Маркетинг в интернете: теория и практика

Теория vs. практика: неконструктивное противостояние

Внутри науки и бизнеса (и между ними) существует оппозиция между теорией и практикой. Одни, дескать, только рассуждают, а другие работают — и без их рассуждений. Ведь теоретик не может измыслить из головы верные и конкретные «здесь и сейчас» рецепты действий для практика. Он заблуждается в уверенности, что уже знает, что и как работает, коль скоро есть принципы и закономерности. У практики, как у фортуны, свои капризы. Практик ведь знает, что достоверно то, что он сделал «вот этими руками» — что бы там ни говорил теоретик. Успешная практика является плодом чутья и секрета. Практику необходимо действовать в изменчивой и неопределенной ситуации. А теоретик только и может объяснять факты задним числом.

Вы, вероятно, заметили, что одним из самых популярных жанров статей в англоязычном вебе являются всякие tips, ways и подобные рецепты. Наши англосаксонские товарищи одержимы желанием иметь уже работающее и готовое к применению практическое знание, упакованное и поданное в «5 надежных способах сделать /что угодно/». Но, как известно, люди склонны не замечать практические тонкости и нюансы ввиду их самоочевидности. Те, кто кулинарят, знают, что иногда получается, когда делаешь все «точно по рецепту».

Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*

Как получить измеримые результаты в фарммаркетинге.

Показываем на примерах →

Спецпроект

Теория — практика — эмпирия: продуктивная триада

Наша мрачная картина отношений теории и практики должна быть дополнена третьим, «просветляющим» элементом — эмпирией (исследованием). Понять значение эмпирии нам поможет крылатая фраза физика Больцмана (также популярная у других учёных): «Нет ничего практичнее хорошей теории». С одной стороны, любая практика основывается на теоретических установках — «надежных и проверенных» посылках. Их подразумевают по умолчанию, часто не замечая вовсе. С другой стороны, хорошей практики на плохих теоретических основаниях не построишь. Практический опыт (к примеру, «раскрутки») можно смело сдать в утиль, если он получен на морально устаревшей теории (медийного вещания, соответственно).

Эмпирические исследования, как и практика, также опираются на теоретические основы.
В случае с эмпирическими исследованиями в области маркетинга, примеры которых мы представим ниже, происходит взаимная адаптация: исследователь получает реальную практическую задачу (проблему) и решает ее эмпирическим исследованием, основываясь на определенных теориях. Практик поставляет проблемы, а теоретик их решает — вот только оптимально этот процесс работает при наличии посредника — эмпирика. По крайней мере, у некоторых принято делать именно так.

Мы не о людях, а об умениях.
Хороший исследователь должен быть хорошо дисциплинирован одновременно и эмпирически и теоретически. Эту дисциплину мы увидим в кейсах в полной красе. Стоит заметить, что полученные рецепты имеют ситуативные «условия истинности» — и способы усвоения. Если вы хотите принять к сведению тезисы кейсов — можете не вникать в подробности (не читать оригиналы). Если вас интересуют рецепты, то придется потрудиться в разгадке секрета рецепта. Уже сам состав участников кейсов довольно сложен.

Врач № 175, или как социальные сети и лидеры мнений воздействуют на адаптацию нового продукта

Может ли WOM и другое р2р влияние давать реальный эффект при адаптации нового продукта? Можно ли идентифицировать наиболее влиятельных потребителей и тех, кто станет лучшими посевными каналами для WOM кампании? Можно ли идентифицировать тех, кто наиболее склонен следовать влиянию? Для ответа на эти вопросы по заказу сторонней фармацевтической компании учеными из Пенсильванского университета (департамент маркетинга) в 2010 году было предпринято исследование, в котором также приняли участие стратеги маркетингового агентства в фармацевтической нише Rivermark и приглашенный профессор медицины. Компания-заказчик была заинтересована в адаптации нового лекарства на рынке. Учитывая специфику кейса (высокие риски, высокая комплексность задачи и низкая наблюдаемость результатов) как теоретическая, так и исследовательская практика дали основания предполагать, что р2р влияние станет ключевым каналом стимулирования адаптации — по каналам личных продаж и рекомендаций. Другие маркетинговые активности компании на время исследования были минимизированы.

