Читать «Прицельный маркетинг. Новые правила привлечения и удержания клиентов» онлайн - страница 170

Мы надеемся, что в будущем специалисты по прицельному маркетингу не станут выстраивать программы лояльности, выходящие слишком далеко за рамки традиционных для них взаимодействий с потребителями. В то время как программы лояльности старого образца часто становятся империями в себе – с журналами, униформой и рекламными компаниями, создаваемыми специально для них, новые программы лояльности будут незримо запечатлеваться на бизнес-карте компании. Они будут продуктами постоянного сбора данных, непрерывного и проходящего в режиме реального времени анализа и сегментации потребителей, сильных и мгновенных предложений и привилегий, доносимых до покупателей в рамках обычных взаимодействий с ними.

Amazon.com предлагает безукоризненный пример программы лояльности будущего. Лояльные клиенты станут соавторами того, что получит название «лояльная среда», в которой их опыт будет складываться из суммы постоянных отношений с онлайновым продавцом. Каждая интернет-страница будет создаваться исключительно для лояльного пользователя.

Каждый раз, когда человек совершает покупку на Amazon. com , он делает инвестиции в то, чтобы его последующий опыт покупок был лучше.

Независимо от того, использует ли она магазинные ярлыки или уникальные предложения, представляемые вам лично, Amazon. com овладела искусством управления незримой программы лояльности. В каждую секунду обслуживания Amazon демонстрирует исключительное знание того, что интересует вас лично. Чем больше вы блуждаете по сайту и щелкаете мышью, тем больше вы делитесь с компанией своими предпочтениями – и тем больше среда становится привязанной к вашим интересам.

Еще лучше, чтобы вся процедура была открытой книгой для клиента, который по собственному желанию мог бы включать и выключать кнопки потребительских предпочтений. Вы купили книгу о сексуальных техниках, хотя в принципе не читаете таких книг? Вы можете сами сообщить об этом дедуктивной машине Amazon (небольшой программе, постоянно оценивающей ваши покупательские предпочтения и сопоставляющей их с другими покупателями Amazon, чтобы давать вам более существенные рекомендации) и попросить не учитывать эту покупку.

Следующее поколение дающих рекомендации машин, называемых иногда «программным обеспечением – руководством покупателя», обещает еще более точно улавливать желания и потребности покупателя, прежде чем предлагать ему те или иные товары и услуги. Вспомните техническую платформу, разработанную кембриджской компанией ChoiceStream. В отличие от традиционных технологий индивидуализации, в основе которых лежит анализ маршрута перемещения посетителя веб-узла по сайту и его действий, в основе платформы Choice Stream лежит понимание свойств индивидуальных продуктов, а также потребительских предпочтений по отношению к ним. Вооруженная этими знаниями компания стремится для каждого пользователя составить предложения, наиболее соответствующие его личным вкусам и предпочтениям.

Несомненно, большинство компаний будет продолжать собирать более ценные и точные данные о лучших своих клиентах. Особенно в рамках программ лояльности, основная масса которых существует для вознаграждения и переманивания клиентов, которые, в свою очередь, будут продолжать обмениваться данными с компаниями. Маркетологи же получат еще больше возможностей собирать и использовать эти данные.