смешанная реальность (MR) уходит корнями в индустрию видеоигр. Технологии смешанной реальности позволяют компаниям внедрять дополнительную информацию и истории в свои продукты весело и увлекательно. В свою очередь, они позволяют клиентам самостоятельно визуализировать не только сам продукт, но и процесс его использования. Другими словами, покупатели теперь способны «потреблять» продукт еще до решения о его покупке.

Индустрия туризма использует технологии смешанной реальности (MR) для предоставления виртуальных туров, чтобы вдохновить людей посетить места на самом деле. Например, Лувр предлагает виртуальный опыт для пользователей с VR-шлемами HTC Vive не только для осмотра картины «Моны Лизы» вблизи, но также для изучения историй, которые стояли за созданием картины. Розничные магазины используют VR-технологии, чтобы предоставить возможность попробовать продукт в виртуальной среде или для предоставления инструкций. Например, IKEA предлагает 3D-изображения своей продукции и использует технологии дополненной реальности, чтобы помочь потенциальным покупателям представить, как предмет мебели будет смотреться в их домах. Компания Lowe’s использует технологии виртуальной реальности, чтобы обучить пользователей пошаговым инструкциям о том, как самостоятельно улучшить свой дом.

В автомобильной индустрии технологии дополненной реальности широко используются, например, в Mercedes-Benz, Toyota и Chevrolet, в форме проекционного дисплея, который накладывает информацию на лобовое стекло поверх физической среды. Land Rover развил идею проекционного дисплея дальше и проецирует изображение дорожного рельефа на лобовое стекло, создавая иллюзию прозрачного капота у машины.

TOMS – это пример того, как технологии виртуальной реальности используются в социально-ответственном маркетинге. Компания известна своей постоянной акцией, по которой при покупке одной пары, вторую она отправляет на благотворительность. С помощью технологий виртуальной реальности TOMS помогает клиентам испытать, что значит дарить обувь нуждающимся детям.

«Интернет вещей» и блокчейн

«Интернет вещей» (англ. Internet of things, IoT) – это технология связанности между машинами и устройствами, в которой они передают друг другу данные. Мобильные телефоны, носимая электроника, бытовая техника, автомобили, умные счетчики потребления электричества и камеры видеонаблюдения – это лишь некоторые примеры связанных устройств. Люди могут использовать «интернет вещей» для создания умных домов, компании – для удаленного мониторинга и отслеживания активов, таких как здания или парк машин. Но наиболее важно то, что «интернет вещей» делает возможным предоставление целостного клиентского опыта. Бесшовный опыт сейчас возможен благодаря тому, что каждая физическая точка взаимодействия соединена с цифровой средой посредством «интернета вещей».

Компания Disney служит отличной наглядной иллюстрацией. Парк развлечений использует «интернет вещей» для устранения шероховатостей во взаимодействии и переосмысления клиентского опыта в парке. Интегрированный в сайт My Disney Experience браслет Magic Band хранит информацию о клиенте и, таким образом, работает, как билет в парк развлечений, ключ от номера и метод оплаты. Браслет беспрерывно передает данные тысячи сенсоров на аттракционах, в ресторанах, магазинах, отеле с помощью радиочастотной технологии. Сотрудники Disney могут следить за передвижениями клиентов, предвидеть приближение гостей за 40 футов и проактивно обслуживать их. Представьте, что вас встречают персонально и обращаются по имени, а вам при этом не надо и ничего говорить. Собранная информация о перемещении гостей ценна при разработке предложений, актуальных в данном месте, или рекомендации оптимальных маршрутов к самым любимым аттракционам гостей.

Блокчейн – это другая форма распределенных технологий. Открытый и распределенный реестр – блокчейн – записывает зашифрованные данные в одноранговой P2P-сети (англ. peer-to-peer). Блок – это как страница реестра, которая содержит все прошлые транзакции. Когда блок заполнен, он уже никогда не может быть изменен и уступает место следующему блоку в сети. Безопасность блокчейна позволяет проводить транзакции между людьми без банка в качестве посредника. Он также сделал возможным изобретение биткойна, криптовалют, без необходимости в центральном банке.

Природа блокчейна, заключающаяся в безопасной и прозрачной записи транзакций, – это потенциальный прорыв в маркетинге. IBM в партнерстве с Unilever приступили к блокчейн-проекту для усиления прозрачности в сфере размещения цифровой рекламы. Национальная ассоциация рекламодателей США ANA оценивает, что только 30–40 центов с каждого доллара, вложенного в цифровые медиа, доходит до тех, кто рекламу публикует, а остальное уходит к посредникам. Блокчейн используется для отслеживания цепочки транзакций от рекламодателей до издателей и выявления неэффективных составляющих. Схожее приложение блокчейна может также помочь покупателям обнаруживать, являются ли маркетинговые заявления, как, например, «справедливая торговля»[20] или «100 % натурально», достоверными через просмотр записей транзакций в цепочке поставок.

Другая область применения – это управление данными о клиентах. Сегодня данные о клиентах рассредоточены у множества компаний и брендов. Например, один клиент может участвовать в десятке программ лояльности и делиться своими персональными данными с множеством компаний. Раздробленная природа таких программ усложняет для клиентов возможность набора баллов или набора их в достаточном количестве, чтобы это имело смысл. Блокчейн может потенциально интегрировать множество программ лояльности и в то же время снизить транзакционные издержки на них.

Резюме: пришло время для запуска имитирующих человека технологий

Технологии нового поколения были в разработке многие десятилетия, но состояли в несколько дремлющем состоянии. В следующую декаду наконец наступит их время. На месте все для этого основания: высокие вычислительные мощности, программное обеспечение с исходным открытым кодом, высокоскоростной интернет, облачные вычисления, массовое распространение мобильных устройств и большие данные.

В своем продвинутом состоянии технологии стремятся имитировать высококонтекстуальные способы человеческого обучения. С рождения мы учились ощущать нашу среду и общаться с другими. Жизненный опыт обогащает наше общее когнитивное понимание того, как работает мир. Это становится основой машинного обучения, прокладывая путь для искусственного интеллекта. Компьютеры обучают схожим способом, с помощью сенсоров и обработки естественного языка. Большие данные предоставляют усиление «жизненным опытом». Машины пробуют имитировать человеческое воображение с помощью технологий виртуальной и дополненной реальности и воспроизвести социальные взаимодействия людей через «интернет вещей» или блокчейн.

Применение технологий нового поколения в маркетинге чрезвычайно важно. Искусственный интеллект дает возможность компаниям в реальном времени проводить исследование рынка, который, в свою очередь, позволяет быстро предоставлять персонализацию в большом масштабе. Контекстуальная природа технологий нового поколения обеспечивает условия для адаптивного клиентского опыта. Маркетологи могут подстраивать контент, предложения и взаимодействия под текущие эмоции клиентов. И с возможностями распределенных вычислений предоставление сервиса происходит в реальном времени в момент запроса.

Вопросы к размышлению

Какие технологии нового поколения внедрены в вашей организации сегодня? Какие примеры использования этих технологий в вашей организации?

Думали ли вы о технологической дорожной карте вашей организации? Какие вы видите возможности и вызовы?

Глава 7

Клиентский опыт нового поколения

Машины классные, но люди дружелюбные[21]

В 2015 году в Японии открылась гостиница Henn-na Hotel, которая занесена в Книгу рекордов Гиннесса как первый в мире отель, где гостей обслуживают роботы. Говорящие на нескольких языках роботы на стойке регистрации снабжены технологией распознавания лиц, чтобы помогать гостям с заселением и выселением. Механическая рука управляет системой хранения багажа на стойке регистрации. Робот-консьерж помогает заказывать такси, пока роботы-тележки отвозят багаж в комнаты, а роботы-уборщицы убирают в комнатах. Большинство помещений также высокотехнологичны. Например, каждая комната открывается с использованием технологии распознавания лиц, а шкаф снабжен системой обработки паром.

Изначально использование роботов было стратегией владельца гостиницы, направленной на преодоление проблем, связанных с недостатком в Японии персонала. Ожидалось, что для управления отелем потребуется минимум персонала, что снизило бы затраты на рабочую силу. Однако роботы создавали проблемы, которые расстраивали посетителей, что приводило к росту загрузки персонала отеля на исправление этих проблем. Гости, например, жаловались на то, что настольный робот-помощник реагировал на звуки храпа как на запрос и постоянно будил гостей. В результате отель приостановил автоматизацию и «уволил» половину своих роботов.

Этот пример показывает ограничения полной автоматизации. Особенно в индустрии туризма и гостеприимства, которая сильно полагается на персональные взаимодействия, полностью автоматизированные точки взаимодействия могут быть не самым лучшим вариантом. Не все задачи могут быть автоматизированы, так как взаимодействия между людьми все еще незаменимы. Роботы в самом деле классные, но люди, как известно, дружелюбны. Комбинация роботов и людей станет будущим клиентского опыта.

Это подкрепляется тем фактом, что все больше покупателей используют комбинацию онлайн- и офлайн-каналов. Согласно исследованию McKinsey, 44 % покупателей во всем мире используют вебруминг, в то время как 23 % переняли шоуруминг. Другое исследование от Transcosmos, проведенное в десяти крупнейших городах Азии, показывает, что большинство покупателей используют и вебруминг, и шоуруминг для разных категорий. Гибридный клиентский путь нуждается в омни-подходе к клиентскому опыту: хай-тек, но хай-тач.

Переосмысливая клиентский опыт в цифровом мире

Клиентский опыт – это не новая идея. Идея экономики впечатлений была описана в 1988 году Пайном и Гилмором. Они утверждали, что товары и услуги раньше были основными двигателями инноваций, однако они стали настолько единообразными, что премиальное ценообразование стало невозможным без пересмотра стратегии.

Небольшая разница в функциональности продукта может быть препятствием для перехода клиентов к конкуренту, но навряд ли она повышает готовность платить. Компании должны перейти на следующий этап эволюции экономической ценности: опыт. Сравнивая метафорично с театром, опытные компании создают покупателям запоминающиеся впечатления, используя товары как реквизит, а услуги – как сцену.

Эта идея получила еще большее массовое распространение с ростом цифровизации. В первую очередь прозрачность интернета облегчила покупателям сравнение продуктов и услуг, что ускорило коммодитизацию, то есть превращение продуктов в товары массового потребления. Поэтому компании вынуждены внедрять инновационный опыт за пределами базового предложения. Но самое важное, что покупатели уже на протяжении какого-то времени стремятся к реальной связи с брендами, что, как ни парадоксально, стало редким в эпоху связности. В результате сегодня компании считают необходимым взаимодействовать с покупателями и вовлекать их посредством интернета и других цифровых технологий.

Так как продукты стали товарами массового потребления, бизнес теперь сместил фокус на инновации в области каждой точки взаимодействия вокруг продукта. Новые способы взаимодействия с продуктом теперь более привлекательны, чем сам продукт. Ключ к победе над конкурентами больше не зависит от продукта, теперь он зависит от того, как покупатели его оценивают, покупают, используют и рекомендуют. Клиентский опыт стал фактически новым эффективным способом, с помощью которого компании создают и доносят ценность для покупателей.

На самом деле клиентский опыт – один из основных драйверов бизнес-результатов. Согласно опросу Salesforce, треть покупателей с подсоединенными к интернету устройствами готовы платить больше за отличный клиентский опыт. Исследование от PwC также показало, что почти три четверти покупателей отмечают, что отличный клиентский опыт заставил их сохранить лояльность бренду. Также покупатели заплатили бы надбавку к цене в 16 % за улучшение клиентского опыта.

Отслеживая точки взаимодействия: 5A

Так как концепция клиентского опыта состоит в дополнении узкого инновационного фокуса на продукте, чрезвычайно важно рассматривать его в более широком контексте. Клиентский опыт – это не только опыт покупки или обслуживания клиента. На самом деле клиентский опыт начинается задолго до того, как клиент покупает продукт, и продолжается долго после этого. Он охватывает все возможные точки взаимодействия клиента с продуктом: коммуникации бренда, посещение магазина, общение с продавцами, использование продукта, клиентский сервис и разговоры с другими клиентами. Компании должны «дирижировать» всеми этими точками взаимодействия, чтобы доставлять слаженный клиентский опыт, значимый и запоминающийся покупателям.

В книге «Маркетинг 4.0. Разворот от традиционного к цифровому. Технологии продвижения в интернете» мы предложили структуру для обозначения этих точек взаимодействия с целью создания превосходного клиентского опыта. 5А клиентского пути описывают опыт клиентов, когда они покупают и потребляют продукты и услуги в цифровом мире (см. рисунок 7.1).

Это гибкий инструмент, подходящий для всех индустрий. И когда он используется для описания поведения покупателей, он отражает картину, более близкую к настоящему клиентскому пути. Не только он остается актуальным сегодня, но и предоставляет сильную основу для наблюдения за тем, как люди и машины взаимодействуют в рамках всего клиентского опыта.

Рисунок 7.1. 5-A клиентского пути

Теория 5А показывает, что многие кажущиеся персональными решения о покупке по своей природе – социальные решения. Покупателям все сложнее принимать свои собственные решения с ускорением ритма жизни, ростом количества контента и снижения продолжительности концентрации внимания. Поэтому они обращаются за советом к самому надежному источнику: друзьям и семье. Сейчас клиенты активно подключаются, задают о брендах вопросы и рекомендуют их другим. В результате измерение лояльности покупателей также трансформируется от простого удержания клиентов и повторных покупок до адвокации.

В фазе осведомленности покупатели контактируют с длинным списком брендов через опыт, маркетинговые коммуникации и рекомендации других. Зная о нескольких брендах, покупатели затем воспринимают все полученные сообщения, создавая записи в краткосрочной памяти или усиливая долгосрочную память, и начинают проявлять интерес только к короткому списку брендов. Это фаза привлекательности. Руководствуясь любопытством, покупатели обычно продолжают взаимодействия, активно изучая привлекающие их бренды для поиска дополнительной информации от друзей и семьи, в медиа или напрямую через коммуникацию с брендами. Это стадия вопроса.

Если дополнительная информации на стадии вопроса была убедительна, покупатели принимают решение действовать. Важно помнить, что целевое покупательское поведение не ограничивается покупкой. После покупки покупатели глубже взаимодействуют с брендом, потребляя и используя продукт, а также в рамках послепродажного сервиса. Со временем у клиентов может развиться чувство лояльности к бренду, которое выражается в том, что они остаются клиентом, делают повторную покупку и в конечном счете рекомендуют бренд другим. Это стадия адвокации.

Конечная цель каждой компании – провести покупателя от осведомленности до адвокации, предоставляя превосходные взаимодействия на этом пути. Чтобы этого достичь, компании должны тщательно разрабатывать каждую точку взаимодействия и определить, когда использовать автоматизацию, а когда – человеческое общение. Автоматизация обычно полезна, когда клиентам просто требуются скорость и эффективность, например при бронировании и оплате. С другой стороны, люди все еще лучше справляются с задачами, требующими гибкости и понимания контекста, например при консультировании и гостеприимстве.

Люди и машины в клиентском опыте нового поколения

Роли людей и машин в равной степени важны в гибридном клиентском опыте. Они не только лучше справляются с разными вещами, но также дополняют друг друга. Скорость и эффективность компьютеров предоставляет людям больше свободы для выполнения других видов деятельности, которые требуют воображения. Автоматизация – это платформа, становясь на которую, можно перенести нашу креативность на новый уровень. В этом смысле технологии должны быть признаны движущей силой и акселераторами инноваций. Это служит цели, для которой технологии были изначально придуманы, – освобождение человеческих ресурсов.

До более глубокого погружения в то, где преуспевают машины и люди, нам необходимо понять парадокс Моравека. Ханс Моравек, как известно, поделился наблюдением, что относительно легко заставить компьютеры хорошо справляться с тестами на интеллект, но практически невозможно дать им восприятие и навыки мобильности годовалого ребенка.

Логическому рассуждению, считающемуся высококогнитивной способностью людей, легко обучить компьютеры, так как для этого требуются годы жизни, проведенные за осознанным обучением. Так как мы знаем, как это работает, мы можем просто обучать машины со схожей логикой весьма нехитрым способом. Благодаря более высокой вычислительной мощности машин они научатся быстрее нас и их знания будут надежнее.

С другой стороны, сенсомоторным знаниям – нашему восприятию и реакции на окружающую среду – обучить компьютеры сложнее. Представляется, что это низкоуровневые навыки, которым мы обучаемся в раннем детстве, когда ребенок непринужденно взаимодействует с людьми и средой. Это об интуитивном понимании чувств других людей и сочувствии. Никто не знает, как ребенок развивает эти способности, так как они по большей части получаются бессознательным обучением на основе миллионов лет человеческой эволюции. Таким образом, нам тяжело обучить тому, что мы сами не понимаем.

Ученые, изучающие искусственный интеллект, предпринимали попытки обратного проектирования[22] бессознательного обучения, применяя процессы сознания. Компьютеры анализируют миллиарды лиц и их отличительные черты, чтобы распознавать каждое и даже различать скрытые в них эмоции. Тот же принцип применяется к изучению голосов и языков. Результаты колоссальные, но требуются десятилетия для их достижения. В робототехнике успехи пока скромные. Роботы научились копировать наши движения тел в ответ на внешние раздражители, но они не преуспели в воспроизведении грациозности.

Компьютеры могут легко превзойти человеческие способности, которые большинство людей считают нашими основными активами – логическое мышление и размышление. Наоборот, на имитацию того, что кажется естественным для людей, машинам требуются десятилетия и колоссальные вычислительные мощности. Навыки, которые некоторые люди часто считают чем-то само собой разумеющимся, – это то, что отличает нас от компьютеров. Это парадоксально.

Разновидности обработки информации

Ключевой фактор, определяющий различия между людьми и компьютерами, – это способности обрабатывать информацию. В области управления знаниями существует иерархия, известная как DIKW-пирамида: данные (англ. data), информация (англ. information), знания (англ. knowledge) и мудрость (англ. wisdom). Отчасти вдохновленные пьеса Т. С. Элиота «Скала», существуют различные версии этой иерархии от различных авторов. Мы используем шестиступенчатую модель, добавив шум и выводы в DIKW-пирамиду (см. рисунок 7.2).

Рисунок 7.2. Иерархия управления знаниями

Данные, информация и знания – это признанные области машин. Компьютеры достигли отличных успехов в обработке неструктурированных данных в значимую информацию с быстротой и практически без ограничений. Новая полученная информация затем добавляется в резервуар соответствующей информации и другие известные контексты для развития того, что называется знанием. Компьютеры организуют и управляют этим богатством знаний в своем хранилище и могут извлекать их при необходимости. Количественная природа и большие вычислительные объемы делают машины идеальными для такой работы.

С другой стороны, три несколько беспорядочных и интуитивных элемента (шум, выводы и мудрость) – это в рамках человеческих реалий. Шум – это искажение или отклонение от данных и может сильно отвлечь при группировке данных в структурированные кластеры. Пример шума – это выброс, который компьютер быстро распознает как сильное отклонение в наборах данных. Но резко отклоняющееся значение может быть как и действительной переменной, так и ошибкой. И единственный способ это определить – через субъективную оценку на основе понимания реального мира. И это то, где люди – из бизнеса, а не области наук о данных – играют роль в определении: оставить или отфильтровать сильно отклоняющееся значение.

Суждение человека при фильтрации шума имеет ключевое значение. В некоторых случаях закономерности могут быть открыты при обнаружении аномалий, или, другими словами, сильно отклоняющихся значений. Многие исследователи рынка и этнографы часто обнаруживают значимые закономерности, наблюдая за нетипичным поведением покупателей. Они также часто целенаправленно наблюдают за пользователями на крайних концах спектра нормального распределения для нахождения идей за пределами нормы. В силу своей редкости, эти необычные наблюдения часто считаются статистически незначимыми. Качественные аспекты нахождения закономерностей за пределами общепризнанных знаний – это то, что лучше всего подходит для интуитивной природы человека.

На вершине пирамиды находится мудрость, которую, возможно, машинам сложнее всего копировать с людей. Она помогает нам принимать правильные решения на основе набора беспристрастного взгляда, здравого суждения и соображений этического порядка. Никто не знает точно, как мы развиваем мудрость в течение нашей жизни. Но большинство людей согласились бы, что мудрость приходит на основе практического, а не теоретического опыта. Другими словами, люди учатся как на положительных, так и на отрицательных последствиях своих прошлых решений, и со временем их мудрость заостряется. В отличие от узкого машинного обучения, этот процесс очень широкий и покрывает все аспекты человеческих жизней.

В области рыночных исследований компьютеры могут помогать маркетологам обрабатывать информацию и создавать рыночные симуляционные модели. Но в конечном счете маркетологи должны пользоваться своей мудростью для выявления реалистичных выводов и принятия правильных решений. Часто людям требуется отменять рекомендованные искусственным интеллектом решения.

