Почему реклама больше не работает, а маркетологам снова пора учиться.
Что делать маркетологам в мире, в котором CMO и CDO это теперь один человек.
Вместо пролога: The future is now. No, it’s REALLY now
Пару лет назад self-driving cars были научной, но все же фантастикой. Виртуальная и дополненная реальности, как неотъемлемая часть бизнес — тоже. Искусственный интеллект ассоциировался со злыми роботами из “Терминатора”, а обследование в больнице могло занять от двух до пяти рабочих дней.
Сегодня self-driving cars развозят людей вместо таксистов. Получить рекомендации по здоровому образу жизни по результатам ДНК-теста можно всего за 70$. Искусственный интеллект, роботизация, массовая 3D-печать, биотехнологии, виртуальная реальность, дополненная реальность — все эти вещи стали частью повседневной жизни.
А как они ими стали? Сначала они были трендами. Затем их продали: сначала точечно, потом массово. При этом, инновационные продукты проходят действительно нелегкий путь. Взгляните на цикл зрелости технологий Gartner:
Innovations vs Future: Как инновации меняют продукты мир.
Итак, вы Chief Digital Officer, отвечаете за инновации или работаете в отделе маркетинга. Постоянно держите руку на пульсе: следите за трендами, технологиями, анализируете рынки, и главное — разрабатываете продукт. И как вы могли заметить, технологии, которые ещё недавно поражали своей инновационностью и казались нереальными для внедрения в ваш продукт, сегодня уже реализованы и создают дополнительную ценность. Взять хотя бы дополненную реальность — Augmented Reality (AR).
Для наглядности иллюстрирую тезис кейсом сотрудничества Nullgravity и Leroy Merlin в рамках разработки AR приложения. В 2017 году Leroy Merlin, крупнейший европейский ритейлер, основанный в 1923 году, заключил с нами партнерство для разработки мобильного продукта. Мы предложили Leroy Merlin добавить Augmented Reality функционал в приложение, с помощью которого пользователи смогут рассмотреть предметы мебели и техники из ассортимента в своем интерьере и сразу же совершить покупку. Не все компании готовы инвестировать в инновации, которые неизвестно как отразятся на монетизации, но Leroy Merlin решились, увидев в этом перспективы. Возможно, они сделали это, оглядываясь на опыт IKEA, которые чуть ранее выпустили подобное решение. Так или иначе, эксперимент был запущен и сегодня он уже приносит свои результаты: увеличение количества установок и среднего времени, проводимого пользователями в приложении. А с продажами, скажу так: Ожидали большего.
Но давайте вернёмся к инновациям. Пока вы решаете ежедневные рутинные задачи, мир, естественно не стоит на месте. В 2018 году целый ряд стран принял для себя Artificial intellegence стратегии.
Стран, Карл, не компаний!
Европейская Комиссия приняла документ Communication on Artificial Intelligence — одной из ключевых целей которого является — Подготовить европейцев к социально-экономическим изменениям вызванных развитием AI.
McKinsey авторитетно заявляют, что 45% всех задач могут быть автоматизированы уже с помощью существующих технологий. В эти моменты для некоторых из нас будущее может оказаться несколько безрадостным.
Чувствуете опасность? Нет? Тогда ответьте себе на один простой вопрос: как вы думаете, как скоро искусственный интеллект коснётся непосредственно вас, как профессионала в сфере диджитал маркетинга? Мы к этому ещё вернёмся ниже.
Marketing = Digital Marketing = Mobile:
Зависимость от смартфонов для решения повседневных задач привела к тому, что чуть более трети владельцев смартфонов признают у себя мобильную зависимость, более 15% людей проверяют свой телефон в течение 15 минут после пробуждения и большинство держат их в руках более 16 часов в день.
Теперь давайте представим, что у вас скоро релиз мобильного приложения, над которым кипели работы весь последний квартал, а может и больше. Вы с самого начала были честны с собой и с самого начала осознавали всю сложность игры.
Кроме того, оглядываясь на США вы знали, что сегодня пользователь проводит в телефоне около 5 часов в день, имеет около 33 установленных приложений, при этом ежедневно использует 12, а 80% времени проводит в трех приложениях. Трех! Может, в мире дела чуть получше? К сожалению, Kleiner Perkins утверждает иное: единственная разница между жителем США и жителем мира — это часы, проведенные в телефоне. И разница эта составляет аж один час — немец или венгр сидит в телефоне не 5, а 4 часа.
То есть, всем плевать на ваше новое приложение.
И будучи профессионалом, вы заранее понимали, что для продвижения вашего нового продукта CPA сетей явно будет недостаточно. Именно поэтому у вас есть go-to-market стратегия, и, конечно же, набор инструментов, с помощью которых вы решили её воплотить. К слову о них, каждый год на рынке появляется всё больше различных сервисов, призванных упростить или автоматизировать работу диджитал маркетолога. Просто взгляните на цифры: в 2011 году маркетологам были доступны не более 150 инструментов, в 2017 — около 5000. Цифра увеличилась в тридцать три раза.