Для решения бизнес-задач фармацевтической компании (как то — повышение ROI маркетинга, education клиентов и сейлз-программа) было предпринято исследование следующих проблем:

1. Какой из типов авторитетов — самозаявочных или социометрических — обладает большим влиянием?
2. Является ли количество контактов ключевым фактором влияния на других?
3. Является ли объем опыта использования продукта или лишь сам факт использования фактором влияния?

Были идентифицированы списки практикующих врачей в Сан-Франциско, Лос-Анджелесе и Нью-Йорке. Стоит отметить важный факт: влияние локальных р2р авторитетов выше влияния национальных авторитетов. Ведь на локальном уровне уже есть структура устойчивых сильных социальных отношений, которую и следовало изучить. Для этого была предпринята рассылка по электронной почте, уровень отклика на которую составил от 24% в Нью-Йорке до 45% в Сан-Франциско. Данные по рассылке были соотнесены с ежемесячными данными компании о продажах каждого врача и ежемесячными данными о выписанных рецептов от IMS Health (аналог Nielsen для FMCG).

В результате выявлено, что:

1. самозаявочное лидерство слабо коррелирует с влиянием: 25% у социометрических лидеров и лишь 11% у самозаявочных;
2. социометрические лидеры были более восприимчивы к р2р влиянию: настоящие лидеры мнений являются последователями мнений (opinion followers);
3. влияние активных потребителей продукта основано не на приверженности продукту, а на доверии как источнику информации.

В структуре сети отношений врачей был выявлен врач № 175, который, не будучи самозаявочным лидером, играл роль коннектора между двумя слабосвязанными кластерами этой сети.

Выводы исследования:

1. Повышение р2р влияния. Исследование продемонстрировало источник действительного влияния на потребителей, альтернативный самозаявочным авторитетам. Причем речь идет о рсковом продукте, где приобретение доверия связано с большими затратами и не может гарантироваться без подкрепления.
2. Идентификация лидеров мнений. Видимость в медиа не является индикатором реального влияния. Лишь исследование сети отношений может дать надежные инсайты для таргетинга наиболее эффективных авторитетов для WOM кампании.
3. Таргетинг социометрических лидеров мнений. Важное значение социометрических лидеров имеет два важных аспекта. CLV (customer lifetime value) такого «отдельно взятого» лидера выше за счет:
   1. ранней адаптации и большего объема потребления;
   2. привлечения потребителей из сети влияния.

   Но в случае маркетингового «фиаско» верно и обратное: ускоренная дезадаптация и снижение инкрементального CLV.

4. Таргетинг «тяжеловесов»—потребителей. Врачи, которые выписывают больше рецептов, склонны адаптировать новые лекарства быстрее и быть лидерами мнений. Они не только дают быстрые продажи, но и привлекают других врачей. Умеренная корреляция между объемом потребления и социометрическим лидерством значит, что фокусировка только на тяжеловесных потребителях не даст максимального эффекта от всех возможных точек посева.

«Стимулированные формой WOM коммуникации»: насколько можно оркестрировать WOM-кампании

В 2008 году вышла статья David Godes и Dina Mayzlin «Firm-Created Word-of-Mouth Communication». Авторы исследовали проблему влияния проактивного WOM-менеджмента на привлечение продаж. На основе полевых данных и онлайн-эксперимента было выявлено, что для продукта, имеющего изначально низкий уровень осведомленности, WOM может быть наиболее эффективным для увеличения совокупного объема продаж благодаря низколояльным потребителям, а также тогда, когда общение происходит между знакомыми (а не друзьями). Полевые данные собирались на основе изучения двух групп — лояльных (существующих потребителей сети ресторанов Rock Bottom Brewery) и низколояльных потребителей (пул buzz-агентов от компании BzzAgent), а контроль полученных результатов происходил на основе онлайн-эксперимента.