Яркое этому свидетельство – это инцидент с авиакомпанией и участием Дэвида Дао, который был силой выдворен с рейса United flight в 2017 году. Четыре пассажира должны были освободить место для сотрудников авиакомпании, которым срочно потребовалось быть на борту самолета. Направленный на максимизацию прибыли алгоритм определил Дао как одного из пассажиров, которые должны покинуть самолет из-за того, что у него был статус покупателя «с наименьшей ценностью», которая оценивает пассажиров на основе статуса в программе лояльности часто летающих пассажиров и класса билета. Но значительный факт, который компьютер не смог распознать, – это то, что Дао – врач, которому было необходимо посетить пациента на следующий день. Бездумное следование предвзятости компьютера без учета эмпатии часто приводит к неверным решениям. Грубое обращение в этой ситуации также является свидетельством того, что не была учтена важность контакта с человеком в рамках клиентского опыта.

Совместные размышления людей и машин

Люди и машины могут также сотрудничать в конвергентном и дивергентном мышлении. Компьютеры известны своей способностью к конвергентному мышлению: определению закономерностей и кластеров в неструктурированных наборах данных, которые включают не только текст и числа, но также изображения и аудиовизуальные записи. Человек, напротив, хорош в дивергентном мышлении: разработке новых идей и поиске новых потенциальных решений.

Эти взаимодополняющие функции имеют колоссальный потенциал, например в улучшении эффективности рекламы. Компьютеры могут быстро просматривать миллионы рекламных роликов и обнаруживать корреляции между базовыми креативными параметрами (цветовая схема, текст и схема размещения) и результатами (уровень осведомленности, эмоциональная привлекательность и конверсия в покупку). Это может быть сделано либо через предварительное размещение при тестировании творческих гипотез, либо путем аудита исторических данных об успешности рекламных кампаний. Компания Chase, например, использует искусственный интеллект от Persado для копирайтинга. В креативном тестировании программное обеспечение умудрилось превзойти экспертов-копирайтеров в получении наивысшей кликабельности. Выбор слов был сделан на основе массивной базы слов с рейтингом по их эмоциональной привлекательности.

Бренд-менеджеры и креативные рекламные агентства не должны воспринимать это как угрозу. Все еще никакая машина не может заменить человека в написании агентских брифов и создания рекламного текста с нуля – то есть в создании позиционирования бренда, который бы откликался у аудитории, и в переводе его в правильное сообщение. Компьютеры также не идеальны для разработки аутентичных и инновационных рекламных кампаний. Однако искусственный интеллект может помогать оптимизировать рекламу, подбирая лучше слова, цвета и схемы размещения.

Люди и машины при взаимодействии с клиентом

При взаимодействии с клиентом люди и машины могут также работать сообща. Обычно выбор канала зависит от сегмента клиента. Взаимодействия с людьми обычно закрепляются за многообещающими потенциальными покупателями и самыми ценными клиентами из-за высокой стоимости обслуживания. Тем временем машины занимаются квалификацией потенциальных покупателей, а также взаимодействием с низкоприбыльными клиентами. Сегментация сервиса позволяет бизнесу контролировать издержки, в то же время управляя рисками.

Agile-маркетинг – это последняя часть мозаики при внедрении маркетинга 5.0. Эта практика подходит под быстро меняющуюся и непредсказуемую бизнес-среду, с которой сталкиваются компании.

В самом деле, использование искусственного интеллекта для интерактивных целей рискованно. Ныне ликвидированный чат-бот Tay от Microsoft – этому пример. Обучаясь на оскорбительных твитах и отвечая провоцирующим пользователям, чат-бот начал постить в Twitter такие же оскорбительные сообщения. Бот был ликвидирован спустя всего 16 часов после запуска. Google испытал схожую проблему с алгоритмом распознавания изображений, который квалифицировал чернокожих друзей пользователей в категорию «гориллы». Компания исправила алгоритм, убрав совсем категорию «гориллы». Нечувствительность искусственного интеллекта – одна из самых больших угроз в управлении.

Компьютеры подходят хорошо только для предсказуемых запросов и программируемых задач. Такие решения, как пункты самообслуживания и чат-боты, обрабатывают только самые базовые транзакции и запросы. Люди более гибкие на всем спектре тем и поэтому лучше подходят для консультационных ролей. Превосходное понимание контекста позволяет людям адаптироваться под непредвиденные обстоятельства и необычные клиентские сценарии за пределами стандартных процедур.

Разработчик программного обеспечения HubSpot, например, использует чат-бота для выявления и обработки запросов потенциальных покупателей в верхушке и средней части воронки продаж. Однако компания выделяет менеджеров для продаж с консультированием, соответствующим потенциальным покупателям, а также вовлекает команду в процесс интеграции. На этапе после продажи компания возвращается к чат-боту с ответами на простые запросы.

Самое главное, люди приветливые и дружелюбные. Для любых задач, где требуется эмпатия, лучшее решение – это взаимодействие между людьми. Даже те некоторые компании, которые уже установили последние CRM-решения для управления клиентами, все еще опираются на социальные навыки человека при предоставлении сервиса. Рассмотрим Marriott с «M Live» – это их центр мониторинга социальных сетей. Когда алгоритм определяет упущенную возможность на одном из объектов Marriott, например, то, что пара приехала на медовый месяц, центр управления передает информацию в соответствующий отель, чтобы они могли удивить гостей.

Понимание того, что могут принести автоматизация и человеческое взаимодействие – это первый важный шаг в проектировании превосходного омниканального клиентского опыта (см. рисунок 7.3). И часто это не про выбор одного или другого. Бизнесу нужно избавиться от мышления «машины заменят людей», или они рискуют упустить возможность оптимизации своих процессов. В реальности люди и машины должны работать вместе и учитывать сильные стороны друг друга на большинстве точек взаимодействия. Таким образом, следующий шаг включает пересмотр и переформатирование клиентского пути для максимального использования потенциала совместной работы машины и людей (см. главу 11).

Рисунок 7.3. Объединение сильных сторон машин и людей

Использование технологий нового поколения для создания клиентского опыта нового поколения: чек-лист

Для гарантии беспроблемной совместной работы машин и людей маркетологи следующего поколения должны обладать знаниями о технологиях, особенно технологиях, которые усиливают маркетинговые активности. Группа технологий, которые часто используются маркетологами, называется маркетинговыми технологиями (сокр. англ. martech). Существует семь наиболее частых сценариев использования маркетинговых технологий в клиентском пути.

Реклама

Реклама – это подход к донесению коммуникационных сообщений бренда до целевой массовой аудитории через различные каналы платных медиа. В мире, где внимание в дефиците, реклама может казаться навязчивой. Критично важна актуальность. Таким образом, наиболее частый сценарий использования технологий в рекламе – это таргетирование аудитории. Компании могут оптимизировать эффективность, находя подходящий сегмент, что в конечном счете повысит воспринимаемую актуальность рекламы.

Технологии также помогают маркетологам создавать портреты сегментов и отдельных людей из аудитории, что ведет к улучшению рекламы. Так как часто универсальные решения не работают в рекламе, искусственный интеллект способен быстро создавать множество рекламных креативов с различными комбинациями текста и визуального сопровождения. Технология, также известная как динамический креатив, крайне важна для целей персонализации.

Персонализация не ограничивается только рекламными сообщениями, но также применяется к размещению рекламы. Контекстная реклама позволяет показывать ее в подходящий момент в подходящем медиа автоматически. Например, реклама машины может быть показана пользователю, который ищет информацию в интернете для покупки нового автомобиля на сайте с отзывами. Так как рекламные сообщения согласуются с текущими областями интереса, отклик на такую рекламу обычно лучше (см. главу 10).

Наконец, другая важная область использования технологий в рекламе – это программируемая закупка медиа. Программируемая платформа позволяет специалистам по рекламе автоматизировать закупки и управление рекламой в платных медиаканалах. Так как это консолидированная закупка с автоматическим назначением ставок, программируемая реклама доказала свою эффективность в оптимизации рекламных бюджетов.

Контент-маркетинг

Контент-маркетинг – в последние годы модное слово, и он считается утонченной альтернативой рекламе в цифровой экономике, а также менее навязчивым, чем реклама. Используется набор развлекательных, образовательных и вдохновляющих материалов для привлечения внимания без настойчивого рекламирования. Основополагающий принцип контент-маркетинга – четкое определение целевой аудитории, чтобы маркетологи могли создавать интересный, актуальный и полезный контент. Таким образом, таргетирование аудитории еще более критично важно в контент-маркетинге.

Аналитика полезна в отслеживании и анализе потребностей и интересов аудитории. Она позволяет контент-маркетологам создавать и курировать создание статей, видео, инфографики и другого типа контента, который бы с высокой степенью вероятности вовлек бы аудиторию. Искусственный интеллект также позволяет автоматизировать этот трудоемкий процесс.

С помощью предиктивной аналитики контент-маркетологи могут даже представить весь клиентский путь на своих сайтах. Поэтому вместо показа статичного контента на основе заданного потока маркетологи могут предложить динамичный контент. Другими словами, каждый посетитель сайта будет видеть разный контент на основе своего покупательского поведения и предпочтений. Так можно существенно повысить конверсию посетителей сайта в клиентов, что ведет к оптимизации эффективности. Amazon и Netflix предлагают персонифицированные страницы, чтобы побудить пользователей совершать целевые для компании действия.

Прямой маркетинг

Прямой маркетинг – это более адресная тактика продажи товаров и услуг. В отличие от рекламы в средствах массовой информации, адресный маркетинг направлен на индивидуальное распространение предложений через посредников, обычно используя такие медиа, как электронная и обычная почта. В большинстве случаев потенциальные покупатели подписываются на каналы прямого маркетинга в надежде получить специальные предложения или актуальную информацию, что также известно как доверительный маркетинг[23].

Сообщение в прямом маркетинге должно казаться личным, чтобы оно не воспринималось как спам. Таким образом, текст сообщения должен быть настроен на конкретного человека с помощью искусственного интеллекта. Но, возможно, наиважнейший сценарий использования прямого маркетинга – это системы рекомендации продуктов, которые являются неотъемлемой частью повседневной деятельности компаний электронной коммерции. С помощью рекомендательного движка маркетологи могут предсказывать, какие покупки с большей вероятностью совершат покупатели на основе их истории покупок, и соответствующим образом формировать предложения. Так как персонализация предложений критично важна, а объем данных может быть массивным, использование автоматического процесса в адресном маркетинге обязательно.

И так как предложения обычно имеют конкретный призыв к действию, успех кампании может быть предсказуем и измерим с помощью анализа конверсии. Таким образом, использование технологий полезно и для прогнозирования, и для аналитики кампаний. Постоянное отслеживание реакций будет способствовать улучшению работы алгоритмов со временем.

CRM-системы для продаж

В отделе продаж технологии автоматизации процессов могут принести существенное снижение издержек, а также содействовать масштабированию. Некоторые части процесса управления лидами, особенно на вершине воронки, могут быть делегированы чат-ботам. С чат-ботами получение контактной информации у потенциальных покупателей может происходить в форме беседы и использовать менее формальные формы. Программируемая природа процесса выявления перспективности потенциальных покупателей также делает процесс идеальным для выполнения чат-ботами. Некоторые продвинутые боты могут также автоматизировать процесс «обработки» потенциального клиента – то есть на средней части воронки продаж – отвечая на запросы перспективных клиентов и ловко предоставляя актуальную в данном контексте информацию.

Маркетинговые технологии также получили развитие в области работы с клиентами. В отраслевых вертикалях менеджеры по продажам тратили существенное количество времени не на сами продажи, а также на административные задачи. С CRM-системами для продаж вся информация о клиенте, включая историю взаимодействия и возможности для продажи, организуется автоматически, позволяя менеджерам по продажам фокусироваться непосредственно на задачах продаж. Огромное количество данных, собранных в процессе управления потенциальными клиентами, снабдит менеджеров по продажам подходящей информацией для закрытия последующих продаж.

Прогнозирование является проблемой для многих компаний, так как менеджеры полагаются на интуицию при оценке каждого потенциального покупателя. Проблема в том, что каждый менеджер может иметь разный уровень интуиции, искажает общее прогнозирование. Предиктивная аналитика дает отделу продаж возможность более точных прогнозов и позволяет лучше приоритизировать задачи по возможностям продаж.

Каналы сбыта

Технологии нового поколения также предлагают различные сценарии использования для улучшения выбора каналов. Наиболее популярный канал, особенно после пандемии COVID-19, – это бесконтактные взаимодействия в розничных магазинах. Помимо снижения издержек, пункты самообслуживания и обслуживающие роботы предпочтительны для простых взаимодействий, таких как банковские транзакции, прием заказанных продуктов или регистрация на рейс в аэропорту. Вспышка пандемии может наконец подтолкнуть к массовому использованию дронов для доставки. В Китае компания JD.com стала первой компаний, которая доставляет товары с помощью дронов в отделенные участки во время режима самоизоляции.

Продвинутые технологии также могут гарантировать беспрепятственный клиентский опыт. Ретейл-индустрия одной из первых экспериментирует с сенсорными технологиями. Amazon, который продолжает расширять сеть розничных магазинов, пробует системы оплаты по биометрии в нескольких магазинах Whole Food. В Китае покупатели могут также оплачивать товары, просто постояв напротив касс, снабженных системой распознавания лиц, которые подключены к Alipay или WeChat Pay.

Использование «интернета вещей» также становится более популярным. В умных магазинах, снабженных сенсорами, движение посетителей может быть проанализировано, а значит, реальный клиентский путь может быть легко нанесен на карту. Так, розничные магазины вносят изменения в раскладку товаров для улучшения опыта. С «интернетом вещей» ретейлеры также могут точно определить место, где каждый покупатель находится в каждый отрезок времени, позволяя реализовывать точный и основанный на местоположении маркетинг в каждом пролете и на каждой полке.

С набором технологий нового поколения маркетологи при работе с каналами сбыта могут дать покупателям возможность получить виртуальный опыт перед покупкой. Дополненная реальность (AR) и голосовой поиск, например, используются уже на протяжении какого-то времени для подчеркивания особенностей продукта и навигации внутри магазина в Sam’s Club. Виртуальная реальность (VR) дает покупателям возможность походить по магазину, не выходя из дома. Например, Prada стал первым брендом класса люкс, использующим VR для замены опыта посещения магазина во время пандемии.

Продукты и услуги

Маркетинговые технологии не только полезны для улучшения взаимодействий с клиентом, но также для совершенствования ключевых продуктов и услуг. Тренды на онлайн-покупки и персонализацию послужили толчком к развитию концепции массовой кастомизации и совместному созданию продуктов. Каждый хочет продукты, изготовленные по требованию заказчика, с его инициалом, выбором цветов и размером, который будет идеально подходить. Компании, от Gillette до Levi’s и Mercedes-Benz, расширяют свои линейки продуктов, предлагая кастомизированные варианты.

Динамическое ценообразование также должно быть на месте, чтобы соответствовать огромным возможностям кастомизации. В сфере услуг роль индивидуального ценообразования еще более явная. Страховые компании предлагают возможность выбрать страховое покрытие, которое бы подходило под потребности покупателя, что будет отражено в цене. Авиакомпании определяют цены на основании нескольких переменных: не только на основании общих данных, как текущий уровень спроса и конкуренция по маршруту, но также учитывая пожизненную ценность клиента[24] для каждого путешественника. Технологии также делают возможной бизнес-модель «все как услуга» для покупок, которые ранее были дорогостоящими, как корпоративное программное обеспечение или машины.

Предиктивная аналитика также может быть полезна при разработке продуктов. Компании могут просчитать риски по текущим планам и оценить, как товар будет принят на рынке. Например, PepsiCo использует аналитику компании Black Swan для анализа трендов обсуждения напитков и прогноза того, какие продукты, находящиеся в разработке, с наибольшей вероятностью ждет успех (см. главу 9).

CRM-системы для обслуживания

Использование чат-ботов популярно не только для управления воронками продаж, но также при ответах на сервисные запросы. С чат-ботом компания может обслуживать клиентов 24/7 и предлагать мгновенное разрешение часто встречающихся проблем, что критично в цифровом мире. Также компания может обеспечить большую согласованность и интеграцию по нескольким каналам коммуникаций, как страницы сайта, социальные сети и мобильные приложения. Но самое важное, что чат-боты снижают загруженность представителей отдела обслуживания клиентов, выполняя простые задачи.

При более сложных запросах чат-боты могут незаметно для пользователя передать обращение отделу обслуживания клиентов. Интеграция с CRM-базой может существенно улучшить показатели работы отдела обслуживания, снабжая сотрудников списком с историей взаимодействия и другой релевантной информацией. И так сотрудники отдела уже могут определить лучшее решение проблем клиента.

Другой важный сценарий использования технологий – это обнаружение оттока клиентов. Бизнес может использовать системы мониторинга социальных сетей для отслеживания и измерения настроений покупателей онлайн. Но с помощью инструментов предиктивной аналитики, встроенных в системы мониторинга социальных сетей, компании также могут предсказать вероятность оттока клиентов и предотвращать его.

Несомненно, бизнес должен взять максимум у маркетинговых технологий. Однако основной вопрос для бизнес-лидеров – как определить, какие внедрять технологии, так как не все подойдут под общую корпоративную стратегию. Следующий вызов – интегрировать различные сценарии использования технологии в слаженно работающий и единый клиентский опыт (см. рисунок 7.4). Точно можно быть уверенным в том, что с технологиями маркетологи оставят научную часть маркетинга машинам и сконцентрируются на искусстве.

Резюме: машины классные, но люди дружелюбные

Клиентский опыт – это новый способ побеждать на высококонкурентных рынках. Интерактивный и иммерсивный опыт, который привычно был на периферии, теперь более важен, чем ключевые продукты и услуги. Для создания превосходного и захватывающего опыта во всех точках взаимодействия для проведения клиентов от осведомленности до адвокации обязательным является использование продвинутых технологий.

Рисунок 7.4. Сценарии использования маркетинговых технологий в клиентском опыте нового поколения

В маркетинге сценарии использования технологий нового поколения простираются вдоль семи разных точек взаимодействия: реклама, контент-маркетинг, адресный маркетинг, продажи, сбыт, предложение и обслуживание. Технологии прежде всего полезны для анализа данных и выявления закономерностей об отдельных целевых рынках. Нахождение, например, оптимальной конфигурации для медиазакупок или ценообразования – еще одна область, где маркетинговые технологии доказали свою эффективность. Сила прогнозирования ИИ ценна для прогнозирования продаж, рекомендаций товаров и определения потенциального оттока клиентов. Искусственный интеллект позволяет маркетологам персонифицировать продукты и услуги с большой скоростью и в большом масштабе.

Но никогда не следует упускать из виду необходимость в вовлечении людей, так как они уравновесят предоставленные технологиями скорость и эффективность мудростью, гибкостью и эмпатией. Непревзойденный доступ к выявленным закономерностям и экономия времени позволят маркетологам усилить свою креативность. Машины более надежны для программируемого потока задач, а люди гораздо более гибкие благодаря своей интуиции и здравому смыслу. Но, что самое важное, людей в самом деле невозможно заменить, когда дело доходит до построения душевной связи.

Вопросы к размышлению

Нанесите на карту клиентский путь в вашей организации. Какие наиболее важные точки взаимодействия на вашем клиентском пути?

Какие улучшения маркетинговые технологии могут привнести в наиважнейшие точки взаимодействия? Как вы планируете внедрить эти технологии?

Часть IV

Новые тактики использования маркетинговых технологий

Глава 8

Управляемый данными маркетинг

Создание экосистемы данных для улучшения таргетирования

В 2012 году на первые полосы вышла статья Чарльза Дахигга о том, как компания Target предсказала беременность девушки подросткового возраста. Отец подростка был рассержен тем, что его дочь получала рекламные купоны на товары для детей от розничного магазина. Он посчитал, что письма приходили не по адресу, а компания Target побуждала ее забеременеть. После беседы с дочерью он узнал, что она и правда ждет ребенка.

За год до этого события компания Target создала алгоритм для прогнозирования вероятности того, что покупательница беременна, исходя из ее покупок. Каждой покупательнице магазин присвоил уникальный идентификационный номер и соединил данные с демографической информацией и историей покупок. Аналитика больших данных выявила специфические закономерности покупательского поведения у в самом деле беременных женщин, что могло было быть использовано для прогнозирования будущих покупок покупательниц, которые совпадали с закономерностями. Компания даже предприняла попытку предсказать дату предполагаемых родов на основе времени покупок. Все эти усилия были бы полезны для определения того, кому и какие купоны высылать по почте.

Эта история – отличный пример компании, которая использует экосистемы данных для информированных решений. Управляемый данными маркетинг – это первый шаг к внедрению Маркетинга 5.0. С помощью аналитического алгоритма бренды могут предсказывать, что с высокой долей вероятности их покупатели купят следующим на основе истории покупок. Так, бренды могут рассылать персонализированные предложения и запускать кастомизированные маркетинговые кампании. Сегодняшняя цифровая инфраструктура позволяет это делать не только в количестве рыночных сегментов, которых можно по пальцам пересчитать, а индивидуально с каждым покупателем один на один.

