Customer Data Lake: как управлять данными в эпоху перемен

Конкуренция на фармрынке все жестче, а клиенты избалованы обилием брендов разных ценовых категорий и цифровым доступом к информации. При этом традиционные методы повышения лояльности в фармацевтике не работают.

Как фармкомпаниям в таких условиях привлекать аудиторию и выстраивать долгосрочные отношения с врачами и первостольниками? И причем здесь «озеро данных»? Обо всем этом рассказывает коммерческий директор компании Navicon Евгений Смирнов.

Почему вам стоит знать о клиентах больше?

— Для продвижения продукции фармкомпании работают с разными категориями клиентов. Среди них — аптеки, лечебно-профилактические учреждения, врачи и провизоры.

Несмотря на то что это разные целевые аудитории, между ними есть кое-что общее. Когда дело касается взаимодействия компании с докторами и фармацевтами, одного канала коммуникации уже недостаточно. Привычный формат продвижения — визит медицинских представителей — не работает одинаково со всеми категориями. Сегодня люди получают информацию из множества дистанционных источников: социальные сети, SMS, мессенджеры, онлайн-лекции. Каждый из них можно задействовать для продвижения фармпродукции.

Но все не так просто, как кажется на первый взгляд. Фармкомпании, которые задумались о том, как справиться с продвижением в многоканальной среде, наверняка столкнулись с множеством вопросов. Как распределить сообщения и нужно ли создавать уникальный контент для каждого из каналов сообщения? Где взять полную и достоверную информацию о том, как та или иная аудитория предпочитает получать информацию? Как классифицировать клиентов и понять интересы и предпочтения каждой из групп?

Омниканальность: новая панацея или реально работающий инструмент?

— В ответ на эти и другие вопросы на рынке появился новый формат продвижения продукции — омниканальный маркетинг. В фармацевтике он предполагает «осознанное» взаимодействие с врачами, фармацевтами и даже пациентами: разработку целостной стратегии продвижения, включающей сегментацию аудитории по различным критериям. Например, можно определить чувствительность аудитории к одному из каналов коммуникации, а затем на основании этих данных создать для каждого сегмента подробный план общения и набора целевых промо-кампаний.

Тем не менее остается вопрос: как эффективно собирать, обрабатывать, оптимизировать и, главное, начать использовать весь этот поток данных? Ведь для того, чтобы омниканальный маркетинг «заработал», необходимо преобразовать информацию о клиентах в одну целостную и мощную контентную стратегию, подходящую для разных типов потребителей. К примеру, посмотрите на корпорацию Amazon. Аналитики и маркетологи ритейл-гиганта практически знают каждого покупателя «в лицо»: что он предпочитает есть на завтрак, где расплачивается картой и сколько зарабатывает его семья. Все это нужно, чтобы обеспечить ему максимально персонализированный, точный и удовлетворяющий потребностям customer experience. В основе их маркетинговой модели, которая и позволяет «большому брату» ежедневно улучшать выдачу рекомендаций сразу по нескольким каналам коммуникаций, лежит огромная централизованная база данных. Именно владение и управление множеством данных о состоянии финансов, предпочтениях и положении клиента, в конечном счете, помогает влиять на его выбор.

Однако фармкомпании долго время не могли прийти к этой константе — каналы коммуникации хоть и использовались активно, но были разрознены, информация, хранящаяся в локальных БД, дублировалась, сообщения клиентам — тоже, а значит ценность работы с ними была минимальна. Кроме того, многие фармпроизводители рассматривали клиента только через призму взаимодействия с ним: как он отреагировал на прошлый визит, сколько лекарств выписал, сколько готов выписывать. Но этой информации было недостаточно.

Врач — это больше чем покупка или выписка рецепта. Это уникальный человек, который ежедневно получает информацию из разных каналов и оставляет в сети цифровой «след». Всю доступную информацию о его склонностях и поведении в сети можно собирать и формировать из нее «личный профиль» каждого конкретного клиента. Более того, медицинские работники хотят получать от фармкомпаний актуальную и своевременную информацию, полезную для них и их пациентов. Поэтому фарммаркетологи должны быть в курсе отраслевых и медицинских новостей, отлеживать результаты последних исследований рынка, понимать тренды и перспективы.

Сбор всей этой информации позволит при планировании рекламной кампании иметь угол обзора 360о и не пропустить ничего важного — данные станут основой для создания централизованной БД, которая обеспечит единое представление о каждом клиенте по всем каналам. Однако агрегированные данные наверняка будут очень разными и неструктурированными. Для их хранения необходим специальный «контейнер» — Data Lake.

