Если вам нравится одно, то понравится и другое
Инструменты автоматической рекомендации, такие как анализ потребительской корзины, стали крайне популярными в интернет-среде. Лучше всего на рынке известны рекомендационные механизмы Amazon и Netflix. Они предлагают продукты – если вам понравилась определенная книга или фильм, то вам наверняка понравятся и вот эти, – сравнивая ваш выбор с выбором других людей, читавших те же книги (или смотревших тот же фильм). Разумеется, это имеет вполне реальную ценность в глазах потребителей. Мне очень нравится, когда Netflix рекомендует мне кинофильм, о котором я даже раньше не слышал. Это основная причина, по которой я готов подписаться на услуги сайта, и Netflix отлично это понимает. Работающие там люди отслеживают, как часто я арендую диски с фильмами, основываясь на их предложениях. В сущности Amazon и Netflix делают то же самое, что и супермаркеты, пытающиеся предсказать, захотите ли вы купить яблоки и бананы за один поход в магазин, или почтовое ведомство, пытающееся понять, какая комбинация продуктов окажется наиболее интересной для коллекционеров марок.
Теперь вам доступны и готовые решения, помогающие персонализировать свою маркетинговую коммуникацию примерно так же, как это делают Amazon и Netflix. Эти решения позволяют сравнительно мелким компаниям уравнять шансы и эффективно конкурировать с отраслевыми гигантами. Компании, идущие по этому пути, внимательно изучают пристрастия клиентов, затем адаптируют свои рекомендации им, в результате чего получают изрядное конкурентное преимущество. Нужные для этого решения уже есть, они не слишком дорогие и показывают хорошие результаты. Если вы их не используете, то для вас нет оправдания. Изучите то, что предлагают компании Audience Science, Proclivity и Netmining. Лично я предпочитаю Netmining (и совсем не потому, что основатель компании Тон Ван Парис – бельгиец).
Netmining собирает данные от потребителей, путешествующих по Сети, в режиме реального времени. Затем эти данные используются для прогнозирования того, в каких товарах мог бы быть заинтересован тот или иной клиент. Netmining автоматически показывает рекламный контент, соответствующий интересам клиента. (О том, каким образом рекламодатели могут постоянно следовать за вами и показывать вам рекламу джинсов именно того цвета, который вы ищете, – я расскажу в четвертой главе.)
Подобные инструменты, позволяющие предлагать нужному клиенту подходящий ему товар, способны обеспечивать невероятные результаты. Например, компания Fiat, когда начала работать с Netmining, заметила 350-процентный прирост в количестве клиентов и 500-процентное увеличение показателя эффективности рекламы.
