Знание своей целевой аудитории подсказывает очевидные решения при выборе рекламных площадок. Например, продавец услуг по экстремальному туризму размещает рекламу в мужских журналах. Однако бывают и неожиданные ходы (по крайней мере, на первый взгляд). Например, производитель сетевого интернет-оборудования выступает техническим спонсором выставки по пчеловодству. Его продукт экономичен и целевая аудитория достаточно широка – домашние пользователи и малые предприниматели. Они присутствуют на таком, казалось бы, экзотическом мероприятии. При этом конкурентов у нашего сметливого поставщика на выставке – ноль, публика настроена позитивно и открыта для восприятия информации. Одним словом, «продавай – не хочу». В итоге прекрасная отдача в виде новых клиентов.
Для корпоративного сектора информация по базовым критериям целевой аудитории в основном доступна из открытых источников (Интернет, СМИ, справочные порталы). Можно даже приобрести маркетинговые базы данных, содержащие основные характеристики целевой аудитории, чтобы не делать первичную работу самостоятельно.
Дополнительные критерии отличаются для разных продуктов. Их надо исследовать уже посредством холодных звонков и иных вариантов лидогенерационных активностей. Например, для производителя программ для оптимизации систем хранения данных дополнительный критерий – это объем базы данных на предприятии, а для разработчика системы организации совместной работы (коллаборации) – наличие разветвленной сети филиалов. Один наш клиент, предлагающий сервисные услуги на аутсорсинг, обозначил главным признаком своей целевой аудитории то, что это представительства иностранных компаний в России. Это было связано с тем, что концепция аутсорсинга – передачи внутренних функций внешнему подрядчику – давно и успешно применяется западными компаниями, в отличие от российских, где эта схема работы пока лишь приживается. Поэтому именно подразделения иностранных компаний должны были с большим интересом откликнуться на предложение о сотрудничестве.
Иногда компании считают критерием своей целевой аудитории достаточно субъективные характеристики – дух новаторства, интерес к новейшим технологиям, рациональное восприятие преимуществ и т. и. Прекрасно, если удается проникнуть в суть бизнеса настолько глубоко, чтобы это распознать. Однако чтобы поставить поиск потенциальных клиентов на поток, лучше оставить тонкие материи и руководствоваться объективными характеристиками.
Иногда компания не знает своего потенциального клиента, не может понять, кто захочет совершить покупку. Сие печальное положение дел означает, что компания пока не понимает своего клиента. Такое случается в основном относительно новых продуктов на рынке. В таком случае будет затруднен не только процесс лидогенерации, но впоследствии и продаж (скорее всего, и модель бизнеса нуждается в серьезной доработке). Так, мы пробовали начать работу с одной стартап-компанией, у которой был следующий критерий целевой аудитории: «Главное, чтобы заказчик был готов покупать наши услуги! Неважно, кто это». Надо ли говорить, что такая постановка задачи убийственна с точки зрения процесса лидогенерации? Она равносильна указанию «пойди туда, не знаю куда».
В заключение по части общих положений по данному вопросу должна сказать, что нельзя полностью исключать ситуацию, когда фирма, на первый взгляд не являющаяся представителем вашей целевой аудиторией, все-таки имеет свои мотивы на приобретение ваших услуг. Например, внедрение масштабных ИТ-систем неуместно для небольших предприятий. Но может случиться, что такое предприятие приобретет корпорация, которая использует данную информационную систему как корпоративный стандарт. Так что, возможно, это тоже лид. В общем, не отметайте возможность продажи раньше, чем досконально разберетесь в вопросе.
Приведу такой пример из жизни банковского сектора. Он наглядно демонстрирует влияние целевой аудитории на качество лидов. Один из крупнейших российских банков в области потребительского кредитования поставил себе задачу повысить эффективность лидогенерации через Интернет. Проводившаяся рекламная кампания в поисковых системах и социальных сетях приносила достаточное количество заявок на кредиты. Но далеко не все заявки были от надежных потенциальных заемщиков и могли быть удовлетворены. При этом открытая оферта, предлагаемая банком, требовала обработки всех заявок, что занимало достаточно серьезные внутренние ресурсы. Процесс решили оптимизировать.
В качестве методов лидогенерации банк использовал контекстную рекламу в поисковых системах и на тематических онлайн-порталах, а также таргетированную рекламу в социальных сетях (подробнее о каждом виде рекламы мы поговорим в главе, посвященной тактике лидогенерации). Схема была следующая: человек заполнял онлайн-анкету на получение кредитной карты на сайте банка. Банк проводил отсев заявок и одобрял часть полученных запросов – от потенциально надежных заемщиков. Расходы на лидогенерацию рассчитывались по известной в банковском секторе схеме – оплата за заявку (банку было невыгодно получать некачественные запросы на кредиты еще и с точки зрения маркетингового бюджета). Ключевой показатель эффективности лидогенерации для банка оценивался по себестоимости одобренной анкеты:
себестоимость одобренной анкеты = (расходы на рекламную кампанию)/(количество одобренных анкет)
Банк обратился в агентство SalesLeads.Ru, специализирующееся на лидогенерации для банковского сектора. Были поставлены цели снизить себестоимость одного одобренного клиента минимум на 30 % при уменьшении числа заявок не более чем на 10 %. То есть требовалось больше продаж с того же числа лидов.
В результате анализа выдвинули гипотезу:
• процент одобрений разнится в зависимости от демографических характеристик (например, возраста, пола и месторасположения заемщика);
• значительно улучшить процент одобрений можно за счет управления профилем привлекаемых клиентов на уровне промосайтов (мини-сайты, в данном случае – с информацией о кредитном продукте и формой для сбора заявок);
• запуск промосайтов в качестве дополнительного канала лидогенерации и их продвижение позволят нивелировать падение в объеме анкет (неизбежно в результате ограничений на возраст, пол и географическую локацию клиента в поисковых системах и социальных сетях).
Теорию нужно проверять в деле. На момент запуска проекта у банка отсутствовала информация о зависимости процента одобрения от демографии заемщиков. Простым решением было бы добавить дополнительные вопросы в анкету на сайте и поставить фильтры, но это противоречило правилам банка с точки зрения договора открытой оферты и общей этики предоставления кредитных услуг. Также по внутренним правилам анкета должна была размещаться только на сайте банка, поэтому перенести ее на другой портал, спрашивать там что угодно и агрегировать заявки тоже не получалось.
Пришлось действовать иначе. Прежде всего для отслеживания результатов кампании в режиме реального времени требовалось решить технический вопрос: интегрировать информационную систему агентства SalesLeads.Ru, где собирались данные проводимой рекламной кампании, с системой управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) банка. Так можно было увязать данные по профилю клиентов (и количеству просмотров, переходов, заявок) с информацией по одобренным заявкам. Для этого нашли простое решение: при заполнении анкеты банковская система автоматически не только подтверждала факт ее заполнения, но и стала передавать уникальный номер анкеты в систему агентства. В результате информация в системе пополнилась данными об одобренных анкетах.
Такая элегантная интеграция позволила провести анализ демографии заявок, утвержденных банком. В итоге подтвердилась гипотеза и была найдена зависимость между возрастом привлекаемых клиентов и их географической локацией. Внесли ограничения по географическому признаку в системы контекстной и таргетированной рекламы, а также по возрасту при рекламе в соцсетях. Изменения моментально сказались на результате. Исключение «депрессивных» регионов и корректировка возраста клиента в настройках рекламных кампаний позволили увеличить уровень одобрений на 35 %. Отличный результат!