Data Lake: чем больше «озеро», тем лучше

— Впервые о термине Data Lake заговорили еще в 2010 году. Основатель Pentaho Джеймс Диксон сформулировал концепцию «озера»: «Если вы рассматриваете Data Mart (витрину данных — прим. авт.) как хранилище бутилированной воды, очищенной, упакованной и структурированной для удобства потребления, то Data Lake (озеро данных — прим. авт.) представляет собой большой массив воды в естественном состоянии. Содержимое поступает туда из источников, и пользователи могут погрузиться в озеро, взять образцы и исследовать их». Идея быстро набрала популярность: к следующему году, по прогнозу Markets and Markets, рынок Data Lakes достигнет почти 9 млрд долл. США.

Такое хранилище действительно напоминает озеро: в него поступают самые разные данные в их первоначальном формате, структурированные, слабоструктурированные и неструктурированные. В отличие от иерархических систем, которые хранят информацию в файлах, папках или таблицах, для построения Data Lake используется плоская архитектура. Когда пользователь помещает в озеро новый элемент, ему назначается уникальный идентификатор, после чего он располагается на своей «полке».

Из каких источников-«притоков» фармкомпания может сформировать собственное озеро данных?

  • CRM-система, в которой содержится база клиентов и информация обо всех взаимодействиях с ними.
  • DMP (Data Management Platform) как источники информации о поведении аудитории в интернете.
  • SocialMedia — обогащение профиля клиента через информацию о его поведении в соцсетях и мессенджерах.
  • Профессиональные сообщества — для работы с врачами и первостольниками.
  • Рекламные площадки — для размещения в Data Lake информации о доставленных до клиента рекламных сообщениях через digital-каналы.
  • Собственные ресурсы фармкомпании: PSP, образовательные проекты, полезные порталы.
  • Аптеки: информацию о покупках можно получить, например, по результатам промо-акций или из чековой аналитики, а в перспективе после повсеместного внедрения маркировки — из Track&Trace систем.

Чем больше данных об аудитории удастся собрать в едином хранилище, тем проще будет построить с ней омниканальное взаимодействие.

Обзор на 360 градусов

— После формирования озера данных можно начинать формировать в компании инновационный подход к взаимодействию с клиентом — Customer 360о, подразумевающий подготовку индивидуальной стратегии коммуникаций с каждым конкретным потребителем на основании собранной о нем информации. В таком случае план омниканального взаимодействия будет примерно следующим:

  • В Data Lake собираются все типы данных, которые может получить фармкомпания: информация из социальных сетей, профессиональных сообществ, PSP, тематических сайтов, результаты звонков и рассылок через e-mail или SMS, сведения о покупках.
  • BI-специалисты, бренд-менеджеры, маркетологи, Data Scientist фармкомпании используют ИТ-инструменты, чтобы на основе полученной информации провести сегментацию аудитории, сформировать индивидуальные сообщения, распределить маркетинговый бюджет на каждый канал коммуникаций.
  • Сообщения передаются каждому сегменту аудитории по наиболее подходящим каналам.
  • После завершения кампании результаты по каждому каналу собираются в «озере данных» и используются специалистами для планирования следующих взаимодействий с клиентами.
  • Этот цикл может повторяться сколько угодно. При этом он с каждым разом будет становиться все совершеннее благодаря инсайтам. Их можно извлекать из каждой рекламной кампании благодаря инновационным инструментам, таким как машинное обучение, с которыми работают решения для омниканального маркетинга.

    Хранить нельзя использовать

    — Конечно, и в этом подходе не без ложки дегтя. Его основная проблема в доступности данных и технологий. Слабая технологическая составляющая проекта по переходу к омниканальности может привести к росту его сложности, задержке реализации и как итог к разочарованию маркетологов. Поэтому крайне важно выделять достаточное время для тщательной оценки потребностей и возможностей фармкомпании в части данных и технологий.

    С другой стороны, преобразование данных о клиентах в работающие инструменты омниканальной коммуникации может серьезно стимулировать рост фармбизнеса. Исторически фармацевтические компании контролировали распространение информации о своей продукции, но цифровые технологии ослабили это преимущество, открыв для клиентов множество новых независимых информационных каналов. И чтобы не выпасть из конкурентной гонки, компании должны создавать новые возможности для реагирования на эти новые источники данных и оставаться основным источником самых полезных и релевантных данных о своей продукции, который доступен потребителю в любое время, в любом месте и по любому каналу.

    Источник: Navicon

    ДалееПроизводство & research04.10.2019Внедрение маркировки: как успеть в срокПроизводство & research03.10.2019На Navicon. Data Talks представили аналитическую платформу AYRA и обсудили продвижение брендовПроизводство & research25.09.2019Система маркировки фармпродукции, внедренная Navicon в Ipsen, прошла валидацию

    Написать ответ

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *