Никитин В.С.
ЭФФЕКТИВНОСТЬ СТРАТЕГИЙ DIGITAL-МАРКЕТИНГА В КОНТЕКСТЕ ИЗМЕНЯЮЩЕГОСЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ *
Аннотация:
в данной статье исследуется эффективность стратегий digital-маркетинга в контексте изменяющегося потребительского поведения. Авторы анализируют влияние современных тенденций в поведении потребителей, таких как рост онлайн-покупок, увеличение активности в социальных сетях и требования к персонализированным взаимодействиям. Статья освещает различные стратегии и инструменты digital-маркетинга, которые компании могут применять для привлечения и удержания клиентов в условиях переменчивой потребительской среды. Авторы также исследуют случаи успешного применения digital-маркетинговых стратегий и предостерегают от распространенных ошибок. Исследование подчеркивает важность адаптации маркетинговых стратегий к изменяющимся потребительским предпочтениям и призывает компании активно использовать digital-инструменты для максимизации эффективности своих маркетинговых усилий. В результате, статья предоставляет полезные рекомендации для бизнесов, стремящихся успешно адаптироваться к динамическим изменениям в потребительском поведении и использовать digital-маркетинг в своих интересах.
Ключевые слова:
онлайн-маркетинг, эффективность инструментов, стратегия продвижения, потребитель, поведение потребителя
DOI 10.24412/2712-8849-2023-1269-161-170
УДК 339.138
Никитин В.С.
digital marketing manager,
АО "ЭР-Телеком Холдинг"
(г. Самара, Россия)
ЭФФЕКТИВНОСТЬ СТРАТЕГИЙ DIGITAL-МАРКЕТИНГА
В КОНТЕКСТЕ ИЗМЕНЯЮЩЕГОСЯ
ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ
Аннотация: в данной статье исследуется эффективность стратегий digital-маркетинга в контексте изменяющегося потребительского поведения. Авторы анализируют влияние современных тенденций в поведении потребителей, таких как рост онлайн-покупок, увеличение активности в социальных сетях и требования к персонализированным взаимодействиям. Статья освещает различные стратегии и инструменты digital-маркетинга, которые компании могут применять для привлечения и удержания клиентов в условиях переменчивой потребительской среды. Авторы также исследуют случаи успешного применения digital-маркетинговых стратегий и предостерегают от распространенных ошибок. Исследование подчеркивает важность адаптации маркетинговых стратегий к изменяющимся потребительским предпочтениям и призывает компании активно использовать digital-инструменты для максимизации эффективности своих маркетинговых усилий. В результате, статья предоставляет полезные рекомендации для бизнесов, стремящихся успешно адаптироваться к динамическим изменениям в потребительском поведении и использовать digital-маркетинг в своих интересах.
Ключевые слова: онлайн-маркетинг, эффективность инструментов, стратегия продвижения, потребитель, поведение потребителя.
Введение.
В последние годы стали популярны новые формы онлайн-продаж, включая такие концепции, как живые покупки, клубные покупки или платформы ваучеров в стиле www.groupon.com. Даже ваш собственный веб-сайт без интернет-магазина может иметь эффект стимулирования продаж, если он оптимизирован с точки зрения коэффициента конверсии (CR), чтобы превратить анонимных пользователей в реальных клиентов. Эффект ROPO (Исследуйте онлайн – Покупайте офлайн) усиливается в большинстве отраслей, поскольку клиенты обычно исследуют информацию в Интернете, прежде чем совершать покупки в обычных магазинах. Хотя не все продукты и услуги одинаково подходят для продажи через Интернет, Интернет часто становится первой остановкой для исследования, даже если покупка в конечном итоге происходит офлайн [4, c. 1210-1220].