Фундаментальной посылкой этого исследования стало то, что информация, распространяемая знакомыми и незнакомыми, может охватить больше людей (вести к большей осведомленности), чем в случае дистрибуции друзьями и родными. В этом контексте важен уровень лояльности, так как он влияет на готовность транслировать и воспринимать информацию. Лояльность можно измерять как через поведенческие метрики (действия), как и через аттитюдные метрики (установки). Примером первых является повторная покупка, а вторых — «степень ценностной приверженности». В процессе дизайна WOM кампаний использование поведенческих метрик (ввиду их доступности) является наиболее практичным инструментом. В контексте данной модели WOM-кампании для продукта с исходно низким уровнем осведомленности авторы выдвинули следующие гипотезы: Н1: Эффект продаж инкрементального WOM от менее лояльных потребителей выше, чем эффект от лояльных потребителей. Н2: Эффект продаж инкрементального WOM для знакомых выше, чем эффект для друзей и родных. Н3: Хотя авторитетность ассоциирована с созданием большего WOM эффекта для лояльных потребителей, это менее верно для низколояльных потребителей. Обратим наше внимание на понятие «инкрементальный WOM». Он требует учета в CLV тех доходов от потребителей, которые привлечены благодаря сетевой активности участников WOM кампании. Это повышает ценность «отдельно взятого» потребителя в долгосрочной перспективе при минимальных затратах на привлечение новых потребителей и их последующего удержания по сравнению с традиционными каналами.

Гипотеза Н1 подтвердилась: эффект инкрементального экзогенного WOM от потребителей, которые не имеют связей с компанией, значимо сильнее, чем WOM, созданный потребителями. Заметим, что это не означает, что весь WOM от не-потребителей дает больший эффект, чем WOM от потребителей.

Гипотеза Н2 также подтвердилась: рекомендации от знакомых дают большей инкрементальный WOM эффект, чем от друзей и родных за счет сетевого эффекта (более низкая корреляция интересов знакомого и адресата, их несовпадение делает рекомендацию более убедительной — вероятно, за счет эффекта новизны/тайны и взаимности через потребление информации).

Подтвердилась и гипотеза H3. Во-первых, в популяции не-потребителей лидеры мнений не производят больше WOM, чем не лидеры мнений. Во-вторых, в популяции потребителей лидеры мнений производят больший WOM эффект, чем не лидеры мнений. В-третьих, эффект лидера мнений перерастает в лояльность. И напоследок авторы оставили нам вопросы и проблемы для дальнейших исследований:

1. Вопрос валентности (силе вовлечения) предоставленных рекомендаций у потребителей и buzz-агентов.
2. Проверка валидности выводов для других категорий товаров. В некоторых категориях — особенно с высоким риском, связанным с покупкой — низкий уровень знания бренда не-потребителей может уменьшить описанный сетевой эффект.
3. Открыт вопрос тактик проведения WOM-кампании (оптимального дизайна стимулов). Опции могут варьироваться от монетарных реферальных программ до программ признания значимости потребителя.
4. Особенное, отклоняющееся от описанного в исследовании, поведение потребителей и агентов в ситуации конкуренции производителей.

«Реферальные программы и ценность потребителя», или как Deutsche Bank достиг ROI = 60%

Данное исследование — результат совместных работ немецких и американских исследователей на благо Deutsche Bank. Предметом исследования стали реферальные программы, которые служат средством для привлечения новых клиентов. Однако существует не так много достоверных исследований о том, что потребители, привлеченные по реферальной программе (далее — рефералы) более прибыльны и лояльны, чем другие потребители. Отследив около 10 000 потребителей Deutsche Bank за период примерно в три года (2006-2009 года), авторы выявили, что рефералы обладают:

1. более высокой маржинальной прибылью, хотя это различие размывается со временем,
2. большим уровнем возврата, и это различие сохраняется со временем,
3. большей ценностью в кратко- и долгосрочной перспективе.

Средняя ценность реферала на 16% выше, чем нереферала с подобными демографическими характеристиками и временем привлечения. При этом размер этой ценности варьируется по разным сегментам, а потому компании должны преследовать селективный подход в своих реферальных программах. Авторы демонстрируют социальные основания, которые повышают ценность клиентов из реферальных программ. В основании процессов привлечения и удержания лежат различные социальные механизмы, которые находят свое объяснение в ряде социологических и социолого-экономических теорий. Для понимания процесса привлечения новых потребителей через существующих нужно иметь ввиду механики «лучшей подгонки» (better matching) и «социального обогащения» (social enrichment). В первом случае рефералы лучше притираются к фирме, нежели не-рефералы, а в другом — феномен обогащения отношений реферала с фирмой за счет наличия третьей стороны (и его отношений с ней) — например, реферального партнера.