Среди них уже даже появились продукты, под капотом которых скрываются AI механизмы. Взгляните на количество продуктов, предлагающих машинный интеллект:
Как вы заметили, искусственный интеллект и машинное обучение наступают. Если вы ещё не знаете с чего начать, вот умная ссылка для вдохновения: Book: Machine Learning for Marketers — a comprehensive guide
Итак, допустим, вы подобрали стек нужных продуктов. Затем массовая персонализированная коммуникация, ремаркетинг, продвинутая аналитика, пиксели, A/B тесты, настройка АARRR воронки…
Фух! Справились, отлично! Теперь ждем установок…
Но прошел месяц после запуска и ваша картина мира выглядит как-то так:
Не впечатляет? Всё верно. Так и должно быть. Привлечение новых пользователей — тривиально, активация и удержание — критичны. Что дальше? A/B тесты, сбор данных, машинное обучение, новые гипотезы, эксперименты. И повторить. И повторить. До тех пор, пока не найдется решение. Таков он мир Lean и data-driven marketing. Пропасть между классическим и диджитал маркетингом растёт с каждый днём, как и требования пользователей. Аудитория требует от маркетологов быстрой реакции, а бизнес в целом требует mobile-first стратегий для взаимодействия с потенциальными клиентами.
Marketing vs Marketing: Объем экспертизы, которая нужна маркетологу сегодня
Вспомните, ещё пару-тройку лет назад Scrum обходил нас стороной, а сегодня мы уже обложились дашбордами на каждый день. Традиционные маркетинговые каналы дорогие и высококонкурентные. Цифровая трансформация переопределяет «маркетинг» за пределами отдела маркетинга. Вертикальная конкуренция — Amazon Echo уже сегодня отвечает на вопросы, которые раньше пользователи задавали Google — представляет собой большую стратегическую угрозу, чем горизонтальная конкуренция.
Многим из нас предстоит серьезно нарастить экспертизу во многих областях и даже научиться азам программирования. В новой реальности сложно не согласиться с Кенни Джейкобсом, CMO Ryanair.
Я не верю в модель, где СМО занимается только традиционным маркетингом, а CDO — только диджитальным. Преуспеют те люди, правое и левое полушарие которых будут одинаково хорошо развиты.
Кенни Джейкобс, CMO Ryanair
Почему это важно?
- Маркетинг становится всё более аналитическим по своей природе, корнями уходящим в данные и детали. Маркетологам необходимо разобраться, как работают их веб-сайты и мобильные приложения. Начать сегментировать пользователей на основании их поведенческих паттернов, чтобы оптимизировать customer journey.
- Если маркетолог знает, как создавать веб-сайты и знает основы программирования, он обладает тремя преимуществами:
1) Он грамотно распоряжается бюджетом, потому что знает истинную стоимость и время выполнения работ.
2) Он знает, что возможно, а что нет.
3) Он экономит своё время, самостоятельно справляясь с задачами, для решения которых обычно привлекаются разработчики.
- Специалисты в диджитал сфере очень часто оперируют технологичным жаргоном. Знание основ программирования может сделать коммуникацию маркетолога с разработчиками, аналитиками и data scientists такой же простой и понятной, как с креативным отделом рекламного агентства.
- Разобраться, какую пользу приносит машинное обучение вашему бизнесу, как с его помощью улучшить качество гипотез, или предугадать результаты конверсии.
- Научиться использовать инструменты машинного обучения. Взгляните на данные ниже — бюджеты на имплементацию автоматизации маркетинга выросли почти на половину и составляют 46%.
Как потенциально это может быть использовано?
Сегодня, в сфере машинного обучения для маркетинга можно выделить 6 кейсов:
- Прогнозирование конверсий (лидов, регистраций…)
Обзор рынка 2017 от Forrester https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/analystreport/forrester-predictive-analytics-machine-learning-108754.pdf - Прогнозирование продаж (CTLV, размера продуктовой корзины и рекомендаций).
Пример: ASOS https://arxiv.org/pdf/1703.02596.pdf - Персонализация и кастомизация.
Пример: Netflix http://www.businessinsider.com/how-the-netflix-recommendation-algorithm-works-2016-2?international=true&r=US&IR=T - Персонализация на основании психографических характеристик пользователей.
Пример: Предвыборная кампания Трампа - Natural language processing и текст-майнинг
Пример: интеллектуальная рекомендация товаров с использованием IBM Watson https://www.prnewswire.com/news-releases/ibm-and-sellpoints-tap-the-power-of-watson-to-help-manufacturers-transform-the-ecommerce-industry-278532961.html - Deep learning
Пример: распознание изображений в рекламной кампании KIA https://imagga.com/success-stories/seedpost-case-study.html
В общем, впереди много интересного! И единственный способ научиться — это делать. Прокачивать скиллы, собирать команду разноплановых специалистов. А если нет денег на полноценную команду — то привлекать экспертные команды на аутсорсе. Такой подход далеко не нов в разработке, а вот маркетологам его предстоит ещё освоить.