Рисунок 1. Компоненты стратегии онлайн-продвижения [1]
Для веб-проекта нужен «правильный» персонал с необходимыми знаниями и опытом. Организация подразделения электронного бизнеса также имеет решающее значение. Хотя некоторые утверждают, что новая экономика Web 1.0 ничем не отличается от старой экономики, можно, конечно, утверждать обратное, особенно в эпоху социальной сети и Web 2.0. Здесь все более востребованы новаторские и творческие люди, способные неординарно мыслить. У традиционных маркетологов и «цифровых иммигрантов» часто возникают трудности с социальными сетями. Однако для задачи в этой области решающее значение не имеют ни возраст, ни предыдущее образование, а лишь отношение к цифровым изменениям.
Текущие тенденции в электронной коммерции включают виртуальных помощников, живые покупки, массовую кастомизацию, клубные покупки, краудсорсинг, социальную коммерцию, дополненную реальность и виртуальную примерку в интернет-магазине, видеопрезентации и мобильную коммерцию. Эти процессы или функции служат для того, чтобы направить клиентов к продуктам и в конечном итоге убедить их совершить покупку. Следует отметить, что эти тенденции постоянно развиваются. Поэтому важно быть в курсе событий и выбирать те, которые лучше всего соответствуют вашей стратегии [5, c. 895-904].
Материалы и методы.
Использован сравнительный метод для анализ существующих инструментов интернет-маркетинга. Также был задействован описательный метод для выделения основных способов использования данных инструментов, анализа конкретных кейсов. В качестве материалов взяты научные работы Фрая Яковски, Алберьта Тьюринга, Даниэля Крафта и других.
Результаты.
Как показывают приведенные выше пробелы, существует необходимость объединить результаты ориентации на потребительскую ценность на основе сегментов. Тем не менее, подходы к сегментации клиентов, ориентированной на выгоду, встречаются редко. За исключением Krafft/Albers, практически нет работ, предлагающих правила сегментации потребителей. С помощью маржинального анализа авторы выводят условия оптимального распределения маркетинговых бюджетов среди клиентов. Эти идеи можно преобразовать в простое правило распределения на основе продаж, маржи вклада и эластичности реакции клиента. Однако такой подход пока не учитывает жизненные ценности клиентов. Блаттберг/Дейтон предлагают сначала сегментировать клиентов на основе поведенческих и установочных переменных, а затем, на втором этапе, оптимизировать маркетинговые бюджеты для привлечения новых клиентов и их удержания сегмент за сегментом. Однако их подход не учитывает вклад клиента в пожизненную ценность клиента. Поэтому неясно, действительно ли результат является оптимальным [6, c. 79-87].
Рисунок 2. Модель комплексного интернет-продвижения [2]
Йонкер/Пирсма/ван ден Поел предлагают подход, в котором они сначала используют для сегментации так называемые RFM-переменные, которые, однако, подробно не описаны. Переменные RFM включают, например, время с момента последней покупки, частоту покупок и денежную стоимость покупок. На втором этапе они определяют оптимальные маркетинговые бюджеты для максимизации пожизненной ценности клиента на основе марковских процессов. Генетический алгоритм будет использоваться для постепенного изменения первоначального решения и в конечном итоге достижения оптимальной сегментации [7, c. 429-438].
Сегментация рынка является одной из центральных концепций маркетинга. Основная идея сегментации рынка состоит в том, чтобы выявить различия между клиентами и затем нацелиться на один или несколько сегментов со схожими потребностями. Поскольку многие рынки становятся все более фрагментированными, потребность в целевом ориентировании на рынок и общении с конкретной целевой группой через Интернет острее, чем когда-либо. Предпочтительным методом сегментации рынка является ценностная сегментация, при которой клиенты группируются на основе их ожидаемых ценностных предложений. Выполнение этих ожиданий пользователя продуктом или услугой причинно связано с решением о покупке.