На протяжении более чем двадцати лет маркетологи мечтали о возможностях создания действительно персонализированного маркетинга. Дон Пепперс и Марта Роджерс – ранние инициаторы концепции маркетинг «один на один» (англ. one-to-one marketing), которая является долгожданной практикой. Сегмент, состоящий из одного покупателя, считается методом сегментации наивысшего уровня, а внедрение в маркетинг цифровых технологий ведет к тому, что это станет возможным.

Сегмент из одного

Рынок разнородный, и каждый покупатель уникальный. Именно поэтому маркетологи всегда начинают с сегментации и таргетирования. На основании понимания рынка компании могут создавать стратегии и тактики по завоеванию рынка. Чем более мелкая сегментация, тем больше будет откликаться маркетинговый подход, но сложнее будет реализация.

Подход к сегментации развился с момента образования этой концепции в 1950-х годах. Существуют четыре способа проведения рыночной сегментации: географический, демографический, психографический и поведенческий.

Четыре метода сегментации

Маркетологи всегда начинают с географической сегментации, которая заключается в разделении рынка на страны, регионы, города и отдельные места. Когда появляется понимание, что географическая сегментация слишком широка, добавляются демографические признаки: возраст, пол, род занятий и социально-экономический класс. «Молодые женщины из среднего класса, проживающие в Иллинойсе» или «зажиточные представители поколения беби-бумеров из Нью-Йорка» – примеры названий сегментов по географическим и демографическим показателям.

С одной стороны, методы сегментации по географическим и демографическим признакам – это подходы по принципу сверху-вниз, поэтому они легки для понимания. Более важно, что они легко применимы на практике. Компании точно знают, где найти и как идентифицировать сегменты. С другой стороны, сегменты менее содержательны, так как люди с одинаковым демографическим профилем и проживающие в одном месте могут иметь разные покупательские предпочтения и поведение. Более того, они относительно статичные, то есть один покупатель может быть классифицирован только в один сегмент для всех продуктов. В реальности путь принятия решений отличается по категориям и в зависимости от образа жизни.

С ростом распространения маркетинговых исследований маркетологи все больше используют подход «снизу вверх». Вместо разделения на категории рынка они объединяют в кластеры покупателей со схожими покупательскими предпочтениями и поведением в соответствии с ответами на вопросы опросников. Несмотря на движение снизу вверх, такое объединение в группы является исчерпывающим, то есть каждый покупатель среди населения попадает в какой-либо сегмент. Широко известные методы включают психографическую и поведенческую сегментацию.

В психографической сегментации покупатели разделяются на кластеры на основании их личных убеждений и ценностей, а также интересов и мотивации. Получившиеся названия сегментов обычно не требуют объяснений, например, «карьерист» или «экспериментатор». Психографический сегмент также демонстрирует отношение к отдельным параметрам продукта или услуги, например, «ориентируется на качество» или «экономит». Психографическая сегментация дает хорошее представление о покупательском поведении. Ценности и отношение покупателя – это то, что определяет, какие решения он принимает.

Еще более точный метод – это поведенческая сегментация, так как она группирует покупателей ретроспективно на основе их реального покупательского поведения. Поведенческие сегменты могут содержать в названии слова, отражающие частоту или суммы покупок, например, «часто летающий пассажир» или «много тратит». Они также показывают лояльность покупателя и глубину взаимодействия в своих названиях, например, «лояльный поклонник», или «часто меняющий бренды», или «совершивший первую покупку».

Эти техники высокосодержательны, так как такие сегменты точно отражают кластеры покупателей с разными потребностями. Таким образом, маркетологи могут подстроить свои стратегии под каждую группу. Психографическая и поведенческая сегментация, однако, сложнее применяется на практике.

Сегменты, названные, например, «искатель приключений» или «охотник за скидками», полезны только в создании рекламного креатива или при pull-маркетинге[25]. Однако в push-маркетинге определить эти сегменты при встрече с покупателями сложнее для продавцов и других сотрудников на передовой.

Необходимо использовать оба типа сегментации: и сверху-вниз, и снизу-вверх. Другими словами, она должны быть как содержательна, так и легко применима на практике. Таким образом, она должна сочетать все четыре типа переменных: географические, демографические, психографические и поведенческие. Используя психографическую и поведенческую сегментацию, маркетологи могут разделять покупателей на содержательные группы, а затем добавлять географические и демографические профили для каждого сегмента, чтобы его легко было применить на практике.

Создание портрета

Получившееся в результате краткое вымышленное описание покупательского сегмента по четырем типам переменных называется портрет. Ниже приводится пример такого портрета покупателя:

Джон – сорокалетний менеджер по цифровому маркетингу с 15-летним опытом, который сейчас работает в крупной компании в сфере товаров широкого потребления. Он отвечает за создание, разработку и реализацию маркетинговых кампаний во всех цифровых медиа и подчиняется директору по маркетингу.

Директор определяет эффективность Джона по показателям общей узнаваемости бренда и онлайн-конверсии в каналах электронной коммерции. Помимо стремления улучшить эффективность по этим показателям, он также обращает сильное внимание на стоимость и верит, что бюджеты на маркетинг должны тратиться настолько эффективно, насколько это возможно.

Для достижения целей Джон работает со своей командой, а также с агентствами по цифровому маркетингу. У него в подчинении пять сотрудников, каждый из которых отвечает за свой медиаканал. Он сотрудничает с SEO-агентством по задачам управления сайтом, а также агентством по социальным сетям, которое помогает с контент-маркетингом.

Рисунок 8.1. Составление портрета клиента для «сегмента из одного»

Это пример портрета покупателя, который может быть полезен для агентства по цифровому маркетингу или ищущей клиентов компании, разрабатывающей программное обеспечение для автоматизации цифрового маркетинга. Портрет раскрывает профиль вымышленного потенциального клиента и, что самое важное, того, что ему важно. Таким образом, портрет может быть полезен для создания подходящей маркетинговой стратегии.

Сегментация и создание портрета покупателя были неотъемлемой частью работы маркетолога. Но распространение больших данных открывает для маркетологов новые возможности для сбора новых типов рыночных данных и создания микросегментации (см. рисунок 8.1). База клиентов и исследования рынка больше не единственные источники информации о покупателях. Данные из медиа, социальных сетей, сайта, с точек продаж, устройств «интернета вещей» и по вовлечению могут обогатить портреты покупателей. Для компании сложность состоит в создании экосистемы данных, которая бы интегрировала бы все эти данные.

Как только экосистема данных отлажена, маркетологи могут улучшить свою существующую практику сегментации двумя способами:

1. Большие данные дают маркетологам возможность разделить рынок на самые детальные сегменты: вплоть до отдельного покупателя. Маркетологи могут фактически создать реальный портрет для каждого покупателя, на основании которого компании могут реализовывать маркетинг «один-на-один» или «сегмент из одного», подгоняя свои предложения и кампании под каждого покупателя. И благодаря невероятной вычислительной мощности нет предела тому, насколько детальным может быть этот портрет или сколько покупателей может быть описано.

2. Сегментация становится более динамичной с большими данными, что позволяет маркетологам менять стратегию на лету. Компании могут отслеживать движения покупателя от одного сегмента к другому в реальном времени, в зависимости от различного контекста. Например, авиапутешественник может предпочитать бизнес-класс для командировок и выбирать эконом для путешествий с целью отдыха. Маркетологи также могут отслеживать, если маркетинговому мероприятию удалось превратить того, кто часто меняет бренды, в лояльного покупателя.

Важно отметить, что, несмотря на расширение технических возможностей, традиционная сегментация все еще полезна. Она развивает базовое понимание рынка. Навешивание описательного ярлыка на группу покупателей помогает маркетологами разбираться в рынке. Этого нельзя достичь с помощью большого числа сегментов из одного, так как вычислительные мощности человека не такие сильные, как у компьютера. Простые для понимания ярлыки также могут быть полезны для мобилизации людей внутри организации в сторону общего ви́дения бренда.

Создание управляемого данными маркетинга

Отличный маркетинг обычно происходит от отличных выводов о рынке. За последние несколько десятилетий маркетологи улучшили способы проведения маркетинговых исследований для обнаружения неизвестной конкурентам информации. Совмещение качественных и количественных исследований становится нормальной практикой для каждого маркетолога перед любым циклом планирования в маркетинге.

За последнее десятилетие маркетологи также помешались на сборе крепкой базы клиентов для усиления систем управления клиентами (CRM). Доступность больших данных привела к подъему управляемого данными маркетинга. Маркетологи верят, что скрытое за массивными объемами данных – это аналитические выводы в реальном времени, которые могут дать им толчок к активному развитию маркетинга, как никогда раньше. И они начали размышлять о том, как слить воедино два изолированных набора данных, полученных в результате маркетинговых исследований и аналитики, в единую платформу управления данными.

Самая большая ошибка, которую компании совершают в процессе внедрения цифровых инструментов в работу сотрудников на передовой – это фокусирование на технологиях, а не целях их внедрения.

Несмотря на перспективы, лишь немногие компании придумали лучший способ для реализации управляемого данными маркетинга. Большинство из компаний в конечном счете вложили огромные инвестиции в технологии, но им еще предстоит реализовать полностью потенциал экосистем данных. Неуспех практик управляемого данными маркетинга сводится к трем основным причинам:

1. Компании часто относятся к управляемому данными маркетингу как к ИТ-проекту. Отправляясь в путь, они фокусируются слишком сильно на выборе инструментов программного обеспечения, вложении инвестиций в инфраструктуру и найме аналитиков данных. Управляемый данными маркетинг должен быть маркетинговым проектом. IT-инфраструктура следует за маркетинговой стратегией, а не наоборот. Это не только значит сделать отдел маркетинга авторами проекта. Маркетологи должны быть теми специалистами, которые определяют и создают процесс управляемого данными маркетинга полностью. По мнению многих исследователей, более крупные объемы данных не всегда означают лучшие выводы. Ключевое – это понимание, что искать в океане информации, имея четкие маркетинговые цели.

2. Аналитика больших данных часто воспринимается как волшебная палочка, которая разгадает все закономерности поведения покупателей и решит все маркетинговые проблемы. Большие данные – это не замена традиционным методам маркетинговых исследований, особенно требующих взаимодействия с человеком, как например: этнографические исследования, юзабилити-тестирование или дегустации продукта. На самом деле большие данные и маркетинговые исследования должны дополнять и усиливать друг друга, так как управляемому данными маркетингу нужно и то, и то. Маркетинговые исследования регулярно проводятся для отдельных и узких целей. С другой стороны, идет сбор и анализ больших данных в реальном времени для усиления маркетинга на ходу.

3. Аналитика больших данных имеет настолько большие перспективы автоматизации, что компании полагают, что, единожды наладив, она будет работать на автопилоте. Маркетологи ожидают, что они вольют большие объемы данных в черный ящик под названием «алгоритм» и получат мгновенно ответы на свои вопросы. В реальности маркетологам все еще нужно управлять процессами в основанном на данных маркетинге. И хотя машина может заметить закономерности в данных, которые не может заметить человек, однако всегда требуется маркетолог с опытом и знанием контекста для фильтрации и интерпретации полученных закономерностей. Что важнее, готовые к действию выводы требуют маркетолога, который будет разрабатывать новые предложения и кампании, пусть даже и с помощью компьютеров.

Шаг 1: определить цели управляемого данными маркетинга

Кажется очевидным, что любой проект нужно начинать с четких целей. Но слишком часто проекты по маркетингу, основанному на данных, запускаются с целями на заднем плане. Более того, большинство проектов с данными становятся чересчур амбициозными, потому что маркетологи хотят достигнуть всего и сразу. В результате проекты становятся слишком сложными, доказуемых результатов становится сложнее достичь, а компании в конечном счете сдаются.

Сценариев использования основанного на данных маркетинга действительно предостаточно, и они имеют широкую сферу применения. С большими данными маркетологи могут найти новые идеи продуктов и услуг и оценить спрос на рынке. Компании могут также создавать кастомизированные продукты и услуги и персонифицировать клиентский опыт. Подсчет подходящей цены и настройка моделей динамического ценообразования также требуют подхода на основе данных.

Помимо помощи маркетологам в определении того, что предложить, большие данные также полезны в определении того, как предоставлять товар. В маркетинговых коммуникациях маркетологи используют большие данные для таргетирования аудитории, создания контента и выбора медиа. Это ценно для push-маркетинга, например, при выборе каналов и лидогенерации. Также часто используют данные для послепродажных услуг и удержания покупателей. Большие данные часто используются для прогнозирования оттока клиентов и определения мер по исправлению недочетов обслуживания.

Несмотря на обилие сценариев использования, критично важным является сужение фокуса до одной или двух целей, отправляясь в путь к управляемому данными маркетингу. По своей природе люди с подозрением относятся к тому, что они не понимают, а технические детали управляемого данными маркетинга могут быть пугающим неизвестным для всех в организации на всех уровнях.

Рисунок 8.2. Примеры целей управляемого данными маркетинга

Конкретизированные цели проще объяснить, а значит, и проще мобилизовать людей в организации, особенно тех, кто настроен скептически. Это помогает направить в одну сторону различные бизнес-подразделения, заручиться их поддержкой и обеспечить взятие ответственности за результаты. Сфокусированные цели также заставляют маркетологов думать о наиболее эффективной оптимизации производительности и приоритизировать усилия в соответствии с этим. Когда маркетологи выбирают цель с наибольшим эффектом, компании могут получить значимые быстрые победы, а значит, и вовлеченность всех на раннем этапе.

С четкими целями инициативы основанного на данных маркетинга становятся измеримыми и поддающимися учету (см. рисунок 8.2). Полученные в результате анализа данных выводы также будут легче применяться на практике и вести к конкретным мерам улучшения маркетинга.

Шаг 2: определить требования к данным и их доступность

В цифровую эпоху объем данных растет по экспоненте. Не только идет углубление в детали, но расширяется и разнообразие данных. Однако не все данные ценны и актуальны. После того как компании сузили фокус на целях, они должны начать определять, какие данные подходят для сбора и анализа.

Нет единственного верного способа классифицировать большие данные. Но один из практичных способов состоит в категоризации на основе источника:

1. Данные из социальных сетей, включающие всю информацию, которой делятся пользователи в социальных сетях: местоположение, демографическая информация и интересы.

2. Данные из медиа, которые включают оценку аудитории в традиционных медиа, таких как телевидение, радио, печать и кино.

3. Данные по веб-трафику, которые включают все регистрационные записи, созданные пользователями при навигации в интернете и таких действиях, как показы страниц, поисковые запросы и покупки.

4. Данные с точек продаж и транзакционные, которые включают записи всех транзакций, совершенных покупателями: сумму, информацию о кредитной карте, покупки, время и иногда идентифицирующий покупателя номер.

5. Данные из устройств «интернета вещей», включающие всю информацию, собранную связанными устройствами и сенсорами: местоположение, температуру, влажность, близость других устройств и важнейшие сигналы.

6. Данные по вовлечению, которые включают все прямые точки взаимодействия компании с покупателями: информация из центра обработки звонков, обмен электронными письмами и данные из чата.

Маркетологам необходимо разработать план сбора данных, включающий каждый тип данных, который должен быть получен для достижения заранее определенной цели. Матрица данных – это полезный инструмент для привязки требуемых данных к целям. Просматривая матрицу данных горизонтально, маркетолог может определить, достаточно ли данных для достижения цели. Для получения значимых выводов требуется триангуляция данных: наличие нескольких источников данных, которые дают целостную картинку. Просмотр матрицы данных вертикально также помогает маркетологу понять, какая информация нужна для извлечения из каждого источника данных (см. рисунок 8.3).

Рисунок 8.3. Структура матрицы данных[26]

Некоторые из типов данных, ранее упомянутые в пронумерованном списке, такие как данные по транзакциям и вовлечению, являются внутренними, принадлежат компании и доступны для маркетологов. Однако не все внутренние данные готовы к использованию. В зависимости от того, насколько хорошо организованы и систематизированы записи, может потребоваться очистка данных, которая включает исправление неточных данных, консолидацию дублирующих значений и работу с неполными записями.

Другие наборы данных, такие как данные из социальных сетей или медиа, – это внешние данные, и они должны быть приобретены через сторонние организации. Некоторые данные также могут приходить от партнеров по цепочке поставок, например от поставщиков, логистических компаний, розничных магазинов и аутсорсинг-компаний.

Шаг 3: построить интегрированную экосистему данных

Большинство основанных на данных маркетинговых инициатив начинается как специализированные agile-проекты. Однако в долгосрочной перспективе управляемый данными маркетинг должен стать отлаженным операционным процессом. Чтобы убедиться, что усилия по сбору данных сохраняются и данные постоянно обновляются, компании должны построить экосистему данных, которая интегрирует все внешние и внутренние данные.

Самая большая сложность в интеграции данных – это найти общий знаменатель во всех источниках данных. Самой идеальной будет интеграция данных на уровне конкретного покупателя, позволяющая создать «сегмент из одного». Хорошая практика создания записей гарантирует, что каждый зафиксированный набор данных о покупателе всегда привязан к уникальному идентификационному номеру клиента.

Хотя это несложно для внутренних источников данных, использование идентификационного номера клиента для внешних источников данных – это сложная, пусть и выполнимая задача. Например, данные из социальных сетей могут быть интегрированы с клиентским идентификационным номером и данными о покупках, если покупатель заходит на сайты торговой площадки через аккаунты в социальных сетях. Другой пример интеграции данных – это использование приложений программ лояльности для соединения с умными радио и сенсорными устройствами. Когда бы ни был покупатель с мобильным телефоном вблизи сенсора, например, около полки в розничном магазине, сенсор записывает движение. Это полезно для отслеживания пути клиента в физических торговых объектах.

Однако иногда невозможно все привязать к индивидуальным идентификационным номерам клиента, в основном из-за опасений в области безопасности. Компромиссное решение – использовать отдельные переменные демографической сегментации как общий знаменатель. Например, название сегмента «покупатель – мужчина от 18 до 34 лет» может быть уникальным обозначением для консолидации каждой точки информации из источника данных о соответствующей демографической группе.

Каждый динамический набор данных должен храниться на единой платформе управления данными, которая позволяет маркетологам собирать, хранить, управлять и анализировать данные в полном объеме. Любые новые проекты основанного на данных маркетинга с новыми целями должны использовать ту же платформу, способствуя обогащению экосистемы данных, что будет полезно, если компания решит использовать машинное обучение для автоматизации анализа.

Резюме: создание экосистемы данных для улучшения таргетирования

Рост использования больших данных изменил облик рыночной сегментации и таргетирования. Ширина и глубина клиентских данных растет по экспоненте. Данные из медиа, социальных сетей, веб-сайтов, точек продаж, устройств «интернета вещей» и данных по вовлечению – все они могут создать богатый профиль индивидуального покупателя, позволяя маркетологам реализовывать маркетинг «сегмента из одного».

В цифровую эпоху проблема больше не в недостатке данных, а скорее в определении тех данных, которые имеют значение. Именно поэтому управляемый данными маркетинг должен всегда начинаться с постановки конкретных, узконаправленных целей. Опираясь на цели, маркетологи получают актуальные наборы данных и интегрируют их в платформу управления данными, которая соединена с движками аналитики и машинного обучения. Полученные выводы могут приводить к более отточенным маркетинговым предложениям и кампаниям.

Однако никогда не стоит относиться к управляемому данными маркетингу как к ИТ-инициативе. Сильная команда маркетологов-лидеров должна возглавить проект и состыковать ресурсы компании, включая поддержку IT-отдела. Вовлечение каждого маркетолога в организации – необходимое условие, так как управляемый данными маркетинг – это не волшебная палочка и никогда не будет работать на автопилоте.

Вопросы к размышлению

Подумайте о том, как улучшение системы управления данными может усилить маркетинговые практики в вашей организации. Что может стать легкой победой?

Как вы сегментируете рынок для ваших продуктов и услуг? Создайте дорожную карту для внедрения маркетинга «сегмента из одного» на данных вашей организации.

Глава 9

Предиктивный маркетинг

Предвосхищая рыночный спрос проактивными действиями

По прошествии сезона Главной лиги бейсбола – 2001 бейсбольный клуб «Окленд Атлетикс» потерял трех ключевых игроков из-за их статуса свободных агентов. Под давлением заменить свободных агентов в условиях ограниченного бюджета тогдашний генеральный менеджер Билли Бин обратился к аналитике для сбора сильной команды для следующего сезона. Вместо использования традиционных агентов-скаутов и инсайдерской информации «Атлетикс» использовали саберметрику – аналитику игровой статистики.

