Customer Data Lake: как управлять данными в эпоху перемен

Е. Смирнов. Статья о Customer Data Lake

09.10.2019


			Customer Data Lake: как управлять данными в эпоху перемен			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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. Сообщения передаются каждому сегменту аудитории по наиболее подходящим каналам.
  4. 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.

Статья опубликована на сайте газеты «Фармацевтический вестник».


Navicon FMCG BI доступен из облака Microsoft Azure

Решения Navicon теперь доступны в Яндекс.Облаке

Navicon поможет удаленным сотрудникам адаптироваться к сложным бизнес-приложениям

Фармрынок-2020: «черный лебедь» прилетел, что дальше?

Что делать фармкомпаниям в условиях пандемии