Рисунок 3. Воронка онлайн-маркетинга [3]
Потребитель со стабильными социально-демографическими характеристиками может предъявлять совершенно разные требования к преимуществам продукта в зависимости от ситуации, времени или предполагаемого использования или может получать разные выгоды от одного и того же продукта в зависимости от ситуации. Чтобы отдать должное этому пониманию, сегментация рынка не должна основываться исключительно на личных характеристиках или «объективных» свойствах конкретного продукта. Учет преимуществ отдельных характеристик обеспечивает связь между продуктом или услугой и потребителем. Однако обнаружение сегментов выгод является лишь необходимым условием успешного развития рынка (эффективности). Менеджерам по маркетингу также необходим критерий выбора «правильных» сегментов и решения, какие потребности следует учитывать, когда они конкурируют друг с другом или не могут быть все удовлетворены имеющимися ресурсами (эффективность). Определение сегментов, которые вносят наибольший вклад в успех компании, следует осуществлять на основе потребительской ценности [8].
Обсуждение.
В литературе существуют разные взгляды на переменные-предикторы, которые следует включать в прогноз потенциального клиента. Классические подходы подчеркивают использование экономических переменных, которые связаны с прямыми действиями клиентов. Хорошо известной моделью в этом контексте является модель Парето NBD Шмиттлейна/Моррисона/Коломбо. Эта модель использует уровни активности клиентов, полученные на основе параметров «Недавность» (время с момента последней транзакции) и «Частота» (частота транзакций в течение определенного периода времени), чтобы прогнозировать потенциал клиентов. Модель основана на биномиальном распределении. Предполагается, что клиенты могут совершать покупки в любое время и что время бездействия не наблюдается напрямую. Считается, что вероятность совершения данной деятельности для конкретного клиента зависит исключительно от предыдущей истории покупок.
Для калибровки модели необходимы данные о частоте транзакций и времени транзакций. Однако модель Парето NBD не подходит для прогнозирования будущей ценности клиента на протяжении всего жизненного цикла клиента и не учитывает разнообразие источников ценности клиента. Вопрос в том, достаточны ли только переменные, основанные на транзакциях, для прогнозирования будущего потенциального клиента. Литература показывает широкое согласие в том, что для прогнозирования долгосрочного потенциала потребительской ценности следует принимать во внимание как характеристики транзакций, так и доэкономические переменные, такие как социально-демографические характеристики клиентов. В современной литературе предлагаются две ключевые категории предикторов долгосрочной ценности жизни клиента (CLV): социально-экономические и покупательское поведение/транзакционные предикторы. В первой категории возраст и род занятий часто называют значимыми предикторами ценности клиента [9, c. 30-38].
Во второй категории обычно учитываются три измерения: время последней покупки (давность), интенсивность покупки (объем покупки, частота покупок) и готовность к цене. В представленной модели в качестве показателя давности использовалась информация о возрасте последнего купленного автомобиля. Чем больше времени прошло с момента последней покупки, тем выше оценивалась вероятность покупки из-за необходимости замены (более высокое значение балла). Для определения интенсивности покупок использовались различные факторы, включая марку последнего купленного автомобиля, тип транспортного средства, на котором в настоящее время ездят, и количество транспортных средств в домохозяйстве. Эти факторы использовались для прогнозирования вероятности будущих покупок на основе исторической интенсивности покупок.
Готовность платить цену учитывалась с учетом цены текущего автомобиля и состояния последнего купленного автомобиля (нового или подержанного). Более высокая цена и покупка нового автомобиля были интерпретированы как признаки более высокой готовности заплатить цену. Хотя существуют сомнения относительно использования исторических переменных для прогнозирования будущих продаж, эмпирические исследования демонстрируют высокую прогностическую достоверность таких переменных. Клиенты, которые часто совершали покупки в прошлом, имеют самую высокую денежную ценность и с большей вероятностью будут реагировать на будущие предложения. Использование скоринговой модели позволяет учитывать нетранзакционные переменные и прогнозировать ценность клиента. В представленном исследовании посетители веб-сайта были сегментированы на основе их потребностей и определена ценность этих сегментов для клиентов. Такой комбинированный подход привел к разработке матрицы «ценность для клиента – выгода для клиента» [10, c. 4-29].