С аналитикой в «Атлетикс» обнаружили, что недооцененные показатели, такие как процент попаданий на базу и процент сильных ударов, могли бы предсказывать успех лучше, чем общепринятая статистика нападения. Так как ни одна из других команд не набирает игроков с этими качествами, полученные в результате анализа выводы позволили клубу «Атлетикс» нанять недооцененных игроков за сравнительно небольшие деньги. Эта удивительная история была задокументирована в книге Майкла Льюиса и фильме Беннета Миллера «Moneyball» (в российском прокате фильм «Человек, который изменил все». – Прим. пер.).

Это привлекло внимание других спортивных клубов и спортивных инвесторов по всему миру. Джон Генри, владелец бейсбольной команды «Бостон Ред Сокс» и футбольного клуба «Ливерпуль», был один из них. Математические методы были использованы для восстановления футбольного клуба «Ливерпуль». Несмотря на фантастическую историю, футбольный клуб не преуспевал в соревнованиях Английской Премьер-лиги. Опираясь на статистику, клуб назначил менеджером Юргена Клоппа и нанял некоторых игроков в команды, которые добились Кубка Лиги чемпионов УЕФА 2018–2019 и Кубка английской Премьер-лиги 2019–2020.

Эти истории воплощают в себе суть предиктивной аналитики. Она позволяет компаниям предвосхитить движение рынка до того, как они появляются. Традиционно маркетологи опирались на описательную статистику, которая объясняет прошлое поведение, и использовали свою интуицию для формирования предположений о том, что будет дальше. В предиктивной аналитике большая часть анализа выполняется искусственным интеллектом. Исторические данные загружаются в алгоритм машинного обучения для обнаружения конкретных закономерностей, что называется предиктивной моделью. Вводя новые данные в модель, маркетологи могут предсказывать будущие результаты: кто с большей вероятностью может совершить покупку, какой продукт будет продаваться и какая кампания сработает. Так как предиктивный маркетинг сильно опирается на данные, компании обычно обеспечивают для него основу на базе экосистемы данных, которую они создали ранее (см. главу 8).

С прогнозами компании могут быть более проактивны с долгосрочными инвестициями. Например, компании могут предсказывать, перейдут ли новые клиенты с небольшими суммами транзакций в группу крупнейших покупателей. Таким образом, решение инвестировать ресурсы для развития отдельных клиентов может быть оптимальным. До выделения большого количества ресурсов на разработку новых продуктов компании могут использовать предиктивную аналитику, чтобы помочь с фильтрацией идей. Подводя итог, предиктивная аналитика ведет к лучшей отдаче от маркетинговых инвестиций.

Предиктивное моделирование – это не новая тема. На протяжении многих лет маркетологи, работающие на основании данных, строили регрессионные модели для нахождения причинно-следственной связи между действиями и результатами. Но с машинным обучением компьютерам больше не требуется заранее заданный алгоритм от аналитиков, чтобы начать обнаруживать закономерности и строить модели самостоятельно. Получившиеся предиктивные модели, выходящие из «черного ящика» машинного обучения, часто находятся за пределами человеческого понимания и мышления. И это хорошо. Маркетологи больше не ограничиваются ранее влияющими когнитивными искажениями, допущениями и ограниченными представлениями о мире при прогнозировании будущего.

Применение предиктивного маркетинга

Предиктивная аналитика использует и анализирует исторические данные. Но это больше, чем описательная статистика, которая полезна для ретроспективной отчетности об уже достигнутых результатах компании и объяснения стоящих за ними причин. Компании с ви́дением будущего хотят знать больше, чем то, что произошло в прошлом. Также предиктивная аналитика находится за пределами аналитики в реальном времени, которая используется для предоставления быстрого ответа в контекстном маркетинге (см. главу 10) и тестирования маркетинговых действий в agile-маркетинге (см. главу 12).

Предиктивная аналитика изучает исторические данные о поведении покупателей для оценки вероятности того, что они будут демонстрировать такое же или схожее поведение в будущем. Она обнаруживает скрытые закономерности в больших данных и рекомендует лучшее направление действий. С ориентацией на будущее она помогает маркетологам быть на шаг впереди, готовить ответные маркетинговые реакции заранее и влиять на результат.

Рисунок 9.1. Применение предиктивного маркетинга

Предиктивная аналитика очень важна для проактивных и превентивных мер, что идеально для целей маркетингового планирования. С предиктивной аналитикой маркетологи обладают в своем распоряжении мощным инструментом для усиления процесса принятия решений (см. рисунок 9.1). Маркетологи могут теперь определить, какой маркетинговый сценарий станет реальностью с большей вероятностью и каким клиентам целесообразно уделить внимание. Они также могут оценить, какие маркетинговые действия и стратегии с высокой долей вероятности принесут успех до их запуска, что существенно уменьшает риски провала.

Предиктивное управление клиентами

Таргетирование и обслуживание клиентов без знаний будущего дохода, который клиент принесет компании, – это страшный сон маркетинговых инвестиций. Маркетологам необходимо решать, направлять ли бюджет на привлечение клиентов и обслуживание клиентов – на рекламу, прямой маркетинг, поддержку клиентов и управление клиентами – для получения и развития покупателя. Предиктивная аналитика может помочь маркетологам принимать лучшие решения, рассчитывая ценность клиента.

Предиктивная модель, используемая для системы управления клиентами, называется моделью клиентского капитала. Она измеряет пожизненную ценность клиента (англ. Customer lifetime value, CLV) – текущую ценность прогнозируемого чистого дохода, полученного от клиента на протяжении всего времени его взаимодействия с компанией. Она предлагает долгосрочный взгляд в будущее отдачи от инвестиций, что критично, так как большинство клиентов могут не приносить прибыль в первый или второй год из-за высокой стоимости привлечения покупателя.

Эта концепция наиболее актуальна для B2B и сервисных компаний, которые выстраивают с клиентами долгосрочные отношения, как, например, банки или телекоммуникационные компании. У обслуживающих корпоративных клиентов компаний громадные траты на привлечение клиента, особенно затраты на участие в торгово-промышленных выставках и на отдел продаж. Схожим образом банки тратят большие бюджеты на рекламу и бонусы для новых клиентов, в то время как телекоммуникационные компании известны своими предложениями рассрочки на мобильные устройства для привлечения покупателей. Для компаний в этих секторах маркетинговые издержки слишком высоки для единичных транзакций и краткосрочных отношений с клиентами.

Роль аналитики в прогнозировании CLV – предсказать реакцию покупателя на предложение о покупке большего объема или о кросс-продаже. Алгоритмы обычно опираются на исторические данные о том, какие продукты были куплены вместе покупателями со схожим профилем. Более того, маркетологи могут предсказать длительность взаимодействия с каждым покупателем. Предиктивная аналитика может обнаружить отток клиентов и, что важнее, найти причины оттока. Таким образом, компании могут развивать эффективные стратегии удержания клиентов для предотвращения оттока клиентов. По этим причинам предиктивная аналитика не только прогнозирует CLV, но и увеличивает ее.

Как только составлен портрет клиентов и подсчитана их пожизненная ценность, маркетологи могут внедрять маркетинг следующего лучшего решения (англ. Next-best-action marketing, NBA-маркетинг). Это клиентоориентированный подход, при котором маркетологи режиссируют четкий пошаговый план действий с каждым покупателем. Другими словами, это маркетинговый план для «сегмента из одного». С мультиканальными взаимодействиями от цифрового маркетинга до отдела продаж маркетологи направляют каждого покупателя от предпродаж до продаж и до послепродажных услуг. На каждом шаге предиктивная аналитика помогает маркетологам определить, какое действие следует предпринять следующим: отправить промоматериалы, продемонстрировать продукт или послать сотрудников связаться с клиентом по телефону.

В более простой форме бизнес также может реализовывать распределение по сегментам клиентов на основании их пожизненной ценности, что, по сути, представляет из себя инструмент для распределения ресурсов. Распределение по уровням диктует, сколько денег компании стоит распределить на привлечение и удержание клиента на отдельном уровне. Маркетологи могут приоритизировать, с какими клиентами строить взаимоотношения и как побуждать их перейти на более высокий уровень со временем.

Также CLV становится основной для разных клиентских интерфейсов, которые компании предоставляет для разных покупателей. Таким образом, покупатели, которые приносят больше прибыли, получат доступ к специальной команде клиентской поддержки, в то время как другие – к автоматизированному цифровому интерфейсу (см. главу 11).

Предиктивное управление продуктом

Маркетологи могут использовать предиктивную аналитику на всех стадиях жизненного цикла продукта. Прогнозирование может начинаться на ранних этапах разработки идеи продукта. На основе анализа о том, какие свойства уже рекламируемых продуктов работают, бизнес может разрабатывать новые продукты с комбинацией подходящих характеристик.

Эта практика предиктивного маркетинга позволяет отделу разработки продуктов избегать постоянного начинания с нуля. Наличие дизайна продукта и прототипа с более высокой вероятностью успеха в маркетинговых тестах и при реальном запуске будет экономить маркетологам существенную часть расходов на разработку продуктов. Более того, внешняя информация о том, что в тренде и что будет откликаться потенциальным покупателям, также обучает алгоритмы. Это позволяет маркетологам быть проактивными и задавать тренды раньше конкурентов.

Рассмотрим пример Netflix. Медиакомпания начала создавать собственный контент для усиления конкурентного преимущества перед зарождающимися конкурентами и снижения затрат на контент в долгосрочной перспективе. Компания использует аналитику для принятия решений о том, какие сериалы и фильмы снимать. Например, сериал «House of Cards» (в российском прокате «Карточный домик». – Прим. пер.) был разработан на основании прогноза, что комбинация Кевина Спейси в главной роли, Дэвида Финчера как продюсера и темы политической драмы, вдохновленной одноименным оригинальным сериалом BBC, принесет успех.

Предиктивная аналитика также принципиально важна для выбора того, какой предложить продукт из существующего набора вариантов. Используемый предиктивный алгоритм называется рекомендательными системами, которые предлагают продукты покупателям, основываясь на истории их покупок и предпочтениях похожих покупателей. Модель предрасположенности к покупке оценивает вероятность того, что покупатели с конкретным профилем купят предложенный им определенный продукт. Она позволяет маркетологам предоставлять покупателям персонализированные ценностные предложения. Чем дольше работает модель и чем больше данных об ответной реакции покупателей она собирает, тем лучше будут рекомендации.

Рекомендательные системы наиболее часто применяются ретейлерами, такими как Amazon или Walmart, и компаниями с цифровыми услугами, например YouTube или Tinder. Но применение технологии добралось также и до других индустрий. Для любой компании с крупной клиентской базой и широким портфолио продуктов или контента система рекомендации продуктов будет ценна. Модель поможет компаниям автоматизировать процесс подстройки продуктов под рынки.

Личные ожидания теперь определяются социальными средами, которые постоянно влияют на нас и мотивируют нас достигать более высоких целей.

Более того, предиктивная рекомендательная модель наиболее полезна, когда продукты покупаются и используются вместе или одновременно друг с другом. Построение модели включает то, что известно как анализ аффинитивности продуктов[27]. Например, люди, покупающие рубашку, могут быть заинтересованы также в покупке подходящих под нее брюк или ботинок. А люди, читающие новостную статью, могут хотеть прочитать другие статьи этого же корреспондента или узнать больше на тему статьи.

Предиктивное управление брендом

Предиктивная аналитика может помочь маркетологам планировать их бренд-коммуникации и маркетинговые коммуникационные активности, особенно в цифровом пространстве. Основные требования к аналитике данных включают построение полных профилей аудитории и отображение ключевых компонентов успешных в прошлом кампаний. Анализ будет полезен, чтобы предусмотреть, какие будущие кампании с высокой долей вероятности преуспеют. Так как машинное обучение – это непрекращающийся путь, бренд-менеджеры могут продолжить оценивать свои кампании и оптимизировать те, которые могут не оправдать ожиданий.

При разработке рекламного креатива и реализации контент-маркетинга бренд-менеджеры могут использовать машинное обучение для оценки реакции покупателей на различные комбинации текста и визуального сопровождения. Анализ тональности текстов в социальных сетях и в отзывах на сторонних сайтах может помочь понять, как клиенты относятся к вашему бренду и кампаниям. Также аналитическая модель может собирать данные о том, какие цифровые кампании принесли больше переходов. Таким образом, бренд-менеджеры могут создавать креатив и контент, который приносит оптимальные результаты: положительные эмоции или высокий коэффициент переходов (CTR).

Предиктивная аналитика также может быть мощным инструментом для направления контента подходящей аудитории. Это работает двумя способами. Компании могут разработать брендированный контент и затем определить, каким покупательским сегментам их будет наиболее целесообразно адресовать, а также когда и где вовлекать их. Альтернативно компании могут составлять профили покупателей и затем предсказывать, какой контент больше всего им откликнется на каждом шаге клиентского пути.

Покупателям может быть сложно найти нужную им информацию в большом количестве контента, транслируемого брендами. Предиктивная модель может предложить решение, прогнозируя правильное соответствие аудитории и контента, которое приведет к оптимальному результату. Таким образом, маркетологи могут избавиться от захламленности контентом и реализовывать таргетированное распространение на нужную целевую аудиторию.

В цифровом пространстве бизнес может легко отследить клиентский путь по разным сайтам и социальным сетям. Таким образом, бизнес может прогнозировать следующий шаг покупателей в их вовлечении через цифровые каналы. С этой информацией маркетологи могут, например, разрабатывать динамичные сайты, на которых контент меняется в зависимости от аудитории. Пока покупатели просматривают веб-сайт, аналитический алгоритм предсказывает, какой следующий контент показать, чтобы в конечном счете увеличить уровень интереса и сделать так, чтобы покупатель был на шаг ближе к покупке.

Построение предиктивной маркетинговой модели

Существует множество техник для создания предиктивных маркетинговых моделей от самых простых до самых сложных. Маркетологам будет нужна помощь специалистов по статистике и аналитиков данных для построения и разработки моделей. Таким образом, им не требуется обладать глубоким пониманием статистических и математических моделей. Однако маркетологам может потребоваться понимание стоящих за предиктивными моделями фундаментальных идей, чтобы они могли направлять технологические команды в том, какие выбрать данные и какие закономерности искать. Более того, маркетологи будут помогать интерпретировать модели, а также внедрять прогнозы в реальную операционную деятельность.

Ниже перечислены некоторые из самых часто используемых типов предиктивного моделирования, которые маркетологи используют для различных целей.

Модель регрессии для простых прогнозов

Модель регрессии – одна из самых базовых, однако полезных инструментов для предиктивной аналитики. Модель оценивает взаимосвязь между независимыми (или объясняющими данные) и зависимыми (объясняемыми) переменными. Зависимые переменные – это результаты или показатели, к которым стремятся маркетологи, как, например, данные о переходах или продажах. С другой стороны, независимые переменные – это влияющие на результат данные, такие как время кампании, рекламный текст или демографические показатели покупателя.

В регрессионном анализе маркетологи ищут статистические уравнения, которые объясняют связь между независимыми и зависимыми переменными. Другими словами, маркетологи стремятся понять, какие маркетинговые действия имеют наиболее существенный эффект и приводят к наилучшим для бизнеса результатам.

Относительная простота регрессионного анализа, в сравнении с другими техниками моделирования, делает его самым популярным. Регрессионный анализ может быть использован для многих применений предиктивного маркетинга, таких как построение модели клиентского капитала, модели предрасположенности к покупке, модели обнаружения сбоев и модели аффинитивности товаров.

В общем случае регрессионное моделирование выполняется в несколько шагов.

1. Сбор данных по зависимым и независимым переменным

Для регрессионного анализа наборы данных как для зависимых, так и независимых переменных должны собираться параллельно и с достаточной выборкой. Например, маркетологи могут исследовать влияние цвета цифрового баннера на количество переходов, собрав достаточное количество примеров цветов и результатов по показателям кликабельности.

2. Нахождение уравнения зависимости между переменными

С помощью статистических программ маркетологи могут получить уравнение, наилучшим образом подходящее под данные. Самая простая форма уравнения – это прямая линия, или график линейной регрессии. Также часто встречается логистическая регрессия, которая использует логистическую функцию для моделирования бинарной зависимой переменной, как, например, покупка или отсутствие покупки, удержание или отток клиента. Так, логистическая регрессия часто используется для предсказания вероятности наступления события, например вероятности совершения покупки.

3. Интерпретация уравнения для получения выводов и проверка на достоверность

Рассмотрим следующий пример. Предположим, что наиболее подходящее уравнение определено следующим образом:

Y = a + bX_1+ cX_2+ dX_3+ e

В этой формуле, Y – зависимая переменная, а X_1, X_2 и X_3 – это независимые переменные. а – константа, которая отражается на величине Y, но на нее никакого влияния не оказывают независимые переменные. b, c и d – это коэффициенты независимых переменных, которые показывают, насколько сильно переменные влияют на зависимые переменные. В уравнении мы можем также оценить обозначаемый e коэффициент погрешности или показатель статистической ошибки. В регрессионной формуле всегда есть ошибки, так как не только независимые переменные могут влиять на зависимую переменную. Чем больше величина погрешности, тем менее точно уравнение.

4. Прогнозирование зависимых переменных при разных независимых переменных

После определения формулы маркетологи могут прогнозировать значения зависимых переменных при разных значениях независимых переменных. Таким образом, маркетологи могут предсказать результат от набора маркетинговых действий.

Коллаборативная фильтрация для рекомендательных систем

Наиболее популярный метод построения рекомендательных систем – это коллаборативная (совместная) фильтрация. Основополагающее допущение состоит в том, что людям понравятся товары, похожие на ранее купленные, или они предпочтут продукты, купленные людьми со схожими предпочтениями. Для того чтобы модель работала, ей требуется участие покупателей для ранжирования продуктов, отсюда и название – «коллаборативная» фильтрация. Она также применима не только к товарам, но и к контенту, в зависимости от того, что маркетологи намерены рекомендовать покупателям.

В двух словах, коллаборативная фильтрация работает в соответствии со следующей логической последовательностью:

1. Сбор предпочтений на большой выборке покупателей

Для измерения того, насколько сильны предпочтения к продукту, маркетологи могут создать общественную систему рейтинга, в которой покупатели будут ранжировать продукты либо через простые кнопки «нравится» / «не нравится» (как на YouTube), либо по пятибалльной шкале (как звезды в Amazon). Альтернативно маркетологи могут использовать целевые действия, отражающие предпочтения, например, прочтение статьи, просмотр видео, добавление продукта в список желаемых покупок или корзину. Netflix, например, определяет предпочтения по просмотренным пользователями на протяжении всего времени фильмов.

2. Распределение по кластерам покупателей и товаров

Покупатели, которые схожим образом ранжировали товары и показали схожее поведение, могут быть классифицированы в один кластер. Предполагается, что они относятся к одному психографическому (на основании «нравится» / «не нравится») и поведенческому (на основании действий) сегментам. Как вариант, маркетологи также могут распределить по кластерам товары, которые получили похожую оценку от отдельной группы покупателей.

3. Прогнозирование оценки покупателями нового продукта

Теперь маркетологи могут прогнозировать рейтинги, которые покупатели будут ставить продуктам, которых они еще не видели, но ранжированные на основе рейтингов покупателей со схожими предпочтениями. Этот прогнозный показатель оценки необходим маркетологам для предложения подходящих товаров, которые могут понравиться покупателям и которые они с наибольшей вероятностью купят в будущем.

Нейронные сети для сложного прогнозирования

Нейронная сеть, как следует из названия, условно смоделирована по образцу биологической нейронной сети, работающей внутри человеческого мозга. Это один из наиболее популярных инструментов машинного обучения, который помогает бизнесу строить сложные модели для прогнозирования. Модель нейронной сети обучается на опыте, обрабатывая большое число разных примеров из прошлого. Сегодня модели нейронных сетей легко доступны. Например, Google создал TensorFlow – доступную всем программную библиотеку для машинного обучения нейронных сетей с открытым исходным кодом.

В отличие от регрессионной модели, нейронные сети считаются «черным ящиком», потому что механизм их внутренней работы часто людям тяжело интерпретировать. Это похоже на то, что люди иногда не могут объяснить, как они принимают решения на основе предоставленной информации. Однако нейронные сети также подходят для построения моделей на основе неструктурированных данных, определить лучший алгоритм для которых не могут ученые наук о данных и бизнес-команды.

В простой терминологии следующие шаги объясняют, как работает нейронная сеть.

1. Загрузка двух наборов данных: вводные и выводные данные

Модель нейронной сети состоит из слоя входных данных, слоев выходных данных и скрытых слоев между ними. Как и при построении регрессионной модели, во входные данные загружаются независимые переменные, а зависимые переменные загружаются в выходной слой. Разница, однако, состоит в скрытых слоях, которые содержат алгоритмы «черного ящика».