В случае с удержанием имеют значение «теория социального баланса» и «теория социальной закрытости». Первая описывает феномен стремления к редукции когнитивного дисбаланса средствами балансировки структуры социальных связей. Вторая — «эффект сплочения» людей, имеющих схожие позиции в социальном поле (т. н. гомофилия). В нашем случае сплочение происходит на основании использования продуктов одной фирмы (банка), причем запускается она благодаря близости и взаимности (т.н. реципрокности) отношений между рефералом и реферальным партнером. Эта же близость минимизирует возможный когнитивный дисбаланс потенциального клиента, повышая вероятность его привлечения. Вооруженные этими теоретическими посылками, авторы выдвинули следующие вопросы:

1. Являются ли потребители-рефералы более ценными, чем потребители, привлеченные другими методами?
2. Достаточны ли различия в ценности потребителей для покрытия издержек по привлечению потребителей средствами стимулированного WOM?
3. Ценны ли рефералы благодаря более высокому уровню маржинального дохода и возврата и того и другого одновременно?
4. Остаются ли различия в марже и удержании постоянными или уменьшаются со временем?

Соответственно были выдвинуты 3 взаимосвязанные гипотезы: H1: (a) Средний маржинальный доход от потребителя, привлеченного по реферальной программе, выше, чем аналогичный от потребителя, привлеченного другими методами, но (b) это различие уменьшается со временем. H2: (a) Средне удержание потребителя, привлеченного по реферальной программе, выше, чем аналогичное у потребителя, привлеченного другими методами, и (b) это различие не уменьшается со временем. H3: Средняя ценность потребителя, привлеченного по реферальной программе, выше, чем аналогичная у потребителя, привлеченного другими методами. В итоге проверки гипотез выявилось, что:

1. Все гипотезы подтвердились на достоверном уровне значимости.
2. ROI составил около 60% на 6-летний период (вознаграждение привлеченным клиентам составляло 25 евро).

Авторы приводят важные замечания и дальнейшие исследовательские вопросы:

1. Механика создания ценности. Реферальные программы не «создают» более ценных клиентов посредством трансформации непривлекательных лидов в привлекательных клиентов. Скорее они помогают селективно привлекать более ценных лидов и удерживать их дольше с меньшими затратами.
2. Диференцированный подход к таргетингу. Вместо распространенного сегодня подхода «все в одном» компаниям стоит проводить дизайн и таргетинг реферальных программ для оптимизации привлечения клиентов.
3. Работа в сообществах. Возможным применением является партнерство с онлайн-сообществами. Для облегчения старта отношений с компанией в онлайн существующий пользователь может присылать реферал потенциальному клиенту (задействовать силу триады).
4. Дифференцированные вознаграждения. Компании могут вознаграждать реферальных партнеров на основе ценности привлеченного клиента. Или сделать их функцией от инкрементальной ценности клиента (накопленной ценности за данный период). Более высокое вознаграждение может вести к росту привлечений и позитивному ROI в целом.

Итоги

Подведем итоги. Существенным достоинством данных кейсов является их комплексный характер:

1. долгосрочная стратегия менеджмента WOM кампаний;
2. стратегия мониторинга, сбора и анализа разнообразных полевых и экспериментальных данных;
3. стратегия измерения и оценки кампаний с точки зрения монетарных эффектов (часть скрыта по причине неразглашения).

Именно такого рода комплексные, отрефлексированные и надежные инфопродукты можно назвать кейсами. На этом фоне можно только посочувствовать большинству тех «инфопродуктов», которые получают название кейсов в отечественном профессиональном SMM-сообществе. С другой стороны, кейсы демонстрируют организационные особенности западной практики: в нее включены как сильные академические основания («теория» и «эмпирия»), так и практические заказы на стороне компаний, а также сторонник платформы менеджмента WOM-кампаний и/или нишевые консалтинговые компании. Одним из залогов успеха таких кейсов является взаимное доверие и открытость каждого бизнес-партнера (его данных, наработок и специалистов), а также глубокое понимание того, каким образом инициативы социальных медиа поддерживают различные формы потребительского опыта в оффлайн (на протяжении всего цикла потребления), не ожидая чудес от «авосьных» соцмедийных инициатив. Это дает повод задуматься, какие основания закладывают отечественные SMM-специалисты в свои менеджериальные решения. И какие принципы работы мы должны переводить из статуса утопии в статус идеологии.
P. S.: Полные версии кейсов доступны для скачивания на docs.google.com.
Источник: cossa.ru