Однако недифференцированная массовая стратегия также не является правильным подходом. Вместо этого селективная стратегия кажется подходящей, поскольку ценность сегмента сильно коррелирует с направленностью требований к льготам. Сегменты с недифференцированными потребностями, которые либо ожидают от веб-сайта всего (поклонники), либо ничего (бесстрастные пользователи), как правило, содержат меньше ценных пользователей. Напротив, сегменты с особыми требованиями имеют более высокий потенциал. Существует высокая вероятность привлечения ценных пользователей, особенно среди пользователей, которые интересуются информацией о продуктах и предложениями интернет-магазина.
Работа с этими двумя привлекательными сегментами может быть достигнута за счет персонализации или дифференциации веб-сайта. Внедряя такие элементы, как экскурсии, быстрые ссылки или виртуальные консультанты (аватары), посетители могут эффективно направлять посетителей к желаемому содержимому веб-сайта без необходимости адаптировать страницу исключительно к потребностям одного или двух сегментов. Аватары предоставляют возможность удовлетворить различные потребности, выбрав соответствующий аватар или настроив аватар. Это позволяет одновременно удовлетворять различные потребности на веб-сайте.
Заключение.
Компании, которые намерены использовать такую матрицу выгод и ценностей для клиентов, должны иметь доступные данные о факторах, определяющих ценность для клиентов (предсказатели). Кроме того, может возникнуть необходимость изменить или расширить предикторы модели потребительской ценности в зависимости от отрасли, чтобы обеспечить правильное определение будущей потребительской ценности их целевых групп или получателей в онлайн-маркетинге. Фундаментальным ограничением существующих моделей потребительской ценности является то, что они не могут определить потребительскую ценность молодых людей. Это проблематично, поскольку веб-сайты, особенно в автомобильном секторе, могут влиять на воспоминания о бренде, его значение и отношения с брендом даже у молодых пользователей на более поздних этапах жизни.
Поэтому существует потребность в моделях потребительской ценности, которые могут оценить вероятность высокой потребительской ценности среди детей и молодежи. Кроме того, в зависимости от цели приложения в рамках ценностной сегментации может потребоваться более точная группировка пользователей на основе потребительской ценности. Проведенная кластеризация, выявившая неоднородность пользователей веб-сайта с точки зрения их ожиданий полезности, могла бы послужить отправной точкой для дальнейших исследований. Например, модели структурных уравнений могут использоваться для количественной оценки силы взаимосвязей между ожиданиями пользователей и ценностью для клиентов для различных априорно определенных кластеров. Это будет представлять собой расширение традиционной методологии структурных уравнений, которая обычно предполагает однородные данные.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Nikitin V.S.
ER-Telecom Holding
(Samara, Russia)
EFFECTIVENESS OF DIGITAL MARKETING
STRATEGIES IN CONTEXT
OF CHANGING CONSUMER BEHAVIOR
Abstract: this article examines the effectiveness of digital marketing strategies in the context of changing consumer behavior. The authors analyze the impact of current trends in consumer behavior, such as the growth of online shopping, increased activity on social networks and requirements for personalized interactions. The article highlights various digital marketing strategies and tools that companies can use to attract and retain customers in a volatile consumer environment. The authors also investigate cases of successful application of digital marketing strategies and warn against common mistakes.
Keywords: online marketing, effectiveness of tools, promotion strategy, consumer, consumer behavior.
Номер журнала Вестник науки №12 (69) том 3
Ссылка для цитирования:
Никитин В.С. ЭФФЕКТИВНОСТЬ СТРАТЕГИЙ DIGITAL-МАРКЕТИНГА В КОНТЕКСТЕ ИЗМЕНЯЮЩЕГОСЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ // Вестник науки №12 (69) том 3. С. 161 - 170. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/11620 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+