2. Предоставление сети возможности выявления взаимосвязей в данных

Нейронная сеть способна соединить данные для выведения функции или предиктивной модели. Она работает как и человеческий мозг, связывая факты в единое целое на основании непрерывного обучения. Нейронные сети обнаружат разные типы закономерностей и взаимосвязей между наборами данных: корреляцию, ассоциации, зависимости и причинно-следственные связи. Некоторые из этих связей могут оказаться из числа ранее неизвестных или скрытых.

3. Использование получившейся в скрытых слоях модели для прогноза результатов

Функция, полученная на обучающей выборке, может быть использована для прогнозирования результата на новом наборе данных. И когда реальный результат загружается обратно в нейронную сеть, машина обучается на своих неточностях и совершенствует скрытые слои со временем. Поэтому это и называется машинное обучение. Несмотря на то, что нейронные сети не раскрывают понимание мира из-за своей сложности, постоянно обучающиеся нейронные сети могут быть очень точны в прогнозах.

Рисунок 9.2. Как работают предиктивные модели

Выбор предиктивной модели зависит от стоящих перед вами задач. Когда задача структурирована и легка для понимания, достаточно регрессионной модели. Но когда вопрос касается неизвестных факторов или алгоритмов, лучше всего может работать машинное обучение, например нейронные сети. Маркетологи также могут использовать более чем одну модель для нахождения наиболее подходящей техники работы с имеющимися данными (см. рисунок 9.2).

Резюме: предвосхищая рыночный спрос проактивными действиями

Маркетологи, опирающиеся на знания, могут быть на шаг впереди, прогнозируя результаты каждого маркетингового действия. В сфере управления клиентами предиктивная аналитика может помогать компаниям оценивать ценность потенциальных клиентов до их подключения и определить, насколько целесообразно вкладываться в их продвижение и развитие.

В управлении продуктом маркетологи могут предположить результаты продаж предварительно запущенного прототипа продукта или определить, какие продуктовые линейки выбрать для повышения объема продажи и кросс-продаж из широкой линейки товаров. И, наконец, предиктивное моделирование может позволить бренд-менеджерам анализировать отношение покупателей по тональности высказываний и определять, как строить бренд-коммуникации при определенных условиях.

Существует несколько техник создания моделей в предиктивном маркетинге, которые включают регрессионный анализ, коллаборативную фильтрацию и нейронные сети. Машинное обучение или искусственный интеллект могут быть использованы для построения предиктивных моделей. Таким образом, большинству маркетологов потребуется технологическая помощь специалистов по статистике и ученых по данным. Однако у маркетологов должно быть стратегическое понимание, как модели работают и как с их помощью делать выводы.

Вопросы к размышлению

Использует ли ваша организация предиктивную аналитику для маркетинга? Рассмотрите некоторые новые возможности применения предиктивного маркетинга.

Как вы будете внедрять предиктивный маркетинг и интегрировать его в операционную деятельность? Как будут предиктивные модели продвигаться внутри организации?

Глава 10

Контекстуальный маркетинг

Создавая персонализированный опыт, «почувствуй и вовлекайся»

В 2019 году аптечная сеть Walgreens начала тестировать умные холодильники, оснащенные камерами, сенсорами и цифровыми дисплеями на дверях, в которых показываются содержащиеся внутри продукты, а также персонализированная реклама для покупателей. Хотя технологии не распознают лица и не хранят данные, идентифицирующие посетителей, из-за правил неприкосновенности частной жизни они предугадывают возраст и пол покупателя. Холодильник использует системы анализа лиц для определения демографического профиля и эмоций покупателя, подходящего к двери холодильника. Он также использует сенсоры отслеживания взгляда и сенсоры отслеживания движения для измерения уровня интереса покупателя.

Совмещая эти показатели с внешней информацией, такой как погода или локальные события, алгоритм искусственного интеллекта может выбирать конкретные продукты и акции для продвижения на экране. Холодильник также отслеживает, что выбрали покупатели, и рекомендует подходящий под выбор товар, как только дверь закрывается. Как вы могли бы ожидать, он собирает огромное количество данных о поведении покупателей и о том, насколько хорошо работает упаковка продукта или рекламные кампании.

Умный холодильник, предоставленный Cooler Screens, привнес множество выгод. Сеть Walgreens увеличила посещаемость и продажи в магазинах, в которых они установлены. Сеть также получила дополнительную прибыль от размещения рекламы. Более того, технология позволяет в целях эксперимента быстро менять цены и устраивать промоакции. Она позволяет брендам отслеживать наличие товара, а также получать обратную связь о самых новых кампаниях.

Этот тип динамической рекламы и модель контекстного контента не новы для сферы цифрового маркетинга. Бренды давно используют их для показа персонализированной рекламы на основе поисковой истории покупателей. Умные холодильники – это пример переноса модели в розничные магазины, что, по сути, соединяет физический и цифровые миры. Сегодня маркетологи могут реализовывать контекстуальный маркетинг в автоматизированном режиме с помощью технологий нового поколения.

На самом деле долгосрочные цели технологий нового поколения, как «интернета вещей», искусственного интеллекта – воспроизвести ситуационное восприятие людей. Подкованные маркетологи могут предлагать подходящие товары подходящим покупателям в подходящий момент в подходящем месте. Опытные продавцы, которые выстраивают долгосрочные отношения с покупателями, знают их очень хорошо и подстраивают свои подходы под каждого. Идея состоит в том, чтобы предоставить такой контекстный опыт в широком масштабе с помощью технологий «интернета вещей» и искусственного интеллекта.

Построение инфраструктуры умных сенсоров

Люди развивают умение воспринимать ситуацию, сканируя среду на сенсорные ориентиры. Мы можем понимать эмоции других людей, смотря на выражение их лиц и жесты. Мы знаем, если люди нами раздражены или счастливы. Для компьютера такие задачи требуют набора сенсоров для сбора сенсорных ориентиров, которые обрабатывает искусственный интеллект.

Использование датчиков приближения для ситуативных действий на точке продажи

Первый шаг к созданию усиленного искусственным интеллектом контекстуального маркетинга – установка связанной экосистемы сенсоров и устройств, особенно в точке продажи. Один из самых популярных сенсоров, используемых на точках продаж, – это маячок, Bluetooth-передатчик с низким электропотреблением, коммуницирующий с находящимися рядом с ним устройствами. Установив несколько радиомаяков в любом физическом помещении, маркетологи могут определять точное положение покупателя, а также отслеживать его движения. Сенсоры также помогают маркетологам показывать персонализированный контент на подключенных устройствах, например в форме всплывающих уведомлений.

Компании необходимо определить, какие конкретные условия будут заставлять сенсоры совершать основанное на местоположении действие. Лучший ситуационный триггер – это присутствие покупателя. Сложность, однако, заключается в идентификации личности покупателя или составлении его профиля, чтобы убедиться, что действие действительно персонифицировано. Например, приближение к полке розничного магазина покупателя с подходящим под профиль возрастом и полом – отличный повод для отправки кастомизированного предложения со скидкой. Связанные со средой переменные, как, например, погода, также могут быть ситуативным триггером. Жара на улице – это, возможно, лучшее время для продвижения холодных напитков (см. рисунок 10.1).

Для того чтобы это работало, маркетологам необходимо использовать устройство, которое всегда под рукой у покупателя, как ориентир определения местоположения. Смартфон – одна из альтернатив. Смартфоны стали очень личными устройствами, которые покупатели всегда держат при себе. Устройство заменяет кошелек, ключи и камеру для многих людей. Что важнее, смартфоны снабжены большим количеством сенсоров и всегда подключены либо через Bluetooth, либо через сеть мобильной связи. Таким образом, мобильные телефоны могут подсоединяться и обмениваться данными с сенсорными датчиками.

Когда покупатель с подходящим мобильным приложением находится рядом, радиомаяк или датчик приближения связывается с покупателем. Представим, например, что покупатель установил приложение магазина и ввел персональные данные в приложении. При приближении мобильного телефона радиомаяк срабатывает и посылает персональное предложение как уведомление в приложении.

Представьте, если радиомаяки установлены на каждом проходе в розничных магазинах, парках развлечений, торговых центрах, отелях, казино и других учреждениях. Компании могут использовать мобильные телефоны покупателей как средства навигации, предоставляя информацию и предлагая промоакции, пока клиент проходит по физическому объекту. Это создает высококонтекстный путь для покупателей. Macy’s, Target, CVS и другие крупные розничные магазины используют радиомаячковые технологии именно для таких целей.

Роль смартфонов может быть заменена носимыми устройствами и даже вживленными в будущем. Производители смартфонов настойчиво продвигают умные часы, наушники и фитнес-браслеты, которые могут потенциально стать еще более личными устройствами для покупателей. Хотя носимые устройства еще не столь популярны, как смартфоны, некоторые из них все еще многообещающие, так как содержат информацию о малых движениях и здоровье покупателя. Disney и Mayo Clinic, например, используют RFID-браслеты с радиочастотной идентификацией для отслеживания и анализа местонахождения и движения людей.

Рисунок 10.1. Механизм контекстуального маркетинга

Использование биометрии как триггера персонифицированных действий

Другой популярный контекстный триггер – это сами покупатели. Без личных устройств покупатели могут вызывать связанные с местоположением действия, просто показывая свои лица. Активно развивающаяся технология распознавания лиц позволяет компаниям не только оценить демографические параметры, но также идентифицировать отдельных людей, как только появляется запись о них в базе данных. Это позволяет маркетологам предлагать подходящее ситуативное действие подходящему человеку.

Как и Walgreens с их умными холодильниками, сеть Tesco начала устанавливать системы распознавания лиц на автозаправочных станциях в Великобритании. Камера будет собирать данные по лицам, а алгоритм ИИ предполагать возраст и пол. Водитель будет получать таргетированную рекламу, подобранную под его демографический профиль, ожидая пока наполнится топливный бак машины.

Сеть закусочных в Китае Bestore использует базу данных распознавания лиц от Alibaba для сканирования и идентификации покупателей, которые дали на это согласие. Технологии позволяют работникам сети видеть, какие снеки предпочитают покупатели, на основании данных от Alibaba, в тот момент, когда они заходят в магазин. Таким образом, работники могут предложить подходящий продукт каждому покупателю. Технология распознавания лиц полезна не только для идентификации покупателей. Сеть розничных магазинов на кассе также использует платежную систему от Alibaba на основе системы распознавания лиц под названием «Smile to Pay» («Улыбнись для оплаты»).

Технологии распознавания лиц теперь способны идентифицировать также чувства людей. Алгоритмы ИИ могут определять эмоции, анализируя выражения лиц людей на изображениях, с видео и камер прямой трансляции. Это свойство полезно маркетологам для понимания того, как покупатели реагируют на их продукты и маркетинговые кампании без присутствия наблюдающего человека.

Таким образом, определение эмоций используется для тестирования идей продукта и рекламы в онлайн-интервью и фокус-группах. Респондентов, поделившихся доступом к своим веб-камерам, просят посмотреть изображение или видео, а выражение их лиц анализируется. Например, компания Kellogg’s использовала анализ выражений лиц от Affectiva для разработки рекламы для Crunchy Nut. Компания отслеживает уровень интереса и вовлечения зрителя при просмотре рекламных роликов во время первых просмотров и при повторении.

Disney экспериментировал с определением эмоций, установив камеры в кинотеатрах, показывающих их фильмы. Отслеживая миллионы выражений лиц на протяжении фильма, Disney может понять, насколько сильно кинозрители наслаждаются каждой сценой. Это полезно для улучшения кинопроизводства для будущих проектов.

Благодаря анализу в реальном времени такая же технология может использоваться для предоставления контента в соответствии с реакциями аудитории. Очевидным примером применения была бы динамическая реклама на наружных рекламных щитах. Занимающаяся наружной рекламой фирма Ocean Outdoor установила рекламные щиты с камеры для определения настроения, возраста и пола аудитории и демонстрации таргетированной рекламы в Великобритании.

Другой способ применения разрабатывается для водителей. Некоторые автопроизводители начали тестировать технологии распознавания лиц для улучшения клиентского опыта. При распознавании лица владельца машина автоматически открывается, заводится и даже начинает проигрывать любимый плейлист владельца. И когда система обнаруживает, что лицо водителя выглядит уставшим, она рекомендует ему отдохнуть.

Социальные сети изменили отношение и ожидания покупателей к бизнесу. Покупательские решения сейчас принимаются не только на основе индивидуальных предпочтений, но также на желании соответствовать социальным нормам. Также социальные сети повысили ожидания. Покупателям нужен доступ к поддержке в социальных сетях, и они требуют мгновенных ответов. Люди социальны, и социальные сети способствовали тому, что наша тенденция к социализации перешла на новый уровень.

Смежная технология – сенсоры отслеживания движения глаз. С помощью этой технологии компании могут понимать, на чем останавливается внимание зрителя на основе движения глаз, например при просмотре рекламы или видео. Маркетологи могут, по сути, создавать карту интенсивности внимания и узнать, какие отдельные области рекламы создают больше увлеченности и вовлечения. Сеть отелей Palace Resorts использует отслеживание движения глаз в своей маркетинговой кампании. Компания создала веб-страницу, где посетители могут пройти небольшой видеоквиз и предоставить согласие на использование технологии отслеживания движения глаз через веб-камеру. Посетителей могут попросить выбрать из пары видео с комбинацией различных элементов отдыха. На основе направления взгляда сайт рекомендует один из отелей компании, который больше всего подходит под интересы посетителя.

Голос – это другой способ распознавания людей, который может быть триггером для контекстных действий. ИИ может анализировать параметры голосовой речи – скорость, короткие паузы и тон – и обнаруживать выражаемые эмоции. Страховая медицинская компания Humana использует систему анализа голоса от Cogito в своих центрах обработки звонков для определения чувств звонящего и выдачи оператору колл-центра рекомендации по технике ведения разговора. Когда звонящий звучит как раздраженный, например, алгоритм ИИ предупредит об этом оператора и попросит изменить подход. По сути, алгоритм тренирует операторов выстраивать лучше связи со звонящими в реальном времени.

Авиакомпания British Airways также экспериментирует с распознаванием настроения пассажиров на борту самолета. Компания предлагает «одеяло счастья», которое меняет цвет в зависимости от настроения пассажира. Одеяло поставляется с повязкой на голову, которая отслеживает мозговые волны и определяет, расслаблен ли пассажир или его что-то беспокоит. Эксперимент помог авиакомпании отследить изменения настроения пассажиров на протяжении клиентского пути: при просмотре развлечений на борту, во время раздачи еды и во сне. Что важнее, технология позволяет стюардам быстро определить пассажиров, которые чем-то недовольны, и сделать так, чтобы им было комфортно.

Распознавание настроения с помощью выражения лиц, движения глаз, голоса и нейросигналов еще не получили массового распространения в маркетинге. Но такие технологии станут ключевыми в контекстуальном маркетинге будущего. Критично важно понимать настроение покупателей, помимо их базовых демографических параметров.

Создание прямого канала на территории клиента

«Интернет вещей» также проникает в дома. Все, от систем безопасности до развлекательных домашних систем и бытовой техники, подключено к интернету. Рост количества умных домов предоставляет маркетологам канал для продвижения товаров и услуг прямо к месту, где живет покупатель. Это помогает маркетингу продвинуться еще ближе к точке потребления.

Один из развивающихся каналов коммуникации для маркетологов в доме покупателя – это умные колонки, например Amazon Echo, Google Nest и Apple HomePod. Каждое из устройств снабжено усиленным искусственным интеллектом голосовым помощником: Alexa, Google Assistant и Siri. Эти умные колонки, по сути, действуют, как активируемые голосом поисковые движки, которым пользователь задает вопрос и просит найти информацию. Как и поисковые движки, они будут становиться все точнее, по мере того как они всё больше узнают о привычках и поведении владельцев через многочисленные запросы. Таким образом, они могут стать мощным каналом для контекстуального маркетинга.

Маркетинг на этих системах умных колонок еще находится на начальной стадии развития, так как прямая реклама сейчас не доступна ни на одной из платформ. Однако возможно несколько обходных решений. Например, Amazon Echo позволяет пользователя обучать Alexa специальным навыкам, чтобы она могла быть более полезна. Такие компании, как P&G и Campbell’s, выкладывают навыки, связанные с их продуктами. Для бренда Tide компания P&G создала навык Alexa, который отвечает на сотни вопросов о стирке. Компания Campbell’s выпустила навык для Alexa, предоставляющий ответы на запросы рецептов. Когда покупатели задают эти вопросы и получают на них ответы, бренды увеличивают узнаваемость и взращивают намерение купить.

Большинство умных устройств также предоставляет место на экране для продвижения товаров. Холодильник Family Hub с сенсорным дисплеем от Samsung позволяет покупателям составить список покупок и заказывать продукты автоматически из приложения Instacart. Умный холодильник также позволяет покупателям заказать Uber или еду из GrubHub. Экосистема умных бытовых устройств дает маркетологам возможность быть доступными с подходящим продуктом или услугой в тот момент, когда покупателю это требуется больше всего.

Более продвинутое использование связанных устройств для дома – это 3D-печать. Технология пока еще находится в зачаточном состоянии, так как считается дорогой и сложной. Но компании исследуют способы доведения технологии до массового использования. Компании Hershey и 3D представили 3D-принтер для шоколада CocoJet в 2014 году. С помощью CocoJet пользователи могут создавать шоколад разных форм с персонализированными надписями на плитке шоколада. Технологии такого типа приближают точку производства к точке потребления.

Хотя и более популярный для B2C-компаний контекстуальный маркетинг также хорошо применим и в условиях B2B. Так как у B2B-компаний необязательно есть розничные магазины, сенсоры «интернета вещей» устанавливаются на продуктах, находящихся на территории клиента. Например, производители тяжелого оборудования могут устанавливать сенсоры на машинах, которые они продают, для отслеживания продуктивности. Затем компании могут предоставлять контекстные данные своим клиентам по регулярному обслуживанию для предотвращения поломок, что в конечном счете экономит затраты.

Предоставление трех уровней персонализированного опыта

Кастомизация и персонализация в цифровом мире несложная. Маркетологи используют цифровую информацию о покупателях для предоставления динамического контента, который подходит под профиль. В физическом пространстве кастомизация и персонализация раньше сильно опирались на присутствие человека. При наличии инфраструктуры с искусственным интеллектом и «интернетом вещей» компании могут привнести цифровые возможности для подгонки маркетинговых действий в физическом мире без большого вовлечения человека.

Персонализированный маркетинг может представляться на трех уровнях. Первый уровень – это информативный маркетинг. На этом уровне маркетологи предлагают подходящее предложение: маркетинговое коммуникационное сообщение, выбор продукта или специальное ценовое предложение. Второй уровень – это интерактивный маркетинг, где маркетологи создают канал с интерфейсом двусторонней коммуникации и грамотно взаимодействуют с покупателем. Предельный уровень – это иммерсивный маркетинг, на котором маркетологи глубоко вовлекают покупателей в сенсорный опыт.

Уровень 1: персонифицированная информация

Основанный на местоположении маркетинг, в его узком применении – это самый распространенный тип информативного маркетинга. Он использует один из самых ценных типов метаданных – геолокацию. Данные обычно собираются с помощью системы глобального позиционирования GPS на смартфонах покупателей. Для использования внутри помещений геолокационные данные могут быть далее усилены с помощью датчиков приближения или радимаяков.

С этими даннымы маркетологи обычно реализуют маркетинговую практику геозонирования, когда они создают виртуальный периметр вокруг конкретного объекта интереса (например, розничный магазин, аэропорт, офис или школа) и транслируют таргетированные сообщения для аудитории внутри этого периметра. Все крупные рекламные площадки в социальных сетях предлагают настройки геолокации. Это означает, что кампании могут ограничиваться отдельной локацией.

Компании могут использовать геозонирование для привлечения трафика в свои магазины из близлежащих точек или мест конкурентов с помощью промоакций. Такие компании, как Sephora, Burger King и Whole Food используют основанный на геолокации маркетинг. Например, Burger King создал геозонирование вокруг более чем 14 000 точек McDonald’s и более чем 7000 собственных точек по всему США в рамках кампании Whopper Detour. Пользователи мобильного приложения Burger King могут заказать воппер за пенни, но только если они находятся около McDonald’s. После размещения заказа пользователям показывается, как пройти из McDonald’s в ближайший Burger King для получения своего воппера.

Уровень 2: кастомизированное взаимодействие

Контекстуальный маркетинг в интерактивном формате – многоуровневый. Покупатели не получают прямой призыв к покупке в основанных на месторасположении предложениях. Вместо этого им дается возможность ответить на полученное основанное на местоположении сообщение, а в зависимости от ответа компания посылает другое сообщение, по сути выстраивая диалог. С таким подходом компании могут сподвигнуть покупателей перейти на следующий шаг своего клиентского пути от узнаваемости к действию, предлагая подходящие поощрения или подходящее предложение. Преимущества этого подхода в том, что покупатели будут гораздо больше расположены к покупке, несколько раз взаимодействуя с брендом в рамках более целостного клиентского пути.

С целью сделать контекстуальный маркетинг более интерактивным, компании могут использовать принципы геймификации. Приложение для шопинга Shopkick сотрудничает с American Eagle и многими другими брендами, чтобы предоставить покупателям поощрения, помогающие им продвинуться на пути к покупке. Приложение мотивирует людей на каждом шаге пути. Покупатели получают вознаграждение за то, что они зашли в магазин, отсканировали QR-код, чтобы узнать больше о продукте, или померили одежду в примерочной.

Рассмотрим другой пример от Sephora. Компании делают контекстуальный маркетинг более интерактивным, позволяя покупателям продолжить взаимодействие по полученным основанным на местоположении предложениям во время консультации в магазине. Процесс начинается, когда покупатели пробуют Sephora Virtual Artist – инструмент дополненной реальности (AR), который позволяет им увидеть, как косметика будет смотреться на их лице. Инструмент доступен онлайн или внутри магазина в киоске. Когда они оказываются недалеко от магазина, им напомнят о посещении и зарезервируют время для консультации в магазине, после чего покупатели с гораздо большей вероятностью купят продукты.

Уровень 3: полное погружение

Высочайший уровень персонализации – это когда маркетологи предоставляют полное погружение в физическое пространство с помощью сенсорных и других технологий, как дополненная реальность или робототехника. Идея состоит в том, чтобы окружить покупателей цифровым опытом, пока они находятся в физическом магазине.

Например, сетевые розничные магазины используют данные по геолокации и дополненную реальность для предоставления иммерсивной навигации внутри магазина. Возьмем, к примеру, мобильное приложение розничной сети Lowe’s. Покупатели могут создать список покупок в мобильном приложении и добавлять в него товары, которые они хотели бы приобрести. После этого покупатели могут активировать опцию дополненной реальности и перед ними на экране с включенной камерой появятся навигационные стрелки, показывающие кратчайший путь к желаемым товарам.

Бренды в сфере моды, например Ralph Lauren, используют умные примерочные для предложения иммерсивного цифрового опыта в физическом мире. Покупатели могут принести понравившийся им предмет одежды в примерочные и взаимодействовать с цифровым зеркалом. С помощью RFID-технологии все принесенные в примерочную вещи мгновенно отображаются на экране. Покупатели могут выбрать разные размеры и цвета, а работники магазина принесут их в примерочную, а также система рекомендует подходящие наборы одежды и аксессуаров.

Цель иммерсивного контекстуального маркетинга – размытие границ между физическим и цифровым миром, чтобы покупатели испытывали бесперебойный омниканальный опыт. Таким образом, мы можем сочетать силу персонализации цифровых технологий и практическую природу физических магазинов.

Резюме: создавая персонализированный опыт, «почувствуй и вовлекайся»

«Интернет вещей» и искусственный интеллект вместе создают мощное сочетание для создания опыта контекстуального маркетинга в офлайн-магазинах. Динамический маркетинг, основанный на данных о покупателях, присущ цифровым медиа. Специалисты по диджитал-маркетингу могут легко адаптировать маркетинговое предложение в автоматическом режиме. Применение контекстуального маркетинга в физическом пространстве в прошлом часто зависело от способностей работающего с клиентами персонала «прочесть» своих покупателей. Благодаря «интернету вещей» и ИИ, это больше не так.

Рисунок 10.2. Триггеры и реакции контекстуального маркетинга

Важнейший элемент при создании усиленного искусственным интеллектом контекстуального маркетинга – это построение связанной экосистемы сенсоров и устройств либо на точке продаж, либо на территории покупателя. Как только инфраструктура будет на месте, маркетологам понадобится только определить триггеры и ответные действия. Когда подходящий человек с подходящим профилем находится недалеко от сенсоров, маркетологи могут больше узнать о человеке и предложить подходящий продукт с подходящим сообщением. Маркетологи также могут с ним взаимодействовать и даже создать иммерсивный клиентский опыт для этого человека (см. рисунок 10.2).

Вопросы к размышлению

Подумайте о том, как вы могли бы использовать технологии контекстуального маркетинга в вашей организации. Назовите пример возможностей, привнесенных использованием комбинации «интернета вещей» и ИИ?

Изучите способы персонализировать ваши маркетинговые предложении на основании понимания покупателей в реальном времени.

Глава 11

Дополненная реальность

Предоставляя усиленное технологиями взаимодействие с людьми

В конце 1990-х одной из главных новостей на заголовках стала шахматная игра между суперкомпьютером Deep Blue от IBM и гроссмейстером Гарри Каспаровым, ставшая культовым поединком между машиной и человеком. В 1997 году суперкомпьютер в конечном счете стал первой машиной, победившей действующего чемпиона мира в игре в шахматы. Хотя за год до этого Каспаров победил в первом матче, поражение стало сенсацией в мире шахмат и за его пределами.

Многие эксперты связали победу со сверхинтеллектуальными способностями машины. Суперкомпьютер Deep Blue может обрабатывать 200 миллионов шахматных позиций в секунду одновременно, что намного быстрее любого человека. Каспаров сам признал свою неуверенность в отношении способностей Deep Blue во время игры. С оппонентом-человеком все было более предсказуемо, так как он мог считывать выражение лица или невербальные сигналы.

Впоследствии многие игроки в шахматы, включая Каспарова, интересовались, могут ли они дополнить свои способности игры с компьютером на их стороне. Это привело к форме соревнований, известной, как продвинутые шахматы или фристайл-шахматы, во время которых игроки могут консультироваться с машинами при определении своего следующего хода.

Прорыв случился в 2005 году, когда в турнире с участием гроссмейстеров и суперкомпьютеров победителями оказались два игрока-любителя, Стивен Крэмтон и Закари Стивен, с помощью трех обычных компьютеров (команда ZackS).

На пути к финалу некоторые гроссмейстеры с помощью компьютеров победили большинство конкурентов-суперкомпьютеров. Единственным исключением была команда ZackS, которая также победила некоторые суперкомпьютеры на турнире. В финале команда ZackS победила команду гроссмейстеров и поддерживающие их компьютеры. Игроки-любители обучили свои машины лучше, чем любой гроссмейстер или самообучающийся компьютер.

На эту историю часто ссылаются, как на доказательство того, что совместная работа человека и машины всегда лучше, чем эксперт-человек или мощная машина по отдельности. Ключ в том, чтобы найти лучший симбиоз между ними. Сегодня суперкомпьютеры даже не приблизились к воспроизведению человеческого интеллекта, которому свойственно множество тонкостей, а мечта о сильном искусственном интеллекте (англ. artificial general intelligence, AGI) еще далека от того, чтобы стать реальностью (см. главу 6). Однако компьютеры уже на протяжении какого-то времени отлично справляются с тем, чтобы взять некоторые конкретные функции людей на себя. Вместо построения машин, способных делать все, технологические специалисты концентрируются на разработке нескольких узких применений ИИ, в которых машины превосходят людей.

Точные знания о том, чему и как обучать компьютеры, позволит людям-тренерам раскрыть свой потенциал в полной мере. Эта перспектива ведет к движению технологических разработок, известных как усиление интеллекта (англ. intelligence amplification, IA), или УИ. В отличие от искусственного интеллекта, который направлен на воспроизведение человеческого интеллекта, УИ направлено на усиление интеллекта человека с помощью технологий. С УИ люди остаются теми, кто принимает решения, хотя и при поддержке мощных вычислительных аналитических систем.

В маркетинге применение УИ действительно имеет смысл в областях, где еще доминирует человек, а компьютеры могут быть только поддерживающими системами. Таким образом, дополненный маркетинг фокусируется на маркетинговых активностях, которые требуют большого вовлечения людей во взаимодействия, как, например, продажи или обслуживание клиентов. Для таких задач, требующих высоких трудозатрат со стороны человека, роль технологий состоит в увеличении продуктивности путем выполнения задач с низкой ценностью и помощи людям в принятии более логичных решений.

Построение многоуровневых пользовательских интерфейсов

Пользовательский интерфейс – способ коммуникации покупателя с компанией – это большая часть клиентского опыта. В таких индустриях, как индустрия туризма и гостеприимства, здравоохранения, профессиональных услуг и даже хай-тек, некоторые пользовательские интерфейсы по большей части ставят на передовую людей. Консьержи, средний медицинский персонал, консультанты и менеджеры по работе с ключевыми клиентами – важнейшие ресурсы в этих областях, и машины не сравнялись с ними в их способностях донести подходящий опыт. Но требуются годы, чтобы нанимать и развивать компетенции этих людей до того, как они достигнут своего максимума. Это обстоятельство усложняет масштабирование компаний, по сути, создавая ограничение для роста.

Дополненный маркетинг предлагает решение этой проблемы. Цифровые интерфейсы будут предоставлять покупателям новые альтернативные способы взаимодействия с брендами и компаниями. Согласно исследованию от Gartner, 72 % взаимодействий с клиентами будет с привлечением зарождающихся технологий, как ИИ, чат-боты и мобильные сообщения к 2022 году. Хотя цифровые интерфейсы и не могут полностью заменить взаимодействие между людьми, они могут сделать так, что имеющиеся в ограниченном количестве человеческие ресурсы будут работать быстрее и лучше.

Укрепление позиций поколения Y и поколения Z будет дальше подогревать эту необходимость в дополненном маркетинге (см. главу 2). Для этих двух поколений интернет является неотъемлемой частью их жизни, а технологии – продолжением человека. По сути, они не видят границ между физическим и цифровым миром. Они называют его фиджитальным (от англ. Phygital, physical + digital). Запрос на быстроту и доставку по запросу проложит дорогу цифровым интерфейсам.

Дополненный маркетинг начинается с четкого определения того, как технологии будут создавать дополнительную ценность в деятельности взаимодействия с клиентом на передовой. Один из способов улучшить продуктивность заключается в создании многоуровневой системы интерфейсов. Совмещение цифровых и человеческих интерфейсов в структурированной пирамиде позволяет бизнесу масштабироваться. Компании могут освободить человеческие ресурсы для работы над содержательными задачами.

Многоуровневые интерфейсы для продаж

В процессе продаж наиболее частый способ разделения на уровни пользовательских интерфейсов основывается на стиле жизни покупателя в воронке продаж. B2B-компании могут обнаруживать и развивать потенциальных клиентов на начальных этапах через цифровые интерфейсы, в то же время развивая подходящих потенциальных клиентов и потенциально выгодных клиентов с помощью команды из отдела продаж. Такой подход позволяет бизнесу иметь возможность получить более широкий охват потенциальных покупателей. В то же время они могут перенаправить усилия команды продаж на конечные этапы заключения сделок. Такая схема оптимальна, так как финальный шаг в воронке продаж обычно требует сильных коммуникационных и переговорных навыков.

Работающий с конечными потребителями бизнес также может использовать многоуровневые интерфейсы для продаж с омниканальным присутствием. Цифровые каналы используются для роста узнаваемости, создания интереса и поощрения пробовать. Покупатели могут просматривать каталог товаров на сайте или мобильном приложении и выбирать понравившиеся. Такие компании, как Sephora и IKEA, используют дополненную реальность (AR), чтобы дать возможность потенциальным покупателям «примерить» товар виртуально. Таким образом, когда покупатели придут в офлайн-магазин, у них уже будет интерес и работникам магазина будет проще продавать.

Разделение труда между людьми и машинами в процессе продаж основывается на специализации по деятельности на каждом этапе воронки продаж. Гибридная модель использует различные каналы продаж: от самых дешевых до самых дорогих. Каждый канал играет свою роль, которая приводит потенциальных клиентов от вершины ко дну воронки (см. рисунок 11.1).

Рисунок 11.1. Пример дополненного маркетинга в многоуровневых интерфейсах для продажи

Для разработки многоуровневых интерфейсов, которые создают лучший симбиоз машин и компьютеров, требуется выполнить несколько шагов.

1. Определение шагов процесса продаж

Типичный процесс продаж похож на воронку, что означает, что команда продаж на каждом этапе конвертирует большой объем потенциальных клиентов в меньшее число покупателей. Эффективность процесса продажи отражается в конверсии воронки продаж. Вершина воронки включает создание осведомленности, привлечение первых потенциальных клиентов, создание у них первичного интереса и сбор информации о потенциальных покупателях. Средняя часть воронки обычно включает подогрев интереса у меньшего количества потенциальных клиентов. Наконец, на дне воронки содержатся встречи и убеждение потенциальных покупателей совершить покупку, а также переговоры и закрытие сделки.

2. Создание списка возможных интерфейсов для продажи

В прошлом процесс продаж сильно опирался на торговые выставки и рассылки по электронной почте для создания осведомленности и привлечения первых потенциальных покупателей. Для того чтобы убедить потенциальных покупателей совершить покупку закрыть сделку, опирались на телемаркетинг и прямые продажи. С продвинутыми технологиями появляется множество альтернативных интерфейсов. Цифровой маркетинг теперь представляет достаточно возможностей для кампании, направленной на рост узнаваемости. Бизнес может использовать различные альтернативные каналы для работы с потенциальными покупателями, например, сайт самообслуживания, мобильное приложение с дополненной реальностью (AR), усиленный ИИ чат-бот и чат в прямом эфире – и все это с меньшими расходами.

3. Подбор лучшего типа интерфейса под действие в воронке продаж

Какой интерфейс играет какую роль в процессе – это вопрос не всегда только про снижение издержек. Компаниям необходимо соблюдать баланс между эффективностью и результативностью. В зависимости от профиля потенциальных покупателей, маркетологи могут выбрать между офлайн-каналами, такими как торговые выставки, и каналами цифрового маркетинга, например социальными сетями. Такая же логика применима к средней и нижней части воронки продаж. Прямые продажи через отдел продаж хотя и наиболее эффективные, но все еще остаются и самым дорогим каналом. Поэтому большинству компаний стоит сберегать свое драгоценное время специально для нижней части пирамиды. Например, в середине воронки роль телепродаж могут выполнять усиленные искусственным интеллектом чат-боты.

Многоуровневые интерфейсы для обслуживания клиентов

В процессе обслуживания клиентов или, другими словами, при общении с текущими клиентами самые распространенные способы ранжирования клиентов – по пожизненной ценности клиента (CLV) и статусу в программе лояльности.

Пожизненная ценность клиента (CLV) – это предполагаемый чистый доход от каждого покупателя на основании предполагаемой длины взаимодействия. Покупатели с низкой CLV или низким статусом имеют доступ только к цифровому интерфейсу, поэтому и стоимость обслуживания для компании низкая. С другой стороны, покупатели с высокой CLV имеют привилегии возможности взаимодействия с ассистентами-людьми, обслуживание с помощью которых высокозатратно. Разделение на уровни по типу обслуживания предоставляет покупателям мотивацию подниматься на более высокие уровни, совершая более дорогие покупки или становясь лояльными покупателями конкретных брендов.

Богатство информации, которое можно найти в интернете, приводит к тому, что люди ищут решения самостоятельно при столкновении с проблемой с товаром или услугами. Многие компании способствуют развитию тренда на самообслуживание, предлагая доступные для поиска онлайн-ресурсы для своих покупателей. Многие также создают форумы поддержки и сообщества, где покупатели могут задавать друг другу вопросы по своим проблемам. В этом применении социальных технологий геймификации волонтеры, помогающие другим, награждаются специальными значками. Такой подход, ставший широко используемой лучшей практикой в технологических компаниях, теперь адаптируется бизнесом в других индустриях. С помощью сильной базы знаний и форумов поддержки компании могут предупреждать появление проблем у покупателей, а покупатели могут избежать излишних хлопот в виде обращения в сервис поддержки.

Базы знаний из онлайн-ресурсов и форумов превратились в большие объемы структурированных данных, которыми компании снабжают свои алгоритмы машинного обучения. Теперь, вместо того чтобы искать ответ на вопрос на страницах поддержки или в сообществах, покупатели могут просто спросить искусственный интеллект о решении. Автоматизированная служба поддержки может быть представлена чат-ботом или виртуальным ассистентом. Это предоставляет покупателям не только удобство, но и мгновенное желаемое решение. Схожим образом скрипты и истории взаимодействий с колл-центрами и в онлайн-чатах могут быть переданы в алгоритм ИИ, по сути, предоставляя легкодоступные варианты для покупателей с базовыми, часто задаваемыми вопросами.

Бизнесу требуется сделать несколько шагов для разработки многоуровневой системы поддержки покупателей с крепким симбиозом людей и машин.

1. Создание базы знаний ответов на часто задаваемые вопросы.

Бизнес извлекает из прошлого урок, что большинство запросов покупателей – базовые и повторяющиеся. Неэффективно использовать сотрудников службы поддержки для ответов на эти вопросы. Поэтому первое, что компания должна сделать, – это собрать все вопросы в информационную легкодоступную библиотеку. Хорошая структура и категоризация помогут покупателям ориентироваться в базе знаний. Компании должны использовать сценарии на основе конкретных историй покупателей, то есть реальных ситуаций и сценариев, с которыми сталкиваются покупатели. Более того, в хорошую базу знаний должна быть встроена функция поиска. И, наконец, база должна постоянно дополняться новой информаций.

2. Определение модели распределения покупателей на уровни

С помощью аналитики бизнес может быстро анализировать большие объемы транзакций и превращать их в записи по отдельным клиентам. Компаниям нужно просто определить ряд критериев для оценки ценности для них каждого клиента. Обычно распределение на уровни включает как финансовые (доход, прибыльность), так и нефинансовые (доля затрат покупателя в категории, приходящаяся на бренд, длительность взаимодействия, стратегическая важность) показатели. На основании критериев компании могут группировать покупателей по уровням. Распределение по уровням динамично; то есть механизм должен предусматривать движение покупателей на более высокие и более низкие уровни. Когда распределение по уровням четко определено, несложно определить бюджеты с расходами на обслуживание для каждого уровня. Бюджеты определят, какие варианты клиентской поддержки будут доступны каждому покупателю.

3. Создание многоуровневых вариантов клиентской поддержки

Компании могут использовать базу знаний для нескольких каналов клиентской поддержки. Первый канал – это создание опции самообслуживания путем выгрузки базы знаний на сайт. Когда база знаний имеет полные сценарии, ее легко можно перенести как на чат-боты, так и платформы с голосовым ассистентом (например, навыки для Alexa). Когда покупателям не удается получить ответы путем обращения к автоматизированным интерфейсам, компании должны предоставить им вариант эскалации вопроса до интерфейса взаимодействия с сотрудниками. Форумы и сообщества – это отличные способы расширения возможностей покупателей. Но в конечном счете представители службы поддержки должны быть готовы предоставить ответы тогда, когда никто не может этого сделать, посредством либо электронной почты, либо онлайн-чата, либо телефонного звонка. Компании не должны предоставлять все эти возможности каждому. Покупатели на низком уровне обычно получают доступ к вариантам самопомощи (онлайн-ресурсы или форумы), а покупатели на высоком уровне получают предпочтительные для них варианты взаимодействия (см. рисунок 11.2).

Рисунок 11.2. Пример дополненного маркетинга в многоуровневом интерфейсе для обслуживания покупателей

Снабжение общающихся с клиентами сотрудников цифровыми инструментами

Дополненный маркетинг – это не только про разделение труда. Цифровые инструменты могут предоставить новые возможности сотрудникам на передовой, которые напрямую общаются с покупателями. Сегодня, несмотря на всю шумиху вокруг электронной коммерции и онлайн-торговли, большинство продаж в ретейле все еще происходит в офлайн-магазинах. Большинство клиентов все еще вебрумят, то есть ищут онлайн и покупают офлайн. Поэтому, когда хорошо информированные покупатели, потратившие часы на исследования товаров онлайн, в конечном счете доходят до магазина, они ожидают, что продавцы, с ними взаимодействующие, будут также хорошо информированы.

Похожий тренд наблюдается в сфере обслуживания. Покупатели привыкли читать отзывы до того, как приехать в отель, обратиться в фирмы с услугами профессионального характера и образовательные институты, чтобы узнать больше. Такие хорошо информированные покупатели имеют высокие ожидания, что делает работу сотрудников, к которым они обращаются, сложнее.

Персонал, напрямую общающийся с покупателями, критично важен, особенно в индустриях с высоким уровнем контактов, как ретейл и сфера обслуживания. Даже в индустриях с низким уровнем контактов сотрудники на передовой часто становятся последней линией обороны с точки зрения исправления проблем в обслуживании. Они часто могут становиться источником конкурентного преимущества или лицом бренда. Жизненно важно снабжать сотрудников подходящими знаниями о покупателях, которые имеются в распоряжении компании. Общающиеся с покупателями сотрудники – это самое важное средство обучения покупателей тому, что сложно донести через другие каналы.

Вооруженные информацией сотрудники на передовой могут быть более продуктивны. Они могут фокусироваться на конверсии в продажи, кросс-продажах или увеличении объема покупки вместо выстраивания умозаключений о покупателе. История транзакций и предложенные ИИ рекомендации по продукту – это примеры данных, которые помогут сотрудникам понимать, что предложить покупателю. Способность предугадать потребности покупателя – неотъемлемая часть работы на передовой. Также важна способность предложить персонализированное взаимодействие и выстроить отношения так, будто они знают покупателя давно.

Цифровые инструменты в офлайн-магазинах тоже могут помочь снизить количество сбоев у компаний, которые стремятся предложить омниканальный опыт. Рассмотрим цифровой гид по макияжу от Sephora. Покупатель может забронировать встречу с визажистом. В магазине покупатель может изучить онлайн-каталог примеров макияжа для вдохновения. Визажист использует небольшой сканер определения тона кожи под названием Color IQ, чтобы подобрать идеальный оттенок для покупателя. С информацией из каталога примеров макияжа и Color IQ визажист может подобрать и найти продукты, которые соответствуют профилю покупателя. После процедуры нанесения макияжа визажист может отправить покупателю по электронной почте пошаговую инструкцию и список использованных продуктов, что полезно для повторных покупок.

С искусственным интеллектом мы создадим экономику замкнутого цикла, которая постоянно работает с одними и теми же материалами благодаря повторному использованию и переработке.

Бизнесу требуется не только построить цифровые интерфейсы для покупателей, но также создать и подходящие интерфейсы для работников. Донесение информации о покупателях может реализовываться посредством мобильных или носимых устройств. Отели, например, могут позволить гостям посылать запросы через расположенные в комнатах планшеты или через свои смартфоны, и эти запросы могут доходить до сотрудников обслуживания номеров, кухни, консьерж-сервиса напрямую или через связанного чат-бота. Это способствует более быстрым ответам и, таким образом, улучшает клиентский опыт.

Существует несколько шагов для компаний, которые они могут предпринять для предоставления подходящих цифровых инструментов для поддержки обслуживающих клиентов сотрудников.

1. Определение того, что расстраивает сотрудников на передовой

Самая большая ошибка, которую компании совершают в процессе внедрения цифровых инструментов в работу сотрудников на передовой, – это фокусирование на технологиях, а не целях их внедрения. Понимание опыта работника так же важно, как и понимание клиентского опыта. Таким образом, первый шаг – нанести путь работника как дополнительную информацию на карту клиентского опыта. Работа напрямую с покупателями – это одновременно и сложная, и вызывающая стресс работа. Но она и сопряжена с большим количеством выявленных закономерностей. Бизнесу необходимо прислушиваться к общающимся с покупателями работниками и точно установить, что их расстраивает. Как и покупателей, сотрудников обычно раздражает неэффективность, то есть деятельность, которая отнимает у них много времени, и потенциальные сбои при обслуживании, то есть невозможность дать покупателям то, что они желают, что ведет к жалобам.

2. Определение того, какие технологии могут стать решением

Когда проблемные места выявлены, компаниям требуется найти рабочие технологические решения. В большинстве случаев компании фокусируются на решениях, которые могут быть интегрированы во всю IТ-систему. Однако ключевое в выборе правильного варианта – это вовлечь в процесс сотрудников. Необходимо проводить эксперименты при поддержке сотрудников. Это поможет компаниям заранее спрогнозировать потенциальные проблемы на этапе внедрения и увеличить вовлеченность сотрудников. Также критично важно понимание того, как работники на передовой используют технологии. Компаниям необходимо выбрать подходящее программное обеспечение. Смартфоны и планшеты – стандартные инструменты для некоторых задач. Но для других, где требуются бесконтактные приложения, подойдут носимые устройства.

3. Фокус на управлении изменениями

В отличие от других элементов Маркетинга 5.0, дополненный маркетинг требует тесного сотрудничества между общающимися с клиентами работниками и специалистами по технологиям. Самый серьезный вызов, особенно для бизнеса с большим количеством сотрудников на передовой – это сопротивление изменениям. Не все покупатели хорошо разбираются в технологиях; так же не все сотрудники хорошо разбираются в технологиях. Не всем комфортно работать с помощью технологий. Обучение для совершенствования цифровых навыков критично важно для успеха. Но обучение – это не только про навыки, но также и про цифровое мышление. На отслеживание возникающих в процессе внедрения проблем и их исправление бизнес также должен направлять свое внимание во время внедрения.

Резюме: предоставляя усиленное технологиями взаимодействие с людьми

Одна из областей, где симбиоз человека и машины предоставляет наилучшие результаты, – это клиентский интерфейс. Для базовых и простых запросов достаточно цифровых интерфейсов. Но во взаимодействиях в форме консультаций компьютерам еще предстоит превзойти интерфейс «человек-человек». Таким образом, имеет смысл разделение труда в многоуровневой структуре.

В процессе продаж в верхней и средней частях воронки продаж деятельность можно делегировать машинам, а задачи на нижней части воронки – это для выполнения отделом продаж. Для клиентского сервиса цифровые интерфейсы и инструменты самообслуживания используются для обслуживания основной части клиентов, в то время как представители клиентской поддержки закрепляются за самыми ценными покупателями. Бизнес должен использовать ограниченный искусственный интеллект для обеспечения качества цифровых взаимодействий.

Дополненный маркетинг – это также об усилении сотрудников на передовой цифровыми технологиями. Информированным покупателям, которые всегда онлайн, должны соответствовать хорошо информированные работники. Предоставление доступа к основанным на данных выводах в точке взаимодействия позволяет работникам подстроить свой подход под каждого покупателя. Двусторонний интерфейс между покупателями и работниками также снижает проблемные моменты и в конечном счете улучшает клиентский опыт.

Вопросы к размышлению

Изучите области, где вы можете повысить продуктивность отдела продаж и клиентской поддержки. Какие задачи могут быть переданы компьютерной системе?

Как вы можете предоставить дополнительные возможности сотрудникам на передовой для принятия наилучших решений? Например, как может отдел продаж использовать данные по клиентскому таргетированию для повышения показателя конверсии в продажи?

Глава 12

Agile-маркетинг

Ведение деятельности в темпе и в масштабе

Бренд Zara стал одним из самых успешных брендов в сегменте «быстрой моды» за последнее десятилетие. В отличие от традиционных брендов одежды, которые полагаются на более долгосрочные сезонные тренды, компания Inditex, владелец бренда Zara, делает ставку на быстрые сроки смены трендов с более чем 10 000 различными дизайнами в год. Inditex может перенести последние тренды от подиума до витрины магазина всего за несколько недель. За экстраординарной скоростью стоят построенные по agile-принципам процессы дизайна и цепочки поставок.

Компания отслеживает тренды по одежде знаменитостей и модным показам по всему миру. Она также анализирует в реальном времени продажи по артикулу каждого товара в разрезе магазина для определения того, на какие товары сильный спрос, используя радиочастотные идентификаторы RFID. Аналитика рынка диктует децентрализованным командам дизайнеров, какие создавать предметы одежды. Процессы закупок часто идут одновременно с процессом дизайна, что ускоряет весь процесс. Товары Zara создаются небольшими партиями, обеспечивая высокую оборачиваемость товаров, а также позволяя брендам тестировать восприятие рынком до связывания себя более крупными производственными объемами.

Практика выпуска на рынок товаров Zara – это пример agile-маркетинга. Аналитика в реальном времени, децентрализованные команды быстрого реагирования, платформы для гибких товаров, параллельность процессов и быстрые эксперименты – это все отличительные черты организации, работающей по agile-принципам. С такой моделью бренд изменил то, как люди покупают одежду и аксессуары.

Но розничная торговля в сфере «быстрой моды» – это противоречивый бизнес. Несмотря на сильную базу поклонников, бренды также привлекают критику, особенно за создание невероятного количество отходов и несправедливую трудовую практику. Организация, работающая по agile-принципам, должна быстро чувствовать и реагировать на настроения рынка. Поэтому бренд Zara анонсировал свою поддержку цикличной экономики – постоянного использования материалов через повторное использование и переработку. Бренд Zara также публично пообещал, что вся одежда будет сделана из экологичных материалов, которые перерабатываются, к 2025 году.

Самый большой тест для гибкости Zara – это то, как компания будет вести деятельность в условиях после пандемии. Обычно бренд Zara использовал свои магазины как пункты обработки и исполнения заказов из интернет-магазина. Так как магазины были временно закрыты из-за режима самоизоляции, а более 1200 магазинов были полностью закрыты по всему миру, эта модель требует изменений. Интеграция между онлайн- и офлайн-бизнесом станет ключевой для бренда в следующее десятилетие.

Почему agile-маркетинг?

Короткий жизненный цикл характеризует хай-тек-индустрию. Конкуренты соревнуются за первенство на рынке и в стремлении ухватить максимум, пока технология не устареет. Компаниям необходимо отслеживать и отвечать на новые тренды и изменяющееся поведение покупателей. Циклы новых продуктов очень быстрые, так как временное окно для получения прибыли от продукта ограничено. Поэтому хай-тек-компании первыми адаптировали принципы agile-маркетинга.

В быстроразвивающемся цифровом мире многие другие индустрии – одежда, товары широкого потребления, потребительская электроника и автомобильная индустрия – сталкиваются с укороченными жизненными циклами продукции в разной степени. В этих индустриях продуктовые предпочтения покупателей быстро меняются под влиянием растущего числа предложений. Даже у клиентского опыта теперь есть срок годности. Когда-то привлекательный опыт может устареть, как только продукт будет у всех и изменит это.

Всегда подключенная к интернету цифровая среда ведет к быстрому изменению предпочтений. Клиентский опыт, который раньше был личным, может транслироваться всем остальным через социальные сети, уменьшая привлекательность продукта, когда бизнес пробует повторить опыт второй раз. Покупатели, которые всегда в интернете, требуют, чтобы и бренды были всегда онлайн и удовлетворяли их потребности 24/7. Все сейчас происходит по первому требованию, или, как Том Марч назвал это, по принципу новой WWW (англ. Whatever – что угодно, whenever – когда угодно, wherever – где угодно). В результате компании должны постоянно отслеживать нынешние тренды и обсуждения и действовать на их основании с более высокой скоростью.

Традиционные, заранее спланированные стратегии вывода на рынок продуктов более не эффективны. В эпоху полной волатильности, неопределенности, сложности и неясности (англ. VUCA, volatility, uncertainty, complexity, ambiguity) бизнес больше не может делать долгосрочные планы, не внося большое число поправок на ходу. На самом деле большинство долгосрочных планов уже устаревает к моменту достижения важных вех.

Бизнесу требуется сравняться в скорости с переменчивостью покупателей и в то же время опережать конкурентов. Гибкость – это то, что важно в конкурентной борьбе теперь. Операционная стабильность была единственным ключевым фактором успеха компаний в росте и масштабировании. Хотя она все еще необходима, она также должна быть дополнена динамичными командами, которые становятся катализаторами новых механизмов роста. Agile-маркетинг – это последняя часть мозаики при внедрении маркетинга 5.0. Эта практика подходит под быстро меняющуюся и непредсказуемую бизнес-среду, с которой сталкиваются компании.

Организация Agile-маркетинга

Agile-маркетинг требует определенного типа мышления, которого не хватает в традиционных компаниях. Изначально компании-стартапы уже обладают гибким мышлением из-за своих ограниченных ресурсов. Этим компаниям необходимо быстро действовать, пока их ограниченные бюджеты не иссякнут. Большие компании при этом должны адаптировать agile-маркетинг по-другому. Сложная структура и бюрократия, характерная для больших организаций, – это страшнейшие враги agile-маркетинга. Компаниям необходимо организовать отдельные команды, чтобы убедиться, что они сохраняют стабильность и прибыльность деятельности, но при этом не пропустят следующие прорывы в индустрии. Таким образом, agile-процесс обычно закрепляется только за инновационными проектами, которые фокусируются на новых механизмах обеспечения роста.

Рисунок 12.1. Разработка agile-маркетинга

Существуют несколько ключевых компонентов в организациях с agile-маркетингом (см. рисунок 12.1). Во-первых, бизнесу необходимо организовать аналитику в реальном времени. Далее следует создать децентрализованные agile-команды, которые будут обращаться к сгенерированным аналитикой данным. Затем команды создают несколько конфигураций продуктов и компаний на основании гибкой платформы. Они проводят быстрые эксперименты с одновременными процессами от созданий концепций до создания прототипов. По результатам тестирования каждой конфигурации с аналитикой по реальной восприимчивости рынка они определяют, какие варианты принесут наиболее благоприятные результаты. При проведении всех agile-процессов компании должны поощрять открытое инновационное мышление, используя как внутренние, так и внешние ресурсы.

Создание возможностей для аналитики в реальном времени

У agile-маркетинга имеется механизм быстрого реагирования. Поэтому первое, что нужно создать, – это возможности для аналитики. Цель состоит в определении требующих решения проблем и возможностей для роста. Для осуществления этой цели бизнесу требуется сбор данных о покупателях с возможностью отслеживания изменений в реальном времени. Инструменты отслеживания общественного мнения, в частности мониторинг социальных сетей, могут быть особенно полезны для отслеживания обсуждений о бренде, продукте в социальных сетях и онлайн-сообществах. Такие инструменты фильтруют неструктурированные социальные обсуждения в пригодную для использования клиентскую аналитику: ключевые слова, зарождающиеся тренды, полярные мнения, чувства по отношению к бренду, узнаваемость компании, как воспринимают продукт и реакции конкурентов. Данные дополняются геопривязками, которые позволяют компаниям отслеживать закономерности по регионам и местам.

Компаниям также необходимо отслеживать изменения в поведении покупателей, отражающееся в трафике и транзакциях. Компании могут проследовать по клиентским путям через свои сайты и анализировать покупки в электронных магазинах в реальном времени. Для компаний с физическими продуктами данные по точкам продаж – самый часто встречающийся способ оценки того, насколько отдельные позиции товаров пользуются спросом на рынке. Используя радиочастотные RFID-чипы на товарах, компании могут получить лучшее представление о клиентском пути до покупок. Например, ретейлеры могут узнать, как много времени требуется покупателю для принятия решения о покупке, и отследить путь, который они проходит до оплаты товара на кассе.

С разрешения RFID-чипы могут также служить носимыми устройствами для отслеживания перемещений покупателя и улучшения клиентского опыта. Компания Disney внедрила RFID-чипы в браслеты Magic Bands для отслеживания передвижений посетителей по развлекательному парку. Медицинский центр Mayo Clinic использует RFID-чипы, размещенные на браслетах пациентов и пропусках сотрудников, для тех же целей. B2B-компании используют отслеживание с RFID для управления логистикой и оптимизации цепочек поставок.

Эти данные по перемещениям и транзакциям полезны для быстрого анализа причинно-следственной связи между компаниями и результатами, или между запусками продукта и продажами. В других областях цель состоит в нахождении лучшего соответствия между продуктом и рынком. Измеряемые показатели должны быть содержательными и имеющими практическую ценность, чтобы компании точно знали, как улучшать свои кампании и продукты. Аналитика в реальном времени дает компаниям возможности экспериментировать и быстро извлекать из опыта уроки.

Создание децентрализованных команд

Agile-маркетинг требует множества команд, которые работают над разными вещами. Команды будут основываться на выводах, полученных аналитикой в реальном времени. В agile-маркетинге каждой группе поручается отдельная задача с конкретным сроком выполнения. Так команды несут большую ответственность за результат. Эта модель вдохновлена методологией SCRUM – agile-методологией, часто используемой при разработке программного обеспечения. В сфере маркетинга области применения agile-подхода могут включать создание клиентского опыта нового поколения, продуктовые инновации, улучшение маркетинговых процессов, креативные маркетинговые кампании и развитие новых направлений бизнеса.

Один из основных барьеров на пути agile-маркетинга – это организационная разобщенность. Многие крупные организации испытывают трудности с согласованностью работы различных функциональных департаментов с конфликтующими ключевыми показателями эффективности (KPI). Поэтому каждая agile-команда должна иметь отдельных кросс-функциональных специалистов с разнообразным опытом: в разработке продуктов, маркетинге и технологиях. Так как группы небольшие и они работают над общим набором целей, от разобщенности можно избавиться. В то же время сотрудники более вовлечены и чувствуют, что их работа значима.

Помимо снижения замедляющих работу факторов, кросс-функциональные команды хорошо подходят для формирования дивергентного мышления, необходимого любому инновационному проекту. Кросс-функциональные команды также обязательны для воплощения больших идей в жизнь. Эксперт по маркетингу, например, выступает в роли интерпретирующего закономерности, инженер помогает разрабатывать рабочие прототипы. Каждая команда должна иметь все необходимые ресурсы для достижения своих целей независимым образом.

Традиционные модели принятия решения с многоуровневым процессом согласования также могут быть камнем преткновения для agile-маркетинга. Решения должны приниматься быстро, а задержки будут сильно влиять на результат. Поэтому команды должны быть автономными и обладать возможностями и полномочиями принимать децентрализованные автономные решения по своей задаче. Гибкая модель требует всецелой приверженности со стороны высшего руководства. Роль руководителей высшего звена в agile-маркетинге – отслеживать прогресс, предоставлять обратную связь на стратегическом уровне и направлять команды, предоставляя им свободу. Но, самое важное, руководители высшего звена должны интегрировать agile-проекты и согласовать их деятельность с общими целями компании.

Разработка гибкой платформы для продуктов

Самая важная причина, по которой agile-команды быстро реализуют идеи, – это то, что они не строят продукты с чистого листа. Напротив, каждое новое изменение строится на единой базе, которая называется платформой. Когда покупатели оценивают конкретный продукт, например, они не любят и не ненавидят его целиком. Им могут не нравиться некоторые элементы, при этом другие могут быть желаемыми. Поэтому все, а именно продуктовые характеристики, компоненты программного обеспечения, точки взаимодействия клиентского опыта или креативные дизайны, создаются по модулям и слоям. База служит ключевым продуктом, в то время как разные модули могут быть собраны различным образом поверх в виде дополнений.

Компании, разрабатывающие программное обеспечение, и другие цифровые компании – изначально более гибкие и приспособленные к изменениям в процессах разработки продукта. Не имея физических активов, они могут лучше приспосабливаться к волатильности и неопределенности рынков. Несмотря на то, что корни такого подхода растут из разработки цифровых продуктов, он также широко распространен в компаниях, которые производят оборудование. Например, в автомобильной индустрии распространена практика базирования разработки продуктов на всего лишь нескольких платформах. Различные модели машин с отличительным внешним видом и даже разных автопроизводителей могут иметь общую платформу. Смысл такой практики в снижении издержек и стандартизации производственных процессов по всему миру. Таким образом, автопроизводители могут держать цены низкими, при этом предоставляя варианты кастомизированного дизайна, подходящие под различные предпочтения на рынке.

В некоторых случаях компании меняют свои бизнес-модели с модели обладания продуктом на модель цифровых услуг для улучшения своей гибкости. Оборудование и программное обеспечение имеют более длинные циклы продаж, так как покупатели обычно не обновляют их, если улучшения от этого не значимые. Поэтому agile-маркетинг может быть не так уж полезен. Именно поэтому технологические компании переходят от продажи оборудования и программного обеспечения к предложению услуг по подписке. С новой моделью получения прибыли они могут предлагать продукты, которые хорошо интегрируются и постоянно обновляются.

С гибкой платформой для продукта agile-команды могут быстро экспериментировать с различными конфигурациями, пока не получат наиболее благоприятную обратную связь от рынка. Но, что важнее, продуктовые платформы с модульными компонентами позволяют компаниям достигать массовой кастомизации. Покупатели могут выбрать свои уникальные конфигурации для всех типов продуктов, как, например, замороженный йогурт, обувь или ноутбуки.

Разработка параллельности процессов

Инновационный проект обычно следует каскадной или поэтапной модели, где каждый шаг от замысла до запуска делается последовательно. В конце каждой стадии есть контрольный пункт. Поэтому процесс не может перейти на следующую фазу, пока не завершена предыдущая. Множество контрольных точек делает такой подход времязатратным.

В agile-маркетинге эти модели заменяются методом параллелизации, в которой разные фазы разрабатываются одновременно. Помимо предельной скорости, метод параллелизации имеет и другое значимое преимущество. Каскадная модель не подходит под крупномасштабные и долгосрочные проекты, в которых обнаружение ошибок на поздних стадиях процесса может означать необходимость начинать заново всю последовательность действий. Структурная модель также очень жесткая и не допускает существенные изменения после старта проекта. Параллелизация процессов решает эти проблемы.

Так как процесс непоследовательный, то каждый элемент инноваций – дизайн, производство, экономическая модель – принимается во внимание на начальных стадиях процесса. Работа также разбивается на небольшие рабочие направления с короткими контрольными вехами. Поэтому потенциальные проблемы могут быть идентифицированы и исправлены до того, как инновации уже слишком глубоко в разработке.

Но параллелизация процессов также бросает некоторые вызовы, которые необходимо преодолеть. Наиболее существенный риск появляется во время интеграции между различными рабочими направлениями. Постоянная координация внутри и между командами критично важна для обеспечения согласованности и совместимости рабочих направлений. Каждый шаг проекта и изменения у одной команды должны быть согласованы с остальными, чтобы члены других команд могли внести соответствующие поправки. Agile-команды должны проводить короткие ежедневные встречи с целью координации процессов. Так как встречи короткие, они должны быстро принимать решения. Для тех, кто еще не работал с методологией agile, это может показаться затруднительным.

В agile-маркетинге процесс разработки реализуется параллельно с экспериментами. Команды никогда не будут ждать рыночного тестирования недавно завершенной итерации. Вместо этого они двигаются к следующей итерации. Поэтому, для того чтобы повлиять на последующую разработку, рыночные тесты должны проводиться быстро между итерациями.

Реализация быстрого тестирования

Быстрое тестирование – это один из самых важных элементов agile-маркетинга. Традиционно тестирование концепции опирается на маркетинговые исследования перед запуском. Исследование перед запуском фокусируется на обнаружении потребительских предпочтений, которые станут основой для разработки нового продукта или идей для кампании. Затем идеи презентуются группе респондентов во время тестов проверки концепции. Так как идеи на этом этапе гипотетические и часто не имеют еще рабочего прототипа, респондентам сложно представить финальный продукт. Поэтому такие тесты проверки концепции могут давать искаженные результаты. Более того, обычно существует задержка до получения результатов, что приводит к тому, что становится уже слишком поздно для внесения поправок.

Однако в agile-маркетинге реальные продукты производятся небольшими партиями и продаются реальным покупателям на основании методологии бережливого (англ. lean) стартапа. Ранняя версия продукта с минимальным достаточным для запуска набором функций называется минимально жизнеспособный продукт (англ. minimum viable product, MVP). Важно отметить, что определение продукта здесь широкое и включает в себя как сам продукт, так и новый пользовательский интерфейс, или пользовательский опыт (UI/UX), или идею кампании. Важно запустить MVP как можно быстрее, чтобы компания первыми извлекла уроки о будущем совершенствовании и дополнении продукта.

Бизнес считается ответственным за рост не только ценности для акционеров в краткосрочной перспективе, но и за создание ценности для общества на долгий срок.

Быстрое экспериментирование позволяет бизнесу учиться в контролируемой среде. Эксперименты ограничиваются определенными географическими границами, чтобы компании могли безопасно пережить провалы и управлять рисками. Несколько итераций может быть сделано для постоянной доработки продукта со временем. Более того, аналитика в реальном времени позволяет компаниям измерять восприятие товара рынков мгновенно до запуска новой версии или увеличения тиража.

Проведение экспериментов – это не всегда об упорном следовании изначальной идее и маленьких постоянных улучшениях. В некоторых случаях рынок плохо воспринимает товар в нескольких итерациях, и поэтому agile-команда должна принять решение радикально изменить направление проекта. Новообретенные данные из аналитики также могут изменить направление проекта. В agile-терминологии это называется pivot (резкое изменение концепции продукта. – Прим. пер.). Это может сложно даваться командам, так как им необходимо вернуться к началу и пересмотреть проблемы или возможности. Способность быстро изменить концепцию продукта (сделать pivot), когда что-то идет не так, считается основным различием между традиционными и agile-организациями.

Поощрение открытых инноваций

Несмотря на то что agile-подход завязан на командах, это не означает, что все должно делаться внутри компании. Для снижения времени выпуска продуктов на рынок компании должны использовать внутренние и внешние ресурсы. Концепция открытых инноваций – термин был введен Генри Чесбро – согласовывается с agile-маркетингом. Этот подход предоставляет компаниям доступ к глобальному пулу идей, решений и талантов-экспертов. Более того, с этой моделью компаниям не нужно строить свои инновационные лаборатории и центры исследований и разработки, которые несут с собой высокие издержки.

Сегодня бизнес открывает свои инновационные процессы, используя подходы как «изнутри-наружу», так и «снаружи-внутрь». Крупнейшие компании выкладывают созданный за закрытыми дверями исходный код своих технологических разработок в открытый доступ. Так глобальное сообщество разработчиков может делать на его базе свои разработки и вернуться с улучшениями исходного кода. Например, Google так поступил с TensorFlow, продвинутым алгоритмом искусственного интеллекта.

Бизнес также принимает идеи из внешних источников. Совместное создание с покупателем или коллаборации с другими компаниями доказали свою эффективность в акселерации инновации и росте их качества. Компании могут поддержать внешние идеи несколькими способами. Самый широко распространенный – это конкурс открытых инноваций. Компании могут публично размещать проблемы, с которыми они сталкиваются, и запрашивать решения. Компания Singapore Airlines ищет цифровые решения для изменения клиентского опыта через AppChallenge. Конкурс инноваций Zurich Innovation Championship ищет технологические идеи для сектора страхования, которые включают приложения ИИ и обработки естественного языка.

Другой способ внешних решений – через торговую площадку открытых инноваций. Одна такая платформа называется InnoCentive, и она соединяет искателей инноваций с сетью тех, кто решает эти проблемы за денежное вознаграждение. Компании также могут выстроить свои сети внешних партнеров для инноваций. Известный пример – это платформа Connect+Develop компании P&G, которая помогает компаниям управлять партнерствами с инноваторами и обладателями патентов.

Самый большой вызов при использовании модели открытых инноваций – согласование работы agile-команд и инновационных партнеров. Agile-команды обычно собираются в одном месте, чтобы обеспечивать тесное взаимодействие в условиях ограничений по времени. Открытые инновации требуют от agile-команд взаимодействия с внешними партнерами, создавая распределенную agile-модель.

Проектное управление в agile-маркетинге

Применение принципов agile в процессе управления маркетинговыми проектами требует быстрой и емкой документации. Одностраничная рабочая карточка помогает agile-командам осмыслить конкретные маркетинговые проекты (см. рисунок 12.2). Так как координация критично важна в agile-системах, документ – это тоже средство коммуникации для выражения пошагового прогресса на каждом цикле.

Рабочая карточка должна содержать несколько обязательных элементов. Во-первых, это раздел требований рынка, раскрывающий проблему, которую предстоит решить и возможности для роста на основании полученных в реальном времени данных. Хорошо задокументированы должны быть предложенные решения и итерации, особенно определение минимально жизнеспособного продукта (MVP). Рабочая карточка должна также содержать ключевые задачи со сроками и ответственными. Наконец, в карточке должны быть зафиксированы результаты рыночных тестирований, которые могут быть полезны для следующих итераций.

Рабочая карточка должна создаваться для каждого цикла или итерации и распространяться всем заинтересованным лицам. Но процесс документации никогда не становится бумажной волокитой для команды. Ее цель – соотнести цели с действиями и результатами каждого маркетингового проекта.

Резюме: ведение деятельности в темпе и в масштабе

Во всех индустриях сокращается жизненный цикл продуктов под влиянием постоянного изменения ожиданий покупателей и появления большого количества новых продуктов. Этот феномен наблюдается и в области клиентского опыта, который может устареть за короткое время.

Традиционные модели маркетингового планирования и управления проектами не подходят под новые условия. Долгосрочная маркетинговая стратегия больше не актуальна. Каскадный или поэтапный подход к инновациям считается слишком медленным. Всегда подключенные к интернету покупатели требуют, чтобы компании успевали с организационной гибкостью, предполагающей необходимость в agile-маркетинге, который становится катализатором роста.

Рисунок 12.2. Пример рабочей карточки agile-маркетинг

Реализация agile-маркетинга требует нескольких компонентов. Аналитика в реальном времени позволяет компаниям быстро воспринимать рыночные тенденции. Разработанные на основании новообретенных идей, маркетинговые инициативы создаются и разрабатываются небольшими порциями пошагово децентрализованными agile-командами. Команды используют гибкие платформы и параллельные процессы для разработки минимально жизнеспособного продукта (MVP). Продуктовая итерация затем тестируется с помощью быстрого тестирования. Для еще большего ускорения процесса компании могут перенять концепцию открытых инноваций и использовать как внутренние, так и внешние ресурсы.

Вопросы к размышлению

Оцените, насколько гибкая ваша организация. Какие стоят препятствия на пути внедрения agile-маркетинга в вашей организации?

Какие маркетинговые инициативы вы можете создать и развить, используя agile-маркетинг в вашей организации? Примените все компоненты и используйте рабочую карточку agile-маркетинга.

Об авторах

Филип Котлер – заслуженный профессор маркетинга Келлогской школы менеджмента, где он руководит кафедрой международного маркетинга S.C. Johnson & Son. Издание Wall Street Journal причисляет его к шести самым влиятельным бизнес-мыслителям. Получатель большего количества наград и званий почетного доктора по всему миру. Он имеет степень магистра в Чикагском университете и степень доктора философии в Массачусетском технологическом институте, обе степени в области экономики. Филип известен по всему миру: его книги переведены на более чем 25 языков, и он регулярно выступает на международных мероприятиях.

Хермаван Картаджайя – основатель и председатель совета директоров Mark Plus Inc. и один из «50 гуру, которые изменили будущее маркетинга», по версии Chartered Institute of Marketing, Великобритания. Хермаван получил премию выдающегося глобального лидера Distinguished Global Leadership Award ассоциации Pan-Pacific Business Association Университета Небраски-Линкольна. Также он председатель совета Asia Council for Small Business и сооснователь маркетинговой федерации Asia Marketing Federation.

Айвен Сетиаван – управляющий директор MarkPlus Inc., где он помогает компаниям разрабатывать корпоративные и маркетинговые стратегии. Он часто пишет и выступает. Также Айвен – главный редактор издания Marketeers. Айвен получает степень MBA в Келлогской школе менеджмента в Северо-Западном университете и степень бакалавра технических наук Индонезийского университета.

Благодарности

Авторы хотели бы выразить благодарность руководящему составу компании MarkPlus Inc., которые потратили бесчисленное количество часов с авторами за брейнстормингом: Майкла Хермавана, Джеки Массри, Тауфика, Вивье Джерико, Энке, Эстании Римадини, Йозанова Савитри и Эдвину Харди.

Особая благодарность Ричарду Наррамору из компании Wiley за его ви́дение и неизменную приверженность серии «Маркетинг X.0». Без Ричарда эта книга была бы невозможна. Мы также хотели бы поблагодарить редакторскую команду Wiley – Дебору Шиндляр, Викторию Анлло, Линду Брэндон – за потрясающее взаимодействие во время работы над «Маркетинг 5.0».

Примечания

1. Маркетинг 3.0. От продуктов к потребителям и далее – к человеческой душе. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2012. – 240 с.

2. Маркетинг 4.0. Разворот от традиционного к цифровому. Технологии продвижения в интернете. – М.: Бомбора, 2021. – 224 с.

3. Барри Шварц. Парадокс выбора. Почему «больше» значит «меньше». – М.: Добрая книга, 2005. – 288 с. Вики-веб-сайт, структуру и содержимое которого пользователи могут самостоятельно изменять с помощью инструментов, предоставляемых самим сайтом. Форматирование текста и вставка различных объектов в текст производится с использованием вики-разметки. На базе этой технологии построена Википедия и другие проекты Фонда Викимедиа. – Прим. ред.

Примечания

1

STP-маркетинг – маркетинговая стратегия, предусматривающая последовательность действий по отношению к потенциальным покупателям: сегментация (англ. segmentation), таргетирование (англ. targeting), позиционирование (англ. positioning). – Прим. ред.

2

Комплекс маркетинга 4P – маркетинговая модель, основанная на четырех элементах: товар или услуга (англ. product), цена (англ. price), месторасположение торговой точки (англ. place), продвижение (англ. promotion). – Прим. ред.

3

Киберфизические системы – концепция, в которой вычислительные ресурсы интегрируются в физические объекты. К примеру, на протяжении всей цепочки создания продукта каждый этап может контролироваться и корректироваться при помощи датчиков и компьютерных алгоритмов. – Прим. ред.

4

Инфлюенсер (англ. influencer) – лидер мнения, пользователь соцсетей, имеющий обширную и лояльную аудиторию. – Прим. ред.

5

Политика идентичности (англ. Politics of Identity) – термин, который обозначает политику, выдвигающую требования публичного признания идентичности подавляемых меньшинств (гендерных, этнических, религиозных и т. д.). – Прим. ред.

6

Устойчивая мода (англ. Sustainable fashion) – явление, которое предполагает замедление темпов смены стиля, переработку материалов, обращение к экологическому стандарту и этику потребления. – Прим. ред.

7

Дипфейк (англ. Deep Fake) – общее название для ряда технологий, позволяющих с помощью машинного обучения манипулировать фото-, видео- или аудиоматериалами. – Прим. ред.

8

Краудсорсинг (англ. Crowdsourcing) – привлечение к решению тех или иных проблем инновационной производственной деятельности широкого круга лиц. – Прим. ред.

9

Хай-тек-взаимодействия (от англ. High-tech) – не требующие прямого общения с клиентом. Пример: выдача по запросу чат-бота. – Прим. ред.

10

Хай-тач-взаимодействия (от англ. High-touch) – противоположность хай-тек-взаимодействиям, требующие частых точек контакта: персонального внимания и обслуживания, а также доверия. Пример: телемедицина. – Прим. ред.

11

Отдельные кухонные помещения, предназначенные для готовки еды исключительно для доставки. – Прим. ред.

12

Концепция бережливого производства (англ. Lean manufacturing) – концепция управления предприятием, основанная на максимальном уменьшении издержек и потерь. Требует максимального вовлечения в процесс каждого сотрудника, гибкости и ориентации на потребителя. – Прим. ред.

13

Фулфилмент (англ. Fulfillment) – операции, проводимые с момента оформления заказа покупателем и до момента его получения, в том числе складское хранение, прием и обработка заказов, комплектация, упаковка, получение оплаты, доставка и работа с возвратами. – Прим. ред.

14

Видеобанкинг – осуществление банковских транзакций или оказание профессиональных финансовых консультаций в удаленном режиме через каналы видеосвязи. – Прим. ред.

15

EaaS (англ. Everything-as-a-serviсe) – модель «всё, как услуга», в частности, когда компания дает возможность использовать свое программное обеспечение по подписке через интернет. – Прим. ред.

16

Модель «по требованию» (англ. On-demand Business Model) – модель, которая предполагает получение доступа к услугам в тот момент, когда они нужны. Распространенный пример – Uber, платформа, связывающая водителей и пассажиров. Вызов такси осуществляется через цифровое приложение, а оказывается услуга офлайн. – Прим. ред.

17

Смешанная, или гибридная реальность (англ. Mixed reality, MR) – смесь реальной и виртуальной среды, когда физические и цифровые объекты взаимодействуют друг с другом в реальном времени. – Прим. ред.

18

В философии искусственного интеллекта существует теория, согласно которой некоторые формы ИИ могут самостоятельно обосновывать и решать проблемы. Теория сильного ИИ постулирует, что компьютеры могут осознавать себя как отдельную личность. Теория слабого ИИ отвергает данную возможность. – Прим. ред.

19

Программатик (англ. Programmatic) – способ закупки таргетированной рекламы на большом количестве площадок размещения, который позволяет платить не за весь трафик, а только за целевое действие клиента. – Прим. ред.

20

Справедливая торговля (англ. Fair trade) – международное общественное движение, пропагандирующее честные торговые отношения с бедными странами, социальную ответственность, этичное потребление и заботу об окружающей среде. – Прим. ред.

21

Здесь игра слов. Machines Are Cool, but Humans Are Warm (Cool – холодный, классный; Warm – теплый, дружелюбный). – Прим. ред.

22

Обратное проектирование – исследование готового устройства или программы и документации на него, с целью понять принцип его работы. – Прим. ред.

23

Доверительный маркетинг (англ. Permission marketing) – термин, введенный Сетом Годином в 1999 году. Под ним подразумевается распространение рекламной информации лицам, которые предварительно дали на это разрешение (к примеру, в виде подписки). – Прим. ред.

24

Пожизненная ценность клиента (англ. customer lifetime value, LTV) – это ожидаемая чистая прибыль, полученная компанией от клиента на всем протяжении взаимодействия с ним. – Прим. ред.

25

Pull-маркетинг – стратегия, когда компания-производитель продвигает свой товар непосредственно конечному потребителю за счет рекламы и продвижения бренда, а посредники просто обеспечивают канал продаж. В противоположность ему, push-маркетинг предполагает, что ответственность за продвижение продукта ложится на посредника. – Прим. ред.

26

CJM (англ. Customer Journey Map) – метод графического отображения пути клиента и точек взаимодействия с компанией от осознания им потребности в том или ином продукте до совершения покупки и дальнейшего взаимодействия с ним. – Прим. ред.

27

Анализ аффинитивности продуктов (англ. Product affinity analysis) – метод прогнозирования, основанный на машинном обучении, который позволяет предсказать, какие продукты с наибольшей вероятностью будут куплены вместе. – Прим. ред.

Content

Филип Котлер, Сетиаван Айвен, Картаджайа Хермаван
Маркетинг 5.0. Технологии следующего поколения

Часть I Введение

Глава 1 Добро пожаловать в маркетинг 5.0

Технологии для человечества

Маркетинг 4.0: разворот к цифровизации

Пришло время для маркетинга 5.0

Что такое маркетинг 5.0?

Как технологии могут улучшить маркетинг

Пять элементов маркетинга 5.0

Резюме: технологии для человечества

Часть II Вызовы, стоящие перед маркетологами в цифровом мире

Глава 2 Разрыв поколений

Маркетинг для поколений «беби-бумеров», X, Y, Z и Альфа

Трудности обслуживания разных поколений

Пять поколений

Жизненные стадии пяти поколений

Разрыв поколений и эволюция маркетинга

Резюме: маркетинг для поколений «беби-бумеров», X, Y, Z и Альфа

Глава 3 Поляризация общества по уровню обеспеченности

Создание инклюзивности и устойчивого развития в обществе

Поляризованное общество

Почему важны инклюзивность и устойчивое развитие

Сопоставление стратегий с целями устойчивого развития

Резюме: создание инклюзивности и устойчивого развития в обществе

Глава 4 Цифровой разрыв

Делая технологии персональными, социальными и впечатляющими

Цифровой разрыв все еще существует

Угрозы и возможности цифровизации

Технологии могут быть персональными

Технологии могут быть социальными

Технологии могут дарить опыт

Резюме: делая технологии персональными, социальными и впечатляющими

Часть III Новые стратегии для усиленного технологиями маркетинга

Глава 5 Готовность организации к цифровизации

Нет единой подходящей всем стратегии

Пример из практики: COVID-19 как катализатор цифровизации

Оценка готовности к цифровизации

Насколько вы готовы к цифровизации?

Стратегии для перевода клиентов на цифровые каналы

Стратегии для наращивания цифровых возможностей

Стратегии для усиления цифрового лидерства

Резюме: нет единой подходящей всем стратегии

Глава 6 Технологии нового поколения

Пришло время для запуска имитирующих человека технологий

Как технологии нового поколения стали возможными

Переосмысление бизнеса с помощью технологий нового поколения

Резюме: пришло время для запуска имитирующих человека технологий

Глава 7 Клиентский опыт нового поколения

Машины классные, но люди дружелюбные

Переосмысливая клиентский опыт в цифровом мире

Отслеживая точки взаимодействия: 5A

Люди и машины в клиентском опыте нового поколения

Использование технологий нового поколения для создания клиентского опыта нового поколения: чек-лист

Резюме: машины классные, но люди дружелюбные

Часть IV Новые тактики использования маркетинговых технологий

Глава 8 Управляемый данными маркетинг

Создание экосистемы данных для улучшения таргетирования

Сегмент из одного

Создание управляемого данными маркетинга

Резюме: создание экосистемы данных для улучшения таргетирования

Глава 9 Предиктивный маркетинг

Предвосхищая рыночный спрос проактивными действиями

Применение предиктивного маркетинга

Построение предиктивной маркетинговой модели

Коллаборативная фильтрация для рекомендательных систем

Резюме: предвосхищая рыночный спрос проактивными действиями

Глава 10 Контекстуальный маркетинг

Создавая персонализированный опыт, «почувствуй и вовлекайся»

Построение инфраструктуры умных сенсоров

Предоставление трех уровней персонализированного опыта

Резюме: создавая персонализированный опыт, «почувствуй и вовлекайся»

Глава 11 Дополненная реальность

Предоставляя усиленное технологиями взаимодействие с людьми

Построение многоуровневых пользовательских интерфейсов

Снабжение общающихся с клиентами сотрудников цифровыми инструментами

Резюме: предоставляя усиленное технологиями взаимодействие с людьми

Глава 12 Agile-маркетинг

Ведение деятельности в темпе и в масштабе

Почему agile-маркетинг?

Организация Agile-маркетинга

Проектное управление в agile-маркетинге

Резюме: ведение деятельности в темпе и в масштабе

Об авторах

Благодарности

Примечания

Примечания